L’analisi fattoriale in psicologia

Luisa Fossati

Troppo spesso la metodologia (e la psicometria) è guardata con sospetto dagli psicologi, essendo ritenuta un insieme di regole e di calcoli che spersonalizzano le persone riducendole a matrici "soggetti x variabili".
Talvolta viene infatti percepito un gap, una sorta di scollatura invisibile tra teorie metodologiche e pratiche interpretative. Tuttavia i metodi e le tecniche di indagine, stando alla base della scientificità di una disciplina, permettono di disporre di un grande valore aggiunto dal quale è possibile trarre tante chiavi interpretative che consentono importanti approfondimenti inter ed intrasoggettivi e collettivi. Un ruolo chiave giocato dalla metodologia è dato dalla possibilità di disporre di regole che consentono di gestire una caratteristica nevralgica che caratterizza gli individui, e cioè il fatto che essi interagiscono con molteplici stimoli ambientali in maniera costante, rendendo difficile l'isolamento e dunque lo studio delle variabili sociali. In Psicologia è invece fondamentale lavorare con una molteplicità di variabili che interagiscono fra di loro. Proprio per far fronte a questa necessità, nel corso dei decenni, si è sviluppato e raffinato sempre di più quel settore metodologico orientato alla riduzione delle informazioni e allo studio circoscritto della variabili. Un altro aspetto chiave, direttamente correlato al precedente, con il quale ha dovuto fare i conti la Psicologia (così come le scienze sociali in genere), è quello legato alla difficoltà di dover esaminare (e dunque individuare) variabili non direttamente osservabili (definite "variabili latenti"). Infine un terzo problema importante è stato quello di definire le relazioni di causalità fra eventi. Difatti è chiara la difficoltà che si incontra nello stabilire rapporti di causalità diretta e indiretta all'interno di contesti complessi, caratterizzati da una sinergia di variabili capaci di produrre innumerevoli effetti. La difficoltà metodologica sta nel fatto che fenomeni complessi come le relazioni sociali e individuali non possono essere riprodotte in laboratorio e dunque studiate sperimentalmente (anche riuscendo ad isolare le variabili l'utilità pratica sarebbe nulla); si è dunque resa necessaria la ricerca di metodi che permettessero - sulla base di dati rilevati empiricamente - di ridurre e sintetizzare grandi moli di informazioni e di costruire modelli teorici da saggiare (ed eventualmente falsificare) attraverso modelli matematici. Tra questi metodi il principale è quello che prende il nome di "analisi fattoriale".

