Test teorie e tecniche dei test 2 parte

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Title of test:
Teorie e tecniche dei test 2 parte

Description:
Lez. 17/30

Author:
Ira
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Creation Date:
05/05/2024

Category: Others

Number of questions: 148

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Una delle tipologie di validità che viene valutata nella costruzione di un test è La validità strutturale La validità statistica La validità funzionale La validità di facciata.
La valutazione della validità di contenuto è l'ultima cosa da fare durante la costruzione di un test è specifica per una particolare funzione del test è stabile nel tempo è generalizzabile a qualsiasi popolazione target.
Una delle tipologie di validità che viene valutata nella costruzione di un test è La Validità di costrutto La Validità di statistica La Validità funzionale La Validità strutturale .
La validità di contenuto di un test deve essere riesaminata periodicamente coincide con la validità di costrutto non deve essere mai riesaminata riguarda solo gli item.
La valutazione della validità di contenuto è stabile nel tempo è generalizzabile anche per altre popolazioni target non è stabile nel tempo è l'ultima cosa da fare durante la costruzione di un test.
La valutazione della validità di contenuto riguarda Solo la scala di risposta Solo gli item Solo le istruzioni Tutti gli elementi del test.
Per la valutazione della validità di contenuto è opportuno impiegare un solo giudice non considerare il parere della popolazione target non considerare il parere degli esperti impiegare diversi giudici.
Con la validità di contenuto si valuta il grado in cui gli elementi dello strumento di assessment sono rilevanti e rappresentativi per il costrutto rilevanti e rappresentativi per il soggetto statisticamente significativi attendibili.
La valutazione preliminare degli item di un test prevede tutte le alternative la valutazione della validità di contenuto la conduzione dello studio preliminare la valutazione della validità di facciata.
La validità di un test è un concetto unico si declina in diverse tipologie nessuna delle alternative corrisponde all'attendibilità.
Una delle tipologie di validità che viene valutata nella costruzione di un test è la validità di contenuto la validità statistica la validità strutturale la validità funzionale.
Il campione per lo studio preliminare deve essere definito in base a validità e attendibililtà rappresentatività e grandezza standardizzazione e unità significatività e grandezza dell’effetto.
La validità che riguarda il grado in cui gli item di un test sembrano misurare il costrutto che si intende misurare è la validità di facciata la validità di contenuto la validità di costrutto la validità predittiva.
La validità di facciata può contribuire alla validità dei punteggi al test perché può aumentare la cooperazione da parte dei soggetti diminuisce la lunghezza del test rende il test graficamente più invitante rende il test più divertente.
Prima di inizare la raccolta dati dello studio preliminare è necessario calcolare gli indici di tendenza centrale degli item definire popolazione target e campione calcolare l'attendibilità degli item calcolare gli indici di dispersione degli item.
Tra i criteri di campionamento dei soggetti partecipanti allo studio preliminare, di solito NON è incluso una diagnosi psichiatrica un QI inferiore a 75 l'assenza di un titolo di studio il genere.
Nella selezione degli item di prestazione massima in base al livello di difficoltà, di solito sono da evitare gli item con livello di difficoltà uguale a .50 sono da evitare gli item con livello di difficoltà maggiore di 1 sono da evitare gli item con difficoltà maggiore di .80 e inferiore a .20 nessuna delle alternative.
La difficoltà degli item di prestazione massima (Perrata) può assumere valori compresi tra -1 e 0 compresi tra 0 e 1 nessuna delle alternative compresi tra -1 e +1.
Il livello di difficoltà degli item di prestazione massima è definito con la proporzione di soggetti che non risponde correttamente all'item il giudizio degli esperti la proporzione di soggetti che risponde correttamente all'item la correlazione item-totale corretta.
La formula per calcolare l'indice di discriminatività D è D = P(Alto) - P(Basso D = P(Alto)/ P(Basso) D = P(Alto) x P(Basso) D = P(Alto) + P(Basso).
Il livello di difficoltà di un item di prestazione massima si sceglie anche in base al numero di alternative di risposta dell'item al modello fattoriale all'acquiescienza alla lunghezza del test.
