Differentiell psykologi



Relevanta dokument
Differentiell psykologi

Differentiell psykologi

Differentiell psykologi

Differentiell psykologi

Differentiell psykologi

Differentiell psykologi

Differentiell psykologi

Psykometrins grunder. Agenda för dagen

Faktoranalys - Som en god cigarr

Exempel på tidigare tentamen

Kriterier och riktlinjer för evidensbaserad bedömning av mätinstrument

Differentiell psykologi: Moment I: Lärandemål, instuderingsuppgift och instuderingsfrågor

Differentiell psykologi

STATISTISK ANALYS AV KOMPLEXA DATA

I PRIMÄRVÅRDENS BRUS Vad ska vi göra? Vad ska vi hitta? Vad är sjukdom? Om tester och andra hjälpmedel i den kliniska vardagen.

GHQ-12 General Health Questionnaire-12

Innehåll. Data. Skillnad SEM & Regression. Exogena & Endogena variabler. Latenta & Manifesta variabler

Föreläsning 7: Punktskattningar

Structural Equation Modeling med Amos Kimmo Sorjonen ( )

Structural Equation Modeling (SEM) Ingenting är omöjligt

Generalizability and Item Response Theory. Tisdagen den 21/9 2010

Instuderingsfrågor till avsnittet om statistik, kursen Statistik och Metod, Psykologprogrammet på KI, T8

En mycket vanlig frågeställning gäller om två storheter har ett samband eller inte, många gånger är det helt klart:

Statistik och epidemiologi T5

Analytisk statistik. Tony Pansell, optiker Universitetslektor

Poolade data över tiden och över tvärsnittet. Oberoende poolade tvärsnittsdatamängder från olika tidpunkter.

Analys av medelvärden. Jenny Selander , plan 3, Norrbacka, ingång via den Samhällsmedicinska kliniken

Föreläsning 7: Punktskattningar

Kvalitetssäkring och Validering Molekylära Metoder. Susanna Falklind Jerkérus Sektionen för Molekylär Diagnostik Karolinska Universitetslaboratoriet

Analytisk statistik. 1. Estimering. Statistisk interferens. Statistisk interferens

PHQ-9 Patient Health Questionnaire-9

Faktoranalys, Cronbach s Alpha, Risk Ratio, & Odds Ratio

Ordlista Enkätmetodik

34% 34% 13.5% 68% 13.5% 2.35% 95% 2.35% 0.15% 99.7% 0.15% -3 SD -2 SD -1 SD M +1 SD +2 SD +3 SD

Beteendevetenskaplig metod. Metodansats. För och nackdelar med de olika metoderna. Fyra huvudkrav på forskningen Forskningsetiska principer

Metodikuppgifter (C), Svarsblankett C

Föreläsning 7: Punktskattningar

Analytisk statistik. Mattias Nilsson Benfatto, PhD.

Föreläsning 1. Repetition av sannolikhetsteori. Patrik Zetterberg. 6 december 2012

MVE051/MSG Föreläsning 7

Anvisningar till kursen

Stat. teori gk, ht 2006, JW F7 STOKASTISKA VARIABLER (NCT 5.7) Ordlista till NCT

Metodologier Forskningsdesign

Tentamen i psykologi

Sören Holmberg och Lennart Weibull

Agenda. Statistik Termin 11, Läkarprogrammet, VT14. Forskningsprocessen. Agenda (forts.) Data - skalnivåer. Den heliga treenigheten

ÖVNINGSUPPGIFTER KAPITEL 9

Utvärdering av SOM-institutets personlighetsinstrument

Tentamen består av 9 frågor, totalt 34 poäng. Det krävs minst 17 poäng för att få godkänt och minst 26 poäng för att få väl godkänt.

Helena Fridberg leg.sjukgymnast, Falu lasarett, Centrum för klinisk forskning i Dalarna. Workshop Kristianstad

Diagnostiska metoder. Några reflektioner. Christina Lindh Odontologiska fakulteten Malmö högskola

Linjär regressionsanalys. Wieland Wermke

Regressions- och Tidsserieanalys - F4

Differentiell psykologi

Korrelation kausalitet. ˆ Y =bx +a KAPITEL 6: LINEAR REGRESSION: PREDICTION

HYPOTESPRÖVNING sysselsättning

EXAMINATION KVANTITATIV METOD vt-11 (110204)

för att komma fram till resultat och slutsatser

Beskrivning av instrumentet och dess användningsområde

Designing Case Studies

BUS Becks ungdomsskalor

OBS! Vi har nya rutiner.

