Sense of belonging is theorized to be a fundamental human need and has been shown to have important implications in many domains of life, including academic achievement. The Sense of Social Fit scale (SSF; Walton & Cohen, 2007) is widely used to assess college belongingness, particularly to study differences in academic experiences along lines of gender and race. Despite its wide use, the instrument's latent factor structure and measurement invariance properties have not been reported in the published literature to date. Consequently, researchers regularly use subsets of the SSF's items without psychometric justification. Here, we explore and validate the SSF's factor structure and other psychometric properties, and we provide recommendations about how to score the measure. A one-factor model in Study 1 showed poor fit, and exploratory factor analyses extracted a four-factor solution. Study 2's confirmatory factor analyses demonstrated superior fit of a bifactor model with four specific factors (from Study 1) and one general factor. Ancillary analyses supported a total scale scoring method for the SSF and did not support computing raw subscale scores. We also tested the bifactor model's measurement invariance across gender and race, compared latent mean scores between groups, and established the model's criterion and concurrent validity. We discuss implications and suggestions for future research. (PsycInfo Database Record (c) 2023 APA, all rights reserved).

中文翻译：

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衡量大学归属感：社会适应感量表的结构和测量。

理论上，归属感是人类的一项基本需求，并且已被证明在生活的许多领域（包括学术成就）具有重要影响。社会适应感量表（SSF；Walton & Cohen，2007）被广泛用于评估大学归属感，特别是研究性别和种族方面学术经历的差异。尽管其用途广泛，但迄今为止已发表的文献中尚未报道该仪器的潜在因子结构和测量不变性特性。因此，研究人员经常在没有心理测量依据的情况下使用 SSF 项目的子集。在这里，我们探索并验证了 SSF 的因素结构和其他心理测量属性，并提供了有关如何对测量进行评分的建议。研究 1 中的单因素模型显示拟合效果不佳，探索性因素分析提取了四因素解决方案。研究 2 的验证性因素分析表明，具有四个特定因素（来自研究 1）和一个一般因素的双因素模型具有优异的拟合效果。辅助分析支持 SSF 的总量表评分方法，但不支持计算原始子量表分数。我们还测试了双因素模型在性别和种族上的测量不变性，比较了各组之间的潜在平均分数，并建立了模型的标准和并发有效性。我们讨论对未来研究的影响和建议。（PsycInfo 数据库记录 (c) 2023 APA，保留所有权利）。研究 2 的验证性因素分析表明，具有四个特定因素（来自研究 1）和一个一般因素的双因素模型具有优异的拟合效果。辅助分析支持 SSF 的总量表评分方法，但不支持计算原始子量表分数。我们还测试了双因素模型在性别和种族上的测量不变性，比较了各组之间的潜在平均分数，并建立了模型的标准和并发有效性。我们讨论对未来研究的影响和建议。（PsycInfo 数据库记录 (c) 2023 APA，保留所有权利）。研究 2 的验证性因素分析表明，具有四个特定因素（来自研究 1）和一个一般因素的双因素模型具有优异的拟合效果。辅助分析支持 SSF 的总量表评分方法，但不支持计算原始子量表分数。我们还测试了双因素模型在性别和种族上的测量不变性，比较了各组之间的潜在平均分数，并建立了模型的标准和并发有效性。我们讨论对未来研究的影响和建议。（PsycInfo 数据库记录 (c) 2023 APA，保留所有权利）。并建立了模型的判据和同时效度。我们讨论对未来研究的影响和建议。（PsycInfo 数据库记录 (c) 2023 APA，保留所有权利）。并建立了模型的判据和同时效度。我们讨论对未来研究的影响和建议。（PsycInfo 数据库记录 (c) 2023 APA，保留所有权利）。