Çoklu Grup Ölçek Geliştirme
Multi-Group Scale Development · Ayrıca şöyle bilinir: MGSD, cross-group scale development, multi-sample scale development, comparative scale construction
Çoklu grup ölçek geliştirme, bir ölçme ölçeğini eş zamanlı olarak iki veya daha fazla farklı popülasyon veya grup genelinde yapılandırır ve doğruluğunu kanıtlar. Bu yaklaşım, standart madde üretimi ve faktör analizi prosedürlerini, sonuçta ortaya çıkan ölçeğin her hedef grupta aynı yapıyı aynı şekilde ölçmesini sağlamak için sistematik bir ölçme değişmezliği testleri hiyerarşisi ile entegre eder.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Bir ölçeğin amaçlanan uygulamasının demografik, kültürel, dilsel veya mesleki olarak farklı grupları kapsadığı ve bunlar arasında geçerli karşılaştırmalar yapmanız gerektiği durumlarda çoklu grup ölçek geliştirme kullanın. Ölçek seçim kararları, klinik kesme puanlaması veya politika ile ilgili grup karşılaştırmaları için kullanılacaksa esastır. Yalnızca tek bir popülasyonun söz konusu olduğu durumlarda tek grup geliştirme yerine bu yaklaşımı kullanmayın — ek karmaşıklık haklı çıkarılamaz. Ayrıca, her gruptaki örneklem büyüklükleri çoklu grup KFA'yı desteklemek için çok küçükse (kabaca grup başına en az 200 veya grup başına tahmin edilen parametre başına en az 5 yanıtlayıcı) kaçının.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Hedef popülasyonlar arasında belgelenmiş psikometrik karşılaştırılabilirliğe sahip ölçüm araçları üretir.
- Gruplar arası karşılaştırmaları başka türlü çarpıtacak madde düzeyindeki yanlılıkları (değişmez olmayan yükler veya kesme noktaları) belirler.
- Hiyerarşik değişmezlik testleri, grup karşılaştırmalarının hangi dereceye kadar warranted olduğunu gösteren açık, dereceli kanıtlar sunar.
- Standart ölçek geliştirme iş akışlarıyla sorunsuz bir şekilde entegre olur: madde üretimi, EFA, KFA, güvenilirlik ve geçerlilik, hepsi çoklu grup analoğuna sahiptir.
- Ölçme eşdeğerliğinin anlamlı çıkarım için ön koşul olduğu kültürler arası, çok dilli ve meslekler arası araştırmaları destekler.
- Yeterli alt grup örneklemlerinin bağımsız olarak toplanması gerektiğinden, tek grup geliştirmeye göre önemli ölçüde daha büyük toplam örneklemler gerektirir.
- Yapısal, metrik ve ölçeksel modellerin test edilmesi, araştırmacı derecelerini serbest bırakır: kısmi değişmezlik kararları sonradan alınabilir ve şeffaf raporlama gerektirir.
- Yapının kendisinin gruplar arasında kavramsal olarak eşdeğer olduğunu varsayar — değişmezlik testlerinin tam olarak çözemeyeceği teorik bir soru.
- Model duyarlılığı: büyük örneklemlerle, önemsiz kesme noktası farklılıkları bile istatistiksel olarak anlamlı hale gelir, bu da model uyumsuzluğunun kaynağını gizleyen (ΔCFI) etki büyüklüğü kriterlerine dayanmayı gerektirir.
SSS
Ölçme değişmezliği nedir ve ölçek geliştirme için neden önemlidir?
Ölçme değişmezliği, bir ölçeğin faktör yapısının, yüklerinin ve madde kesme noktalarının gruplar arasında aynı olduğu anlamına gelir. Olmadığında, ölçek farklı gruplarda farklı şeyler ölçer ve puanların veya ilişkilerin herhangi bir karşılaştırması potansiyel olarak yanıltıcıdır. Bu nedenle değişmezliği sağlamak, geçerli gruplar arası çıkarım için bir ön koşuldur.
Her grup örneği ne kadar büyük olmalıdır?
Yaygın bir kural, grup başına en az 200 vaka ve en büyük gruptaki serbestçe tahmin edilen parametre başına en az 5 yanıtlayıcıdır. Grup başına yaklaşık 100'den az olduğunda, yükleme ve kesme noktası tahminleri kararsız hale gelir ve uyum indeksleri güvenilmez olur.
Yalnızca kısmi ölçeksel değişmezlik bulursam ne yapmalıyım?
Kısmi ölçeksel değişmezlik, en az iki kesme noktasının eşit olduğu anlamına gelir — değişmez olmayan maddeler belirlenip kabul edildiği takdirde sınırlı bir gizil ortalama karşılaştırması biçimi için yeterlidir. Hangi maddelerin farklı olduğunu bildirin, potansiyel özsel açıklamaları (çeviri artefaktları, bir grupta madde ilgisizliği) araştırın ve kullanıcıları geçerli karşılaştırmaların kapsamı hakkında uyarın.
Çoklu grup adımı için KFA yerine Keşifsel Faktör Analizi (EFA) kullanabilir miyim?
Çoklu grup EFA (MGEFA) mevcuttur ve geniş yapısal eşitsizlikleri tespit edebilir, ancak KFA'nın yaptığı resmi yükleme ve kesme noktası eşitliği testlerini sağlamaz. Titiz ölçme değişmezliği değerlendirmesi için çoklu grup KFA gereklidir. Her grupta ayrı ayrı EFA, bir KFA yapısına bağlı kalmadan önce ilk, keşifsel bir kontrol olarak faydalıdır.
Çoklu grup ölçek geliştirme, sıralı Likert tipi maddeler için geçerli midir?
Evet. Sıralı maddeler için analiz, polikorelasyonları ve ağırlıklı en küçük kareler tahmin edicisini (Mplus veya lavaan'da WLSMV) kullanır. Değişmezlik, kesme noktaları yerine eşikler üzerinde test edilir ve aynı ΔCFI ölçütü geçerlidir. İş akışı aksi takdirde sürekli durumla analoğdur.
Kaynaklar
- Vandenberg, R. J., & Lance, C. E. (2000). A review and synthesis of the measurement invariance literature: Suggestions, practices, and recommendations for organizational research. Organizational Research Methods, 3(1), 4–70. DOI: 10.1177/109442810031002 ↗
- Millsap, R. E. (2011). Statistical Approaches to Measurement Invariance. Routledge. ISBN: 978-0805864656
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 3). Multi-Group Scale Development. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/psychometrics/multi-group-scale-development
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Doğrulayıcı faktör analizi (DFA)Psikometri↔ karşılaştır
- Ayırt Edici Madde Fonksiyonu (DIF)Psikometri↔ karşılaştır
- Keşfedici Faktör Analizi (KFA)İstatistik↔ karşılaştır
- Çoklu Grup Doğrulayıcı Faktör Analizi (MG-CFA)Psikometri↔ karşılaştır
- Çok Gruplu Ölçüm Değişmezliği TestiPsikometri↔ karşılaştır
- Ölçek GeliştirmePsikometri↔ karşılaştır