Statistik. Statistik. Statistik. Lars Walter Fil.lic. Statistik

F14 HYPOTESPRÖVNING (NCT 10.2, , 11.5) Hypotesprövning för en proportion. Med hjälp av data från ett stickprov vill vi pröva

Torbjörn Kjerstadius Klinisk mikrobiologi Karolinska universitetslaboratoriet, Solna

Provmoment: Tentamen 3 Ladokkod: 61ST01 Tentamen ges för: SSK06 VHB. TentamensKod: Tentamensdatum: Tid:

Grunderna i epidemiologi Felkällor.

Handledarsida. Två remisser till arbetsprov

OMTENTAMEN I GRUNDLÄGGANDE STATISTIK FÖR EKONOMER

AvI-index. Ett instrument för att mäta IT-systems användbarhet

Differentiell psykologi. Kursstart 29 augusti 2011

Till ampad statistik (A5) Förläsning 13: Logistisk regression

Kunskap = sann, berättigad tro (Platon) Om en person P s har en bit kunskap K så måste alltså: Lite kunskaps- och vetenskapsteori

Giltig legitimation/pass är obligatoriskt att ha med sig. Tentamensvakt kontrollerar detta. Tentamensresultaten anslås med hjälp av kodnummer.

Studiedesign: Observationsstudier

I. Grundläggande begrepp II. Deskriptiv statistik III. Statistisk inferens Parametriska Icke-parametriska

Psykologi som vetenskap

Institutionen för beteendevetenskap Tel: / Omtentamen i kvantitativ metod Psykologi 2 HPSB10

Forskarutbildningskurs DATAHANTERING OCH DATABEARBETNING

Validering och Verifiering: Vad är det och hur bör det utföras? Kerstin Elvin EQUALIS användarmöte 18 april 2013

SF1901: Sannolikhetslära och statistik

Några vanliga fördelningar från ett GUM-perspektiv

Tillämpad experimentalpsykologi [2] Tillämpad experimentalpsykologi [1] Tillämpad experimentalpsykologi [3] Empirisk forskningsansats

Föreläsning 8. NDAB02 Statistik; teori och tillämpning i biologi

Statistiska analyser C2 Bivariat analys. Wieland Wermke

EXAMINATION KVANTITATIV METOD

732G71 Statistik B. Föreläsning 4. Bertil Wegmann. November 11, IDA, Linköpings universitet

Epidemiologi T5. Kursmål epidemiologi. Kursmål epidemiologi. Kunna förklara och använda grundläggande epidemiologiska begrepp

Autokorrelation och Durbin-Watson testet. Patrik Zetterberg. 17 december 2012

Instruktioner, inklusive postbeskrivning, för Konjunkturstatistik, löner för statlig sektor (KLS)

F18 MULTIPEL LINJÄR REGRESSION, FORTS. (NCT

Idro%spsykologiska mätmetoder & IPS

Statistik 1 för biologer, logopeder och psykologer

Concentration Deficit Disorder Rusell A. Barkley 2014

Verksamhetsutvärdering av Mattecentrum

Anvisningar till kursen

Perspektiv på kunskap

Finansiering. Föreläsning 6 Risk och avkastning BMA: Kap. 7. Jonas Råsbrant

Granskning av en medarbetarenkät. - En explorativ och konfirmativ faktoranalys

Resultat. Principalkomponentanalys för alla icke-kategoriska variabler

Transkript:

Differentiell psykologi Tisdag 24 september 2013 Confirmatory Factor Analysis CFA

Dagens agenda Repetition: Sensitivitet och specificitet Övningsuppgift från idag Confirmatory Factor Analysis Utveckling av den klassiskta test-teorins prövning av intern struktur Från Eye-balling till hypotesprövning Generalizability theory Kritik mot CTT/TST och lösningen som GT erbjuder Grundpelarna i teorin utifrån ett exempel Item Response Theory Kritik mot CTT/TST och lösningar som IRT erbjuder Grundpelarna i teorin utifrån exempel Repetition och frågestund Inmailade frågor Petter Gustavsson 23 september 2013 2

Övning: Diagnostisk studie av MDI Diagnos enligt referens-test (DSM IV) Ja (1) Nej (0) Diagnos Ja (1) enligt MDI Nej (0) 26 4 30 4 64 68 30 68 Petter Gustavsson 23 september 2013 3

Resultat Sant positivt värde= Falskt positivt värde= Falskt negativt värde= Sant negativt värde= Sensitivitet= Specificitet= Positivt prediktivt värde= % Negativt prediktivt värde = LR+= => Odds Det går sjuka på _ falskt alarm LR-= => Odds Det går friska på _missat fall Petter Gustavsson 23 september 2013 4

Dagens agenda Repetition: Sensitivitet och specificitet Övningsuppgift från idag Confirmatory Factor Analysis Utveckling av den klassiskta test-teorins prövning av intern struktur Från Eye-balling till hypotesprövning Generalizability theory Kritik mot CTT/TST och lösningen som GT erbjuder Grundpelarna i teorin utifrån ett exempel Item Response Theory Kritik mot CTT/TST och lösningar som IRT erbjuder Grundpelarna i teorin utifrån exempel Repetition och frågestund Inmailade frågor Petter Gustavsson 23 september 2013 5

