Testing measurement invariance across groups: applications in cross-cultural research.

Abstract

Researchers often compare groups of individuals on psychological variables. When comparing groups an assumption is made that the instrument measures the same psychological construct in all groups. If this assumption holds, the comparisons are valid and differences/similarities between groups can be meaningfully interpreted. If this assumption does not hold, comparisons and interpretations are not fully meaningful. The establishment of measurement invariance is a prerequisite for meaningful comparisons across groups. This paper first reviews the importance of equivalence in psychological research, and then the main theoretical and methodological issues regarding measurement invariance within the framework of confirmatory factor analysis. A step-by-step empirical example of measurement invariance testing is provided along with syntax examples for fitting such models in LISREL.Key words: measurement invariance, cross-cultural research, confirmatory factor analysis, LISREL. RESUMENLos investigadores a menudo comparan grupos de individuos en diferentes variables psicológicas. Cuando se comparan grupos se asume que el instrumento usado para la medición da cuenta de los mismos constructos psicológicos en todos los grupos. Si tal suposición es cierta, las comparaciones son válidas y las diferencias/similitudes entre los grupos pueden ser interpretadas apropiadamente. Si tal suposición no es cierta, las comparaciones e interpretaciones pierden validez. El establecimiento de la invariancia en las mediciones es un prerrequisito esencial para lograr comparaciones apropiadas entre grupos. En este artículo se presenta primero la importancia de la invariancia en investigación psicológica y luego se presentan asuntos teóricos y metodológicos en relación con la invariancia en las mediciones dentro del marco del análisis factorial confirmatorio. Se presenta un ejemplo en LISREL que ejemplifica la prueba de invariancia de mediciones.Palabras clave: invariancia en las mediciones, investigación transcultural, análisis factorial confirmatorio, LISREL

Contribuições da Análise Fatorial Confirmatória Multigrupo (AFCMG) na avaliação de invariância de instrumentos psicométricos

“…Garante que os escores obtidos estão totalmente relacionados com o nível de traço latente dos sujeitos, independente do seu grupo (Milfont & Fischer, 2010). Tal teste é realizado ao estipular que os interceptos dos itens são equivalentes para os diferentes grupos.…”

“…A IMC ocorre quando todos os parâmetros do instrumento (configuração, cargas fatoriais, interceptos, e resíduos dos itens) são invariáveis para todos os grupos avaliados. Já a IMP pode ocorrer em duas situações: 1) quando apenas alguns parâmetros do instrumento são invariantes para todos os grupos, ou 2) quando todos os parâmetros do instrumento são invariantes para alguns, mas não todos os grupos (Milfont & Fischer, 2010;Vandenberg & Lance, 2000). Por exemplo, em um instrumento de dez itens, é possível que o pesquisador encontre que as cargas fatoriais de oito itens estão operando de maneira equivalente entre os grupos, enquanto dois itens específicos estão operando de maneira não-similar.…”

New evidence of factor structure and measurement invariance of the SDQ across five European nations

“…Thus, cross-national differences in SDQ caseness may be determined by its measuring construct (i.e., factorial structure) rather than real comparable differences in disorder rates. In the same line, Milfont and Fisher [36] pointed out that MI has to be demonstrated for a meaningful comparison of measuring constructs across groups. The evaluation of MI is important for determining the generalizability of latent constructs across groups and whether the MI and the construct being measured are operating in the same way across diverse samples of interest [37].…”

Children's Religious Coping Scale: Adaptation and Psychometric Properties

“…The comparative fit indices between the models were taken into account, considering the difference between the CFI models. The difference between the CFI (ΔCFI) should not be greater than .01, and thus, the overall results indicate the viability of restricting the factor loadings to be the same in different groups (Milfont & Fischer, 2010).…”