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![](/i/favi32.png) CopertinaAnnamaria
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səhifə | 23/89 | tarix | 11.09.2023 | ölçüsü | 21,24 Mb. | | #121652 |
| ITALYAN DESSERTATSIYA. WORDdocxFasi di preparazione
FASI DI LAVORO
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LINEE GUIDA
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Stage 1: Dene the Research Problem, Objectives, and Multivariate Technique to Be Used
Ogni processo di analisi comincia con la de3nizione degli obiettivi di ricerca e di un modello concettuale da studiare per cercare relazioni di dipendenza o similarità fra variabili. De3nito il quadro teorico, gli obiettivi e il tipo di variabili, si hanno gli elementi suf3cienti per selezionare la tecnica multivariata da usare.
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Strive for Model Parsimony
Il modello concettuale sul quale si poggia l’indagine deve essere ben chiaro ai ricercatori, rimane la struttura portante dell’intero processo di analisi. Fissare i tratti rilevanti del modello teorico di partenza permette di non trascurare variabili rilevanti, di introdurre solo quelle non superNue e di evitare/spiegare fenomeni di multicollinearità.
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Stage 2: Develop the Analysis Plan
Come de3nire il campione? Come ge-
stire le variabili? (e si può aggiungere: come raccogliere i dati? Con quali strumenti?)
Questi i quesiti a cui rispondere nella fase di sviluppo del piano di analisi.
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Recognize That Sample Size Affects All Results
Campioni troppo piccoli possono impedire di ottenere risultati accettabili, talvolta anche perché la rispondenza fra dati e relazioni potrebbe risultare eccessivamente positiva. Lo stesso accade per campioni troppo numerosi. Di pari numerosità devono essere gruppi di controllo e sperimentali negli studi sperimentali.
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Stage 3: Evaluate the Assumptions Underlying the Multivariate Technique
La fase ha a che vedere con l’analisi univariata e bivariata delle variabili, lo studio di outlier e missing data, le correlazioni, l’assunzione di normalità, e altre procedure che ci permettono di capire se i dati raccolti sono in grado di rappresentare relazioni multivariate.
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Know Your Data
La conoscenza dei dati nel dettaglio, a partire dai processi di data screening, è un’operazione centrale per poter interpretare i risultati anche secondo schemi inaspettati ma coerenti con gli eventi osservati.
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Tabella 2.2 - Fasi di preparazione e linee guida in un approccio model-building di analisi multivariata (Hair et al., 2014, pp. 21-24, nostra rielaborazione).
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