Todo lo que se necesita saber de la vida está en el manual de Hair et al.

Una matriz ortogonal de componentes rotados ofrece una solución (de las múltiples posibles) al proceso de correlacionar un conjunto amplio de variables para identificar las relaciones subyacentes que se producen dentro de éstas. Su objetivo es reducir este conjunto amplio de variables en un conjunto más reducido de factores (variables latentes), facilitando con ello la interpretabilidad de la solución.

La tentación reside entonces en incluir en el análisis inicial un montón de variables, esperando que el SPSS te devuelva una solución mágica. Entonces, mordida la manzana, no te cortas y metes a la vez en el análisis la salú, el dinero, el amó (o algo), el jamón, el sueño y la calor que hace, el tiempo que hace que no nos vemos y el dueto de Bisbal con Rihanna. Y yo marcando el 369 22 30... Por supuesto, de ahí no sale nada con sentido. Si acaso, la imagen de una mesa de billar en la que todas las bolas chocan imprevisibles unas con otras. Y no se paran.

Incluso cuando eres selectivo en la inclusión de las variables iniciales (incluyendo sólo aquellas con una aceptable correlación parcial, por ejemplo), conseguir una matriz ortogonal de componentes rotados no es sencillo, influyen demasiadas cosas. Por eso es emocionante obtener una solución que, no siendo fácilmente interpretable, parece indicar que todo nos va a ir bien.