5.3.2. Análisis factorial de correspondencias (AFC)

El AFC es una técnica de análisis estadístico multivariable que analiza las relaciones de interdependencia entre variables. El AFC permite descubrir afinidades entre dos conjuntos de variables, presentados en forma de tabla de contingencia, tanto de frecuencias como de valores medios (Miquel, Bigné, Lévy, Cuenca y Miquel, 1997, pág. 251). Como señalan Santos, Muñoz, Juez y Cortiñas (2003, pág. 453) la idea conceptual de esta técnica se basa en la existencia de un alto grado de correlación entre las variables (observables y medibles) de un modelo, el cual puede deberse a que dichas variables son manifestaciones comunes de otras variables exógenas al modelo y no observables de forma directa. Con el AFC se pretende llegar al cálculo de esas variables exógenas o factores, resumiendo la información (pero sin perder demasiado de la misma) y clarificando las relaciones entre las variables. Esta técnica se basa en la descomposición de la ji-cuadrado de la tabla de contingencia. Se calcula la matriz de covarianzas, que luego se factoriza, y posteriormente se calculan las coordenadas de las variables filas y columnas. La medida de la asociación entre filas y columnas viene dada por la inercia total y cada factor obtenido contribuye a dicha inercia en un determinado porcentaje. Dentro de cada factor, la contribución a la inercia de cada variable está en función de su coordenada y de la frecuencia total de la variable fila o columna correspondiente (Santesmases, 2001, pág. 318). Para facilitar la tarea de interpretación, además de los resultados numéricos del análisis, se realiza una representación gráfica de los factores. Así, si el punto correspondiente a la primera categoría de una de las variables está mucho más próximo en el gráfico al punto correspondiente a la primera categoría de una segunda variable que a los puntos de las demás categorías de esta segunda variable, diremos que entre esas dos primeras categorías existe una correspondencia mayor que en los otros casos (Bernal en Martínez, Martín, Martínez, Sanz de la Tajada y Vacchiano, 2000, pág. 598). La interpretación del significado de cada eje factorial tiene un componente subjetivo y ha de realizarse en función de la posición que ocupan sobre el eje las distintas variables fila y columna (Santesmases, 2001, pág. 318).

El AFC se ha utilizado en la presente tesis para estudiar las semejanzas y diferencias del desarrollo de las MGD por canales de libreservicio y por cadenas de distribución.