彙整與回答問題

8/31主要任務	進展與困難
問題釐清	記錄如下
9/1主要任務	目標
流程	確認與修改段落

Q1-3之前問題 :

Q1.一般MDC因為由群體結果算出來，以研究應用為主，寫"深具臨床意義"恰當嗎?

A:

由MDC = 1.96 × SEM × √2  [ SEM=SD × √(1-ICC)] 算出來之MDC即為MDC individual，此MDC individual 可做為判斷個別病人是否達到真實改變之閾值，因此臨床人員可以藉此判斷治療是否讓病人獲得有意義之進步。MDC group則用於群體之比較，MDC group=MDC individual/√n，以整個群體來看時，兩次評估結果差異需超過MDC group，才代表此族群具有意義之改變，一個族群平均改變量超過MDC無法保證所有族群的病人的改變都有意義，然而因為MDC group值太小，多不被在意。研究者也可以藉由看族群中超過MDC individual的個案比例來看出研究樣本中達真實改變之個案比例，以將研究結果與臨床結合，提升研究結果之應用性。上述使用SEM估計MDC的方法稱為distributional method，另外尚有anchor-based method，目前估算MDC以採用兩種方式並行最為推薦。

Lee P, Liu CH, Fan CW, Lu CP, Lu WS, Hsieh CL. The test-retest reliability and the minimal detectable change of the purdue pegboard test in schizophrenia. J. Formos. Med. Assoc. 2013;112:332-337

Nasrallah H, Morosini P, Gagnon DD. Reliability, validity and ability to detect change of the personal and social performance scale in patients with stable schizophrenia. Psychiatry research. 2008;161:213-224

Q2.隨機測量誤差如果是隨機、偶然發生的，那麼就非由工具本身造成的影響?

A: 非由工具本身造成的影響，但隨機誤差影響評估工具之信度。

隨機誤差：實驗的基本方法，總是希望控制所有影響的變因，且一次只讓一種變因發生變化。為了實驗簡便，往往忽略對實驗影響較微小的因素，但實際操作時，不見得盡如人意。這些不易控制（有時候無法控制）的小變因，便會使測量值產生隨機分佈的誤差。

  

系統誤差：直接測量的物理量，可能的系統誤差來源為：測量工具本身所顯示的刻度，因為校正時疏忽，造成不正確。因為環境的因素（例如溫度、壓力等），使得刻度的數值產生變化。 人為不正確的操作或使用錯誤的觀測方法。非直接測量的物理量：有可能因為實驗設計錯誤，或實驗設計不滿足理論原理的要求，這種情況也會造成系統誤差，不過這種情況常被很多人忽略。通常系統誤差會使得所有測量值，都有過高或過低的偏差，且偏差量大致相同，不含機率分佈的因素。

http://www.phy.ntnu.edu.tw/demolab/html.php?html=Notes/dataProcess

 Q3. SEM影響MDC，SEM是否會依情境變動? 

A: 由SEM=SD × √(1-ICC) 病人測量分數的標準差有變動SEM也會變動。

    測量標準誤SEM是用來解釋一個人測驗分數之信度的方法，假如在標準情境下，對同一受試者使用同一種測驗或其複本測驗，重複測量很多次，由於機會誤差的影響，則每次所得到的分數會不同，但仍會形成常態分配，而這些測量誤差分配的標準差，即測量標準誤。信度越高，測量標準誤就越小；信度越低，測量標準誤就越大。因為不可能對同一受試者重複測量相當多次，所以可用統計方法，直接由測驗的信度來計算測量標準誤。

http://terms.naer.edu.tw/detail/1311403/

                

<new question unsolved>

Q4.由一群病人結果算出之MDC，可以應用在任何人上來判斷是否有真實改變?