心理計量課程

2011年1月18日星期二

姿誼想再釐清的問題-修訂版

主題	已知	未知/待澄清
Effect size(ES)	當個案有改變的時候，測量工具的反應性ES越大，表示工具越能反應個案的改變。	研究設計：當治療造成的改變量非常小的時候，則難以確認工具的反應性。請問是否應該只收：自己/治療師覺得有進步的個案進行反應性驗證？
ICC	ICC數值越高，表示再測/施測者間施測的分數越一致。	1.概念-分數解釋：ICC的分數，是否可以誤差或機率來理解？例如：ICC=0.8，表示兩次測量結果，有20%的分數可能是由測量誤差造成的，或是可能有20%的評分結果不一致。應該如何解釋給臨床治療師聽懂？
ICC	此處計算ICC是以一群個案前後測的結果進行估計測量工具的一致性。	2. 應用： ICC所計算出來的結果，是一群樣本的ICC，是否能用在單一個案身上？如果可以，要怎麼使用？或者並不適用？

BDI 再測信度資料整理

項目	Weighted Kappa (n)	% agreement
1.	0.67 (70)	90.86
2.	0.45 (70)	72.86
3.	0.52 (70)	85.71
4.	0.66 (70)	68.57
5.	0.41 (70)	70.00
6.	0.52 (70)	75.71
7.	0.43 (70)	67.14
8.	0.48 (70)	67.14
9.	0.51 (70)	92.86
10.	0.28 (70)	84.29
11.	0.64 (70)	75.71
12.	0.52 (70)	65.71
13.	0.68 (69)	77.14
14.	0.60 (70)	74.29
15.	0.41 (70)	64.29
16.	0.41 (70)	64.29
17.	0.53 (70)	81.43
18.	0.39 (70)	71.43
19.	0.45 (70)	75.71
20.	0.55 (70)	78.57
21.	0.64 (66)	64.29

統計諮詢-SEM

諮詢主題	SEM相關公式應用
諮詢時間	99/1/19 14：00-15：00	預計諮詢時數	1小時
諮詢內容	已知概念	希望釐清的概念
	(1) SEM=SD√1-r r: ICC值 (2) 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)	三個公式在應用上有何不同之處

下週二(1/25) 考試

在電腦教室

含資料分析、結果呈現與資料解讀，題目也包含研究設計

老師將提供 data set & 考題(研究問題)

open book，但不能討論

2011年1月17日星期一

Pearson/Spearman & Linear Reression
1. 已知概念:
(1) Pearson / Spearman correlation coefficient (r)可得知兩變項是否有關係存在，且關係為正向或負向
(2) Linear Regression可呈現coefficient of determination (R²⁾，可得知某一變項是否可預測另一變項 (可解釋多少變異量)
2. 未知概念: 是否因研究目的不同，如: 某一評估工具是否有良好預測效度，或某一評估工具的分數能預測另一評估工具分數多少，而用不同的統計分析方法?

希望老師再澄清的內容- revised

主題	已知	未知/待澄清
Effect size(ES)	效應值(Effect size, ES):反應性(responsiveness)統計指標之一。主要用途為瞭解前後測分數改變量的大小。Effect size 公式: ES= D_X /SDpre [D_X前後測差異的平均值; SDpre前測分數之標準差]。ES不會受樣本數影響。判讀標準: ES <= 0.2 : small; ES= 0.5: medium; ES > =0.8: large p.s. 自己對paired t test 與effect size 的理解: paired t test: 看同一群個案平均分數結果(前後測治療)有沒有顯著差異。但沒有說改變或差異有多大。 effect size: 如用在評估工具，可以看出評估工具是否能靈敏地反應治療效果；如用於療效驗證，可以用來判定治療的成效。量表反應性的討論: 例如對中風個案而言，個案之功能變化可能來自於自然恢復火治療結果。然而，部分個案 (例如 sub-acute stage 後之個案)其功能恢復較為緩和，評估工具如無法敏銳地反應個案之些微改變，治療師可能因個案無顯著進步而改變或終止治療計畫。所以一個評估工具是否能適當的反映出個案或治療師感受到或觀察到的功能變化極其重要。影響ES的因素: 從公式看來應該會受standard deviation的影響 – 若兩次測量的標準差數值相差很大的話 (high level of variability)，ES值會變小	概念：上次上課講義提到: 若ES低，則兩次分數的改變可能是誤差造成。想請問此誤差是指隨機誤差或系統性誤差? 或有沒有可能是評估工具本身的問題 (評估工具本身無法反應出個案的些微的變化)?

2011年1月18日 星期二