불변의 정의(측정의)

마르코 안토니오 비야누에바 부스타만테
심리학 박사

이는 그룹을 비교하고 구성이 다른 그룹이나 샘플에 대해 동일한 의미를 갖는지 확인하는 것을 목표로 하는 기술입니다. 이는 등식 제약 조건을 점진적으로 포함함으로써 달성됩니다.

인스타그램에서 가장 많이 받는 질문 중 하나는 조사 ~이다 우리의 결과가 모든 사람에게 동일하다고 가정할 수 있습니까? 참가자의 특성이 변수 간의 관계를 변경할 수 있는 경우가 있습니다. 예를 들어, 미국에서 수행된 한 연구에서는 임상적 유방 검사를 받는 것이 감정 관련(두려움, 불안 및 수치심), 숙명론적 신념 및 연령과 같은 일부 구조적 변수, 교육 그러나 이러한 관계는 라틴계 여성과 앵글로 여성의 경우 다릅니다.

이 연구를 반복하고 싶지만 STI 테스트를 다루고 남성과 여성 간의 결과를 비교하려면 어떻게 해야 할까요? 분석하다 관계를 따로 분리한 다음 이전에 표준화된 결과를 비교합니다. 이것은 매우 비실용적이지만. 다행스럽게도 SEM(구조 방정식 모델링)에는 다음을 목표로 하는 불변 분석이라는 보다 실용적인 옵션이 있습니다. 결정하다 관계 또는 모델의 매개변수가 생성에 따라 유지 또는 수정되는지 여부(또는 특정 특성(예: 남성-여성, 이성애-동성애, 백인-아프리카-후손).

불변 분석이나 측정 불변 일반적으로 확인 요인 분석(CFA)에 의해 수행되지만 SEM에서 파생된 모든 기술은 불변 분석을 수행할 수 있습니다. 따라서 불변성 분석에서는 구성인의 조작화가 다른 조건(표본의 특성, 관리 구성, 투여 시간). 측정 불변성이 없다는 것은 구성이 다음과 같다는 것을 나타냅니다. 모호한 정해진 조건 하에서. 이런 의미에서 종방향 측정 불변성에 대해 말할 수도 있습니다. 같은 조건, 그러나 다른 시간, 그리고 구성은 시간의 흐름에도 불구하고 동일하다고 가정합니다. 시간.

앞에서 언급했듯이 측정 불변 분석을 수행하기 위해 점진적으로 추가합니다. 모델 매개변수에 대한 제약, 이러한 제약은 다음과 같은 네 가지 가능한 불변성 수준을 지정합니다 그들은 얻을 수 있습니다. 이러한 수준은 아래에 설명되어 있지만 저자가 항상 같은 이름을 사용하는 것은 아니라는 점을 언급할 필요가 있습니다.

• 기준선 모델. 엄격한 의미에서 이는 불변 수준이 아닙니다. 제한을 적용하기 전에 각 그룹에 대한 가설 모델이 잘 맞는지 테스트해야 하기 때문입니다.

• 구성 불변성. 각 그룹이 동일한 구성을 가지고 있는지, 즉 동일한 구성을 가지고 있는지 확인합니다. 지표 두 그룹 모두에서. 구성 불변성에 도달하지 않으면 다음 수준 중 어느 것도 달성할 수 없습니다.

• 약한 불변. 이 수준에서는 구성 불변성이 달성되었다고 가정합니다. 따라서 우리는 평등 두 그룹에 대한 모델의 각 지표에서.

• 강한 불변. 이 수준에서는 약한 불변성이 달성되었다고 가정합니다. 모델의 모든 절편에 등식 제약 조건을 적용해야 합니다. 절편은 각 지표의 점수를 나타내므로 이 수준의 불변성은 두 그룹이 구성에 대해 동일한 방식으로 응답했음을 나타냅니다.

• 엄격한 불변. 측정 불변의 가장 높은 수준이며 강한 불변이 충족되었다고 가정합니다. 이 수준에는 그룹 간의 오류 및 공분산에 대한 제한이 포함됩니다. 따라서 이 수준은 구성이 두 그룹에서 동일함을 나타냅니다.

• 구조 방정식 모델 또는 경로 모델이 있는 경우 추가 수준의 불변성, 구조적 불변성을 가질 수 있습니다. 이 수준에서는 변수 또는 구조적 경로 간의 관계에 대한 제한이 설정됩니다. 따라서 이 불변 수준에 도달하면 현상이 두 그룹에서 동일한 방식으로 발생함을 나타냅니다.

일정 수준의 불변성이 충족되었다고 가정하려면 모델의 적합도를 이전 수준과 비교해야 합니다(예: 모델 강한 불변성 모델과 엄격한 불변성), 적합도가 악화되지 않으면 모델이 불변성이라고 가정하고 다음과 같이 계속할 수 있습니다. 수준. 이러한 의미에서 이 프로세스에 대해 다른 기준이 제안되었지만 가장 일반적인 것은 카이제곱, CFI 및 RMSEA 값을 비교하는 것입니다.