Furr: kapitel 12 Confirmatory factor analysis Utveckling av den klassiskta test-teorins prövning av dimensionalitet. Tar fram evidens på intern struktur Används för att utvärdera mätmodeller Mätmodell = hur item relaterar till bakomliggande faktorer Prövar hypotesen att den hypotiserade mätmodellen passar data Signifikansprövning av en specificerad hypotes (istället för en relativt subjektiv sammanställning av den exploratoriska faktoranalysens resultat vad gäller antal faktorer, rotation, faktorladdningar, etc) Petter Gustavsson 23 september 2013 6

Petter Gustavsson 23 september 2013 7

Den klassiska teorins mätmodell Item/indikatorer reflekterar ett bakomliggande fenomen / en latent variabel Den samvariation vi ser i responsen på dessa item förklaras av att de indikerar variation i en och samma bakomliggande variabel (dimensionalitet) Den variation som inte är relaterad till den bakomliggande variabeln är unik för varje item Med den konfirmatoriska faktoranalysen kan vi göra en formell prövning av denna mätmodell. Petter Gustavsson 23 september 2013 8

Arbetsgång 1: Definiera mätmodellen (specification of the measurement model) Hur många item/indikatorer har instrumentet Hur många faktorer antas ligga bakom svaren på dessa indikatorer Vilka item/indikatorer är konstruerade för att reflektera svar i vilken faktor Vad förväntar vi oss för typ av samband mellan faktorerna (eg är faktorerna okorrelerade eller ej) Petter Gustavsson 23 september 2013 9

Arbetsgång (Exempel HADS) 1: Definiera mätmodellen (specification of the measurement model) Hur många item/indikatorer har instrumentet 14 Hur många faktorer antas ligga bakom svaren på dessa indikatorer 2 Vilka item/indikatorer är konstruerade för att reflektera svar i vilken faktor 7 indikatorer för ångest (1,3,5,7 osv) och 7 för depr (2,4,6,8 osv) Vad förväntar vi oss för typ av samband mellan faktorerna (eg är faktorerna okorrelerade eller ej) Ångest och depression förväntas vara positivt korrelerade Petter Gustavsson 23 september 2013 10

Mätmodell för HADS Illustration Petter Gustavsson 23 september 2013 11

Mätmodell för HADS 1: Definiera mätmodellen (specification of the measurement model) Hur många item/indikatorer har instrumentet 14 Hur många faktorer antas ligga bakom svaren på dessa indikatorer 2 Vilka item/indikatorer är konstruerade för att reflektera svar i vilken faktor 7 indikatorer för ångest (1,3,5,7osv) och 7 för depr (2,4,6,8 osv) Vad förväntar vi oss för typ av samband mellan faktorerna (eg är faktorerna okorrelerade eller ej) Ångest och depression förväntas vara positivt korrelerade Petter Gustavsson 23 september 2013 12

Den klassiska teorins mätmodell Item/indikatorer reflekterar ett bakomliggande fenomen / en latent variabel Den samvariation vi ser i responsen på dessa item förklaras av att de indikerar variation i en och samma bakomliggande variabel (dimensionalitet) Den variation som inte är relaterad till den bakomliggande variabeln är unik för varje item Med den konfirmatoriska faktoranalysen kan vi göra en formell prövning av denna mätmodell. Petter Gustavsson 23 september 2013 13

Petter Gustavsson 23 september 2013 14

Petter Gustavsson 23 september 2013 15

Arbetsgång 1: Definiera mätmodellen (specification of the measurement model) Hur många item/indikatorer har instrumentet Hur många faktorer antas ligga bakom svaren på dessa indikatorer Vilka item/indikatorer är konstruerade för att reflektera svar i vilken faktor Vad förväntar vi oss för typ av samband mellan faktorerna (eg är faktorerna okorrelerade eller ej) Alternativa mätmodeller kan också definieras och prövas statistiskt Petter Gustavsson 23 september 2013 16

Petter Gustavsson 23 september 2013 17

Petter Gustavsson 23 september 2013 18

Arbetsgång 1: Definiera mätmodellen (specification of the measurement model) Hur många item/indikatorer har instrumentet Hur många faktorer antas ligga bakom svaren på dessa indikatorer Vilka item/indikatorer är konstruerade för att reflektera svar i vilken faktor Vad förväntar vi oss för typ av samband mellan faktorerna (eg är faktorerna okorrelerade eller ej) Alternativa mätmodeller kan också definieras och prövas statistiskt Petter Gustavsson 23 september 2013 19

