9/15~9/19主要任務

本週任務	進行時間
1.      市療IRB最後整理	9/15寄PDF檔給乃瑜; 9/16拿紙本給李主任
2.      注意力模式整理	9/15~9/16
3.      與老師討論（手上任務進度/博論規畫）	9/17 9:30am
4.      C-SDMT論文修改確認	本週末前

9/9~9/12主要任務

本週任務	進行時間
1.      完成「平衡與日常生活功能電腦適性測驗應用於長照機構住民之心理計量特性」台大IRB之結案申請	9/9
2.      ADHD注意力模式整理	9/9~9/11
3.      與Jenny討論BI-SS信度與反應性論文	9/11 3:00pm
4.      市療IRB文件送出	9/12 2:00pm至市療
5.      C­­-SDMT論文修改（確認是否須增加或修改內容）	本週末前

9/1~9/5主要任務

本週任務	進行時間
1.      C-SDMT論文修改	9/1~9/5（改成NNR格式）
2.      市療IRB	9/5前跟李主任確定何時送紙本 (9/12下午至松德第二院區五樓找乃瑜簽名)
3.      桃療收案進度確認	9/2 (目前已收滿57人，持續收案中， 預計9月底結束收案）

關於Rasch題組分析之概念

當我們的測驗是題組測驗，須以Rasch分析驗證其信效度時，
因為題組中的各個題目彼此間有一定的關連(其中一題的答對率影響另一題的答對率），故不符合「局部獨立性(local independence)」的假設，
因此我們無法將所有的題目視為同一組題目進行分析。
Rasch題組分析概念：可視為多向度Rasch分析
舉例：
若某一平衡測驗有3個題組(A, B, C)，每個題組下有10個題目，
我們可將這3個題組視為3個向度，每個向度下有10個題目。
而這3個向度皆用來檢測平衡能力，
底下包含所有的題目(30題)。
一般Rasch單參數模型中只有一個參數b（題目難度），Θ代表個案的能力。能力與難度之間的關連，以Θ-b表示。

若為題組，則多了一個參數r（代表題組效果＝題組變異數/能力值變異數），以Θ-(b+r)表示。

* ConQuest語法(example)
Datafile balance.text;          #import資料
Format response 1-30;      #共有30題
score (0 1 )      (0 1 )     (0 1) ()                  () !items (1-10);   #第1個題組(01計分)
score (0 1 2)    (0 1 2)   ()      (0 1 2)           () !items (11-20);    #第2個題組(3點計分)
score (0 1 2 3) (0 1 2 3) ()     ()         (0 1 2 3 )!items (21-30);  #第3個題組(4點計分)
Model item+item*step;  # PCM model
Estimate ! method = montecarlo, nodes = 2, conv=1;  #疊代法，疊代次數及收斂差距值
Show case ! est=eap >> 1.eap;     #估計法，呈現個案的能力
Show >> 1.shw;    #整體結果呈現
Quit;