Page 85 - Maša Vidmar, Vedenjske težave in učna uspešnost. Ljubljana: Pedagoški inštitut, 2017. Digitalna knjižnica, Dissertationes, 30
P. 85
r e z u ltat i
da so testirane omejitve pomembno zmanjšale prileganje modela (Wida-
man in Thompson 2003); v tem primeru smo preverili, ali obstaja vsaj del-
na vzdolžna invarianca merjenja, in sicer tako, da smo testirali vsako ome-
jitev posebej in če ta ni poslabšala prileganja modela (kot smo ga izmerili s
Δχ2(df)), smo omejitev vključili v končni model (Tabachnick in Fidell 2007).
Iz tabele 4 je razvidno, da so končne KFA za vse konstrukte z več kot
tremi označevalci po manjših modifikacijah (npr. dovoljene korelacije med
označevalci, odstranitev enega označevalca) in vzdolžno invarianco (kjer
smo konstrukt merili dvakrat z istimi označevalci) pokazale vsaj zadovo-
ljivo prileganje za vse tri indekse (CFI, RMSEA in SRMR). Izjema je kon-
strukt učne uspešnosti, pri katerem sta zadovoljivo prileganje pokazala le
dva indeksa. χ2 je bil pri polovici KFA statistično pomemben, kar lahko
kaže na slabo prileganja modela; vendar, kot smo navedli zgoraj, je χ2 test
odvisen tudi od velikosti vzorca (pri velikih vzorcih lahko neupravičeno
pokaže slabo prileganje), zato je potrebno upoštevati tudi druge indekse
prileganja.V vseh KFA so bile pomembne nasičenosti vseh označevalcev
(vsaj na ravni tveganja p < 0,05). Za latentne konstrukte, ki smo jih merili
dvakrat z istimi označevalci, smo ugotovili vsaj delno invarianco merjenja.
V nadaljevanju podrobneje opisujemo rezultate posameznih KFA.
Vedenjske težave in učna uspešnost
KFA smo izvedli ločeno za vedenje ponotranjenja, vedenje pozunanjenja
in učno uspešnost. Ker smo te konstrukte merili v M2 in M4, smo v vsako
od KFA vključili obe merjenji ter ustrezne označevalce. Označevalci kon-
struktov so navedeni v hipotezi 1, tu jih zaradi lažjega sledenja besedilu na-
vajamo ponovno, in sicer smo uporabili naslednje označevalce: (1) za vede-
nje ponotranjenja: potrtost, anksioznost, osamljenost in odvisnost, (2) za
vedenje pozunanjenja: jeza, agresivnost, egoizem in nasprotovanje ter (3) za
učno uspešnost: dosežki pri slovenščini, matematiki in spoznavanju oko-
lja v prvem in drugem razredu. V prvotne modele smo na podlagi modi-
fikacijskih indeksov, ki jih izpiše Mplus 5.2 (2009), dodali nekatere korela-
cije med variancami napake merjenja označevalcev oziroma med reziduali
(Cole, Ciesla in Steiger 2007)9. Vedno smo dodajali le vzdolžne korelaci-
je med istima označevalcema (npr. med jezo v M2 in M4). Poleg tega smo
preverjali tudi vzdolžno invarianco nasičenosti oba vidika vedenjskih te-
žav (ne pa tudi za učno uspešnost); popolno vzdolžno invarianco smo naš-
9 V nadaljevanju zaradi poenostavitve uporabljamo izraz korelacije med označevalci
ali korelirane napake merjenja.
85
da so testirane omejitve pomembno zmanjšale prileganje modela (Wida-
man in Thompson 2003); v tem primeru smo preverili, ali obstaja vsaj del-
na vzdolžna invarianca merjenja, in sicer tako, da smo testirali vsako ome-
jitev posebej in če ta ni poslabšala prileganja modela (kot smo ga izmerili s
Δχ2(df)), smo omejitev vključili v končni model (Tabachnick in Fidell 2007).
Iz tabele 4 je razvidno, da so končne KFA za vse konstrukte z več kot
tremi označevalci po manjših modifikacijah (npr. dovoljene korelacije med
označevalci, odstranitev enega označevalca) in vzdolžno invarianco (kjer
smo konstrukt merili dvakrat z istimi označevalci) pokazale vsaj zadovo-
ljivo prileganje za vse tri indekse (CFI, RMSEA in SRMR). Izjema je kon-
strukt učne uspešnosti, pri katerem sta zadovoljivo prileganje pokazala le
dva indeksa. χ2 je bil pri polovici KFA statistično pomemben, kar lahko
kaže na slabo prileganja modela; vendar, kot smo navedli zgoraj, je χ2 test
odvisen tudi od velikosti vzorca (pri velikih vzorcih lahko neupravičeno
pokaže slabo prileganje), zato je potrebno upoštevati tudi druge indekse
prileganja.V vseh KFA so bile pomembne nasičenosti vseh označevalcev
(vsaj na ravni tveganja p < 0,05). Za latentne konstrukte, ki smo jih merili
dvakrat z istimi označevalci, smo ugotovili vsaj delno invarianco merjenja.
V nadaljevanju podrobneje opisujemo rezultate posameznih KFA.
Vedenjske težave in učna uspešnost
KFA smo izvedli ločeno za vedenje ponotranjenja, vedenje pozunanjenja
in učno uspešnost. Ker smo te konstrukte merili v M2 in M4, smo v vsako
od KFA vključili obe merjenji ter ustrezne označevalce. Označevalci kon-
struktov so navedeni v hipotezi 1, tu jih zaradi lažjega sledenja besedilu na-
vajamo ponovno, in sicer smo uporabili naslednje označevalce: (1) za vede-
nje ponotranjenja: potrtost, anksioznost, osamljenost in odvisnost, (2) za
vedenje pozunanjenja: jeza, agresivnost, egoizem in nasprotovanje ter (3) za
učno uspešnost: dosežki pri slovenščini, matematiki in spoznavanju oko-
lja v prvem in drugem razredu. V prvotne modele smo na podlagi modi-
fikacijskih indeksov, ki jih izpiše Mplus 5.2 (2009), dodali nekatere korela-
cije med variancami napake merjenja označevalcev oziroma med reziduali
(Cole, Ciesla in Steiger 2007)9. Vedno smo dodajali le vzdolžne korelaci-
je med istima označevalcema (npr. med jezo v M2 in M4). Poleg tega smo
preverjali tudi vzdolžno invarianco nasičenosti oba vidika vedenjskih te-
žav (ne pa tudi za učno uspešnost); popolno vzdolžno invarianco smo naš-
9 V nadaljevanju zaradi poenostavitve uporabljamo izraz korelacije med označevalci
ali korelirane napake merjenja.
85
