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Likert式計(jì)分法應(yīng)用于衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施效果評(píng)估的可行性研究

2022-10-15 09:50劉拓朱秋鴻
關(guān)鍵詞:賦分計(jì)分問卷

劉拓 朱秋鴻

衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施效果評(píng)估是衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)全生命周期管理工作的重要組成部分,其結(jié)果對(duì)于修訂完善衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)體系具有重要意義[1]。既往衛(wèi)生標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施評(píng)估多以標(biāo)準(zhǔn)使用者為研究對(duì)象,以調(diào)查問卷為手段,量化研究其對(duì)標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施過程中若干問題的意見。Likert 式計(jì)分法是最常用的定量調(diào)查方法之一,作為一種等距計(jì)分法,Likert 式計(jì)分法常設(shè)3~7 個(gè)等級(jí),用于測量受試者對(duì)某一事物的態(tài)度觀念,其具有編制簡單、形式明了、應(yīng)用廣泛的優(yōu)點(diǎn)[2-3]。既往衛(wèi)生標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施評(píng)估研究中,多采用簡單的描述性統(tǒng)計(jì)學(xué)方法處理Likert 式計(jì)分法的調(diào)查結(jié)果,且缺少Likert 式調(diào)查問卷編制的相關(guān)研究。本研究擬結(jié)合衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)特點(diǎn),梳理歸納Likert 式調(diào)查問卷編制過程中的注意事項(xiàng),并探討Likert 式計(jì)分法數(shù)據(jù)的分析策略,為進(jìn)一步完善衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施效果評(píng)估方法體系提供參考。

1 資料與方法

1.1 一般資料

選擇萬方、知網(wǎng)、維普和PubMed 數(shù)據(jù)庫進(jìn)行系統(tǒng)檢索,以“Likert”O(jiān)R“李克特”為檢索詞,檢索字段為“題名或關(guān)鍵詞”,檢索時(shí)間不限,導(dǎo)出所有檢索結(jié)果并進(jìn)行去重。萬方、知網(wǎng)和維普分別命中383、288 和190 篇文獻(xiàn),去重后剩余561 篇文獻(xiàn);PubMed 命中163 篇文獻(xiàn)。

1.2 方法

人工閱讀并梳理上述文獻(xiàn),結(jié)合衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)的特點(diǎn)和既往調(diào)查實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),運(yùn)用歸納法總結(jié)調(diào)查問卷編制過程中的注意事項(xiàng),提煉Likert 式計(jì)分法數(shù)據(jù)的分析策略。

2 結(jié)果

2.1 編制Likert 式調(diào)查問卷

2.1.1 編制原則 衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施效果評(píng)估是一項(xiàng)目的性較強(qiáng)的社會(huì)調(diào)查活動(dòng),旨在獲得標(biāo)準(zhǔn)使用者對(duì)于標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施過程中的真實(shí)意見。其在編制過程中應(yīng)該遵循如下原則。

(1)目的明確原則:衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施效果評(píng)估調(diào)查問卷的設(shè)計(jì)應(yīng)緊扣研究目的,可能是針對(duì)一項(xiàng)或幾項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)的調(diào)查,也可能是針對(duì)某領(lǐng)域的標(biāo)準(zhǔn)體系的調(diào)查;可能是針對(duì)普通人群的,也可能是針對(duì)特定群體的,如醫(yī)生、護(hù)士、疾控人員。調(diào)查問卷要針對(duì)不同的調(diào)查目的設(shè)置問題,對(duì)于與調(diào)查目的關(guān)系不大的問題均應(yīng)刪除。