Cos'è l'analisi fattoriale
L'analisi fattoriale è una procedura matematico-statistica che, partendo da un numero elevato di variabili, arriva a ridurre le informazioni, consentendo di riassumere i dati iniziali in modelli sintetizzati e semplificati, ma capaci di contenere comunque le informazioni di partenza. Inoltre l'analisi fattoriale consente di costruire dei modelli teorico-matematici capaci di fornire molte informazioni circa i rapporti di causalità tra le variabili (Giannini e Pannocchia, 2006; Lubisco, 2006, 2007).
Immaginiamo di avere una tavolozza da pittore composta dai soli tre colori primari rosso, giallo e blu. Mescolando tali colori il risultato è un certo numero di colori secondari (ed eventualmente terziari) più elevato dei primi. Tali colori secondari e terziari possono avere a loro volta molte sfumature.
Questo numero elevatissimo di colori però ha alla base solamente i tre colori primari utilizzati inizialmente nella tavolozza. In questo esempio i colori primari sono i fattori (variabili latenti) e quelli secondari e terziari gli indicatori (variabili osservate). L'analisi fattoriale consente di risalire ai colori primari partendo da quelli secondari e terziari osservati. Tuttavia un colore terziario, ad esempio, può contenere più o meno pigmento di colore primario rispetto ad un altro terziario (il rosa ad esempio potrebbe contenere meno rosso dell'arancio): può esistere cioè una "saturazione" maggiore o minore di un certo pigmento su un colore. Questo è ciò che avviene anche nell'analisi fattoriale. Una certa risposta ad esempio potrebbe (in realtà dovrebbe se il costrutto è operazionalizzato bene) essere fortemente influenzata da un fattore latente e molto poco (o per niente) da un altro. Si dirà quindi che un certo item "satura" molto sul fattore "A" e non sul fattore "B" (o comunque ha una saturazione inferiore). È curioso che, anche nel caso dei colori, la quantità di pigmento viene definita proprio "saturazione". La soluzione migliore si ha quando ogni risposta satura solamente su un solo fattore. L'analisi fattoriale è quindi un metodo di sintesi dei dati che ha la finalità di individuare i costrutti psicologici latenti, i fattori, che non sono osservabili direttamente, ma agiscono e giustificano le risposte date dai soggetti ad una serie di item (Barbaranelli, 2003; Pedrabissi e Santinello, 1997). Si tratta quindi di una metodologia che ha l'obiettivo di mettere in evidenza quelle dimensioni latenti che agiscono sul comportamento umano. L'analisi fattoriale può essere pensata in due modi. Infatti, con gli indicatori empirici di partenza (le risposte dei soggetti agli item) si può ragionare in una duplice direzione: si può partire dai dati empirici senza avere un'ipotesi del numero di fattori latenti che sottostanno alle variabili oppure si può avere un'ipotesi su un modello teorico di fattori latenti che si vuole confermare. Nel primo caso si parla dunque di "analisi fattoriale esplorativa", mentre nel secondo caso di "analisi fattoriale confermativa".
Si tratta di due filosofie molto diverse, il secondo caso, diversamente dal primo, segue un approccio falsificazionista; entrambi però hanno come punto di partenza ciò che lega gli indicatori (e questo è logico perché non si deve perdere di vista che si cerca ciò che hanno in comune le variabili) e cioè la matrice delle correlazioni.

Analisi fattoriale esplorativa (AFE)
Come accennato, quindi, l'analisi fattoriale esplorativa (AFE) consente, partendo da un numero elevato di variabili, di arrivare ad un numero ridotto di fattori. Per tornare al nostro esempio è quel procedimento che, a partire dai colori secondari o terziari, permette di arrivare a quelli primari. Permette dunque di riassumere e semplificare le relazioni fra un insieme di variabili, riducendo l'informazione attraverso l'individuazione di una o più dimensioni latenti. Quindi, nell'approccio esplorativo, non si hanno ipotesi sul numero di fattori sottostanti, sulla relazione tra fattori e sulle relazioni tra fattori e variabili. Nello specifico il punto di partenza dell'AFE è la correlazione fra le variabili e il punto di arrivo la relazione tra variabili osservate e costrutti latenti; il modello fattoriale (Albano e Testa, 2002; Barbaranelli, 2003; Giannini e Pannocchia, 2006). Nella pratica l'AFE è un metodo che viene largamente utilizzato per formulare ipotesi circa le dimensioni latenti sottostanti ai costrutti sui quali sono costruiti i test. Ad esempio, se in un test si vogliono rilevare dimensioni quali ansia e depressione, dopo aver costruito un certo numero di item in base agli indicatori comportamentali estrapolati da una serie di procedure prima tra tutte la base di un costrutto teorico forte, si procede con l'AFE per valutare se effettivamente gli item si "raggruppano" su due fattori etichettabili come ansia e depressione. In questo senso quindi l'analisi fattoriale può essere considerata una metodologia utilizzata per valutare la validità di costrutto di un test (Pedrabissi e Santinello, 2007).

   
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Luisa Fossati

Psicologa del lavoro e delle organizzazioni, specializzata in tecniche proiettive. Collabora con la Croce Rossa Italiana come ricercatrice nella riabilitazione cardiovascolare. Lavora allo sviluppo di test psicometrici e alla messa a punto di questionari per la selezione, presso Giunti O.S. Organizzazioni Speciali, Ufficio R&D.

l.fossati@giuntios.it

   
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