In un test di prestazione massima, gli item "troppo facili", con un livello di difficoltà inferiore a .10, possono essere inseriti per per sostenere la motivazione dei soggetti che rispondono rilevare un livello insolitamente basso del costrutto rilevare uno stile di risposta a caso tutte le alternative.
Lo scopo dei distrattori negli item per i test di prestazione massima è rendere difficile l'individuazione della risposta corretta a chi non la sa e tira a indovinare rendere difficile l'individuazione della risposta corretta a chi la sa, distraendolo facilitare l'individuazione della risposta corretta a chi non la sa e tira a indovinare nessuna delle alternative.
In un item di prestazione massima, i distrattori funzionano bene quando sono stati scetli in proporzione maggiore della risposta giusta sono stati scelti solo dai soggetti con livello alto del costrutto non sono stati scelti mai sono stati scelti con proporzioni uniformi.
La correlazione item-totale corretta è un indice che esprime esprime quanto ogni singolo item è in grado di rappresentare, da solo, il costrutto misurato dall'insieme degli item del test permette di valutare quanto ogni item contribuisce al punteggio totale del test esprime quanto ogni singolo item è rappresentativo dell'intera scala tutte le alternative.
L'indice di discriminatività può variare da .20 a .40 da -1 a +1 da -1 a 0 da 0 a1.
Per essere ottimale, il valore della correlazione item-totale corretta dovrebbe essere Negativo Maggiore di .30 Uguale a 0 Inferiore a .-30.
Se due item risultano avere una ridondanza molto elevata, di solito è consigliabile Eliminare uno dei due item Eliminare entrambi gli item Inserire un item che correli con uno solo dei due Inserire un terzo item che correli con entrambi.
Sono considerati ridondanti gli item che presentano una correlazione tra loro Pari a 0 Di almeno .30 Di almeno .70 Di almeno .-20.
In un test di prestazione massima, la situazione ideale è avere tem con livelli di difficoltà identici tra loro item con livelli di difficoltà diversi tra loro solo item con bassi livelli di difficoltà solo item con elevati di livelli di difficoltà.
La correlazione item-totale corretta è calcolata separatamente per ciascun facet del costrutto è calcolata per un facet del costrutto e poi generalizzata agli altri non è calcolata per gli item di prestazione massima è calcolata solo per costrutti che non hanno facet.
Un valore negativo della correlazione item-totale corretta indica che l'item ha funzionato molto bene c'è un problema ed è opportuno controllare lo scoring l'item è valido l'item è attendibile.
Nei test di prestazione massima, per calcolare la correlazione item-totale corretta è necessario calcolare il coefficiente di correlazione prodotto-momento di Pearson il coefficiente di correlazione punto-biseriale il coefficiente di skewness il coefficiente di discriminatività.
Lindice che esprime quanto ogni singolo item è in grado di rappresentare, da solo, il costrutto misurato dall'insieme degli item del test è il livello di difficoltà la correlazione item-totale corretta la discriminatività la comunalità.
L'indice che permette di valutare quanto ogni item contribuisce al punteggio totale del test è la correlazione item-totale corretta la discriminatività il livello di difficoltà la comunalità.
In un item di prestazione massima, l'indice di discriminatività inferiore a .20 indica che la discriminatività è nessuna delle alternative insufficiente ottima buona.
In un test di prestazione massima, l'indice di discriminatività dovrebbe assumere valori negativi, meglio se inferiori a -.40 negativi, meglio se superiori di -.40 positivi, meglio se maggiori di .40 positivi, meglio se inferiori a .40.
In un item di prestazione massima, un indice di discriminatività uguale a 0 indica che l'item non discrimina tra il gruppo con punteggio alto al test e il gruppo con punteggio basso al test il gruppo con punteggio alto al test ha risposto correttamente all'item in proporzione maggiore del gruppo con punteggio basso il gruppo con punteggio basso al test ha risposto correttamente all'item in proporzione maggiore del gruppo con punteggio alto nessuna delle alternative.
