20110620會議記錄-OT知識、暑期規劃

I.        OT知識的進度

A.      行政方面：6位尚未登入、5位尚未回覆  （佔26%）

→繼續寄信通知，若無回應，則電話聯繫。

B.      面向調查之初步結果：

1.      建議參考其他專業的知識架構

→可能不易找到，但還是可以再找看看。不過，主要還是要投稿與專家切磋，才能得到更多肯定或修改建議。

2.      建議OT服務內容的區分方式，由次專業改服務地點，以便個案瞭解

a.      困難：改以地點區分，部分業務仍有重疊，或過於瑣碎

→未來將建立題庫，因此分類方式不會是太大的困擾。但可以考慮先建立兩種分類方式，再將兩種分類方式的內容作對照，看是使用者來選擇分類系統。

3.      建議改變整體結構

a.      困難：結構不易討論或達成共識

→結構的修改仍是依據現有架構作修改。若專家建議大幅修改結構，可進一步瞭解他們在意的部分為何，或有無更好的結構。

→雖有專家認為OT的核心價值對個案而言並不重要，但這是OT的理念，因此不論個案是否認為重要，都應列入。或可改變問法，使個案瞭解或更認同OT。

C.      請映汝協助的部分

1.      協助訪談

2.      協助製作給專家的網路問卷

→需更明確。請製作較完整的說明檔案給映汝，後天再討論。
↑6/20已完成說明檔

99-2課程表

為方便選定討論時間，不用回去翻舊文，
因此將這學期的課表置頂至本學期結束。

名詞解釋：共變項、中介變項、干擾變項-待修

由於前幾天迴歸課程與因素分析課程中，都有提到中介變項，
因此想把中介變項與其他幾個常聽到的變項分類也整理出來。

共變項：無法控制，但是會影響研究結果的變項。通常是：年齡、性別、種族等。

中介變項：介於自變項與依變項之間的變項，通常無法直接操縱或看見，但是可以由推論的方式得知它的存在。研究設計中，需控制中介變項，才能呈現自變項與依變項之間的關係。

干擾變項：除了研究者所納入的自變項以外，其他會影響依變項的變項。例如：研究佔某種療法對於中風個案下肢功能恢復的影響，但個案有接受PT的行走訓練，則除了OT以外的治療，都可稱為干擾變項。

迴歸分析期末報告筆記-1

迴歸分析的期末團體報告，老師要求用真實資料（不管是自己收案的或是資料庫的二手資料皆可）撰寫一篇像論文的作業，並上台報告。

在聽報告的時候，覺得大家的想法還滿有創意的，題目種類繁多，
例如：婚姻真的是愛情的墳墓嗎？（探討兩性相處的滿意度的影響因子）
感恩就會幸福？（探討感恩的行為是否能預測幸福感）
親子衝突與盡孝表現，是否可互相預測？
使用音樂的目的與人格特性的關係
也有比較嚴肅的研究（報告者為PT博班生），像是親子互動方式對孩童精熟動機(mastery motivation)的影響。

儘管主題不盡相同，卻都是用到迴歸分析的作法。
在聽同學們報告的同時，也確認自己自己的考慮是否周密、有無誤解之前上課的內容。
除了原本上課的知識，學到了一些實務的操作。
覺得很實用，因此記錄下來。

迴歸作業日

今天幾乎花了所有時間，只寫了迴歸分析的作業。
雖然題目不難，而且很快就把報表跑完了（因為有程式碼可以參考），以為應該可以很快結束。
沒想到，竟卡在看不懂報表，以及如何轉換報表中的數據，為其他參考指標......

