Psicometria (20/27): Disegni speciali di analisi fattoriale

Disegni speciali di analisi fattoriale
L'analisi fattoriale di tipo Q (o inversa) è quell'analisi che si effettua trasponendo la matrice dei dati che viene normalmente usata, così i soggetti prendono il posto delle variabili e viceversa.
L'analisi esamina quindi le similarità dei soggetti rispetto a molte variabili e può essere usata per per identificare delle tipologie di soggetti.
Prima di fare l'analisi di tipo Q occorre standardizzare i dati, inoltre ci sono alcuni problemi legati al disegno e alla rotazione.
L'analisi fattoriale di tipo P è quell'analisi in cui le relazioni tra coppie di variabili sono misurate su più occasioni, e l'analisi viene quindi fatta all'interno di ogni singolo soggetto.
Questo metodo è dunque adatto per studi su un singolo soggetto, ma è difficile e dispendioso ottenere risposte alle stesse variabili dagli stessi soggetti attraverso le varie occasioni.

Note conclusive sull'analisi fattoriale
Ci sono alcune cosa da fare e non fare per avere delle buone soluzioni con l'analisi fattoriale:

• Si deve selezionare un numero di variabili adeguato per ogni fattore da individuare (almeno 4).
• Il numero dei soggetti deve essere almeno superiore a 100 quando la comunalità delle variabili sono elevate (>.70), mentre se queste sono basse (<.40) potrebbero non bastare 400 soggetti.
• Il campione non deve essere selezionato, la variabilità delle risposte deve essere quindi elevata.
• Se si vuole individuare le dimensioni latenti che determinano la correlazione delle variabili, va usato il metodo di estrazione dei fattori che consente di effettuare l'analisi dei fattori comuni.
• L'analisi delle componenti principali non va mai usata come sostituto dell'analisi fattoriale vera e propria.
• Se le distribuzioni delle variabili sono normali è preferibile usare il metodo della massima verosimiglianza.
• Se si ha già un'idea del numero di fattori e del pattern di relazioni tra variabili e fattori, è più appropriato l'uso dell'analisi confermativa.
• Per scegliere il numero di fattori è bene usare più metodi.
• Il metodo della rotazione preferibile è quello obliquo.
• Solo se nessuno dei fattori ha correlazioni >|.30| con altri fattori, allora è possibile passare ad una soluzione ortogonale (Varimax).

Nonostante tutte queste precauzioni e limiti, l'analisi fattoriale rimane la tecnica più adeguata nelle fasi iniziali di una ricerca, quando si vuole ridurre i dati osservati ad un numero inferiore di fattori o dimensioni latenti.

L'analisi fattoriale rappresenta uno strumento utile per determinare la qualità di uno strumento di misura, identificando le variabili che sono indicatori non adeguati dei fattori e identificando i fattori che sono misurati in maniera inadeguata.

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