(2)框架合理原則:衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施效果評(píng)估問卷應(yīng)以相關(guān)理論為基礎(chǔ)設(shè)計(jì)框架,一般需涵蓋合法性、科學(xué)性、可行性3 個(gè)維度,每個(gè)維度下根據(jù)調(diào)查目的設(shè)置若干小問題。合法性即標(biāo)準(zhǔn)與現(xiàn)行有關(guān)法律法規(guī)和政策方針不產(chǎn)生沖突;科學(xué)性即標(biāo)準(zhǔn)符合現(xiàn)有科學(xué)證據(jù);可行性即標(biāo)準(zhǔn)使用者在實(shí)際工作中可以方便地使用標(biāo)準(zhǔn),不存在阻礙標(biāo)準(zhǔn)使用的技術(shù)障礙。此外,根據(jù)調(diào)查目的還可以增加“標(biāo)準(zhǔn)可及性”和“配套技術(shù)文件完整性”2 個(gè)維度,標(biāo)準(zhǔn)可及性指的是調(diào)查對(duì)象是否容易從官方途徑獲取準(zhǔn)確權(quán)威的標(biāo)準(zhǔn)文本,配套技術(shù)文件完整性指的是針對(duì)該項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)是否發(fā)布配套的標(biāo)準(zhǔn)編制說明、技術(shù)指南、培訓(xùn)教材、課件及其視頻。

(3)簡潔靈活原則:問卷編制需在項(xiàng)目研究需要與調(diào)查對(duì)象實(shí)際情況之間尋求平衡,問題表述簡潔準(zhǔn)確、易于理解,內(nèi)容緊扣主題,不宜過多過泛,且要符合調(diào)查對(duì)象的理解能力和回答意愿。同時(shí),應(yīng)控制好問卷總長度,使調(diào)查對(duì)象可以在合適時(shí)間內(nèi)完成,這樣既可以減少調(diào)查對(duì)象填答問卷所需要的時(shí)間和精力,也可以降低開展調(diào)查的難度。

此外,相對(duì)于需在不同調(diào)查對(duì)象中反復(fù)使用的心理學(xué)調(diào)查量表,衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施效果評(píng)估調(diào)查問卷重復(fù)利用的可能性較小,故其在信度和效度方面的要求偏低。

2.1.2 編制過程中的常見問題及解決方法

(1)問題定位偏失:Likert 計(jì)分法并非通用的問卷形式,其主要用于測量調(diào)查對(duì)象對(duì)某事物的態(tài)度,不能用于專業(yè)水平、知識(shí)能力等方面的測量。在衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施評(píng)估調(diào)查過程中,常常會(huì)設(shè)置調(diào)查對(duì)象專業(yè)能力相關(guān)題項(xiàng),例如設(shè)置為“我的××領(lǐng)域的專業(yè)能力在業(yè)界廣受認(rèn)可”,提供選項(xiàng):“非常符合”“通常符合”“說不準(zhǔn)”“通常不符合”“非常不符合”,則無論選擇哪個(gè)選項(xiàng),該問題都只能說明調(diào)查對(duì)象對(duì)自身專業(yè)能力的態(tài)度和自我評(píng)價(jià),而并非體現(xiàn)其真實(shí)的專業(yè)能力。建議可將類似問題進(jìn)行轉(zhuǎn)化,如調(diào)查對(duì)象專業(yè)能力相關(guān)題項(xiàng),可以轉(zhuǎn)為詢問調(diào)查對(duì)象的從業(yè)年限、技術(shù)職稱、使用標(biāo)準(zhǔn)的頻率等。

(2)問題界限不清:使用Likert 計(jì)分法的調(diào)查問題應(yīng)有清晰邊界,調(diào)查對(duì)象易于理解的調(diào)查問題的內(nèi)涵,切忌一個(gè)問題包含多個(gè)內(nèi)容。如同時(shí)涉及時(shí)間、程度、頻率等方面,問題應(yīng)用數(shù)字化的確切范圍。如設(shè)置題項(xiàng)“近年,我經(jīng)常使用××標(biāo)準(zhǔn),認(rèn)為其科學(xué)性、可行性較好”,此種表述會(huì)使調(diào)查對(duì)象感覺無所適從、難以回答,一方面“近年”“經(jīng)?!薄拜^好”的定義不明確,另一方面“科學(xué)性”“可行性”在標(biāo)準(zhǔn)調(diào)查中往往屬不同的調(diào)查范疇,即便調(diào)查對(duì)象勉強(qiáng)做出選擇,調(diào)查結(jié)果也是不準(zhǔn)確的。建議上述問題可以拆分成若干子問題,如“最近一年,我使用××標(biāo)準(zhǔn)的頻率為平均每月××次”“我認(rèn)為××標(biāo)準(zhǔn)在實(shí)際工作中使用方便”等。