完全應驗了老師之前說的：跑資料不難，解釋結果才困難！
如果數據解讀錯誤，那這篇研究價值就值得懷疑了！

附帶一提，最近的新聞很喜歡說：「科學研究指出某某東西對心血管疾病很有幫助，可以降低XX百分比的罹病機率。」
或是「某教授發明了一種XX儀器，可以快速測量出食品中的起雲劑的濃度。」
個人總是對這個評論持保留態度，
一方面是不太相信新聞工作者可以正確地理解論文（連研究生都不一定看得懂自己領域論文了），
另一方面是不太確定他們引用的研究是否嚴謹可信、是否有過度解釋數據之嫌。

科學，不是有「作研究」、得到數據就可以了，
必須有好的研究設計、資料蒐集、分析方法與適當的解讀，才能展現研究的價值。
如果新聞記者可以輕易看懂各領域的「科學研究論文」，那我們都在做些什麼呢？

20110610會談記錄-O知識研究之重大變更

整體研究規劃
1.★OT知識面向建立後，以知識內容發展優先，而後建立問卷。教材發展改至另一個研究，或延至問卷發展完之後的下一個階段進行。教材的撰寫可參考教案寫作與測試、教學原理原則的文獻。新的研究程序如下圖。

暑期讀書會規劃

這兩天與千瑀討論這學期迴歸分析與因素分析的學習狀況，
發現有必要約時間重整一下上課所學（註），
因此決定從5/24開始，每週五上午進行2小時的迴歸分析讀書會（如果暑假還有餘裕，也考慮安排因素分析讀書會），
內容以上課的講義與教科書為主。
希望透過複習與討論，可以讓所學更紮實。

註.、
以迴歸分析為例，我們目前的印象就是：研究者可以透過各種轉換方式，使資料適合迴歸分析。但是結果好不好解釋，又是另一回事了！
以因素分析為例，對於各種因素萃取方法的根本差異，似乎還是搞不清楚，有必要再整合一下。

OT專家小組開張

今天是OT知識專家小組開張的第一天，
幾乎整天的時間都用來建立部落格的文章、回覆專家們的信件與處理登入部落格要匿名的問題。
但是，把一個東西從無到有建構起來，令人相當振奮期待！

這算是自己動手做的第一個研究，對於規劃研究、向專家們說明種種工作事項、與聯繫專家們，
都考驗著規劃、表達、整合與應變能力。

就邊做邊學囉！
也請老師多給予指導與提醒。

截至學期末的報告與考試

進階OT專題
1.個人書面報告

心理計量特性驗證與應用
1.撰寫「驗證單一面向性最好的方法」的文章

因素分析
1.個人口頭報告：對大學生介紹因素分析
2.團體口頭報告：以真實資料分析並以論文形式報告
3.團體書面報告：以真實資料分析並以論文形式撰寫
4.期末考：帶回家的考試

應用線性統計模式
1.個人作業：以SAS盡可能完整地分析兩組資料。
2.團體口頭報告：以真實資料分析並以論文形式報告
3.團體書面報告：以真實資料分析並以論文形式撰寫

註、已與千瑀商量暑假進行應用線性統計模式的讀書會，以彌補這學期倉促學習的不足。

與官琳學姐討論：用IRT好或是CFA好？

由過去所閱讀的文獻可知：IRT與CFA都有人用來驗證建構效度。
然而要選哪一個比較好呢？
跟官琳學姐討論的結果認為是：看研究目的而定。

如果要驗證單一面向性，IRT會比CFA適合。
因為IRT本來的功能就是用來驗證單一面向性，並且不易受題目多寡、個案能力非常態分配的影響、又適用於各類型的量尺。

如果要驗證因素結構，則應該先由EFA探索因素結構後，再用CFA驗證結構。

而自己之前問的：IRT無法找出問卷的結構，是否遺漏了資料的訊息？
依據目的，如果要驗證因素結構（而且不是單因素），就應該用驗證因素結構的方法，例如：CFA。

最後，有待釐清的是：IRT也有多面向的模型。
不知道能不能讓電腦自己挑選哪些題目放在哪個面向下？
或者是要先做EFA，看一下哪些題目在哪些面向下，再用IRT的多面向進行分析？