trascinate la cartella terza lezione nel vostro spazio (z)
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Trascinate la cartella TERZA LEZIONE nel vostro spazio (Z). Assignment da fare a casa e inviare via email ( [email protected] ) entro 1 settimana. Due questionari: - La scala di autostima di Tafarodi e Swann La scala di motivazione al consumo di alcoolici di Cooper (1994) - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
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Trascinate la cartella TERZA LEZIONE nel vostro spazio (Z)
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Assignment da fare a casae inviare via email ([email protected])entro 1 settimana
Due questionari:- La scala di autostima di Tafarodi e Swann- La scala di motivazione al consumo di alcoolici di Cooper (1994)
-DOVE TROVARE I DATI: Nella cartella di questa lezione, o sul sito del corso
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Il DMQ-R (Drinking Motivations Questionnaire, Cooper, 1994)Cooper M. L (1994), Motivations for Alcohol Use Among Adolescents: Development
and Validation of a Four-Factor Model. Psychological Assessment, 6, 117-128
Assunzione: le persone scelgono di bere al fine di conseguire determinati risultati
Cox e Klinger (1988) individuano quattro motivi fondamentali alla base del consumo di alcolici
2 motivi interni- divertimento (accentuazione del benessere individuale
e dell’umore positivo)- coping (ridurre o regolare gli stati interni negativi e distogliere
l’attenzione dalle preoccupazioni)2 motivi esterni
- sociale (ricerca di rinforzi sociali e del divertimento con gli amici)- conformismo (evitamento della censura e dell’esclusione sociale)
Associano ciascun motivo a specifici pattern e conseguenze del consumo di alcool.
Minor consumo di alcoolici
Conseguenze più gravi
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Assignment1_DMQR
Il file: risposte alle 20 domande del test, genere sessuale del rispondente Etichette delle variabili e dei valori vi guidano nella
comprensione delle variabili
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SELF-LIKING AND SELF-COMPETENCE SCALE - REVISED (SLCS-R)
Scala di autostima proposta da Tafarodi e Swann:Tafarodi, R. W., & Swann, W. B. (2001). Two-
dimensional self-esteem: Theory and measurement. Personality and Individual Differences, 31, 653-673
Si prevede la presenza di due componenti: Competence: visione di se stessi come persona
globalmente capace/incapace Liking: visione di se stessi come persona globalmente
accettabile/inaccettabile Generalmente emerge una correlazione elevata tra le due
componenti
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assignment1_TAFARODI_SWANN Il file dati
Le risposte ai 16 item (il nome della variabile indica se fanno riferimento alla dimensione “competence” o alla dimensione “liking”)
Il genere sessuale dei partecipanti
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La vostra consegna:
Scegliere una delle due tematiche (autostima o motivazione al consumo di alcoolici). Eseguire la PCA, scrivere un report scientifico (con l’indicazione di tutte le informazioni statistiche necessarie).
Il vostro report non deve essere un copia-incolla di tabelle dall’output di SPSS, ma un testo (circa due pagine in tutto). Riportare in formato tabellare esclusivamente le informazioni sul legame tra le variabili e i fattori (matrice delle componenti ruotate, o matrice del modello).
Ciascuno di voi deve produrre un report autonomo. Non vanno bene report “di gruppo”.
(E’ un’opportunità per verificare la vostra comprensione dei contenuti del laboratorio)
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assignment1_TAFARODI_SWANN
Condurre l’Analisi delle Componenti Principali Possiamo ridurre le risposte ad un numero inferiore di
componenti? Nel report indicare i risultati della vostra analisi. Non dimenticate
di riportare: Modalità di estrazione delle componenti e criterio della rotazione Grado di correlazione osservata tra le componenti estratte: dovete
scegliere una rotazione ortogonale o obliqua? Percentuale di varianza spiegata Interpretazione di ciascuna delle componenti
Quali item sono buoni indicatori delle componenti che avete individuato? Quali invece non lo sono?
