Почему значение альфа различается между псих :: омега и псих :: альфа в R? - PullRequest
Новая
       35

Почему значение альфа различается между псих :: омега и псих :: альфа в R?

0 голосов
/ 25 мая 2020

У меня есть данные из пяти пунктов измерения, выполненных примерно 260 участниками, и оценка внутренней согласованности с психологической библиотекой в ​​R. Я получил значение -0,36 (я трижды проверил вопросы с обратной кодировкой). Мои данные не охватывают широкий диапазон возможных оценок - из-за характера группы, из которой я отбираю образцы - так что это правдоподобное число. Но шкала, которую я использую, хорошо проверена, правда, с низкими типичными значениями альфа в диапазоне от 0,5 до 0,7.

При поиске альтернативных методов оценки моих данных я использовал Psy :: omega. Это возвращает альфа-значение 0,57 вместе с omega statisti c, которое я искал. Это значение альфа намного больше согласуется с другой литературой, в которой используется рассматриваемая шкала. Я также посмотрел на другие проверенные меры из моего исследования, и значения альфа для псих :: альфа и псих :: омега равны. Разница проявляется только в этом конкретном показателе, который, как известно, имеет низкую внутреннюю согласованность. 1006 * Код ниже включает фактические данные и выводит предупреждение об отрицательно коррелированных элементах. Я проверил и перепроверил свое кодирование очков, оно верное, поэтому я уверен, что мы можем проигнорировать это предупреждение. 

library("psych")

