[논문 리뷰] Constructed measures and causal inference: towards a new model of measurement for psychosocial constructs

Tyler J. VanderWeele|arXiv (Cornell University)|2020. 07. 01.

Cognitive and psychological constructs research인용 수 61

한 줄 요약

이 논문은 반영적(reflective)이고 형성적(formative) 측정 모델이 심리사회적 구성 개념을 종종 잘못 정의한다고 주장하고; 구성된 측정치와 결과 간의 연관성에 대해 인과적 해석을 제시하며 심리사회적 구성 개념에 대한 새로운 측정 모델을 제시한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 반영적 및 형성적 측정 모델이 심리사회적 구성 개념을 어떻게 표현하는지 의문을 제기한다.
• 인과적으로 관련된 구성 요소는 단일변수가 아니라 다변적(multivariate)이라는 점을 주장한다.
• 구성된 측정치와 결과 간의 연관성에 대한 인과적 해석을 제시한다.
• 측정 구성의 과정에 대한 새로운 모델을 개요하고 실용적 시사점을 논의한다.

제안 방법

• 반영적 및 형성적 측정 모델과 그 경험적 함의를 비판적으로 비교한다.
• 데이터가 다변적이고 인과적으로 관련된 구성 요소를 반영할 때 경험적 함의가 위배된다고 주장한다.
• 구성된 측정치와 결과 간의 연관성에 대한 인과적 해석 프레임워크를 제시하여 모델 위배를 수용한다.
• 측정 구성의 프로세스 기반 새로운 모델을 개요한다.
• 항목 선택, 항목별 분석, 그리고 측정-결과 연관의 해석을 논의한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 심리사회적 구성에 대한 반영적 및 형성적 측정 모델의 한계는 무엇인가?
• RQ2 표준 모델 가정의 잠재적 위반 하에서 구성된 측정치와 결과 간의 연관성을 어떻게 해석해야 하는가?
• RQ3 인과 해석을 반영적 모델뿐 아니라 형성적 모델에도 적용할 수 있는가?
• RQ4 심리사회적 구성에 대한 측정 구성의 새로운 모델은 어떤 모습을 갖출 것인가?

주요 결과

• 반영적 및 형성적 모델은 인과적으로 관련된 구성 요소가 일반적으로 다변적이기 때문에 근본 현실을 종종 잘못 나타낸다.
• 정식 검정은 경험적 함의를 평가할 수 있지만 표준 요인 분석은 이 목적에 충분하지 않다.
• 구성된 측정치와 결과 간의 연관성에 대한 인과적 해석은 일반적인 모델 가정이 위반될 때에도 적용될 수 있다.
• 결과와의 연관 해석 및 정의, 항목 선택을 안내하기 위한 측정 프로세스의 새로운 모델이 제안된다.