Mean and Covariance Structures (MACS) Analyses of Cross-Cultural Data: Practical and Theoretical Issues

可比性 社会文化进化 协方差 等价(形式语言) 心理学 概念化 社会心理学 测量不变性 结构方程建模 统计 计量经济学 数学 计算机科学 验证性因素分析 社会学 人工智能 组合数学 离散数学 人类学
作者
Todd D. Little
出处
期刊:Multivariate Behavioral Research [Informa]
卷期号:32 (1): 53-76 被引量:1322
标识
DOI:10.1207/s15327906mbr3201_3
摘要

Practical and theoretical issues are discussed for testing (a) the comparability, or measurement equivalence, of psychological constructs and (b) detecting possible sociocultural difference on the constructs in cross-cultural research designs. Specifically, strong factorial invariance (Meredith, 1993) of each variable's loading and intercept (mean-level) parameters implies that constructs are fundamentally the same in each sociocultural group, and thus comparable. Under this condition, hypotheses about the nature of sociocultural differences and similarities can be confidently and meaningfully tested among the constructs' moments in each sociocultural sample. Some of the issues involved in making such tests are reviewed and explicated within the framework of multiple-group mean and covariance structures analyses.
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