Erlauben Selbstberichtsinstrumente sinnvolle Vergleiche zwischen unterschiedlichen Bevölkerungsgruppen?

Die vergleichende Public-Health-Forschung nutzt in großem Maße Selbstberichtsinstrumente. Beispielsweise kann Forschung, die gesundheitliche Ungleichheiten zwischen demografischen Strata identifiziert und erklärt, versuchen, die gesundheitlichen Auswirkungen von Patientenattitüden oder privaten Verhalten zu verstehen. Solche persönlichen Merkmale sind schwer oder unmöglich direkt zu beobachten und werden oft am besten durch Selbstberichte gemessen. Die rechtfertigbare Verwendung von Selbstberichten in der quantitativen Vergleichsforschung erfordert nicht nur, dass die gemessenen Konstrukte in den Gruppen die gleiche Bedeutung haben, sondern auch, dass Gruppenvergleiche der Stichprobenschätzungen (z. B. Mittelwerte und Varianzen) echte Gruppendifferenzen widerspiegeln und nicht durch gruppenspezifische Merkmale, die nicht mit dem interessierenden Konstrukt zusammenhängen, kontaminiert sind. Beweise für diese wünschenswerten Eigenschaften von Messinstrumenten können im Rahmen der konfirmatorischen Faktorenanalyse (CFA) erbracht werden; eine verschachtelte Hierarchie von Hypothesen wird getestet, die die gruppenübergreifende Invarianz der psychometrischen Eigenschaften des Instruments adressiert. Namentlich umfassen diese Hypothesen konfigural, metrisch (oder Muster), stark (oder skalar) und strikt faktoriell invariant. Das CFA-Modell und jede dieser Hypothesen werden in nicht-technischer Sprache beschrieben. Ein bearbeitetes Beispiel und technische Anhänge sind enthalten.