Проверка межстрановой сравнимости двух базовых ценностей Шварца методом многогруппового конфирматорного факторного анализа

Мы начали с тестирования 7-факторной модели, отражающей наиболее дробное деление ценностей, однако качественной модели в русскоязычных группах ни одной из четырех стран получить не удалось[3]. Поэтому мы остановились на тестировании инвариантности двух противоположных по смыслу ценностных категорий: «Самоутверждения» и «Заботы о людях и природе».

Базовая теоретическая модель включала 3 фактора: два содержательных (по каждой из ценностных категорий) и один методический. Для идентификации факторной модели и для установки метрики латентной переменнойв каждом факторе фиксировалась одна из нагрузок: в факторе «Самоутверждения»фиксировалась нагрузка на «способности», в «Заботе» – на индикатор «помогать окружающим».

В модель включалсятакже методический фактор, нагрузки которого на все индикаторы были зафиксированы равными друг другу, поскольку предполагается, что метод действует на все пункты одинаково, вне зависимости от их содержания[29]. Проблема установки на ответ (responseset) или, шире, стиля реагирования, описана в литературе и заключается в том, что респонденты из разных социально-культурных групп при ответе на вопросы, содержащие цифровые шкалы типа шкал Лайкерта, могут иметь тенденцию к высоким, низким или средним оценкам любых высказываний, вне зависимости от содержания [30–32].Акцентируется тот факт, что установки на ответ могут различаться в разных культурах и что на уровне стран эти установкимогут отражать характеристики страны, однако на индивидуальном уровне содержание изучаемых конструктов и установка на ответ не взаимосвязаны.Ш.Шварц, изучая инвариантность своей теории ценностей при помощи многомерного шкалирования, также учитывал отклонения, вызванные установкой на ответ на шкалу, однако делал это более простым арифметическим способом – с помощью центрирования или «ипсатизации», то есть вычитания индивидуальной средней по всем ценностным вопросам из каждого ценностного индекса[3]. Проблема центрирования в том, что оно вносит линейную зависимость в ценностные показатели и изменяет исходные распределения переменных, что потенциально может привести к искажению результатов моделирования этих переменных. В многогрупповых моделях, проверяющих инвариантность измерения, нагрузки индикаторов на методический фактор были установлены равными внутри каждой из стран. Таким образом, нагрузки могли варьировать в различных странах, поскольку метод по-разному оказывает воздействие на ответы респондентов от страны к стране, но оставались одинаковыми для каждого индикатора внутри страны. Этот подход соответствует логике методического фактора – множество работ указывают на межстрановые различия при работе со шкалами, в частности со шкалой ценностей [19; 29; 33]. Различия в нагрузках на методический фактор вполне допустимы при проверке на любой уровень инвариантности измерения ценностей. Для идентификации и установления метрики методического фактора, его дисперсия была зафиксирована равной 1. Такой подход к идентификации факторной модели, альтернативный тому, что был применен для ценностных факторов, был использован, поскольку в противном случае нам бы пришлось зафиксировать равенство всех нагрузок на методический фактор во всех странах, что представляется малоправдоподобным.И, наконец, для идентификации структуры средних/констант были зафиксированы также значения средних методического фактора в каждой стране. Они определялась на основании свободных оценок параметров в неидентифицированноймодели. Корреляция методического фактора с содержательными была запрещена (зафиксирована равной 0), чтобы содержательные факторы оставались независимыми от особенностей работы данного метода измерения ценностей в той или иной стране.

Поскольку ценности «Самоутверждения» и «Заботы» являются полярными, то есть высокая важность первых означает низкую важностьвторых, и наоборот, то модель в исходном виде переоценивала отрицательную корреляцию между ними, что приводило к проблеме неположительно определенной ковариационной матрицы (non-positivedefinite, см.[34]; в данном случае указывает на то, что предсказанная корреляция между латентными переменными больше единицы по абсолютному значению).Чтобы обойти эту проблему, мы разрешили одну перекрестную нагрузку, а именно – нагрузку фактора «Заботы» на индикатор «богатство», относящийся к другому фактору. Эта нагрузка, разумеется, получила отрицательное значение, и проблема, как нам представляется, была решена. Итоговая модель представлена на рисунке 2, а код для программы Mplus[35], в которой осуществлялся анализ данных, содержащий спецификацию для модели частичной скалярной инвариантности (в качестве примера) представлен в приложении 2.

