Contenuto
- La risposta che ricevi dipende dalle domande che fai
- I dati casuali danno fattori
- È difficile decidere quanti fattori includere
- L'interpretazione del significato dei fattori è soggettiva
L'analisi fattoriale è un metodo statistico per tentare di trovare quelle che sono conosciute come variabili latenti quando si hanno dati su molte domande. Le variabili latenti sono cose che non possono essere misurate direttamente. Ad esempio, la maggior parte degli aspetti della personalità sono latenti. I ricercatori della personalità spesso pongono a un campione di persone molte domande che ritengono correlate alla personalità, quindi eseguono l'analisi dei fattori per determinare quali fattori latenti esistono.
La risposta che ricevi dipende dalle domande che fai
I fattori che appaiono possono venire solo dalle risposte alle domande che poni. Se non chiedi delle abitudini del sonno, ad esempio, non verrà visualizzato alcun fattore correlato alle abitudini del sonno. D'altra parte, se chiedi solo delle abitudini del sonno, allora non può apparire nient'altro. La selezione di una buona serie di domande è complicata e diversi ricercatori sceglieranno diverse serie di domande.
I dati casuali danno fattori
Se generi molti numeri casuali, un'analisi fattoriale potrebbe ancora trovare una struttura apparente nei dati. È difficile stabilire se i fattori che emergono riflettano i dati o siano semplicemente parte del potere dell'analisi fattoriale di trovare schemi.
È difficile decidere quanti fattori includere
Un compito dell'analista dei fattori è decidere quanti fattori mantenere. Esistono vari metodi per determinarlo e non vi è alcun accordo su quale sia il migliore.
L'interpretazione del significato dei fattori è soggettiva
L'analisi fattoriale può dirti quali variabili nel tuo set di dati "vanno insieme" in modi che non sono sempre ovvi. Ma interpretare ciò che questi insiemi di variabili rappresentano effettivamente dipende dall'analista, e le persone ragionevoli possono non essere d'accordo.