Are cross-cultural shyness comparisons valid? Testing invariance with multigroup CFA and the alignment method across eastern and western cultures.
Notice bibliographique
Résumé
= 995, 30.8% male). In the first instance, we used the well-established multigroup confirmatory factor analysis (MGCFA) to show that there was measurement noninvariance in the one factor shyness scale across the two countries and the two countries by sex. We further examined the issue of noninvariance using the newer alignment method, an approach providing detailed information on noninvariance for each country model by parameter (across intercepts and loadings) as an alternative to the MGCFA restrictive assessment of whole scale construct validation. The findings suggested acceptable approximate invariance in the shyness scale to support an unbiased comparison of mean levels between the two countries and the two countries by sex. Chinese young adults had significantly higher mean levels of shyness than Canadian young adults. Despite some limited noninvariance, we were able to conclude that the underlying construct of shyness as measured in this study was equivalent across Chinese and Canadian cultures. Findings illustrated the difficulties and importance of first establishing fundamental measurement properties and equivalence in personality constructs before inferring cross-cultural universality in complex traits and characteristics. (PsycInfo Database Record (c) 2022 APA, all rights reserved).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».