Teste de Invariância de Medição com Muitos Grupos: Uma Comparação de Cinco Abordagens

Com o aumento do uso de dados de pesquisas internacionais, especialmente em estudos transculturais e multinacionais, estabelecer a invariância de medição (IM) entre um grande número de grupos em um estudo é essencial. No entanto, testar IM em muitos grupos é metodologicamente desafiador. Identificamos 5 métodos para teste de IM entre muitos grupos (análise fatorial confirmatória de múltiplos grupos, análise fatorial confirmatória multinível, modelagem de mistura de fator multinível, teste aproximado de IM bayesiano e otimização de alinhamento) e explicamos as semelhanças e diferenças dessas abordagens em termos de seus modelos conceituais e procedimentos estatísticos. Um estudo de Monte Carlo foi conduzido para investigar a eficácia dos 5 métodos em detectar não-invariância de medição entre muitos grupos usando vários critérios de ajuste. Geralmente, os 5 métodos apresentaram desempenho razoável em identificar o nível de invariância se um critério de ajuste apropriado fosse usado (por exemplo, critério de informação bayesiano com modelagem de mistura de fator multinível). Por fim, diretrizes gerais na seleção de um método apropriado foram fornecidas.