Приемлемым качеством модели будем считать следующие, наиболее распространенные критерии RMSEA<0,08; CFI/TLI>0,9; SRMR<0,08[36].

Рисунок 2. Путевая диаграмма конфирматорного факторного анализа с методическим фактором на слитой выборке русскоязычных России, Украины, Латвии и Эстонии. Модель содержит одну перекрестную нагрузку – на индикатор ценности «богатства» оказывают влияние оба содержательных фактора, причем «Забота» – с негативным знаком. Статистики согласия: RMSEA=0,054; PCLOSE=0,008; CFI/TLI=0,960/0,947; SRMR=0,034.

 

Как мы упомянули выше, перед началом тестирования собственно инвариантности, необходимо убедиться, что модель с данной спецификацией работает на всех выборках вместе или по отдельности. Для этого мы слили четыре выборки русскоязычных респондентов и протестировали модель, представленную на рис. 2. Статистики согласия, представленные в подписи к рисунку, демонстрируют высокое согласие модели с данными, что говорит о том, что мы можем переходить к тестированию инвариантности.

Переходя к многогрупповому конфирматорному анализу, мы применяем ту же самую модель, но сразу в четырех странах и постепенно накладываем ограничения на одни и те же параметры в разных странах – для метрической инвариантности фиксируем равенство факторных нагрузок, для скалярной – равенство нагрузок и констант­ – и смотрим, насколько ухудшились статистики согласия. Обычно для того, чтобы оценить, значимо ли изменилось согласие модели при внесении ограничений, используется разница оценок хи-квадрат двух моделей, и если разница значима, то предпочтение отдается более полной модели, то есть модели с бóльшим количеством параметров, в случае проверки инвариантности – модели с более низким уровнем инвариантности. Однако на больших выборках, которыми мы оперируем, практически любая, даже самая маленькая разница будет считаться значимой, поэтому вместо нее используется разница значений CFI, изменение в котором, превышающее 0,01 указывает на значительные различия между моделями[37]. В качестве дополнительных показателей согласия модели с данными, можно использовать информационные критерии AIC и BIC.

Таблица 1. Статистики согласия моделей многогруппового конфирматорного факторного анализа с различной степенью инвариантности

Модель инвариантности	CFI	Разница CFI	Значение RMSEA	Верхняя граница 90% доверительного интервала RMSEA	SRMR	AIC	BIC*	Хи-квадрат	Степени свободы
Конфигурационная	0,953		0,058	0,061	0,040
Метрическая	0,946	0,007	0,058	0,060	0,046
Скалярная	0,925	0,021	0,064	0,066	0,054
Частичная скалярная**	0,938	0,008	0,059	0,061	0,049

* Скорректирован на размер выборки

** Снято ограничение на равенство констант для пункта «уважение» в Эстонии, для пункта «богатство» в Латвии и пункта «успех» в России.

CFI – comparativefitindex (сравнительный индекс согласия),

AIC – Akaikeinformationcriterion (информационный критерий Акаике),

BIC – Bayesianinformationcriterion (байесовский информационный критерий),

RMSEA – rootmeansquareerrorofapproximation (кореньквадратаошибкиаппроксимации),

SRMR – standardizedrootmeansquareresidual (стандартизованныйкореньквадратовостатков).

 

