《表3 条目阈值以及各拟合指标一览表》
利用Multilog 7.03软件以及Rumm 2030软件,首先对量表条目和受试者信息进行交互性检验,发现3个维度中条目与受试者的交互效应均不显著(Generic:χ2=10.81,P=0.54;Shifting:χ2=32.78,,P=0.21;Persisting:χ2=28.43,P=0.25),说明量表和受试者信息不互相干扰;其次,对每个条目的5个评分选项进行阈值的分布情况进行分析,采用极大似然算法(maximum likelihood,ML)估计条目的参数,由于RS-SC是5级Likert量表,故GRM模型每个条目有4个阈值参数,结果发现除了条目17,其他24个条目均不存在阈值倒错(disordered threshold)的情况,说明这些条目都是单调渐进的,具体情况见图1。在Generic维度中,大部分条目的阈值分布在[-3,3]之间,阈值间距在[0.18,6.95]之间,其中条目4和条目6由于间距不足或过大未能达到IRT的标准;在Shifting维度中,大部分条目的阈值分布在[-2,2]之间,阈值间距在[0.06,2.26]之间,其中条目8和16由于间距不足未能达到IRT标准;在Persisting维度中,大部分条目的阈值分布在[-4,4]之间,条目17由于阈值倒错未能达到IRT标准,以上指标说明Persisting维度的条目(除了条目17)能够最大范围地区别目标人群,而Generic维度与Shifting维度有部分条目由于阈值间距过短或过长而导致提供的信息量不足,需要进行进一步的修订,具体情况见表3。
图表编号 | XD005490900 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2018.05.01 |
作者 | 叶增杰、梁木子、余远亮、Knobf Tish、Dixon Jane、Chen Wei-Ti、邱鸿钟 |
绘制单位 | 广州中医药大学、广州中医药大学、华南理工大学、耶鲁大学、耶鲁大学、耶鲁大学、广州中医药大学 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |