1. Уважаемые посетители форума ЭСПП!

    Для просмотра сообщений достаточно прокрутить данное сообщение, а для просмотра списка разделов - вызвать "Каталог".

    Для комментариев необходимо предварительно ознакомиться c Правилами Форума и пройти регистрацию!



    Для того, чтобы быстро ознакомится с возможностями форума, загляните в подраздел Для новичков.

    Если при входе на форум появляется сообщение об ошибке, попробуйте восстановить или сменить пароль, нажав здесь.

Вопрос об оценке надежности-согласованности в R

Тема в разделе 'Анализ данных в вопросах и ответах', создана пользователем Завоеванная Н.С., 19 апр 2023.

  1. Завоеванная Н.С.

    Завоеванная Н.С. Администратор Команда форума

    Уважаемые коллеги,

    Когда-то я пробовала провести анализ надежности тестовых заданий в R, с помощью встроенной функции cronbach.alpha из пакета ltm. Результат меня удручил: только коэффициент альфа. И все. Все-таки SPSS дает больше информации, но когда данные на 1000 человек, допустим, пунктов 120-150, она вообще не вариант.
    К сожалению , иной функции в R я НЕ нашла. Она есть, подскажите, пожалуйста? Или надо писать свой код?

    Спасибо!
    Последнее редактирование: 19 апр 2023
    Шмелев А.Г. нравится это.
  2. Тукачев Ю.А.

    Тукачев Ю.А. Администратор Команда форума

    > psych::alpha(LSAT)

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

    raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N ase mean sd median_r
    0.29 0.29 0.25 0.077 0.41 0.034 0.76 0.21 0.08

    95% confidence boundaries
    lower alpha upper
    Feldt 0.22 0.29 0.36
    Duhachek 0.23 0.29 0.36

    Reliability if an item is dropped:
    raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N alpha se var.r med.r
    Item 1 0.28 0.28 0.22 0.087 0.38 0.037 0.00063 0.093
    Item 2 0.24 0.24 0.19 0.071 0.31 0.038 0.00126 0.076
    Item 3 0.22 0.22 0.17 0.065 0.28 0.039 0.00077 0.068
    Item 4 0.25 0.25 0.20 0.075 0.32 0.037 0.00108 0.080
    Item 5 0.27 0.27 0.22 0.084 0.37 0.037 0.00079 0.086

    Item statistics
    n raw.r std.r r.cor r.drop mean sd
    Item 1 1000 0.36 0.49 0.20 0.11 0.92 0.27
    Item 2 1000 0.57 0.52 0.28 0.15 0.71 0.45
    Item 3 1000 0.62 0.54 0.32 0.17 0.55 0.50
    Item 4 1000 0.53 0.51 0.26 0.14 0.76 0.43
    Item 5 1000 0.44 0.49 0.22 0.12 0.87 0.34

    Non missing response frequency for each item
    0 1 miss
    Item 1 0.08 0.92 0
    Item 2 0.29 0.71 0
    Item 3 0.45 0.55 0
    Item 4 0.24 0.76 0
    Item 5 0.13 0.87 0
     






    >




    >
    Белянин В.П. и Хохлов Н.А. нравится это.
  3. Тукачев Ю.А.

    Тукачев Ю.А. Администратор Команда форума

  4. Завоеванная Н.С.

    Завоеванная Н.С. Администратор Команда форума

    Тукачев Ю.А. нравится это.
  5. Тукачев Ю.А.

    Тукачев Ю.А. Администратор Команда форума

    Наташа, вчера не было времени уточнить, поэтому спрашиваю сейчас: а какой информации не хватает по сравнению с SPSS? Какую задачу решаете? Почему спрашиваю, у меня есть ряд своих собственных функций и кода на основе функций из разных пакетов. Если требуется делать психометрических отчёт, то его можно делать в автоматическом режиме через rmarkdown, например (шаблон делается и на вход только новые данные). Я так делал для автоматизации анализа психометрических свойств тестов знаний (от расчета балла по ключу до дискриминативности-трудности, надёжности, анализа эффективности дистракторов и прочее со всякими графиками)
  6. Тукачев Ю.А.

    Тукачев Ю.А. Администратор Команда форума

  7. Тукачев Ю.А.

    Тукачев Ю.А. Администратор Команда форума

    Для каких-то быстрых практических действий вполне хватает пакета psych
  8. Тукачев Ю.А.

    Тукачев Ю.А. Администратор Команда форума

  9. Тукачев Ю.А.

    Тукачев Ю.А. Администратор Команда форума

    Локально можно пользоваться так:
    install.packages("ShinyItemAnalysis")
    ShinyItemAnalysis::run_app()
  10. Завоеванная Н.С.

    Завоеванная Н.С. Администратор Команда форума

    Юрий Александрович, извините, сегодня непростой день. Не было времени ответить. Все просто: мне нужна альфа после удаления пункта и корреляции со шкалой для отбора пунктов в шкалу. Я понимаю, что это все можно посчитать отдельно. Но хочется нажать ctrl+enter и получить результат. Я помыкалась, помыкалась и не нашла. Решила здесь спросить. И правильно. Отчёт автоматизированный - это классно. Надо мне изучить эту тему. Мега актуально для моих задач. Ещё раз спасибо
    Белянин В.П. и Тукачев Ю.А. нравится это.
  11. Тукачев Ю.А.

    Тукачев Ю.А. Администратор Команда форума

    тогда вот psych::alpha() решает эту задачу, там сырая альфа, стандартизированная альфа (raw_alpha std.alpha), доверительный интервал для альфы (95% confidence boundaries), корреляция со шкалой (Item statistics), альфа после удаления (Reliability if an item is dropped) ... все есть в примере выше

    По поводу автоматизированных отчетов пора осваивать Quarto, вот три вебинара на эту тему https://quarto-meetup-begin.netlify.app/index.html#category=Quarto

  12. Тукачев Ю.А.

    Тукачев Ю.А. Администратор Команда форума

    Завоеванная Н.С. нравится это.
  13. Завоеванная Н.С.

    Завоеванная Н.С. Администратор Команда форума

    Огромное спасибо!
    Тукачев Ю.А. нравится это.
  14. Завоеванная Н.С.

    Завоеванная Н.С. Администратор Команда форума

    Тукачев Ю.А. нравится это.