Identifying and Minimizing Measurement Invariance among Intersectional Groups

Lingua: inglese

Editore: 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.

Codice articolo LU-9781009357746

Titolo
Identifying and Minimizing Measurement Invariance among Intersectional Groups
Autore
Rachel A. Gordon, Tianxiu Wang, Hai Nguyen, Ariel M. Aloe
Editore
Cambridge University Press, GB
Anno di pubblicazione
2023
Condizione
New
Rilegatura
Paperback
Lingua
inglese
ISBN 10
1009357743
ISBN 13
9781009357746
Peso dell'articolo
137 grammi

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