Measurement invariance 的意思

Kenneth

这是代 S.G. 发的讯息。
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Kenny， 您好

不知为何， 中人网圈子上一直发不了帖子，只好冒昧地跟您发邮件请教一点疑惑：众所周知 Measurement invariance/equivalence indicates that the same construct is being measured across some specified groups. 是否存在可能this construct has different meanings across groups but still can achieve measurement invariance. 或者说measurement invariance/equivalence究竟意味着什么：是说这个instrument在多个不同的（文化）群组中有相同的测量效力还是说这个construct在多个群组中有相同的认知。
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0 L6 w0 y9 n& [- g: O比如OCB，可能每种文化中有自己的对OCB的认知，西方开发出的OCB量表如果能在中国和西方之间取得measurement invariance,是不是一定能说明在两种文化中对于OCB的认知是一样的。

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期待您的回复并谢谢啦！

sungong

Kenneth 发表于 2014-1-21 20:27
基本上我是同意的。但是我有一点保留。
6 N0 h2 i: \( h3 _( o比如我们在美国用12道题测量OCB，有着很好的聚合和区别效度（注： ...

& F0 ~8 a5 K+ U- Z+ x" ?4 j4 k- E我同意你的说法，谢谢Kenny的详细解答

Kenneth

sungong 发表于 2014-1-21 15:01
谢谢Kenny将问题转到这里并做解答。其实目前我是想就这个问题写一篇理论文章，就是我之前说的不同文化中对 ...

基本上我是同意的。但是我有一点保留。
) f* y$ a2 R$ Z- D5 F% G比如我们在美国用12道题测量OCB，有着很好的聚合和区别效度（注：不单是一个CFA啊！）的证明。如果这12道题在中国有着 measurement invariance 的特征，那么虽然严格来说，不可代表着12道题在中国是测OCB，但是错的机会其实也不会很大了。你同意吗？
8 |, k, }* U7 A* O) T9 i1 w不过话说回来，验证一个测量是否测一个构念，应该用效度的方法，比如聚合和区别效度，预测效度，内容效度等。我不太喜欢用因子结构来说一个测量是否正确。

sungong

Kenneth 发表于 2014-1-20 09:47
Sungong, 这个问题不好回答。我有自己的看法，不过不是主流（因此不好说）。
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2 [9 w  L  V: b- R0 X+ X谢谢Kenny将问题转到这里并做解答。其实目前我是想就这个问题写一篇理论文章，就是我之前说的不同文化中对同一个构念的认知是不同的。所以我是同意您说的不接受structural validity的说法，哪怕能取得measurement invariance，只能说明这个工具是在测同样的东西，但是测的这个东西是否能代表在这个文化中（主要是非西方文化）这个构念的含义（如中国的OCB是不是就是西方的OCB，中国的happiness是不是就是西方的happiness），应该是有问题的。
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不知您同意我的逻辑么。

Kenneth

Sungong, 这个问题不好回答。我有自己的看法，不过不是主流（因此不好说）。
我觉得你这个问题可以直接连到文献中所谓 structural validity 的问题。如果我用 7 道题测量了两个构念，我的测量理论是前 3 题是构念A，后 4 题是构念B。如果我做了一个CFA，发现这个模型的拟合指数（fit indices）和载荷（factor loading）都很好。那代表什么呢？有人说这代表了我有聚合效度和区别效度。我讲了很多次，我是反对这样的说法的。有人退一步，说这个叫做 structural validity （结构效度），是构念效度的一种。我对这个也有点保留，虽然没有对前者的反对这么严重。

讲了这么多，如果你接受上面的所谓 structural validity 的说法，一个CFA 就可以表示效度的话。那么，measurement invariance 可以看成是在两个样本中所测量的构念是一样的（相同的认知）。 如果你不接受structural validity的说法的话，那么measurement invariance 只是代表这个工具在两个样本是在测同样的东西而已（相同的测量效力）。

8 Z( d9 E0 @' W$ ^$ O8 S我个人自然偏向后者。其实，我的经验是，measurement invariance 是统计学家的一个玩意。就算是用一个构念的测量工具，如果在四川的国企测量，和北京的外企测量，我相信都会违背了很多所谓 measurement invariance 的规则的。我一般的标准，以我们一般做研究的样本数来说，如果CFA的结构一样的话，那就很不错了。