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內容效度：

指一個量表實際測到的內容與所要測量的內容之間的吻合程度。
分成：
內容效度指標 (content validity index for items, I-CVI)
--做什麼用的呢？
工具內容效度指標 (content validity index for scales, S-CVI)
 --做什麼用的呢？

IRT：

項目反應理論(Item Response Theory, IRT)，又稱題目反應理論、潛在特質理論（Item Response Theory）是一系列心理統計學模型的總稱。
IRT是用來分析考試成績或者問卷調查數據的數學模型。
這些模型的目標是來確定的潛在心理特征(latent trait）是否可以通過測試題被反應出來

出處：http://wiki.mbalib.com/zh-tw/IRT%E7%90%86%E8%AE%BA


羅序模式 (Rasch model)

有點像聽到讀建中的大明，與讀不知名中學的小明同樣在數學科拿80分，但我們直覺會覺得大明與小明的數學能力是不一樣的。那80分也無法反映學生的真實的數學能力，這就是線性統計在現實世界的冏境。
Rasch分析的計分方式就能解決這樣的問題，它計算的並非總分，
它的邏輯是：function(中風病人通過的機會)＝(中風病人的康復程度 - 測試項目的難度)。
如果換成是數學成績的例子，它就變成：function(學生答對的機會)＝(學生數學能力 - 該題目的難度)。

出處：http://dasanlin888.pixnet.net/blog/post/34468949-%E9%86%AB%E5%AD%B8%E7%B5%B1%E8%A8%88%E6%96%B0%E8%B6%A8%E5%8B%A2%EF%BC%8Crasch%E5%88%86%E6%9E%90%E5%BC%B7%E5%8B%A2%E9%80%B2%E5%85%A5%EF%BD%9E%E9%99%B3%E7%B8%BD%E7%B6%93

合適度統計值
近合適度 (infit mean square, infit MNSQ) 與遠合適度 (outfit MNSQ)：
MNSQ介於0.6-1.4作為判定各題目是否符合羅序模式的合適度標準。

主成分分析 (principal components analysis)
用以檢驗題目是否符合單向度
第一個主成分之特徵值 (eigenvalue) 小於2.0，則表示題庫符合單向度
是一種分析、簡化數據集的技術。主成分分析經常用於減少數據集的維數，同時保持數據集中的對變異數貢獻最大的特徵。這是通過保留低階主成分，忽略高階主成分做到的。
資料：https://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%B8%BB%E6%88%90%E5%88%86%E5%88%86%E6%9E%90


貝氏最大後驗分佈法 (maximum a posterior)

估計患者之能力參數(仍然不懂)
資料：https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%9C%80%E5%A4%A7%E5%90%8E%E9%AA%8C%E6%A6%82%E7%8E%87



最大訊息法 (maximum Fisher information)



反應性 (responsiveness)
反應性」簡單的說就是把測驗工具看成一把尺，然後來探討當一個個案真的有改變時，這把尺的刻度是否細到可以顯現此個案在一段時間前後的改變，及其改變的程度。
資料：http://blog.xuite.net/topnet32/stwotp/51800468-%E8%BD%89%E8%B2%BC-%E7%99%BC%E5%B1%95%E8%A9%95%E9%87%8F%E5%B7%A5%E5%85%B7%E5%8F%8D%E6%87%89%E6%80%A7%E4%B9%8B%E7%B0%A1%E4%BB%8B

組內相關係數 (intraclass correlation coefficient, ICC)
資料：http://www.pt.ntu.edu.tw/hmchai/PTcomputer/hSAS/SAScontinuous/SASicc.htm#concept