資料檔:新增DIF的欄位(藍字處)
資料檔範例:前三欄各是1個DIF變項
MMJ3333333333
MMJ3234323433
MMJ4332232322
語法檔:註明DIF出現在第幾欄(黃底標示)
(1)單一個DIF
; This is control file
&INST
TITLE='efficacy_output'
DATA=efficacy_1.txt
NI=10
CODES=1234
DIF=1
ITEM1=4
GROUP=0
PRCOMP=S
TFILE = *
1.2
3.1
2.4
3.2
10.1
12.6
20.1
23
28
30
*
IFILE=a.txt
PFILE=b.txt
SFILE=c.txt
ICROFILE=d.txt
&END
2016年7月26日 星期二
2016年7月21日 星期四
mixed-effects model在SPSS的操作方式
製作時間序列(因為一個人不只一筆資料)
1. Data/ Identify Duplicate Cases/ 選擇配對的變項(通常是ID)、作為編號依據的變項(例如時間)、勾選indicators of primary cases(選擇first case in each group is primary)、勾選sequential count of matching case in each group、勾選matching group as top of file、勾選display frequencies for created variable/ ok
2. 使用recode的功能,把MatchSequence的0轉成1(0表示這個ID只有被測量一次)。
開始分析
Analyze/ Mixed Model/ Linear/ Subject 放ID、Repeated 放時間序列、repeated covariance type選擇AR(1)、Compound symmetry: correlation metric或Unstructure(註)/ dependent是y變項、factor 放類別變項、covariate放連續變項、residual weighted不用放、Fixed選擇main effect (把所有變項新增至右方欄)、Random選擇和之前一樣的covariance type ,並且把ID選至combination、Estimation選擇default、Statistics選擇想看的參數估計結果(一定要選parameters)、EM means可不選擇、Save可不選/ ok。
註一、
AR(1):用於每個時間點間隔相同
Compound symmetry: correlation metric:假設第一次測量對於之後每次測量的影響力(相關程度)為等比遞減(例如:p、p*p、p*p*p)。
Unstructure:逐一計算每個時間點變項間相關,需要較大樣本數與較多時間才能完成。
註二、放入類別變項的時候,SPSS的預設為數值大的作為對照組。例如:1 不同意、2 皆可、3 同意。3 同意就會被當作對照組。一般會使用人數多的類別作為對照組,估計的誤差會比較小。因此建議進行mixed-effects model 之前,先做基本資料的描述統計,再決定要選哪一組當對照組。
1. Data/ Identify Duplicate Cases/ 選擇配對的變項(通常是ID)、作為編號依據的變項(例如時間)、勾選indicators of primary cases(選擇first case in each group is primary)、勾選sequential count of matching case in each group、勾選matching group as top of file、勾選display frequencies for created variable/ ok
2. 使用recode的功能,把MatchSequence的0轉成1(0表示這個ID只有被測量一次)。
開始分析
Analyze/ Mixed Model/ Linear/ Subject 放ID、Repeated 放時間序列、repeated covariance type選擇AR(1)、Compound symmetry: correlation metric或Unstructure(註)/ dependent是y變項、factor 放類別變項、covariate放連續變項、residual weighted不用放、Fixed選擇main effect (把所有變項新增至右方欄)、Random選擇和之前一樣的covariance type ,並且把ID選至combination、Estimation選擇default、Statistics選擇想看的參數估計結果(一定要選parameters)、EM means可不選擇、Save可不選/ ok。
註一、
AR(1):用於每個時間點間隔相同
Compound symmetry: correlation metric:假設第一次測量對於之後每次測量的影響力(相關程度)為等比遞減(例如:p、p*p、p*p*p)。
Unstructure:逐一計算每個時間點變項間相關,需要較大樣本數與較多時間才能完成。
註二、放入類別變項的時候,SPSS的預設為數值大的作為對照組。例如:1 不同意、2 皆可、3 同意。3 同意就會被當作對照組。一般會使用人數多的類別作為對照組,估計的誤差會比較小。因此建議進行mixed-effects model 之前,先做基本資料的描述統計,再決定要選哪一組當對照組。
2016年6月24日 星期五
201602-06工作時間分配圖
學期即將結束,我參考番茄土豆的記錄,
回顧開學至今的工作時間分配,覺得應該重新調整工作時間的分配,
不然就沒有時間寫論文了!
暑假不用備課改作業,我再設法提升行政事務的處理效率,希望可以多用一點時間在論文上。
圖、工作時間分配圖
回顧開學至今的工作時間分配,覺得應該重新調整工作時間的分配,
不然就沒有時間寫論文了!
暑假不用備課改作業,我再設法提升行政事務的處理效率,希望可以多用一點時間在論文上。
圖、工作時間分配圖
2016年6月6日 星期一
發展複合式生活品質量表之想法
依據量表的題目與適用對象,HRQOL量表可分為一般性 (generic)和特定疾病性 (disease-specific)二種。
二種量表各有其價值。
一般性量表適用對象廣,便於比較不同疾病的人的測量結果。
特定疾病性量表可針對特定族群,更深入探討罹患某特定疾病後的生活品質。
若能取一般性量表的題目,加上部分特定疾病性量表的題目,組成複合式量表,
是否可以減少發展/驗證量表的人力物力,發展出好的評估工具?
又,一般性量表的題目和特定疾病性的題目是否會是同一個面向?
或許值得探討。
二種量表各有其價值。
一般性量表適用對象廣,便於比較不同疾病的人的測量結果。
特定疾病性量表可針對特定族群,更深入探討罹患某特定疾病後的生活品質。
若能取一般性量表的題目,加上部分特定疾病性量表的題目,組成複合式量表,
是否可以減少發展/驗證量表的人力物力,發展出好的評估工具?
