故 根號2 為效正值
2021年12月21日 星期二
2021年12月7日 星期二
信賴區間的解讀方式
背景設定:α=0.05 使用t檢定做考驗
因此得到下式:
其中S是隨機變數,而u是常數(母體平均)
所以
如果我們今天得到結論:
the 95% CI for the mean ranges from 0.1 to 0.4
結論應為:
1. 我們若將此實驗重複無限次,其中有95%的次數,我們估計出來的區間會包含true mean/true mean落在0.1至0.4中
2. 我們有95%的信心說true mean 落在0.1至0.4中
錯誤說法:
1. 有95%的機率,我研究估出來的mean,會落在0.1至0.4之間。
錯誤的原因是:
mean為常數,常數為定值,定值是不會變動的。
而我們用CI估計出的上下界,由於s,所以是隨機變數是估計值,所以是會變動的。
而錯誤處在於,此說法固定了隨機變數,將常數視為隨機變數。
然實際上會變動的是估計值。
2021年11月30日 星期二
心理計量課程_信度部分
一、Internal consistency
常用統計方式:Cronbach’s alpha
l Cronbach’s alpha主要問題 2:1. 容易受題數高估此值;2. 公式之含意不明:既無法代表同質性亦無法代表穩定程度;3. 如題間有高度相關,則Cronbach’s alpha亦被高估。
二、item-level agreement
常用統計方式:Percentage of agreement;Kappa;Weighted Kappa。
l 使用上% Agreement 最易高估,因未校正 chance agreement。Kappa & weighted kappa 亦受受原始能力分布,包含天花板/地板效應之得分以及樣本數大小之影響, 容易被低估。因此Kappa & weighted kappa常需搭配 % Agreement 一起呈現。
l Weighted Kappa可用以處理順序尺度之資料;Percentage
of agreement;Kappa僅能用以處理名義尺度之資料
三、Scale-level test-retest/inter-rater
agreement
常用統計方式:ICC與Pearson’s r
l 如工具可能同時存在天花板與地板效應,ICC會被高估
l ICC(1,1):施測者變異被包含在測量誤差中
l ICC(2,1):實務上常用,儘管與現實不符,但需要假定為2,1模式,方可進行後續計算
l ICC(3,1):ICC值會最高,但該模型無法類推。
l Pearson’s r 比起ICC無法反應系統性偏誤,但反過來說ICC之值若低,則無法歸因於系統偏誤或是資料真的不穩定
l ICC consistency 之值大於 ICC agreement之值
l 計算時使用mean of k,實務上沒有太多意義,因我們不會與平均值比較。
l 用single rater會使資料的variation 較大,其資料較為保守,可以得到較穩定之結果。
四、隨機測量誤差:
常用方式:SEM / MDC/ heteroscedasticity /pair-t
test
l SEM%與MDC%之意義相同,故報告時呈現一種即可
l 然SEM/MDC有各自之實務意義
l Heteroscedasticity如存在則MDC需要校正。
l 認知工具之MDC%在30%以上是常態
2021年11月2日 星期二
二階認知計畫__去留之考量
後續計畫如需執行須考量點有三:
1.
測驗將以「篩檢」形式發展,或以「一般測驗」形式發展
*以「篩檢」形式:題庫則需較少。
*以「一般測驗」形式:題庫則需較多
*以此點考慮是否需新增題目!
2.
各測驗皆須考量額外的「外在效標」
3.
需決定預計使用IRT或是CTT進行驗證。
目前各測驗之去留:
中止:
1.
立即/延遲視覺記憶:
原因:難以掌握難易度之關鍵。
2.
立即/延遲/再認聽覺記憶
原因:僅立即記憶有難度趨勢,而與其題組之內容皆無。
3.
TMT:
各題看不出難度趨勢
有潛力可繼續之測驗:
1.
視覺工作記憶:
現行主要問題:難易度過於集中,缺少更難題與更簡單的題目
2.
聽覺工作記憶:
現行主要問題:同上
3.
Chunk
現行問題:樣本數過少。
4.
FST:
現行主要問題:缺少外在效標
5.
TOL:
現行主要問題:此測驗應往IRT比較有發表潛力
2021年10月26日 星期二
資源分享與學習困難之處-中階統計
中階統計:心理系 徐永豐老師所開
目前修課的困難來源有二:
1.
無微積分基礎
2.
課程內容微快(因要在一學期內上完初統上下二學期之範圍)
針對第一點:
課程內容到了第二三章,講完「間斷隨機變數函數」後,會開始講「連續隨機變數函數」。
而此開始會運用到大量的微積分推導。
因此為了補起這個洞。有幾個資源可以輔佐
1.
機率論的部分:可以參考葉丙成老師的線上課程。
網址:https://www.youtube.com/watch?v=GwSEguqJj6U&list=PLtvno3VRDR_jMAJcNY1n4pnP5kXtPOmVk
然電機系常用的數學符號與課程內容不甚一致,需要注意,
但葉老師的線上課程講得非常淺顯易懂。
我自己是看完了啦哈哈哈。
2.
微積分的部份:可以參考此youtube頻道
網址:https://www.youtube.com/user/1346sak/playlists
播放清單第二章與第四章,僅需1~2個晚上即可看完
優點是:
可以快速知曉微積分常用的變數轉換公式,且不會涉及很複雜的解題與證明過程。
缺點有二:
1.
看完之後,可以更理解過程如何推導,但是自己不一定導得出來,因為對於函數的計算需要熟練。
但至少可以從完全不懂,到微微懂。
2.
對於某些深入的概念還是需要再找資源,例如:極限求值、泰勒展開式、自然對數e...等等。
3.
