خرید و دانلود نسخه کامل Assessing Measurement Invariance for Applied Research

آنتونی رابینز میگه : من در 40 سالگی به جایی رسیدم که برای رسیدن بهش 82 سال زمان لازمه و این رو مدیون کتاب خواندن زیاد هستم.

فارسی:

کتاب «ارزیابی ناوری‌پذیری اندازه‌گیری در پژوهش‌های کاربردی» یک منبع تخصصی برای پژوهشگرانی است که در زمینه تحلیل داده‌های روان‌سنجی، علوم اجتماعی، آموزشی و رفتاری فعالیت می‌کنند. در این کتاب به‌صورت دقیق و گام‌به‌گام توضیح داده می‌شود که چگونه می‌توان اطمینان حاصل کرد که یک ابزار اندازه‌گیری (مثلاً پرسشنامه یا آزمون) در گروه‌های مختلف (مانند جنسیت، فرهنگ، سن یا زبان) به‌طور یکسان عمل می‌کند.

یکی از مفاهیم کلیدی در این کتاب، ناوری‌پذیری اندازه‌گیری (Measurement Invariance) است که تعیین می‌کند آیا ساختار مفهومی آزمون در گروه‌های مختلف بدون سوگیری حفظ می‌شود یا خیر. نویسنده با استفاده از مدل‌های معادلات ساختاری (SEM) و تحلیل عاملی تأییدی (CFA)، روش‌های ارزیابی این ناوری‌پذیری را شرح می‌دهد و مثال‌های کاربردی ارائه می‌دهد.

این کتاب به‌ویژه برای دانشجویان تحصیلات تکمیلی، اساتید دانشگاه، روان‌سنج‌ها، و پژوهشگران بین‌فرهنگی و بین‌المللی مفید است، زیرا به آن‌ها کمک می‌کند تا ابزارهای پژوهشی‌شان را معتبرتر، قابل اتکاتر و بی‌طرف‌تر سازند.

English:

“Assessing Measurement Invariance for Applied Research” is a specialized guide for researchers in psychometrics, social sciences, education, and behavioral studies. The book provides a thorough and practical approach to understanding whether a measurement instrument functions equivalently across different groups, such as gender, cultural backgrounds, age groups, or language populations.

The core concept of the book is Measurement Invariance, which evaluates whether the same construct is being measured in the same way across diverse groups. The author introduces various statistical techniques—especially confirmatory factor analysis (CFA) and structural equation modeling (SEM)—to test for configural, metric, scalar, and strict invariance.

With step-by-step explanations, examples, and interpretations of output, this book is an essential resource for applied researchers seeking to ensure fairness, validity, and reliability in cross-group comparisons. It helps bridge the gap between statistical theory and applied analysis, making it accessible even for those with limited background in advanced statistics.

This volume is especially valuable for graduate students, academic researchers, psychometricians, and professionals involved in cross-cultural or international assessment development.