结构方程模型中的多组等价性测试

结构方程模型中的多组等价性测试

背景简介

在心理学和社科研究中，多组等价性测试是结构方程建模（SEM）的一个重要方面。等价性指的是测量工具在不同人群（例如性别、年龄、能力、文化背景）之间是否等效运作。本章将介绍如何使用AMOS软件进行多组等价性测试，并探讨测试中的关键步骤和注意事项。

测试多组等价性的必要性

在研究中，当我们对单一测量工具进行多组分析时，核心关注点在于测量模型和/或结构模型的组成部分是否在不同群体之间等价。例如，我们可能关心Maslach Burnout Inventory（MBI）量表是否在不同教师群体（小学和中学教师）中具有一致的测量效度。

等价性测试的五个关键问题

在多组等价性测试中，研究者通常需要回答以下五个问题： 1. 测量工具的各个项目是否在不同人群中有等效的运作？ 2. 单一工具的因子结构是否在不同人群中等效？ 3. 模型中某些路径是否在不同人群中有等效性？ 4. 模型中特定构念的潜在均值是否在不同人群中有差异？ 5. 测量工具的因子结构是否能在不同样本中复制？

测试策略和步骤

多组等价性测试的策略和步骤包括： 1. 确定基线模型 ：对每个群体单独确定最适合数据的模型。 2. 参数等价性测试 ：在几个越来越严格的层次上对各组的参数等价性进行测试，从测量模型开始，再到结构参数。

部分测量等价性

在多组等价性测试中，部分测量等价性是一个重要的概念。它意味着在不同群体中，尽管不是所有测量参数都完全相等，但仍然可以进行多组分析。例如，即使某个群体的最佳拟合模型包括误差协方差或交叉载荷，而其他群体则没有，仍然可以对这些参数实施部分测量等价性的约束。

案例研究：MBI的多组等价性测试

本章通过MBI在小学和中学教师中的应用案例，详细说明了多组等价性测试的过程和结果。通过对MBI量表的条目进行分析，研究者发现有些条目在不同群体间具有较大的误差协方差，暗示这些条目可能需要调整或删除。最终，研究者确定了一个对所有教师群体都适用的基线模型，并通过不断修改模型以达到更好的拟合度。

总结与启发

本章内容为我们提供了结构方程模型中进行多组等价性测试的系统性方法。通过本章的学习，我们可以了解到： - 多组等价性测试是检验测量工具在不同群体间是否具有一致性的重要手段。 - 测试流程需要从确定基线模型开始，逐步进行参数等价性的严格测试。 - 部分测量等价性的概念允许在不同群体间实施不同水平的参数约束。 - 等价性测试不仅仅是统计分析，更是一个科学的过程，需要结合研究背景和实际数据进行综合判断。

通过掌握多组等价性测试的理论和实践，我们可以更自信地进行跨群体的研究，并在保证测量工具科学性的同时，提高研究结论的普适性。