(3)問題表述不切:調(diào)查問卷的題項(xiàng)表述不夠簡單明了、偏向使用冗長復(fù)雜的句子或雙重否定句、針對(duì)普通人群的調(diào)查中過度使用專業(yè)術(shù)語、同一調(diào)查問卷的選項(xiàng)方向不一致等,均會(huì)導(dǎo)致調(diào)查對(duì)象理解困難,甚至產(chǎn)生厭煩情緒而拒絕調(diào)查。如“我并不認(rèn)為××標(biāo)準(zhǔn)不具有科學(xué)性”,這樣的表述會(huì)使調(diào)查對(duì)象難以理解、不明所以,很可能亂答一氣。再如一部分問題的選項(xiàng)從左到右分別是“非常符合”“通常符合”“說不準(zhǔn)”“通常不符合”“非常不符合”,另一部分問題的選項(xiàng)從左到右分別是“非常不同意”“不同意”“不清楚”“同意”“非常同意”,兩者方向相反,會(huì)增加調(diào)查對(duì)象錯(cuò)填的可能性。

2.2 Likert 式計(jì)分?jǐn)?shù)據(jù)的分析策略

Likert 式計(jì)分法本質(zhì)上是等級(jí)變量,屬于計(jì)數(shù)資料的一種,但在實(shí)際分析中往往習(xí)慣于對(duì)其賦值后再進(jìn)行統(tǒng)計(jì)描述和分析。根據(jù)分析時(shí)對(duì)Likert 式計(jì)分?jǐn)?shù)據(jù)的處理方式,可以粗略分為以下兩種分析方法。

2.2.1 將Likert 式計(jì)分視為等級(jí)變量 等級(jí)變量分析方法相對(duì)基礎(chǔ),一般采用頻數(shù)和頻率描述數(shù)據(jù)的分布情況,不同題目(變量)之間的相關(guān)性用Spearman 相關(guān)性分析,不同組之間的差別用秩和檢驗(yàn)進(jìn)行分析。相對(duì)于將Likert 式計(jì)分賦值后轉(zhuǎn)化為計(jì)量資料進(jìn)行統(tǒng)計(jì)描述,將Likert 式計(jì)分視為等級(jí)變量的統(tǒng)計(jì)描述要相對(duì)“啰嗦”一點(diǎn),多數(shù)情況下其需要分別描述不同等級(jí)的頻數(shù)和頻率,特別是在不同選項(xiàng)頻率相差不大的情況下更是如此。此外,還可以采用關(guān)聯(lián)規(guī)則(association rules,AR)、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析(social network analysis,SNA)等分析不同選項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,并通過網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D等可視化方法呈現(xiàn)數(shù)據(jù)分析結(jié)果。

2.2.2 將Likert 式計(jì)分賦值后轉(zhuǎn)化為計(jì)量資料

(1)直接賦值法:按照Likert 式直接賦分,如“非常不同意”“不同意”“不清楚”“同意”“非常同意”分別賦分1~5分,如有三個(gè)等級(jí)則賦分1~3 分,以此類推。賦分之后可以計(jì)算均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差,并進(jìn)行比較。既往研究表明,Likert 式直接賦分后絕大多數(shù)情況下評(píng)分不符合正態(tài)分布,不能直接使用t檢驗(yàn)、方差分析、Pearson 相關(guān)性分析,而應(yīng)該采用秩和檢驗(yàn)、Spearman 相關(guān)性分析和Kappa 檢驗(yàn)[4]。綜合評(píng)價(jià)方面,可以采用雷達(dá)圖定量分析法。該方法是一種典型的圖形綜合評(píng)價(jià)方法,通過將已經(jīng)歸一化的評(píng)價(jià)對(duì)象各維度評(píng)價(jià)指標(biāo)繪制于二維平面,并利用圖形周長和面積進(jìn)行定量綜合評(píng)價(jià),具有直觀清晰、易于判斷的優(yōu)勢,已經(jīng)在多個(gè)領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。如雷達(dá)圖的各個(gè)維度均為歸一化的正優(yōu)指標(biāo),則其面積與總體優(yōu)勢成正比,面積一定時(shí),周長與各維度均衡性成反比;即評(píng)價(jià)對(duì)象的雷達(dá)圖面積越大,總體優(yōu)勢越大大,面積一定時(shí),周長越短,雷達(dá)圖越接近圓形,其各指標(biāo)之間越均衡。相關(guān)評(píng)價(jià)函數(shù)的計(jì)算方法可以參考相關(guān)文獻(xiàn)[5-7]。

