I disturbi dell’alimentazione sono malattie debilitanti associate ad anomalie nelle abitudini alimentari, a una percezione gravemente distorta del proprio corpo e a un’ossessione per il peso che influenza contemporaneamente mente e corpo. Milioni di persone ne vengono colpite ogni anno; particolarmente a rischio sono gli adolescenti. Esistono delle cure, la maggioranza delle quali particolarmente utili quando il problema viene identificato nelle prime fasi.
Un sanitario può tentare di diagnosticare un disturbo dell’alimentazione tramite valutazione medica e psicologica. Tuttavia, può essere difficile assegnare un paziente a una delle diverse classi di disturbi dell’alimentazione, in quanto non esiste una sintomatologia standardizzata del comportamento anoressico/bulimico. Esistono sintomi che differenziano chiaramente i pazienti dei quattro gruppi? Quali sintomi hanno in comune?
Per tentare di rispondere a queste domande, i ricercatori (Van der Ham, Meulman, Van Strien, e Van Engeland, 1997) hanno condotto uno studio su 55 adolescenti con disturbi alimentari noti, come illustrato nella tabella seguente.
Ogni paziente è stato visitato quattro volte in quattro anni, per un totale di 220 visite. Durante ciascuna visita, ai pazienti è stato assegnato un punteggio per ognuno dei 16 sintomi indicati nella tabella seguente. I punteggi relativi ai sintomi sono assenti per il paziente 71 alla visita 2, il
paziente 76 alla visita 2 e il paziente 47 alla visita 3, con 217 osservazioni valide. Questi dati sono reperibili inanorectic.sav.Per ulteriori informazioni, vedere l’argomento File di esempio in l’appendice A inIBM SPSS Categories 19.
Tabella 10-3
Sottoscale di Morgan-Russell modificate per la misura del benessere Nome di
ciclo Ciclo mestruale Amenorrea Ciclo regolare
digiuno Limitata ingestione di
cibo (digiuno) Minore di 1200 calorie Pasti normali/regolari eccessi Eccessi alimentari Più spesso di una volta a
settimana No
vomito Episodi di vomito Più spesso di una volta a
settimana No
lassativi Uso di lassativi Più spesso di una volta a
settimana No
iper Iperattività Impossibilità di stare
fermo/a No
fami Rapporti famigliari Insufficiente Buona
eman Emancipazione dalla
famiglia Elevato grado di dipendenza Adeguato
amici Relazioni amicali Assenza di amici intimi Due o più amici intimi scuola Risultati
lavorativi/scolastici Lavoro/scuola interrotto Risultati da discreti a buoni attses Atteggiamento sessuale Non adeguato Adeguato
comses Comportamento sessuale Non adeguato In grado di apprezzare il sesso
umore Stato mentale (umore) Molto depresso Normale
preo Preoccupazione legata a
cibo e peso Completo Nessuna
corpo Percezione del proprio
corpo Distorta Normale
L’analisi componenti principali è ideale per questa situazione, perché lo scopo dello studio è accertare le relazioni tra i sintomi e le diverse classi di disturbi dell’alimentazione. Inoltre, l’analisi componenti principali categoriale è probabilmente più utile di quella classica, in quanto ai sintomi viene assegnato un punteggio su una scala ordinale.
Esecuzione dell’analisi
Per esaminare correttamente la struttura dello sviluppo della malattia per ogni diagnosi, sarà opportuno fare in modo che i risultati della tabella dei centroidi proiettati siano disponibili come dati per grafici a dispersione. È possibile farlo utilizzando il Sistema di gestione dell’output.
E Per avviare una richiesta SGO, dai menu scegliere:
Strumenti > Pannello di controllo SGO...
155 Analisi Componenti principali categoriale
Figura 10-18
Pannello di controllo sistema di gestione dell’output
E SelezionareTabellecome tipo di output.
E SelezionareCATPCAcome comando.
E SelezionareCentroidi proiettaticome tipo di tabella.
E SelezionareFilenel gruppo Destinazioni output e digitareprojected_centroids.savcome nome delfile.
E Fare clic suOpzioni.
Figura 10-19
Finestra di dialogo Opzioni
E SelezionareFile di dati IBM® SPSS® Statisticscome formato dell’output.
E DigitareNumeroTabella_1come variabile di numero di tabella.
E Fare clic suContinua.
157 Analisi Componenti principali categoriale
Figura 10-20
Pannello di controllo sistema di gestione dell’output
E Fare clic suAggiungi.
E Fare clic suOKe quindi di nuovo suOKper confermare la sessione SGO.
Il Sistema di gestione dell”output è ora impostato per scrivere i risultati della tabella dei centroidi proiettati nelfileprojected_centroids.sav.
E Per generare il risultato dei componenti principali categoriale per questo insieme di dati, dai menu scegliere:
Analizza > Riduzioni dimensione > Scaling ottimale...
