Az invariancia (a mérés) definíciója

Ez egy olyan technika, amelynek célja a csoportok összehasonlítása, és annak meghatározása, hogy egy konstrukció ugyanazt jelenti-e a különböző csoportok vagy minták számára; ezt az egyenlőségi korlátok fokozatos beépítésével érik el.

Az egyik leggyakrabban visszatérő kérdés a vizsgálat van Feltételezhetjük, hogy az eredményeink minden embernél azonosak? Lesznek olyan alkalmak, amikor a résztvevők jellemzői megváltoztathatják a változók közötti kapcsolatokat. Például egy Egyesült Államokban végzett tanulmány megállapította, hogy a klinikai emlővizsgálatok elvégzését a érzelmek kapcsolódó (félelem, szorongás és szégyen), fatalista hiedelmek és néhány strukturális változó, mint például az életkor, oktatás vagy a gazdasági jövedelem, azonban ezek a kapcsolatok különböznek a latin nők és az angol nők esetében.

Ha meg akarnánk ismételni ezt a vizsgálatot, de foglalkoznánk az STI-teszttel, és összehasonlítanánk a férfiak és nők eredményeit, hogyan tennénk? Az első lehetőség az lenne, hogy

elemezni az összefüggéseket külön-külön, majd hasonlítsa össze a korábban standardizált eredményeket; bár ez eléggé kivitelezhetetlen lenne. Szerencsére a strukturális egyenletmodellezésnek (SEM) van egy gyakorlatiasabb lehetősége, az invarianciaanalízis, amelynek célja, hogy meghatározni hogy egy modell kapcsolatait, vagy inkább paramétereit a létrehozás alapján fenntartjuk vagy módosítjuk (ill meghatározott jellemzőkkel rendelkező csoportok kiválasztása (például férfi-nő, heteroszexuális-homoszexuális, fehér-afro-utódok).

Bár az invariancia elemzése ill mérési invariancia Általában a Confirmatory Factor Analysis (CFA) segítségével végzik el, a SEM-ből származó összes technika képes az invariancia elemzésére. Így az invariancia elemzése során azt vizsgálják, hogy egy konstrukció operacionalizálása különböző feltételek mellett (minta jellemzői, módszere) ugyanazt jelenti-e. adminisztráció a konstrukcióról, az ügyintézés időpontjáról). A mérési invariancia hiánya azt jelzi, hogy egy konstrukció igen kétértelmű a megállapított feltételek mellett. Ilyen értelemben lehet longitudinális mérési invarianciáról is beszélni, amit a azonos feltételek mellett, de különböző időpontokban, és feltételezi, hogy egy konstrukció az idő múlása ellenére ugyanaz. idő.

Ahogy korábban említettük, a mérési invariancia elemzéséhez fokozatosan hozzá kell adni Megszorítások a modell paramétereihez, ezek a megszorítások az invariancia négy lehetséges szintjét nevezik meg kaphatnak. Az alábbiakban ezeket a szinteket ismertetjük, azonban meg kell említeni, hogy a szerzők nem mindig ugyanazt a nevet használják.

• Alapmodell. Szigorú értelemben ez nem az invariancia szintje, hiszen bármilyen megszorítás alkalmazása előtt meg kell vizsgálni, hogy az egyes csoportokra felállított modell jól illeszkedik-e.

• konfigurációs változatlanság. Meghatározza, hogy minden csoportnak ugyanaz a konfigurációja, azaz azonosak-e mutatók mindkét csoportban. Ha a konfigurációs invarianciát nem éri el, akkor az alábbi szintek egyike sem érhető el.

• gyenge változatlanság. Ezen a szinten feltételezzük, hogy a konfigurációs invarianciát elértük. Ezért folytatjuk a korlátozások megállapítását egyenlőség a modell minden mutatójában mindkét csoport esetében.

• erős változatlanság. Ezen a szinten feltételezzük, hogy gyenge invarianciát értek el. Ez megköveteli, hogy a modell minden metszetére egyenlőségi megszorításokat alkalmazzanak. A metszéspont az egyes mutatók pontszámára vonatkozik, ezért az invariancia ilyen szintje azt jelzi, hogy mindkét csoport azonos módon reagált a konstrukciókra.

• szigorú változatlanság. Ez a mérési invariancia legmagasabb szintje, és feltételezi, hogy erős invariancia teljesül. Ez a szint korlátozásokat tartalmaz a hibákra és a csoportok közötti kovarianciakra vonatkozóan. Ezért ez a szint azt jelzi, hogy a konstrukció mindkét csoportban azonos.

• Ha strukturális egyenletmodelljei vagy útmodelljei vannak, lehetséges egy extra invarianciaszint, strukturális invariancia. Ezen a szinten a változók vagy a strukturális utak közötti kapcsolatokat korlátozzák. Tehát az invariancia ezen szintjének elérése azt jelezné, hogy a jelenség mindkét csoportban azonos módon fordul elő.

Annak feltételezéséhez, hogy az invariancia bizonyos szintje teljesült, a modell illeszkedését össze kell hasonlítani az előző szinttel (pl. szigorú invariancia az erős invariancia modellel), ha az illeszkedés nem romlik, akkor feltételezzük, hogy a modell invariáns és folytatható a következőkkel szint. Ebben az értelemben különböző kritériumokat javasoltak ehhez a folyamathoz, de a legáltalánosabb a khi-négyzet, a CFI és az RMSEA értékek összehasonlítása.