如在針對(duì)某衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)評(píng)價(jià)過程中,設(shè)置了5 個(gè)評(píng)價(jià)維度,分別是合法性、科學(xué)性、可行性、可及性、配套技術(shù)文件完整性,每個(gè)維度下設(shè)置若干Likert 式計(jì)分法的問題,相關(guān)數(shù)據(jù)詳見表1,雷達(dá)圖見圖1。從雷達(dá)圖中可以明顯看出,A 組和B 組調(diào)查對(duì)象對(duì)某衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)的合法性維度評(píng)價(jià)最高,對(duì)配套技術(shù)文件完整性維度評(píng)價(jià)最低;在可行性和可及性2 個(gè)維度,A 組和B 組調(diào)查對(duì)象得分差別較大。

圖1 某衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施情況雷達(dá)圖

表1 某衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施情況調(diào)查表

(2)等級(jí)賦分模型:針對(duì)某衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)的調(diào)查問卷有3個(gè)維度,分別是合法性、科學(xué)性、可行性,合法性維度中某問題A 得分普遍為4~5 分,而可行性維度某問題B 得分普遍為2~3 分。兩者之間“難易程度”不同,其結(jié)果具有一定的不可加性,如果將其直接相加,結(jié)果很可能是“程序公正卻事實(shí)不公正”,與科學(xué)評(píng)價(jià)衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施情況的調(diào)查宗旨不契合。等級(jí)賦分模型可以解決此類問題,將原始分(如Likert 5 級(jí)得分)轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)分,以實(shí)現(xiàn)不同題目/科目得分之間的可加、可比。

在開始分析之前,首先需要將調(diào)查結(jié)果進(jìn)行同向歸一化處理,即將調(diào)查問卷中的所有問題都轉(zhuǎn)化為高優(yōu)指標(biāo),以5 級(jí)計(jì)分為例(下同),即以得5 分為最優(yōu),得1 分為最劣。設(shè)針對(duì)某衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)的調(diào)查問卷有n 個(gè)問題,分別用i(i=1,2,3……n)表示;有m 個(gè)調(diào)查對(duì)象填寫了問卷,用j(j=1,2,3……m)表示;每個(gè)問題的評(píng)分采用Likert 式計(jì)分法,用x(x=1,2,3,4,5)表示。則每個(gè)問題的評(píng)分對(duì)應(yīng)的調(diào)查者數(shù)量用Njx(j=1,2……m;x=1,2,3,4,5)表示,其占比用Pjx(j=1,2……m;x=1,2,3,4,5)表示。第i 個(gè)問題Likert 5 級(jí)評(píng)分的平均百分位數(shù)和轉(zhuǎn)化后對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)化分值分別用Qix和Zix(i=1,2,…n;x=1,2,3,4,5)表示,計(jì)算公式詳見表2。轉(zhuǎn)化后的標(biāo)準(zhǔn)化分值可以在不同維度之間進(jìn)行相加減,也可以繪制條形圖、折線圖、矩陣熱力圖、氣泡圖等統(tǒng)計(jì)圖形進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化處理。

