如何计算 R 中的 Cronbach's Alpha？

如何计算 R 中的 Cronbach's Alpha？

在本文中，我们将学习如何在 R 编程语言中计算 Cronbach 的 Alpha。

Cronbach's Alpha 帮助我们衡量一组数据的内部一致性。它是一个可靠性系数。它可以帮助我们验证问卷或调查的一致性。 Cronbach 的 Alpha 介于 0 和 1 之间。Cronbach 的 Alpha 值越高，意味着数据组越可靠。下表显示了 Cronbach's Alpha 不同值范围背后的含义。

Cronbach’s Alpha Range	Internal Consistency of data
>=0.9	Excellent
0.8-0.9	Good
0.7-0.8	Acceptable
0.6-0.7	Questionable
0.5-0.6	Poor
<0.5	Unacceptable

为了计算 R 语言中的 Cronbach's Alpha，我们使用 ltm 包库的 cronbach.alpha()函数。要使用 ltm 包库，我们首先需要使用以下语法安装库：

install.packages("ltm")

安装 ltm 包库后，我们可以使用 library()函数加载该库，并使用 cronbach.alpha()函数计算可靠性系数。 cronbach.alpha()函数将数据框作为参数，并返回具有以下组件的 cronbachAlpha 类的对象。

• alpha：确定 Cronbach's alpha 的值。
• n：确定数据框中的样本单元数。
• p：确定项目的总数。
• 标准化：确定标准化参数的副本。
• name：确定作为列变量之一的参数数据的名称。

要使用 cronbach.alpha()函数计算 cronbach 的 alpha，我们使用以下语法。

句法：

cronbach.alpha(data, standardized, CI )

在哪里，

• data：确定要使用的数据帧。
• 标准化：它是一个布尔值。如果为 TRUE，则计算标准化 Cronbach's alpha。
• CI：这是一个布尔值。如果为 TRUE，则计算 Cronbach 的 alpha 的 Bootstrap 置信区间。

例子：

这是一个基本的 Cronbach's Alpha 计算示例。

R

# create sample data
sample_data < - data.frame(var1=c(1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 3, 3, 1, 4),
                           var2=c(1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4, 1, 2, 3),
                           var3=c(2, 1, 3, 1, 2, 3, 3, 4, 4, 2, 1))
 
# load library ltm
library(ltm)
 
# calculate cronbach's alpha
cronbach.alpha(sample_data)

输出：

Cronbach's alpha for the 'sample_data' data-set
Items: 3
Sample units: 11
alpha: 0.231

这里，0.231 的 alpha 值意味着 sample_data 数据集高度不一致。

例子：

这里是详细的 Cronbach Alpha 计算示例以及标准化计算和引导置信度。

R

# create sample data
sample_data < - data.frame(var1=c(1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 3, 3, 1, 4),
                           var2=c(1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4, 1, 2, 3),
                           var3=c(2, 1, 3, 1, 2, 3, 3, 4, 4, 2, 1))
 
# load library ltm
library(ltm)
 
# calculate cronbach's alpha
cronbach.alpha(sample_data, CI=TRUE, standardized=TRUE)

输出：

Standardized Cronbach's alpha for the 'sample_data' data-set
Items: 3
Sample units: 11
alpha: 0.238

Bootstrap 95% CI based on 1000 samples
 2.5%  97.5%  
-1.849  0.820  

在这里，我们可以看到详细的分析，显示 95% 的置信区间在 -1.849 到 0.820 的范围内，这意味着数据帧非常不一致。