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Title of test: Teoria e tecniche dei test da 27 a 31 Description: Teoria e tecniche dei test da 27 a 31 Author: VB Other tests from this author Creation Date: 19/06/2024 Category: University Number of questions: 70

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In un modello di misura a indicatori riflessivi, la comunalità è nessuna delle alternative la quota di variabilità del punteggio all'item spiegata dall'insieme dei fattori la quota di variabilità del fattore spiegata dall'insieme di item la quota di variabilità totale spiegata dai fattori estratti. La quota di variabilità del punteggio agli item spiegata dall'insieme dei fattori è la comunalità il fit del modello l'autovalore la varianza comune. Il principio della struttura semplice prevede che la matrice delle saturazioni dovrebbe presentare una sola saturazione sostanziale per ogni colonna e tutte le altre più basse rispetto alla saturazione principale una sola saturazione sostanziale su ogni riga e tutte le altre più basse possibile rispetto alla saturazione principale almeno 3 saturazioni statisticamente significative per ogni riga e tutte le altre più basse rispetto alle saturazioni principali almeno 3 saturazioni sostanziali su ogni riga e tutte le altre più basse rispetto alle saturazioni principali. In una matrice di saturazione sono rappresentatati in colonna i fattori e in riga le variabili osservate (item) le correlazioni tra tutti gli item del questionario le correlazioni tra i fattori estratti in colonna le variabili osservate e in riga i fattori. Il numero di fattori con cui un item ha una saturazione sostanziale è detta complessità fattoriale principio di causazione autovalore comunalità. In una Analisi Fattoriale Esplorativa su indicatori riflessivi, elevando al quadrato la saturazione dell'item sul fattore si ottiene la quota di variabilità del punteggio all'item che è spiegata dal fattore l'autovalore la comunalità il peso che ha l'item nel determinare il punteggio nel fattore. In una Analisi delle Componenti Principali su indicatori formativi, elevando al quadrato la saturazione dell'item sul fattore si ottiene la comunalità il peso che ha l'item nel determinare il punteggio nel fattore l'autovalore la quota di variabilità del punteggio all'item che è spiegata dal fattore. Le saturazioni in cui il fattore è in grado di spiegare almeno il 10% della variabilità dell'item sono dette sostanziali esaustive parsimoniose statisticamente significative. La somma delle saturazioni al quadrato che un item ha con ogni fattore è l'autovalore la comunalità la dimensionalità il fit del modello. Affinché una soluzione fattoriale sia adeguata, ogni fattore estratto deve essere saturato tutte le alternative da almeno 2 item da almeno 3 item da almeno 1 item. Nell'Analisi Fattoriale Esplorativa, la quota di variabilità del punteggio all'item non spiegata dai fattori è l'unicità la comunalità l'autovalore la dimensionalità. In una Analisi Fattoriale Esplorativa, un valore di comunalità = 1 indica che nessuna delle alternative i fattori non spiegano niente della variabilità dell'item i fattori spiegano completamente la variabilità dell'item è necessario estrarre altri fattori. I valori della comunalità sono sempre maggiori di 1 possono variare tra -1 e +1 possono variare tra 0 e 1 sono sempre inferiori a 1. Per condurre l'Analisi Fattoriale si può partire da matrici di correlazione pearsoniane tutte le alternative tetracoriche policoriche. La distanza di Mahalanobis è impiegata per identificare gli outlier multivariati decidere quali sono le saturazioni sostanziali decidere quanti fattori estrarre in una Analisi Fattoriale definire le componenti principali nello spazio geometrico. Sono definiti outlier multivariati i soggetti che hanno combinazioni di punteggi corrispondenti a quelle medie del campione hanno punteggi vicini al punteggio medio del campione hanno combinazioni di punteggi particolarmente rare rispetto al resto del campione forniscono risposte false al test. Per sapere se una matrice è fattorializzabile si utlizzano degli indici si calcola la distanza di Mahalanobis si effettua la rotazione dei fattori si calcolano le comunalità. La scelta del tipo di matrice di correlazione dautilizzare in una Analisi Fattoriale dipende dalla scala di misura delle variabili dalla Curtosi delle