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引文資料
題名:
LVQ與多變數反覆加權法於測驗效度檢驗影響
書刊名:
測驗學刊
作者:
蔡良庭
/
楊志堅
作者(外文):
Tsai, Liang-ting
/
Yang, Chih-chien
出版日期:
2014
卷期:
61:3
頁次:
頁361-384
主題關鍵詞:
多變數反覆加權法
;
效度
;
學習向量量化網路
;
權重校正
;
驗證性因素分析
;
Confirmatory factor analysis
;
Learning vector quantization
;
Raking
;
Validity
;
Weighting adjustment
原始連結:
連回原系統網址
相關次數:
被引用次數:期刊(
1
) 博士論文(0) 專書(0) 專書論文(0)
排除自我引用:
1
共同引用:
130
點閱:145
本研究目的探討學習向量量化網路(learning vector quantization, LVQ)與多變數反覆加權法(Raking)的權重校正對於測驗效度檢驗結果之影響。楊志堅、蔡良庭、楊志強(2009)以及Tsai與Yang(2012)指出,利用驗證性因素分析(confirmatoryfactor analysis, CFA)進行量表編製的效度檢驗時,若忽略權重的計算,將導致參數估計偏誤(bias)。然而上述相關的研究,都侷限於單一變數的分群權重插補。然實際的測驗調查中,背景變數往往同時考量兩個或兩個以上(例如:性別、種族),而導致整份測驗中的分群設計需同時考量多個變數。因此,本研究利用數值模擬方式,在考量兩個變數的分群時,探討LVQ權重校正及多變數反覆加權法對於測驗效度檢驗的影響。本研究設計兩個背景變數,每個背景變數各包含兩個分群,合計共有四個不同的群體。另外的實驗設計包含:取樣數大小、樣本的遺失比例、四個分群的異質性及取樣不均勻程度。研究顯示,當分群間的異質性愈大、且因遺失樣本而導致嚴重的取樣不均勻時,利用多變數反覆加權法的權重校正,將導致參數估算的正確率降低,而相對的,LVQ的權重校正則能提供穩定且正確的測驗效度檢驗結果。
以文找文
The study proposes learning vector quantization networks (LVQ) and Raking approaches of sample weightings on measurement validity. Ignoring sampling weights can lead to severe bias in parameter estimation of confirmatory factor analysis (CFA) (Tsai & Yang, 2012; Yang, Tsai, & Yang, 2009). This study extends Yang et al. (2009) to include multiple weighting factors (e.g., gender and ethnic group) simultaneously in large validity research. The study design incorporated two auxiliary variables. Each auxiliary variable included two categories resulting in a total of four groups. Experimental factors, including missing proportions, sampling sizes, disproportionate, and heterogeneousity of groups, are designed to examine performances of LVQ weighting adjustment. Results show that accuracies and stabilities of LVQ are much better than the raking method as disproportionate sampling is severe, sampling size is 2,000, heterogeneousity of groups is 0.4, and missing rate is 20%. When a survey research has several auxiliary variables, LVQ weighting adjustment can remove the nonresponse bias when using CFA model to conduct measurement validity.
以文找文
期刊論文
1.
Kaplan, D.、Ferguson, A. J.(1999)。On the Utilization of Sample Weights in Latent Variable Models。Structural Equation Modeling,6(4),305-321。
2.
林少龍(20061200)。工作要求與工作控制的交互作用對員工適應的影響:自我警覺的角色。中山管理評論,14(4),969-993+1036。
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3.
陳金定(20090600)。用心在不同情緒因果模式之調節角色探討。教育心理學報,40(4),529-551。
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4.
Chang, T.(2012)。Calibration alternatives to poststratification for doubly classified data。Survey Methodology,35(1),31-41。
5.
Brockett, P. L.、Golden, L. L.、Jang, J.、Yang, C.(2006)。A comparison of neural network,statistical methods, and variable choice for life insurers, financial distress prediction。The Journal of Risk and Insurance,73(3),391-419。
6.
Berger, Y. G.、Skinner, C. J.(2003)。Variance estimation for a low income proportion。Journal of the Royal Statistical Society: Series C (Application Statistic),55(4),457-468。
7.