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L’Analisi Fattoriale (PCA) con SPSS II
Cristina Zogmaister
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La rotazione
Riprendete il file bimbi.sav
Ci sono due dimensioni sottostanti
Vediamo il grafico dei legami tra le componenti e le variabili prima e dopo la rotazione
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Grafico dei pesi fattoriali
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Osservate il grafico dei pesi fattoriali
Asse X: Prima componente
Ass
e Y
: S
econ
da c
ompo
nent
e
Correlazione tra la prima componente e la
variabile “comprensione di testo”
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Se guardiamo la matrice delle componenti, vediamo che la comprensione di testo è correlata con la prima, non con la seconda componente
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Osservate il grafico dei pesi fattoriali
Asse X: Prima componente
Ass
e Y
: S
econ
da c
ompo
nent
e
PARANG (ordinamento d’immagini), invece è
correlato con entrambe le componenti – di più con
la prima
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Dopo la rotazione: gli assi si sono spostati
La prima componente è correlata con alcuni dei
testLa seconda componente è correlata con gli altri test
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In sintesi
L’obiettivo della rotazione è rendere più chiaro il legame tra le variabili e le componenti/fattori.
In conseguenza della rotazione, risulta accresciuta la correlazione tra i fattori ed alcune delle variabili, risulta diminuita la correlazione tra i fattori ed altre variabili
Se la soluzione fattoriale è buona, dopo la rotazione molte variabili (idealmente, tutte) risulteranno legate ad uno ed un solo fattore
Nella rotazione ortogonale, i fattori rimangono non correlati tra loro; nella rotazione obliqua possono essere correlati
Generalmente si procede prima con una rotazione obliqua (es. oblimin). Se la correlazione tra i fattori è trascurabile, si procede quindi con una rotazione ortogonale (es. varimax).
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Studenti.sav
Item 1-12: valutazione del docente (da parte degli studenti)
D1-d25: item di atteggiamento
PCA sugli item di valutazione del docente Quali item usiamo? Perché? Nr e interpretazione componenti Correlazione tra le componenti Percentuale di varianza spiegata Legame tra le dimensioni di valutazione del docente e la
valutazione complessiva del docente
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Una o due componenti
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Soluzione a due componenti:E’ necessaria una rotazione obliqua
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Interpreto la soluzione
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Varianza spiegata dalla soluzione e dalle componenti:
Varianza totale spiegata
Non possiamo distribuirla tra le componenti perché le varianze
spiegate da ciascuna si sovrappongono parzialmente
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Ancora studenti.sav
Item di atteggiamento (d1 – d25) Quante e quali dimensioni sottostanti?
Provate diverse soluzioni prima di dare la vostra risposta
Sono correlate? Varianza spiegata? Item particolarmente buoni? Item
insoddisfacenti?
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Soluzione a 4 componenti
Rotazione oblimin
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Presenza di correlazioni elevate tra le componenti
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Interpreto la soluzione con quattro componentiPrima componente: Uguaglianza etnica/razziale
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Seconda componente: Rigidità dei ruoli di genere
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Terza componente: stereotipi e pregiudizi nelle relazioni interpersonali
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Quarta componente: ??
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Soluzione a tre componenti:correlazioni tra le componenti
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Prima componente: Atteggiamenti etnici/razziali
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Seconda componente: rigidità degli stereotipi di genere sessuale
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Terza componente: assenza di pregiudizio nei rapporti interpersonali
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Soluzione a due componenti: sono correlate
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Prima componente: atteggiamenti etnici/razzialiSeconda componente: stereotipi e pregiudizi di genere sessuale
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Da soli: IgieneOrale.sav
488 intervistati hanno risposto ad un questionario d’atteggiamento relativo all’igiene orale.
Il questionario era composto da 23 affermazioni. Per ciascuna, gli intervistati dovevano indicare il grado di accordo su una scala a 7 punti, da 1 =’Per niente d’accordo’ a 7=’Completamente d’accordo’.
Nel file trovate le affermazioni
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1. Quale struttura fattoriale è possibile individuare sottostante agli item che misurano gli atteggiamenti/abitudini verso l’igene orale?
a) Quale è la dimensionalità del modello fattoriale migliore?b) Quale è il significato dei fattori individuati?
2. In riferimento alla soluzione individuata, a partire dai valori della variabile “città”, è possibile affermare che i consumatori residenti nel sud italia hanno in media punteggi significativamente maggiori nel primo fattore estratto rispetto ai consumatori residenti nel nord italia?
3. I soggetti giovani rispetto a quelli adulti hanno in media punteggi statisticamente diversi in uno dei fattori?
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Quanti fattori?
