Cómo Reportar un Análisis Factorial Exploratorio en APA 7

Un análisis factorial exploratorio se reporta en APA 7 con cinco bloques y siempre en este orden: método de extracción y rotación con su justificación, adecuación muestral (KMO y prueba de esfericidad de Bartlett), criterios con los que decidiste el número de factores y lo que indicó cada uno, varianza total explicada, y una tabla con la matriz de configuración y las comunalidades. El KMO va antes de la varianza, no después. Y la tabla no sustituye al texto: los dos elementos son obligatorios.

Abajo tienes el párrafo de resultados listo para rellenar con tus valores, la tabla en formato APA 7 con su nota al pie y los cinco errores por los que los revisores devuelven un AFE. Da igual con qué programa lo hayas hecho: SPSS, R con el paquete psych, JASP o jamovi sacan salidas que se ven distintas, pero lo que la sección de resultados necesita es idéntico. Y da igual tu disciplina: la convención es la misma para una escala de salud, un cuestionario de clima laboral o un instrumento de economía conductual. Si necesitas el formato del resto de análisis, en la guía general de resultados en APA 7 están todos.

Qué elementos exige APA 7 en un reporte de AFE

La 7.ª edición del manual de la APA no dedica un apartado específico al AFE, pero las normas de publicación de revistas de psicología y psicometría han consolidado un estándar claro. Un reporte completo debe incluir, en este orden: (1) método de extracción y tipo de rotación empleados, con la justificación de haber elegido rotación oblicua u ortogonal; (2) indicadores de adecuación muestral, es decir, KMO y prueba de esfericidad de Bartlett; (3) criterios utilizados para decidir el número de factores y qué indicó cada uno; (4) varianza total explicada por la solución final; y (5) tabla de cargas factoriales con comunalidades. Nada de esto es opcional si quieres superar la revisión de un manuscrito.

Un error frecuente es omitir la justificación de la rotación. Decir simplemente «se aplicó rotación Varimax» sin aclarar por qué no satisface a ningún revisor que sepa de psicometría. La rotación oblicua (Promax, Oblimin) asume que los factores pueden correlacionar entre sí, que es lo habitual cuando mides constructos de un mismo dominio, mientras que la ortogonal (Varimax) impone independencia. La elección debe fundamentarse, aunque sea en una frase.

Párrafo de resultados: plantilla con valores reales

El siguiente párrafo muestra el formato estándar para una solución de dos factores con ocho ítems. Los valores en cursiva siguen la convención APA (símbolos estadísticos) y los valores entre corchetes son los que debes sustituir por los tuyos:

«Los [N] ítems se sometieron a un análisis factorial exploratorio mediante factorización de ejes principales con rotación [Promax / Oblimin / Varimax]. La medida de Kaiser-Meyer-Olkin indicó una adecuación muestral [excelente / buena / aceptable], KMO = [.xx], y la prueba de esfericidad de Bartlett, χ²([gl]) = [valor], p < .001, confirmó que las correlaciones entre ítems eran suficientemente altas para el análisis factorial. [El análisis paralelo y la prueba MAP de Velicer / El análisis paralelo / La combinación del gráfico de sedimentación y el análisis paralelo] convergieron en [N] factores, que en conjunto explicaron el [xx,x]% de la varianza. [Si hay ítems con carga cruzada: El ítem [x] presentó carga cruzada en los factores [F1] y [F2] (λ = [.xx] y [.xx], respectivamente) y se [eliminó del análisis / mantuvo por justificación teórica].] Los factores, denominados [Nombre F1] y [Nombre F2], mostraron una correlación [baja / moderada / alta], r = [.xx].»

Dos puntos de estilo que los revisores comprueban: los símbolos estadísticos (p, χ², r, h²) van siempre en cursiva; las etiquetas de los factores (Ansiedad, Depresión) y las siglas como KMO, no. Si la rotación es ortogonal, omite la última frase sobre correlación entre factores: por definición son independientes.

La tabla de cargas: estructura y nota al pie

La tabla es el elemento más visible del reporte y la que más veces se devuelve con correcciones. Sigue esta estructura:

• Número y título encima de la tabla: Tabla 1 (en negrita, sin punto) seguido de una línea con el título en cursiva y mayúsculas iniciales. Ejemplo: Matriz de configuración de los ocho ítems tras rotación Promax.
• Columnas: ítem (texto abreviado si es largo), una columna por factor, columna final con comunalidades (h²). Si la rotación es oblicua, la tabla muestra la pattern matrix (cargas de configuración), no la structure matrix.
• Formato de los valores: dos decimales sin cero inicial (p. ej., .78, no 0.78). Cargas por debajo del umbral de supresión (habitualmente .30) pueden omitirse o dejarse en blanco para facilitar la lectura.
• Negrita en la carga dominante de cada ítem para guiar la vista.
• Nota general debajo de la tabla: indica el método de extracción, el tipo de rotación, y el umbral de supresión de cargas. Ejemplo: Nota. Se empleó factorización de ejes principales con rotación Promax. Las cargas inferiores a .30 se han suprimido para facilitar la interpretación.