data <- structure(list(rMEQQ01 = c(2, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 1, 5, 3, 3, 3, 
3, 3, 3, 3, 3, 5, 3, 2, 5, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 2, 3, 2, 2, 1, 3, 
5, 3, 4, 3, 4, 5, 4, 3, 3, 2, 5, 4, 2, 3, 3, 5, 3, 3, 5, 5, 4, 
2, 2, 4, 1, 4, 1, 2, 1, 5, 2, 4, 3, 3, 1, 3, 3, 4, 2, 4, 2, 2, 
3, 5, 4, 3, 3, 2, 5, 3, 5, 1, 5, 3, 5, 1, 3, 3, 3, 3, 3, 5, 3, 
5, 5, 2, 5, 2, 5, 3, 5, 3, 3, 5, 4, 3, 3, 4, 3, 3, 4, 3, 2, 3, 
4, 3, 2, 3, 5, 5, 3, 4, 4, 3, 5, 3, 2, 3, 2, 5, 3, 3, 5, 3, 3, 
3, 2, 5, 5, 4, 4, 5, 4, 1, 3, 3, 3, 4, 3, 3, 3, 3, 3, 2, 4, 3, 
3, 3, 4, 4, 3, 3, 3, 4, 3, 1, 2, 3, 3, 5, 4, 3, 4, 2, 2, 3, 4, 
2, 2, 1, 4, 3, 5, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 5, 3, 3, 4, 5, 2, 3, 5, 
4, 3, 4, 4, 4, 3, 3, 3, 5, 2, 3, 3, 5, 5, 4, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 
3, 3, 2, 3, 1, 3, 2, 1, 2, 5, 3, 5, 1, 3, 3, 2, 3, 4, 5, 3, 3, 
3, 4, 3, 1, 3, 3, 3, 3, 5, 1, 3, 4, 5, 3, 4, 3, 3), rMEQQ02 = c(2, 
2, 2, 1, 2, 1, 2, 3, 2, 2, 3, 2, 1, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 3, 4, 2, 
1, 1, 3, 2, 3, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 3, 2, 3, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 2, 
1, 1, 3, 2, 2, 1, 3, 3, 2, 4, 1, 3, 3, 2, 2, 2, 3, 2, 2, 2, 2, 
3, 3, 2, 2, 2, 2, 3, 2, 2, 2, 2, 1, 2, 1, 3, 3, 3, 1, 1, 2, 2, 
1, 3, 2, 3, 2, 2, 2, 2, 3, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 
1, 2, 1, 3, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 2, 2, 3, 1, 2, 2, 2, 3, 1, 1, 2, 
1, 1, 2, 3, 1, 1, 3, 3, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 1, 2, 3, 1, 
3, 2, 3, 1, 3, 3, 3, 3, 3, 1, 2, 2, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 3, 3, 2, 
3, 1, 2, 3, 1, 3, 2, 3, 2, 2, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 1, 2, 1, 2, 2, 
2, 3, 2, 2, 2, 2, 4, 1, 2, 2, 1, 2, 2, 1, 3, 2, 2, 1, 3, 1, 3, 
2, 3, 1, 2, 1, 3, 1, 2, 2, 3, 3, 2, 3, 2, 2, 1, 2, 2, 3, 2, 1, 
1, 1, 2, 3, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 2, 3, 1, 1, 1, 3, 3, 3, 1, 3, 
1, 2, 2, 2, 1, 1, 1), rMEQQ03 = c(1, 3, 1, 3, 3, 2, 2, 5, 4, 
3, 3, 3, 4, 3, 3, 3, 3, 5, 3, 2, 5, 1, 3, 3, 3, 3, 2, 3, 3, 1, 
2, 2, 3, 1, 3, 4, 3, 1, 5, 3, 3, 3, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 
1, 4, 3, 1, 3, 3, 1, 3, 3, 1, 2, 3, 3, 4, 3, 2, 3, 2, 2, 2, 3, 
3, 3, 3, 3, 5, 3, 2, 3, 3, 1, 1, 1, 1, 3, 3, 3, 2, 3, 1, 4, 3, 
3, 5, 3, 5, 1, 3, 5, 1, 1, 2, 1, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 5, 3, 3, 3, 
2, 2, 3, 5, 1, 1, 1, 3, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 1, 3, 3, 4, 3, 3, 2, 
5, 1, 3, 5, 1, 1, 3, 4, 2, 4, 3, 3, 1, 1, 3, 5, 1, 3, 3, 3, 3, 
1, 1, 3, 1, 1, 3, 1, 1, 1, 2, 3, 3, 1, 3, 2, 3, 5, 4, 4, 4, 1, 
2, 3, 3, 3, 2, 1, 3, 2, 3, 2, 2, 1, 3, 3, 1, 3, 5, 4, 3, 3, 1, 
3, 3, 1, 2, 3, 1, 4, 5, 1, 2, 3, 5, 2, 5, 3, 5, 5, 4, 2, 3, 3, 
3, 2, 4, 3, 3, 2, 2, 1, 2, 2, 2, 2, 5, 5, 3, 3, 2, 3, 3, 2, 3, 
4, 3, 5, 3, 3, 3, 5, 5, 3, 1, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 5), 
    rMEQQ04 = c(3, 2, 3, 1, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 1, 3, 
    2, 5, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 3, 2, 4, 3, 3, 3, 
    3, 3, 1, 3, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 3, 3, 5, 3, 3, 3, 3, 
    5, 3, 3, 3, 5, 5, 4, 1, 3, 3, 3, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 
    3, 4, 3, 3, 2, 3, 3, 3, 2, 2, 3, 3, 3, 1, 3, 2, 1, 3, 2, 
    2, 3, 3, 2, 3, 3, 1, 3, 1, 4, 3, 3, 1, 3, 3, 3, 5, 3, 3, 
    3, 3, 2, 3, 3, 3, 2, 3, 4, 2, 3, 3, 3, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 
    3, 3, 3, 4, 3, 3, 5, 1, 1, 2, 3, 3, 2, 2, 3, 2, 3, 2, 3, 
    3, 3, 2, 3, 2, 3, 3, 2, 3, 4, 5, 3, 3, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 
    3, 4, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 1, 3, 3, 3, 3, 
    3, 3, 1, 3, 1, 2, 2, 1, 2, 3, 3, 3, 5, 4, 1, 1, 1, 3, 5, 
    4, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 3, 3, 2, 
    3, 3, 4, 3, 4, 3, 3, 1, 2, 3, 3, 4, 3, 4, 3, 3, 3, 3, 5, 
    3, 3, 3, 3, 2, 3, 3, 3, 1, 4, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 2), rMEQQ05 = c(4, 
    0, 4, 2, 6, 0, 2, 0, 2, 2, 0, 4, 2, 4, 4, 0, 0, 4, 2, 2, 
    0, 4, 4, 0, 4, 2, 6, 4, 2, 2, 4, 6, 2, 0, 2, 0, 0, 2, 0, 
    2, 2, 6, 0, 0, 0, 0, 0, 4, 0, 4, 4, 0, 4, 0, 4, 4, 0, 6, 
    2, 6, 4, 6, 2, 6, 2, 2, 2, 4, 6, 4, 2, 6, 2, 6, 6, 2, 0, 
    0, 4, 2, 6, 6, 4, 0, 4, 0, 6, 4, 0, 2, 2, 2, 2, 4, 0, 2, 
    0, 0, 4, 0, 4, 2, 0, 0, 2, 2, 0, 0, 4, 6, 2, 4, 0, 2, 4, 
    4, 0, 2, 6, 2, 4, 0, 0, 4, 0, 4, 2, 4, 2, 0, 4, 0, 0, 4, 
    2, 0, 2, 2, 0, 0, 0, 4, 0, 4, 0, 4, 2, 6, 6, 0, 0, 4, 4, 
    6, 2, 2, 4, 0, 0, 0, 2, 0, 2, 2, 2, 4, 2, 2, 6, 4, 2, 4, 
    0, 0, 0, 0, 2, 0, 2, 0, 4, 4, 4, 4, 4, 2, 6, 4, 0, 4, 0, 
    2, 0, 0, 0, 6, 2, 0, 6, 4, 2, 2, 0, 2, 0, 2, 6, 2, 2, 0, 
    6, 2, 2, 0, 0, 0, 4, 0, 4, 2, 6, 2, 4, 2, 4, 2, 4, 6, 6, 
    6, 4, 0, 0, 0, 4, 6, 2, 6, 6, 2, 2, 0, 0, 2, 2, 6, 2, 2, 
    6, 6, 0, 0, 4, 2, 4, 4, 4, 0, 2, 0)), row.names = c(NA, -260L
), class = "data.frame")

