（測定の）不変性の定義

マルコ・アントニオ・ビリャヌエバ・ブスタマンテ
心理学の博士号

これは、グループを比較し、構成要素が異なるグループまたはサンプルに対して同じ意味を持つかどうかを判断することを目的とする手法です。 これは、等式制約を段階的に含めることによって達成されます。

で最も繰り返される質問の 1 つ 調査 は 私たちの結果がすべての人にとって同じであると仮定できますか? 参加者の特性によって、変数間の関係が変わる場合があります。 たとえば、米国で実施された研究では、乳房の臨床検査を受けるかどうかは、 喜怒哀楽 関連付けられている (恐怖、不安、恥)、宿命論的信念、および年齢などのいくつかの構造変数、 教育 または経済的収入、しかし、これらの関係はラティーナの女性とアングロの女性では異なります.

この研究を再現したいが、性感染症検査に対処し、男性と女性の結果を比較したい場合、どうすればよいでしょうか? 最初のオプションは 分析する 関係を個別に比較し、以前に標準化された結果を比較します。 これは非常に非現実的ですが。 幸いなことに、構造方程式モデリング (SEM) には、より実用的なオプションである不変性の分析があります。 決定 作成に基づいてモデルの関係またはパラメーターが維持または変更されるかどうか (または 特定の特徴を持つグループの選択 (たとえば、男性-女性、異性愛者-同性愛者、 白人アフロの子孫）。

不変性の分析または 測定不変性 通常、確証因子分析 (CFA) によって実行されますが、SEM から派生したすべての手法は、不変性の分析を実行できます。 このように、不変性の分析では、異なる条件（サンプルの特性、方法、 管理 構築物の、投与の時間）。 測定不変性がないことは、構造が あいまいな 確立された条件下で。 この意味で、縦方向の測定不変性について話すこともできます。これは、 同じ条件だが異なる時間であり、時間の経過にもかかわらず構造は同じであると仮定します。 時間。

前述のように、測定不変性の分析を実行するには、徐々に追加します。 モデル パラメーターへの制約、これらの制約は、可能な不変性の 4 つのレベルを示します。 彼らは得ることができます。 これらのレベルについては以下で説明しますが、作成者が常に同じ名前を使用しているわけではないことに注意する必要があります。

• ベースライン モデル. 厳密な意味では、これは不変性のレベルではありません。制限を適用する前に、各グループの仮説モデルが適切に適合するかどうかをテストする必要があるためです。

• 構成不変性. 各グループが同じ構成を持っている、つまり、同じ構成を持っていると判断します。 指標 両方のグループで。 構成不変性に達しない場合、次のレベルのいずれも達成できません。

• 弱い不変性. このレベルでは、構成の不変性が達成されていると想定されます。 したがって、私たちは制限の確立に進みます 平等 両方のグループのモデルの各インジケーターで。

• 強い不変性. このレベルでは、弱い不変性が達成されていると想定されます。 モデルのすべての切片に等式制約を適用する必要があります。 切片は各指標のスコアを参照するため、このレベルの不変性は、両方のグループが構成要素に対して同じように応答したことを示します。

• 厳密な不変性. これは最高レベルの測定不変性であり、強い不変性が満たされていることを前提としています。 このレベルには、グループ間の誤差と共分散に対する制限が含まれます。 したがって、このレベルは、構成が両方のグループで同一であることを示します。

• 構造方程式モデルまたは経路モデルがある場合、特別なレベルの不変性、構造的不変性が存在する可能性があります。 このレベルでは、変数または構造パス間の関係に制限が設定されます。 したがって、このレベルの不変性に達することは、現象が両方のグループで同じように発生することを示します。

一定レベルの不変性が満たされていると仮定するには、モデルの適合度を前のレベルと比較する必要があります (たとえば、モデル 強い不変モデルによる厳密な不変性の場合)、適合が悪化しない場合、モデルは不変であると見なされ、次のように続けることができます。 レベル。 この意味で、このプロセスにはさまざまな基準が提案されていますが、最も一般的なのは、カイ 2 乗、CFI、および RMSEA の値を比較することです。