Определение инвариантности (измерения)

Это метод, целью которого является сравнение групп и определение того, имеет ли конструкция одинаковое значение для разных групп или образцов; это достигается постепенным включением ограничений равенства.

Один из самых частых вопросов в расследование является Можем ли мы предположить, что наши результаты одинаковы для всех людей? Будут случаи, когда характеристики участников могут изменить отношения между переменными. Например, исследование, проведенное в Соединенных Штатах, показало, что клиническое обследование молочных желез определяется эмоции связанные (страх, тревога и стыд), фаталистические убеждения и некоторые структурные переменные, такие как возраст, образование или экономический доход, однако эти отношения различаются для латиноамериканских и англо-американских женщин.

Если бы мы захотели повторить это исследование, но обратившись к тесту на ИППП и сравнив результаты между мужчинами и женщинами, как бы мы это сделали?

анализировать отношения отдельно, а затем сравнивают ранее стандартизированные результаты; хотя это было бы совершенно непрактично. К счастью, моделирование структурными уравнениями (SEM) имеет более практичный вариант — анализ инвариантности, целью которого является определять поддерживаются или изменяются ли отношения или, скорее, параметры модели на основе создания (или отбор) групп с определенными характеристиками (например, мужчина-женщина, гетеросексуал-гомосексуал, белые-афро-потомки).

Хотя анализ инвариантности или инвариантность измерения обычно выполняемый с помощью подтверждающего факторного анализа (CFA), все методы, основанные на SEM, могут выполнять анализ инвариантности. Таким образом, при анализе инвариантности исследуется, имеет ли операционализация конструкта один и тот же смысл при различных условиях (характеристиках выборки, методе администрация конструкции, время введения). Отсутствие инвариантности измерений указывало бы на то, что конструкт двусмысленный в установленных условиях. В этом смысле также можно говорить о продольной инвариантности измерения, которая осуществляется с в одних и тех же условиях, но в разное время, и предполагает, что конструкция остается неизменной, несмотря на прошедшее время. время.

Как упоминалось ранее, для проведения анализа инвариантности измерений постепенно добавляют ограничения на параметры модели, эти ограничения называют четыре возможных уровня инвариантности, которые могут быть они могут получить. Эти уровни описаны ниже, однако необходимо отметить, что авторы не всегда используют одно и то же название.

• Базовая модель. Строго говоря, это не уровень инвариантности, поскольку перед применением каких-либо ограничений необходимо проверить, хорошо ли подходит гипотетическая модель для каждой группы.

• конфигурационная инвариантность. Он определяет, что каждая группа имеет одинаковую конфигурацию, т. индикаторы в обеих группах. Если конфигурационная инвариантность не достигается, ни один из следующих уровней также не может быть достигнут.

• слабая инвариантность. На этом уровне предполагается, что конфигурационная инвариантность достигнута. Поэтому приступим к установлению ограничений равенство в каждом показателе модели для обеих групп.

• сильная инвариантность. На этом уровне предполагается, что слабая инвариантность достигнута. Это требует, чтобы ограничения равенства применялись ко всем перехватам модели. Перехват относится к оценке каждого индикатора, следовательно, этот уровень инвариантности указывает на то, что обе группы одинаково реагировали на конструкции.

• строгая инвариантность. Это самый высокий уровень инвариантности измерений, и предполагается, что соблюдается сильная инвариантность. Этот уровень включает ограничения на ошибки и ковариации между группами. Следовательно, этот уровень будет означать, что конструкция идентична в обеих группах.

• Когда у вас есть модели структурных уравнений или модели траекторий, можно получить дополнительный уровень инвариантности, структурной инвариантности. На этом уровне устанавливаются ограничения на отношения между переменными или структурными путями. Таким образом, достижение этого уровня инвариантности будет означать, что явление происходит одинаково в обеих группах.

Чтобы предположить, что определенный уровень инвариантности соблюден, соответствие модели необходимо сравнить с предыдущим уровнем (например, модель строгой инвариантности с моделью сильной инвариантности), если соответствие не ухудшается, считается, что модель инвариантна и ее можно продолжить следующими уровень. В этом смысле для этого процесса были предложены различные критерии, но наиболее распространенным является сравнение значений хи-квадрат, CFI и RMSEA.