Definition der Invarianz (der Messung)

Es ist eine Technik, die darauf abzielt, Gruppen zu vergleichen und festzustellen, ob ein Konstrukt für verschiedene Gruppen oder Stichproben dieselbe Bedeutung hat; Dies wird durch die schrittweise Einbeziehung von Gleichheitsbedingungen erreicht.

Eine der am häufigsten gestellten Fragen in der Untersuchung Ist Können wir davon ausgehen, dass unsere Ergebnisse für alle Menschen gleich sind? Es wird Fälle geben, in denen die Eigenschaften der Teilnehmer die Beziehungen zwischen den Variablen verändern können. Beispielsweise stellte eine in den Vereinigten Staaten durchgeführte Studie fest, dass klinische Brustuntersuchungen durch die bestimmt werden Emotionen verbunden (Angst, Angst und Scham), fatalistische Überzeugungen und einige strukturelle Variablen wie Alter, Ausbildung oder wirtschaftliches Einkommen, jedoch sind diese Beziehungen für Latina-Frauen und Anglo-Frauen unterschiedlich.

Wenn wir diese Studie replizieren wollten, aber den STI-Test adressieren und die Ergebnisse zwischen Männern und Frauen vergleichen würden, wie würden wir das machen? Die erste Option wäre

analysieren die Beziehungen getrennt und dann die zuvor standardisierten Ergebnisse vergleichen; obwohl dies ziemlich unpraktisch wäre. Glücklicherweise hat die Strukturgleichungsmodellierung (SEM) eine praktischere Option, die Analyse der Invarianz, die darauf abzielt bestimmen ob die Beziehungen bzw. die Parameter eines Modells aufgrund der Erstellung (bzw Auswahl) von Gruppen mit bestimmten Merkmalen (zum Beispiel männlich-weiblich, heterosexuell-homosexuell, weiß-Afro-Nachkommen).

Obwohl die Invarianzanalyse bzw Messinvarianz Üblicherweise durch Bestätigungsfaktoranalyse (CFA) durchgeführt, sind alle Techniken, die von SEM abgeleitet sind, in der Lage, eine Invarianzanalyse durchzuführen. Bei der Invarianzanalyse wird also untersucht, ob die Operationalisierung eines Konstrukts unter verschiedenen Bedingungen (Eigenschaften der Stichprobe, Methode der Verwaltung des Konstrukts, Zeitpunkt der Verabreichung). Das Fehlen einer Messinvarianz würde darauf hindeuten, dass ein Konstrukt ist zweideutig unter den festgelegten Bedingungen. In diesem Sinne kann man auch von Längenmessinvarianz sprechen, die mit der durchgeführt wird gleiche Bedingungen, aber zu unterschiedlichen Zeitpunkten und geht davon aus, dass ein Konstrukt über die Zeit hinweg gleich ist. Zeit.

Wie bereits erwähnt, fügt man schrittweise hinzu, um die Analyse der Messinvarianz durchzuführen Einschränkungen für die Modellparameter, diese Einschränkungen nennen vier mögliche Invarianzniveaus, die sein können sie können bekommen. Diese Ebenen werden im Folgenden beschrieben, es muss jedoch erwähnt werden, dass die Autoren nicht immer denselben Namen verwenden.

• Basismodell. Im strengen Sinne ist dies kein Invarianzniveau, da vor der Anwendung einer Einschränkung getestet werden muss, ob das hypothetische Modell für jede Gruppe gut passt.

• Konfigurationsinvarianz. Es bestimmt, dass jede Gruppe die gleiche Konfiguration hat, das heißt, dass sie die gleiche haben Indikatoren in beiden Gruppen. Wenn die Konfigurationsinvarianz nicht erreicht wird, kann auch keine der folgenden Stufen erreicht werden.

• schwache Invarianz. Auf dieser Ebene wird davon ausgegangen, dass eine Konfigurationsinvarianz erreicht wurde. Daher fahren wir fort, Beschränkungen festzulegen Gleichwertigkeit in jedem Indikator des Modells für beide Gruppen.

• starke Invarianz. Auf dieser Ebene wird angenommen, dass eine schwache Invarianz erreicht wurde. Es erfordert, dass Gleichheitsbeschränkungen auf alle Schnittpunkte des Modells angewendet werden. Der Schnittpunkt bezieht sich auf die Punktzahl jedes Indikators, daher würde dieses Invarianzniveau anzeigen, dass beide Gruppen auf die gleiche Weise auf die Konstrukte reagierten.

• strikte Invarianz. Es ist das höchste Maß an Messinvarianz und geht davon aus, dass eine starke Invarianz erreicht wurde. Diese Ebene enthält Beschränkungen für Fehler und Kovarianzen zwischen Gruppen. Daher würde dieses Niveau anzeigen, dass das Konstrukt in beiden Gruppen identisch ist.

• Wenn Sie Strukturgleichungsmodelle oder Pfadmodelle haben, ist es möglich, eine zusätzliche Invarianzebene zu haben, die strukturelle Invarianz. Auf dieser Ebene werden die Beziehungen zwischen den Variablen oder Strukturpfaden eingeschränkt. Das Erreichen dieses Invarianzniveaus würde also anzeigen, dass das Phänomen in beiden Gruppen auf die gleiche Weise auftritt.

Um davon auszugehen, dass ein bestimmtes Invarianzniveau erreicht wurde, muss die Anpassung des Modells in Bezug auf das vorherige Niveau verglichen werden (z. B. das Modell der strengen Invarianz mit dem Modell der starken Invarianz), wenn sich die Anpassung nicht verschlechtert, wird davon ausgegangen, dass das Modell invariant ist, und es kann mit dem Folgenden fortgefahren werden eben. In diesem Sinne wurden verschiedene Kriterien für diesen Prozess vorgeschlagen, aber am gebräuchlichsten ist der Vergleich der Chi-Quadrat-, CFI- und RMSEA-Werte.