49 Preparazione dei Dati
- conoscere le manipolazioni di base dei dati necessarie per le analisi SEM.
- Leggere il capitolo Structural Equation Modeling del testo di Petersen (2024).
49.1 Introduzione
Questo capitolo breve ma essenziale esplora diversi aspetti fondamentali della gestione dei dati nell’ambito della modellazione con Modelli di Equazioni Strutturali (SEM).
49.2 Formati dei Dati di Input
I ricercatori spesso analizzano file di dati grezzi. Tuttavia, alcune analisi SEM possono essere eseguite anche con matrici di covarianze e medie. Se si utilizzano dati grezzi, il software SEM crea una propria matrice di covarianza per l’analisi. Talvolta, è necessario usare dati grezzi, come in casi di distribuzioni non normali, dati mancanti o variabili categoriali.
49.3 Definitezza Positiva
È fondamentale che la matrice di dati, sia quella inizialmente fornita come input che quella calcolata dal computer durante l’analisi, soddisfi i criteri di essere positiva definita. Questo concetto implica diverse proprietà chiave: innanzitutto, la matrice deve avere un inverso, il che significa che non è singolare e può essere invertita matematicamente. Inoltre, è necessario che tutti gli autovalori della matrice siano positivi, indicando che non esistono autovalori negativi che potrebbero causare problemi durante l’analisi. Inoltre, la matrice deve essere priva di correlazioni o covarianze al di fuori limite.
49.4 Dati Mancanti
Questo è un argomento complesso che richiede l’uso di metodi statistici moderni e sarà approfondito in un capitolo successivo.
49.5 Screening dei Dati
- Collinearità Estrema, Valori Anomali e Violazioni delle Assunzioni Distribuzionali: È importante gestire questi problemi per assicurare l’affidabilità dei risultati SEM. La collinearità estrema può essere rilevata tramite il fattore di inflazione della varianza (VIF), mentre i valori anomali e le violazioni delle ipotesi distribuzionali richiedono metodi specifici per essere identificati e gestiti.
49.6 Varianze Relative
- Gestione delle Varianze: La differenza eccessiva tra le varianze può complicare l’iterazione dei metodi di stima in SEM. Per mitigare questo aspetto, i dati con varianze molto basse o alte possono essere riscalati.
In sintesi, prima di procedere a qualunque analisi statistica è necessario affrontare diversi problemi relativi alla corretta preparazione e gestione dei dati. Questi aspetti sono fondamentali per assicurare l’accuratezza e l’affidabilità dei risultati delle analisi SEM.