variabili dalla Skewness delle variabili tutte le alternative. Il punto di partenza di una Analisi delle Componenti Principali è la matrice delle saturazioni la distanza di Mahalanobis la matrice di correlazione la rotazione dei fattori. La matrice di correlazione non può essere utilizzata nell'Analisi delle Componenti Principali è il punto di arrivo dell'Analisi Fattoriale coincide con la matrice delle saturazioni è il punto di partenza dell'Analisi Fattoriale. Quando il test è formato da item tutti dicotomici si utilizza la matrice di correlazione di Pearson per condurre l'analisi fattoriale nessuna delle alternative si utilizza la matrice tetracorica per condurre l'analisi fattoriale non può essere sottoposto ad analisi fattoriale. Gli outlier multivariati possono essere identificati attraverso la distanza di Mahalnobis la Skewness la distanza di Pearson il coefficiente di correlazione di Pearson. Di solito sono considerati outlier i soggetti che Scelgono sempre la stessa alternativa negli item a scelta multipla Rispondono sempre lo stesso punto della scala Likert tutte le alternative Rispondono sempre dalla stessa parte della scala negli item straight e negli item reverse. Il determinante della matrice di correlazione è utilizzato per valutare la presenza di outlier il numero di fattori da estrarre l'adeguatezza delle saturazioni fattoriali la fattorializzabilità della matrice. Si definiscono outlier i casi che hanno punteggi estremi e/o pattern di risposte incoerenti hanno punteggi vicini al punteggio medio del campione forniscono risposte false al test nessuna delle alternative. Il pool di item da sottoporre a analisi fattoriale deve essere stato sviluppato in modo da tutte le alternative includere variabili che presentino un adeguato livello di correlazione reciproca Essere espressione di una solida base teorica Includere variabili che possano essere misurate in modo attendibile, cioè meno influenzabili possibile da fattori distorcenti. Affinché un modello di analisi fattoriale sia identificato, è necessario che Il numero di parametri da stimare sia inferiore o uguale al numero di informazioni disponibili Il numero di informazioni disponibili sia inferiore al numero di parametri da stimare Il numero di parametri da stimare sia superiore al numero di informazioni disponibili nessuna delle alternative. Nell'equazione di specificazione dell'Analisi delle Componenti Principali il termine di errore è insieme al fattore specifico è correlato alle saturazioni è il primo membro dell'equazione è assente. Il primo membro dell'equazione di specificazione dell'Analisi delle Componenti Principali è l'errore di misurazione la saturazione fattoriale il punteggio nella componente il punteggio standardizzato all'item. Il primo membro dell'equazione di specificazione dell'Analisi Fattoriale Esplorativa è il punteggio standardizzato all'item la saturazione fattoriale il punteggio nella variabile latente l'errore di misurazione. Nell'Analisi Fattoriale Esplorativa, i fattori comuni spiegano solo la parte di varianza che gli item condividono con gli altri tutte le alternative sintetizzano la variabilità che ciascun item con divide con gli altri sono la causa dei punteggi agli item. Il test di sfericità di Bartlet fornisce indicazioni circa la correlazione tra i fattori la normalità degli item la presenza di outlier la fattorializzabilità della matrice. A parità di numero di fattori estratti, le comunalità e le saturazioni fattoriali nell'Analisi Fattoriale Esplorativa sono identiche a quelle dell'Analisi delle Componenti Principali sono inferiori nell'Analisi Fattoriale Esplorativa, rispetto all'Analisi delle Componenti Principali nessuna delle alternative sono superiori nell'Analisi Fattoriale Esplorativa, rispetto all'Analisi delle Componenti Principali. Attraverso l'Analisi delle Componenti Principali si mira a spiegare la varianza che ogni item condivide con gli altri estrarre il maggior numero di componenti possibile spiegare la varianza unica di ogni item spiegare la varianza totale di ogni item. Attraverso l'Analisi Fattoriale Esplorativa si mira a spiegare la varianza che ogni item condivide con gli altri spiegare la varianza unica di ogni item estrarre il maggior numero di fattori possibile spiegare la varianza totale di ogni item. Il metodo di di estrazione dei fattori basato sulla Massima verosimiglianza fornisce indici di fit del modello fattoriale testato può essere utilizzato anche se non è presente la condizione di normalità multivariata entrambe le alternative nessuna delle alternative. Quale dei seguenti è un metodo di estrazione dei fattori nell'Analisi Fattoriale Esplorativa? Metodo dei minimi quadrati Massima verosimiglianza tutte le alternative Principal Axis Factoring. Il metodo di estrazione Principal Axis Factoring fornisce degli indici di fit del modello estrae i fattori in modo che spieghino la maggior quota possibile di varianza comune alle variabili orginali non prevede il calcolo preliminare delle comunalità estrae i fattori in modo che spieghino la maggior quota possibile di varianza totale delle variabili orginali. Con il metodo di estrazione Principal Axis Factoring è necessaria una stima preliminare delle comunalità non è necessaria una stima preliminare delle comunalità viene spiegata la varianza totale, non la varianza comune sono forniti degli indici di fit del modello. Se dividiamo l'autovalore di un fattore per il numero di variabili nell'analisi otteniamo la varianza d'errore la varianza spiegata dall'item la varianza spiegata dal fattore la comunalità. La somma delle saturazioni al quadrato che un fattore ha con tutti gli item è detta comunalità autovalore fit del modello varianza d'errore. La somma delle saturazioni al quadrato per colonna è detta comunalità fit del modello autovalore varianza d'errore. La retta che spiega la massima quota di varianza fra gli item è la distanza di Mahalanobis la difficoltà degli item l'attendibilità degli item la prima componente principale. Il numero massimo di componenti che si può estrarre con una Analisi delle Componenti Principali è almeno 3 uguale al numero degli item inclusi nell'analisi maggiore di 3 uguale alla metà degli item inclusi nell'analisi. La rotazione dei fattori viene eseguita per aumentare la quantità di varianza spiegata decidere il numero di fattori da estrarre rendere la soluzione fattoriale più interpretabile diminuire la quota di varianza spiegata. Quando i fattori vengono ruotati senza mantenere un angolo tra loro di 90 gradi si tratta di una rotazione obliqua logistica ortogonale parallela. La rotazione dei fattori che mantiene un angolo di 90 gradi tra i fattori è obliqua parallela ortogonale logistica. A seguito di una rotazione ortogonali i fattori possono essere correlati tra loro, ma solo negativamente possono essere correlati tra loro, ma solo positivamente possono essere correlati tra loro non possono essere correlati tra loro. Con una rotazione ortogonale i fattori sono ruotati definendo un angolo di rotazione a piacere sono ruotati mantenendo un angolo tra i fattori di 90 gradi sono ruotati senza mantenere tra i fattori un angolo di 90° sono ruotati mantenendo tra i fattori un angolo di 180 gradi. Le rotazioni dei fattori possono essere ortogonali e logistiche ortogonali e oblique oblique e logistiche oblique e parallele. Dopo la rotazione dei fattori il primo fattore spiega la maggior quota di varianza l'ultimo fattore spiega la maggior quota di varianza viene spiegata una quota maggiore di varianza la varianza spiegata è distribuita più uniformemente tra i fattori. La rotazione dei fattori viene eseguita per nessuna delle alternative ottenere una matrice di saturazioni che spieghi una quota di varianza maggiore ottenere una struttura semplice nella matrice delle saturazioni ottenere una struttura semplice nella matrice di correlazione. Nella scelta del numero di fattori da estrarre in una Analisi Fattoriale, il criterio da utilizzare con Minimum Average Partial Correlation Statistic (MAP) prevede di estrarre tutti i fattori fino a quello cui corrisponde il minimo valore di MAP i fattori che hanno un autovalore osservato maggiore dell’autovalore simulato medio i fattori con autovalore maggiore di 1 i fattori che spiegano almeno il 30% di varianza. La rotazione dei fattori redistribuisce tra i fattori la varianza spiegata in modo che il primo estratto spieghi più varianza possibile redistribuisce tra i fattori la varianza spiegata in modo che la soluzione sia più interpretabile redistribuisce tra i fattori la varianza spiegata in modo che tutti gli item saturino su tutti i fattori redistribuisce tra i fattori la varianza spiegata in modo che su ogni fattore saturi un solo item. La rotazione dei fattori cambia il segno della