Diapositiva 1

1
ENCUESTA DOCENTE
Con el objeto de evaluar a los profesores que
imparten los cursos de una unidad académica, al
término del curso se aplicó una encuesta a los
alumnos. De ellas se seleccionó una muestra de 89
encuestas, que corresponden a diversos
profesores. Las variables a considerar son las 14
preguntas relativas a su percepción del desempeño
del profesor.
2
Preguntas relativas al desempeño del profesor
3
Análisis Se aplicó un análisis factorial, con el
objeto de detectar un número reducido de factores
que influyen sobre las respuestas. Las
estimaciones se hicieron por el método del Factor
Principal. Se repitió el análisis con 3, 4, 5 y 6
factores. El resultado obtenido con 4 factores
resultó ser el mejor, desde el punto de vista de
su interpretabilidad.
4
Cargas factoriales iniciales sin rotar, obtenidas
por el método del factor principal.
5
Rotación de factores Se aplicó una rotación
Varimax, con el objeto de aumentar la dispersión
de las ponderaciones, y así facilitar la
interpretación de los factores. Se destacan las
cargas factoriales mayores o iguales a 0.6
6
Cargas factoriales con rotación Varimax
Considerando sólo las ponderaciones de 0.6 o más,
se pueden resumir los factores de la siguiente
manera
7
Factor Aspecto a evaluar 1 1 La
información que le dio al inicio, sobre aspectos
del curso, como programa,
bibliografía, y forma de evaluación. 9
La concordancia entre lo entregado durante el
desarrollo del curso y lo
exigido en los certámenes. 2 8 La
disponibilidad del profesor para atender
consultas. 13 El trato del
profesor con los alumnos. 3 5 La forma
de estimular la participación de los alumnos en
su clase. 6 La motivación que
ejerce sobre los alumnos a interesarse
por los temas que enseña. 10 La claridad
de los criterios que usa para corregir los
certámenes. 4 12 El grado en
que la bibliografía sugerida apoyó el proceso de
aprendizaje de la asignatura.
8
Entonces lo que mide cada factor se puede
sintetizar, en forma aproximada, como Factor 1
La información que da y la concordancia entre
los que se entrega y lo que se exige. Factor
2 La disposición del profesor hacia los
alumnos. Factor 3 La motivación y la justicia
en la evaluación. Factor 4 La utilidad de la
bibliografía.
9
Cajagramas de los cuatro factores, mostrando los
casos con valores bajos extremos
10
Se puede observar que los encuestados 5, 41, 45 y
79 dan una baja evaluación al factor I, la
información que da y la concordancia entre los
que se entrega y lo que se exige. Los encuestados
36, 46, 67, 83 evalúan bajo el factor II, La
disposición del profesor hacia los alumnos. El 24
evalúa bajo el factor III, la motivación y la
justicia en la evaluación. En encuestado 89 hace
lo mismo con el factor IV, la utilidad de la
bibliografía. Aunque los dos últimos factores
presentan menor dispersión, los cajagramas
parecen mostrar lo contrario. Esto se debe a que
los valores extremos son los que incrementan la
variabilidad.
11
Dispersogramas de pares de factores
12
La matriz de dispersogramas muestra los valores
extremos en la coordenada del respectivo factor
en que resulta extremo. En las otras coordenadas
tienden a perderse en la masa de datos. Se
observa que, aparte de estos valores extremos, la
mayoría de los encuestados responde de manera
bastante homogénea.
13
Si fuera viable hacer el supuesto de normalidad
de los factores comunes y específicos, se podrían
estimar las cargas factoriales por máxima
verosimilitud, en lugar de factor principal, con
rotación varimax. En tal caso, se puede ver que
los resultados son bastante distintos.
14
Cargas factoriales iniciales sin rotar, obtenidas
por el método de Máxima verosimilitud.
15
Las cargas factoriales que se obtuvieron por el
método de máxima verosimilitud resultan bastante
distintas a las obtenidas anteriormente por
factor principal. Para el primer factor, la
diferencia promedio se calculó en un 30. Además
se ve que la varianza explicada por el primer
factor es de 32.9. En el caso de factor
principal era de un 46.8. Es natural que haya
sido mayor, pues ese método justamente busca la
mayor varianza.
16
Si se rotan los factores, también se producen
diferencias. Se efecturá una rotación varimax. Se
muestran en amarillo las cargas que cumplían el
criterio que impusimos, de ser mayor o igual a
0.6, y ahora no lo cumplen. En naranjo los que lo
cumplían y lo siguen cumpliendo. En rojo los que
no lo cumplían, pero ahora si lo cumplen.
17
Cargas factoriales iniciales sin rotar, estimadas
por el métiodo de máxima verosimilitud, rotación
varimax.
Se observa que ahora cada factor se asocia a una
sola variable.
18
Estas diferencias se deben a que el método de
máxima verosimilitud está basado en un supuesto
de normalidad, que posiblemente no se cumple en
este caso. Como el modelo factorial no es
identificable, en el sentido que dada una
representación factorial de un conjunto de datos,
cualquier rotación es otra representación
factorial, entonces no es única. Por lo tanto,
puede haber más de una representación que sea
válida. Lo importante es que la que se elige
pueda tener una interpretación adecuada, en el
marco del problema.