Modelli di analisi per variabili latenti: Latent Class Analysis e Item Response Theory

Nelle scienze sociali l’espressione “variabili latenti” viene utilizzata per indicare un costrutto teorico non direttamente osservabile. In letteratura sono proposti diversi modelli di misura che mettono in relazione i costrutti non direttamente osservabili con le variabili osservate. L’analisi fattoriale è il metodo classicamente utilizzato in psicologia per misurare una variabile latente (es. autostima) a partire da una serie di variabili osservate (es. gli item della scala di Rosenberg).

L’obiettivo della summer school è di introdurre due modelli di misura alternativi per l’analisi di variabili latenti, considerate sia come variabili latenti continue - Item Response Theory, IRT - che categoriali - Latent Class Analysis, LCA. Questi modelli sono utilizzabili quando le variabili osservate sono variabili discrete misurate su scala categoriale e/o dicotomica.

Due moduli di due giornate ciascuno, frequentabili interamente o singolarmente:

Modulo Latent Class Analysis
I modelli di Latent Class Analysis che permettono di identificare sottogruppi omogenei di partecipanti caratterizzati da uno specifico profilo di risposte date a variabili misurate su scala dicotomica
Modulo Item Response Theory
I modelli IRT per risposte dicotomiche che permettono di interpretare la risposta osservata ad un certo item considerando sia le caratteristiche della persona sia quelle dell’item.

Calendario
10 luglio
Mattino: Introduzione teorica alla Latent Class Analysis (LCA): person-centered approach, definizione e obiettivi della LCA, gli step per eseguire una LCA.
Pomeriggio: Esecuzione della LCA in Mplus. Indici di fit e scelta del modello di misura LCA migliore.
11 luglio
Mattino: Come salvare l’appartenenza delle unità (e.g., soggetti) a ciascuna classe (i.e., profilo di risposta) e studiare tale appartenenza in relazione a predittori e outcome. Esercitazioni in Mplus e SPSS.
Pomeriggio: Presentazione delle possibili estensioni della LCA e modelli simili. Esercitazione finale di ripasso.
12 luglio
Mattino: Introduzione teorica ai modelli Item Response Theory (IRT) e loro differenza rispetto ai modelli della teoria classica dei test (CTT). Illustrazione dei modelli IRT per risposte dicotomiche e politomiche.
Pomeriggio: Piccola introduzione a R. Stima dei modelli IRT per risposte dicotomiche in R, confronto fra modelli, indici di fit del modello, indici di fit per le persone e per gli item.
13 luglio
Mattino: Valutazione e interpretazione del Differential Item Functioning.
Pomeriggio: Modelli lineari e modelli IRT. Piccola esercitazione finale.

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DIREZIONE SCIENTIFICA
Prof.ssa Margherita Lanz
Ordinario di Psicometria presso la Facoltà di Psicologia dell’Università Cattolica del Sacro Cuore

DOCENTI
Dott.ssa Angela Sorgente
Ricercatore in Psicometria presso la Facoltà di Psicologia dell’Università Cattolica del Sacro Cuore
Dott.ssa Ottavia M. Epifania
Assegnista di ricerca in Psicometria presso l’Università degli Studi di Padova e docente a contratto presso l’Università Cattolica del Sacro Cuore