編製運動教練評鑑量表

研究的目的是編製運動教練評鑑量表。本研究以運動教練為對象，利用測驗的總加評分量表(Summating rating scale)為研究工具，依據「重複測量」和「測量總加」兩個理論為基礎，嚴謹的編製運動教練評鑑量表。整個編製程序共分為五大步驟：界定架構、設計量尺、初步研究、施測和試題分析、分析效度和建立常模。本研究的結論是編製一個精確、有效的運動教練評鑑量表，可以提供評鑑運動教練之用，包括一般學校運動教練、體育運動專業學校運動教練、教育部專任運動教練和職業運動專任運動教練。

編製羽球效標參照組合測驗

本研究的目的是編製羽球效標參照組合測驗。研究對象為全國羽球協會登記在案的甲組和乙組運動員共223名，運用logistic迴歸分析的統計方法，編製羽球效標參照測驗，結果得到組合測驗的估計迴歸公式：logit （p）＝－22.22＋0.05×網前平推球＋0.03×切球＋0.06×立定跳遠＋0.12×肌力。選擇最佳分界分數為0.52（標準），計算組合測驗效度係數（φ相關）0.53，複核效度為0.80。測驗信度的一致性比率0.83、柯恆 Kappa係數0.53和修正 Kappa係數0.65。本研究將可做為「選拔羽球國手」、「大學羽球專項入學考試」和「國家隊集訓和培訓」之用。最後結論為：編製羽球效標參照組合測驗，具有良好的測驗品質。

利用多層面Rasch測量模式編製中等學校運動績優甄審甄試測驗─以壘球打擊測驗為例─

研究的目的是：利用多層面Rasch模式編製中等學校運動績優甄審甄試測驗。二十四位受試者實施壘球打擊成績表現測驗，以FACETS程式估計受試者、組別和試做次數等三個層面的測驗。結果是：測驗資料適合Rasch模式；標準參照評量的分界分數在能力0.41，效度係數0.89，信度的一致性比率0.96、柯恆kappa係數0.89和修正kappa係數0.92。最後結論為：壘球打擊成績表現標準參照評量測驗，可做為中等學校運動績優甄審甄試之用。

利用多層面單變項概化理論編製上肢運動覺測驗

研究的目的是利用多層面單變項概化理論探討上肢運動覺測驗。研究採三層面的完全設計：受試者（P）r測量角度（A）r試做（T），探討測驗的重要層面，發現測量角度變異成份高達94％，進一步從90°、45°、30°、60°和負30°中選擇最佳測量角度，並利用決斷研究提出合理的測驗。根據結果得到結論為本研究應用多層面單變項概化理論成功的編製上肢運動覺測驗。

體能測驗應用報告

利用「估計潛能」探討成績優異運動員中不適合模式者，分析那些體能須要補強？那些體能是選手的特長？明確提供教練和選手訊息。(姚漢禱，2001)
以某位選手為例：
從高中女子組估計潛能優異者其成績適合檢定，只有五筆資料（參考表一），且情況都不嚴重，某位選手訊息加權均方和偏離反應均方微大，訊息加權均方0.83、偏離反應均方0.79，探查得知民國89年5月測驗成績，其中手球擲遠和握力兩項最差，800公尺、折返跑和坐姿體前彎也不好，特別是折返跑一項，顯示某選手是短跑選手，而敏捷性極待強化。建議：進一步了解選手的比賽成績、現況和訓練計畫。

編製常模參照評量基本體能測驗

基本體能測驗有效1724筆資料分析，由試題反應理論分析，測驗能有效的估計受試者潛在能力，受試者個別信度（PERSON RELIABILITY）的上限是0.80、下限是0.75，試題個別信度（ITEM RELIABILITY）的上限是1.00、下限也是1.00。

運動技能測驗中負Alpha信度係數之研究

在某些情況，Alpha係數負值常會發生，研究的目的是探討負Alpha信度係數問題，並尋求適當的表示運動技能測驗的信度。從測量理論分析Alpha信度係數的背景，再以運動技能重複測量單一項目測驗的實例說明，比較古典測量理論的Alpha係數、組內相關係數和Rasch個別信度係數的誤差，結果發現：在受試者同質性高且重複測量單一項目 (MASI)的運動技能測驗情況下，Alpha係數容易得到負值，而Rasch個別信度係數能有效的估計測驗信度。本研究的結論為：Rasch個別信度係數（separation reliability coefficients）能夠有效的克服負Alpha係數的問題。

