2015年5月31日 星期日

中風HLS-EU-Q寫作題材

更新後的資料共360筆,分別將題庫分為一個、三個與四個向度作分析,分析結果顯示:將題庫分為一或三個向度的信度最好(都>0.90),兩種分析方法的刪題結果相近,若標準僅考量infit MNSQ<1.4,則無需刪題(可作為發展CAT題庫的標準);若考量infit & outfit MNSQ都需<1.4,則刪到目前為止已刪了6題還刪不完...(可作為發展短版紙本題庫的標準)

寫作題材部份,這筆資料可以寫成兩篇,一篇是依據Rasch分析的結果將HLS-EU-Q-47發展成短版紙本測驗;另一篇是將HLS-EU-Q-47發展成CAT。
主要考量為:我覺得光是以Rasch驗證construct validity有點站不住腳,容易被質疑為何不用CFA(CFA結果如下段*),但若結何construct validity與quantification,研究價值有限。主要原因為:1.  題數太多,光加總就很麻煩了,還要再將原始分數對照長長一串的表格才能得到Rasch score,使用上極為不便;2.  由於原始分數點就已夠多(若僅分一個向度:共47題*4點量尺),ordinal的資料特性已趨近連續分配,故使用原始分數對於後續信效度與反應性之分析結果影響相對較小;3.  若採用較嚴格的標準,需刪題,勢必得結合發展短版測驗的研究目的。

*CFA分析結果顯示:需刪除三題factor loading<0.5的題目(Items 4, 30 & 44)。
model fitting結果,chi-square/df=2.25、SRMR=0.08與RMSEA=0.06三者皆可在good的標準內,但CFI距acceptable標準有些距離 (0.82 vs. 0.90)

1 則留言:

  1. 請問若作CAT分析的話,除了simulation study之外,是不是還需要加做field test呢?

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