因為Mokken是無母數統計。
但是,我分析了中風個案的PHQ-9之後,發現結果卻不是這麼一回事。
CFA
項目編號
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因素負荷量
|
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入院
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出院
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|
1
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0.55
|
0.68
|
2
|
0.54
|
0.62
|
3
|
0.39
|
0.46
|
4
|
0.57
|
0.65
|
5
|
0.39
|
0.52
|
6
|
0.49
|
0.60
|
7
|
0.36
|
0.50
|
8
|
0.31
|
0.38
|
9
|
0.47
|
0.69
|
適配度指標
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χ2/df
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2.9
|
1.5
|
RMSEA
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0.10
|
0.06
|
CFI
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0.95
|
0.99
|
NNFI
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0.93
|
0.99
|
*紅字處為不符合標準的指標
Mokken analysis
項目編號
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Item H
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入院
|
出院
|
|
1
|
0.35
|
0.36
|
2
|
0.34
|
0.36
|
3
|
-
|
-
|
4
|
0.33
|
0.39
|
5
|
-
|
-
|
6
|
-
|
0.35
|
7
|
-
|
0.34
|
8
|
-
|
-
|
9
|
0.31
|
-
|
|
|
|
ScaleH
|
0.33
|
0.36
|
Rho
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0.60
|
0.70
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*紅字處為不符合標準的指標
** - 表示該題的item H低於0.3,而被逐次刪除。
** - 表示該題的item H低於0.3,而被逐次刪除。
CFA的結果顯示只有RMSEA不符合標準,且出院的RMSEA已接近可接受的標準。
Mokken analysis的結果卻顯示要刪掉約半數的題目,而且Scale H仍遠小於標準0.6。
這個結果似乎顯示Mokken analysis比CFA更難符合。
個人認為可能是Mokken有難度排序、局部獨立、答對率單調遞增的概念,
因此反而比CFA更嚴苛。
但也可能只是這筆資料的分析結果如此。
因為Jenny 的三層面BI就是CFA不好,Mokken analysis很好。
請大家提供一些想法吧!謝謝。
我覺得Mokken 和 CFA的結果 不可相提並論耶~~ 兩者的驗證方法和假設都不同~~比方CFA就沒有允許項目難度排序,但Mokken有...故在驗證"單"項度來說: Mokken檢驗的東西就會比較多; 但若"多"項度模式來說: CFA則比較彈性些,可以依理論設立模式
回覆刪除(個人意見僅供參考, 沒有好與不好, 只有研究者想要如何解釋分析的結果 ㄏㄏ)
謝謝您的分享。
刪除由於我對於這兩種研究方法的瞭解不夠深入,只能提出問題但無法做出明確結論......