發展多層面階層Rasch模式分析淘汰賽的排名

以2002 FIFA 世界盃決賽為例，研究的目的是利用多層面階層Rasch模式估計淘汰賽的成績表現。研究對象是世界足球總會（FIFA）2002年世界盃的第二部分賽程（淘汰賽）。就測量設計而言，淘汰賽是具有層面（facet）和階層（hierarchical）因素，因此，在利用姚漢禱（2004）發展出多層面多階層Rasch多點計分模式，建立淘汰賽參賽者的能力校準，因此逐階估計得到合理的潛能，使測量能力和成績排名一致。根據結果得到結論為本研究成功量化淘汰賽的排名。

利用線性logistic Rasch模式估計排名賽的成績表現

以34屆世界盃棒球賽為例，研究的目的是利用線性logistic Rasch模式估計排名賽的成績表現。研究對象是2001年第三十四屆世界盃棒球錦標賽的複決賽程（排名賽）。透過線性logistic Rasch模式，發展出多層面多階層Rasch多點計分模式，建立排名賽參賽者的能力校準，因此選擇合理的層面和加權指數，使測量能力和成績排名一致。根據結果得到結論為研究成功量化排名賽的排名。（姚漢禱，2004）

以Rasch測量有效的等化分組循環賽的成績表現

研究的目的是利用Rasch測量來等化分組循環賽的成績表現。研究對象為丹鳳國小籃球3對3鬥牛賽（basketball 3 on 3 games）的分組循環賽，透過兩階段Rasch模式等化和單階段垂直等化方法（one-step vertical equating），建立分組循環的所有參賽者的能力校準。結論是Rasch測量的單階段垂直等化方法可以提供分組循環賽所有參賽者精確的校準能力。（姚漢禱，2004）

用定錨法處理運動項目循環賽排名估計的失序

當積分相同時，估計潛能和比賽規則判定名次不一致，產生失序現象。
姚漢禱(2002) 用定錨法處理運動項目循環賽排名估計的失序，研究以桌球循環賽相同積分為研究對象，運用FACETS電腦程式估計受試者能力。研究的結論是定錨法依規則判定的名次，將順序量尺的排名，完成精確的估計。

用試題反應理論估計運動項目的成績表現排名

研究的目的是用試題反應理論來估計運動項目的成績表現排名。成績表現排名是順序量尺，在體育運動科學研究中，經常被選定為效標使用；唯有提昇效標的量尺水準，才能滿足統計運算的條件。Linacre （1997）指出：FACETS電腦程式（試題反應理論分析質的觀察值）可將原始測量的順序量尺經過校準後，全部都是相同的線性構造，可以推論至一般的等距量尺。本研究以桌球和羽球循環賽所得的記錄名次為研究對象，運用FACETS（2001）電腦程式估計受試者能力。本研究的結論是試題反應理論將排名（成績表現）順序資料轉換（對數轉換）為近似等距數線（連續性數線）的量尺，它可以提供更多測驗訊息和更精確的成績表現。（姚漢禱，2003）

運動比賽排名的量化

「比賽排名的量化」，針對配對比賽潛能的估計。體育運動科學的研究通常都以成績表現為最佳的效標，如果是客觀成績的運動項目，如：田徑、游泳等，這是很適合的。但是對抗性的運動項目，如：籃球、桌球等，便發生問題，其成績表現為比賽結果的排名。排名屬於順序量尺，如果當做多元迴歸分析的效標，那是錯誤的。在不得以的情況下，有很多體育運動科學的研究以比賽的「勝率」、「得失分差」、「排名的評分」或「T分數」等方法為效標，這些方法本身都具有一些盲點，將影響實際應用的成果。對抗形式運動項目的競賽制度，主要是「循環賽」和「淘汰賽」兩大賽制，其餘的競賽制度都是由前述兩者演變而成。已研究的賽制有：循環賽、分組循環賽、排名賽和淘汰賽，其餘的尚有雙敗淘汰賽、分層排名賽、巴西賽制……等等。國外只有循環賽制的量化的研究，筆者則有一系列相關的探討。

