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Identifying and Minimizing Measurement Invariance among Intersectional Groups

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EBOOK IN LINGUA STRANIERA

Identifying and Minimizing Measurement Invariance among Intersectional Groups

di Rachel A. Gordon (Autore)

Ariel M. Aloe (Autore)

Hai Nguyen (Autore)

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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, Ariel M. Aloe, Hai Nguyen

Anno edizione:

2023

Editore:

Cambridge University Press

Formato:

EPUB3 con Adobe DRM

Lingua:

Inglese

Compatibilità:

Tutti i dispositivi (eccetto Kindle) Scopri di più

Layout:

Reflowable

EAN:

9781009357753

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