第二章 文獻探討
第三節 Mokken 問項篩選步驟
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第三節 Mokken 問項篩選步驟
1971 年，Mokken (Mokken,1971, pp. 71-72)提出了一套自動化問項篩選 工具 (automated item selection procedure,簡稱 AISP)，研究者可以利用自動化篩 選工具從一大群問項裡，挑出同質性較高的問項來組成量表，並藉此量表來測量 受試者的潛在特質。這一自動化問項篩選工具也被廣泛地運用在各個領域，例如：
心理學(Bouwmeester & Sijtsma,2006)、社會科學(Gillespie,TenVergert & Kingma, 1987,1988)、精神病理評估(Meijer & Baneke,2005)等，以下將介紹 AISP 的概 念以及步驟。
自動化問項篩選工具概念
自動化問項篩選工具是採由下往上(bottom-up)的方式來進行問項選取，也 就是先選少數幾個問項組成一個初始量表後，再檢視其他問項與此量表的同質性，
並依序將同質性夠高的問項一個一個加入量表，這個篩選方式架構在問項篩選的 基本要求(Mokken, 1971,p.184)，說明如下。
1.
ij 0 , i , j i j
相關係數
ij也是用來衡量問項i
和問項 j 的相關性，其計算公式如下：) ( ) (
) , cov(
j i
j i
ij
Var X Var X
X
X
由上面公式可以看出若共變異數大於 0，則相關係數必定大於 0，所以兩問 項的同質性越高，相關係數也會越大。由於所有問項皆測量同一個潛在特質，
故任意兩問項應存在正向關係，即相關係數大於 0(
ij 0
)。當進行問項篩 選時，我們希望最後篩選出的一組項問可以符合 Mokken 提出的 MH 模型，‧ 國
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由於在 MH 模型下，問項間的共變異數必定大於 0，因此
ij 0 , i , j i j
是篩選問項時的一個重要的篩選依據。2. Hi
c
0,
i在實務上，會希望最後找出來的一組問項可以正確區分受試者潛在特質的強 弱，因此，問項除了要達到統計顯著(Hi
0)以外，還必須達到實務上的顯 著(H
i 0 . 3
)，故設 c 為各問項量表系數的下界，值設定得越高，自動化問 項篩選工具所選出的問項其鑑別受試著潛在特質的能力也越好。自動化問項篩選工具步驟
根據 Mokken 在 1971 年(Mokken,1971,pp. 190-193)提出的建議，自動化問 項篩選工具的進行步驟如下。
第一尺度量表(scale 1)
第一尺度量表的建構步驟如下：
步驟 1.1：假設總共有
K
個問項，第一步先選出2 1i
H
i 最大且其值統計顯著 大於 0 的兩個問項i 及1 i 。 2步驟 1.2：從剩下的
K 2
個問項中，選出一個可以讓整體量表係數H
達到 最大的問項 j，且與步驟 1.1 所選出的兩個問項i 及1 i 之量表係數2j
H
i1 、
H
i j2 ，統計顯著大於 0 且實務顯著大於下界 c 。
步驟 1.3：從剩下的K
3個問項中，選出一個可以讓整體量表係數H
達到 最大，且與前三個選出的問項之量表係數統計顯著大於 0且實務顯著大於 c 。
步驟 1.4：繼續重覆步驟 1.2 和步驟 1.3 這兩個篩選步驟，直到剩下的問項
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無法再被選入第一尺度量表中為止。
第二尺度量表(scale 2)
在經過上述步驟挑選出問項構成第一量尺度表後，自動化問項篩選工具會在 剩下的問項裡繼續做篩選，看是否能再組成第二尺度量表。篩選條件同篩選第一 尺度量表的進行方式。
更多尺度量表
如同第一以及第二尺度量表的篩選方式，重覆篩選步驟，直到沒有任何問項 可以再組成一個新的尺度量表為止。
自動化問項篩選注意事項
1. 當越來越多問項選入某個尺度量表時，縱使某一個問項在被選進量表的當下，
該問項的量表係數有符合篩選條件
H
i c
，但由於之後還會有問項陸續被選 進，所以較早被選進問項的量表係數還是有可能會下降，甚至到小於下界 c 。 這點是自動化問項篩選工具在進行問項篩選過程時所無法即時偵測的問題。因此進行問項篩選後，研究者需要再去一一檢視每個量表中的每個問項，看 看其量表係數(H )是否大於所設定的下界i c 以確保量表有足夠的同質性。
2. 利用自動化問項篩選工具來篩問項，由於篩選方法為先選取量表係數
H
ij最 高的兩個問項當做起始點，再逐一加入最適合的問項，一旦問項被選入第一 個尺度量表後，就不會被選入第二個尺度量表，因此沒有考慮所有可能的問 項組合，故我們不能斷定利用自動化問項篩選工具後所組成的量表一定是最 好的量表。‧ 國
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