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測驗的建構:因素分析還是Rasch分析?

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摘要


測量始於有個被測的變項或建構,根據對該變項的理解,測量的工具於焉產生。在教育或心理測驗中,我們利用試題和受試者所引發的反應,來評估對該建構的測量是否良好。要分析測驗的建構,需從理論上去澄清建構的特性、建構的理論、建構的影響,然後據此設計測量工具。在編製過程中,要力圖測量工具與建構理論緊密配合。有了工具(試題)之後,加以施測,從實證資料中尋找回饋,以修正試題品質、或探索受試者的反應情形,甚至進一步反省建構理論。這種實證資料的分析,有賴於Rasch(音譯為羅許)模式。當實證資料吻合Rasch模式時,我們可以宣稱測量已然進行。基於這種測量的哲學,若用因素分析來探索測驗的建構,已經犯了邏輯上的錯誤。即使用驗證性因素分析也有困難,因為因素分析的基本單位就是等距的量尺。可是測驗的資料並沒等距的特性,頂多只有順序的特性而已。即使不是等距的資料,也都假設該資料已然來自變項。況且因素分析的結果取決於樣本,隨著樣本的變動,所得的因素結構會很大的變化。基於以上的種種缺失,因素分析不宜當作測驗建構分析的工具。在本文裡,我簡單比較因素分析和Rasch分析的理論,說明在測驗建構的釐清上Rasch分析更為簡單而直接,並佐以兩個實際的例子來說明兩種分析方法的差異。

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被引用紀錄


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