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Enregistrement W4247103072 · doi:10.31234/osf.io/9vcnz

Dyadic Measurement Invariance and Its Importance for Replicability in Romantic Relationship Research

2019· preprint· en· W4247103072 sur OpenAlexaff
John Kitchener Sakaluk, Robyn E. Kilshaw, Alexandra N. Fisher, Connor Emont Leshner

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAttachment and Relationship Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeasurement invarianceDyadPsychologyMeaning (existential)Social psychologyRomanceEconometricsLatent variableStatisticsMathematicsStructural equation modelingConfirmatory factor analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Comparisons of group means, variances, correlations, and/or regression slopes involving psychological variables rely on an assumption of measurement invariance–that the latent variables under investigation have equivalent meaning and measurement across group. When measures are noninvariant, replicability suffers, as comparisons are either conceptually meaningless, or hindered by inflated Type I error rates. We propose that the failure to account for interdependence amongst dyad members when testing measurement invariance may be a potential source of unreplicable findings in relationship research. We develop fully dyadic versions of invariance-testing in an Actor-Partner Interdependence Model framework, and propose a Registered Report for gauging the extent of dyadic (non)invariance in romantic relationship research.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,166
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,450
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Reproductibilité · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,834
Score d'incertitude au seuil0,876

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1660,450
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,329
Tête enseignante GPT0,514
Écart entre enseignants0,184 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineReproductibilité
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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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