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Questions and Answers
Chi ha dato inizio allo studio delle variabili latenti nel 1904?
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Quale tecnica è stata sviluppata da L.L.Thurstone negli anni '30?
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Cosa rappresenta la matrice R nell'analisi fattoriale esplorativa?
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Quale approccio non è utilizzato per selezionare le variabili manifeste?
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Quale statistico ha elaborato un modello per la Confirmatory Factor Analysis negli anni '60?
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Quale tipo di correlazione è preferita se le variabili sono quasi cardinali e hanno meno di 7 modalità?
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Qual è un vantaggio dell'analisi secondaria dei dati nell'A.F.E.?
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Chi ha elaborato una versione rigorosa e statistico-inferenziale del modello nel 1940?
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Qual è l'obiettivo principale dell'analisi fattoriale esplorativa (AFE)?
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Cosa rappresentano le variabili manifeste nell'AFE?
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Nel modello unidimensionale/congenerico, cosa rappresenta il fattore 'F'?
Nel modello unidimensionale/congenerico, cosa rappresenta il fattore 'F'?
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Cosa sono le variabili latenti uniche (Ui) nell'AFE?
Cosa sono le variabili latenti uniche (Ui) nell'AFE?
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Quale affermazione riflette meglio il senso dell'AFE?
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Che ruolo giocano i fattori latenti comuni nell'AFE?
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Quale delle seguenti affermazioni non è una caratteristica dell'AFE?
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Qual è il significato della correlazione 'C' nel contesto dell'AFE?
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Qual è l'obiettivo principale dell'AFE?
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Cosa rappresentano le frecce nel paradigma della relazione spuria?
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In un modello a due fattori comuni, quale tipo di correlazioni deve presentare ciascuna batteria di variabili manifeste?
In un modello a due fattori comuni, quale tipo di correlazioni deve presentare ciascuna batteria di variabili manifeste?
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Cosa si intende per comunalità in un'analisi fattoriale?
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Quali sono i parametri a di discriminazione in AFE?
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Qual è la procedura utilizzata per stabilire il rapporto di dipendenza logica tra entità?
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Quale aspetto non è considerato parte della varianza di una variabile manifesta?
Quale aspetto non è considerato parte della varianza di una variabile manifesta?
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Study Notes
Analisi Fattoriale Esplorativa (AFE)
- L'obiettivo dell'AFE è interpretare le covariazioni tra numerose variabili osservate come se fossero dovute all'effetto di poche variabili non direttamente misurabili.
- Le variabili osservate sono dette variabili manifeste, mentre quelle non osservate sono fattori latenti.
- L'AFE è una tecnica multivariata che cerca di identificare i fattori latenti comuni che spiegano le correlazioni tra le variabili manifeste.
Caso 1: Modello Unidimensionale/Congenerico
- Questo modello prevede un solo fattore comune.
- Le variabili manifeste sono relazionate dal fattore comune sottostante.
- L'obiettivo è inferire l'esistenza di un fattore comune tramite le relazioni tra coppie di variabili.
- Le variabili manifeste sono dipendenti; il fattore comune è indipendente.
- Il fattore comune interpreta le relazioni tra le variabili e una parte consistente della variabilità di ciascuna.
Procedura
- Osservazione delle correlazioni tra variabili manifeste: Si analizzano le relazioni tra le coppie di variabili per identificare correlazioni sorprendenti.
- Ipotesi di un fattore comune: Se le correlazioni sono sorprendenti si assume l'esistenza di un fattore comune sottostante.
- Verifica dell'ipotesi: Ci si impegna in ulteriori verifiche.
- Inferenza dell'esistenza di un fattore latente: Si inferisce l'interrelazione tra variabili manifeste e fattori latenti.
Fattori latenti unici
- Sono variabili nascoste che influenzano solo una variabile manifesta.
- Spiegano la parte non spiegata dal fattore comune.
Fattori Loading (Saturazioni Fattoriali)
- Coefficienti che indicano quanto una variabile manifesta è influenzata da un fattore latente.
- Quantificano l'influenza del fattore latente sulle variabili manifeste.
Rotazione dei Fattori
- È necessaria quando si hanno più di un fattore comune.
- Ha lo scopo di semplificare l'interpretazione semantica dei fattori latenti.
- Distingue tra rotazioni ortogonali (asse perpendicolari) e oblique (asse non perpendicolari).
Valutazione dell'Output/Modello
- Si valutano gli aspetti descrittivi e inferenziali del modello per capire quanto sia adeguato alla struttura dei dati.
- Si stimano i punteggi fattoriali per determinare la posizione individuale su ciascun fattore comune.
Indicatori Riflessivi e Formativi
- Indicatori riflessivi: Le variabili manifeste riflettono la proprietà sottostante.
- Indicatori formativi: Una variabile è creata dalla somma delle sue parti.
Analisi Fattoriale Esplorativa (AFE) - Criteri per la Scelta del Numero di Fattori
- Criterio di Kaiser-Guttman: Considerare i fattori con autovalori maggiori o uguali a 1.
- Scree Test di Cattel: Identificare il "gomito" nel grafico decrescente degli autovalori.
Determinazione del Numero di Fattori Comuni e Scelta del Metodo di Stima
- Si determina il numero ottimale di fattori latenti comuni a partire dai dati, considerando fattori come la consistenza interna del modello.
Metodi di Stima dei Factor Loadings
- Minimi Quadrati Ordinari (ULS): Metodi utilizzati con variabili quasi cardinali.
- Minimi Quadrati Generalizzati (GLS): Metodi che utilizzano pesi inversamente proporzionali alle unicità della variabile.
- Massima Verosimiglianza (ML): Utilizzato quando il campione è rappresentativo della popolazione.
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Description
Questo quiz esplora i concetti fondamentali dell'Analisi Fattoriale Esplorativa (AFE), un metodo statistico che aiuta a interpretare le covariazioni tra variabili osservate. Scopri come i fattori latenti influenzano le correlazioni tra le variabili manifeste e come si applica a un modello unidimensionale. Verifica le tue conoscenze sulla procedura e i modelli AFE.
