Statystyka - analiza bezstronności MGCFA PDF

ZASTOSOWANIE STATYSTYKI W PSYCHOLOGII Analiza bezstronności pomiaru Dr hab. Radosław Rogoza, prof. AEH [email protected] Czym jest bezstronność pomiaru? Bezstronność oznacza, że test działa uczciwie dla wszystkich osób, niezależnie np. od: Płci Wi...

ZASTOSOWANIE STATYSTYKI W PSYCHOLOGII Analiza bezstronności pomiaru Dr hab. Radosław Rogoza, prof. AEH [email protected] Czym jest bezstronność pomiaru? Bezstronność oznacza, że test działa uczciwie dla wszystkich osób, niezależnie np. od: Płci Wieku Narodowości Wykształcenia Ani żadnej innej zmiennej! Rodzaje stronniczości Stronniczość treści: pytania są trudniejsze dla jednej grupy z powodu jej specyficznych doświadczeń. Stronniczość konstruktu: test nie mierzy tej samej cechy u różnych grup. Stronniczość kryterium: test lepiej przewiduje wyniki dla jednej grupy niż dla innej.  Jak badać stronniczość? Równoważność pomiaru! Metoda badania bezstronności pomiaru Bada, czy zaobserwowane różnice są rzeczywiste, a nie wynikiem różnic w działaniu testu  1. Wybór testu – co chcę badać? Adaptacja 2. Tłumaczenie z jednego języka na drugi kulturowa (forward translation) 3. Tłumaczenie zwrotne (backward testów translation) 4. Konsultacja tłumaczenia zwrotnego z autorem i wprowadzanie poprawek, ponowna konsultacja 5. Przeprowadzenie badania  Co nam mówi konfirmacyjna analiza czynnikowa?  Modele równoważności pomiaru Konfiguralny – model bez żadnych ograniczeń Cel: czy struktura ma tyle samo zmiennych latentnych oraz jest mierzona przez te same pozycje testowe? Wynik: czy ogólna struktura jest taka sama w porównywanych grupach? Metryczny – wymuszona równość ładunków czynnikowych Cel: czy siła ładunków czynnikowych jest taka sama? Wynik: można porównywać korelaty zmiennych latentnych między grupami Skalarny – wymuszona równość ładunków czynnikowych i interceptów Cel: czy osoby o takim samym poziomie zmiennej latentnej mają takie same wyniki w zakresie zmiennych obserwowalnych? Wynik: Można porównywać średni poziom w zmiennych latentnych Trzy poziomy równoważności pomiaru Konfiguralny Musi być dobrze dopasowany względem konwencjonalnych kryteriów (CFI >.90, RMSEA <.08) Metryczny Różnica w statystykach dopasowania między modelem metrycznym a konfiguralnym nie może przekraczać.005 w CFI i.010 w RMSEA Skalarny Różnica w statystykach dopasowania między modelem skalarnym a metrycznym nie może przekraczać.005 w CFI i.010 w RMSEA Im mniejsza różnica, tym większe podobieństwo  Inspekcja konkretnego modelu (np. metrycznego) A co jeśli się Test modelu częściowej równoważności pomiaru nie uda? Alternatywne podejścia – np. optymalizacja dopasowania (alignment)  Wady Równoważności pomiaru Poziom skomplikowania Trudność w osiągnięciu pełnej równoważności Wymaga sporej ilości danych Dziękuję za uwagę!