Mokken相關概念澄清記錄

一、Unidimensionality vs. Monotonically non-decreasing
1. Unidimensionality (單向度): 主要是針對一組題目，檢驗這組題目是否都是測量到同一個概念
2. Monotonically non-decreasing (單調遞增): 主要是針對個別題目來看 ，項目之困難程度不會因人的能力而有所改變

二、為什麼驗證H值，就可說整組題目符合MH model's 三個假設:
Re: H值可視為"信心指數" ，即有多少信心認為整組題目有多符合MH model。H值介於0-1，研究者可自訂H值為多少，但根據Sijtsma等學者的說法，至少H值要大於等於0.3。

10/15-10/19 收案人數統計 (update)

	三層面巴氏量表臺大收案人數統計 (2011-2012)
	10/15-10/19	累計
入院	1	99
出院	0	41

	ADL CAT臺大收案人數統計 (2011-2012)
	10/15-10/19	累計
入院	1	101
出院	0	41

	義大醫院三層面巴氏量表 收案人數統計
	10/8-10/19	累計(2012/3月開始)
完成再測評估	2	22
完成施測者間評估	0	22

10/22-10/26 主要任務

任務	預定完成日
1.      進階論文寫作課內容撰寫+ppt制作	10/22
2.      進階論文寫作課: 討論意見撰寫	10/23
3.      臺大入出院收案	10/22-10/26
4.      11/4 學會口頭報告ppt制作	10/23-10/28
5.      BI-3建構效度- (1)分析結果修改 (2)討論outline修改+內容	10/24-10/27
6.      博士論文大綱修改	10/26
7.      義大評估人數update	10/23

2012/10/18進階論文寫作修改建議重點頡取

恩琦:
1. 寫作內文須加強/釐清
(1) 段落和段落之間的連貫性
(2) 概念的呈現
2. ppt 內容呈現，如為強調特色 (例如量表之特色)，應以"名詞"為開頭語
例如: 使用"low practice effect" instead of using " to reduce practice effect"
3. 因海報不會放citation，所以可以在內文中使用"依據哪個學者的定義.."來說明出處

菀薈:
1. 要針對reviewer 的意見回覆
2. 回覆內容之整合要有組織，段落不宜太長(大致上一段落6-7行已足夠)
3. 撰寫內容要有結構性，結構清楚了，才知重點，才能深入淺出

佳苓:
1. 主題句要清楚，最好不要用隱喻方式，且想知道主題句是否明確，可自行練習試著在段落highlight出主題句出來
2. 段落的結尾應呈現出臨床或研究上的意義或實用價值，盡量避免在重覆結果之解釋

姿誼:
1. 問卷與教材應要適性調整: 針對各自個案提供其所需要的，才能達到效果，也才符合所謂的client-centered的目的
2. 舉例部分: 要了解是用對象，針對不同的對象給予適當之例子
3. 教材部分: 如為重要之概念/觀念，重覆說明無仿，方便個案了解明白
4. 句子結構不宜過長，要以簡潔/簡單為主，以易於閱讀

Question regarding the DM model for polytomous items‏‏: reply from Dr. van der Ark

一個多禮拜前寫信問Dr. van der Ark  的問題，終於接到回信了，能接到作者(應該是大師)的回覆，真的蠻感動的!!

我的問題內容大致如下:

...   My question  is about how to deal with different numbers of response categories in a given polytomous data set. In my questionnaire, there are six items scored on a 3-level scale (0, 1, 2 points) and two items are scored on a 4-level scale (0, 1, 2, 3points). I would like to confirm if it is still all right to use Mokken scale analysis to analyze my data. Should I collapse the response categories, e.g. 4-level scale into 3-level scale to make the same format?

 There was inconclusive evidence on multiple studies for whether or not it is okay to use different numbers of response categories in a give set.   ....

 

Dr. van der Ark的回覆如下:

"The problem with different numbers of response categories is that that is unclear what the scale score means. Scores 0, 1, and 2 in the first set of items are not equivalent to the scores 0, 1, and 2 in the second set of items because in the latter set there is also a category 3.

So I would advise against having scales consisting of items with different numbers of categories, especially for investigating IIO where the interest lies in ordering of items by the mean item score. You may collapse the response categories if you believe that is meaningful; that is, if you believe that by collapsing the scores in the first set of items the scores in both sets of items are comparable."
 

就Dr. van der Ark的回覆，是建議使用collapsing the scores，但對於我們來說，

項目選項的meaning可能就會不見，因為目前的選項對於item來說有其意義 ; 但從另一個

角度來看，如果說軟體無法(或本意並無)可計算不同response categories，那目前出來

的結果該如何解釋呢?!! 思考中~~