varianza spiegata aumenta la quantità di varianza spiegata diminuisce la quantità di varianza spiegata non modifica la quantità di varianza spiegata. La rotazione dei fattori si propone di ruotare le variabili e il sistema di riferimento degli assi fattoriali si propone di ruotare le variabili mantenendo fisso il sistema di riferimento degli assi fattoriali si propone di ruotare il sistema di riferimento degli assi fattoriali mantenendo fisse le variabili nessuna delle alternative. Il criterio che suggerisce di estrarre i fattori precedenti a quello in cui la linea spezzata si appiattisce è utilizzato con la Minimum Average Partial Correlation Statistic (MAP) la Parallel Analysis la distanza di Mahalanobis lo scree-test. Nella scelta del numero di fattori da estrarre in una Analisi Fattoriale, il criterio da utilizzare con la Parallel Analysis prevede di estrarre i fattori con autovalore maggiore di 1 i fattori che spiegano almeno il 30% di varianza i fattori che hanno un autovalore osservato maggiore dell’autovalore simulato medio il primo fattore sul segmento verticale. Nella scelta del numero di fattori da estrarre in una Analisi Fattoriale, il criterio suggerito da Cattel per utilizzare lo scree-test suggerisce di estrarre i fattori con autovalore maggiore di 1 i fattori sulla parte più appiattita della linea i fattori precedenti a quello in cui la linea spezzata si appiattisce il primo fattore sul segmento verticale. Il grafico in cui sono rappresentati sull’asse orizzontale le componenti estratte in successione e sull’asse verticale i valori degli autovalori è lo scree-test la curva caratteristica di un item la funzione logistica il centroide. Quali dei seguenti sono criteri per stabilire il numero dei fattori da estrarre Test di sfericità di Bartlet, Scree-test, Distanza di Mahalanobis Minimum Average Partial Correlation Statistic (MAP), correlazioni tetracoriche, Scree-test Scree-test; Minimum Average Partial Correlation Statistic (MAP); Parallel Analysis Distanza di Mahalanobis, Scree-test, Minimum Average Partial Correlation Statistic (MAP). Il criterio di Kaiser-Guttman è anche detto criterio del determinante della matrice di correlazione criterio dello scree-test criterio della massima verosimiglianza criterio degli autovalori maggiori di 1. Quali dei seguenti sono criteri per stabilire il numero dei fattori da estrarre Kaiser-Guttman; Scree test, Parallel Analysis Minimum Average Partial Correlation Statistic (MAP), correlazioni tetracoriche, Scree-test Test di sfericità di Bartlet, Scree-test, Distanza di Mahalanobis Distanza di Mahalanobis, Scree-test, Minimum Average Partial Correlation Statistic (MAP). Con una rotazione obliqua i fattori nessuna delle alternative sono ruotati mantenendo un angolo tra i fattori di 90 gradi sono ruotati senza mantenere tra i fattori un angolo di 90° sono ruotati mantenendo l'assenza di correlazione tra i fattori. A seguito di una rotazione obliqua i fattori possono essere correlati tra loro, ma solo negativamente possono essere correlati tra loro, ma solo positivamente possono essere correlati tra loro non possono essere correlati tra loro. 22. A seguito della rotazione obliqua dei fattori vengono prodotte la matrice pattern e la matrice structure la matrice di pattern e la matrice d'errore la matrice pattern e la matrice parallela la matrice structure e la matrice parallela. L'analisi che ha lo scopo di testare uno specifico modello di misurazione in cui viene stabilito a priori il numero di fattori e su quale fattore satura ciascun item è l'analisi fattoriale confermativa l'analisi della varianza l'analisi fattoriale esplorativa l'analisi delle componenti principali. Nell'Analisi Fattoriale Confermativa gli indici di fit permettono di stabilire se il modello testato è adeguato ai dati il tipo di rotazione da eseguire permettono di stabilire il metodo di estrazione dei fattori il numero di fattori da estrarre. L'analisi che permette di definire a priori su quale fattore satura ciascun item è l'analisi della varianza l'analisi fattoriale confermativa l'analisi delle componenti principali l'analisi fattoriale esplorativa. L'analisi delle componenti principali e l'analisi fattoriale esplorativa si differenziano per il modello di misura di riferimento tutte le alternative per lo scopo per la varianza spiegata.

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