Reliability: Reliability und Cronbach-Alpha

In stp4/stp25APA2: Resultate Formatiern

Description

Reliability() Reliabilitaets Analyse mit Cronbach-Alpha + Mittelwerte

Appha Cronbach-Alpha Werte extrahieren

Cronbachs Alpha oder einfach nur <ce><b1> ist ein Ma<c3><9f> f<c3><bc>r die interne Konsistenz einer Skala.

> .9 Exzellent

> .8 Gut / Hoch

> .7 Akzeptabel

> .6 Fragw<c3><bc>rdig

> .5 Schlecht / Niedrig

< .5 Inakzeptabel

Quelle http://statistikguru.de/spss/reliabilitaetsanalyse/auswerten-und-berichten-2.html

Index Summen Index eine Summenfunktion mit der Erweiterung zum Umcodieren

Usage

Reliability(x, ...)

Reliability2(...)

## S3 method for class 'stp25_reliability'
print(x)

## S3 method for class 'data.frame'
Reliability(x, name = NULL, ...)

## S3 method for class 'formula'
Reliability(x, data, name = "Skale", ...)

Alpha(..., type = 1)

## Default S3 method:
Reliability(x, revcoded = FALSE, check.keys = FALSE,
  max.level = NA, min.level = NA, type = "mean", na.rm = TRUE, ...)

Index(x, revcoded = FALSE, fun = "mean", na.rm = TRUE, digits = 4,
  max.level = NA, min.level = NA, return.index = TRUE, ...)

Arguments

x	Formula-Objekt oder data.frame
...	an psych
name	Slalen namen
data	data.frame mit den Daten
type	Aggregatfunktion fuer die Skala (mean, median und trimmed)
revcoded	position zum umcodieren. Kann entweder nummer oder name oder TRUE sein.
max.level, max.level	ueberschrift
na.rm	Fehlende Werte
return.index	TRUE/FALSE index oder Daten
check.keye	aus psych wenn check.keye=TRUE gesetzt wird werden die Daten automatisch umkodiert

Details

Deutsch Um die interne Konsistenz zu bestimmen, wurde Cronbachs Alpha f<c3><bc>r die Subskala positiver Affekt (insgesamt zehn Fragen) berechnet. Die interne Konsistenz war hoch, mit Cronbachs Alpha = .89 f<c3><bc>r positiven Affekt.

English For reliability analysis, Cronbach<e2><80><99>s alpha was calculated to assess the internal consistency of the subscale for positive affect, which consists of ten questions. The internal consistency of the questionnaire is satisfying, with Cronbach<e2><80><99>s alpha for positive affect = .89.

Value

Reliability() gibt eine Liste mit den Resultaten und den transformierten Daten "data", "range", "labels", "keys", "psych", "item_statistik", "Alpha", "index", "Items","n", "M", "SD","Skew", "Kurtosi", "shapiro"

psych: ist psych::alpha

index: ist dabei der Mittelwert-Index

data: Daten Umcodiert.

keys: Umcodiert.

Vektor

Examples

n<-200
x<- runif(n, min = 1, max = 5)
set.seed(0815)
data<- data.frame( x1 = x+rnorm(n),
                   x2 = x+rnorm(n),
                   x3 = x+rnorm(n),
                   x4 = x+rnorm(n),
                   x5 = 6-x+rnorm(n),
                   x6 = x+rnorm(n),
                   x7 = x+rnorm(n))

Reliability(data)
Reliability(data, revcoded=TRUE)
Reliability(data, check.keys=TRUE)
Reliability(data, revcoded=5)
Reliability(data, revcoded="x5")

library(lavaan)
population.model <- '
Fachinteresse =~ F1+F2+F3+F4+F5
Soziale.Einbindung =~ S1+S2+S3+S4
Relevanz.Inhalte=~ R1+R2+R3+R4
Kompetenzerleben =~ K1+K2+K3+K4
Autonomieerleben=~ A1+A2+A3+A4+A5+A6
Motivierungsqualitaet=~ M1+M2+M3+M4
'

# generate data
set.seed(1234)
DF <- simulateData(population.model, sample.nobs=60 )
DF[1,10]<- NA
DF<-dapply2(DF, function(x) cut(x, 5, 1:5))

DF<-dapply2(DF)
DF[,1]<- 6-DF[,1]
DF[,3]<- 6-DF[,3]


Fachinteresse <- Reliability( DF[ , Cs(F1,F2,F3,F4,F5)], check.keys=TRUE)
# APA_Reliability( DF[ , Cs(F1,F2,F3,F4,F5)], check.keys=TRUE)
Alpha( Fachinteresse)


require(stpvers)
Reliability(~F3+F2+F10+F11, fkv, check.keys =TRUE)

# ALPHA

Distanz <-  Reliability(~F3+F2+F10+F11, fkv, check.keys =TRUE)

Distanz %>% Alpha() %>% Output() # gibt den Namen Distanz nicht aus wegen %>%
Alpha(Distanz) %>% Output()
 
Verarbeitung <- Reliability(~ F5+F16+F22+F9+F26+F6+F35+F33+F12+F34+F4, fkv, check.keys =TRUE)
Coping <- Reliability(~ F7+F8+F17+F14+F15+F18+F19+F1+F13+F20, fkv, check.keys =TRUE)
Vertrauen <- Reliability(~ F28+F27+F31+F29, fkv, check.keys =TRUE)
Religion <- Reliability(~F21+F25+F30+F23+F24, fkv, check.keys =TRUE)
Distanz <- Reliability(~F3+F2+F10+F11, fkv, check.keys =TRUE)


Alpha(Verarbeitung, Coping, Vertrauen, Religion, Distanz) %>% Output()

stp4/stp25APA2 documentation built on May 24, 2019, 9:59 p.m.