В таблице 1 представлены статистики согласия для конфигурационной, метрической и скалярной инвариантностей. Конфигурационную инвариантность можно считать достигнутой на основании того, что статистики согласия для этой модели высоки, а факторные нагрузки в разных странах очень похожи между собой. Следовательно, у нас есть свидетельства, что данный метод измеряет примерно одни и те же латентные конструкты в разных странах. Все остальные значения CFI, RMSEA и SRMR попадают в общепринятые допустимые границы значений критериев согласия модели, то есть все эти модели хорошо согласуются с данными. Однако это само по себе не означает, что инвариантность измерения достигнута. Как показывает разница CFI, равная 0,007, между моделями конфигурационной и метрической инвариантности разница не значима, а информационные критерии AIC и BICлишь незначительно выросли, указывая на слабое снижение согласованности модели с данными. Следовательно, мы можем отдать предпочтение более экономной модели с меньшим количеством параметров, то есть модели метрической инвариантности, в которой, в отличие от конфигурационной, факторные нагрузки зафиксированы равными во всех странах. Таким образом, можно констатировать, что метрическая инвариантность измерения двух ценностных категорий «Заботы» и «Самоутверждения» достигнута во всех четырех группах русскоязычных респондентов. В то же время этого нельзя сказать о модели скалярной инвариантности – разница между индексом CFI модели метрической и скалярной инвариантности составляет 0,021, что превышает пороговое значение вдвое, а значит, наличие свободных параметров, а именно разница в константах в разных странах, вносит существенный вклад в согласие модели, следовательно, мы должны отдать предпочтение более полной модели, то есть модели метрической инвариантности. Как было замечено выше, модель скалярной инвариантности достаточно строга и часто возможно отвержение моделью скалярной инвариантности при наличии последней. Проверим, существует ли частичная скалярная инвариантность, позволив константам различаться в разных группах. Как показали модификационные индексы, наибольшее улучшение в модель привнесет снятие ограничений на равенство констант для пункта «уважение» в Эстонии, для пункта «богатство» в Латвии и пункта «успех» в России. Статистики согласия этой модели представлены в последней строчке таблицы 1. Разница CFI между моделью частичной скалярной инвариантности и метрической (именно с моделью метрической, а не скалярной инвариантности ее следует сравнивать) не превышает порогового уровня и равна 0,008, а увеличение AIC и BIC в пять раз меньше, чем при сравнении с моделью полной скалярной инвариантности.Итак, частичная скалярная инвариантность измерения ценностей «Заботы» и «Самоутверждения»была подтверждена в русскоязычных группах четырех стран.

 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В данной работе мы продемонстрировали один из нескольких способов измерения межгрупповой сравнимости – с помощью проверки равенства факторных нагрузок и констант в различных выборках.

Мы показали, что в четырех русскоязычных группахценности «Самоутверждения» и «Заботы о людях и природе» измерены на уровне частичной скалярной инвариантности, что, с небольшими оговорками, говорит о полной сравнимости этих двух ценностей в разных странах, включая сравнение средних.Три отклонения от полной скалярной инвариантности могут быть объяснены использованием различных формулировок одних и тех же ценностных портретов. Так, в России, Украине и Латвии вторая часть формулировки ценностного портрета «уважение» состоит из утверждений о важности того, чтобы «окружающие делали то, что он говорит», а в Эстонии эта формулировка усилена добавлением слова «слушались» и звучит так: «Он хочет, чтобы люди слушались его и делали так, как он им скажет» (полные формулировки приведены в Приложении 1). Следовательно, есть основания предполагать, что эстонские респонденты, обладающие одним и тем же уровнем ценности «Самоутверждения», что и респонденты из других рассматриваемых стран, могли ставить заниженные оценки из-за усиленной формулировки этого пункта. То есть одинаковый уровень латентного признака у эстонца и, скажем, россиянина, в данном случае может противоречить разным уровням оценок этого индикатора. Трудно сказать, за какую часть отсутствия инвариантности отвечают подобные методические нестыковки, но очевидно, что они вносят в нее свой вклад. Вместе с тем, для сделанного нами вывода это не представляет опасности – две категории ценностей измерены инвариантно и на достаточно высоком, скалярном, уровне.

Полученные результаты дают возможность сравнивать средние ценностей «Заботы о людях и природе» и «Самоутверждения» в группах русскоязычных из четырех стран. Предыдущие исследования не включали эти страны в исследование инвариантности измерения ценностей, и в этом смысле наше исследование внесло новую информацию. И хотя мы не можем сказать, что данные позволяют сравнивать ценности в этих четырех странах с ценностями в остальных странах Европы, теперь мы знаем, что индикаторы в достаточной мере позволяют говорить о тех же ценностях и сравнивать их и использовать в моделях для указанных четырех стран.

Методическим результатом исследования является тот факт, что даже очень близкие по своей культуре и истории группы русскоязычных демонстрируют отсутствие полной скалярной инвариантности из-за изменений в формулировках. Смысловое усиление отдельных частей ценностных портретов в анкете, буквальная замена одного-двух слов, привела в возникновению различий в оценках этих портретов, что, в свою очередь отразилось на проблемах инвариантности измерения латентных конструктов. Таким образом, исходная попытка обойти основной источник отсутствия инвариантности – перевод анкеты на другой язык – оказалась не вполне успешной из-за различий в русских версиях анкеты. В связи с этим, можно предложить Центральной Команде Европейского социального исследования координировать различные переводы на один и тот же язык в разных странах-участницах исследования.

