Browsing by Author "Kao, Hsin"

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    視覺類比量尺的診斷分類模型
    (2024) 高欣; Kao, Hsin
    視覺類比量尺（visual analogue scale, VAS）使受試者根據題目的敘述，在連續的視覺化量尺上進行標記，來反應受試者於試題欲測量潛在特質的傾向。由於VAS具有等距的特性，因此相較於間斷量尺（如李克特量尺），VAS在個體層面上得以提供更細緻的區辨度。鑒於目前所知的文獻中並未有針對VAS資料的診斷分類模型（diagnostic classification model, DCM），因此本研究旨在發展針對VAS資料的DCM。由於VAS資料為連續且具有雙邊界（doubly bounded）特性，本研究透過結合beta response model （BRM）以及log-linear cognitive diagnosis model（LCDM）組成針對連續雙邊界資料的beta diagnostic classification model （BDCM），並以馬可夫鏈蒙地卡羅（Markov chain Monte Carlo, MCMC）作為模型參數的估計方法。模擬研究中透過操弄特質數以及樣本數比較兩種模型：（1）應用BDCM於VAS資料以及（2）使用LCDM於二分資料，比較兩者之間試題參數回復以及分類準確率的差異。研究結果顯示，在試題參數回復上，BDCM所需的樣本小於LCDM，且在分類準確率上BDCM也優於LCDM。實徵研究針對Holland職業代碼（Holland code）發展的VAS職業興趣量表進行分析，並針對受試者的特質分類進行探討。