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Enregistrement W2602104475 · doi:10.1177/0022022117697844

Measurement Invariance of the Satisfaction With Life Scale Across 26 Countries

2017· article· en· W2602104475 sur OpenAlexaff
Seulki Jang, Eunsook Kim, Chunhua Cao, Tammy D. Allen, Cary L. Cooper, Laurent Lapierre, Michael P. O’Driscoll, Juan I. Sánchez, Paul E. Spector, Steven Poelmans, Nureya Abarca, Matilda Alexandrova, Αλέξανδρος-Σταμάτιος Αντωνίου, Barbara Beham, Paula Brough, İlker Hüseyin Çarıkçı, Pablo Ferreiro, Guillermo Fraile, Sabine A. E. Geurts, Ulla Kinnunen, Chang-qin Lu, Luo Lu, Ivonne Moreno-Velázquez, Milan Pagon, Horea Pitariu, В. Саламатов, Oi Ling Siu, Satoru Shima, Marion K. Schulmeyer, Kati Tillemann, Maria Widerszal‐Bazyl, Jong‐Min Woo

Notice bibliographique

RevueJournal of Cross-Cultural Psychology · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychological Well-being and Life Satisfaction
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeasurement invarianceConfirmatory factor analysisLife satisfactionMetric (unit)Scale (ratio)Scale invariancePsychologyInvariant (physics)Social psychologyEconometricsStatisticsMathematicsStructural equation modelingGeographyEngineeringCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Satisfaction With Life Scale (SWLS) is a commonly used life satisfaction scale. Cross-cultural researchers use SWLS to compare mean scores of life satisfaction across countries. Despite the wide use of SWLS in cross-cultural studies, measurement invariance of SWLS has rarely been investigated, and previous studies showed inconsistent findings. Therefore, we examined the measurement invariance of SWLS with samples collected from 26 countries. To test measurement invariance, we utilized three measurement invariance techniques: (a) multigroup confirmatory factor analysis (MG-CFA), (b) multilevel confirmatory factor analysis (ML-CFA), and (c) alignment optimization methods. The three methods demonstrated that configural and metric invariances of life satisfaction held across 26 countries, whereas scalar invariance did not. With partial invariance testing, we identified that the intercepts of Items 2, 4, and 5 were noninvariant. Based on two invariant intercepts, factor means of countries were compared. Chile showed the highest factor mean; Spain and Bulgaria showed the lowest. The findings enhance our understanding of life satisfaction across countries, and they provide researchers and practitioners with practical guidance on how to conduct measurement invariance testing across countries.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,708

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,356 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations119
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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