Analisi delle Classi Latenti di Variabili Psicosociali. Modelli, metodi, applicazioni

Francesca Cristante – Università degli Studi di Padova
Egidio Robusto – Università degli Studi di Padova

Analisi delle Classi Latenti di Variabili Psicosociali
Modelli, Metodi, Applicazioni

Collana «Strumenti e Metodi per le Scienze Sociali»
14 x 21 cm – pagg. 142 – 2012 – € 27,00
ISBN 978-88-7916-496-2

SOMMARIO: Premessa — 1. Analisi log-lineare bivariata e multivariata: 1.1. Introduzione – 1.2. Indipendenza nella tavola bidimensionale – 1.3. Indipendenza condizionale nella tavola tridimensionale – 1.4. I modelli log-lineari di indipendenza e di dipendenza nella tavola bidimensionale – 1.5. La verifica dell’attendibilità dei modelli nella tavola bidimensionale – 1.6. La verifica della significatività dei parametri nella tavola bidimensionale – 1.7. Modelli log-lineari nella tavola tridimensionale – 1.8. La stima delle frequenze attese nella tavola tridimensionale – 1.9. La verifica dell’attendibilità nella tavola tridimensionale – 1.10. La stima dei parametri nella tavola tridimensionale – Applicazione dei modelli log-lineari nella tavola tridimensionale — 2. Analisi delle classi latenti con una o più variabili latenti: 2.1. Introduzione – 2.2. Il modello ad una variabile latente – 2.3. La verifica della validità del modello – 2.4. L’algoritmo iterativo “expectation-maximization” (EM – algorithm) per la stima delle probabilità del modello – 2.5. Assegnazione delle osservazioni alle classi latenti – 2.6. Stima, standardizzazione e verifica della significatività dei parametri del modello – 2.7. La scelta del modello – 2.8. La LCA esplorativa e la LCA confermativa – 2.9. Il modello LCA e le variabili esterne – 2.10. Il modello con due o più variabili latenti — 3. Estensioni dei modelli LCA: 3.1. I modelli causali – 3.2. Modelli della LCA nella analisi longitudinale – 3.3. Confronto intergruppi delle strutture latenti – 3.4. LCA e latent trait analysis: il modello di Rasch — 4. Problemi di ricerca e applicazioni della LCA: 4.1. Introduzione – 4.2. L’eterogeneità dei sintomi caratteristici dei problemi borderline di personalità – 4.3. L’abilità dei bambini in età prescolare nella soluzione di problemi concernenti la rotazione di figure – 4.4. L’analisi dei sintomi depressivi in un gruppo di madri – 4.5. Uno studio concernente la fidelizzazione dei consumatori in relazione all’organizzazione di un particolare servizio – 4.6 – L’uso di strategie nella soluzione di problemi matematici che prevedono l’operazione della divisione — Bibliografia — Indice analitico dei nomi e degli argomenti.

Il volume affronta uno dei principali sviluppi dell’approccio log-lineare all’elaborazione di tavole di contingenza: l’analisi delle classi latenti (Latent Class Analysis - LCA). I modelli della LCA trovano applicazione nello studio di variabili categoriche al fine di individuare possibili fattori non manifesti caratteristici delle relazioni tra tali variabili. Oltre al modello di base con una variabile latente, il volume tratta il caso di due e più variabili latenti. Nell’ambito di questo argomento sono presentati i temi della verifica della validità dei modelli, della stima e della standardizzazione dei parametri. Vengono affrontati inoltre la scelta dei modelli e l’approccio esplorativo/confermativo alla LCA. Sono prese in considerazione alcune estensioni particolarmente rilevanti del modello di base, utili in varie applicazioni: i modelli causali e quelli longitudinali, i metodi per il confronto intergruppi delle strutture latenti, la relazione tra LCA e latent trait analysis. Questo contributo, per la scelta degli argomenti presentati, per il metodo utilizzato nella spiegazione delle parti teoriche e per i numerosi esempi applicativi introdotti a scopo illustrativo, può costituire un utile riferimento per i ricercatori che intendono applicare ai loro dati le procedure della LCA, e può rappresentare uno strumento di studio per gli studenti che vogliano approfondire la loro conoscenza dei metodi di analisi di tavole di contingenza a livello latente secondo un approccio log-lineare. Per una agevole lettura del testo e uno studio proficuo degli argomenti qui trattati è necessaria la competenza di base dei metodi della psicometria. È inoltre utile conoscere i metodi fondamentali dell’analisi di tavole di contingenza bidimensionali, avere familiarità con le statistiche di Chi-quadro e del Rapporto di verosimiglianza, e con la loro distribuzione di probabilità. Una competenza di base del significato di analisi log-lineare è anche vantaggiosa per una più veloce e corretta comprensione del testo.

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