Measurement Invariance in Longitudinal Bifactor Models: Review and Application Based on the <i>p</i> Factor
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Bifactor models are increasingly being utilized to study latent constructs such as psychopathology and cognition, which change over the lifespan. Although longitudinal measurement invariance (MI) testing helps ensure valid interpretation of change in a construct over time, this is rarely and inconsistently performed in bifactor models. Our review of MI simulation literature revealed that only one study assessed MI in bifactor models under limited conditions. Recommendations for how to assess MI in bifactor models are suggested based on existing simulation studies of related models. Estimator choice and influence of missing data on MI are also discussed. An empirical example based on a model of the general psychopathology factor ( p) elucidates our recommendations, with the present model of p being the first to exhibit residual MI across gender and time. Thus, changes in the ordered-categorical indicators can be attributed to changes in the latent factors. However, further work is needed to clarify MI guidelines for bifactor models, including considering the impact of model complexity and number of indicators. Nonetheless, using the guidelines justified herein to establish MI allows findings from bifactor models to be more confidently interpreted, increasing their comparability and utility.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 découle