Chen, C. U.、Tsai, L. T.、Yang, C. C.(2010)。Supervised learning vector quantization for projecting missing weights of hierarchical neural networks。WSEAS Transactions on Information Science and Applications,6(7),799-808。
8.
Ender, C. K.、Peugh, J. L.(2004)。Using an EM covariance matrix to estimate structural equation models with missing data: Choosing an adjusted sample size to improve the accuracy of inference。Structural Equation Modeling,11(1),1-19。
9.
D'Arrigo, J.、Skinner, C.(2010)。Linearization variance estimation for generalized raking estimators in the presence of nonresponse。Survey Methodology,36(2),181-192。
10.
Hidiroglou, M. A.、Patak, Z.(2006)。Raking ratio estimation: An application to the Canadian retail trade survey。Journal of Official Statistics,22(1),71-80。
11.
Kott, S.、Chang, T.(2010)。Using calibration weighting to adjust for nonignorable unit nonresponse。Journal of the American Statistical Association,105(491),1265-1275。
12.
Liu, J.、Zuo, B.、Zeng, X.、Vroman, P.、Rabenasolo, B.(2010)。Nonwoven uniformity identification using wavelet texture analysis and LVQ neural network。Expert Systems with Applications,37(3),2214-2246。
13.
Luengo, J.、Garcia, S.、Herrera, F.(2009)。A study on the use of statistical tests for experimentation with neural networks: Analysis of parametric test conditions and nonparametric tests。Expert Systems with Applications,36(4),7798-7808。
14.
Su, C. T.、Chou, C. J.(2006)。A neural network based approach for statistical probability。Quality Engineering,18(3),293-297。
15.
Tsai, L. T.、Yang, C. C.(2012)。Improving measurement invariance assessments in survey research with missing data by novel artificial neural networks。Expert Systems with Applications,39(12),10456-10464。
16.
Woods, C. M.、Grimm, K. J.(2011)。Testing for Nonuniform differential item functioning with multiple indicator multiple cause models。Applied Psychological Measurement,35(5),339-361。
17.
楊志堅、蔡良庭(20080900)。評估取樣權重於檢定Likert問卷之測量恆等性研究。中華心理學刊,50(3),257-269。
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18.
蔡良庭、楊志堅(20080300)。取樣權重值於應用 SEM 模式分析之參數估算正確性研究。教育與心理研究,31(1),155-177。
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19.
周玉慧、朱瑞玲(20081200)。變遷中的臺灣民眾心理需求、疏離感與身心困擾。臺灣社會學刊,41,59-95。
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20.
黃韞臻、林淑惠(20100600)。「大專生生活痛苦指數量表」的編製及分析。測驗學刊,57(2),239-267。
延伸查詢
21.
Schermelleh-Engel, K.、Moosbrugger, H.、Müller, H.(2003)。Evaluating the fit of structural equation models: Tests of significance and descriptive goodness-of-fit measures。Methods of Psychological Research Online,8(2),23-74。
22.
王齡竟、陳毓文(20100300)。家庭衝突、社會支持與青少年憂鬱情緒:檢視同儕、專業與家外成人支持的緩衝作用。中華心理衛生學刊,23(1),65-97。
延伸查詢
23.
吳宗祐、鄭伯壎(20060300)。工作投入、調節他人情緒能力與情緒勞動之交互作用對情緒耗竭的預測效果。中華心理學刊,48(1),69-87。
延伸查詢
24.
楊志堅、蔡良庭、楊志強(20090900)。以LVQ-ESW推估受訪者未知抽樣權重之研究。中華心理學刊,51(3),277-293。
延伸查詢
研究報告
1.
張笠雲、廖培珊(2008)。台灣社會變遷基本調查計畫:第五期第三次調查計畫執行報告。臺北:中央研究院社會學研究所。
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圖書
1.
Lohr, Sharon L.(2010)。Sampling: Design and Analysis。Duxbury Press。
2.
Muthen, L. K.、Muthen, B. O.(1998)。Mplus user's guide。Los Angeles, CA:Muthen, L. K., Muthen, B. O.。
3.
Bollen, K. A.(1989)。Structural Equations with Latent Variables。New York:John Wiley & Sons。
其他
1.
張苙雲(2003)。臺灣教育長期追蹤資料庫:資料使用手冊,中央研究院調查研究專題中心學術調查研究資料庫。
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推文
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