In un item di prestazione massima, un indice di discriminatività con valore negativo indica che nessuna delle alternative il gruppo con punteggio basso al test ha risposto correttamente all'item in proporzione maggiore del gruppo con punteggio alto l'item non discrimina tra il gruppo con punteggio alto al test e il gruppo con punteggio basso al test il gruppo con punteggio alto al test ha risposto correttamente all'item in proporzione maggiore del gruppo con punteggio basso.
La misura di quanto ogni item è in grado di distinguere i soggetti con livelli elevati del costrutto da quelli con livello basso del costrutto è la discriminatività la media la comunalità l'attendibilità.
L’assenza di una risposta da parte del soggetto a un determinato item è definita ridondanza acquiescienza caso valido missing.
Di solito ci si attende che i punteggi ai test psicologici, come ad esempio il quoziente intellettivo, si distrubiscano seguendo la curva logaritmica la esponenziale la curva normale nessuna delle alternative.
Un’osservazione in cui il dato è presente e il cui valore è compatibile con quelli possibili per quella variabile è definita caso ridondante caso valido caso mancante caso attendibile.
Un aspetto di cui si occupa la procedura di Data Cleaning è definire i criteri di esclusione dal campione eseguire l'analisi fattoriale verificare la presenza di valori anomali valutare la correttezza formale degli item.
Per valutare se la distribuzione delle risposte a un item si avvicina alla distribuzione normale si utilizza l'indice di Curtosi tutte le alternative l'esame del grafico delle frequenze l'indice di simmetria.
Il data cleaning non serve se i dati sono raccolti con test cartacei non serve se i dati sono raccolti con test online non prevede la ricodifica dei dati deve essere condotto prima di iniziare qualsiasi analisi.
L'indice che indica quanto la distribuzione è più appiattita o più appuntita rispetto all anormale è chiamato Correlazione Collinearità Skewness Curtosi.
L'indice che indica quanto la distribuzione è simmetrica o asimmetrica rispetto a un punto mediano è chiamato Curtosi Collinearità Skewness Correlazione.
In una distribuzione perfettamente normale, l'indice di Curtosi è compreso tra -1 e +1 uguale a 1 uguale a 0 uguale a -1.
In una distribuzione perfettamente normale, l'indice di simmetria o Skewness è compreso tra -1 e +1 uguale a 0 uguale a 1 uguale a -1.
La distribuzione attesa delle risposte a un item è logaritmica quadratica normale lineare.
Per stabilire se lo scostamento dalla distribuzione normale è trascurabile oppure no si utilizza l'esame del grafico della distribuzione delle frequenze i valori degli indici di Skewness e Curtosi un test statisco di verifica dell'ipotesi nulla tutte le alternative.
L'imputazione dei dati mancanti si può utilizzare se il pattern dei mancanti è Missing Completely at Random (MCAR) è Missing Not at Random (MNAR) è Missing At Random (MAR) riguarda più del 5% dei dati.
In fase di studio preliminare, i dati mancanti forniscono indicazioni su come riformulare gli item di solito sono inferiori al 5% possono essere solo Completely at Random (MCAR) non possono essere rilevati.
Se in un test sulla despressione si osserva la presenza di dati mancanti con maggior probabilità in soggetti con un elevato livello di depressione, il pattern dei dati mancanti è Missing Not at Random Missing at Random Missing Completely at Random Missing per definizione della popolazione.
Quando la probabilità che un dato sia mancante non dipende dalla caratteristica misurata dal test di cui l’item fa parte una volta controllato l’effetto di un altre variabili, si tratta di Missing at Random Missing per definizione della popolazione Missing Completely at Random Missing Not at Random.
Quando la probabilità che un dato sia mancante è completamente indipendente sia dalla caratteristica misurata dal test di cui l’item fa parte, sia da qualsiasi altra variabile considerata nell’analisi, si tratta di Missing at Random Missing per definizione della popolazione Missing Completely at Random Missing Not at Random.
Quando la probabilità che un dato sia mancante dipende proprio dalla caratteristica misurata nel test, si tratta di Missing Completely at Random Missing per definizione della popolazione Missing Not at Random Missing at Random.
I Missing Not at Random sono detti anche non ignorable missing dipendono da fattori sistematici dipendono dalla caratteristica misurata nel test tutte le alternative.
