高低分組簡介和上機操作

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高低分組,顧名思義,就是把考生的成績分成兩組:表現最好的一組和表現最差的一組。依據Kelley(1939),通常前27%的考生是高分組,後27%的考生是低分組。如果高分組和低分組的表現差異很大,那麼說明這題題目鑑別度高,能有效區分不同程度的考生。反之,如果兩組表現差異不大,那麼說明這題題目鑑別度低,可能需要調整一下。

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SPSS上機操作:

  1. 在次數分配表>統計量,把總分的百分之27和73找出來。
  2. 報表結果顯示,百分之27是1.43,73是3.57。
  3. 轉換>重新編碼成不同變數,將總分拉出來,然後選擇舊值和新值
  4. 點從低到值,輸入1.43(百分之27),然後新增;點從值到最高,輸入3.57(百分之73),新增,最後確定。就會出現1為高分組,0為低分組的變項。


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Kelley, T. L. (1939). The selection of upper and lower groups for the validation of test items. Journal of Educational Psychology, 30(1), 17–24. https://doi.org/10.1037/h0057123

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    文章內容以圖像式和步驟化方式,教您如何在各種統計軟體中(例如:SPSS、R和Mplus),執行多種統計方法。此外,我還會分享一些學術和科技新知,幫助您在學術之路上走得更順利。
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    有時候在其他檔案轉換成SPSS檔時,可能出現在一個變項內,以特定符號將不同數字分開的(如下圖,第三行4,7,8),這時無法用SPSS進行有效分析。本文將說明如何使用SPSS將特定符號分開的數字轉換成不同變項,光看文字可能太過抽象,請看圖文教學。
    在上一篇中,我們在模型探討隨機截距交叉延宕在Extension 3:Multiple indicators定義。本文為實作部分,將說明Multiple indicators的依序四個步驟的Mplus語法。 ,
    選舉民調是預測選舉結果的重要工具。然而,如果我們不了解樣本和母體的概念,就很容易被民調結果誤導。 在本文中,我們將介紹樣本和母體的概念,以及它們對民調結果的影響。我們還將提供一些在閱讀民調報告時的注意事項。
    在上一篇中,我們在模型探討隨機截距交叉延宕在Extension 2中,可以使用的分類變量進行Multiple group分析。接下來,擴展 RI-CLPM 的另一種方法是為每個使用多個指標測量,本文將簡介兩種Multiple indicators模型。
    會,因為日常生活中充斥著各式統計報告,若不懂統計,容易被誤導。具有統計概念可以幫助我們找出對的統計報告,做更明智的做出決策。一般人可以先學習如何判讀統計報告和留意統計的應用開始,培養如何獨立思考。
    在上一篇中,我們在模型探討隨機截距交叉延宕模式加入為預測或結果變量。而在Extension 2中,可以使用的分類變量進行Multiple group分析。這種方法常用在探討調節效果是否成立,本文將簡介其意義和語法。
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