Identifying and Minimizing Measurement Invariance among Intersectional Groups

Langue : anglais

Edité par Cambridge University Press, GB, 2023

1009357743 / 9781009357746

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This Element demonstrates how and why the alignment method can advance measurement fairness in developmental science. It explains its application to multi-category items in an accessible way, offering sample code and demonstrating an R package that facilitates interpretation of such items' multiple thresholds. It features the implications for group mean differences when differences in the thresholds between categories are ignored because items are treated as continuous, using an example of intersectional groups defined by assigned sex and race/ethnicity. It demonstrates the interpretation of item-level partial non-invariance results and their implications for group-level differences and encourages substantive theorizing regarding measurement fairness.

N° de réf. du vendeur LU-9781009357746

Titre
Identifying and Minimizing Measurement Invariance among Intersectional Groups
Auteur
Rachel A. Gordon, Tianxiu Wang, Hai Nguyen, Ariel M. Aloe
Éditeur
Cambridge University Press, GB
Année de publication
2023
État de l'article
New
Reliure
Paperback
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
1009357743
ISBN à 13 chiffres
9781009357746
Poids de l'article
137 grammes

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