Re: [統計] 彰化師範大學統計

看板TransPSY作者kent2243 (kent2243)時間14年前 (2010/03/21 10:01)推噓14(14推 0噓 95→)

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※ 引述《azpoi (洄瀾的星空)》之銘言： : ※ 引述《beyafun (beya)》之銘言： : : 題目如下： : : 「在極端分數下，百分等級比標準分數更能區別出個體能力之差異」 : : 是非題 : : 是對還是錯呀？ : ------------------------------ : 以下是我選X的原因，如果錯了!!趕快告訴我...我腦筋有點轉不過來~ : ------------------------------ : 恩~我個人的理解是，題目應該沒有問得很複雜 : 首先，題目並沒有說我是否事先知道有極端分數的存在及資料是否歸類或未歸類 : 所以我自己舉了個有極端分數的未歸類例子來看看~ : 已知有一組測驗分數為...4、6、7、8、55... : 則...55的百分等級為90 : 8的百分等級為70 : 7的百分等級為50 : 6的百分等級為30 : 我想我應該不能說，百分等級90與70，及70與50間的差異是一樣 : 因為次序變數間不能做四則運算，僅僅具比較功能，誰高誰低，誰好誰壞罷了! : 所以在極端分數之下，如果我化成百分等級，實在是不容易區別出個體能力的差異 : 我可能會誤認百分等級50與70，及70與90間的個體能力差異是一樣的，但其實差很多吧! : 哀~從這個數據來看，我只知道百分等級90的原始分數最高而已 : 換個方式來問，假設你還不知情的狀況下... : 你只知道上面的百分等級，請問你能區別出個體差異嗎?我只能看到排名而已說~ : -------------------------------- ※ 引述《azpoi (洄瀾的星空)》之銘言： : ※ 引述《beyafun (beya)》之銘言： : : 題目如下： : : 「在極端分數下，百分等級比標準分數更能區別出個體能力之差異」 : : 是非題 : : 是對還是錯呀？ : ------------------------------ : 以下是我選X的原因，如果錯了!!趕快告訴我...我腦筋有點轉不過來~ : ------------------------------ : 恩~我個人的理解是，題目應該沒有問得很複雜 : 首先，題目並沒有說我是否事先知道有極端分數的存在及資料是否歸類或未歸類 : 所以我自己舉了個有極端分數的未歸類例子來看看~ : 已知有一組測驗分數為...4、6、7、8、55... : 則...55的百分等級為90 : 8的百分等級為70 : 7的百分等級為50 : 6的百分等級為30 : 我想我應該不能說，百分等級90與70，及70與50間的差異是一樣 : 因為次序變數間不能做四則運算，僅僅具比較功能，誰高誰低，誰好誰壞罷了! : 所以在極端分數之下，如果我化成百分等級，實在是不容易區別出個體能力的差異 : 我可能會誤認百分等級50與70，及70與90間的個體能力差異是一樣的，但其實差很多吧! : 哀~從這個數據來看，我只知道百分等級90的原始分數最高而已 : 換個方式來問，假設你還不知情的狀況下... : 你只知道上面的百分等級，請問你能區別出個體差異嗎?我只能看到排名而已說~ : -------------------------------- : 但當我化為z分數(其原始分數M=17，SD=19.54) : 則...55的z分數為1.94 : 8的z分數為-0.46 : 7的z分數為-0.51 : 從這裡可以看到，當將極端分數化成z分數之後，這三個分數之間的差異就不一樣了! : 很明顯就區別出個體能力的差異，極端分數的差異就是跟大家不一樣，從這個數據來看 : 我就比較不會去誤認個體的能力差異是一樣的了。 : 一個差到2.4個標準差，另一個只差0.05個標準差而已 : (標準分數為等距變數，所以除了可做比較，也可以做四則運算) : 所以說，我個人覺得標準分數應該會比百分等級更能去區別出個體能力的差異吧?! : -------------------------------- : 以上，講的很卡...有錯請盡量用力糾正，不然我就不會進步了。謝謝。我不知道你的原始數據長怎樣我也就不在作計算了其實你轉換成z分數只是線性轉換而已資料間關係沒變所謂的差異是變異越大越看的出來差異你提到假設不知道原始分數狀態下那之接給你z分數你也看不出來有太大差異我用一個很簡單例子來舉假設你有10塊我拿走你1塊可能會覺得還好我按照等比放大1000塊我拿走你100塊你可能就會覺得拿那麼多其實應該不能用這個方式來解釋舉例來說我設計一個題目一定會選取難易度適中的題目應為我想看到的是誰會誰不會所以太難或太簡單都不會被採用太難大家都不會太簡單大家都會 (至於鑑別度那些量化分析我就不討論了) 就是不用太care 極端的存在一般來說事實上PR值的缺點就是會居中分數放大而極端的會縮小這反而能更區別稍微講一下 PR 跟Z分數 PR 假設五個學生 ABCDE 把團體分為100個等級每人佔20等級但要以20個等級中點代表 A | B | C | D | E | 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 1 2 3 4 5 沒辦法畫很難表達將就一下原始資料長這樣 4 7 10 13 16 17 22 轉成z分數 -1.5 -1 -0.5 0 0.5 1 1.5 給一個例子給一組比較有可能的資料列如10人考試的分數如下 1 5 20 61 62 63 68 70 95 100 原始分數 5 15 25 35 45 55 65 75 85 95 PR 表面上61跟63好像才差一點分數這時61的人可能會說拜託我才輸你兩分此時老師公佈PR分數這時61的那個人一定會說暗我跟你怎麼差那麼多以整體觀看居中雖然差不多但PR值更可以看出居中的人的差異不知道這樣解釋你是否滿意表面上這題目問的很淺但我絕得跟設計測驗相關性蠻大的因為這是碩班的考古XD.... 打了幾個小時維修斷線還好看了一下新手區才知道怎叫暫存不然我就不想再打一次了...... -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◆ From: 58.115.142.147 ※ 編輯: kent2243 來自: 58.115.142.147 (03/21 10:09)

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