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<p>Alcuni fattori comuni possono essere correlati con fattori unici. (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Esplorare il numero di fattori latenti comuni necessari. (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Quando si intende verificarne alcune ipotesi empiriche. (C)</p> Signup and view all the answers

<p>La variabile non è influenzata dal fattore comune. (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Indagine esplorativa senza imporre una configurazione fissa. (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Migliora la chiarezza delle relazioni tra alcuni fattori. (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Analisi fattoriale convalidativa. (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Possono essere misurate senza errore. (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Logica induttiva. (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Condizioni imposte sul numero di fattori da estrarre. (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Verificare la plausibilità statistica di un modello teorico. (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Per integrare evidenze teoriche più solide. (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Alcuni fattori non influenzano le variabili. (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Utilizzo di una strategia induttiva per esplorare modelli. (C)</p> Signup and view all the answers

<p>L'AFE esplora mentre l'AFC verifica ipotesi. (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Nel contesto dell’AFC alcune variabili manifeste sono misurate senza errore (A)</p> Signup and view all the answers

L'analisi fattoriale esplorativa (AFE) è un metodo statistico utilizzato per esplorare la struttura di un set di variabili osservate, identificando un numero inferiore di fattori latenti comuni che spiegano le correlazioni tra le variabili osservate. È utilizzata quando la relazione tra le variabili osservate e i fattori latenti è sconosciuta o incerta.

L'analisi fattoriale confermativa (AFC) è un metodo statistico utilizzato per testare ipotesi specifiche sulla relazione tra variabili osservate e fattori latenti. È utilizzata quando il ricercatore ha già un'idea della struttura fattoriale e vuole verificare se i dati empirici la supportano.

AFE e AFC sono due approcci all'analisi fattoriale che si trovano su un continuum. L'AFE è un metodo esplorativo, mentre l'AFC è un metodo confermativo.

L'AFE è un approccio induttivo, in cui il modello viene specificato dai dati. Il ricercatore non impone a priori una struttura specifica alla soluzione. Il passaggio a una logica falsificazionista - in cui si controlla se il modello previsto teoricamente sia o meno compatibile con i dati empirici rilevati.

L'AFC è un approccio deduttivo, in cui il ricercatore formula ipotesi specifiche sulla struttura fattoriale prima di analizzare i dati. Il modello è predefinito in base alla teoria e alle ipotesi formulate dal ricercatore.

Nell'AFE, la configurazione delle relazioni tra gli elementi del modello è predefinita solo in minima parte.

Nell'AFC, per rendere il modello identificato e giungere quindi alla stima dei parametri della soluzione, è necessario imporre alcuni vincoli sui parametri da stimare. Il ricercatore deve specificare in anticipo la struttura del modello.

Nel modello dell'AFC, le variabili osservate (X) sono espresse come combinazione lineare di fattori comuni (ξ) e di fattori unici (δ).

Il numero di variabili osservate nel modello AFC.

Il numero di fattori comuni nel modello AFC.

Matrice che contiene i coefficienti che legano ogni variabile osservata ai fattori comuni.

Vettore che rappresenta l'influenza dei fattori unici sulle variabili osservate.

L'analisi fattoriale confermativa (AFC) impone vincoli specifici alla soluzione, come il numero di fattori latenti comuni, la struttura di correlazione tra i fattori e le relazioni tra le variabili osservate.

Nel contesto dell'AFC, fissando un factor loading a 0 si esclude la correlazione tra due elementi, mentre fissandolo a 1 si implica che la variabile fornisce l'unità di misura per il fattore.

Nell'AFC, è possibile che alcuni fattori latenti comuni siano ortogonali (non correlati) mentre altri possono essere correlati. Questa flessibilità consente un'analisi più realistica.

L'AFC consente di specificare che alcuni fattori unici possono essere correlati tra loro, rilasciando l'assunto di indipendenza tra gli errori e permettendo un'analisi più complessa.

Nelle AFC, è possibile determinare che alcune variabili manifeste non sono influenzate da un fattore unico, consentendo una struttura più precisa del modello

Nell'AFC, alcune variabili manifeste potrebbero essere misurate senza errore ('variabili fisse'), consentendo di modellare situazioni specifiche con maggiore precisione.

L'AFC permette di combinare diversi tipi di rotazioni per i fattori comuni, con alcune coppie ortogonali e altre oblique, offrendo un'analisi flessibile e adattata ai dati

L'AFC permette di specificare che alcuni fattori comuni possono essere correlati con fattori unici, aggiungendo complessità al modello e consentendo un'analisi più realistica.