Besides the factor structure of the SWLS, its factorial invariance nee的简体中文翻译

Besides the factor structure of the

Besides the factor structure of the SWLS, its factorial invariance needs to be addressed. Factorial invariance is an important property for a measurement that was developed to comparethe mean level of a certain construct or trait among different groups, since interpretation ofthe mean differences may be problematic unless the underlying constructs are the same acrossgroups. Therefore, when a measurement is used to compare mean differences among differentgroups, the measurement should have the same meaning across groups. Moreover, factorialinvariance is an important property for case selection. Millsap and Kwok (2004) indicated thatpartial factorial invariance (when some, but not all, parameters are invariant) would debase theaccuracy of selection when the composite score was used as the criterion for case selection.Thus, if a measurement is used to select cases with certain characteristics, the property of factorial invariance should be tenable if different groups are combined within a large sample.
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除了 SWLS 的因子结构外,还需要解决其因子不变性问题。因子不变性是一项重要的测量属性,用于比较<br>不同组之间某个结构或特征的平均水平,因为<br>除非基本结构在<br>组间相同,否则对平均差异的解释可能会有问题。因此,当测量用于比较不同<br>组之间的平均差异时,测量应在组间具有相同的含义。此外,阶乘<br>不变性是案例选择的一个重要属性。Millsap 和 Kwok (2004) 指出<br>部分因子不变性(当一些但不是全部参数不变时)会使<br>以综合评分作为病例选择标准时的选择准确性。<br>因此,如果使用测量来选择具有某些特征的案例,如果将不同的组组合在一个大样本中,那么因子不变性的属性应该是站得住脚的。
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除了SWLS的因子结构外,还需要解决其因子不变性。Fac  torial不变性是用于比较的测量的一个重要属性<br>不同群体中某一结构或特征的平均水平,自<br>平均差异可能会有问题,除非基础结构在不同的领域是相同的<br>组。因此,当使用测量值来比较不同样本之间的平均差异时<br>在不同组中,测量值应具有相同的含义。此外,阶乘<br>不变性是案例选择的一个重要属性。Millsap和Kwok(2004)表示<br>部分阶乘不变性(当一些但不是全部参数不变时)会降低性能<br>当综合评分作为病例选择的标准时,选择的准确性。<br>因此,如果使用测量来选择具有某些特征的情况,那么如果在一个大样本中组合不同的组,则因子不变性的性质应该是成立的。<br>
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除了SWLS的因子结构之外,它的阶乘不变性也需要解决。Factorial不变性是为了比较而开发的测量的一个重要特性不同群体中某种结构或特征的平均水平,因为对平均差异可能是有问题的,除非底层结构是相同的团体。因此,当测量用于比较不同的组之间,度量应该具有相同的含义。此外,阶乘不变性是案例选择的一个重要性质。米尔萨普和郭(2004年)指出部分阶乘不变性(当一些但不是全部参数不变时)会降低当综合得分用作病例选择的标准时,选择的准确性。因此,如果使用测量来选择具有特定特征的情况,如果在大样本内组合不同的组,则factorial不变性的特性应该是成立的。
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