麻煩老師再澄清的部份

1. kappa & weighted kappa, 尤其是 使用 SPSS 分析weighted kappa 後結果，wk1 & wk2 的解釋 (為什麼會有/需要wk1 or wk2兩種算法)

2. Effect size基本概念澄清及應用，SPSS 結果解釋

3.  Pearson r, spearnman rho, regression 基本概念澄清

謝謝老師!!

希望老師再澄清的內容

1. 如何解讀已分析的資料,實際教導或例子解說,例如: kappa (或 weighted kappa)和 ICC 作業討論
2. 在SPSS計算ICC時,於計算Model 2和Model 3,要如何選擇consistency和absolute agreement?

謝謝

明日課程暫停

各位同學不好意思，
因為我這兩天感冒，本來以為經過幾天休養會好些，
不過直到現在還是沒辦法講太多話，會一直咳嗽。

由於明天課程因為要講3~6小時，
我經過審慎評估後，
我認為自己目前的狀況並無法提供大家很有品質的課程內容
所以決定先暫停並且將課程延後至大家有空的時間再上，
以期可以清楚並讓大家有很好的吸收效益。

如果造成任何困擾還請大家見諒。

統計諮詢

諮詢主題	使用SPSS 算weighted kappa 有2種算法(簡稱: wk1& wk2);算出來的結果wk1 & wk2 數值如何解讀? Wk1& wk2的概念是什麼?
諮詢時間	1/13 20:30 – 21:30	諮詢時數	1 小時
諮詢內容彙整
對此主題的已知概念	weighted kappa考慮到不一致性程度所提供的訊息並不相等，例如貝克憂鬱量表，0:全無與1:偶爾和0:全無與3:總是的嚴重程度差異是不同的，所以得適時的考慮並判斷層級間的改變貢獻是否相同來加以加權。例如前測個案答0但後測個案答3，其不一致的差異可能或造成不同的介入，所以加權的比重就不同。
對此主題的未知概念	WK1: “ absolute distance” between categories 的意思? WK2: “squared distance “ between categories 的意思?
諮詢後釐清的概念	1.      Weighted kappa把degree of disagreement 放進來，對每個cell weight 不同。尤其對對稱性關係例如有病<->沒病給的weight會比較大。 2.      wk1: -    適用於順序變項or Likert scale type。 -    Absolute distance means: 例如:貝克憂鬱量表的response categories includes 0:全無; 1:偶爾;2:常常；3:總是 從response categories來看0和1的差距比0和2的差距小。0->1差距可以說最小；0->3可以說差距最大 ，所以wk1給每個cell weight 不是都一樣重(有不同的disagreement，有的加權多，有的加權少)。 3.      wk2: -    適用於順序變項or Likert scale type。 -    主要用途:算出來的值可以和ICC做比較。

SEM的其他公式

(1) SEM=SD*√1-α

α: Cronbach’s α (內部一致性→scale reliability)

因α易受項目數目影響，故較不常用此公式來推算SEM

(2) SEM=√WMS

WMS: within-subjects error variance (可由ANOVA table得到此數值)

最小可偵測之變化值之詞彙總匯

最小可偵測之變化值 : 目前詞彙尚未統一，許多同義詞皆可代替，例如 :

minimal detectable change (MDC)
minimum detectable change
minimal detetable difference
smallest real difference
smallest detectable difference
smallest detectable change
minimum metrically detecable change
reliable change

1/16 CFA課程通知

Dear all:

下週日李晏會幫我們上驗證性因素分析，
詳細的時間地點如下：

日期：1/16（日）
時間：9：30-16：00
地點：上午：422 / 下午：電腦教室
使用軟體：Lisrel 學生版軟體