如何减少评定量表条目数而不损失预测能力？
统计方法学
2017-01-24 v3
摘要
评定量表用于获取关于定性实体(例如科研合作)的数据。本研究提出了一种在不损失预测能力的情况下减少评定量表条目数的创新方法。使用了“受试者工作特征曲线下面积法”(AUC ROC)。所提出的方法将评定量表条目(变量)数量减少至 28.57\%(从 21 降至 6)，使得收集的数据中超过 70\% 变得不必要。结果通过两种分析方法验证：分级反应模型(GRM)和验证性因子分析(CFA)。GRM 显示新方法能区分高分段和中间段的观测。CFA 证明评定量表的信度未因条目减少而恶化。两种统计分析均证实了 AUC ROC 缩减方法的实用性。
引用
@article{arxiv.1505.01886,
title = {How to reduce the number of rating scale items without predictability loss?},
author = {W. W. Koczkodaj and T. Kakiashvili and A. Szymańska and J. Montero-Marin and R. Araya and J. Garcia-Campayo and K. Rutkowski and D. Strzałka},
journal= {arXiv preprint arXiv:1505.01886},
year = {2017}
}
备注
14 pages, 5 figures