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問題集:
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單向度(因素分析)?
因素結構是測量的潛在構面,因素分析能予定義其構面(因素),以使題目符合整體一致測量的目標,形為一個可供管理用的變數集群(a manageable set of variables).Rasch分析可替代因素分析,並可驗證其符合模式的堪用性,因此在Kidmap的內容需建立在同一構面的基礎上.
- 醫學中心,區域醫院,地區醫院等,是可否要一起放在一常模內比較,還是分開來比較才適合?
當資料呈DIF 現象時,表示群體間有差異,有必要做該DIF指標的移除,或是太多DIF指標時予以分別成為獨立的常模予以檢測.
因此,本網站上的資料分析,應是要經過
An ANOVA-like Rasch Analysis of Differential Item Functioning
後之常模比較.
同理,當沒有DIF現象時,就可以將醫學中心,區域醫院,地區醫院等,放在同一個常模下做分析.在健保分局間是否呈DIF的分析,也是一樣的,當沒有DIF現象時的族群間比較,才具意義.
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Fit是什麼?
傳統上的顯在資料係以平均數與標準差為基本的查證資料.
在潛在因素的分析裡,以測量分數及測量標準誤表示受試者的平均分數及其穩定值.Fit統計值是觀察值與模式的期望值間的殘差分析.
每人有一個整體Fit值(infit及outfit的均方差(MNSQ), infit及outfit的標準化殘差(ZSTD)),也有在每一指標試題上的MNS及ZSTD,
對於我們判定指標不合理的狀況,提出了一個偵測依據.
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與傳統的指標分析有何不同?
傳統上的指標分析是對顯在資料(如TQIP及THIS的指標)一一比較分沖析, 尤其是與平均值比較.
當一家醫院的某指標與平均值比較有何多大意義 ?有人存疑它的訊息提供的不完整.
因此, 利用Rasch分析可以獲得更多有用的資訊,如Kidmap.且是在一張A4紙張的呈現,對於會議檢討指標之達成,是在簡化與有意義資計的提供.
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傳統的指標分析的平均值比較才析在Kidmap上如何表示出來?
每一指標平均值相對答分積點的權重位置,由kidmap的右方指標以logit為單位的困難度表示,當在第3象陡限時,表示該指標符合水準,
當在第1象限內,表示未達一般水準, 當在第3象限內,表示不合理達到一般水準(相對別家醫院,因特別賣力而達到),當在第1象限內,表示不合理未達一般水準(失常).
因此,容易表徵出來指標管理與改善上的意義,尤其是以各種圖表的呈現出來,易於分析及檢討--有如一個品管工具).
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Kidmap中的能力分級指標如何得來?
在Rasch分析中,對一受試樣本可以分析出能力可以分出多少級,然後以集群分析(cluster analysis)去找出分界點, 於是可以因每一受試者的能力
估計的不同而有不同的能力分級.
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一群指標中,如沒有資料時,即是遺漏值時如何處理?
只要依序以點(.)為記號填入,即可分析出來kidmap.對於測量誤差也是同最大概法計出來的.此為
IRT分析的特點,也是傳統方法無法克服的問題.
- Kidmap如何以『SWOT分析』來分析指標管理的意義?
期待有個統計工具能如QC七法一樣,能將指標分析以簡易圖示出來.Kidmap的四格方位區分指標屬性,
『SWOT分析』
左方方為別人難達到而該醫院做到了(優勢/特色),右下方為忽點的指標(劣勢),右上方的達成可以使能力昇級(機會),
左下方為目前的成就所在,倘不注意維持,即會移至右下方(威脅).
對個人測驗或體檢,不也是一樣的銓釋!
何謂Rasch分析及其用處:
Kipmap的延革及應用:
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