Reseña

Aunque el AFE y el ACP comparten similitudes, como la reducción de la dimensionalidad, existen diferencias fundamentales en sus enfoques y objetivos. El ACP se centra principalmente en la maximización de la varianza explicada, buscando componentes que retengan la mayor cantidad de información posible de las variables originales. Por otro lado, el AFE tiene como objetivo identificar factores latentes que expliquen las correlaciones entre las variables observadas, sin necesariamente priorizar la varianza. En tanto, La estadística bayesiana se distingue claramente de la estadística frecuentista, que es el enfoque más tradicional y ampliamente utilizado en la inferencia estadística. Mientras que la estadística frecuentista se enfoca en el análisis de datos observados y el cálculo de intervalos de confianza y valores p, la estadística bayesiana aborda la inferencia de manera más holística, considerando tanto la información previa como los datos actuales. Esta diferencia fundamental no solo afecta la interpretación de los resultados, sino que también impacta la forma en que los investigadores diseñan sus estudios y analizan sus datos.