วัดคุณลักษณะ: ความสัมพันธ์และความเชื่อถือได้
การวิเคราะห์ปัจจัยใน R
Jennifer Brussow
Psychometrician
ความสัมพันธ์
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
...
ทดสอบนัยสำคัญของความสัมพันธ์: ค่า p
corr.test(gcbs, use = "pairwise.complete.obs")$p
Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 Q6 Q7 Q8 Q9 Q10 Q11 Q12 Q13 Q14 Q15
Q1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Q2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Q3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Q4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Q5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
...
Q11 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Q12 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Q13 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Q14 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Q15 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
ทดสอบนัยสำคัญของความสัมพันธ์: ช่วงความเชื่อมั่น
corr.test(gcbs, use = "pairwise.complete.obs")$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
...
สัมประสิทธิ์แอลฟา
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
สัมประสิทธิ์แอลฟา
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
ความเชื่อถือได้แบบ Split-Half
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
มาฝึกกันเถอะ!
การวิเคราะห์ปัจจัยใน R