Si la rotación es oblicua, añade debajo de la tabla la correlación entre factores (matriz Φ o Phi) o incorpórala en el texto. Muchas revistas la piden explícitamente.

Ejemplo completo: tabla en formato APA 7

Los cinco errores más frecuentes que devuelven los revisores

Después de revisar decenas de manuscritos con AFE, estos son los problemas que aparecen una y otra vez:

1. Reportar la structure matrix en lugar de la pattern matrix. Cuando la rotación es oblicua, la pattern matrix (cargas de configuración) es la que debes presentar en la tabla. La structure matrix mezcla el efecto directo del factor con el indirecto a través de las correlaciones entre factores, lo que dificulta la interpretación. SPSS llama a ambas explícitamente; asegúrate de elegir la correcta.

2. Omitir el criterio de retención de factores. No basta con decir «se retuvieron dos factores». Tienes que indicar qué criterios utilizaste y qué indicaron. Si el análisis paralelo sugirió tres factores y el MAP dos, y tú optaste por dos, explica por qué.

3. No reportar el KMO por ítem. Muchas revistas piden que indiques si algún ítem tuvo un KMO propio (MSA, measure of sampling adequacy) por debajo de .50 y qué hiciste con él. Si todos los ítems superaron el umbral, basta con mencionarlo en una frase.

4. Mezclar ACP con AFE. Si utilizaste el análisis de componentes principales como si fuera un AFE, el revisor lo detectará. El ACP no separa varianza común de varianza específica. Si ya tienes los resultados así, sé explícito sobre el método y sus limitaciones, o repite el análisis con ejes principales o mínimos cuadrados. La diferencia conceptual entre ambos, y por qué al revisor le importa, está explicada en AFC frente a ACP.

5. Omitir las comunalidades. Las comunalidades (h²) informan sobre qué proporción de la varianza de cada ítem es explicada por los factores. Son obligatorias en el reporte completo. Si algún ítem tiene comunalidades bajas (< .30), conviene comentarlo.

¿AFE o AFC? La pregunta que te va a hacer el revisor

Una duda que aparece casi siempre en la primera ronda de revisión: ¿no deberías haber hecho un análisis factorial confirmatorio en vez de un exploratorio? La respuesta corta depende de tu objetivo. El AFE encaja cuando estás desarrollando un instrumento nuevo o explorando la estructura de uno existente en una población distinta. El AFC encaja cuando ya tienes una estructura hipotetizada, procedente de un AFE previo o de la teoría, y quieres contrastar si ajusta a tus datos.

Muchas revistas del primer cuartil esperan las dos cosas: AFE en una submuestra de calibración y AFC en una submuestra de validación (validación cruzada por mitades). Si tu muestra da para ello, en torno a N > 400, ese es el estándar alto. Si solo reportas AFE, reconoce la limitación y di explícitamente que el AFC queda para trabajos futuros. Cuando llegues a esa parte, la guía para reportar el AFC en APA 7 sigue la misma lógica que esta.

Checklist antes de enviar el manuscrito

Antes de pulsar «enviar» a la revista, verifica que tu sección de resultados incluye: método de extracción justificado; tipo de rotación y motivo; KMO global y prueba de Bartlett con grados de libertad y valor exacto de χ²; criterios de retención (análisis paralelo, MAP, scree) con sus resultados; varianza total explicada; tabla con pattern matrix, cargas en negrita, comunalidades y nota; correlaciones entre factores si la rotación es oblicua; y mención de los ítems con carga cruzada o comunalidades bajas.

Antes de enviarlo: si ya tienes la sección de resultados escrita, pásala por el Revisor Q1. Es una pre-revisión gratuita en modo Reviewer 2 que te dice qué objetaría un revisor de tu AFE (rotación sin justificar, criterios de retención que no aparecen, comunalidades ausentes, una tabla que no cuadra con el texto) antes de que lo diga la revista y pierdas tres meses.

Si quieres revisar las decisiones metodológicas previas al reporte, es decir, extracción, rotación y número de factores, la guía completa del AFE cubre cada paso en detalle. Y si estás preparando la validación de un cuestionario completo (del AFE al AFC pasando por fiabilidad e invarianza de medida), en mi consultoria estadistica te acompaño en todo el proceso. Puedes ver los detalles en el servicio de validación de cuestionarios.