Data quality: Indicators of data quality such as item non-response and missing scale scores determine the extent to which an instrument can be used successfully in a clinical setting.
Reference: Hobart, J. C., Riazi, A., Lamping, D. K., Fitzpatrick, R., Thompson, A. J. (2004). Improving the evaluation of therapeutic interventions in multiple sclerosis: development of a patient-based measure of outcome. Health Technology Assessment, 8, 1-48.
中文解釋：資料品質的指標包括有未作答之項目及遺漏值，由此確定評估工具能否順利地於臨床上使用。
判斷標準：遺漏值< 10%為可接受之範圍。
臨床意義：資料品質反應受測者是否了解題目內容，及能否接受題目內容，才得以作答。例如：題目不清楚，使得受測者覺得困惑，或題目設計不適當，讓受測者覺得不開心等，都會導致受測者沒有完整完成評估。
Model paper: Sullivan, M., Karlsson, J., & Ware, J. E. (1995). The swedish SF-36 healthe survey-I. Evaluation of data quality, scaling assumptions, reliability and construct validity across general populations in Sweden. Soc Sco Med, 41(10), 1349-1358.
研究設計：讓一群受測者填寫量表，計算每題項目未被填寫之百分比。
我覺得資料品質聽起來很像是一般名詞，而非專有名詞耶！
回覆刪除請問資料品質僅限於遺漏值的多寡嗎？
或者有其他參考條件呢？
又，我覺得有漏答不一定代表受測者不瞭解題目，
建議臨床意義的文字可能要調整一下，謝謝。
謝謝指教。
回覆刪除就以文獻上的定義，在心理計量特性中所指之"資料品質(data quality)"是指計算遺漏值。
我在臨床意義中有提及"資料品質反應受測者是否了解題目內容，及能否接受題目內容"，並非只限於"受測者是否了解題目內容"。
不知您是否指有其它的臨床意義，歡迎告知。謝謝!
我查到的資料品質問題大概可以分成下列幾類:
回覆刪除1. 資料不完整的問題
2. 資料不正確的問題
3. 資料無法理解或看不懂的問題
4. 資料不一致的問題(前後矛盾)
前三項或許可以歸類在遺漏值，第四項則比較適合單獨來看。
臨床意義的部分，我覺得目前的寫法可以囉！