運動項目主觀評分的量化

試題反應理論有相當多的裁判評分嚴謹度分析，重點是使用均方適合度統計（Smith, 1996）；以及量尺精確度的提高，估計順序排名的計分（Looney, 1996）。

曾盟堡(2001)研究發現多層面Rasch模式可以更精確、深入地分析裁判的判決。分析結果，可對裁判員的評判表現做一整體的描述與分類，並加以檢測、追蹤不良之判決。結論為試題反應理論可以更精確、深入地分析裁判的判決行為。

Linacre (2002) 研究2002鹽湖城冬季奧運雙人溜冰賽的評分，奧運首次在一項競賽中頒發兩面金牌；Linacre (2002)說明：「四位裁判（判決俄羅斯較優）中，波蘭和烏克蘭裁判對俄羅斯選手較寬鬆，用程式來調整人類錯誤的意圖或意外，產生獎牌排名？」事實上比賽制度不可能這樣，所以，Linacre (2002)又說：「也許其他統計學家才正確，參考九位裁判偏差類型因素圖（圖一），俄羅斯、烏克蘭、法國和波蘭四位評分相同，特別對照加拿大和德國裁判完全相反，主要因素特徵值3.8、第二因素特徵值1.7。而通常獨立判決不該大於特徵值1.4。」

Objective Measurement of holes in Golf

目的：運用Rasch分析客觀測量高爾夫球場各洞的難度。方法：使用「桿數」和「淨桿」兩項資料分別估計各洞的難度。研究對象：2005年度Life Card女子高爾夫巡迴賽， 2005年4月15至17日三天，共計三回合比賽成績。結果：以桿數估計的平均難度， 5桿組2.05、4桿組0.04和3桿組 -2.79，明顯的分成三個群組，和「標準桿愈多該洞難度愈高」吻合。以淨桿估計的平均難度， 3桿組0.40、4桿組0.28、5桿組 -0.35，這個結果與桿數估計的結果不同。結論：多層面Rasch模式能夠客觀測量高爾夫各洞的難度，桿數和淨桿所估計的各洞難度各有適合的用途。

The development of Rasch model to analyze the ranking of elimination system with double repechage

The purpose of this study was to estimate the performances of elimination system with double repechage by using Many-Facet Rasch model. The subjects were the women players of Athens 2004 Olympic Judo Game (- 48 kg, extra-light). In the measurement design, the elimination system with double repechage included ‘facet’ and ‘hierarchical’ factor; there were two repechage matches in addition to the main elimination matches. This study used an estimate elimination matches’ model by the design of Yau’s development in 2004, the losing of 1/16 hierarchical anchored at -0.43; the scoring model was 3 points model and anchored at -0.33. the result of estimation in this research was successful, estimated potential was almost equal to the competition result ranking, the only deficit was an disorder appeared to one player; in further analysis, this result could be accept because the winning percent was the same and the competitor include the gold medal, so that the unreasonable higher estimation could be happen. However, limited by the hierarchical factor, there were players with high estimate potential did not get good ranking. In conclusion, our method quantized the ranking of Olympic judo elimination system with double repechage successfully.

應用多層面Rasch模式分析雙不定向飛靶優秀選手的射擊技術

本研究的目的是應用多層面Rasch模式分析雙不定向飛靶的射擊技術。研究對象是國家射擊雙不定向飛靶代表隊現役最佳選手，包含男子五名與女子三名；分析資料包括國內2005-2006正式比賽及國家隊選拔測驗，比賽形式皆為奧運賽制，每人各射擊三回合、每回合150發，決賽加射一回合。所有紀錄的數據，透過Facets測驗軟體分析。射擊技術分析八個重點(層面)包括選手、賽制、日期、拋靶類型、射擊回合、開始靶位、射擊靶位及目標。利用適合度考驗（INFIT & OUTFIT）、難度（measure）、估計誤差（Model S.E.）和非期望反應（unexpected responses）建立各層面技術的量尺，然後根據非期望反應和標準殘差（standardized residual）進一步探討選手個人的技術類型和優缺點。結果能夠具體、精確的分析選手在雙不定向飛靶的射擊技術，提供教練在訓練上有一個明確的指標，排除主觀的觀察的弱點，並提升選手的成績表現。研究結論是利用測量的非期望反應可以探查雙不定向飛靶運動員的射擊技術。

