Журнал: Социология: методология, методы, математическое моделирование (Социология:4М)Соколов Б. О., Корсунова В. И.Нестрогий байесовский подход к проверке допущения об измерительной инвариантности: иллюстрация на примере ценностей выбора

Институт социологии
ФНИСЦ РАН

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

Соколов Б. О., Корсунова В. И.

Нестрогий байесовский подход к проверке допущения об измерительной инвариантности: иллюстрация на примере ценностей выбора


Соколов Борис Олегович
Лаборатория сравнительных социальных исследований, департамент социологии Санкт-Петербургской школы социальных и гуманитарных наук, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Кандидат политических наук, старший научныйсотрудник Лаборатории сравнительных социальных исследований, доцент департамента социологии Санкт-Петербургской школы социальных и гуманитарных наук, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Корсунова Виолетта Игоревна
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Аспирант, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

Полный текст

Открыть текст

Ссылка при цитировании:

Соколов Б. О., Корсунова В. И. Нестрогий байесовский подход к проверке допущения об измерительной инвариантности: иллюстрация на примере ценностей выбора // Социология: методология, методы, математическое моделирование (Социология:4М). 2018. № 46. С. 7-43.

Рубрика:

ПРАКТИКИ СБОРА И АНАЛИЗА ФОРМАЛИЗОВАННЫХ ДАННЫХ

Аннотация:

Инвариантность измерительных инструментов (или измерительная инвариантность) является одним из основных критериев методологической корректности для сравнительных исследований, использующих опросные данные. Однако для ряда популярных в социальных науках конструктов допущение об инвариантности не подтверждается. Одной из возможных причин подобных результатов часто называется излишняя чувствительность классического метода проверки инвариантности к небольшим межгрупповым различиям в параметрах измерительной модели. В статье иллюстрируется альтернативный метод тестирования допущения об инвариантности – так называемый нестрогий байесовский подход. В ряде недавних работ было показано, что этот метод более толерантен к некритическим различиям в параметрах модели между подвыборками и в то же время дает ненадежные оценки латентных средних. С помощью данного метода демонстрируется межстрановая измерительная инвариантность ценностей выбора – одного из четырех компонентов индекса эмансипативных ценностей К. Вельцеля, характеризующего отношение людей к таким явлениям, как аборты, разводы и гомосексуальность

Литература:

  • Sokolov B. The Index of Emancipative Values: Measurement Model Mis¬specifications // Аmerican Political Science Review. 2018. Vol. 112. No. 2. P. 395–408.
  • Schwartz S.H., Cieciuch J., Vecchione M., Davidov E., Fischer R., Beierlein C., Ramos A., Verkasalo M., L?nnqvist J., Demirutku K., Dirilen-Gumus O., Konty M. Refining the Theory of Basic Individual Values // Journal of Personality and Social Psychology. 2012. Vol. 103. No. 4. P. 663–688.
  • Inglehart R. The Silent Revolution. Princeton: Princeton Univ. Press, 1977.
  • Inglehart R. Culture Shift in Advanced Industrial Society. Princeton: Princeton Univ. Press, 1990.
  • Stegmueller D. Apples and Oranges? The Problem of Equivalence in Compara¬tive Research // Politcal Analysis. 2011. Vol. 19. No. 4. P. 471–487.
  • Van Deth J.W. Comparative Politics: the Problem of Equivalence // Сomparative Politics: The Problem of Equivalence / Ed. W. Jan UK: ECPR Press, 2013. P. 1–19.
  • Jackman S. Measurement // The Oxford Handbook of Political Methodology / Ed. J.M. Box-Steffensmeier et al. Oxford Univ. Press, 2008. Vol. 10. P. 119–151.
  • Meredith W. Measurement Invariance, Factor Analysis and Factorial Invari¬ance // Psychometrika. 1993. Vol. 58. No. 4. P. 525–543.
  • Steenkamp J., Baumgartner H. Assessing Measurement Invariance in Cross-na¬tional Consumer Research // Journal of Consumer Research. 1998. Vol. 25. No. 1. P. 78–90.
  • Vandenberg R.J., Lance C.E. A Review and Synthesis of the Measurement Invariance Literature: Suggestions, Practices, and Recommendations for Organizational Research // Organizational Research Methods. 2000. Vol. 3. No. 1. P. 4–70.
  • Davidov E., Meuleman B., Cieciuch J., Schmidt P., Billiet J. Measurement Equivalence in Cross-national Research // Sociology. 2014. Vol. 40. P. 44–55.
  • Davidov E., Cieciuch J., Meuleman B., Schmidt P., Algesheimer R., Hausherr M. The Comparability of Measurements of Attitudes toward Immigration in the European Social Survey Exact versus Approximate Measurement Equivalence // Public Opinion Quarterly. 2015. Vol. 79. No. S1. P. 244–266.
  • Horn J.L., McArdle J.J. A Practical and Theoretical Guide to Measurement Invari¬ance in Aging Research // Experimental Aging Research. 1992. Vol. 18. No. 3. P. 117–144.
  • Welzel C., Inglehart R.F. Misconceptions of Measurement Equivalence Time for a Paradigm Shift // Comparative Political Studies. 2016. Vol. 49. No. 8. P. 1068–1094.
  • Davidov E. A Cross-country and Cross-time Comparison of the Human Val¬ues Measurements with the Second Round of the European Social Survey // Survey Research Methods. 2008. Vol. 2. No. 1. P. 33–46.
  • MacIntosh R. Global Attitude Measurement: an Assessment of the World Values Survey Postmaterialism Scale // American Sociological Review. 1998. Vol. 63. No. 3. P. 452–464.
  • Ippel L., Gelissen J., Moors G. Investigating Longitudinal and Cross-cultural Measurement Invariance of Inglehart’s Short Post-materialism Scale // Social Indica¬tors Research. 2014. Vol. 115. No. 3. P. 919–932.
  • Alem?n J., Woods D. Value Orientations from the World Values Survey How Comparable are They Cross-nationally? // Comparative Political Studies. 2015. Vol. 49. No. 8. Р.1039–1067.
  • Welzel C. Freedom Rising. New York: Cambridge University Press, 2013.
  • Muth?n B., Asparouhov T. BSEM Measurement Invariance Analysis // Mplus Web Notes. 2013. Vol. 17. P. 1–48.
  • Van De Schoot R., Kluytmans A., Tummers L., Lugtig P., Hox J., Muth?n B. Facing off with Scylla and Charybdis: a Comparison of Scalar, Partial, and the Novel Possibility of Approximate Measurement Invariance // Frontiers in Psychology. 2012. Vol. 4. P. 1–15. DOI: 10.3389/fpsyg.2013.00770.
  • J?reskog K.G. Simultaneous Factor Analysis in Several Populations // Psy¬chometrika. 1971. Vol. 36. No. 4. P. 409–426.
  • Brown T.A. Confirmatory Factor Analysis for Applied Research. London: The Guilford press, 2005.
  • Kankara? M., Moors G., Vermunt J.K. Testing for Measurement Invariance with Latent Class Analysis // Cross-cultural Analysis: Methods and Applications. New York: Routledge, 2011. P. 359–384.
  • Руднев М.Г. Инвариантность измерения базовых ценностей по методике Шварца среди русскоязычного населения четырех стран // Социология: методо¬логия, методы, математическое моделирование. 2013. №. 37. С. 7–38.
  • Стребкова О.Н., Понарин Э.Д., Костенко В.В. Проверка измерительной инвариантности: случай порядковых переменных (на примере гендерного эгали¬таризма в арабских странах) // Социология: методология, методы, математическое моделирование, 2017. № 44. C. 7–36.
  • Wicherts J.M., Dolan C.V. Measurement Invariance in Confirmatory Fac¬tor Analysis: аn Illustration Using IQ Test Performance of Minorities // Educational Measurement: Issues and Practice. 2010. Vol. 29. No. 3. P. 39–47.
  • Zercher F., Schmidt P., Cieciuch J., Davidov E. The Comparability of the Universalism Value over Time and across Countries in the European Social Survey: Exact vs. Approximate Measurement Invariance // Frontiers in Psychology. 2015. No. 6. P. 1–11. DOI: 10.3389/fpsyg.2015.00733.
  • Davidov E. et al. Using a Multilevel Structural Equation Modeling Approach to Explain Cross-cultural Measurement Noninvariance // Journal of Cross-cultural Psychology. 2012. Vol. 43. No. 4. P. 558–575.
  • Meuleman B. When are Item Intercept Differences Substantively Relevant in Measurement Invariance Testing? // Methods, Theories, and Empirical Applications in the Social Sciences. – VS Verlag f?r Sozialwissenschaften, 2012. P. 97–104. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-531-18898-0_13.
  • 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.
  • Byrne B.M., Shavelson R.J., Muth?n B. Testing for the Equivalence of Fac¬tor Covariance and Mean Structures: the Issue of Partial Measurement Invariance // Psychological Bulletin. 1989. Vol. 105. No. 3. P. 456.
  • Gelman A., Carlin J.B., Stern H.S., Dunson D.B., Vehtari A., Rubin D.B. Bayesian Data Analysis. Boca Raton: Chapman & Hall/CRC, 2014. Vol. 2.
  • Western B. Bayesian Analysis for Sociologists. An Introduction // Sociological Methods & Research. 1999. Vol. 28. No. 1. P. 7–34.
  • Cieciuch J., Davidov E., Schmidt P., Algesheimer R., Schwartz S.H. Compar¬ing Results of an Exact versus an Approximate (Bayesian) Measurement Invariance Test: a Cross-country Illustration with a New Scale to Measure 19 Human Values // Frontiers in Psychology. 2014. No. 5. P.1–10. DOI: 10.3389/fpsyg.2014.00982.
  • Cheung G.W., Rensvold R.B. Evaluating Goodness-of-fit Indexes for Testing Measurement Invariance // Structural Equation Modeling. 2002. Vol. 9. No. 2. P. 233–255.
  • Muth?n B., Asparouhov T. Bayesian Structural Equation Modeling: a More Flexible Representation of Substantive Theory // Psychological Methods. 2012. Vol. 17. No. 3. P. 313–335.
  • Hu L.T., Bentler P.M. Cutoff Criteria for Fit Indexes in Covariance Structure Analysis: Conventional Criteria versus New Alternatives // Structural Equation Model¬ing. 1999. Vol. 6. No. 1. P. 1–55.
  • 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.
  • Muth?n L.K., Muth?n B.O. Mplus User’s Guide. 7th ed. Los Angeles: Muth?n and Muth?n, 2012.
  • Lek K.M., Oberski D.L., Davidov E., Cieciuch J., Seddig D., Schmidt P. Ap¬proximate Measurement Invariance // Advances in Comparative Survey Methodology. Hoboken: John Wiley & Sons Inc., 2018. P. 1–18.
  • Hoijtink H., Schoot van de R. Testing Small Variance Priors Using Prior-pos¬terior Predictive p-values // Psychological Methods. 2017. DOI: 10.1037/met0000131.
  • Asparouhov T., Muth?n B. Multiple-group Factor Analysis Alignment // Structural Equation Modelling. 2014. Vol. 21. No. 4. P. 495–508.

Содержание выпуска

>> Содержание выпуска 2018. № 46.
>> Архив журнала