Warum unterscheidet sich mein Output von dem Output der Web-Tutorials bei gleichem Code ?
Verfasst: So Jul 25, 2021 11:45 am
Hallo,
bei meinem Selbststudium mit dem Programm Rstudio helfe ich mir immer wieder indem ich unterschiedliche Tutorials aus dem Netz anschaue und die erklärten Abläufe in meinem Rstudio reproduziere, allerdings bin ich nun auf die Funktion Cronbachs Alpha gestossen und bemerke, dass sich der Output den das Web-Tutorial angibt (https://bjoernwalther.com/cronbachs-alp ... berechnen/) deutlich von meinem unterscheidet und ich finde nicht heraus weshalb.
Beispiel:
Wenn ich die Funktion "alpha" für mein subset ausführe, bekomme ich als Output, lediglich den einen Wert für Cronbachs Aplha ausgegeben:
[1]0.83 (ein Beispiel)
Der Output den das Web-Tutorial angibt, ist aber um einiges länger und enthält weitere Angaben:
Ich verstehe also nicht, weshalb sich unter Verwendung der gleichen Funktion (hier die Funktion "alpha") sich der Umfang des Outputs unterscheidet. Ich verwende ebenfalls das installierte Paket "psych".
Viele Grüße,
Carmen
bei meinem Selbststudium mit dem Programm Rstudio helfe ich mir immer wieder indem ich unterschiedliche Tutorials aus dem Netz anschaue und die erklärten Abläufe in meinem Rstudio reproduziere, allerdings bin ich nun auf die Funktion Cronbachs Alpha gestossen und bemerke, dass sich der Output den das Web-Tutorial angibt (https://bjoernwalther.com/cronbachs-alp ... berechnen/) deutlich von meinem unterscheidet und ich finde nicht heraus weshalb.
Beispiel:
Wenn ich die Funktion "alpha" für mein subset ausführe, bekomme ich als Output, lediglich den einen Wert für Cronbachs Aplha ausgegeben:
[1]0.83 (ein Beispiel)
Der Output den das Web-Tutorial angibt, ist aber um einiges länger und enthält weitere Angaben:
Code: Alles auswählen
Reliability analysis
Call: alpha(x = subset(data_xls, select = c(Umwelt1, Umwelt2, Umwelt3)),
check.keys = TRUE)
raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N ase mean sd median_r
0.84 0.84 0.79 0.63 5.2 0.04 3.2 1.2 0.6
lower alpha upper 95% confidence boundaries
0.76 0.84 0.92
Reliability if an item is dropped:
raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N alpha se var.r med.r
Umwelt1 0.75 0.75 0.60 0.60 3.1 0.069 NA 0.60
Umwelt2 0.72 0.72 0.56 0.56 2.5 0.080 NA 0.56
Umwelt3- 0.85 0.85 0.73 0.73 5.5 0.043 NA 0.73
Item statistics
n raw.r std.r r.cor r.drop mean sd
Umwelt1 51 0.88 0.88 0.80 0.72 3.0 1.4
Umwelt2 51 0.89 0.90 0.84 0.76 3.2 1.3
Umwelt3- 51 0.83 0.83 0.67 0.62 3.3 1.3
Non missing response frequency for each item
1 2 3 4 5 miss
Umwelt1 0.18 0.22 0.20 0.25 0.16 0
Umwelt2 0.12 0.20 0.29 0.20 0.20 0
Umwelt3 0.27 0.20 0.18 0.27 0.08 0
Warning message:
In alpha(subset(data_xls, select = c(Umwelt1, Umwelt2, Umwelt3)), :
Some items were negatively correlated with total scale and were automatically reversed.
This is indicated by a negative sign for the variable name.
Viele Grüße,
Carmen