«Недавние исследования показывают, что когда полная или частичная инвариантность не обеспечена, вполне может быть, что факторы эквиваленты» - пишет Эльдад Давидов[4, p. 43], указывая на то, что требования к инвариантности, применяемые в конфирматорном факторном анализе, слишком строги, поскольку далеки от реальности массовых опросов. Сложные статистические методы, развитие которых обусловлено развитием компьютерных технологий,в последние годы оказались доступны всем исследователям, ответы респондентов на вопросы по-прежнему достаточно произвольны и неточны. Как показала данная работа,даже перестановка слов в анкете может повлиять на ответы респондентов – можно вообразить, какая ошибка вносится при переводе анкеты на различные языки. Однако общепринятые требования к инвариантности измерения с помощью анкет на разных языках остаются очень высокими (см. например [12;13]). Именно по этой причине существует так мало конструктов, которые обладают межстрановой инвариантностью измерения. Последний факт не может не фрустрировать исследователя, что часто, в ситуации «производственной необходимости» сравнения различных групп или стран, приводит к отказу от проверки сравнимости данных. В таких случаях можно попытаться содержательно объяснить отсутствие инвариантности, или обратиться к менее строгим методам проверки инвариантности ­–многомерномушкалированию, когнитивным интервью, или байесовскомуподходу в факторном анализе.

Каждый раз, обращаясь к данным опросов, исследователь сталкивается с проблемой стандартизации – то есть допущением о том, что все респонденты одинаково понимают вопрос и варианты ответов. Всякий раз, когда у исследователя возникает подозрение, что между группами могут существовать различия в структуре латентного конструкта или в различной трактовке задаваемых вопросов, возникает необходимость в проверке сравнимости. Ичем более разнообразна выборка, тем сильнее необходимость в проверке сравнимости/инвариантности измерения латентного конструкта.Использованный метод проверки инвариантности измерения представляется важным инструментом при работе с международными данными, поскольку предоставляет информацию о возможностях сравнения латентных переменных. Критерии, распространенные для суждений об инвариантности, иногда представляются слишком строгими, поэтому метод получил развитие в области байесовского моделирования [14;38] и многоуровневых моделей [39], которые обладают более гибкими средствами обнаружения неинвариантных индикаторов и работы с ними. В заключение добавим, что, как и всякий статистический метод, МКФА сам по себе не обязательно указывает на осмысленность измеряемого конструкта, которую необходимо обосновывать как с помощью логических аргументов, анализа формулировок индикаторов и содержания латентных конструктов.

Литература

1. Adcock R., Collier D. Measurement Validity: A Shared Standard for Qualitative and Quantitative Research // American Political Science Review. 2001. Vol. 95, № 3. P.529-546.

2. Horn J.L., McArdle J.J. A Practical and Theoretical Guide to Measurement Invariance in Aging Research // Experimanetal Aging Research. Routledge, 1992. Vol. 18, № 3-4. P. 117–144.

3. Schwartz S.H. Universals in the Content and Structure of Values: Theoretical Advances and 20 Countries // Advances in Experimеntal Social Psychology. Vol. 25 / ed. M. Zanna. New York: Academic Press, 1992. P. 1–62.

4. Davidov E. A Cross-Country And Cross-Time Comparison Of The Human Values Measurements With The Second Round Of The European Social Survey // Survey Research Methods. 2008. Vol. 2, № 1. P. 33–46.

5. Thurstone L.L. Multiple-Factor Analysis. Chicago: University of Chicago Press, 1947. P. 535.

6. Byrne B., Shavelson R., Muthén B. Testing for the Equivalence of Factor Covariance and Mean Structures: The Issue of Partial Measurement in Variance // Psychological Bulletin. 1989. Vol. 105, № 3. P. 456–466.

7. Meredith W. Measurement Invariance, Factor Analysis and Factorial Invariance // Psychometrika. 1993. Vol. 58, № 4. P. 525–543.

8. Vandenberg R.J., Lance C.E. A Review and Synthesis of the Measurement Invariance Literature: Suggestions, Practices, and Recommendations for Organizational Research // Organizational Methods Research. 2000. Vol. 3, № 1. P. 4–70.

