Mäta särdrag: korrelationer och reliabilitet

Faktoranalys i R

Jennifer Brussow

Psychometrician

Korrelationer

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 
...
Faktoranalys i R

Testa korrelationernas signifikans: p-värden

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
Faktoranalys i R

Testa korrelationernas signifikans: konfidensintervall

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
...
Faktoranalys i R

Koefficient alfa

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 
Faktoranalys i R

Koefficient alfa

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
Faktoranalys i R

Delningsreliabilitet

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
Faktoranalys i R

Nu kör vi en övning!

Faktoranalys i R

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