台大書店(總區圖書館地下室),翁秉仁老師出的微積分乙
此書由統計助教推薦,整體滿淺顯易懂的。
但是看影片學習更快。
建議先找線上影片了解概念,再搭配課本服用效果更佳。
我一開始走的歪路就是直接嗑課本,浪費了很多時間。
另有跟怡靜學姊稍微聊過:
我一開始選這堂課的原因有二:
1.
與初統都是心理系開的,「感覺」會有一種銜接的感覺
2.
其他的進階分析都有一些課程前要求,想說要來打基礎
事實證明,感覺什麼鬼都是錯的哈哈哈哈
這堂課對於數學有點過分深入了,然後由於範圍跟初統差不多,所以在分析技術上或許不會有太大的提升。
而其他「進階分析」其實沒有對基礎有這麼多要求,並不一定要選這種打基礎的課。
最後,其實我還是覺得修這堂課滿有意義,雖然早就超過了just right
challenge
意義在於:會對於研究設計、樣本數要求、機率,有更深一層的理解。
例如:
1.
不一定樣本數30/50就可以達到中央極限定理,這取決於樣本分配。
2.
不一定每種變項都可以使用常態分配之假設,例如:反應時間。
然後…其實我數學真的沒有很好,我很怕被當掉…
2021年10月12日 星期二
任務與心情
任務相關清單:
1. 人際問題得分電子化key in - 最遲週五完成
2. HEAT課程影片錄製 - 已完成正在轉檔
3. 二階認知稽核 - 已完成,委員表示會在五個工作日內回覆
* 稽核相關內容,有幾點應可以給其他研究案參考:
3-1. 每一張施測紙皆需有簽名
3-2. 受試者同意書需要有病歷號碼的紀錄,其中一個項目是委員會查詢我們收的案是否真的是醫院的病人,所以需要有病歷號碼。(但不確定是否只是為了他方便查個案資料)
3-3. 知情同意過程:IRB網頁有制式的知情同意過程單張,並且需要將知情同意過程單張紀錄於個案之病歷。
*此點與委員討論有二:
1. 研究人員沒有員編,沒有權限執行此要求
2. 委員說,或許觀察性研究可以排除此項要求。
助教相關任務內容:
1. 評析/心理計量/統計課 已完成431教室借用
2.
精神實習5-6,打電話聯絡各實習單位並索取成績
課程內容相關:
1. 心理計量:要開始準備挑選文獻,並與老師確認報告形式
2.
中階統計:整體來說,我覺得課程難度有點超乎我的預期。但還在可以嘗試努力追上的,不過花費許多時間。但目前比較需要努力處理的部分是微積分沒有基礎,導致推導過程看不懂。
關於微積分:助教建議可以去總圖買一本中文的微積分乙上,即可很快追上
中階統計與姚老師的初統相同處在於範圍:課程規劃從分配型態到迴歸;不同之處在於:姚老師的講解非常應用性以及概念;而徐老師的講解,則是非常的數學,例如:為什麼exponential
distri 要怎麼變成 gamma distri。
雖然有種在打基礎的感覺,但有一點覺得不知道知道這知識後,有什麼時機可以用得上?
心情:
這週的心情狀況,有比上周好一些了;不過大部分的時間都拿來投資在中階統計的課程準備上,壓縮到了其他任務時間,但這週過後,下週開始應該就會好一點了。
也還好有將英文寫作退掉(雖然有點煩惱學分的問題),雖然有點捨不得,但還是慶幸壓力小了一點。
2021年9月26日 星期日
開學後課表與任務
開學後課表:
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星期一 |
星期二 |
星期三 |
星期四 |
星期五 |
08:10-09:00 |
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09:10-10:00 |
9:00-11:00 IRT |
英文寫作基礎
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10:20-11:10 |
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心理計量驗證
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中階統計
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11:20-12:10 |
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12:20-13:10 |
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13:20-14:10 |
*13:00前set評析 |
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14:20-15:10 |
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15:30-16:20 |
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4:00 定期討論 |
寫作課10/28 ,11/25,12/16 ,01/06 |
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16:30-17:20 |
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17:30-18:20 |
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中階統計 |
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其他任務清單:
1. IRB相關:
1-1. 二階認知稽核
1-2. 碩論IRB變更
2. 醫療社會學HEAT-PPT製作
3. 溝通收案(偶爾)
4. 人際問題解決技巧資料整理
CAT終止條件注意事項
CAT 終止條件設定: 共會有三種考量: 分別為: 1. MRR :某個人的信度到達 N 後,即停止施測。 2. LRI : 某個人 增加信度小於 N 3. MRR or LRI 首先: CAT 的考...
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人人都是時間管理大師!! 天啊,碩士班也太忙了吧!! 原本的期待是,除了收案跟上課,我可以安安穩穩的坐在辦公室裡面念書。 結果!!每天都在跟庶務賽跑 一 二 三 四...
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一年了,紀錄一下這個評估工具從無到現在的過程,還有自己在途中遇到的困難。 2018年8月:考完國考來上班 「不知道如何形成問題」 當時接到老師的指示:「先閱讀,不懂,再向我提出問題,統計部分可以先跳過。」 所以開始讀了。但是當時的情況,其實沒有能...
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以 章節 重要性來說: 「方法」 > 「結果」 > 「討論」 > 「前言」 原因如下: 1. 「方法」最重要的原因為: 其所涉及的研究設計、樣本特性、評估結果,是研究報告中唯一不可變動的,且研究設計與樣本特性,就先天上決定了研究結果之...