Definición de Invarianza (de Medición)

Es una técnica que tiene como objetivo comparar grupos y determinar si un constructo posee el mismo significado para diferentes grupos o muestras; esto se logra mediante la inclusión gradual de restricciones de igualdad.

Marcoantonio Villanueva Bustamante | Nov. 2022
Doctor en Psicología

Una de las preguntas más recurrente en la investigación es ¿podemos asumir que nuestros resultados son iguales para todas las personas? Habrá ocasiones en que las características de las y los participantes pueden alterar las relaciones entre las variables. Por ejemplo, un estudio realizado en Estados Unidos determinó que realizarse exámenes clínicos de mamas está determinado por las emociones asociadas (miedo, ansiedad y vergüenza), las creencias fatalistas y algunas variables estructurales como la edad, la educación o el ingreso económico, sin embargo, estas relaciones son diferentes para mujeres latinas y mujeres anglosajonas.

Si nosotros quisiéramos replicar este estudio, pero abordando el examen de ITS y comparando los resultados entre hombres y mujeres ¿cómo lo haríamos?, la primera opción sería analizar las relaciones por separado y luego comparar los resultados previamente estandarizados; aunque esto sería bastante impráctico. Afortunadamente los modelos de ecuaciones estructurales (SEM, por sus siglas en inglés) tienen una opción más práctica, el análisis de invarianza, que tiene por objetivo determinar si las relaciones o, mejor dicho, los parámetros de un modelo se mantienen o se modifican en función de la creación (o selección) de grupos con ciertas características (por ejemplo, hombres-mujeres, heterosexuales-homosexuales, blancos-afrodescendientes).

Si bien el análisis de invarianza o invarianza de medida comúnmente se realiza mediante el Análisis Factorial Confirmatorio (CFA, por sus siglas en inglés), todas las técnicas derivadas del SEM están posibilitadas para realizar el análisis de invarianza. Así, en el análisis de invarianza se indaga si la operacionalización de un constructo tiene el mismo significado bajo diferentes condiciones (características de la muestra, método de administración del constructo, el momento de administración). La ausencia de invarianza de medida, indicaría que un constructo es ambiguo ante las condiciones establecidas. En este sentido, también es posible hablar de invarianza de medida longitudinal, que se realiza con las mismas condiciones, pero en momentos diferentes y asume que un constructo es el mismo a pesar del paso del tiempo.

Como se mencionó con anterioridad, para llevar a cabo el análisis de invarianza de medida se agrega gradualmente restricciones a los parámetros del modelo, estas restricciones le dan nombre a cuatro posibles niveles de invarianza que se pueden obtener. A continuación, se describen tales niveles, sin embargo, es necesario mencionar que los autores no siempre hacen uso del mismo nombre.

Modelo de línea base. En un sentido estricto este no es un nivel de invarianza, puesto que antes de aplicar cualquier restricción se debe de probar si el modelo hipotetizado para cada grupo posee un buen ajuste.

Invarianza configural. Determina que cada grupo tenga la misma configuración, es decir, que tengan los mismos indicadores en ambos grupos. Si la invarianza configural no se alcanza tampoco se podrá conseguir ninguno de los siguientes niveles.

Invarianza débil. En este nivel se asume que se consiguió la invarianza configural. Por lo tanto, se procede a establecer restricciones de igualdad en cada indicador del modelo para ambos grupos.

Invarianza fuerte. En este nivel se asume que se ha conseguido la invarianza débil. Requiere que se apliquen restricciones de igualdad a todos los interceptos del modelo. El intercepto se refiere al puntaje de cada indicador, por lo tanto, este nivel de invarianza indicaría que ambos grupos respondieron del mismo modo a los constructos.

Invarianza estricta. Es el nivel más alto de invarianza de medida, y asume que la invarianza fuerte se ha cumplido. En este nivel se incluyen restricciones a los errores y covarianzas entre los grupos. Por lo tanto, este nivel indicaría que el constructo es idéntico en ambos grupos.

• Cuando se tiene modelos de ecuaciones estructurales o modelos de senderos, es posible tener un nivel extra de invarianza, la invarianza estructural. En este nivel se establecen restricciones a las relaciones entre las variables o paths estructurales. De modo que alcanzar este nivel de invarianza indicaría que el fenómeno se produce de la misma forma en ambos grupos.

Para poder asumir que se ha cumplido cierto nivel de invarianza se debe comparar el ajuste del modelo con respecto al nivel anterior (por ejemplo, el modelo de invarianza estricta con el modelo de invarianza fuerte), si el ajuste no empeora se asume que el modelo es invariante y se puede seguir con el siguiente nivel. En este sentido, se han propuesto diferentes criterios para este proceso, pero lo más usual es comparar el valor de chi cuadrado, de CFI y de RMSEA.

 
 
 
 
Por: Marcoantonio Villanueva Bustamante. Licenciado en Psicología, egresado de la Facultad de Psicología de la UNAM, México. Doctor en Psicología por la UFRO, Chile. Actualmente, es investigador independiente que forma parte de diversos equipos de investigación en México y Chile.
Trabajo publicado en: Nov., 2022.
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Villanueva Bustamante, M. (noviembre, 2022). Definición de Invarianza (de Medición). Definición ABC. Desde https://www.definicionabc.com/ciencia/invarianza.php
 

Referencias

Flynn, P., Betancourt, H. & Ormseth, S. R. (2011). Culture, emotion and cancer screening: An Integrative framework for investigating health behavior. Annals of Behavioral Medicine. 42. 79-90.

Kline, R. B (2011) Principles and practice of structural equation modeling. (2nd ed.). The Guilford Press.
 
 
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