AI Summary & Key Takeaways
AI InsightThe approach is recommended for studies investigating longitudinal measurement invariance of scales if and when repeated measurements are taken for the primary purpose of tracking the inter-individual change of subjects, such as growth, and learning.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
In order to adequately assess inter-individual change using two or more subsequently observed scores on a person, it is often assumed that the measurement scales and occasions are psychometrically equivalent (or invariant). This study investigates the usefulness of Latent Growth Curve Modeling in investigating the viability of this assumption when the trait of interest is expected to show at least some degree of variance over time that is construct-related. Application data were collected from 215 students volunteered to respond to a mood scale weekly, over four weeks. Several Latent Growth Curve Models were formulated and tested under a full model distinguishing gamma and beta changes, referring to configural and weak factorial invariance, respectively. The findings were in alignment with the expectations and support that the estimated factorial structure of the Mood Scale remains the same over the weeks (no gamma change), yet, estimated item factor loadings are subject to some change (beta change). Albeit limited, the results of this study nicely illustrate how a Latent Growth Curve Modeling approach can be added to the conventional measurement invariance studies to partition the amount of variance observed over time into 1) construct-relevant and 2) construct-irrelevant components. The approach is recommended for studies investigating longitudinal measurement invariance of scales if and when repeated measurements are taken for the primary purpose of tracking the inter-individual change of subjects, such as growth, and learning.
Özet
Bu çalışmada, haftalık pozitif duygu durumu değişimlerini izleme amacı ile dört hafta boyunca uygulanan bir ‘Pozitif Duygu Durum Ölçeği’ için haftalar arası boylamsal ölçme değişmezliği incelenmiştir. Dört hafta boyunca her hafta aynı gün ve aynı ölçek ile alınan ölçümlerin haftalar arası aynı yapıyı gösterip göstermediği, boylamsal çalışmalarda gama ve beta değişimleri olarak adlandırılan değişim türleri temel alınarak incelenmiştir. Bu çalışmada gama ve beta değişimleri, ölçme değişmezliği açısından sırasıyla şekilsel, metrik ve ölçek değişmezliği aşamaları çerçevesinde ve boylamsal istatistiksel yöntemler kullanılarak çalışılmıştır. Analizler, uygulamayı tamamlayan 215 gönüllü üniversite öğrencisinden toplanan haftalık pozitif duygu durumu ölçümleri üzerinden gerçekleştirilmiştir. Ölçülen özelliğin doğasından kaynaklanan nedenlerle sadece bireyler-arası değil aynı zamanda, zaman içinde oluşabilecek birey-içi değişimleri de içermesi beklendiğinden değişimin incelenmesinde ‘Örtük Büyüme Modelleri’ kullanılmıştır. Birbiri içine yuvalanmış bir seri model hesaplaması ve model karşılaştırmalarından elde edilen sonuçlar incelendiğinde, ölçeğin faktör yapısının haftalık zaman noktaları arasında değişmediği, beklendiği gibi her bir zaman noktasında özelliği tek bir boyut olarak ölçtüğü; faktör yük değerlerinin de haftalar arası değişim göstermediği ancak kesişim değerlerinin haftalar arası değişim gösterdiği sonucuna ulaşılmıştır. Diğer bir ifadeyle, çalışılan ölçeğin şekilsel değişmezliği sağladığı ve gama değişimi göstermediği, metrik değişmezliği sağlamasına karşın ölçek değişmezliğini sağlayamadığı için beta değişimi gösterdiği belirlenmiştir. Çalışmanın bulguları, kullanılan uygulama örneği ile sınırlı olsa da alan uygulamalarında gittikçe daha çok yer bulmaya başlayan tekrarlı yapılan ölçme uygulamaları ile toplanan verilerin analizlerinde ihtiyaç duyulacak boylamsal ölçme değişmezliği yöntemlerinin kullanılması ve geliştirilmesi ihtiyacına dikkat çekecek niteliktedir.