Arbetsgång 2: Estimera mätmodellen (computations) Utifrån kovarianser mellan alla item och varians för varje item (phase 1), och den definierade mätmodellen Estimera faktorladdningar och korrelationer mellan faktorer enligt mätmodellen (phase 2) utifrån att skillnader mellan de observerade kovarianserna/varianserna och de av modellen reproducerade kovarianserna/varianserna är så små som möjligt (phase 3) Beräkna hur bra den definierade mätmodellen passar data (phase 4) Tolka mätmodellens passform och estimerade laddningar/korrelationer. Petter Gustavsson 23 september 2013 20

Arbetsgång (Exempel HADS) 2: Estimera mätmodellen (computations) Utifrån kovarianser mellan alla item och varians för varje item (phase 1), och den definierade mätmodellen Estimera faktorladdningar och korrelationer mellan faktorer enligt mätmodellen (phase 2) utifrån att skillnader mellan de observerade kovarianserna/varianserna och de av modellen reproducerade kovarianserna/varianserna är så små som möjligt (phase 3) Beräkna hur bra den definierade mätmodellen passar data (phase 4) Tolka mätmodellens passform och estimerade laddningar/korrelationer. Petter Gustavsson 23 september 2013 21

Petter Gustavsson 23 september 2013 22

Estimera faktorladdningar och korrelationer mellan faktorer enligt mätmodellen Petter Gustavsson 23 september 2013 23

Estimera faktorladdningar och korrelationer mellan faktorer enligt mätmodellen Petter Gustavsson 23 september 2013 24

Arbetsgång (Exempel HADS) 2: Estimera mätmodellen (computations) Utifrån kovarianser mellan alla item och varians för varje item (phase 1), och den definierade mätmodellen Estimera faktorladdningar och korrelationer mellan faktorer enligt mätmodellen (phase 2) utifrån att skillnader mellan de observerade kovarianserna/varianserna och de av modellen reproducerade kovarianserna/varianserna är så små som möjligt (phase 3) Beräkna hur bra den definierade mätmodellen passar data (phase 4) Tolka mätmodellens passform och estimerade laddningar/korrelationer. Petter Gustavsson 23 september 2013 25

Beräkna hur bra den definierade mätmodellen passar data Petter Gustavsson 23 september 2013 26

Beräkna hur bra den definierade mätmodellen passar data Petter Gustavsson 23 september 2013 27

Arbetsgång (Exempel HADS) 2: Estimera mätmodellen (computations) Utifrån kovarianser mellan alla item och varians för varje item (phase 1), och den definierade mätmodellen Estimera faktorladdningar och korrelationer mellan faktorer enligt mätmodellen (phase 2) utifrån att skillnader mellan de observerade kovarianserna/varianserna och de av modellen reproducerade kovarianserna/varianserna är så små som möjligt (phase 3) Beräkna hur bra den definierade mätmodellen passar data (phase 4) Tolka mätmodellens passform och estimerade laddningar/korrelationer. Petter Gustavsson 23 september 2013 28

Tolka mätmodellens passform och estimerade laddningar / korrelationer Petter Gustavsson 23 september 2013 29

Tolka mätmodellens passform och estimerade laddningar / korrelationer Petter Gustavsson 23 september 2013 30

Tolka mätmodellens passform och estimerade laddningar / korrelationer Petter Gustavsson 23 september 2013 31

Tolka mätmodellens passform och estimerade laddningar / korrelationer Petter Gustavsson 23 september 2013 32

Andra mätmodellsjämförelser Petter Gustavsson 23 september 2013 33

Petter Gustavsson 23 september 2013 34

CFA och validitet Metoden utgör ett viktigt verktyg för att ta fram validietsevidens för intern struktur. Andra användningsområden inom validering: Associations with other variables MTMM Validitetskoefficienter (korrelation mellan test och kritierievariabel) Consequences of testing Test bias By the way, vid estimering av en CFA erhålls också information som kan användas för att estimera reliabilitet Petter Gustavsson 23 september 2013 35

Några kommentar på bokens exempel Figur 12.4 b och 12.5 Petter Gustavsson 23 september 2013 36

Petter Gustavsson 23 september 2013 37

Petter Gustavsson 23 september 2013 38

Petter Gustavsson 23 september 2013 39

Dagens agenda Repetition: Sensitivitet och specificitet Övningsuppgift från idag Confirmatory Factor Analysis Utveckling av den klassiskta test-teorins prövning av intern struktur Från Eye-balling till hypotesprövning Generalizability theory Kritik mot CTT/TST och lösningen som GT erbjuder Grundpelarna i teorin utifrån ett exempel Item Response Theory Kritik mot CTT/TST och lösningar som IRT erbjuder Grundpelarna i teorin utifrån exempel Repetition och frågestund Inmailade frågor Petter Gustavsson 23 september 2013 40

Mail: petter.gustavsson@ki.se mobil/sms: 070-536 3659 www/ www/ www/