Browsing by Author "蘇旭琳"

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    DIF分析在小樣本情境中的效果—以視障生和普通生在國中基測數學科之DIF為例
    (2007) 蘇旭琳
    本研究目的在於探討焦點組一百人的情況下偵測DIF的偵測效果，希望能了解增加參照組人數、調整能力分組組數等策略是否能提升偵測效果。本研究共分為三個部分，研究一和研究二為模擬研究，研究三為利用實證資料進行DIF分析。研究一的主要目的在於了解能力分組組數對於檢測效果的影響，依變項為DIF的正確偵測率和第一類型錯誤率。研究二的主要目的在於了解使用不同偵測DIF方法時調整樣本人數比例對於偵測效果的影響，依變項與研究一同。研究三參考研究一和研究二的結果對於九十四年和九十五年第一次國中基測數學科普通生和視障生的實際作答反應進行DIF分析。研究一結果顯示，在焦點組一百人且能力有差異的情況下，能力分組組數以兩組的結果最能夠兼顧正確偵測率和第一類型錯誤率，此組數即被研究二所採用。研究二結果顯示，在焦點組一百人的情況下，樣本人數比例和能力差異是影響偵測效果的主要因素；在焦點組五百人的情況下，方法和試題DIF比率是影響偵測效果的主要因素；若控制在能力有差異的情況下，對於焦點組人數較少（如一百人時）時採用MH-2搭配樣本人數100/1000（焦點組/參照組）的組合具有較佳效能，可以達到正確偵測率0.703、第一類型錯誤率0.073的結果。研究三結果顯示，九十四年和九十五年第一次國中基測數學科當中各有兩題、一題產生DIF，並對於可能原因進一步予以解釋。
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    在不同資料型態下使用混合模型進行分析之程序探討
    (2019) 蘇旭琳; Su, Hsu-Lin
    本研究之目的為，探討在｢多因素潛在類別｣和｢多向度潛在類別｣情境下，分析連續和二元資料型態的正確程序。本研究以混合模型為基礎，提出不同分析程序，並在因素個數 / 向度個數、因素相關/向度相關、潛在類別個數、潛在類別分離程度各個自變項之下，檢視其對於模式選擇正確率、參數估計和分類結果正確性的影響，並將分析程序相互對照比較，選出最佳程序提供未來分析實徵資料之參考。結果發現，當各個潛在類別的因素不變性程度為強假設，並搭配訊息量指標作為模式判斷依據時，程序一：｢先判斷因素結構 / 向度結構，再判斷潛在類別個數，逐步決定最佳結果｣和程序三：｢假設不同潛在類別個數和不同因素結構 / 向度結構的組合，再判斷最佳適配模型｣的表現優於程序二：｢先判斷潛在類別個數，再判斷因素結構 / 向度結構，逐步決定最佳結果｣。此外，因素相關 / 向度相關和潛在類別分離程度是影響模式判斷正確率的重要變項。最後，作者針對未來研究和實務的應用提出相關建議。