Measurement of Social Support Across Women from Four Ethnic Groups: Evidence of Factorial Invariance
Notice bibliographique
Résumé
To examine whether a multidimensional social support instrument can be used for comparative research in four diverse ethnic groups of women (African American, Latina, Chinese, non-Latina White). The social support instrument was administered as part of a larger survey to 1,137 women. We tested the reliability and validity of this instrument. A confirmatory factor analytic (CFA) framework was used to test for the invariance of the instrument's psychometric properties across ethnic groups. We used multitrait scaling to eliminate items that did not meet the item-convergence criterion (r > 0.30) and where items were non-convergent items in at least three groups. A series of nested CFA models assessed the level of factorial invariance. One thousand seventy-four women completed the survey; Their mean age was 61 years with Chinese and Latinas reporting lower education compared to non-Latino Whites (p <. 001). A four-factor model (Tangible, Informational, Financial, Emotional/Companionship) fit within each ethnic group separately, suggested good fit. Multi-group CFA supported configural and metric invariance across all ethnic groups. Only partial scalar invariance was supported. This 8-item instrument is a reliable and valid tool that can be used as a multidimensional measure of social support. It can used to examine social support within one ethnic group and for comparative research across diverse ethnic groups of women.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».