9. КрупенковаН.В. Социологическоеизмерение: становлениемоделейслатентнымипеременными // Социология:4М, 2008. № 26; 27.

10. Девятко И.Ф. Диагностическая процедура в социологии: очерк истории и теории. М.: Наука, 1993.

11. Davidov E., Meuleman B., Cieciuch J., Schmidt P. Measurement Equivalence in Cross-National Research // Public Opnion Quarterly, впечати.

12. Steenkamp J., Baumgartner H. Assessing Measurement Invariance in Cross-National Consumer Research // Journal of Consumer Research 1998. Vol. 25, № 1. P. 78–107.

13. Milfont T., Fischer R. Testing Measurement Invariance across Groups: Applications in Cross-Cultural Research // Intenational Journal of Psychological Research. 2010. Vol. 3, № 1. P. 111–121.

14. Muthén B., Asparouhov T. BSEM Measurement Invariance Analysis. Mplus Web Notes: No. 17. 2013. URL: http://www.statmodel.com/examples/webnotes/webnote17.pdf

15. Bilsky W., Janik M., Schwartz S.H. The Structural Organization of Human Values-Evidence from Three Rounds of the European Social Survey (ESS) // Journal of Cross-Cultural Psychology. 2010. Vol. 42, № 5. P. 759–776.

16. Diamantopoulos A., Papadopoulos N. Assessing the Cross-National Invariance of Formative Measures: Guidelines for International Business Researchers // Journal of International Business Studies. Nature Publishing Group, 2009. Vol. 41, № 2. P. 360–370.

17. Fitzgerald R., Widdop S., Gray M., Collins D. Testing for Equivalence Using Cross-National Cognitive Interviewing. Centre for Comparative Social Surveys Working Papers. 2009. URL: http://www.city.ac.uk/sociology/ccss/publications.html

18. Schwartz S., Bilsky W. Toward a Universal Psychological Structure of Human Values. // Journal of Personality and Social Psychology. 1987. Vol. 53, № 3. P. 550–562.

19. Schwartz S.H. et al. Refining the Theory of Basic Individual Values // Journal of Personality and Social Psychology. 2012. Vol. 103, № 4. P. 663–688.

20. Schwartz S.H.,Melech G., Lehmann A., Burgess S., Harris M., Owens V.Extending The Cross-Cultural Validity Of The Theory Of Basic Human Values With A Different Method Of Measurement // Journal of Cross-Cultural Psychology. 2001. Vol. 32, № 5. P. 519–542.

21. Schwartz S. A Proposal for Measuring Value Orientations Across Nations // URL: http://www.europeansocialsurvey.org/docs/methodology/core_ess_questionnaire/ESS_core_questionnaire_human_values.pdf 2003. P. 259–319.

22. Davidov E., Schmidt P., Schwartz S.H. Bringing Values Back In: The Adequacy of the European Social Survey to Measure Values in 20 Countries // Public Opinion Quarterly. 2008. Vol. 72, № 3. P. 420–445.

23. Davidov E., Schmidt P. Are Values in the Benelux Countries Comparable? Testing for Equivalence with the European Social Survey 2004-5 // Measuering meaningful data in Social Research / ed. G.Loosveldt M.S. and B.C. Leuven: Acco, 2008. P. 373–386.

24. Davidov E., Dülmer H., Schlüter E., Schmidt P., Meuleman B. Using a Multilevel Structural Equation Modeling Approach to Explain Cross-Cultural Measurement Noninvariance // Journal of Cross-Cultural Psychology. 2012. Vol. 43, № 4. P. 558–575.

25. Knoppen D., Saris W.E. Do We Have to Combine Values in the Schwartz’ Human Values Scale? A Comment on the Davidov Studies // Survey Research Methods. 2009. Vol. 3, № 2. P. 91–103.

26. Saris W., Knoppen D., Schwartz S.H. Operationalizing the Theory of Human Values: Balancing Homogeneity of of Reflective Items and Theoretical Coverage // Survey Research Methods. 2013. Vol. 7, № 1. P. 29–44.

27. Harzing A.-W. Does Language Influence Response Styles? A Test of the Cultural Accommodation Hypothesis in Fourteen Countries // Ongoing Themes in Psycholy of Culture. (Online Edition) / Ed. Setiadi B.N. et al. Melbourne, FL: International Association for Cross-Cultural Psychology, 2004.

