Definisjon av invarians (av måling)

Det er en teknikk som tar sikte på å sammenligne grupper og avgjøre om en konstruksjon har samme betydning for ulike grupper eller prøver; dette oppnås ved gradvis inkludering av likhetsbegrensninger.

Et av de mest tilbakevendende spørsmålene i etterforskning er Kan vi anta at resultatene våre er like for alle mennesker? Det vil være anledninger hvor egenskapene til deltakerne kan endre forholdet mellom variablene. For eksempel bestemte en studie utført i USA at det å ha kliniske brystundersøkelser bestemmes av følelser assosiert (frykt, angst og skam), fatalistiske tro og noen strukturelle variabler som alder, utdanning eller økonomisk inntekt, men disse forholdene er forskjellige for Latina-kvinner og anglo-kvinner.

Hvis vi ønsket å gjenskape denne studien, men ta for oss STI-testen og sammenligne resultatene mellom menn og kvinner, hvordan ville vi gjort det? Det første alternativet ville være analysere relasjonene separat og deretter sammenligne de tidligere standardiserte resultatene; selv om dette ville være ganske upraktisk. Heldigvis har strukturell ligningsmodellering (SEM) et mer praktisk alternativ, analyse av invarians, som tar sikte på å

fastslå om relasjonene eller snarere parameterne til en modell opprettholdes eller modifiseres basert på opprettelsen (eller utvalg) av grupper med visse egenskaper (for eksempel mann-kvinnelig, heteroseksuell-homofil, hvite-afro-etterkommere).

Selv om analysen av invarians eller måleinvarians vanligvis utført av Confirmatory Factor Analysis (CFA), er alle teknikker avledet fra SEM i stand til å utføre analyse av invarians. I analysen av invarians blir det derfor undersøkt om operasjonaliseringen av en konstruksjon har samme betydning under forskjellige forhold (karakteristikker ved prøven, metode for administrasjon av konstruksjonen, tidspunktet for administrasjon). Fraværet av måleinvarians vil indikere at en konstruksjon er tvetydig under etablerte forhold. I denne forstand er det også mulig å snakke om longitudinell måleinvarians, som utføres med samme forhold, men til forskjellige tider og antar at en konstruksjon er den samme til tross for tidens gang. tid.

Som nevnt før, for å gjennomføre analysen av måleinvarians, legger man gradvis til begrensninger til modellparametrene, nevner disse begrensningene fire mulige nivåer av invarians som kan være de kan få. Disse nivåene er beskrevet nedenfor, men det er nødvendig å nevne at forfatterne ikke alltid bruker samme navn.

• Grunnlinjemodell. I streng forstand er dette ikke et nivå av invarians, siden det før man bruker noen begrensning, må testes om den hypotesemodellen for hver gruppe passer godt.

• konfigurell invarians. Den bestemmer at hver gruppe har samme konfigurasjon, det vil si at de har den samme indikatorer i begge gruppene. Hvis den konfigurelle invariansen ikke nås, kan heller ingen av de følgende nivåene oppnås.

• svak invarians. På dette nivået antas det at konfigurell invarians er oppnådd. Derfor fortsetter vi med å etablere restriksjoner på likestilling i hver indikator i modellen for begge gruppene.

• sterk invarians. På dette nivået antas det at svak invarians er oppnådd. Det krever at likhetsbegrensninger brukes på alle avskjæringer av modellen. Skjæringspunktet refererer til poengsummen til hver indikator, derfor vil dette invariansnivået indikere at begge gruppene reagerte på samme måte på konstruksjonene.

• streng invarians. Det er det høyeste nivået av måleinvarians, og forutsetter at sterk invarians er oppfylt. Dette nivået inkluderer restriksjoner på feil og kovarianser mellom grupper. Derfor vil dette nivået indikere at konstruksjonen er identisk i begge gruppene.

• Når du har strukturelle ligningsmodeller eller banemodeller, er det mulig å ha et ekstra nivå av invarians, strukturell invarians. På dette nivået etableres restriksjoner på forholdet mellom variablene eller strukturelle baner. Så å nå dette nivået av invarians vil indikere at fenomenet forekommer på samme måte i begge grupper.

For å anta at et visst nivå av invarians er oppfylt, må modellens tilpasning sammenlignes med det forrige nivået (for eksempel modellen av streng invarians med sterk invariansmodellen), hvis tilpasningen ikke forverres, antas det at modellen er invariant og den kan fortsettes med følgende nivå. Slik sett er det foreslått ulike kriterier for denne prosessen, men det mest vanlige er å sammenligne kjikvadrat-, CFI- og RMSEA-verdiene.