學習基本統計詞彙與概念 --心理計量驗證論文

閱讀心理計量(包含信度、效度與反應性)驗證的期刊論文，讀者需要孰悉那些統計方法與數據解讀(但不包含研究設計相關)之基本知識?相關詞彙請提供英文。

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閱讀心理計量驗證論文時，您需要瞭解以下關鍵統計方法和數據解讀的基本知識：

  1. 信度（Reliability）：這是測量工具【評估結果】一致性和可重複性的指標。常見的信度包括內部一致性信度（如Cronbach's alpha 克朗巴赫的α）、測試-重測信度（test-retest reliability）【我用再測信度】、分半信度（split-half reliability）【折半信度】等。
  2. 效度（Validity）：這是評估測量工具是否能準確測量目標概念的指標。常見的效度類型包括內容效度（content validity）、建構效度（construct validity）、標準化效度（criterion validity）【效標效度】、面向效度（face validity）【表面效度】等。
  3. 反應性（Responsiveness）：這是評估測量工具對於臨床改變敏感性的指標。常見的方法有效應值（effect size）和響應平均值（responsive mean）【標準化反應平均值 (standardized response mean)】等。
  4. 項目反應理論（Item Response Theory, IRT）：常用於心理計量的統計模型，用於評估項目的難度和區辨度。【這對初學者難度高】
  5. 因素分析（Factor Analysis）：常用於建構效度檢驗的統計方法，用於確認測量工具的底層結構【latent trait(s)】。
  6. 相關分析（Correlation Analysis）：用於評估兩個變量【二評估工具分數】之間的關係強度和方向【以驗證效標效度】。
  7. 回歸分析（Regression Analysis）：用於預測和解釋變數之間的關係。

熟悉以上的統計方法和數據解讀能幫助您更好地理解和評估心理計量驗證論文。

請說明以下心理計量特性常使用之統計分析方法(包含概念與目的)：再測信度（test-retest reliability）、表面效度（face validity）、內容效度（content validity）、建構效度（construct validity）、效標效度（criterion validity）。相關詞彙請提供英文。

ChatGPT: 以下是有關心理計量特性常使用的統計分析方法：

  • 再測信度（Test-Retest Reliability）：這種分析【心理計量特性】用於評估【呈現】一個測量工具在不同時間點【之評估結果】的一致性。這通常涉及在兩個或更多時間點對同一組受試者進行相同的測量，然後計算這些測量之間的相關性。如果相關性很高，則認為該測量工具具有高的再測信度。這種分析的目的是確保測量工具的穩定性和可重複性。
  • 表面效度（Face Validity）：這並非透過統計分析來確定，而是通過專家評審或目標受試者的主觀評估來確定測量工具是否看起來像是測量其預定目標的有效工具。這主要是一種主觀評估，目的是確定測量工具在表面上是否具有合理性和可信度。【這概念偏向內容效度，我對於表面效度的定義偏向工具項目/量尺之語意是否簡明，且受試者解讀項目文字之概念與原設計一致】
  • 內容效度（Content Validity）：這也是透過專家評審來確定的，用來評估測量工具是否涵蓋所預定測量概念的所有相關領域。一種常見的方法是透過內容效度比率（Content Validity Ratio, CVR）或內容效度指數（Content Validity Index, CVI）量化之。其目的是確保測量工具的全面性和範疇的適當性。
  • 建構效度（Construct Validity）：這涉及使用統計分析以確定測量工具是否真正測量其預定的理論構念(construct or latent trait)。常見的方法包括因素分析（Factor Analysis）和結構方程模型（Structural Equation Modeling）等，用以確認該測量工具的底層結構是否與預期的理論構念相吻合。其目的是確保測量工具的理論【架構、建構或潛在特質】正確性。
  • 效標效度（Criterion Validity）：這涉及比較測量工具的結果與某種標準或參考點的相關性。這可以是同時效標效度（Concurrent Validity，與同時測量的標準有高度相關）或預測效度（Predictive Validity，預測未來的標準表現）。其目的是驗證這個測量工具的結果是否能與其他相關變數或結果有預期的關聯性。

總結來說，心理計量的信度和效度是確保測量工具品質的重要概念。理解這些概念以及相關的統計分析方法，能幫助我們評估和選擇適當的測量工具，並理解研究結果的限制與潛在含義。

請再補充一般使用那些統計分析方法以驗證再測信度（Test-Retest Reliability）

ChatGPT

  • 再測信度（Test-Retest Reliability）主要是用來評估一個測量工具在不同時間點的一致性。評估再測信度主要使用以下的統計分析方法：
  • 相關分析（Correlation Analysis）：這是一種常用的統計方法，用來評估兩個變量之間的關係強度和方向。在評估再測信度時，我們會在兩個不同的時間點使用同一個測量工具對同一組受試者進行測試，然後計算兩次測試結果的相關性。常用的相關係數包括皮爾森相關係數（Pearson Correlation Coefficient）和斯皮爾曼等級相關係數（Spearman's Rank Correlation Coefficient）。
  • 內部一致性分析（Internal Consistency Analysis）：這也是評估再測信度的方法之一，主要用於評估同一測量工具在同一時間點的一致性。雖然這並不直接評估測量工具在不同時間點的一致性，但如果測量工具在同一時間點的一致性很高，則可以預期在不同時間點的一致性也會很高。常用的統計方法包括克朗巴赫的α（Cronbach's Alpha）和斯皮爾曼-布朗公式（Spearman-Brown formula）。
  • 一致性分析（Consistency Analysis）：在某些情況下，我們可能會使用一致性分析來評估再測信度，特別是當測量工具產生的是分類或順序數據時。常用的統計方法包括卡帕係數（Kappa Coefficient）和內特爾係數【組內相關係數】（Intraclass Correlation Coefficient, ICC）。

總的來說，評估再測信度的統計分析方法主要是評估測量工具在不同時間點的結果的一致性。

intraclass correlation coefficient 可用以驗證再測信度（Test-Retest Reliability）嗎?

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是的，內類相關係數【組內相關係數】（Intraclass Correlation Coefficient, ICC）是一種常用的統計方法，可以用來評估再測信度（Test-Retest Reliability）。

  • ICC 主要用來評估連續型數據的一致性或可靠性。它可以衡量同一組受試者在不同時間點或由不同評估者所進行的測量之間的一致性。比如說，在評估再測信度時，我們可能會在不同的時間點對同一組受試者進行相同的測量，然後計算這些測量結果的 ICC。
  • 具體來說，ICC 的值範圍在 0 到 1 之間。一個接近 1 的 ICC 值表示測量工具具有很高的再測信度，即測量結果在不同時間點之間具有很高的一致性。相反，一個接近 0 的 ICC 值則表示測量工具的再測信度低，即測量結果在不同時間點之間的一致性差。

需要注意的是，ICC 的計算與解釋可能會受到很多因素的影響，包括受試者的異質性、測量工具的敏感性、以及評估者的訓練和經驗等。因此，當使用 ICC 來評估再測信度時，應該同時考慮這些潛在的影響因素。

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