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Identifying and Minimizing Measurement Invariance among Intersectional Groups: The Alignment Method Applied to Multi-category Items - Rachel A. Gordon,Tianxiu Wang,Hai Nguyen - cover

LIBRO INGLESE

Identifying and Minimizing Measurement Invariance among Intersectional Groups: The Alignment Method Applied to Multi-category Items

Name: Identifying and Minimizing Measurement Invariance among Intersectional Groups: The Alignment Method Applied to Multi-category Items
Price: 20.19 EUR
Availability: InStock
Author: Rachel A. Gordon
ISBN: 1009357743

di Rachel A. Gordon (Autore)

Tianxiu Wang (Autore)

Hai Nguyen (Autore)

Cambridge University Press, 2023

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Descrizione

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.

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Dettagli

Autore:

Rachel A. Gordon, Tianxiu Wang, Hai Nguyen

Editore:

Cambridge University Press

Collana:

Elements in Research Methods for Developmental Science

Anno:

2023

Rilegatura:

Paperback / softback

Pagine:

75 p.

Testo in English

Dimensioni:

229 x 152 mm

Peso:

137 gr.

EAN:

9781009357746

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