2010年12月23日 星期四

課外補充

Five-point scales outperform 10-point scales in a randomized comparison of item scaling for the Patient Experiences Questionnaire
Journal of Clinical Epidemiology Volume 64, Issue 2Pages 208-212  


徵求志願者: 簡要說明上述研究之重點。

2010年12月22日 星期三

2010年12月15日 星期三

Gender v.s. sex

"Sex" refers to the biological and physiological characteristics that define men and women.
"Gender" refers to the socially constructed roles, behaviours, activities, and attributes that a given society considers appropriate for men and women.
To put it another way:
"Male" and "female" are sex categories, while "masculine" and "feminine" are gender categories.
Aspects of sex will not vary substantially between different human societies, while aspects of gender may vary greatly.
Some examples of sex characteristics :
  • Women menstruate while men do not
  • Men have testicles while women do not
  • Women have developed breasts that are usually capable of lactating, while men have not
  • Men generally have more massive bones than women
Some examples of gender characteristics :
  • In the United States (and most other countries), women earn significantly less money than men for similar work
  • In Viet Nam, many more men than women smoke, as female smoking has not traditionally been considered appropriate
  • In Saudi Arabia men are allowed to drive cars while women are not
  • In most of the world, women do more housework than men
Reference:
http://www.who.int/gender/whatisgender/en/index.html

chart and graph

Chart:以圖示的方式呈現數據資料,例如:長條圖 (bar chart),折線圖 (line chart),餅狀圖 (pie chart)。資料參考http://en.wikipedia.org/wiki/Chart
Graph:以圖示的方式解釋抽象的概念。在數學領域中,使用點線的方式,顯示物體與物體之間的關聯。詳細的圖表示,可參考資料http://en.wikipedia.org/wiki/Graph_(mathematics)#Graph

2010年12月14日 星期二

12/18(六) EFA課程通知

以下為與李晏討論後的EFA上課時間

時間:9:00-12:00 概念講解

           13:30-15:00 電腦操作

地點:上午課程於422教室,下午課程於電腦教室進行。

2010年12月3日 星期五

統計諮詢紀錄表-效度之驗證方法

諮詢時間
2010/12/1 14:30-15:30
諮詢時數
1小時
諮詢主題
效度之驗證方法
諮詢內容彙整
對此主題的未知概念
諮詢後釐清的概念
1.如何由MTMM矩陣看出方法偏誤 (method bias)
當區辨效度所框出來的上三角形(不同方法測不同特質)/下三角形(同樣方法測不同特質)跟其他上三角形/下三角形內的得分趨勢(例、左上最高、左下次高、右下最低)與其他三角形不同,就可能有方法偏誤。原因可能是工具的特性所造成的。
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?
良好的效標關連效度需0.75。而且很少有量表的效標效度可以非常高。然而,當量表與效標有30%的題目過於相似,則難以判斷效標效度是否因為這些題目而大幅提昇。因此,可以在選擇效標之前,先比較兩個測驗工具是否有太多相似的題目,以避免類似情形。
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?
在應用的時候,如果嚴格遵守效標參照與常模參照的定義,沒有具備兩種特質的工具。而學科能力測驗原本的用意為效標參照(瞭解學生是否符合畢業標準),結果卻作為分發的依據(常模參照),並不是很恰當的作法。
心得或建議
提早把問題整理清楚,討論時確實比較有效率。

統計諮詢紀錄表-效度之驗證方法


諮詢時間
2010/12/1 14:30-15:30
諮詢時數
1小時
諮詢主題
效度之驗證方法
諮詢內容彙整
對此主題的未知概念
諮詢後釐清的概念
1.如何由MTMM矩陣看出方法偏誤 (method bias)
當區辨效度所框出來的上三角形(不同方法測不同特質)/下三角形(同樣方法測不同特質)跟其他上三角形/下三角形內的得分趨勢(例、左上最高、左下次高、右下最低)與其他三角形不同,就可能有方法偏誤。原因可能是工具的特性所造成的。
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?
良好的效標關連效度需0.75。而且很少有量表的效標效度可以非常高。然而,當量表與效標有30%的題目過於相似,則難以判斷效標效度是否因為這些題目而大幅提昇。因此A量表不是最好的選擇。或許可以在選擇效標之前,先比較兩個測驗工具是否有太多相似的題目,以避免類似情形。
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?
在應用的時候,如果嚴格遵守效標參照與常模參照的定義,沒有具備兩種特質的工具。而學科能力測驗原本的用意為效標參照(瞭解學生是否符合畢業標準),結果卻作為分發的依據(常模參照),並不是很恰當的作法。
心得或建議
提早把問題整理清楚,討論時確實比較有效率。