表2 Likert 5 級(jí)評(píng)分的平均百分位數(shù)和轉(zhuǎn)化后標(biāo)準(zhǔn)化分值計(jì)算公式表

(3)多面Rasch 模型(many facet Rasch model,MFRM):MFRM 是對(duì)單參數(shù)Rasch 模型的擴(kuò)展和升級(jí),兩者均基于項(xiàng)目反應(yīng)理論(item response theory,IRT),即考生在某一測試題目上的反應(yīng)與其某一特質(zhì)水平之間存在正相關(guān)關(guān)系,即考生在該測試的正確反應(yīng)概率(response probability,RP)越高,其某一特質(zhì)水平越高,同時(shí)受到測試題目難易程度、評(píng)分者寬嚴(yán)程度、評(píng)分等級(jí)等方面的影響。

根據(jù)項(xiàng)目反應(yīng)理論,可以構(gòu)建針對(duì)某一衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)的MFRM,設(shè)針對(duì)某衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)的調(diào)查問卷有n 個(gè)問題,分別用i(i=1,2,3……n)表示;有m 個(gè)調(diào)查對(duì)象填寫了問卷,用j(j=1,2,3……m)表示;每個(gè)問題的評(píng)分采用Likert 式計(jì)分法,以5 級(jí)計(jì)分法為例,用x(x=1,2,3,4,5)表示。

Log[Pijx/Pij(x-1)]=B-Di-Cj-Fj

該程序的模型函數(shù)表達(dá)式如下:Pijx 是該衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)在調(diào)查問題i 上被調(diào)查對(duì)象j 評(píng)定為x 等(x=1,2,3,4,5)的概率,Pij(x-1)則是被評(píng)定為x-1 等的概率;B 是該衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)的實(shí)施情況參數(shù);Di 是調(diào)查問題i 的難度參數(shù);Cj 是調(diào)查對(duì)象j 的寬嚴(yán)程度參數(shù);Fx 是分步計(jì)分模型(partial credit model,PCM)中該衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)得分從x-1 等到x 等的等級(jí)難度(step difficulty,StD)參數(shù)。

通過MFRM 專用的分析程序Facets 可以對(duì)上述模型進(jìn)行求解和分析。Facets 是一個(gè)收費(fèi)軟件,如待分析的數(shù)據(jù)量較少,可以使用其免費(fèi)的縮減版分析軟件MINIFAC(Min Facets)。MINIFAC 具有FACETS 的全部功能,但是最大只能處理2000個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)(響應(yīng)值)。

3 討論

3.1 衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施效果評(píng)估領(lǐng)域?qū)ikert 式調(diào)查問卷編制過程研究較少

Likert 式調(diào)查問卷由美國社會(huì)心理學(xué)家Likert 于1932 年在原有的總加量表基礎(chǔ)上改進(jìn)而成[8],其具有簡單、形式明了、易于理解的優(yōu)點(diǎn),常用于對(duì)某一調(diào)查內(nèi)容的態(tài)度、觀點(diǎn)的調(diào)查,是衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施效果調(diào)查評(píng)估中最常用的調(diào)查方式之一。既往有研究表明,Likert 式調(diào)查問卷的編制過程對(duì)于調(diào)查是否成功具有重要影響,問題定位偏失、界限不清、表述不切、問卷長度過長等問題均會(huì)增加調(diào)查結(jié)果的不確定性[9]。如問卷調(diào)查過程中,問卷的設(shè)計(jì)者和調(diào)查對(duì)象對(duì)于某一問題的不同等級(jí)選項(xiàng)的理解存在一定的差異(即語義差異),而Likert 式調(diào)查問卷需要調(diào)查對(duì)象必須明確地從不同等級(jí)選項(xiàng)選擇其一,很容易造成調(diào)查結(jié)果的偏差[10]。此外,不同選項(xiàng)的等級(jí)數(shù)量也會(huì)影響調(diào)查結(jié)果,如分級(jí)過少,則分辨率過低,無法有效區(qū)分不同調(diào)查對(duì)象的態(tài)度觀點(diǎn),導(dǎo)致調(diào)查失敗;如分級(jí)太多,則量表冗長,調(diào)查對(duì)象應(yīng)答依從性下降,也會(huì)導(dǎo)致調(diào)查失敗,多數(shù)情況下以5~7 級(jí)為宜[9-11]。然而衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施效果評(píng)估領(lǐng)域?qū)ikert 式調(diào)查問卷編制過程研究較少,特別是對(duì)于不同專業(yè)衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施效果評(píng)估的共性框架、問題表述方式、選項(xiàng)的等級(jí)設(shè)置等缺少一定的研究探索,不利于系統(tǒng)地開展衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施效果評(píng)估,也不利于不同專業(yè)領(lǐng)域之間的交流和比較。

