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測量誤差對研究人員 還是 臨床人員 之影響較大？

也就是使用者（研究人員 與 臨床人員）誰須挑選 測量誤差較小的評估工具？？

測量誤差可分為二類：系統誤差（效度）與隨機誤差（信度）

以下以隨機誤差解釋之議題

隨機誤差 有大有小/有正有負，因為隨機，所以高估/低估之大小基本上一致（若出現30%高估，就可能出現30%低估）

研究人員基本上探究  群體之間的關係 或 差異 是否統計顯著，且群體通常大於30甚至上百人。因為就隨機而言，一半人數高估，另一半低估，所以群體平均之隨機誤差將接近於零！

然而臨床人員之評估/決策對象皆為單一個案，評估結果高估或低估（因為隨機，也難以確定是高估還是低估），影響決策就很重大！

我們以隨機誤差較大的認知功能測驗為例說明，通常認知訓練之效果不易超過前測值之20%，但多數認知測驗之隨機測量誤差卻常大於（平均值）之30%。在此情況下，研究人員與臨床人員使用同一認知測驗，則研究人員仍然可以發現群體間之差異或關聯具備統計顯著，只要樣本數不小！！ 但臨床人員可能會嚇一跳，因為可能無效/甚至退步，也有可能效果很強大，但追蹤之後，又常反向進展！！

上述說明，跟一般人的直覺大不相同！！

所以我在年紀不小時，才看得懂為何 Cronbach's alpha （最普遍之信度係數）之判斷標準：群體比較---0.7；個案比較---0.9。 Intraclass correlation coefficient 之判斷標準類似！！
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