Prüfung von Messinvarianz in Strukturgleichungsmodellen

Dr. Christina Werner

In vielen Forschungs- und Anwendungsfeldern der Psychologie möchte man Personen oder Gruppen vergleichen, so bei Vergleichen zwischen Einzelpersonen in der Personalauswahl oder bei Vergleichen zwischen Gruppen in kulturübergreifenden Studien. Solche Vergleiche sind aber nur sinnvoll, wenn die verglichenen Messwerte tatsächlich bei allen Personen oder Gruppen die gleiche Bedeutung haben (Messinvarianz). Dagegen könnten z.B. in einem Rechentest Textaufgaben, die sich auf handwerkliche Tätigkeiten beziehen, für handwerklich uninteressierte Personen schwieriger zu lösen sein, so dass diesen eine vermeintlich schlechtere Rechenfähigkeit attestiert würde. Bei einem Vergleich politischer Einstellungen in verschiedenen Ländern könnten durch Übersetzungsprobleme Items extremer ausfallen, wodurch man irrtümlich auf Einstellungsunterschiede zwischen den Ländern schliessen würde. In solchen Fällen wären die Messungen nicht invariant, sondern verzerrt (Measurement Bias) durch Items, die ein Merkmal in verschiedenen Gruppen von Personen unterschiedlich messen (Differential Item Functioning, DIF). Ausgehend von existierenden Verfahren zur Aufdeckung von DIF aus dem Kontext der Item-Response-Theorie und der Strukturgleichungsmodelle soll in der Arbeit untersucht werden, wie DIF im Kontext typischer Anwendungssituationen von Strukturgleichungsmodellen auf praktikable und möglichst zuverlässige Weise geprüft werden kann. Mit Hilfe von Simulationen sollen neue Verfahren erprobt und mit bestehenden Ansätzen verglichen werden. Für dieses Thema sollten Sie Grundkenntnisse in Strukturgleichungsmodellen haben, wie sie beispielsweise im entsprechenden Seminar (Christina Werner, jeweils im Frühlingssemester) vermittelt werden, und sich in die statistische Literatur zu Messinvarianz/Measurement Bias bzw. DIF einlesen. Zur Durchführung der Simulationsstudie ist es notwendig, dass Sie mit dem Statistik-Programm R und dem R-Zusatzpaket lavaan für Strukturgleichungsmodelle vertraut sind bzw. sich darin einarbeiten. Kenntnisse zur Durchführung eigener Simulationsstudien mit R werden in der begleitenden Projektgruppe zur Masterarbeit vermittelt.

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