3.2 衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施效果評(píng)估領(lǐng)域?qū)ikert 式調(diào)查問卷數(shù)據(jù)分析更關(guān)注綜合評(píng)價(jià)結(jié)果

總體來說,相較于心理學(xué)和社會(huì)學(xué)調(diào)查,衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施效果評(píng)估調(diào)查旨在發(fā)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施過程中的“痛點(diǎn)”“難點(diǎn)”“堵點(diǎn)”等薄弱環(huán)節(jié),調(diào)查過程中更關(guān)心提煉概括調(diào)查對(duì)象及其亞組使用標(biāo)準(zhǔn)情況。因此,衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施效果評(píng)估調(diào)查數(shù)據(jù)在分析方法上更加偏重對(duì)調(diào)查結(jié)果的綜合評(píng)價(jià),而對(duì)探索性因子分析和驗(yàn)證性因子分析應(yīng)用較少。因Likert 式計(jì)分理論上具有等距特性,故可以采用原始等級(jí)直接賦分累加的方式進(jìn)行調(diào)查結(jié)果統(tǒng)計(jì)[12]。既往醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的文獻(xiàn)中,Likert 式調(diào)查問卷數(shù)據(jù)分析以直接賦值法更為常見,其具有簡便、直觀的特點(diǎn)[13-16]。

3.3 衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施效果評(píng)估領(lǐng)域應(yīng)借鑒其他領(lǐng)域的成熟方法,進(jìn)一步優(yōu)化Likert 式調(diào)查問卷數(shù)據(jù)分析

雖然Likert 式計(jì)分理論上具有等距特性,但是在實(shí)際調(diào)查中由于測驗(yàn)依賴(test dependent,TD)、樣本依賴(sample dependent,SaD)、語義差異(semantic difference,SeD)的客觀存在,Likert 式計(jì)分的等距特性有可能難以滿足。故教育測量學(xué)、心理測量學(xué)等方面針對(duì)此問題進(jìn)行了大量的研究和探索,已經(jīng)形成一些較為成熟的方法。如等級(jí)賦分模型脫胎于教育測量學(xué),已經(jīng)廣泛用于高考、中考等選拔性考試中不同選考科目賦分,可以用于解決不同調(diào)查問題之間“難易程度”不等的問題,其通過將Likert 式計(jì)分轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)得分,實(shí)現(xiàn)不同調(diào)查問題之間的可加、可比[17-18]。MFRM 基于項(xiàng)目反應(yīng)理論(item response theory,IRT),具有共同的Logit 標(biāo)尺、分析結(jié)果為線性、測試難度與測試對(duì)象水平等參數(shù)之間相互獨(dú)立三大特征,該模型經(jīng)過多年發(fā)展,已經(jīng)用于公務(wù)員面試主觀評(píng)分、英語水平測試等教育與心理測量學(xué)領(lǐng)域[19-22]。衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施效果評(píng)估領(lǐng)域應(yīng)借鑒其他領(lǐng)域的成熟方法,進(jìn)一步優(yōu)化Likert 式調(diào)查問卷數(shù)據(jù)分析挖掘能力,盡力提取調(diào)查數(shù)據(jù)背后的價(jià)值,為完善衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)管理提供技術(shù)依據(jù)。

4 結(jié)論

衛(wèi)生健康標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施效果評(píng)估領(lǐng)域應(yīng)加大Likert 式計(jì)分法調(diào)查問卷編制和數(shù)據(jù)分析的研究,構(gòu)建共性評(píng)估框架、問題表述方式、選項(xiàng)的等級(jí)設(shè)置和數(shù)據(jù)分析策略。

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