Figura 10-21
Finestra di dialogo Scaling ottimale
E SelezionareUna o più variabili non nominali multiplenel gruppo Livello di scaling ottimale.
E Fare clic suDefinisci. Figura 10-22
Finestra di dialogo Componenti principali categoriale
E Selezionare daPeso corporeoaPercezione del proprio corpocome variabili di analisi.
E Fare clic suDefinisci scala e peso.
159 Analisi Componenti principali categoriale
Figura 10-23
Finestra di dialogo Definisci scala e peso
E SelezionareOrdinalecome livello di scaling ottimale.
E Fare clic suContinua.
E SelezionareInterazione diagnosi/tempocome variabile supplementare e fare clic suDefinisci scala nellafinestra di dialogo Analisi componenti principali categoriale.
Figura 10-24
Finestra di dialogo Definisci scala
E SelezionareNominale multiplocome livello di scaling ottimale.
E Fare clic suContinua.
Figura 10-25
Finestra di dialogo Componenti principali categoriale
E Selezionare daNumero colloquioaNumero pazientecome variabili di etichetta.
E Fare clic suOpzioni.
161 Analisi Componenti principali categoriale
Figura 10-26
Finestra di dialogo Opzioni
E Scegliere di etichettare i grafici in base aNomi o valori di variabili. E Fare clic suContinua.
E Fare clic suOutputnellafinestra di dialogo Analisi componenti principali categoriale.
Figura 10-27
Finestra di dialogo Output
E SelezionarePunteggi degli oggettinel gruppo Tabelle.
E Richiedere le quantificazioni di categoria pertidi E Scegliere di includere le categorieora,diagenumero.
E Fare clic suContinua.
E Fare clic suSalvanellafinestra di dialogo Analisi componenti principali categoriale.
163 Analisi Componenti principali categoriale
Figura 10-28 Salva
E Nel gruppo Variabili trasformate, selezionareSalva nel file di dati attivo. E Fare clic suContinua.
E Fare clic suOggettonellafinestra di dialogo Analisi componenti principali categoriale.
Figura 10-29
Finestra di dialogo Grafici di oggetti e di variabili
E Scegliere di etichettare gli oggetti in base aVariabile.
E Selezionareoraediagcome variabili in base alle quali etichettare gli oggetti.
E Fare clic suContinua.
E Fare clic suCategorianellafinestra di dialogo Analisi componenti principali categoriale.
165 Analisi Componenti principali categoriale
Figura 10-30
Finestra di dialogo Grafici di categoria
E Richiedere i grafici di categoria pertidi
E Richiedere i grafici di trasformazione per le variabili dapesoacorpo.
E Scegliere di proiettare i centroidi ditidisueccesso,attsesepreo.
E Fare clic suContinua.
E Fare clic suOKnellafinestra di dialogo Analisi componenti principali categoriale.
La procedura dà come risultato punteggi per i soggetti (con media 0 e varianza di unità) e quantificazioni delle categorie che massimizzano la correlazione quadratica media tra i punteggi dei soggetti e le variabili trasformate. Nell’analisi corrente, le quantificazioni di categoria sono state limitate per riflettere le informazioni ordinali.
Infine, per scrivere le informazioni della tabella dei centroidi proiettati nelfile
projected_centroids.sav, è necessario terminare la richiesta SGO. Richiamare il Pannello di controllo SGO.
Figura 10-31
Pannello di controllo sistema di gestione dell’output
E Fare clic suTermina.
E Fare clic suOKe quindi di nuovo suOKper confermare.
Grafici di trasformazione
I grafici di trasformazione visualizzano il numero della categoria originale sugli assi orizzontali;
gli assi verticali indicano le quantificazioni ottimali.
167 Analisi Componenti principali categoriale
Figura 10-32
Grafico di trasformazione per ciclo mestruale
Alcune variabili, comeCiclo mestruale, hanno ottenuto trasformazioni quasi lineari, perciò in questa analisi è possibile interpretarle come numeriche.
Figura 10-33
Grafico di trasformazione per Risultati lavorativi/scolastici
Le quantificazioni per le altre variabili, comeRisultati lavorativi/scolasticinon hanno ottenuto trasformazioni lineari e dovrebbero essere interpretate a livello di scaling ordinale. La differenza tra la seconda e la terza categoria è molto più significativa di quella tra la prima e la seconda.
Figura 10-34
Grafico di trasformazione per Eccessi alimentari
Un caso interessante si verifica per le quantificazioni diEccessi alimentari. La trasformazione ottenuta è lineare per le categorie da 1 a 3, ma i valori quantificati per le categorie 3 e 4 sono uguali. Questo risultato mostra che i punteggi 3 e 4 non fanno differenza tra i pazienti e suggerisce che sia possibile utilizzare il livello di scaling numerico in una soluzione a due componenti ricodificando 4’ come 3’.