修訂立定跳遠發展階段觀察檢核表

本研究的目的是修訂一份適用評估男性四歲至六歲（前運思期）的「立定跳遠發展階段觀察檢核表」。Haywood（1993）的「立定跳遠發展階段觀察檢核表」共計六個觀察項目，在其他的研究中發現內部一致性信度不良和不適合Rasch模式，認為須要修訂此檢核表，本研究受試者是460名四歲至六歲男性兒童。主要是利用RUMM2020軟體分析，結果修正兩題失序問題，並刪除一題殘差超過 ±2.5標準的試題，獲得單向度、類別和閾值合理的檢核表；最後，再用結構方程模式驗證檢核表為單向度，經修正模式增加第六題和第三題誤差的共變關係後，證明本研究「修訂立定跳遠發展階段觀察檢核表」是良好的單向度。結論為本研究修訂的男性四歲至六歲（前運思期）的立定跳遠發展階段檢核表具有良好品質。

利用Rasch測量分析我國最佳女子桌球雙打的技術

目的：利用Rasch測量分析桌球女子雙打技術分析。研究對象：我國最佳女子雙打組黃怡樺、陸雲鳳選手，目前世界女子雙打排名第16名。研究方法：以現場錄影10場比賽並做賽後分析與雙打技術觀察表整理。將技術分為發球段、接發球段、相持段等三段技術，每段技術將根據不同技術得失評分為0、1、2、3、4。應用Facets分析評分者、運動員、三段技術等三個層面。結果：1.五位評分者因一致性有問題，刪除一位後，評分者具一致性與代表性。2.整體運動員層面具有良好的信度、效度與樣本代表性。3.整體運動員能力和發球段能力是陸雲鳳優於黃怡樺，接發球段能力和相持段能力則是黃怡樺優於陸雲鳳。結論：Rasch測量適合分析桌球女子雙打技術，黃怡樺和陸雲鳳配對的雙打三段技術為發球段能力較優、接發球段能力中等、相持段能力明顯較差。

以Rasch評價Haywood 2005立定跳遠發展階段觀察檢核表

目的：利用Rasch評分量尺模式評價Haywood 2005的立定跳遠發展階段觀察檢核表。研究對象：國民小學一至三年級，每個年級各45位學生，共計有105位學生，方法：使用WINSTEPS軟體估計資料和模式的適合度、試題難度、受試者能力和Rasch標準化殘差的主成分分析，結果顯示：Haywood 2005的立定跳遠發展階段觀察檢核表能夠有效的測量。結論： Haywood 2005的立定跳遠發展階段觀察檢核表適合單向度Rasch評分量尺模式。

編製桌球甲組選手正手拉球測驗

目的：編製測量桌球甲組選手正手拉球技術之測驗。對象：桌球甲組選手150名。方法：以利用40公分×40公分，和20公分×20公分方塊型紙板一塊，將桌球半檯分成三個區域，分別給與1至3分，失誤為0分。以受試者比賽站位為準，餵球是檯上發正手下旋至全台不定點；目標置於對面右邊角落，拉20個球，以40秒為限。應用Facets分析整體運動員層面、男子運動員層面、女子運動員層面、試題層面、類別層面，以及利用Winsteps建立正手拉球測驗常模。結果：整體運動員層面、男子運動員層面、女子運動員層面的Rasch個別信度分別為 0.55、0.49、0.52，三者皆具有測驗鑑別力、樣本具有代表性和資料適合 Rasch測量模式。試題層面難度測量值 0.00 ± 0.10 符合重複相同試做的測驗，同質性考驗也證明同質；此外測驗的試題考驗證明具有內容效度、建構效度以及樣本具有代表性。類別層面估計的結果可以接受，但未達理想情況，以後可進一步改善。比較男女估計能力有顯著差異，本研究乃分別建立男女常模。結論：本研究的正手拉球測驗適合Rasch測量模式，測驗獲得良好的信度及效度，在分別建立男女常模後，能量化男女運動員能力的高低。