1. 在分析數據前,先思考哪個概念比較合適,先比較。
2. 在決定要使用哪個方法前,先思考方法的優缺點。
例如:分析divergent validity之二個方法
(1) scales間之相關比較
缺點:可能原本相關可能就不是很高,與相關係數之絕對指標做比較,可能會得到不好的結果。
優點:符合原本divergent validity之概念定義。
(2) 本身Cronbach's alpha 及與其它scale相關之數據比較
缺點:a. Cronbach's alpha會受到項目數的影響。
b. 與原本divergent validity之概念定義有差異。
優點:不受絕對指標的影響。
3. 不要陷入自己的數據和其它有關SF-36數據之影響。~~要從概念出發。
4. 不相關的証據,可從別的工具之相關概念驗證中獲得。
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