Examining the Measurement Invariance of TIMSS 2015 Mathematics Liking Scale through Different Methods
Notice bibliographique
Résumé
Studies aiming to make cross-cultural comparisons first should establish measurement invariance in the groups to be compared because results obtained from such comparisons may be artificial in the event that measurement invariance cannot be established. The purpose of this study is to investigate the measurement invariance of the data obtained from the "Mathematics Liking Scale" in TIMSS 2015through Multiple Group CFA, Multiple Group LCA and Mixed Rasch Model, which are based on different theoretical foundations and to compare the obtained results. To this end, TIMSS 2015 data for students in the USA and Canada, who speak the same language and data for students in the USA and Turkey, who speak different languages, are used. The study is conducted through a descriptive study approach. The study revealed that all measurement invariance levels were established in Multiple Group CFA for the USA-Canada comparison. In Multiple Group LCA, on the other hand, measurement invariance was established up to partial homogeneity. However, it was not established in the Mixed Rasch Model. As for the USA-Turkey comparison, metric invariance was established in Multiple Group CFA whereas in Multiple Group LCA it stopped at the heterogeneity level. Measurement invariance for data failed to be established for the relevant sample in the Mixed Rasch Model. The foregoing findings suggest that methods with different theoretical foundations yield different measurement invariance results. In this regard, when deciding on the method to be used in measurement invariance studies, it is recommended to examine the necessary assumptions and consider the variable structure.
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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 | 0,025 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».