又,一般性量表的題目和特定疾病性的題目是否會是同一個面向?
或許值得探討。
2016年4月20日 星期三
2016/2-4 王老師討論內容彙整
I.
對OT研究的建議
A.
進行QOL研究,因為QOL是OT重要的成效指標。
B.
找可以合作的臨床據點長期收案(最好可以從診間或電子病歷抽收集資料)。
C.
學長期資料分析:常用的評估工具電腦化、長期固定追蹤。
D.
一定要寫論文、沈澱自己的結果。
E.
要做得讓國際認同OT。例如:投稿在好一點的期刊。
F.
擴大OT的市場,例如思考OT如何做到預防疾病。
G.
分析OT常見的疾病的預期壽命、預期壽命損失、終生花費 (life time cost),若有需要,可依期別、年齡分別分析。例如:CP、失智症。
II.
比較兩種治療方法的新思維:即使是同一種疾病,如果兩種治療方法的適用族群有差(例如採用某醫療法的族群年齡比較低,另一個療法的族群年齡比較高),由於預期存活壽命不同
(leave time bias),計算病後的QALY損失時,所選擇的健康人對照曲線應該不同。
III.
其他:
A.
從經濟分析促進健保的效率與公平,進而促進健保永續經營。
2016年4月13日 星期三
OTK Delphi研究之前言修改方向(按討論先後順序排列)
王老師的建議:
1.連結OTK與OT marketing (promotion)
2.強調各地區之差異,因此雖然OT的核心價值相似,但是各地的資源、服務場所與服務內容不同(意即OT發展策略不同)。
→因此各個地區可能都需要自己的OTK架構
→本研究可作為其它地區之OT建立OTK架構之參考
謝老師的建議:
重點在於大家根本不瞭解OT是什麼,因此才需要建立OTK架構/發展OTK衛教。
建議修改前言時再次確認本研究的基本理由 (rationale)已說明清楚。
我的想法:
從之前的審稿者意見看來,審稿者似乎不認為大家不瞭解OT,而是把重心放在我們建立了一個台灣的OTK架構。
因此修改時,需把賣點再強調清楚(別人不瞭解OT,所以有種種不良影響。而我們的研究目的為發展OTK架構,以便幫助大家瞭解OT,進而達到推廣OT的目的)
1.連結OTK與OT marketing (promotion)
2.強調各地區之差異,因此雖然OT的核心價值相似,但是各地的資源、服務場所與服務內容不同(意即OT發展策略不同)。
→因此各個地區可能都需要自己的OTK架構
→本研究可作為其它地區之OT建立OTK架構之參考
謝老師的建議:
重點在於大家根本不瞭解OT是什麼,因此才需要建立OTK架構/發展OTK衛教。
建議修改前言時再次確認本研究的基本理由 (rationale)已說明清楚。
我的想法:
從之前的審稿者意見看來,審稿者似乎不認為大家不瞭解OT,而是把重心放在我們建立了一個台灣的OTK架構。
因此修改時,需把賣點再強調清楚(別人不瞭解OT,所以有種種不良影響。而我們的研究目的為發展OTK架構,以便幫助大家瞭解OT,進而達到推廣OT的目的)
2016年3月7日 星期一
2016/3/7-11任務
研究相關
1.重新分析OTK RCT結果(因為OTES多收25人之後,刪題數目減少),製作表格
2.查詢成大小兒科、復健科可以合作的對象(依醫師專長判斷),再擬定可能可以合作的研究題目
3.查詢發生率比較高(發生率 > 10萬分之一)的幾個罕見疾病
4.瞭解電子病歷系統如何建立(請教千瑀)
助教相關
1.完成2篇文獻評析表格
2.批改碩班文獻評析作業
3.心理計量特性驗證介紹之投影片製作(全英文授課,2小時)
1.重新分析OTK RCT結果(因為OTES多收25人之後,刪題數目減少),製作表格
2.查詢成大小兒科、復健科可以合作的對象(依醫師專長判斷),再擬定可能可以合作的研究題目
3.查詢發生率比較高(發生率 > 10萬分之一)的幾個罕見疾病
4.瞭解電子病歷系統如何建立(請教千瑀)
助教相關
1.完成2篇文獻評析表格
2.批改碩班文獻評析作業
3.心理計量特性驗證介紹之投影片製作(全英文授課,2小時)
2016年2月15日 星期一
2016/2/15-26主要任務
1.撰寫/修改博士期間收案資料之相關論文:OTES、OTK RCT、OTK framework(王老師希望擔任共同作者)
2.閱讀流行病學方法論
3.熟悉新的分析方法:
(1)存活函數*失能曲線
(2)Mixed effect model
(3)Cox model
4.大致瞭解研究室正在進行的各項研究
2.閱讀流行病學方法論
3.熟悉新的分析方法:
(1)存活函數*失能曲線
(2)Mixed effect model
(3)Cox model
4.大致瞭解研究室正在進行的各項研究
2016年2月6日 星期六
2016年1月29日 星期五
20100830-20160130工作日誌
*藍字粗體字表示與博士論文相關的任務
OTES翻譯與測試:已完成
OTES心理計量特性驗證:預計再收案40人即完成建構效度收案,預測效度之追蹤將於2月完成。
OTES翻譯與測試:已完成
OTES心理計量特性驗證:預計再收案40人即完成建構效度收案,預測效度之追蹤將於2月完成。
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