2010/11/30心理計量特性之概念與驗證報告主題

Jenny和姿誼這週要報告的主題是Ceiling/ Floor Effect, Content Validity & ICC (intraclass correlation coefficient)。
敬請期待 :)

希望我這次可以把ICC的應用講得更清楚一些......

[統計諮詢]效度之驗證方法

諮詢主題	效度之驗證方法	預計諮詢時數	1小時
欲澄清的問題	對此主題的已知概念	對此主題的未知概念
	MTMM為一種可以同時判斷收斂效度和發散效度的研究設計。但因為必須找到很多個測量同樣特質的工具/方法，逐一施測再比較結果，因此不易實行。然而，如果能得到MTMM矩陣，便可得知量表的信度係數、收斂效度、發散效度、以及施測方法是否有偏誤。	1.如何由MTMM矩陣看出方法偏誤？
	效標效度為檢驗量表與公認的效標（測量同一特質的量表/診斷）的測量結果相關的指標。效標效度高，表示量表可能確實再測量所欲研究的特質。 ≧0.75為良好效標效度的基本標準。	2.若效標效度過高(>0.91)，可能造成量表與效標的題目相似度過高或重複，不知效標效度是否有可接受的上限？或是應該如何避免題目過於類似的情形？
	效標參照的量表是指測量結果有一絕對的判斷標準，而非透過與他人比較來判定。常模參照的量表是指測量結果與具有代表性的常模對照，以瞭解個案在常模中的排名。	3.如果量表可同時具備效標參照與常模參照的特質，適用性會更廣。請問：如果要發展具備兩種特質的量表，需符合哪些條件？

統計諮詢記錄表-ICC的6種形式

諮詢時間	2010/11/29 19:30-21:30	諮詢時數	2小時
諮詢主題	ICC的6種形式
諮詢內容彙整	對此主題的未知概念	諮詢後釐清的概念
	1.ICC如何清楚區別6種形式的使用情境？	Model的部分： ICC的3個models最常用的是model 2和3，因為model 1需要找很多施測者，在現實情境中並不常發生。因此，model的部分只要區別施測者是隨機或固定，就可以決定model 2 or 3。 Formats的部分： 單一評分表示：只要得到單一個數字就可以當作指標。平均評分表示：不適合以單一個測量結果代表我們有興趣的結果/族群，因此會以測量結果的平均來降低誤差。例如：測量三次血壓取平均。
	2.如何區別ICC和ANOVA的思維？（因為我能舉出來的例子都很像ANOVA，而不像ICC）	ICC雖然運算的概念與ANOVA相同，但使用上以信度為主，因此應以施測者間信度、內部一致性、複本信度來找例子，會比較貼切。
心得或建議	雖然整理出來東西很少，但其實是花很多時間理解。此外，目前我遇到最大的困難是：醫學相關期刊的研究多半只採用一種ICC的形式（而且那種還非常普遍），因此不知道要怎麼找到比較各個形式的差別、用途的文獻。

[統計諮詢]ICC的6種形式

諮詢主題	ICC的6種形式	預計諮詢時數	1.5小時
欲澄清的問題	對此主題的已知概念	對此主題的未知概念
	ICC為適用於連續量尺的信度指標，可用來檢驗施測者間的評分一致性。 ICC有3 models(one-way random, two-way random, two-way mixed )* 2 formats(single or average rating)。可是研究目的選擇適當的模式。又，同一筆數據選用不同模式，計算出來的ICC值會不一樣。	1.ICC如何清楚區別6種形式的使用情境？ 2.如何區別ICC和ANOVA的思維？（因為我能舉出來的例子都很像ANOVA，而不像ICC）