28. Jowell R., Roberts C., Fitzgerald R., Eva G. Measuring Attitudes Cross-nationally: Lessons from the European Social Survey. SAGE, 2007.

29. Welkenhuysen-Gybels J., Billiet J., Cambré B. Adjustment for Acquiescence in the Assessment of the Construct Equivalence of Likert-Type Score Items // Journal of Cross-Cultural Psychology. 2003. Vol. 34, №6. P. 702-722.

30. Van Herk H., Poortinga Y.H., Verhallen T.M.M. Response Styles in Rating Scales: Evidence of Method Bias in Data From Six EU Countries // Journal of Cross-Cultural Psychology. 2004. Vol. 35, № 3. P. 346–360.

31. Baumgartner H., Steenkamp J.-B.E.M. Response Styles in Marketing Research: A Cross-National Investigation // Journal of Marketing Research. 2001. Vol. 38, № 2. P. 143–156.

32. Johnson T. The Relation Between Culture and Response Styles: Evidence From 19 Countries // Journal of Cross-Cultural Psychology. 2005. Vol. 36, № 2. P. 264–277.

33. Smith P.B. Communication Styles as Dimensions of National Culture // Journal of Cross-Cultural Psychology. 2011. Vol. 42, № 2. P. 216–233.

34. Wothke W. Nonpositive Definite Matrices in Structural Modeling // Testing Structural Equation Models. / ed. Bollen K., Long J.S. Newbury Park, CA: SAGE, 1993. P. 256–293.

35. Muthen L., Muthen B. Mplus. User’s Guide. Muthen & Muthen, 2013.

36. Brown T. Confirmatory Factor Analysis for Applied Research. The Guilford Press, 2006.

37. Cheung G., Rensvold R. Evaluating Goodness-of-Fit Indexes for Testing Measurement Invariance // Structural Equation Modeling. 2002. Vol. 9, № 2. P. 233–255.

38. van de Schoot R., Tummers L., Lugtig P., Kluytmans A., Hox J., Muthén B. Choosing between Scylla and Charybdis? A Comparison of Scalar, Partial and the Novel Possibility of Approximate Measurement Invariance. // Frontiers in Psychology.2013, No. 4. P. 1–15.

39. Asparouhov T. and Muthén B. Multiple-group Factor Analysis Alignment. Mplus Web Notes: No. 18. 2013. URL: http://statmodel.com/examples/webnotes/webnote18.pdf

Приложение 1. Формулировки ценностных портретов в русскоязычных анкетах четырех стран (версия для мужчин)

