R语言 如何计算Cronbach’s Alpha

在这篇文章中，我们将学习如何在R编程语言中计算Cronbach’s Alpha。

Cronbach’s Alpha帮助我们测量一组数据的内部一致性。它是一种可靠性系数。它帮助我们验证一份问卷或调查的一致性。Cronbach’s Alpha的范围在0到1之间。Cronbach’s Alpha的数值越高，意味着这组数据越可靠。下表显示了Cronbach’s Alpha不同数值范围背后的含义。

为了在R语言中计算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来安装该库。

install.packages("ltm")

安装了ltm包库后，我们可以使用library()函数加载该库，并使用cronbach.alpha()函数来计算可靠性系数。cronbach.alpha()函数将数据框作为参数，并返回一个cronbachAlpha类的对象，其组成部分如下。

• alpha： 决定了Cronbach’s Alpha的值。
• n： 确定数据框中样本单位的数量。
• p： 确定项目的总数。
• standardized： 确定标准化参数的副本。
• name： 决定了参数数据的名称，它是列变量之一。

要使用cronbach.alpha()函数来计算cronbach’s alpha，我们使用以下语法。

语法 。

cronbach.alpha(data, standardized, CI )

其中。

• data： 决定了要使用的数据框架。
• standardized： 它是一个布尔值。如果为 “true”，将计算标准化的Cronbach’s alpha。
• CI： 它是一个布尔值。如果为 “true”，将计算出Cronbach’s alpha的Bootstrap置信区间。

例子 。

这里，是一个基本的Cronbach’s Alpha计算的例子。

# 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，α值为0.231意味着sample_data数据集是高度不一致的。

例子 。

这里，是一个详细的Cronbach’s Alpha计算的例子，以及标准化计算和自举信心。

# 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之间，这意味着一个非常不一致的数据框架。