L'analisi fattoriale è una tecnica statistica utilizzata per esaminare le relazioni tra le variabili osservate e identificare i fattori sottostanti che spiegano tali relazioni. In sostanza, l'analisi fattoriale aiuta a ridurre la complessità dei dati identificando modelli o cluster di variabili che sono correlati tra loro.
L'analisi fattoriale può essere utilizzata per diverse finalità, tra cui la riduzione della dimensionalità dei dati, l'identificazione delle strutture latenti nelle variabili osservate e la creazione di indicatori composti o score fattoriali che rappresentano i fattori sottostanti.
L'analisi fattoriale è spesso utilizzata in ambito psicologico e sociologico per esaminare le relazioni tra le variabili di tipo psicologico o comportamentale. Tuttavia, può essere applicata anche in altri campi, come l'economia, la biologia e la ricerca di mercato.
Esistono diverse tecniche di analisi fattoriale, tra cui l'analisi fattoriale esplorativa (EFA) e l'analisi fattoriale confermativa (CFA). L'EFA è utilizzata per esplorare i dati e identificare i fattori sottostanti, mentre la CFA è utilizzata per testare e confermare i modelli teorici predefiniti.
Per condurre un'analisi fattoriale è necessario avere una buona comprensione della teoria statistica sottostante e delle tecniche di analisi dati. Inoltre, è importante prestare attenzione alla scelta del numero di fattori da estrarre e interpretare correttamente i risultati ottenuti.
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