	Оригинал	Россия	Латвия	Эстония	Украина
«Самоутверждение»
богатство	It is important to him to be rich. He wants to have a lot of money and expensive things.	Для него важно быть богатым. Он хочет, чтобы у него было много денег и дорогих вещей	Ему важно быть богатым. Он хочет иметь много денег и дорогие вещи.	Для него важно быть богатым. Он хочет, чтобы у него было много денег и дорогих вещей.	Для него важно быть богатым. Он хочет иметь много денег и дорогие вещи
способности	It's important to him to show his abilities. He wants people to admire what he does.	Для него важно показать свои способности. Он хочет, чтобы люди восхищались тем, что он делает	Ему важно показывать свои способности. Он желает, чтобы люди восхищались тем, что он делает.	Для него очень важно показать свои способности. Он хочет, чтобы люди восхищались тем, что он делает.	Для него важно демонстрировать всем, какой он способный. Он хочет, чтобы люди восхищались тем, что он делает
успех	Being very successful is important to him. He hopes people will recognise his achievements.	Для него важно быть очень успешным. Он надеется, что люди признают его достижения	Ему важно быть успешным. Он надеется, что люди оценят его достижения.	Для него очень важно быть успешным. Он надеется, что люди оценят его достижения.	Для него очень важно быть успешным. Он надеется, что люди признают его достижения
уважение	It is important to him to get respect from others. He wants people to do what he says.	Для него важно, чтобы его уважали. Он хочет, чтобы люди делали так, как он скажет	Ему важно, чтобы другие его уважали. Он хочет, чтобы люди делали то, что он скажет.	Для него важно быть уважаемым человеком. Он хочет, чтобы люди слушались его и делали так, как он им скажет.	Для него важно быть уважаемым человеком. Он хочет, чтобы люди делали то, что он говорит
«Забота о людях и природе»
равенство	He thinks it is important that every person in the world should be treated equally. He believes everyone should have equal opportunities in life.	Для него важно, чтобы с каждым человеком в мире обращались одинаково. Он убежден, что у всех должны быть равные возможности в жизни	Он считает важным, чтобы к каждому человеку на Земле относились одинаково. Он уверен, что у всех должны быть равные возможности в жизни.	Он считает, что очень важно, чтобы с каждым человеком в мире обращались одинаково. Он верит, что у всех должны быть равные возможности в жизни.	Для него очень важно, чтобы в обращении с людьми во всем мире соблюдалось равенство. Он убежден, что у всех должны быть равные возможности в жизни
понимание	It is important to him to listen to people who are different from him. Even when he disagrees with them, he still wants to understand them.	Для него важно выслушивать мнение других, отличающихся от него людей. Даже когда он с ними не согласен, он все равно хочет понять их точку зрения	Ему важно прислушиваться к людям, которые на него не похожи, отличны от него самого. Даже если он с ними не согласен, то все равно хочет их понять.	Он считает важным выслушивать мнение людей, которые отличаются от него. Даже когда он с ними не согласен, он все же хочет понять их точку зрения.	Он считает важным выслушивать мнения людей, которые от него отличаются. Даже если он не согласен с ними, он все равно хочет понять их точку зрения
помогать окружающим	It's very important to him to help the people around him. He wants to care for their well-being.	Для него очень важно помогать окружающим людям. Ему хочется заботиться об их благополучии	Ему очень важно помогать окружающим людям. Он хочет заботиться об их благополучии.	Для него очень важно помогать окружающим людям. Он хочет заботиться об их благополучии.	Для него очень важно помогать окружающим людям. Ему хочется заботиться об их благополучии
друзья	It is important to him to be loyal to his friends. He wants to devote himself to people close to him.	Для него важно быть верным своим друзьям. Он хотел бы посвятить себя близким людям	Ему важно быть преданным своим друзьям. Он желает отдавать себя целиком, посвящать себя близким людям.	Для него очень важна верность своим друзьям. Он хотела бы посвятить себя близким людям.	Для него важно быть верным своим друзьям. Он хочет посвятить себя близким людям
природа	He strongly believes that people should care for nature. Looking after the environment is important to him.	Он твердо верит, что люди должны беречь природу. Для него важно заботиться об окружающей среде	Он полностью уверен в том, что люди должны заботиться о природе. Для него важно заботиться об окружающей среде.	Он твердо верит, что люди должны беречь природу. Заботиться о природе очень важно для него.	Он твердо убежден, что люди должны беречь природу. Для него важно заботиться об окружающей среде

 

Приложение 2. Код для программы Mplus 7.11, предназначенный для проверки частичной скалярной инвариантности с включением методического фактора.По сравнению с полной скалярной инвариантностью, снято ограничение на равенство констант для пункта «уважение» в Эстонии, для пункта «богатство» в Латвии и пункта «успех» в России.

 

DATA:

FILE IS RussianSpeaking.dat;

LISTWISE = OFF;

VARIABLE:

NAMES ARE v1-v11 country;

USEVARIABLES ARE ALL;

MISSING ARE all (99);

GROUPING IS country (1=EE 2 = LV 3 = RU 4 = UA);

ANALYSIS:

MODEL is SCALAR;

MODEL:

ACPO by v1-v6*;

BEUN by v7-v11*;

BEUN by v2*-1;

METHOD@1ACPO@1BEUN@1;

METHOD by v1-v11* (methd#);

METHOD with ACPO@0 BEUN@0;

MODEL EE:

[v3*];

[METHOD@0];

MODEL LV:

[v2*];

[[email protected]];

MODEL RU:

[V1*];

[[email protected]];

MODEL UA:

[[email protected]];

 

[1] Исследование осуществлено в рамках Программы фундаментальных исследований Национального Исследовательского Университета Высшая Школа Экономики.

[2] Наряду с термином «инвариантность» измерения часто используется и его полный синоним – «эквивалентность» измерения.

[3] Статистики согласия 7-факторной модели с данными в различных группах оказались неудовлетворительными, например, CFIколебался от 0,354 в Украине до 0,653 в Эстонии, но ни в одной из стран не достиг рекомендованного значения 0,900. Остальные статистики согласия также не достигли рекомендованных значений.