I Missing Completely at Random (MCAR) sono distribuiti nel database in modo non casuale sono distribuiti solo su pochi item specifici sono distribuiti solo sugli item reverse sono distribuiti casualmente all'interno del database.
Quale dei seguenti è un tipo di pattern dei dati mancanti Missing per definizione della popolazione Missing Not at Random Missing Completely at Random tutte le alternative.
Si ritengono adeguati valori di Skewness e Curtosi compresi tra -1 e 1 maggiori di 1 inferiori a -1 di almeno 5.
Nell'analisi preliminare degli item di prestazione tipica, per verificare che le risposte siano sufficientemente disperse intorno al punteggio centrale si utilizza la media e la mediana il coefficiente di correlazione il coefficiente di correlazione la deviazione standard e la differenza interquartile.
Nell'analisi preliminare degli item dei test di prestazione tipica si utilizzano le frequenza del punteggio minimo e massimo della scala di risposta gli indici di dispersione gli indici di tendenza centrale tutte le alternative.
Affinché un item funzioni bene, il punteggio massimo e mimino della scala di risposta tipo Likert deve essere più frequente dei punteggi centrali deve essere stato scelto almeno una volta non deve essere stato mai scelto deve essere scelto solo dai soggetti con livello elevato del costrutto.
Per i punteggi su scala Likert, è possibile utilizzare la media, invece della mediana tutte le alternative se le alternative di risposta sono almeno 5 se gli ancoraggi sono ben bilanciati se la distribuzione delle frequenze è simile alla normale.
Negli item con scala Likert, il valore ottimale del punteggio medio dovrebbe corrispondere al punteggio massimo della scala di risposta al punteggio minimo della scala di risposta alla deviazione standard al punteggio medio della scala di risposta.
Negli item con scala di risposta Likert, il range dei valori ottimali del punteggio medio varia in funzione della correlazione item-totale corretta della difficoltà dell'item dei punti della scala della lunghezza del test.
Negli item con scala di risposta Likert, il valore ottimale della deviazione standard del punteggio varia in funzione della correlazione item-totale corretta della lunghezza del test della difficoltà dell'item dei punti della scala.
In un test di prestazione tipica, nel selezionare quale item tenere tra due ridondanti si tende a scegliere con migliore distribuzione di frequenze formulato meglio tutte le alternative nessuna delle alternative.
Nella valutazione preliminare degli item, la valutazione della discriminatività è utilizzata per i test di prestazione massima e per i test di prestazione tipica solo per i test di prestazione tipica solo per i test di prestazione massima solo per i test orientati al criterio.
In un test di prestazione tipica la ridondanza degli item ha ripercussioni sulla dimensionalità del test sulla difficoltà del test sull'asimmetria sulla curtosi.
Nei test di prestazione tipica, per calcolare la correlazione item-totale corretta è necessario calcolare il coefficiente di correlazione punto-biseriale il coefficiente di correlazione prodotto-momento di Pearson il coefficiente di discriminatività il coefficiente di skewness.
Nella valutazione preliminare degli item, la correlazione item-totale corretta è utilizzata per i test di prestazione massima e per i test di prestazione tipica solo per i test di prestazione massima solo per i test orientati al criterio solo per i test di prestazione tipica.
Un valore negativo della correlazione item-totale corretta in un test di prestazione tipica indica che potrebbe trattarsi di un item reverse che non è stato ricodificato l'item è attendibile l'item ha funzionato molto bene l'item è valido.
Un valore negativo della correlazione item-totale corretta in un test di prestazione tipica indica che potrebbe trattarsi di un item reverse che non è stato ricodificato l'item ha funzionato molto bene l'item è valido l'item è attendibile.
Valutando la dsicriminatività di un item con scala Likert attraverso l'esame della curva caratteristica dell'item ci aspettiamo che il punteggio 1 sia quello più scelto dai soggetti nel primo quartile che il punteggio 1 sia il punteggio più scelto dai soggetti nel quarto quartile che il punteggio 4 sia il più scelto dai soggetti nel primo quartile che il punteggio 1 non sia scelto da alcun soggetto.
