ANÁLISIS FACTORIAL MÚLTIPLE: PRINCIPALES CARACTERÍSTICAS Y SU APLICACIÓN A DATOS SENSORIALES

MULTIPLE FACTOR ANALYSIS: MAIN FEATURES AND APPLICATION TO SENSORY DATA

Con frecuencia se tienen datos tabulares para los cuales se requiere que un conjunto de individuos sea caracterizado a través de varios grupos de variables. En el marco del análisis factorial, tener en cuenta diferentes grupos de variables conlleva al problema de balancear los diferentes grupos. Para que este problema sea solucionado, más allá de los resultados del análisis factorial, es necesario contar con herramientas para comparar la estructura inducida por los diferentes grupos de variables sobre los individuos. Este es el objetivo del Análisis Factorial Múltiple (MFA, por sus siglas en inglés) para dichos datos tabulares. Este artículo presenta el método, sus principales propiedades y su aplicación a datos sensoriales.

Data table in which a single set of individuals is described by several groups of variables are frequently encountered. In the factor analysis framework, taking into account different groups of variables in a unique analysis firstly raises the problem of balancing the different group. This problem being solved, beyond classical outputs from factor analysis, it is necessary to have at one's disposal specific tools in order to compare the structure upon individuals induced by the different groups of variables. That is the aim of Multiple Factor Analysis (MFA), factor analysis devoted to such data table. This paper presents the method, its main properties and an application to sensory data.