词条分类 - 公卫百科

复本信度-统计

复本信度（alternate-form reliability），指使用两个平行或等价的量表版本对同一群体进行测量时，所得结果的一致性程度。它用于评估量表在不同版本之间的一致性，反映量表在测量同一特质时的稳定性。

定义

重测信度-统计

重测信度（test-retest reliability），指同一量表对同一群体在不同时间点进行重复测量时，所得结果的一致性程度。它用于评估量表的稳定性和可靠性，反映量表在不同时间点测量同一特质时的稳定性。

定义

内部一致性信度-统计

内部一致性信度（internal consistency reliability），指量表中题目之间的一致性程度，反映的是量表各题目是否在测量同一特质。它是评估量表信度的重要指标之一。

定义

信度-统计

信度（reliability），又称“可靠性”，指量表测量过程中由随机误差造成的测量值的变异程度，评价量表的稳定性、精确性和一致性。

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标准化反应均数-统计

标准化反应均数（standardized response mean,SRM），指干预前后量表得分差值的均值与干预前标准差的比值，以反映量表测量干预作用下目标特征变化的能力。

定义

外部反应度-统计

外部反应度（external responsiveness），指量表测量不同时间目标特征的变化与其相应健康状况参考指标变化之间关系的能力，常用相关系数衡量。

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内部反应度-统计

内部反应度（internal responsiveness），指量表在特定时间段内测量出研究对象自身变化的能力。它关注的是量表在同一群体内对变化的敏感度，通常用于评估干预或治疗前后的变化。

定义

反应度-统计

反应度（responsiveness），指为了解被测者的状况，从不同的侧面提出的与测评特征有关的问题或进行的测量。

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克龙巴赫α系数-统计

克龙巴赫α系数（Cronbach's alpha coefficient），又称“Cronbach's α系数”，指组成量表的条目得分的方差在量表总分方差中所占的比例，是从内部一致性的角度评定条目适用性的统计方法。

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离散趋势法-统计

离散趋势法（tendency of dispersion），指采用标准差或变异系数表示条目的变异程度，反映条目对被测对象间差异的区别能力，是从敏感性角度筛选条目的统计方法。

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条目池-统计

条目池（item pool），指由量表编制的议题小组成员分别独立地根据个人理解和经验拟订的与测评特征概念有关的建议条目的汇总。

定义

条目-统计

条目（item），指为了解被测者的状况，从不同的侧面提出的与测评特征有关的问题或进行的测量。

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量表评价-统计

量表评价（scale evaluation），指由反映某一抽象概念的测量变量构成的问卷作为标准量化工具的测量效果的评价。

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预测均值匹配法-统计

预测均值匹配法（predictive mean match, PMM），一种通过建立有缺失值的变量与完整变量之间的回归模型，得到回归系数的参数估计后，从回归系数估计值的后验分布中随机抽取多个新参数计算预测值再对缺失值进行填补的方法。

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判别函数法-统计

判别函数法（discriminant function method），指一种以没有缺失值且与缺失值相关的变量作为自变量，建立适当的判别函数模型，根据得到的模型对缺失值进行填补的方法。

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回归分析法-统计

回归分析法（regression analysis method），指一种以无缺失值且与有缺失值的变量相关的变量作为自变量，建立适当的线性回归模型，对缺失值进行填补的方法。

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马尔可夫链蒙特卡洛法-统计

马尔可夫链蒙特卡洛法（Markov Chain Monte Carlo method, MCMC），指如果缺失值为连续型，通过填补和后验抽样两步循环交替进行缺失值填补的方法。

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完全条件定义法策略-统计

完全条件定义法策略（full conditional specification），又称“链式方程多变量插补”、“逐步回归多变量插补”，指对多变量任意缺失，且数据不满足多元正态分布或其他联合分布时，利用条件概率分布原理，基于单变量回归模型对每个变量依次弥补的方法。 ...

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联合模型策略-统计

联合模型策略（joint modeling, JM），指在假定模型参数服从多元概率密度分布的情况下，从贝叶斯联合后验分布函数中抽取来做填补值的方法。

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多重填补-统计

多重填补（multiple imputation, MI），又称“多重插补”，指一种通过生成多个数据集来提高缺失值估计准确性的方法。对每个缺失值用若干个可能值进行填补，再对填补后的若干个“完整”数据集分别进行分析，综合所有分析的结果，从而得到该缺失值的估计值。 ...

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