L’analisi fattoriale è un insieme di metodi statistici utilizzati per misurare l’influenza dei fattori non misurati sulle variabili osservate . L’analisi fattoriale confermativa ( CFA) è un tipo specifico di analisi dei fattori che mette alla prova l’ipotesi che un certo insieme di variabili è influenzata da fattori specifici . CFA è spesso usato nella ricerca sondaggio per verificare che le risposte alle domande dell’indagine sono divisi in categorie pre- specificati. Capire conferma Analisi Factor

analisi fattoriale esaminare i modelli di correlazioni tra le variabili osservate . Se un insieme di variabili sono altamente correlati , sono probabilmente influenzati dallo stesso fattore . Se le variabili non sono altamente correlati sono probabilmente influenzati da diversi fattori . A differenza esplorativa Factor Analysis ( EFA ) , che cerca di scoprire la natura dei fattori che influenzano una serie di variabili , test CFA o meno un set specifico di variabili fattore influenza in modo teorizzata .

Storia

analisi fattoriale è stato sviluppato nel 1904 dallo psicologo britannico Charles Spearman , che ha usato il metodo per confermare la sua teoria a due fattori di intelligenza . La sua teoria ha affermato che l’alta correlazione tra i punteggi dei bambini della scuola ‘su una varietà di argomenti è dovuto ai fattori alla base di abilità mentale . Anche se il suo metodo non è stato originariamente indicato come CFA , era di carattere confermativo cercando di testare una data ipotesi sulla struttura relativa fattori e variabili invece di cercare di scoprire la struttura sottostante .

Importanza

Sebbene originariamente utilizzato nel perseguimento della ricerca di intelligenza in psicologia , CFA è diventato popolare in altri settori come l’istruzione , le scienze fisiche e la commercializzazione alla fine del 1960 . Nel campo dell’istruzione, CFA è utilizzato per lo sviluppo di test di stato per assicurare che ogni domanda mette alla prova uno o più standard educativi . Nel marketing , CFA può essere utilizzato per determinare se domande di indagine che sono apparentemente molto simili ma variano in piccola parte , di fatto , di testare lo stesso costrutto . CFA è utilizzato anche nella gestione della qualità delle acque sotterranee per verificare se le firme chimiche sono provenienti da fonti attesi.

Vantaggi

Un vantaggio generale dell’analisi fattoriale sta nella riduzione della numero complessivo di variabili utilizzate per spiegare i risultati . Ad esempio , un test di stato potrebbe avere oltre 100 domande di test diversi concetti . Bollendo ciascuna di queste domande fino al suo corrispondente stato standard , il fattore “standard stato” può essere utilizzato come una variabile anziché ogni domanda in ulteriori ricerche . Altre variabili richiedono un campione più ampio , che è spesso difficile da trovare nella ricerca educativa . CFA può essere utile anche nello sviluppo di indagini permettendo al ricercatore di ridurre il numero di domande nel sondaggio senza perdere informazioni.

Svantaggi

Anche se CFA prova una struttura ipotizzata per un insieme di variabili , non significa necessariamente che la struttura è vero . Ci può essere un’altra struttura ugualmente valido per lo stesso insieme di variabili . Inoltre , CFA richiede una dimensione del campione più grande di EFA , perché produce statistica inferenziale , che viene utilizzato per trarre conclusioni su una popolazione di solo un campione della popolazione .