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ch6概念、測量 - Coggle Diagram

- - - - 變項的不同屬性可依邏輯排列順序，代表變項的相對較多/較少程度
      - 具有分類、排序的作用
      - e.g.硬度由最軟→最硬、教育程度低→高
    - - 沒有絕對零點，且乘除運算沒有意義
      - 具有分類、順序、加減的作用
      - 屬性間的邏輯間距/距離，是有標準、有意義的，可以做加減運算
      - e.g.智商、溫度
    - - 具有分類的作用
      - 僅僅屬性不同，提供特性的名稱或標籤
      - e.g.性別、國籍
    - - 具有分類、順序、加減、乘除的作用
      - e.g.年齡、身高
      - 具有絕對零點
- - - - 當資料來源是單一觀察者時→沒有能有效證明信度正確性的方式
        (沒有方法能防止觀察者的個人主觀立場影響)
      - 不同觀察者的立場，以及測量、定義、編碼的方式不同
    - - 只詢問受訪者可能知道如何回答的問題、避免問題過於複雜，而導致受訪者每次對相同的問題有不同的詮釋
      - 測試─再測法test-retest method：同樣的測量施測一次以上
        多次施測結果是否相同，可以呈現出正在使用的資料蒐集方法是否可信
      - 折半法split-half method：
        將研究中的測量題項隨機分成兩組→以同樣的方式對研究對象施測
        若兩組題項對受訪者做出不同分類→測量具有信度問題
      - 利用已制定，過去曾使用且證實過信度的測量方法
        (p.s.常被使用的測量方法不代表具有信度)
      - 確保研究人員的信度：
        1.研究督導員抽樣訪問受訪者，核對資料正確性以確保訪員可靠性
        2.請多位編碼員(coder)對個案編碼，確保編碼員對個案的分類是否一致
  - - - 測量工具由受試者或研究者主觀判斷與研究主題是否相關
        （也就是一看到測量工具，就知道研究者想測量什麼)
        →判斷此一測驗能否達成其所宣稱的目的
      - e.g.參與宗教儀式的次數是宗教虔誠度的表面效度
    - - 一個測驗的分數與外在效標之間的相關程度
        以測驗分數和效標之間的相關係數，表示測驗的效度之高低
      - e.g.可以用大學入學測驗的成績預測學生的大學成績
    - - 當無法找到行為的效標關聯效度做直接測量時，
        考量研究的變項之間應具有的邏輯關係的關聯程度
        實際測量某測驗所宣稱或標榜要測量之項目的程度
      - e.g.若想要做關於「自尊」的研究，除了發展出「自尊」的問卷之外，也做與自尊相關的已知概念之測驗(與自信正相關、與自卑負相關...)
        若測驗結果與預期的相關性相同，則可以證明發展的「自尊」問卷具有建構效度
      - 某測驗能測量某個理論的概念的程度
        →若將測量工具所得的結果中之二組或多組題型相結合，
        而二者間有某種預期的相關關係存在時，就表示此衡量工具具有某種程度的建構效度
    - - 指測驗能測出所欲測量內容的程度。一項測量，涵蓋了一個概念所含意義之範圍程度
        →某測驗之題目內容是否周延、具代表性、適切性、並確實包含所欲測量主題的內涵
      - e.g.測量偏見時，涵蓋了哪些偏見類別？
      - 可以藉由多參考專家建議以及文獻資料提高內容效度
- - - - 說明概念
      - 確切標明概念如何被測量，澄清在研究脈絡中概念的意義
      - 當對於某個語詞的真實意義意見不一致時，可因研究目的而標明其定義