Proprietà psicometriche

La validazione statistica del questionario ComColors è stata eseguita sotto la direzione di un Dottore in Psicologia che ha usato le metodologie psicometriche attuali e gli strumenti più recenti (2012).

La prima tappa è stata l’elaborazione di un questionario che fornisse un’analisi fattoriale esplorativa, cioè che misurasse le dimensioni psicologiche dei sei tipi di personalità del modello ComColors. Perciò è stato necessario elaborare un set iniziale di domande che abbiamo presentato a un gruppo di circa 130 persone. In questo modo siamo stati in grado di distinguere le dimensioni affidabili da quelle per cui non risultavano misure di qualità. Abbiamo ripetuto questa procedura per quattro volte, così da ottenere una misura chiara delle dimensioni psicologiche proposte.

La tabella qui sotto è il risultato dell’ultima analisi fattoriale esplorativa. Essa mostra che, conformemente alle attese, gli items di una dimensione (Blu per esempio) sono altamente saturi con un solo fattore e molto deboli con i fattori delle altre dimensioni.

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Tabella 1. Risultato dell’analisi delle componenti principali con rotazione varimax

Alla fine dell’ultima analisi fattoriale esplorativa (EFA), abbiamo realizzato una validazione più approfondita della struttura del questionario con un’analisi fattoriale confermativa (AFC) su 352 partecipanti.

L’analisi fattoriale confermativa è una tecnica statistica estensiva rispetto all’analisi fattoriale esplorativa. Il suo scopo è quello di provare la solidità del modello teorico che siamo riusciti a fare emergere nell’analisi esplorativa. Nel processo di ricerca l’AFC è una fase molto più avanzata dell’AFE.

Modello strutturale

Figura 1. Modello strutturale

Il principio dell’analisi confermativa è di controllare che il modello teorico non sia diverso dal modello osservato. Per verificare quest’assenza di diversità, vengono calcolati degli indicatori che misurano la qualità di adesione tra il modello teorico e il modello osservato.

Il primo indicatore da considerare è l’χ2 perché permette di calcolare l’esistenza di una differenza tra la matrice di covarianza osservata e la matrice di covarianza stimata. L’ideale sarebbe di accettare l’ipotesi 0, ma questo test è problematico nella misura in cui dipende dalla dimensione del campione e dal numero di parametri del modello testato. Per evitare queste distorsioni, si interpretano vari indicatori, cosi da ottenere una stima migliore della qualità di adesione. In questa ricerca, abbiamo identificato una serie di indicatori di adesione, comunemente accettati per verificare la qualità del modello osservato.

Il CFI (Comparative Fit Index) e TLI (Tucker-Lewis Index) sono indicatori che si basano sulla variazione rispetto al modello d’indipendenza. Questi indicatori esaminano la differenza tra il Chi2 del modello di prova e il Chi2 del modello teorico. In teoria, il loro valore può variare da 0 a 1. Si considera una buona adesione a cominciare dai valori di 0,90.

Il RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation) valuta gli scarti normalizzati tra la matrice osservata e la matrice stimata. Gli autori considerano che un valore di 0,06 o meno garantisca una buona adesione.

Un’ultima categoria di indicatori si focalizza sulla varianza spiegata. Il SRMR standardizzato (Standardized Root Mean Residual) è la radice quadrata della media della somma dei quadrati dei residui di ogni cella della matrice. Gli autori considerano che un valore di 0,05 o meno è il segno di una buona adesione.

Il GFI (“Goodness of Fit Index”) permette di prendere in considerazione la varianza della matrice osservata su cui è basato il modello. In teoria questo indicatore varia tra 0 e 1, con un valore delle adesioni di almeno 0,90.

Indicatoriχ2pdf RMSEA GFI TLICFISRMR
ComColors Modello467.2<.001259.059.91.92.93.048

Tabella 2. Indicatori di adesione

Come possiamo vedere dalla tabella qui sopra, tutti gli indicatori raggiungono e generalmente superano i numeri raccomandati. E’ quindi giusto dire che il modello aderisce correttamente ai dati e può essere considerato valido da un punto di vista strutturale.