5/24定期討論

任務進度

一、二階認知思覺失調收案

1.      目前初測剩1位、再測剩10位

2.      預計6/14可完成大部分的初測，並在6/17~6/18號中間做收尾。

3.      施測成績電子化，目前初測完成26位，再測完成19位

4.      錄音黨剪輯，目前已剪輯3位個案。

後續改為用錄音筆分段錄音。

二、思覺失調人際問題解決技巧

1.      本周無進度(因剪輯錄音花太久時間)

三、文獻閱讀：

A social path to functioning in schizophrenia: From social self-efficacy through negative symptoms to social functional capacity

問題釐清：

1.      We base our hypothesis on the existing literature and hypothesize that self-efficacy is best understood as a predictor and not a mediator in the models.

針對predictor，我以為predictor是指A可以預測B。

但文中最後的discussion描述，這是一個橫斷的研究，無法解釋因果關係。所以讓我對predictor的概念有一些混淆。

老師：predictor可以分為「廣義」、「狹義」

「狹義」predictor：A預測未來某時間點的B(通常需要同一族群前後測)

「廣義」predictor：可以預測現在、過去及未來，例如：我知道一個人身高很高，在不是極端的情況下，他一定體重不輕。

與「相關」的區別是，「相關」沒有方向性。「預測」有方向性。

2.      Type II error 是因為樣本數影響的。為什麼樣本數會影響type II error

老師：通常會有type II error就是因為樣本數過小

3.      中介變項的問題。

甲丙之間的關聯是 path C，在不知道有其他因子的情況下path C 就是 total effect(給total effect 一個假設數值 X)。

那如果乙是甲丙的預測因子的話

甲乙-path A、乙丙-path B  path A + path B  = indirect effect

甲丙- path C = direct effect

indirect effect + direct effect = total effect

其他問題：

1.      滿常在文獻中看到類似的說法：A變量可以解釋 B變量的百分之30%

心中疑問：為什麼是解釋變量，而不是解釋現象的30%

士捷學長：

測量一個現象，分數的來源有二

1.      概念程度的差異

2.      個體差異

所以真分數 = 觀察分數 + 誤差值

那每個個體上只會有一種概念的分數，所以要找到概念程度的差異，就必須測量許多不同的個體，也就是說，分數代表的並不是個體差異，而是概念。

所以這個A變量可以解釋 B變量的百分之30%，其實只是被變量的「統計名詞」誤導。

變量跟現象其實是同一件事。