Negli item di prestazione tipica, affinché la discriminatività sia accettabile, la grandezza dell'effetto d dovrebbe essere superiore a .20 inferiore a .10 superiore a .50 inferiore a .20.
La verifica empirica della dimensionalità di un test ha come obiettivo verificare che gli item del test facciano riferimento a una singola caratteristica psicologica latente verificare che la lunghezza del test sia adeguata ai tempi previsti per la somministrazione nessuna delle alternative verificare che la dimensione dell'attendibilità del test rispetti criteri prestabiliti.
Con Analisi Fattoriale si intende un insieme di tecniche statistiche che mirano a individuare il numero massimo di fattori che misurano la validità di un test il numero massimo di dimensioni latenti che spieghino i pattern di correlazione tra i punteggi negli item un numero minimo di dimensioni latenti che spieghino i pattern di relazione tra i punteggi agli item il punteggio massimo possibile che si può ottenere nei fattori di un test.
La presenza di correlazioni molto simili tra tutti gli item di un test suggerisce la presenza di non unidimensionalità dell'insieme di item unidimensionilità dell'insieme di item normalità dell'insieme di item parsimonia dell'insieme di item.
L'unidimensionalità degli item di un test può essere ipotizzata quando nella matrice di correlazione tra gli item Le correlazioni tra un alcuni item sono più elevate rispetto alle altre le correlazioni tra gli item sono tutte molto diverse tra loro le correlazioni tra gli item sono tutte molto simili tra loro le correlazioni tra gli item sono tutte molto deboli.
Individuare quante dimensioni sono necessarie per riassumere adeguatamente le relazioni tra le variabili è lo scopo dell'analisi fattoriale dell'analisi della normalità multivariata dell'analisi preliminare degli item dell'analisi dell'attendibilità.
In un modello di misura a indicatori riflessivi, la comunalità è la quota di variabilità del punteggio all'item spiegata dall'insieme dei fattori la quota di variabilità totale spiegata dai fattori estratti la quota di variabilità del fattore spiegata dall'insieme di item nessuna delle alternative.
La quota di variabilità del punteggio agli item spiegata dall'insieme dei fattori è il fit del modello l'autovalore la comunalità la varianza comune.
Il principio della struttura semplice prevede che la matrice delle saturazioni dovrebbe presentare una sola saturazione sostanziale su ogni riga e tutte le altre più basse possibile rispetto alla saturazione principale almeno 3 saturazioni sostanziali su ogni riga e tutte le altre più basse rispetto alle saturazioni principalI almeno 3 saturazioni statisticamente significative per ogni riga e tutte le altre più basse rispetto alle saturazioni principali una sola saturazione sostanziale per ogni colonna e tutte le altre più basse rispetto alla saturazione principale.
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 principio di causazione complessità fattoriale autovalore comunalità.
In una Analisi Fattoriale Esplorativa su indicatori riflessivi, elevando al quadrato la saturazione dell'item sul fattore si ottiene il peso che ha l'item nel determinare il punteggio nel fattore la quota di variabilità del punteggio all'item che è spiegata dal fattore la comunalità l'autovalore.
In una Analisi delle Componenti Principali su indicatori formativi, elevando al quadrato la saturazione dell'item sul fattore si ottiene la quota di variabilità del punteggio all'item che è spiegata dal fattore il peso che ha l'item nel determinare il punteggio nel fattore la comunalità l'autovalore.
Le saturazioni in cui il fattore è in grado di spiegare almeno il 10% della variabilità dell'item sono dette parsimoniose statisticamente significative esaustive sostanziali.
La somma delle saturazioni al quadrato che un item ha con ogni fattore è la dimensionalità la comunalità l'autovalore il fit del modello.
Affinché una soluzione fattoriale sia adeguata, ogni fattore estratto deve essere saturato da almeno 3 item da almeno 2 item tutte le alternative da almeno 1 item.
Nell'Analisi Fattoriale Esplorativa, la quota di variabilità del punteggio all'item non spiegata dai fattori è l'unicità l'autovalore la dimensionalità la comunalità .
In una Analisi Fattoriale Esplorativa, un valore di comunalità = 1 indica che i fattori spiegano completamente la variabilità dell'item è necessario estrarre altri fattori nessuna delle alternative i fattori non spiegano niente della variabilità dell'item.
