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1.(1)遺漏值的處理在心理計量中是個非常重要的議題，理論上來說遺漏值的處理應是優先於所有的分析。首先必須判斷資料的Missing是隨機產生還是非隨機產生，在此判斷之下會有不同的遺漏值處理方式。平均數取代法是所有遺漏值處理中最簡單的一種，若是對其他取代法有興趣可以參考圖書館中多變量分析的教科書，其中多半會有一個章節在講遺漏值處理。(2)因此，在我的印象中一篇文章不可能出現某些分析有取代遺漏值，某些分析沒有的情形，因為這樣表示同一文章中的兩個分析來自於不同的data。2&3.我的看法是，信度與效度都是量表中重要的心理計量特性，缺一不可，即便是進行較複雜的效度分析，先提供一個信度指標以了解分數的穩定性，何樂不為？
1.(1)遺漏值的處理在心理計量中是個非常重要的議題，理論上來說遺漏值的處理應是優先於所有的分析。首先必須判斷資料的Missing是隨機產生還是非隨機產生，在此判斷之下會有不同的遺漏值處理方式。平均數取代法是所有遺漏值處理中最簡單的一種，若是對其他取代法有興趣可以參考圖書館中多變量分析的教科書，其中多半會有一個章節在講遺漏值處理。
回覆刪除(2)因此，在我的印象中一篇文章不可能出現某些分析有取代遺漏值，某些分析沒有的情形，因為這樣表示同一文章中的兩個分析來自於不同的data。
2&3.我的看法是，信度與效度都是量表中重要的心理計量特性，缺一不可，即便是進行較複雜的效度分析，先提供一個信度指標以了解分數的穩定性，何樂不為？