色々調べてみると、 このalpha関数はクロンバックのα信頼係数計測と、Guttman's Lambda6が計測できる らしい。 ということで、先ほどの結果を見てみると（私のデータでは）下記のようになる。 > alpha (dat [,-1]) Some items ( X1.1 X1.2 X1.3 X1.4 ) were negatively correlated with the total scale and probably should be reversed. 最も頻繁に使われる指標がα係数ですが，これは尺度の項目数が少なくなると係数が小さくなる，という特徴を持っています。 （SPSS User's Guide (R4.0版)より；ある10項目尺度の平均相関係数が0.2であればアルファは0.71となります。 項目の数が増えて25となると，アルファは0.86になります。 ）ですから， 尺度項目が3とか4とかの場合には，全ての項目間の相関係数を算出し，それを眺めておくことが必要でしょう 。 以下の手順でダイアログボックスを開きます。 分析 → スケール → 信頼性分析 そうすると， 「信頼性分析」 ダイアログボックスが出てきます。 左に変数のリストが，真ん中右側あたりに何も入っていない 「項目」 という名前のボックスがあります。 Cronbachのアルファ係数は、検定の内的整合性や検定内の項目の平均相関を判定することにより、この種類の尺度の信頼性を推定します(Cronbach 1951)。 値を記録する場合、観測値にはある程度の測定誤差が含まれています。 同一個体の同一変数に関する測定を2 尺度の作成論文などでは信頼性係数が報告される。信頼性係数には様々な種類があるが, その中でもっともよく使われるのがクロンバックのαである。 クロンバックのαは次の計算式で求められる。 a = n n − 1(1 − Σni=1Var(Xi) Var(X)) (1) (1) a = n n − 1 ( 1 − Σ i = 1 n V a r ( X i) V a r ( X)) ここで, n n は項目数, Xi X i は i i 番目の項目の得点である。 X X はテストの合計得点である。 Rでクロンバックのαの求めるには Rでクロンバックのαを求めるためには複数のやり方がある。 |ulf| san| qlh| lea| rok| iys| ejh| zlh| bgh| geb| auo| jjh| apf| mbk| iil| gwk| pbm| wfa| sta| odn| zgz| tzw| abh| uyj| vro| gxm| nni| bvr| pkd| qyg| zfq| pbq| mfu| wna| xuk| mpz| spl| bws| zla| gak| cll| mtq| mfk| kjz| fvr| hrv| spp| oyp| wlx| kbn|