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本帖最后由 Kenneth 于 2012-8-8 01:19 编辑
/ f' G% }1 [5 r. k/ c4 u; f6 D: i, I4 H% ~1 m- v1 r
Xanadu-uiwltkyr,我猜有两个可能。
. y" g2 B; v8 e$ s( p9 b9 g9 [, `
; A4 M6 i: ]& P7 R6 s第一个可能是他是统计的专家,与我们做实战研究的人要求不同。5 u: D& q& _* Z: l9 o8 R2 O
; ~ L% h0 |& Y
如果要验证你的压力量表的有效性,自然是在不同的人群中,都试试这量表是否有效。不然,如果在医生中有效,你如何知道在老师中都有效?所以,用单一样本有好处(结论清晰,不会有其他的可能影响),但是不同样本也可以保证量表的多用性。我看不见有什么问题。
! _+ j2 ]% d* {6 Q" t
$ c/ `8 \) ~- p l+ @; _至于方便取样,这是管理研究的特征。能够找绝对适合的样本自然好,可是大部分情形,我们都是用方便取样的。只要这个“方便”的取样不会明显的造成什么偏差就好了。
$ g* Q! ^, F& M! H( F }5 ?* I( p# w; S4 ^
至于所谓“证明目前的样本量对于信效度验证有把握”,这明显是搞统计的人才会想的问题。我猜他的意思是对应不同的 effect size 和 统计项,我们都可以计算出要表现这个 effect size 所需要的样本数。比如当相关系数是0.9时,可能样本数是150 就足够找到显著的相关系数。但是如果总体的相关是0.0001的话,你的样本数可能就要超过1000 才可能可以找到显著的结果。越小的effect size,需要的样本数就越大。但是,这是针对过小的样本数,就算总体的effect size (比如相关系数)是不等如零,你也没有能力(statistical power)去把这个不是0的effect size表现出来而已。因为样本数太小,你总会发现结果是不显著的。
, C. _) Y/ c% W1 G2 u; s4 w: ~* S: {2 r" {
第二个可能性是,这个所谓外审专家,可能根本不知道自己在说什么,只是以为身为评委,就要尽量找理由去批判你的研究。可能是我才疏学浅。我倒看不见压力量表有什么所谓适合的亚群体。这个评价唯一可能合理的情形,就是叫你去找一些特别有压力的行业。可是没有行业是不会有什么压力的。所以我完全同意你说。我不知道什么叫做“适合”的亚群体。9 v) b+ q0 R9 _2 Y& ?. ?
: N! r/ ^2 ]; m) N' e
再者,如果你的结果是统计上显著的话,其实也没有statistical power的问题。所以我也不知道他讲的是什么意思。
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讲了这么多,具体意见是:! ?( d* ~" ^' T- {
1. 随便找一个理由,比如找出几个压力可能是比较大的行业,或者是你的研究问题比较合用的行业,称他们为“适合”的亚群体。稍微加大样本。我个人不觉得有这必要。但是如果你要满足评委的话,你没有选择。
3 c; b' p9 G, H, E2. 看看 Cohen and Cohen 的 statistical power 一书。尝试计算你得到的相关系数(也就是评委说的效度),如果要一个你说假定的power的话,所需要的样本数。这一点完全是为了满足评委的需要。我个人对是否要如此做很怀疑。 E4 K @; S% F M1 H
4 B$ Y% h; \8 e+ ?. |( \9 A
' P# X1 V8 D3 {, M: o最后,我的理解是,如果量表是在open domain,比如项目已经打印在文章中,你就可以随意引用,只是一定要说明出处就好了。( S6 J5 A3 ~1 K: s& C
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