Definicija nepromjenjivosti (mjerenja)

To je tehnika koja ima za cilj usporediti skupine i utvrditi ima li konstrukt isto značenje za različite skupine ili uzorke; to se postiže postupnim uključivanjem ograničenja jednakosti.

Jedno od pitanja koja se najčešće ponavljaju u istraga je Možemo li pretpostaviti da su naši rezultati isti za sve ljude? Bit će prilika kada karakteristike sudionika mogu promijeniti odnose između varijabli. Na primjer, istraživanje provedeno u Sjedinjenim Državama pokazalo je da klinički pregled dojki ovisi o tome emocije povezana (strah, tjeskoba i sram), fatalistička uvjerenja i neke strukturne varijable kao što su dob, obrazovanje ili ekonomski prihod, međutim, ti su odnosi različiti za Latinoamerikanke i Anglokinje.

Kad bismo željeli ponoviti ovu studiju, ali bavimo se testom SPI i uspoređujući rezultate između muškaraca i žena, kako bismo to učinili? Prva opcija bi bila analizirati odnose odvojeno i zatim usporedite prethodno standardizirane rezultate; iako bi to bilo prilično nepraktično. Na sreću, modeliranje strukturnim jednadžbama (SEM) ima praktičniju opciju, analizu invarijantnosti, koja ima za cilj

odrediti da li se odnosi ili, bolje rečeno, parametri modela održavaju ili modificiraju na temelju stvaranja (ili selekcija) skupina s određenim karakteristikama (na primjer, muško-žensko, heteroseksualno-homoseksualno, bijelci-afro-potomci).

Iako analiza invarijantnosti odn mjerna nepromjenjivost koje se obično izvode potvrdnom faktorskom analizom (CFA), sve tehnike izvedene iz SEM-a mogu izvesti analizu invarijantnosti. Tako se u analizi invarijantnosti istražuje ima li operacionalizacija konstrukta isto značenje u različitim uvjetima (karakteristike uzorka, metoda uprave konstrukcije, vrijeme administracije). Odsutnost mjerne invarijantnosti značilo bi da konstrukt jest dvosmislen pod utvrđenim uvjetima. U tom smislu također se može govoriti o uzdužnoj mjernoj invarijantnosti, koja se provodi s istim uvjetima, ali u različitim vremenima i pretpostavlja da je konstrukt isti unatoč protoku vremena. vrijeme.

Kao što je prije spomenuto, da bi se izvršila analiza invarijantnosti mjerenja, postupno se dodaje ograničenja na parametre modela, ta ograničenja imenuju četiri moguće razine invarijantnosti koje mogu biti mogu dobiti. Ove razine su opisane u nastavku, međutim, potrebno je napomenuti da autori ne koriste uvijek isti naziv.

• Osnovni model. U strogom smislu, ovo nije razina invarijantnosti, budući da se prije primjene bilo kakvog ograničenja mora testirati odgovara li hipotetski model za svaku skupinu.

• konfiguracijska nepromjenjivost. Utvrđuje da svaka grupa ima istu konfiguraciju, odnosno da imaju istu indikatori u obje skupine. Ako se konfiguracijska nepromjenjivost ne postigne, ne može se postići ni jedna od sljedećih razina.

• slaba invarijantnost. Na ovoj razini pretpostavlja se da je postignuta konfiguracijska nepromjenjivost. Stoga nastavljamo s utvrđivanjem ograničenja jednakost u svakom pokazatelju modela za obje skupine.

• jaka nepromjenjivost. Na ovoj razini pretpostavlja se da je postignuta slaba invarijantnost. Zahtijeva da se ograničenja jednakosti primjenjuju na sve presjeke modela. Odsječak se odnosi na ocjenu svakog indikatora, stoga bi ova razina nepromjenjivosti značila da su obje grupe na isti način odgovorile na konstrukte.

• stroga nepromjenjivost. To je najviša razina invarijantnosti mjerenja i pretpostavlja da je ispunjena jaka invarijantnost. Ova razina uključuje ograničenja pogrešaka i kovarijanci između grupa. Stoga bi ova razina značila da je konstrukt identičan u obje skupine.

• Kada imate modele strukturnih jednadžbi ili modele staza, moguće je imati dodatnu razinu invarijantnosti, strukturnu invarijantnost. Na ovoj razini uspostavljaju se ograničenja na odnose između varijabli ili strukturnih putova. Dakle, postizanje ove razine nepromjenjivosti značilo bi da se fenomen događa na isti način u obje skupine.

Kako bi se pretpostavilo da je zadovoljena određena razina nepromjenjivosti, prikladnost modela mora se usporediti s prethodnom razinom (na primjer, model striktne invarijantnosti s modelom jake invarijantnosti), ako se uklapanje ne pogoršava, pretpostavlja se da je model invarijantan i može se nastaviti sa sljedećim razini. U tom smislu, predloženi su različiti kriteriji za ovaj proces, ali najčešći je usporedba vrijednosti hi-kvadrat, CFI i RMSEA.