Normal science and its tools: Reviewing the effects of exploratory factor analysis in management

RESUMOCiência normal e suas ferramentas: Revisando os efeitos dos métodos de análise fatorial exploratória em AdministraçãoO objetivo neste estudo foi investigar como diferentes métodos de extração, de definição de fatores e de rotação da análise fatorial exploratória afetam o ajuste de escalas de mensuração. Para tanto, foi feita uma meta-análise de 23 estudos, na qual os resultados apontaram que o método de Componentes Principais proporciona maior variância explicada, enquanto o método de Máxima Verossimilhança aumenta a confiabilidade. Entre as rotações, a Varimax fornece maior confiabilidade e o Quartimax a menor correlação entre fatores. Na conclusão do trabalho são destacadas as implicações para a pesquisa quantitativa, assim como sugeridos novos estudos.

ABSTRACTNormal science and its tools: Reviewing the effects of factor analysis in managementThe aim of this study is to investigate how different methods of extraction, factor definition, and rotation of exploratory factor analysis affect the fit of measurement scales. For this purpose, we undertook a meta-analysis of 23 studies. Our results indicate that the Principal Components method provides greater explained variance, while the Maximum Likelihood method increases reliability. Of the rotations methods, Varimax provides greater reliability while Quartimax provides lower correlation between factors. In conclusion, this study highlights implications for quantitative research and suggests potential new studies.

RESUMENCiencia normal y sus herramientas: Revisando los efectos de los métodos de análisis factorial exploratorio en AdministraciónEl objetivo de este estudio fue investigar cómo los diferentes métodos de extracción, la definición de los factores y la rotación del análisis factorial exploratorio afectan el ajuste de las escalas de medición. Para ello, se realizó un meta--análisis de 23 estudios. Nuestros resultados indican que el método de componentes principales proporciona una mayor varianza explicada, mientras que el método de máxima verosimilitud aumenta la fiabilidad. Entre los métodos de rotaciones Varimax proporciona una mayor fiabilidad y Quartimax proporciona menor correlación entre los factores. En conclusión, este estudio pone de relieve las implicaciones para la investigación cuantitativa y sugiere nuevos estudios.