Basandoci sulla matrice degli autovalori e sul criterio Mineigen (autovalore superiore a 1) i fattori sarebbero 5. Lo Scree Test (basato sul grafico decrescente degli autovalori) suggerisce tuttavia 3 fattori.
Anche il criterio di interpretabilità indica che le variabili possano essere efficacemente riassunte in tre componenti.
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Nella soluzione a due fattori, infatti, ci sono troppe variabili problematiche
(soluzione ruotata ortogonalmente, poiché i risultati della rotazione obliqua indicano assenza di correlazione tra i fattori)
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L’inadeguatezza della soluzione bi-fattoriale appare chiara anche dal grafico dei pesi fattoriali:
Componente 11,00,50,0-0,5-1,0
Co
mp
on
ente
2
1,0
0,5
0,0
-0,5
-1,0
a31
a30
a29
a28
a25
a24
a23
a22a21
a19
a18
a17
a14
a13
a12 a11a10
a9
a8
a7
a6
a3
a1
Grafico componenti ruotato
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La soluzione a tre componenti è soddisfacente (ogni variabile è legata in maniera predominante a una componente, tranne tre item problematici)
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Le tre componenti potrebbero essere interpretate come “avere la bocca curata” “pulizia dentale”
(l’operazione, i prodotti…) “problemi dentali, fatalismo”
(dolore, smalto, carie, genetica…)
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Provo a vedere se la soluzione a quattro o quella a cinque componenti risultino più chiare, ma non è così: aumentando il numero delle componenti aumenta la complessità ma non l’interpretabilità
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![Page 44: Trascinate la cartella TERZA LEZIONE nel vostro spazio (Z)](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022062309/568159e9550346895dc7377a/html5/thumbnails/44.jpg)
In sintesi: Quanti fattori?
Mineigen indica 5 componenti; scree test suggerisce 3.
Analisi delle strutture fattoriali (in tutti i casi ho considerato le matrici delle soluzioni fattoriali ruotate ortogonalmente, poiché le rotazioni oblique indicavano assenza di correlazione tra le componenti estratte)Anche il criterio di interpretabilità suggerisce che quella a tre componenti sia la soluzione migliore.
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Come interpreteresti i fattori nella soluzione che hai prescelto? “avere la bocca curata” – igiene orale “pulizia dei denti” (l’operazione, i prodotti…) –
aspetti estetici “problemi” (dolore, smalto, carie,
genetica…) / inefficacia dei mezzi per fronteggiarli (fatalismo?)
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Item che si potrebbero scartare: Alcuni item non sono ‘puri’, ma tre sono particolarmente complessi
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Vacanza_ideale.sav
Sono state intervistate 4077 persone, che hanno fornito una serie di informazioni sociodemografiche e hanno risposto a un questionario di 10 item sulla loro “vacanza ideale”
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Quanti fattori?
Mineigen = 4 Scree plot = 1-4 Indicazioni teoriche = ASSENTI Interpretabilità = ?
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Soluzione a 1 fattore
(Spiega una piccola porzione di varianza)
Molte variabili non sono legate con la componente estratta
Plausibilmente non è la soluzione migliore
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Soluzione a 2 fattori Scegliamo la rotazione varimax
Rilassarsi?
? Esperienze e divertimento ?
ITEM COMPLESSI !!!
ITEM NON SPIEGATO
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Soluzione a 3 fattori (rotaz. Ortogonale)
Non fare
Divertirsi
Aspetto economico (non importante)
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Soluzione a 4 fattori (rotaz. Ortog.)
divertirsi
rilassarsi
Aspetto economico (non importante
?? (vacanza organizzata?)
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In conclusione:
La soluzione a due fattori non è chiara Quella a tre fattori appare più chiara
(nonostante gli item da eliminare) La soluzione a 4 fattori sarebbe forse la più
facilmente interpretabile, ma abbiamo solo 10 variabili (rapporto variabili / fattori!!!)
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Se propendiamo per la soluzione a 4 fattori, dobbiamo:
a) sviluppare nuovi item che rappresentino (in modo univoco) i 4 fattori(altrimenti gli item associati univocamente a ciascun fattore sono troppo pochi)
b) somministrare il nuovo questionario a un campione diverso
c) condurre una nuova analisi fattoriale