Definition af invarians (af måling)

Det er en teknik, der har til formål at sammenligne grupper og afgøre, om en konstruktion har samme betydning for forskellige grupper eller prøver; dette opnås ved gradvis inddragelse af lighedsbegrænsninger.

Et af de mest tilbagevendende spørgsmål i efterforskning er Kan vi antage, at vores resultater er de samme for alle mennesker? Der vil være tilfælde, hvor deltagernes karakteristika kan ændre forholdet mellem variablerne. For eksempel fastslog en undersøgelse udført i USA, at det at have kliniske brystundersøgelser bestemmes af følelser forbundet (frygt, angst og skam), fatalistiske overbevisninger og nogle strukturelle variabler såsom alder, uddannelse eller økonomisk indkomst, men disse forhold er forskellige for Latina-kvinder og anglo-kvinder.

Hvis vi ønskede at replikere denne undersøgelse, men tage fat på STI-testen og sammenligne resultaterne mellem mænd og kvinder, hvordan ville vi så gøre det? Den første mulighed ville være analysere

relationerne separat og derefter sammenligne de tidligere standardiserede resultater; selvom dette ville være ret upraktisk. Heldigvis har strukturel ligningsmodellering (SEM) en mere praktisk mulighed, analyse af invarians, som har til formål at bestemme om relationerne eller snarere parametrene for en model opretholdes eller ændres baseret på skabelsen (eller udvælgelse) af grupper med bestemte karakteristika (f.eks. mand-kvinde, heteroseksuel-homoseksuel, hvide-afro-efterkommere).

Selvom analysen af ​​invarians eller måleinvarians almindeligvis udført af Confirmatory Factor Analysis (CFA), er alle teknikker afledt af SEM i stand til at udføre analyse af invarians. I analysen af ​​invarians undersøges det således, om operationaliseringen af ​​en konstruktion har samme betydning under forskellige forhold (prøvens karakteristika, metode til administration af konstruktionen, tidspunktet for administration). Fraværet af måleinvarians ville indikere, at en konstruktion er tvetydig under de fastsatte betingelser. I denne forstand er det også muligt at tale om langsgående måleinvarians, som udføres med samme forhold, men på forskellige tidspunkter og antager, at en konstruktion er den samme på trods af tidens gang. tid.

Som før nævnt, for at udføre analysen af ​​måleinvarians, tilføjer man gradvist begrænsninger for modelparametrene, nævner disse begrænsninger fire mulige niveauer af invarians, der kan være de kan få. Disse niveauer er beskrevet nedenfor, dog er det nødvendigt at nævne, at forfatterne ikke altid bruger det samme navn.

• Basismodel. I snæver forstand er dette ikke et niveau af invarians, da det skal testes, om den hypotesemodel for hver gruppe, før der anvendes nogen restriktion, passer godt.

• konfigureret invarians. Det bestemmer, at hver gruppe har den samme konfiguration, det vil sige, at de har den samme indikatorer i begge grupper. Hvis den konfigurerede invarians ikke nås, kan ingen af ​​de følgende niveauer heller opnås.

• svag invarians. På dette niveau antages det, at der er opnået konfigureret invarians. Derfor fortsætter vi med at etablere begrænsninger af lighed i hver indikator i modellen for begge grupper.

• stærk invarians. På dette niveau antages det, at der er opnået svag invarians. Det kræver, at der anvendes lighedsbegrænsninger på alle opsnapninger af modellen. Skæringspunktet refererer til scoren for hver indikator, derfor ville dette niveau af invarians indikere, at begge grupper reagerede på samme måde på konstruktionerne.

• streng invarians. Det er det højeste niveau af måleinvarians og antager, at stærk invarians er blevet opfyldt. Dette niveau inkluderer begrænsninger på fejl og kovarianser mellem grupper. Derfor ville dette niveau indikere, at konstruktionen er identisk i begge grupper.

• Når du har strukturelle ligningsmodeller eller stimodeller, er det muligt at have et ekstra niveau af invarians, strukturel invarians. På dette niveau er der etableret restriktioner på forholdet mellem variablerne eller strukturelle stier. Så at nå dette niveau af invarians ville indikere, at fænomenet forekommer på samme måde i begge grupper.

For at antage, at et vist niveau af invarians er opfyldt, skal modellens tilpasning sammenlignes med det tidligere niveau (f.eks. modellen af streng invarians med den stærke invariansmodel), hvis tilpasningen ikke forværres, antages det, at modellen er invariant, og den kan fortsættes med følgende niveau. I denne forstand er forskellige kriterier blevet foreslået for denne proces, men det mest almindelige er at sammenligne chi-kvadrat-, CFI- og RMSEA-værdierne.