Opinión pública contemporánea: otras posibilidades de comprensión e investigación

120 – Opinión pública contemporánea precisos para estimar el número de componentes a retener según diversa evidencia empírica (Hayton et al., 2004; Velicer et al., 2000). Este criterio consiste en usar matrices de correlaciones con variables aleatorias de una muestra del mismo tamaño de los datos del análisis, así se puede ajustar el criterio de retención adecuadamente. Para obtener valores óptimos se realizan 10.000 repeticiones 7 del análisis: si el auto- valor real es mayor que el valor de los datos aleatorios debe ser retenido pues se con- sidera significativo; si es menor o igual se considera un error de muestreo (Glorfeld, 1995; Hayton et al., 2004; Turner, 1998). Esto permite estimar una retención de tres componentes para cada país (tabla 2). PCA PA ARGENTINA CHILE URUGUAY C 1 2,631* 3,297* 2,515* 1,121 C 2 1,138* 1,132* 1,366* 1,078 C 3 1,100* 1,078* 1,173* 1,044 C 4 0,859 0,744 0,869 1,013 C 5 0,750 0,709 0,681 0,984 C 6 0,587 0,414 0,535 0,955 C 7 0,527 0,351 0,500 0,922 C 8 0,409 0,276 0,362 0,883 * Componentes retenidos para el análisis. Nota: En el anexo del capítulo se presentan los gráficos de la retención de componen- tes. Para una adecuada interpretación de los resultados del análisis definitivo con el criterio de retención se genera una rotación que cambia los ejes de las variables, esto permite identificar patrones 8 . Se utiliza una rotación oblicua Oblimin ya que las variables tienden a la asociación estadística, en particular aquellas relacionadas con el consumo de información política a través de medios tradicionales. Además, 7 Para asegurar la replicación del análisis se utiliza como semilla ( seed ) el valor 15.052.016 para las repeticiones. 8 Existen dos tipos de rotaciones más utilizadas con PCA: ortogonal y oblicua. La rotación ortogonal asume cierta independencia entre las variables distribuyendo la varianza compartida entre los distin- tos componentes de forma mínima. La rotación oblicua, por otra parte, asume que las variables están correlacionadas. Tabla 2. Retención de componentes con PCA y PA para dimensiones de participación de usuarios de redes sociales digitales en el Cono Sur. ( Fuente: Elaboración propia con datos de IDRC-UDP 2013-14) .