I valori della comunalità possono variare tra 0 e 1 sono sempre maggiori di 1 possono variare tra -1 e +1 sono sempre inferiori a 1.
Per condurre l'Analisi Fattoriale si può partire da matrici di correlazione tutte le alternative pearsoniane tetracoriche policoriche.
La distanza di Mahalanobis è impiegata per decidere quanti fattori estrarre in una Analisi Fattoriale decidere quali sono le saturazioni sostanziali definire le componenti principali nello spazio geometrico identificare gli outlier multivariati.
Sono definiti outlier multivariati i soggetti che hanno combinazioni di punteggi particolarmente rare rispetto al resto del campione hanno combinazioni di punteggi corrispondenti a quelle medie del campione hanno punteggi vicini al punteggio medio del campione forniscono risposte false al test.
Per sapere se una matrice è fattorializzabile si calcola la distanza di Mahalanobis si effettua la rotazione dei fattori si utlizzano degli indici si calcolano le comunalità.
La scelta del tipo di matrice di correlazione dautilizzare in una Analisi Fattoriale dipende dalla Skewness delle variabili dalla scala di misura delle variabili dalla Curtosi delle variabili tutte le alternative.
Il punto di partenza di una Analisi delle Componenti Principali è L a matrice di correlazione la matrice delle saturazioni la rotazione dei fattori la distanza di Mahalanobis.
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 non può essere sottoposto ad analisi fattoriale nessuna delle alternative si utilizza la matrice tetracorica per condurre l'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 fattorializzabilità della matrice l'adeguatezza delle saturazioni fattoriali il numero di fattori da estrarre la presenza di outlier.
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.
Nell'equazione di specificazione dell'Analisi delle Componenti Principali il termine di errore è correlato alle saturazioni è il primo membro dell'equazione è insieme al fattore specifico 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 sintetizzano la variabilità che ciascun item con divide con gli altri tutte le alternative sono la causa dei punteggi agli item spiegano solo la parte di varianza che gli item condividono con gli altri.
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 estrarre il maggior numero di componenti possibile spiegare la varianza che ogni item condivide con gli altri 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 Principal Axis Factoring Massima verosimiglianza tutte le alternative.
Il metodo di estrazione Principal Axis Factoring estrae i fattori in modo che spieghino la maggior quota possibile di varianza comune alle variabili orginali estrae i fattori in modo che spieghino la maggior quota possibile di varianza totale delle variabili orginali non prevede il calcolo preliminare delle comunalità fornisce degli indici di fit del modello.
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 fit del modello comunalità autovalore varianza d'errore.
La retta che spiega la massima quota di varianza fra gli item è la prima componente principale l'attendibilità degli item la difficoltà degli item la distanza di Mahalanobis.
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 oblique oblique e logistiche oblique e parallele ortogonali e logistiche.
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 ottenere una struttura semplice nella matrice delle saturazioni nessuna delle alternative ottenere una matrice di saturazioni che spieghi una quota di varianza maggiore 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 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 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 precedenti a quello in cui la linea spezzata si appiattisce il primo fattore sul segmento verticale i fattori sulla parte più appiattita della linea i fattori con autovalore maggiore di 1.
Il grafico in cui sono rappresentati sull’asse orizzontale le componenti estratte in successione e sull’asse verticale i valori degli autovalori è la curva caratteristica di un item lo scree-test la funzione logistica il centroide.
Quali dei seguenti sono criteri per stabilire il numero dei fattori da estrarre Distanza di Mahalanobis, Scree-test, Minimum Average Partial Correlation Statistic (MAP) Scree-test; Minimum Average Partial Correlation Statistic (MAP); Parallel Analysis Minimum Average Partial Correlation Statistic (MAP), correlazioni tetracoriche, Scree-test Test di sfericità di Bartlet, Scree-test, Distanza di Mahalanobis.
Il criterio di Kaiser-Guttman è anche detto criterio degli autovalori maggiori di 1 criterio del determinante della matrice di correlazione criterio dello scree-test criterio della massima verosimiglianza.
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.
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.

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