[論文レビュー] Constructed measures and causal inference: towards a new model of measurement for psychosocial constructs

Tyler J. VanderWeele|arXiv (Cornell University)|Jul 1, 2020

Cognitive and psychological constructs research被引用数 61

ひとこと要約

本論文は、反映型および形成型測定モデルがしばしば心理社会的構成概念を誤指定することを主張し、構成された測定値とアウトカムとの関連に対する因果解釈を提案し、心理社会的構成概念の新しい測定モデルを概説する。

ABSTRACT

Psychosocial constructs can only be assessed indirectly, and measures are typically formed by a combination of indicators that are thought to relate to the construct. Reflective and formative measurement models offer different conceptualizations of the relation between the indicators and what is sometimes conceived of as a univariate latent variable supposed to correspond in some way to the construct. It is argued that the empirical implications of reflective and formative models will often be violated by data since the causally relevant constituents will generally be multivariate, not univariate. These empirical implications can be formally tested but factor analysis is not adequate to do so. It is argued that formative models misconstrue the relationship between the constructed measures and the underlying reality by which causal processes operate, but that reflective models misconstrue the nature of the underlying reality itself by typically presuming that the constituents of it that are causally efficacious are unidimensional. The ensuing problems arising from these misconstruals are discussed. A causal interpretation is proposed of associations between constructed measures and various outcomes that is applicable to both reflective and formative models and is applicable even if the usual assumptions of these models are violated. An outline for a new model of the process of measure construction is put forward. Discussion is given to the practical implications of these observations and proposals for the provision of definitions, the selection of items, item-by-item analyses, the construction of measures, and the interpretation of the associations of these measures with subsequent outcomes.

研究の動機と目的

• 反映型および形成型測定モデルが心理社会的構成概念をどのように表現するかを問い直す。
• 因果的に関連する成分は単変量ではなく多変量であると主張する。
• 構成された測定値とアウトカムとの関連に対する因果的解釈を提案する。
• 測定構築プロセスの新しいモデルを概説し、実務的含意を論じる。

提案手法

• 反映型および形成型測定モデルとそれらの実証的含意を批判的に比較する。
• データが多変量で因果的に関連する成分を反映するときに実証的含意が破られると主張する。
• 構成された測定値とアウトカムの関連に対する因果的解釈の枠組みを提案し、モデルの違反を取り扱う。
• 測定構築の新しいプロセスベースのモデルを概説する。
• 項目選択、項目ごとの分析、および測定とアウトカムの関連の解釈について論じる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 心理社会的構成概念に対する反映型および形成型測定モデルの限界は何か。
• RQ2 標準モデル仮定の潜在的な違反がある場合、構成された測定値とアウトカムの関連をどう解釈すべきか。
• RQ3 反映型および形成型モデルの両方に因果的解釈を適用できるか。
• RQ4 心理社会的構成概念の測定構築の新しいモデルはどのようなものになるか。

主な発見

• 反映型および形成型モデルは、因果的に関連する成分が通常多変量であるため、基礎となる現実をしばしば誤って表現する。
• 形式的な検定は実証的含意を評価できるが、標準的な因子分析だけではこの目的を満たさない。
• 構成された測定値とアウトカムの関連に対する因果的解釈は、通常のモデル仮定が破られていても適用できる。
• 定義の指針、項目選択、およびアウトカムとの関連の解釈を導くための測定過程の新しいモデルを提案する。