Part-2, S-FM(12-FM)(問題與摘要)

 問題：

     1.      為什麼已經分開上下肢了還要用多向度羅序去跑呢？

           2.      建立題目難度的資料與跑出羅序信度的資料為同一筆，這樣會不會有資料假設的問題呢？（像是同一筆資料又驗證信度／又驗證反應性）

          3.         下肢選擇第二容易的原因是為了function 還是  item difficulty

 

也是問題但是可能不用這麼快解決的：

      1.      關於羅序分析的概念：partial credit model、fits of item、item difficulty

 

研究目的：

    原版FM過長，亦造成施測者負擔，故欲發展短版以提升其實用性。

 

方法：

    樣本：亞急性中風

中風後14天	中風後30天	中風後90天	中風後180天
279	254	207	198

評估工具：

2.      原版FM (上述4個時間點)

3.      BI、FAI (中風後180天)

資料分析：

選題

1.      使用partial credit model檢查fits of each subscale

2.      專家小組與Rasch 專家依據Brunnstrom stages 以及 item difficulty (including overall and step difficulties) 來選題

3.      所有選題都符合partial credit model 的預期

4.      為了最小化天花板效應與地板效應，保留了最難與最簡單的題目

5.      選擇平均分散的難度的題目

檢查心理計量特性

1.      使用多向度rasch 分別檢查上肢題目與下肢題目之羅序信度。

2.      S-FM 與 FM 於各時間點跑同時效度

3.      前三時間點S-FM 與最後一次之FAI、BI 跑預測效度

 

結果：

1.      Rasch 的結果顯示，共有37題具有滿意的羅序信度（係數大於等於0.95）

2.      下肢量表為了step difficulty選擇了第二簡單的題目。

3.      兩個子量表S-FM 羅序信度 >0.92

4.      兩個子量表S-FM 與FM之同時效度 >0.93

5.      兩個子量表S-FM 與 FAI/BI 預測效度 (0.49~0.59)

6.      S-FM 的反應性：SRM：0.62~0.71

 

結論：

1.      S-FM 只有原版的1/4

2.      S-FM之心理計量特性與原版幾乎相似

3.      S-FM產出之羅序分數為等距分數，可以用以比較個案內/間之分數變化。

 

*S-FM 會分別產出上肢與下肢的分數。

*羅序分析會跑出兩個分數：1.羅序信度（代表個別分數的穩定性）2.羅序分數（標準化後的分數，尺度為等距）

*也因為羅序分數為標準化後之分數，導致解讀困難