Definição de Invariância (de Medição)

É uma técnica que visa comparar grupos e determinar se um construto tem o mesmo significado para diferentes grupos ou amostras; isso é alcançado pela inclusão gradual de restrições de igualdade.

Uma das perguntas mais recorrentes no investigação é Podemos assumir que nossos resultados são os mesmos para todas as pessoas? Haverá ocasiões em que as características dos participantes podem alterar as relações entre as variáveis. Por exemplo, um estudo realizado nos Estados Unidos determinou que o exame clínico das mamas é determinado pelo emoções associados (medo, ansiedade e vergonha), crenças fatalistas e algumas variáveis ​​estruturais como idade, Educação ou renda econômica, no entanto, essas relações são diferentes para mulheres latinas e mulheres anglo.

Se quiséssemos replicar este estudo, mas abordando o teste de IST e comparando os resultados entre homens e mulheres, como faríamos? A primeira opção seria analisar as relações separadamente e depois comparar os resultados previamente padronizados; embora isso seja bastante impraticável. Felizmente, a modelagem de equações estruturais (SEM) tem uma opção mais prática, a análise de invariância, que visa

determinar se as relações, ou melhor, os parâmetros de um modelo são mantidos ou modificados com base na criação (ou seleção) de grupos com certas características (por exemplo, masculino-feminino, heterossexual-homossexual, afrodescendentes brancos).

Embora a análise de invariância ou invariância de medição comumente realizada pela Análise Fatorial Confirmatória (CFA), todas as técnicas derivadas da SEM são capazes de realizar análises de invariância. Assim, na análise de invariância, investiga-se se a operacionalização de um constructo tem o mesmo significado em diferentes condições (características da amostra, método de administração do construto, o tempo de administração). A ausência de invariância de medição indicaria que um construto é ambíguo nas condições estabelecidas. Nesse sentido, pode-se falar também em invariância de medição longitudinal, que é realizada com o mesmas condições, mas em momentos diferentes e assume que uma construção é a mesma apesar da passagem do tempo. tempo.

Como mencionado anteriormente, para realizar a análise da invariância de medição, adiciona-se gradualmente restrições aos parâmetros do modelo, essas restrições nomeiam quatro níveis possíveis de invariância que podem ser eles podem conseguir. Esses níveis são descritos a seguir, porém, é necessário mencionar que nem sempre os autores usam o mesmo nome.

• Modelo de linha de base. Em sentido estrito, este não é um nível de invariância, pois antes de aplicar qualquer restrição, deve-se testar se o modelo hipotético para cada grupo possui um bom ajuste.

• invariância de configuração. Determina que cada grupo tenha a mesma configuração, ou seja, que tenham os mesmos indicadores em ambos os grupos. Se a invariância configural não for alcançada, nenhum dos seguintes níveis também pode ser alcançado.

• invariância fraca. Nesse nível, assume-se que a invariância configural foi alcançada. Portanto, passamos a estabelecer restrições de igualdade em cada indicador do modelo para ambos os grupos.

• forte invariância. Nesse nível, assume-se que a invariância fraca foi alcançada. Requer que as restrições de igualdade sejam aplicadas a todas as interceptações do modelo. O intercepto refere-se à pontuação de cada indicador, portanto, esse nível de invariância indicaria que ambos os grupos responderam da mesma forma aos construtos.

• invariância estrita. É o nível mais alto de invariância de medição e assume que a invariância forte foi alcançada. Este nível inclui restrições sobre erros e covariâncias entre grupos. Portanto, esse nível indicaria que o construto é idêntico em ambos os grupos.

• Quando você tem modelos de equações estruturais ou modelos de caminho, é possível ter um nível extra de invariância, invariância estrutural. Nesse nível, são estabelecidas restrições nas relações entre as variáveis ​​ou caminhos estruturais. Portanto, atingir esse nível de invariância indicaria que o fenômeno ocorre da mesma forma em ambos os grupos.

Para assumir que um determinado nível de invariância foi alcançado, o ajuste do modelo deve ser comparado com relação ao nível anterior (por exemplo, o modelo de invariância estrita com o modelo de invariância forte), se o ajuste não piorar, assume-se que o modelo é invariante e pode continuar com o seguinte nível. Nesse sentido, diferentes critérios têm sido propostos para esse processo, mas o mais usual é comparar os valores do qui-quadrado, CFI e RMSEA.