Does strict invariance matter? Valid group mean comparisons with ordered-categorical items
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
Measurement invariance (MI) of a psychometric scale is a prerequisite for valid group comparisons of the measured construct. While the invariance of loadings and intercepts (i.e., scalar invariance) supports comparisons of factor means and observed means with continuous items, a general belief is that the same holds with ordered-categorical (i.e., ordered-polytomous and dichotomous) items. However, as this paper shows, this belief is only partially true-factor mean comparison is permissible in the correctly specified scalar invariance model with ordered-polytomous items but not with dichotomous items. Furthermore, rather than scalar invariance, full strict invariance-invariance of loadings, thresholds, intercepts, and unique factor variances in all items-is needed when comparing observed means with both ordered-polytomous and dichotomous items. In a Monte Carlo simulation study, we found that unique factor noninvariance led to biased estimations and inferences (e.g., with inflated type I error rates of 19.52%) of (a) the observed mean difference for both ordered-polytomous and dichotomous items and (b) the factor mean difference for dichotomous items in the scalar invariance model. We provide a tutorial on invariance testing with ordered-categorical items as well as suggestions on mean comparisons when strict invariance is violated. In general, we recommend testing strict invariance prior to comparing observed means with ordered-categorical items and adjusting for partial invariance to compare factor means if strict invariance fails.
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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 | 0,097 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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