探索的因数分析と確認的因数分析ツリーを使用して,組織研究における複数の共変数に対する測定不変性を調査する

科学分野:

• 組織心理学の心理学
• サイコメトリクス サイコメトリクス
• 統計モデリング 統計モデリング

背景:

• 組織研究では,しばしば潜在変数 (例えば,仕事の満足度,リーダーシップスタイル) を使用します.
• グループ間の潜在変数を比較するには,測定不変性 (MI) が前提条件である必要があります.
• MIを検査するための既存の方法は,既定のモデルと事前に定義された仮説に限定されています.

研究 の 目的:

• 測定インヴァリアンス (MI) の調査のための新しい方法を導入する.
• 現在のMI試験方法の限界に対処するため,特に初期測定モデル開発の際に.
• 多くのグループを定義する多数の共変数を持つMIを調査するためのツールを提供すること.

主な方法:

• 探索的因数分析ツリー (EFA-Trees) の開発と応用.
• 確認因数分析ツリー (CFA-Trees) の開発と応用.
• これらのツリーベースの方法を初期段階のMI調査に活用する.

主要な成果:

• EFA-TreesとCFA-Treesは,早期MI調査のための効果的なアプローチを提供します.
• これらの方法は,連続した共変数によって定義される多数のグループにおけるMIの検査を容易にする.
• これらは,スケール開発プロセスにおいて特に有用です.

結論:

• 探索的および確認的因数分析ツリーは,測定不変性を評価するための貴重なツールです.
• これらの方法は,測定モデル開発の初期段階を向上させます.
• それらは,複雑なグループ構造における潜在的なMI違反を調査するための柔軟な枠組みを提供します.