Институт социологии
Федерального научно-исследовательского социологического центра
Российской академии наук

Журнал: Социология: методология, методы, математическое моделирование (Социология:4М)

Стребкова О. Н., Понарин Э. Д., Костенко В. В.
Проверка измерительной инвариантности: случай порядковых переменных (на примере гендерного эгалитаризма в арабских странах)


Стребкова Ольга Николаевна
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» – Санкт-Петербург
Стажер-исследователь Лаборатории сравнительных социальных исследований, аспирант НИУ ВШЭ СПб
Понарин Эдуард Дмитриевич
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» – Санкт-Петербург
PhD, заведующий Лабораторией сравнительных социальных исследований, профессор Департамента социологии НИУ ВШЭ СПб
Костенко Вероника Викторовна
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» – Санкт-Петербург
Научный сотрудник Лаборатории сравнительных социальных исследований, преподаватель Департамента социологии НИУ ВШЭ СПб.

Моя книжная полка

        > отложить
      >> посмотреть свою книжную полку
 

Полный текст

Открыть текст

Ссылка при цитировании:

Стребкова О. Н., Понарин Э. Д., Костенко В. В. Проверка измерительной инвариантности: случай порядковых переменных (на примере гендерного эгалитаризма в арабских странах) // Социология: методология, методы, математическое моделирование (Социология:4М). 2017. Том. 0. № 44. С. 7-36.

Рубрика:

ПРАКТИКИ СБОРА И АНАЛИЗА ФОРМАЛИЗОВАННЫХ ДАННЫХ

Аннотация:

Современные межстрановые сравнительные исследования позволяют оценивать уровень поддержки тех или иных убеждений в разных странах, однако по мере накопления все большего объема данных сопоставимость стран и волн опросов становится отдельной методологической проблемой. Литературы по этому вопросу все еще недостаточно, особенно для анализа более сложных случаев, таких как работа с порядковыми переменными. Мы хотим продемонстрировать механизм проверки измерительной инвариантности латентного фактора «гендерный эгалитаризм» на примере первой волны проекта «Арабский барометр». С помощью многогруппового конфирматорного факторного анализа конструируется модель, в основе которой лежат 4 порядковые переменные, закодированные по шкале от 0 до 3. Проводится ряд тестов измерительной инвариантности латентного фактора «гендерный эгалитаризм». Результаты моделирования позволяют говорить о достижении частичной сильной инвариантности измерений в 5 изучаемых странах.

Литература:

  • Davidov E., Meuleman B., Cieciuch J., Schmidt P., Billiet J. Measurement Equivalence in Cross-national Research // Annual Review of Sociology. 2014. Vol. 40. P. 55–75.
  • Horn J.L., McArdle J.J. A Practical and Theoretical Guide to Measurement Invariance in Aging Research // Experimental aging research. 1992. Vol. 18. No. 3. P. 117–144.
  • Davidov E., D?lmer H., Schl?ter E., Schmidt P., Meuleman B. Using a Multilevel Structural Equation Modeling Approach to Explain Cross-cultural Measure¬ment Noninvariance // Journal of Cross-Cultural Psychology. 2012. Vol. 43. No. 4. P. 558–575.
  • Руднев М.Г. Инвариантность измерения базовых ценностей по методике Шварца среди русскоязычного населения четырех стран // Социология: методология, методы, математическое моделирование. 2013. №. 37. С. 7–38.
  • Vandenberg R.J., Lance C.E. A Review and Synthesis of the Measurement Invariance Literature: Suggestions, Practices, and Recommendations for Organizational Research // Organizational Methods Research. 2000. Vol. 3. No. 1. P. 4–70.
  • Van de Schoot R., Lugtig P., Hox J. A Checklist for Testing Measurement Invariance // European Journal of Developmental Psychology. 2012. Vol. 9. No. 4. P. 486–492.
  • Davidov E., Datler G., Schmidt P., Schwartz S. Testing the Invariance of Values in the Benelux Countries with the European Social Survey: Accounting for Ordinality // Cross-cultural Analysis: Methods and Applications / Ed. E. Davidov, P. Schmidt, Y. Billiet. N.Y.: Taylor & Francis Group, 2011. P. 149–171.
  • Kim E.S., Yoon M. Testing Measurement Invariance: A Comparison of Multiple-group Categorical CFA and IRT // Structural Equation Modeling. 2011. Vol. 18. No. 2. P. 212–228.
  • Liu Y., Millsap R.E., West S.G., Tein J.Y., Tanaka R., Grimm K.J. Testing Measurement Invariance in Longitudinal Data With Ordered-Categorical // Psychological Methods. Advance online publication. 2016.
  • Millsap R.E., Yun-Tein J. Assessing Factorial Invariance in Ordered-categorical Measures // Multivariate Behavioral Research. 2004. Vol. 39. No. 3. P. 479–515.
  • Muth?n B.O., Asparouhov T. Latent Variable Analysis with Categorical Outcomes: Multiple-Group and Growth Modeling in Mplus // Mplus Web Note. 2002. No. 4.
  • Sass D.A., Schmitt T.A., Marsh H.W. Evaluating Model Fit With Ordered Categorical Data Within a Measurement Invariance Framework: A Comparison of Estimators // Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal. 2014. Vol. 21. No. 2. P. 167–180.
  • Wu H., Estabrook R. Identification of Confirmatory Factor Analysis Models of Different Levels of Invariance for Ordered Categorical Outcomes // Psychometrika. 2016. Vol. 81. No. 4. P. 1014–1045.
  • Xing C., Hall J.A. Confirmatory Factor Analysis and Measurement Invariance Testing with Ordinal Data: An Application in Revising the Flirting Styles Inventory // Communication Methods and Measures. 2015. Vol. 9. No. 3. P. 123–151.
  • Byrne B., Shavelson R., Muth?n B. Testing for the Equivalence of Factor Covariance and Mean Structures: The Issue of Partial Measurement in Variance // Psychological Bulletin. 1989. Vol. 105. No. 3. P. 456–466.
  • Hu L., Bentler P.M. Cutoff Criteria for Fit Indexes in Covariance Structure Analysis: Conventional Criteria Versus New Alternatives // Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal. 1999. Vol. 6. No. 1. P. 1–55.
  • Browne M.W., Cudeck R. Alternative Ways of Assessing Model Fit // Test¬ing Structural Equation Models / Ed. K. Bollen, J. Long. SAGE Publications, Inc., 1993. P. 136–162.
  • Chen F.F. Sensitivity of Goodness of Fit Indexes to Lack of Measurement Invariance // Structural Equation Modeling. 2007. Vol. 14. No. 3. P. 464–504.
  • Oberski D.L. Evaluating Sensitivity of Parameters of Interest to Measurement Invariance in Latent Variable Models // Political Analysis. 2014. Vol. 22. No. 1. P. 45–60.
  • Saris W.E., Satorra A., S?rbom D. The Detection and Correction of Specifica¬tion Errors in Structural Equation Models // Sociological Methodology / Ed. C.C. Clogg. Washington, 1987. P. 105–129.
  • Saris W.E., Satorra A., Van der Veld W.M. Testing Structural Equation Models or Detection of Misspecifications? // Structural Equation Modeling. 2009. Vol. 16. No. 4. P. 561–582.
  • Meuleman B. When Are Item Intercept Differences Substantively Relevant in Measurement Invariance Testing? // Methods, Theories, and Empirical Applica¬tions in the Social Sciences / Ed. S. Salzborn, E. Davidov, J. Reinecke. VS Verlag f?r Sozialwissenschaften, 2012. P. 351.
  • Oberski D.L., Vermunt J.K., Moors G.B.D. Evaluating Measurement Invariance in Categorical Data Latent Variable Models with the EPC-interest // Political Analysis. 2015. Vol. 23. No. 4. P. 550–563.

Содержание выпуска

>> Содержание выпуска 2017. Том. 0. № 44.
>> Архив журнала



КОММЕНТАРИИ К ЭТОЙ СТРАНИЦЕ



rss подписаться на RSS ленту комментариев к этой странице
ОСТАВИТЬ КОММЕНТАРИЙ
Комментарии. Всего [0]: