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國立臺中教育大學教育測驗統計研究所博士論文

為了解決中華電信300m實測的問題，作者陳姿良 這樣論述：

本研究的目的為提出粗糙集結構模型法（Rough Structural Modeling, RSM）改良粗糙集理論（Rough Set Theory），使其結構化與可視化，以及提出決策屬性檢驗程序，解決粗糙集分析法中決策屬性由專家主觀判斷的缺點，並應用於教育測量領域。透過三個範例（迷思區分析、敏感性分析、課程結構分析）的實證資料分析，不但驗證研究方法的可行性與信賴性，更為無母數統計的研究領域提出了客觀且創新的研究方式。RSM是一種適用於可達矩陣運算的結構分析方式，此分析法結合粗糙集理論和形式概念分析法（Formal Concept Analysis, FCA），根據二元概念格算法來構造概念格，

透過生成再配置矩陣（Re-configuration Matrix）以及可達矩陣的運算，以建立不同概念群中概念之間的階層式結構圖。將RSM應用在迷思區分析、敏感性分析、課程結構分析時，透過決策屬性的訂定，不但可建立不同概念群間的結構圖，更可精簡結構圖，以凸顯出不同決策屬性之物件在結構上的差異。決策屬性檢驗程序結合ROC（Receiver Operating Characteristic）分析及無母數的卡方檢定（Chi-square Test），有別於傳統相對誤差的判斷方式，不論研究對象數量多寡，此檢驗程序皆適用。將此檢驗程序應用在迷思區分析時，可比較不同Gamma值所決定出來的迷思區，改良迷思

區分析法；應用在敏感性分析時，可檢驗Gamma值和排序的切截點，改良ROC分析法中專家主觀判斷的缺點。受限於研究時間與人力等客觀因素，本研究可能之限制如下：（一）本研究所提供應用於教育測量之三個範例，研究對象均為立意取樣。（二）本研究在生成形式背景以及所提出的二元概念格算法，均為二元資料。