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Study Notes

Descriptives: Calcolo delle statistiche descrittive per gli item.
Extraction: Opzioni relative all'estrazione dei fattori, suddivise in Method, Analyze, Rotation, Scores e Options.
Rotation: Dialogo per selezionare i tipi di rotazione fattoriale.
Scores: Impostazioni sui punteggi fattoriali.
Options: Accesso a ulteriori opzioni utili.

Tabella della comunalità: Indica la varianza di ciascuna variabile spiegata dai fattori.
Tabella degli autovalori: Stabilisce il numero di fattori da estrarre; si estrae un fattore per ciascun autovalore maggiore di uno.
Scree Plot: Strumento visivo (scree test) per decidere quanti fattori estrarre.

Fattoriale non ruotata: Riporta le saturazioni fattoriali immediatamente dopo l'estrazione.
Pattern: Coefficienti che mostrano l'impatto diretto di ciascun fattore sulle variabili (coefficienti > 0.30 per una migliore interpretazione).
Structure: Correlazioni tra variabili e fattori, considerando effetti diretti e indiretti.
Correlazione fattoriale: Valori delle correlazioni tra i fattori estratti; correlazioni considerate significative per valori > 0.25.

Inventario autosomministrato per lo screening dei sintomi di grief.
Somministrabile a bambini di 8 anni; utilizza scala Likert a 5 punti.
Composto da 11 item e 4 scale diverse per valutare il dolore da lutto.
Tecnica degli autovalori per decidere il numero di fattori da estrarre, considerando la varianza spiegata.

Strumento per valutare abilità mentali, applicabile a qualsiasi età e livello culturale.
Valuta l'ordine degli item in base al livello di difficoltà.
Analisi tramite tre modelli dell'Item Response Theory (IRT), incluso il modello di Rasch.
Funzione rasch() per adattare il modello ai dati; summary() per visualizzare i coefficienti di difficoltà.

Errori di immissione: Verificare outlier e dati mancanti; gli outlier possono distorcere i risultati.
Verifica della normalità: Importante per evitare distorsioni nelle stime.
Metodi per valutare la normalità: istogrammi, indici di asimmetria, q-q plot, box plot, test di Kolmogorov-Smirnov o Shapiro-Wilk.
Linearità: Relazione tra variabili da verificare con diagrammi di dispersione.
Fattorializzabilità: Test di sfericità di Bartlett e test di Kaiser-Meyer-Olkin per verificare la grandezza delle correlazioni.

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