Opredelitev invariance (meritve)

To je tehnika, katere namen je primerjati skupine in ugotoviti, ali ima konstrukt enak pomen za različne skupine ali vzorce; to se doseže s postopnim vključevanjem omejitev enakosti.

Eno najbolj ponavljajočih se vprašanj v preiskava je Ali lahko domnevamo, da so naši rezultati enaki za vse ljudi? Obstajajo priložnosti, ko lahko lastnosti udeležencev spremenijo razmerja med spremenljivkami. Na primer, študija, izvedena v Združenih državah, je pokazala, da je klinični pregled dojk odvisen od čustva povezana (strah, tesnoba in sram), fatalistična prepričanja in nekatere strukturne spremenljivke, kot je starost, izobraževanje ali ekonomski dohodek, vendar so ti odnosi različni za Latinske ženske in Anglo ženske.

Kako bi to naredili, če bi želeli ponoviti to študijo, vendar bi obravnavali test SPO in primerjali rezultate med moškimi in ženskami? Prva možnost bi bila analizirati razmerja ločeno in nato primerja predhodno standardizirane rezultate; čeprav bi bilo to precej nepraktično. Na srečo ima modeliranje strukturnih enačb (SEM) bolj praktično možnost, analizo invariance, katere cilj je

določiti ali se razmerja ali bolje rečeno parametri modela ohranjajo ali spreminjajo glede na ustvarjanje (oz selekcija) skupin z določenimi lastnostmi (na primer moški-ženske, heteroseksualni-homoseksualni, beli-afro-potomci).

Čeprav je analiza invariantnosti oz merilna invariantnost ki se običajno izvaja s potrditveno faktorsko analizo (CFA), lahko vse tehnike, izpeljane iz SEM, izvedejo analizo invariance. Tako se pri analizi invariance raziskuje, ali ima operacionalizacija konstrukta pod različnimi pogoji (značilnostmi vzorca, metodo oz. administracija konstrukcije, čas administracije). Odsotnost merilne invariantnosti bi pomenila, da je konstrukt dvoumen pod določenimi pogoji. V tem smislu je mogoče govoriti tudi o vzdolžni meritvi invariantnosti, ki se izvaja z enakih pogojih, vendar ob različnih časih in predpostavlja, da je konstrukt enak kljub poteku časa. čas.

Kot že omenjeno, se za izvedbo analize merilne invariance postopoma dodaja omejitve parametrov modela, te omejitve imenujejo štiri možne ravni invariance, ki so lahko lahko dobijo. Ti nivoji so opisani v nadaljevanju, vendar je treba omeniti, da avtorji ne uporabljajo vedno istega imena.

• Osnovni model. V strogem smislu to ni raven invariantnosti, saj je treba pred uporabo kakršne koli omejitve preizkusiti, ali se hipotetični model za vsako skupino dobro prilega.

• konfiguracijska invariantnost. Ugotavlja, da ima vsaka skupina enako konfiguracijo, torej da ima enako indikatorji v obeh skupinah. Če konfiguracijska invariantnost ni dosežena, ni mogoče doseči nobene od naslednjih ravni.

• šibka invariantnost. Na tej ravni se predpostavlja, da je bila dosežena konfiguracijska invariantnost. Zato nadaljujemo z določitvijo omejitev enakost pri vsakem indikatorju modela za obe skupini.

• močna invariantnost. Na tej ravni se predpostavlja, da je bila dosežena šibka invariantnost. Zahteva, da se omejitve enakosti uporabijo za vse preseke modela. Intercept se nanaša na rezultat vsakega indikatorja, zato bi ta stopnja invariance pomenila, da sta se obe skupini na konstrukte odzvali na enak način.

• stroga invariantnost. Je najvišja stopnja invariantnosti meritev in predpostavlja, da je bila izpolnjena močna invariantnost. Ta raven vključuje omejitve napak in kovarianc med skupinami. Zato bi ta raven pomenila, da je konstrukt enak v obeh skupinah.

• Ko imate modele strukturnih enačb ali modele poti, je možno imeti dodatno raven invariantnosti, strukturno invariantnost. Na tej ravni so vzpostavljene omejitve razmerij med spremenljivkami ali strukturnimi potmi. Torej bi doseganje te stopnje nespremenljivosti pomenilo, da se pojav pojavlja na enak način v obeh skupinah.

Da bi domnevali, da je dosežena določena raven invariantnosti, je treba ustreznost modela primerjati glede na prejšnjo raven (na primer model stroge invariantnosti z modelom močne invariantnosti), če se prileganje ne poslabša, se domneva, da je model invarianten, in se lahko nadaljuje z naslednjim raven. V tem smislu so bila za ta postopek predlagana različna merila, vendar je najbolj običajno primerjati vrednosti hi-kvadrat, CFI in RMSEA.