L’analisi fattoriale è un tipo di analisi statistica che indaga su diverse correlazioni e modelli che possono verificarsi tra le misurazioni. Esistono due tipi di analisi fattoriale; esplorativo e confermativo. Queste due versioni possono essere utilizzate singolarmente o combinate. Ci sono molti diversi tipi di calcoli statistici che vengono utilizzati all’interno di questa analisi.
Un primo passo comune utilizzato nell’analisi fattoriale include la raccolta delle misurazioni nell’esperimento. La matematica delle correlazioni viene utilizzata per determinare le correlazioni esistenti. Il ricercatore determinerà se tutti i fattori calcolati dall’analisi saranno inclusi. Alcuni esperimenti richiederanno l’inclusione di determinati fattori nelle statistiche e l’esclusione di altri.
Un metodo utilizzato per estrarre i possibili fattori è la massima verosimiglianza. Questo calcolo è così complicato che vengono utilizzati programmi per computer statistici, poiché un ricercatore in genere non può eseguire il calcolo manualmente. I fattori all’interno dell’analisi possono anche essere combinati in vari modi. L’analisi richiederà che l’ordine dei fattori sia ruotato o pettinato in un modo che spieghi la grande varianza o diffusione dei dati.
Una volta calcolati i fattori ei punteggi finali, i dati possono essere interpretati. I fattori che hanno i punteggi più alti avranno la maggiore influenza sulle misurazioni. Questi punteggi possono essere utilizzati anche per ulteriori analisi statistiche. A differenza di altri tipi di analisi statistica, questa analisi può portare a una quantità illimitata di fattori importanti, piuttosto che limitare i fattori a un piccolo gruppo.
L’analisi fattoriale esplorativa viene utilizzata per capire quali cose in natura possono influenzare determinate misurazioni. Quanto fortemente questi fattori influenzino le misurazioni è interessante anche nella versione esplorativa. Questi non sono preimpostati prima che vengano prese le misurazioni. Con l’analisi fattoriale di conferma, ci sono fattori specifici che vengono esaminati prima dei calcoli.
Entrambi i tipi di analisi fattoriale possono essere utilizzati all’interno di un esperimento. La versione esplorativa può essere utilizzata per creare una teoria, mentre la versione confermativa viene utilizzata per dimostrare tale teoria. Se l’analisi di conferma non è favorevole, il ricercatore potrebbe dover modificare il modo in cui viene calcolata l’analisi esplorativa.
Il numero di misurazioni necessarie per questi calcoli è importante. La maggior parte dei calcoli richiede almeno dieci misurazioni, se non di più. Di solito l’analisi di conferma richiederà molte più misurazioni di quelle esplorative. A volte sono necessarie almeno 200 misurazioni per un’analisi di successo. Come regola generale, l’utilizzo di più misurazioni si traduce in genere in dati più affidabili, sebbene il numero necessario dipenda dall’esperimento.