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量表內容效度常用指標:內容效度指數(CVI)與內容效度比(CVR)-(上):概念說明

在心理學和醫學研究中,精確度量研究構念是科學調查的核心。量表作為一種常用的測量工具,其品質直接影響研究結果的可靠性與有效性。因此,開發和驗證量表時,確保內容效度至關重要。內容效度反映量表題項與被測構念間的相關性和代表性。本文將重點介紹兩個評估量表內容效度的關鍵指標:內容效度指數(Content Validity Index, CVI)和內容效度比(Content Validity Ratio, CVR)。這兩個指標提供一種系統性方法來評估量表題項是否充分且適當地代表目標構念,並被領域內的專家群體認可。通過探討CVI和CVR的計算方法、閾值判定標準以及實際應用案例,本文可為量表發展時提供理論指導和實務操作建議,以增強研究工具的內容效度,以提升研究品質。上集為概念說明,下集為實例說明。

內容效度指數(CVI)

內容效度指數(Content Validity Index, CVI)是評估量表項目與測量構念相關程度的指標。CVI 通常由專家團隊評估每一個題項與目標構念的相關性。專家會對每一個題項給予評分,通常是使用四點量表(如1到4分,代表從「不相關」到「非常相關」)。CVI的計算通常有兩種方法:題項層次內容效度指數(Item-CVI,簡稱I-CVI)和量表層次內容效度指數(Scale-CVI,簡稱S-CVI)。

  1. 題項層次內容效度指數(I-CVI):此針對單個題項進行評分之平均值,通常計算方法為選擇「相關」和「非常相關」的專家數占總專家數的比例。
  2. 量表層次內容效度指數(S-CVI):可以是所有項目I-CVI的平均值(S-CVI/Ave),或是所有專家對每個項目的評分達到完全一致的最高分的項目比例(S-CVI/UA)。例如,若有一個含有10個題項之量表中,有6個題項被所有專家評為最高分,則S-CVI/UA 就是 6/10 或60。
  3. I-CVI值>=0.78,總量表S-CVI平均值>=0.90,可認為量表具有好的內容效度

內容效度比(CVR)

內容效度比(Content Validity Ratio, CVR)由Lawshe(1975)提出,為評估量表題項相關性的方法。在CVR的評估過程中,專家需要回答每個題項是否「必要」。

  1. CVR的計算公式為 (ne - N/2) / (N/2),其中ne是認為題項必要的專家數,而N是總專家數。
  2. 依據不同專家人數,對應不同之CVR閾值。若是5~7位專家,則0.99以上可視為有較佳之內容效度。

參考文獻:

  1. Davis, L. L. (1992). Instrument review: Getting the most from a panel of experts. Applied Nursing Research, 5(4), 194-197.
  2. Lawshe, C. H. (1975). A quantitative approach to content validity. Personnel Psychology, 28(4), 563-575.
  3. Lynn, M. R. (1986). Determination and quantification of content validity. Nursing Research, 35(6), 382-385.
  4. Polit, D. F., & Beck, C. T. (2006). The content validity index: Are you sure you know what's being reported? Critique and recommendations. Research in Nursing & Health, 29(5), 489-497.
  5. Wilson, F. R., Pan, W., & Schumsky, D. A. (2012). Recalculation of the critical values for Lawshe’s content validity ratio. Measurement and Evaluation in Counseling and Development, 45(3), 197-210.

量表內容效度常用指標:內容效度指數(CVI)與內容效度比(CVR)-(下):範例說明

範例:慢性病人之生活品質評估量表之專家內容效度

量表名稱:慢性病病人之生活品質評估量表

概念性定義:

「慢性病病人之生活品質」指的是慢性病對個體在身體、心理、社會互動和日常功能方面造成的影響。包括疾病對日常活動的限制、心理壓力的感受、社交活動的參與程度以及對健康狀況的滿意度和自我管理能力。

評估日期:

  • 專家姓名:
項目編號 項目描述 相關性評分  必要性  修改建議
(1=不相關,2=稍微相關,3=相關,4=非常相關) (必要/
不必要)
1 我感覺到身體上的不適影響了我的日常活動。      
2 我因健康問題感到心理壓力。      
3 我的健康狀況影響了我的社交活動。      
4 我對自己的健康狀況感到滿意。      
5 我能夠自行管理我的健康問題。      

評估說明:

相關性評分:請根據每個題項與「慢性病病人的生活品質」這一構念的相關程度給予評分。分數越高,表示該項目與構念相關越高。

必要性:請評估每個題項對於量表的必要性。若您認為該題項對於研究構念來說是必須的,請標記「必要」;若您認為該題項非必要或可有可無,請標記「不必要」。

填寫說明:

  • 請在相應的欄位內填寫您的評分與判斷。
  • 完成後,請確認您的評分和意見,並將評估表提交給研究團隊。
  • 之後,回收後五位專家評值結果,進行計算。

計算步驟與結果說明:

專家評分表(虛擬數據)

題項 專家1 專家2 專家3 專家4 專家5 必要性「是」人數
1 4 4 4 3 4 5
2 3 4 4 4 3 4
3 4 4 3 4 4 4
4 2 2 3 3 2 2
5 4 4 4 4 3 5

計算 I-CVI

對於每個題項,I-CVI 是給予3分(相關)或4分(非常相關)的專家數占總專家數的比例。例如:

  • 題項1的I-CVI = (5專家評為≥3分=5) / 5 = 1.0
  • 題項2的I-CVI = (5專家評為≥3分=5) / 5 = 1.0
  • 題項3的I-CVI = (5專家評為≥3分=5) / 5 = 1.0
  • 題項4的I-CVI = (5專家評為≥3分=2) / 5 = 0.4
  • 題項5的I-CVI = (5專家評為≥3分=5) / 5 = 1.0
  • 計算 S-CVI/Ave

  • S-CVI/Ave 是所有題項的I-CVI的平均值:

  • S-CVI/Ave = (1.0 + 1.0 + 1.0 + 0.4 + 1.0) / 5 = 0.88
  • 評值標準:

  • 過去文獻認為,I-CVI值>=0.78,總量表S-CVI平均值>=0.90,可認為量表具有好的內容效度。

  • 以本例而言,題項4”我對自己的健康狀況感到滿意。”之CVI與CVR均不佳,建議依據量表之概念性定義重新調整題項內容。

  • 計算 CVR

  • CVR = (ne - N/2) / (N/2)

題項 Ne N 公式 CVR
1 5 5 (5-2.5)/2.5 1
2 4 5 (4-2.5)/2.5 0.6
3 4 5 (4-2.5)/2.5 0.6
4 2 5 (2-2.5)/2.5 -0.2
5 5 5 (5-2.5)/2.5 1

根據Lawshe的公式,計算每個項目的CVR:

  • 題項1的CVR = (5 - 2.5) / 2.5 = 1.0
  • 題項2的CVR = (4 - 2.5) / 2.5 = 0.6
  • 題項3的CVR = (4 - 2.5) / 2.5 = 0.6
  • 題項4的CVR = (2 - 2.5) / 2.5 = -0.2
  • 題項5的CVR = (5 - 2.5) / 2.5 = 1.0
  • 平均CVR= (1.0 + 0.6 + 0.6 + (-0.2) + 1.0)/5 = 0.6

  • 評值標準與結果:

  • 本量表之專家人數為5人,總量表CVR若高於0.99,則可認為該量表具有良好的內容效度。以本例而言,平均CVR=0.6,主要受第4題負面影響較大,建議對第4題進行重寫或修正。此外,也建議檢視第2題與第3題的內容,以確保其與構念的緊密相關性。

  • 表、專家人數與最低CVR值對照表.

  • 專家人數 最小CVR值
    5 0.99
    6 0.99
    7 0.99
    8 0.75
    9 0.78
    10 0.62
    11 0.59
    12 0.56
    20 0.42
    30 0.33
    40 0.29

參考文獻:

  1. Davis, L. L. (1992). Instrument review: Getting the most from a panel of experts. Applied Nursing Research, 5(4), 194-197.
  2. Lawshe, C. H. (1975). A quantitative approach to content validity. Personnel Psychology, 28(4), 563-575.
  3. Lynn, M. R. (1986). Determination and quantification of content validity. Nursing Research, 35(6), 382-385.
  4. Polit, D. F., & Beck, C. T. (2006). The content validity index: Are you sure you know what's being reported? Critique and recommendations. Research in Nursing & Health, 29(5), 489-497.
  5. Wilson, F. R., Pan, W., & Schumsky, D. A. (2012). Recalculation of the critical values for Lawshe’s content validity ratio. Measurement and Evaluation in Counseling and Development, 45(3), 197-210.

 

 

 

 


 

 數據串接與清洗

數據是礦藏,數據清洗是挖出鑽石的第一步,尤其是巨量知識。數據清洗或串接執行過程需要細心與專注,且有可能會消耗許多時間和精力,就由我們來替各位處理掉這個大麻煩。

全民健保研究資料庫、國外大型資料庫資料非常齊全,種類多,需要串接與清洗,進行正規化後才能更進一步進行資料探勘與統計分析。




Fig1.同一個Project資料散落在不同tables,無法使用




Fig2.整併與清理為可分析的table




Fig.3整理和分析後形成有意義的知識


概念與流程示意圖

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臨床研究基本原則 : https://www.youtube.com/watch?v=1tTApx1hjn0

 計畫撰寫與統計諮詢





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