2012年7月30日 星期一

NTU PASS資料初步分析 (Renew)


Statistics

TOTAL
N
Valid
428
Missing
0
Skewness
-.118
Std. Error of Skewness
.118
Kurtosis
-1.402
Std. Error of Kurtosis
.235
Minimum
0
Maximum
36

 

Frequency
Percent
Valid Percent
Cumulative Percent
Valid
0
17
4.0
4.0
4.0
1
19
4.4
4.4
8.4
2
25
5.8
5.8
14.3
3
9
2.1
2.1
16.4
4
11
2.6
2.6
18.9
5
11
2.6
2.6
21.5
6
10
2.3
2.3
23.8
7
9
2.1
2.1
25.9
8
6
1.4
1.4
27.3
9
7
1.6
1.6
29.0
10
8
1.9
1.9
30.8
11
13
3.0
3.0
33.9
12
12
2.8
2.8
36.7
13
15
3.5
3.5
40.2
14
8
1.9
1.9
42.1
15
8
1.9
1.9
43.9
16
9
2.1
2.1
46.0
17
4
.9
.9
47.0
18
10
2.3
2.3
49.3
19
7
1.6
1.6
50.9
20
9
2.1
2.1
53.0
21
10
2.3
2.3
55.4
22
11
2.6
2.6
57.9
23
14
3.3
3.3
61.2
24
10
2.3
2.3
63.6
25
12
2.8
2.8
66.4
26
4
.9
.9
67.3
27
10
2.3
2.3
69.6
28
8
1.9
1.9
71.5
29
17
4.0
4.0
75.5
30
17
4.0
4.0
79.4
31
27
6.3
6.3
85.7
32
25
5.8
5.8
91.6
33
15
3.5
3.5
95.1
34
11
2.6
2.6
97.7
35
1
.2
.2
97.9
36
9
2.1
2.1
100.0
Total
428
100.0
100.0

 
 
 
 
入院: 共有428筆資料,0-36分各分數比例差不多。
出院: 共有325筆資料,31分以上之資料約總人數之一半。
目前會選擇入院資料分析。

Q: 若將目前入院428筆資料與之前301筆資料合併分析,是否會有收案時間不同(428筆是入院3天左右,301筆是發病2星期左右)之問題?

目前我的想法是: 若之前的301筆資料成常態分布,跟現在的428筆資料(常態分布)合併應該也是常態分布。兩筆資料都是亞急性的中風個案,onset應該不超過3個月(還須確認正確的時間),我們的評估大抵是在這段時間完成。這樣看來,似乎個案的特徵還算相近, 應該可以合併分析。


補充:
PASS各項目Response Category個數:

4 則留言:

  1. 還需呈現各項目 response categories 之得分頻率

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  2. 您可對於所提之Q,提出看法!再跟他人切磋。

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  3. 1. PASS總分常態分布是否為 Rasch 分析的考量重點?
    2. 補充的數值 looks good!

    您可逕行 Rasch 分析!

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  4. 1. 應該不是,主要是每個項目response category都有人(不為0)。
    2. 目前會先將手上這筆資料進行Rasch分析。

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