측정 특성: 상관관계와 신뢰도
R로 배우는 요인분석
Jennifer Brussow
Psychometrician
상관관계
lowerCor(gcbs)
lowerCor(gcbs)
Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 Q6 Q7 Q8 Q9 Q10 ...
Q1 1.00
Q2 0.53 1.00
Q3 0.36 0.40 1.00
Q4 0.52 0.53 0.50 1.00
Q5 0.48 0.46 0.40 0.57 1.00
Q6 0.63 0.55 0.40 0.61 0.50 1.00
Q7 0.47 0.67 0.42 0.57 0.45 0.54 1.00
Q8 0.39 0.38 0.78 0.49 0.41 0.41 0.41 1.00
Q9 0.42 0.49 0.49 0.56 0.46 0.48 0.53 0.48 1.00
Q10 0.44 0.38 0.32 0.40 0.43 0.41 0.39 0.36 0.37 1.00
...
상관관계 유의성 검정: p값
corr.test(gcbs, use = "pairwise.complete.obs")$p
Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 Q6 Q7 Q8 Q9 Q10 Q11 Q12 Q13 Q14 Q15
Q1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Q2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Q3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Q4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Q5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
...
Q11 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Q12 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Q13 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Q14 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Q15 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
상관관계 유의성 검정: 신뢰 구간
corr.test(gcbs, use = "pairwise.complete.obs")$ci
lower r upper p
Q1-Q2 0.4970162 0.5259992 0.5538098 0
Q1-Q3 0.3206223 0.3553928 0.3892067 0
Q1-Q4 0.4953852 0.5244323 0.5523079 0
Q1-Q5 0.4503342 0.4810747 0.5106759 0
...
Q1-Q11 0.6199265 0.6435136 0.6659388 0
Q1-Q12 0.4932727 0.5224025 0.5503620 0
Q1-Q13 0.3464313 0.3805006 0.4135673 0
Q1-Q14 0.5059498 0.5345780 0.5620298 0
Q1-Q15 0.4753633 0.5051815 0.5338405 0
...
크론바흐 알파 계수
alpha(gcbs)
Reliability analysis
Call: alpha(x = gcbs)
raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N ase mean sd
0.93 0.93 0.94 0.48 14 0.002 2.9 1
lower alpha upper 95% confidence boundaries
0.93 0.93 0.94
크론바흐 알파 계수
alpha(gcbs)
Reliability if an item is dropped:
raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N alpha se
Q1 0.93 0.93 0.94 0.48 13 0.0021
Q2 0.93 0.93 0.94 0.48 13 0.0021
Q3 0.93 0.93 0.94 0.49 13 0.0020
Q4 0.93 0.93 0.94 0.47 13 0.0022
Q5 0.93 0.93 0.94 0.48 13 0.0021
...
Q11 0.93 0.93 0.94 0.48 13 0.0021
Q12 0.93 0.93 0.94 0.47 13 0.0022
Q13 0.93 0.93 0.94 0.48 13 0.0021
Q14 0.93 0.93 0.94 0.48 13 0.0021
Q15 0.93 0.93 0.94 0.49 14 0.0020
반분 신뢰도
splitHalf(gcbs)
Split half reliabilities
Call: splitHalf(r = gcbs)
Maximum split half reliability (lambda 4) = 0.95
Guttman lambda 6 = 0.94
Average split half reliability = 0.93
Guttman lambda 3 (alpha) = 0.93
Minimum split half reliability (beta) = 0.86
연습해 봅시다!
R로 배우는 요인분석
