諮詢主題 | SEM 公式 | ||
諮詢時間 | 99/1/19 14:30-15:30 | 諮詢時數 | 1小時 |
諮詢內容彙整 | 對此主題的未知概念 | 諮詢後釐清的概念 | |
如何選擇SEM的公式 | 1. SEM與信度有關,所以要先理解信度的定義。在古典測驗理論中,信度定義為真分數加上誤差(X=T+E),若假設誤差的大小不會受到真分數大小影響,則Var(X)=Var(T)+Var(E),而信度的計算式則為: Var(T)/Var(X),即測驗(總)變異中,有多少真分數的變異。 2. 需先了解為什麼公式要這樣算:SEM的定義為:觀察到某一個案分數,其測量誤差之標準差。所以: V(E)=V(X)-V(T),但我們實際上並不能得到V(T) (真分數之變異),所以V(E)=V(X)-V(X)*V(T)/V(X),即V(E)=V(X) (1-reliability)=> SEM=SD(X)*(1-reliability)。ICC值(r)和Cronbach’s α都為信度係數。 SEM公式中的1-r 是代表誤差的變異所佔之比例,因變異數本身具有平方,所以要開根號將之還原。 3. 選擇不同的信度係數會影響SEM的數值,如何選擇則看研究者的考量:依據樣本特性或對測驗的想像,如: α會用在題目的品質差不多時,選擇r則可能是小樣本或多次收案的情況。 | ||
整理得不錯喔。不過有個地方有點問題。
回覆刪除探索性因素分析無法了解題目品質(反映在factor loading),而只能決定題目是不是由同一個因素所影響。
謝謝李晏的糾正~~
回覆刪除另外關於SEM算法的部分,我另外寫了一個小講義給你,希望你看得懂,可以把文章中整理的部分稍微修改一下。加油喔。^^
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