統計諮詢記錄表-ICC的計算、模式的選擇、EFA的斜交轉軸、CFA的作法

諮詢時間	2010/11/26 15:00-16:30	諮詢時數	1.5小時
諮詢主題	ICC的計算、各模式的選擇、追加（EFA和CFA的作法）
諮詢內容彙整	對此主題的未知概念	諮詢後釐清的概念
	1.ICC與ANOVA的關係	ICC和ANOVA在拆解觀察值與期望值的計算方式一樣，因此在計算ICC時會用ANOVA的概念計算。但是，ICC主要是用來計算信度，因此在研究設計上，沒有ANOVA那麼複雜。 而ICC的模式（fixed/random）可以以ANOVA的觀念理解，但其實比較單純：只要考慮研究目的想驗證的信度是誰跟誰比較。Model 1因為評分者為隨機選取、且每個個案的評分者都不同，因此在醫學領域少見。Model 2個案和評分者都是隨機取得，因此推論性較大。Model 3的施測者是固定的，因此結果只能判斷施測者間的一致性，推論性較低。
	2.比較兩組的差異，為什麼不能只選用t-test？是因為要比較的變項超過兩個嗎？	由於ICC的觀察值是（舉modle 1為例），因此要比較兩個觀察值的時候，並不是真正兩兩比較。所以不適合用t-test。
	3.追加的問題 3-1 未知：FFA的斜交轉軸的意義 已知：EFA可以簡化資料，以因素模型來說明資料的變異量。	使用轉軸的目的是為了使因素結果傾向於簡單因素結構，讓因素結構可以解釋大部分的資料。而原本的直交座標的意涵為：兩個因素之間沒有相關。但是，我們所測量的構念既然是由兩個因素組成，兩個因素就不太可能沒有相關。所以，會採用斜交轉軸。 兩個因素之間的相關係數，就代表座標軸的夾角。相關係數越大，兩軸所夾角度就會越小。
	3-2 未知：CFA的作法 已知：CFA的結果可驗證建構效度（檢驗資料是否符合預計的模型）	CFA的作法為：透過文獻回顧，找出幾個較佳的因素模型，再看看實驗蒐集到的數據是否能用這些模型解釋。
心得或建議	自己在準備的資料不夠充分的時候，不容易問出具體的問題/答案，也會使回答的人很難回答。

統計諮詢規則

1. 請於諮詢48小時之前，將問題、目前所知/未知等 post 於此部落格。
2. 諮詢後48小時內，將諮詢結果/意見，post 於此部落格。
3. 請自行跟李宴約時間，建議固定時段，就跟排課表一般。
4. 請善用資源，務必事先準備與事後彙整，再請李宴於下次諮詢時，確認最後彙整內容。
5. 諮詢後，若未將諮詢結果/意見，post 於此部落格，請勿再諮詢。
6. 未詳盡/可行之處，未來再做修改。

[統計諮詢]ICC的計算、各個模式的選擇

約好時間之後太開心了，忘了貼上自己的諮詢內容，
因此趕緊補上。

諮詢主題	ICC的計算、各個模式的選擇	預計諮詢時數	1小時
欲澄清的問題	對此主題的已知概念	對此主題的未知概念
	ICC可用於檢驗問卷施測結果的一致性（agreement）的一種信度係數，數值介於0-1。計算方式為：以多變量分析（ANOVA）檢驗兩個以上母群平均數的差異顯著性（是否來自同一個分配）。 ANOVA的變數可分為隨機、固定兩種。「隨機」為從母群中隨機抽出可能的樣本。「固定」是包含所有可能的抽樣對象，以便從抽樣結果回推至母群。	1.ICC與ANOVA的關係 2.比較兩組的差異，為什麼不能只選用t-test？是因為要比較的變項超過兩個嗎？

關於paired t-test

11/23上課時所提的t值公式為paired t-test專用的公式.
另補充paired t-test假設,或用此統計分析法的情況是:
(1) 前後分數差為常態分布, 或是
(2) 樣本數大於等於30

學習的成效

從錯誤中學習，較有效率，還須配合:
1. 溫故知新，尤其是老師提過的重點， 如簡化的量表其反應性真的比原始量表為佳?
2. 老師修改您的寫作/表達錯誤，避免重複出現。

統計諮詢時間表

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李晏的諮詢時間

以下是李晏有空的諮詢時間。
綠色為最佳時間
橘色為須先確定，才可能討論之時間
粉紅色為不推薦時間請自行跟李晏約時間，每週每人不超過2小時。請在約好時間後，登記在共用日曆上，以便大家登記。謝謝囉！

時間\星期	Mon	Tue	Wed	Thu	Fri	Sat	Sun
09:00
09:30
10:00
10:30
11:00
11:30
12:00
12:30
13:00
13:30
14:00
14:30
15:00
15:30
16:00
16:30
17:00
17:30
18:00
18:30
19:00
19:30
20:00
20:30
21:00
21:30