alpha <- psych::alpha(data) # alpha$total$raw_alpha = -0.3665156
omega <- psych::omega(data) # omega$alpha = 0.5710576
```

Ответы [ 3 ]

1 голос
/ 02 июня 2020

Alpha сравнивает общую дисперсию теста с суммой дисперсий элементов (* количество элементов / количество элементов -1). Общая дисперсия теста - это просто сумма дисперсий и ковариаций элементов. Как видно из корреляционной матрицы, у вас есть некоторые элементы с отрицательной корреляцией. Это уменьшит общую дисперсию до значения, меньшего, чем сумма дисперсий по элементам. В вашем случае общая дисперсия теста составляет 6,197, а сумма дисперсии элементов составляет 8,015 при k = 5 и, таким образом, 

alpha = (6.198 - 8.015)/6.198  * 5/4 =  -.366




lowerCor(data)
        rMEQQ01 rMEQQ02 rMEQQ03 rMEQQ04 rMEQQ05
rMEQQ01  1.00                                  
rMEQQ02 -0.26    1.00                          
rMEQQ03  0.29   -0.02    1.00                  
rMEQQ04 -0.15    0.09   -0.02    1.00          
rMEQQ05 -0.45    0.30   -0.32    0.20    1.00

Для лучшего понимания статистики альфа и омега я рекомендую вам прочитать наши статья в прессе на сайте Psychological Assessment: Revelle and Condon, From alpha to Omega, препринт учебного пособия (2020) по адресу https://psyarxiv.com/2y3w9/.

1 голос
/ 03 июня 2020

См. Ответы Уильяма о наиболее вероятном источнике этой проблемы. Однако я обнаружил исключение из этого правила с моей конкретной комбинацией масштаба и образца. После того, как я проверил код в который раз и проверил дисперсию для каждого элемента в моих данных, сумма дисперсии элементов действительно выше, чем дисперсия для общих баллов. Следовательно, отрицательное значение альфы Кронбаха.

mental :: omega () работает в предположении, что любые отрицательные корреляции возникают из-за обратного кодирования, и «исправляет» это без вывода предупреждения. Однако псих :: alpha () выводит предупреждение об использовании опции check.keys, поэтому исправление не происходит автоматически.

EDIT После повторной проверки моих данных и получения кого-то перекодировать самостоятельно, кажется, это из-за моей ошибки. Бритва Оккама снова бьет.

1 голос
/ 02 июня 2020

Обратите внимание на предупреждающее сообщение, которое выдает alpha:

Предупреждающее сообщение: In mental :: alpha (data): некоторые элементы отрицательно коррелировали с общей шкалой и, вероятно, должны быть изменены.
To сделайте это, запустите функцию снова с опцией check.keys = TRUE

...