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r - `psych::alpha`- 输出的详细解释

问题描述

我知道 Cronbach 的 alpha 已在此处和其他地方进行了广泛讨论，但我找不到输出表的详细解释。

psych::alpha(questionaire)

Reliability analysis   
Call: psych::alpha(x = diagnostic_test)

  raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N   ase mean   sd median_r
      0.69      0.73       1      0.14 2.7 0.026  0.6 0.18     0.12

 lower alpha upper     95% confidence boundaries
0.64 0.69 0.74 

 Reliability if an item is dropped:
        raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N alpha se  var.r med.r
Score1       0.69      0.73    0.86      0.14 2.7    0.027 0.0136  0.12
Score2       0.68      0.73    0.87      0.14 2.7    0.027 0.0136  0.12
Score3       0.69      0.73    0.87      0.14 2.7    0.027 0.0136  0.12
Score4       0.67      0.72    0.86      0.14 2.5    0.028 0.0136  0.11
Score5       0.68      0.73    0.87      0.14 2.7    0.027 0.0134  0.12
Score6       0.69      0.73    0.91      0.15 2.7    0.027 0.0138  0.12
Score7       0.69      0.73    0.85      0.15 2.7    0.027 0.0135  0.12
Score8       0.68      0.72    0.86      0.14 2.6    0.028 0.0138  0.12
Score9       0.68      0.73    0.92      0.14 2.7    0.027 0.0141  0.12
Score10      0.68      0.72    0.90      0.14 2.6    0.027 0.0137  0.12
Score11      0.67      0.72    0.86      0.14 2.5    0.028 0.0134  0.11
Score12      0.67      0.71    0.87      0.13 2.5    0.029 0.0135  0.11
Score13      0.67      0.72    0.86      0.14 2.6    0.028 0.0138  0.11
Score14      0.68      0.72    0.86      0.14 2.6    0.028 0.0138  0.11
Score15      0.67      0.72    0.86      0.14 2.5    0.028 0.0134  0.11
Score16      0.68      0.72    0.88      0.14 2.6    0.028 0.0135  0.12
score        0.65      0.65    0.66      0.10 1.8    0.030 0.0041  0.11

 Item statistics 
          n raw.r std.r r.cor r.drop mean   sd
Score1  286  0.36  0.35  0.35   0.21 0.43 0.50
Score2  286  0.37  0.36  0.36   0.23 0.71 0.45
Score3  286  0.34  0.34  0.34   0.20 0.73 0.44
Score4  286  0.46  0.46  0.46   0.33 0.35 0.48
Score5  286  0.36  0.36  0.36   0.23 0.73 0.44
Score6  286  0.29  0.32  0.32   0.18 0.87 0.34
Score7  286  0.33  0.32  0.32   0.18 0.52 0.50
Score8  286  0.42  0.41  0.41   0.28 0.36 0.48
Score9  286  0.32  0.36  0.36   0.22 0.90 0.31
Score10 286  0.37  0.40  0.40   0.26 0.83 0.37
Score11 286  0.48  0.47  0.47   0.34 0.65 0.48
Score12 286  0.49  0.49  0.49   0.37 0.71 0.46
Score13 286  0.46  0.44  0.44   0.31 0.44 0.50
Score14 286  0.44  0.43  0.43   0.30 0.43 0.50
Score15 286  0.48  0.47  0.47   0.35 0.61 0.49
Score16 286  0.39  0.39  0.39   0.26 0.25 0.43
score   286  1.00  1.00  1.00   1.00 0.60 0.18
Warning messages:
1: In cor.smooth(r) : Matrix was not positive definite, smoothing was done
2: In cor.smooth(R) : Matrix was not positive definite, smoothing was done
3: In cor.smooth(R) : Matrix was not positive definite, smoothing was done

据我所知，r.cor代表总项目相关性或双序列相关性。我已经看到这通常与相应的 p 值一起解释。

1. 和 的准确解释是r.cor什么r.drop？

2. 如何计算 p 值？

标签： rstatisticscorrelationpsych

解决方案

1.虽然这更像是Crossvalidated的一个问题，但这里是“项目统计”部分的详细说明：

raw.r：项目与量表总分之间的相关性（即项目-总相关性）；raw.r 有一个问题，即项目本身包含在总数中——这意味着我们正在将项目与自身相关联，所以它当然会相关（r.cor 和 r.drop 解决了这个问题；有关详细信息，请参见 ?alpha）

r.drop：没有该项目本身的项目-总相关性（即，项目-剩余相关性或校正的项目-总相关性）；项目与总相关性低表明该项目与整体规模的相关性不佳

r.cor：针对项目重叠和规模可靠性校正的项目总相关性平均值和 sd：如果该项目被丢弃，则规模的平均值和 sd

2.您不应使用与这些相关系数对应的 p 值来指导您的决策。我建议不要费心计算它们。

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