信頼性の分析(α係数とかomega係数とか)

今日は質問紙の分析に入ろうかと思います。

まずは、質問紙の構成の確認。

このダミーデータは先行研究においては3つの因子からなる15項目の質問紙。
m_1〜m_5 までが第1因子、m_6〜m_10が第2因子、m_11〜m_15が第3因子となっている。
まずは先行研究と同様の因子構造を使用していいかどうかを検討するためにα係数を算出しよう。

コマンドは
alpha(qp[c("m_1","m_2","m_3","m_4","m_5")])

これで第1因子を構成する質問項目の信頼性の検討を行う。
psychパッケージの中にあるalpha関数を使うのが便利みたい。
これまた@kosugitti先生に感謝。

ちなみにpsychパッケージの使い方よく分からんのうなんて思ったらhelp(psych)をコンソールに入れるとhelpが出てきます。英語なので怖いけど、僕のように現在完了形から見失っているような英語力でも少しは理解できる単純な英語なのでビビらず見てみよう!!そこの検索窓でalphaを検索して見てみたのがこちら。

結果の見方が書いてあるね〜!!

ちなみに今回のデータの結果がこちら。

まずピンクの所をみると、law_alphaとかあるけど、なぜか小数点第一位までしか書いてないなあ。law_alphaとstd.alphaが出てるけどこれって少数点第二位まで出ないのかしらん??

赤線の所を見ると、Reliability if an item in dropped と書いてある。
もちろん英語にはうんざりしてるが、これはその質問項目を除いた時のα係数の変化を示している(のだろう)。
ここの数値が、上にあるα係数よりも著しく大きくなるようであればちょっといかんのだ。だから今回のデータの信頼性はまあまあオッケーだなということが分かる。

紫で囲んだ所は、それぞれの質問項目の記述統計。平均も偏差も出してくれているので明らかな偏りがあればチェックでできる。

その下のとこは何なんだろう???
質問項目間の相関係数??

結果の見方はもう少し勉強しないと行けないがなんとか、信頼性の検討はできた。

このalpha係数は本来であれば因子分析をした後にやることが多いけど、先行研究がたっぷりある場合とかはこれだけでも結構説得力はあるねえ。
しかし、α係数の小数点第二位まで出ないのかしら?

蛇足ですが、@kosugittiに教えてもらったomegaについても備忘録的に記載。
参考ページはこちら。
http://d.hatena.ne.jp/kosugitti/20091224/1261643078

omega関数は、指定した因子構造と仮定してその負荷量から計算してくれるもの。

今回のデータだとこんな風に書く。
omega(qp,nfactors=3)

なんか変なんでました。there in no packegeと言うのがでていれGPArotationというパッケージがインストールされていないのが問題みたい。Rではこういう事はよくあるので、焦らず、tools→installs packegeでインストールして再試行。

でました。ここらへんはまだまだ勉強不足。あくまでやってみただけという感じですがなんか見た目が格好いいな。
因子分析等いろいろやった後でまたチャレンジしよう。
今日はここまで。