2013年7月11日 星期四

Stroke knowledge test 之向度

我跟 Tammy 索取她的 "Knowledge of Stroke Questionnaire" 二種版本(第1版25題,後來再加5題,成為第2版 [30題])之資料
Jenny 使用 Mokken 分析後,發現符合單向度的項目很少!!

那 Knowledge of Stroke Questionnaire 或一般 stroke knowledge 的因素結構究竟為何!?

或許可用 EFA 探索 Stroke Knowledge Test 之因素結構

一般有關之學理或發展者之看法,也是相關知識測驗結構組成的考量。

姿誼發展的OTK,因素結構為何!?

11 則留言:

  1. 我認為SK的題目屬於formative model,故不適合進行單向度驗證。
    理由為Jenny和我閱讀了Knowledge of Stroke Questionnaire的主要參考文獻(問卷題目收錄於未發表之博論,無法取得),
    發現題目大致分類為五類:中風之危險因子、緊急處理方式、取得醫療資源的方式、中風後遺症、自覺中風知識程度。
    而這五類的題目間不一定有關連,
    但整體而言,這些題目可組合成一份與中風知識相關的問卷。

    又,我認為OTK的組成應該也是如此。

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  2. reflective model和formative model最大的差別為潛在變項和觀察變項那個是因、那個是果。reflective model視潛在變項為因而觀察變項為果。formative model視潛在變項為果而觀察變項為因。
    在SEM中,看您要如何解釋和設定測量模型。

    我看了Knowledge of Stroke Questionnaire,也覺得題目不單是測量到一個面向。我的想法是可以先針對Knowledge of Stroke Questionnaire做EFA分析,瞭解是可以分成幾個面向。再驗證二階CFA模式,是否此些面向有一個二階的因素(如中風知識相關)。

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  3. 謝謝您說明 reflective & formative models 之概念。
    如果運用您的概念,那 stroke knowledge test, Knowledge of Stroke Questionnaire, 以及OTK, 各屬於哪個 model??

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  4. 我們三人(Jenny、恩琦和我)討論後,認為Knowledge of Stroke Questionnaire 屬於formative model。
    判斷依據參考自Hair, Joseph F. (2010). Multivariate data analysis. Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall.

    判斷依據分為概念與數據二類。
    概念的判斷依據有三:
    一、因果關係:中風知識是由各種不同的知識(例如:中風徵兆、中風後遺症)所組合而成的結果。易言之,題目是因,中風知識是果。
    二、題目間之相關低:影像診斷(29題)與藥物之功效(30題)之相關性不高。
    三、題目間無法互相取代:例如:影像診斷(29題)無法取代藥物之功效(30題)。

    數據的判斷依據有二:
    一、correlation: 多數題目之相關偏低(<0.4)或未達顯著,僅2題的相關約0.55。
    二、EFA結果不理想:KMO=0.561,不適合進行EFA。又,平行分析之結果發現陡坡圖與平行分析的曲線至第12個因素仍未相交,故無法決定因素數目。

    以此類推,知識性的測驗(如:一般 stroke knowledge與OTK)可能較偏向於formative model。

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  5. looks great!
    後續:
    1. 可否由 SEM 驗證因果關系之方向?if ok, 請恩琦負責分析,可先跟李晏討論。資料請 Jenny 於今日提供。
    2. 請查證 stroke knowledge 相關測驗(some commonly used questionnaires),常驗證之心理計量特性,有那些?請姿誼負責。
    3. 請菀薈,聯絡陳柏熹老師(或業太),請陳老師就 以上stroke knowledge test 屬於 formative model 之判斷依據以及可驗證那些心理計量特性,惠賜意見。
    4. 請 Jenny 嘗試解釋 Tammy 問卷項目為何不符合 EFA 之可能原因。
    以上, if possible, 請於一週內完成。

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    1. 4. Tammy問卷項目為何不符合EFA之可能原因,嘗試解釋如下:
      (1) 問卷題目之間相關太低(大多數題目之相關皆介於0.3左右): 如欲使用EFA分析,項目之間需具有一定程度的相關,如項目相關太高或太低,皆會造成執行EFA分析的困難
      (2) 題目代表性不夠:可能未納入具代表性之stroke knowledge的題目
      (3) 題目之共同性低:各題目變異量被共同因素解釋之比例過低
      (4) Cronbach’s alpha 值不高 (30題SKQ 之alpha=0.6)

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