Che cos'è l'analisi fattoriale?

L'analisi fattoriale è un tipo di analisi statistica che indaga diverse correlazioni e modelli che possono verificarsi tra le misurazioni. Esistono due tipi di analisi fattoriale; esplorativo e confermativo. Queste due versioni possono essere utilizzate singolarmente o combinate. Esistono molti tipi diversi di calcoli statistici utilizzati in questa analisi.

Un primo passo comune utilizzato nell'analisi fattoriale include la raccolta delle misurazioni nell'esperimento. La matematica di correlazione viene utilizzata per determinare le correlazioni esistenti. Il ricercatore determinerà se saranno inclusi tutti i fattori calcolati dall'analisi. Alcuni esperimenti richiederanno l'inclusione di alcuni fattori nelle statistiche e altri per essere esclusi.

Un metodo utilizzato per estrarre i possibili fattori è la massima probabilità. Questo calcolo è così complicato che vengono utilizzati programmi statistici per computer, in quanto un ricercatore in genere non può eseguire il calcolo a mano. I fattori all'interno dell'analisi possono anche essere combinati in vari modi. L'analisi richiederà che l'ordine dei fattori sia ruotato o pettinato in un modo che spieghi la varianza dei grandi o la diffusione dei dati.

Una volta calcolati i fattori e i punteggi finali, i dati possono essere interpretati. I fattori che hanno i punteggi più alti avranno la maggiore influenza sulle misurazioni. Questi punteggi possono anche essere utilizzati per ulteriori analisi statistiche. A differenza di altri tipi di analisi statistiche, questa analisi può comportare una quantità illimitata di fattori importanti, piuttosto che limitare i fattori a un piccolo gruppo.

L'analisi fattoriale esplorativa viene utilizzata per capire quali cose in natura possono influenzare determinate misurazioni. L'intensità con cui questi fattori influenzano le misurazioni è anche interessante per la versione esplorativa. Questi non sono preimpostati prima che vengano prese le misure. Con l'analisi fattoriale di conferma, ci sono fattori specifici che vengono esaminati prima dei calcoli.

Entrambi i tipi di analisi fattoriale possono essere utilizzati nell'ambito di un esperimento. La versione esplorativa può essere utilizzata per creare una teoria, mentre la versione di conferma viene utilizzata per dimostrare tale teoria. Se l'analisi di conferma non è favorevole, è possibile che il ricercatore debba modificare il modo in cui viene calcolata l'analisi esplorativa.

Il numero di misurazioni richieste per questi calcoli è importante. La maggior parte dei calcoli richiede almeno dieci misurazioni, se non di più. Di solito l'analisi di conferma richiederà molte più misurazioni di quelle esplorative. A volte sono necessarie almeno 200 misurazioni per un'analisi corretta. Come regola generale, l'utilizzo di più misurazioni in genere comporta dati più affidabili, sebbene il numero necessario dipenderà dall'esperimento.