Вимірювання ознак: кореляції та надійність

Факторний аналіз в R

Jennifer Brussow

Psychometrician

Кореляції

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 
...
Факторний аналіз в R

Перевірка значущості кореляцій: p-значення

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
Факторний аналіз в R

Перевірка значущості кореляцій: довірчі інтервали

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
...
Факторний аналіз в R

Коефіцієнт альфа

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 
Факторний аналіз в R

Коефіцієнт альфа

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
Факторний аналіз в R

Надійність спліт‑халф

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
Факторний аналіз в R

Давайте потренуємось!

Факторний аналіз в R

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