2013年8月13日 星期二

中風個案PHQ-9分析結果(8/13更新PHQ-9 CFA、Mokken分析)

以下為中風個案之PHQ-9之分析結果。
遺漏值之處理方式為排除有任何一個遺漏值的資料,共有
254人,其中男性163人。
平均年齡65+13.0歲。
個案剛入院之PHQ-9之平均為14.7+5.0分,出院前之PHQ-9之平均為13.4+4.6分。
個案之出入院分數皆屬於中度憂鬱 (介於10-15分)。
由結果發現:此筆資料之內部一致性、建構效度、預測效度不佳。
區辨效度良好(無天花板與地板效應)、反應性具小效果。
 
信度
內部一致性
α=0.69 大於0.7
→內部一致性不佳


效度
1.建構效度
(1)CFA(軟體
Lisrel,估計法:DW謝謝恩琦的大力協助
因素負荷量>0.3
項目編號
因素負荷量
1
0.55
2
0.54
3
0.39
4
0.57
5
0.39
6
0.49
7
0.36
8
0.31
9
0.47
 χ2/df=3.2  小於3
RMSEA=0.093 小於0.05
CFI=0.86 大於0.9
NFI=0.81 大於0.9
  →非單一面向

(2)CFA(軟體Lisrel,估計法:DW入院分數
項目編號
因素負荷量
1
0.68
2
0.62
3
0.46
4
0.65
5
0.52
6
0.60
7
0.50
8
0.38
9
0.69
 χ2/df=2.9  小於3RMSEA=0.10 小於0.05CFI=0.92  大於0.9NNFI=0.93 大於0.9
  →非單一面向

出院分數

項目編號
因素負荷量
1
0.66
2
0.69
3
0.44
4
0.73
5
0.57
6
0.76
7
0.66
8
0.38
9
0.58
 χ2/df=1.5  小於3RMSEA=0.06 小於0.05CFI=0.99  大於0.9NNFI=0.99 大於0.9

  →非單一面向

(3)Mokken   謝謝Jenny的大力協助
入院分數分數刪除5題後,各個題目的itemH皆大於0.3。

               Mean   ItemH     Monot.   Pmatrx   Restsc.    Label
 1 Item1    1.56    0.35                         25       17       Item 1
 2 Item2    1.83    0.34       36*                       24       Item 2
 3 Item4    1.72    0.33                                    31       Item 4
 4 Item9    1.22    0.31*                       27*      32*      Item 9

ScaleH=   0.33  未大於0.5
Rho   =   0.60

出院分數刪除4題後,各個題目的itemH皆大於0.3。

                Mean   ItemH     Monot.   Pmatrx   Restsc.    Label
 1 Item1    1.39    0.34                         23       Item 1
 2 Item2    1.58    0.36                                  Item 2
 3 Item4    1.67    0.39                         18       Item 4
 4 Item6    1.37    0.35                         20       Item 6
 5 Item7    1.36    0.34*                        24*      Item 7

ScaleH=   0.36 未大於0.5
Rho   =   0.70
→非單一面向

2.區辨效度
  最低分的比例:11%
 
最高分的比例:0%
 
→無天花板與地板效應

3.預測效度  與出院的巴氏量表計算相關   r=-0.16 (p=0.01)
  與住院天數計算相關 r=-0.04 (p=0.56)
  →預測效度不佳

4.
反應性
 團體 平均Dx/SDpre =-1.55/5.04=0.31
→具有小效應

 個別:尚無研究驗證PHQ-9MDC,因此無法計算

3 則留言:

  1. thanks
    請補充
    1. PHQ-9 描述性資料
    2. 請跟恩琦討論 CFA for ordinal data 之分析方法。分別應用於 admission & discharge 之資料。可看刪題後的結果。
    3. 上述 CFA 結果若仍不理想,則請 Jenny 使用 Mokken analysis 分析看看。

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    1. 謝謝老師的建議。
      我會在週一之前補充上述三項內容。

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  2. 2 & 3 並不單純,若急不來,就不急。

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