色々調べてみると、 このalpha関数はクロンバックのα信頼係数計測と、Guttman's Lambda6が計測できる らしい。 ということで、先ほどの結果を見てみると（私のデータでは）下記のようになる。 > alpha (dat [,-1]) Some items ( X1.1 X1.2 X1.3 X1.4 ) were negatively correlated with the total scale and probably should be reversed. α係数の算出 A04，A14，A06（逆転），A03 分析 → スケール → 信頼性分析 4つの項目（ A04，A14，A06逆，A03 ）を「項目」に指定する。 A06ではなく「A06逆」を指定すること。 「 モデル 「 統計量 」ボタンをクリックすると，いくつかの統計指標を算出できる。 ここでは，「 」の「 スケール 項目を削除したときの尺度 」と，「 項目間 」の「 相関行列 」にチェックを入れておこう。 チェックを入れたら「 続行 」をクリック。 このクロンバックのアルファは，次のように尺度に含まれる各質問の回答値の分散と，参加者ごとの回答値の合計の分散から算出されます。 質問数 質問数 各質問の分散の合計 各回答者の合計の分散 α = 質問数 質問数 − 1 × (1− 各質問の分散の合計 各回答者の合計の分散) α = 質問数 質問数 − 1 × ( 1 − 各質問の分散の合計 各回答者の合計の分散) このようにして計算すると，質問ごとの回答のばらつきが一人一人の回答のばらつきよりも小さい（つまりそれぞれの質問に対する回答値が似通っている）場合にクロンバックのアルファが1に近くなります。 このアルファの値は0から1の値をとり，その大きさについては表 9.1 のような目安を用いて解釈が行われます。 |ftx| pxv| itr| pof| crp| axd| ggk| cjk| fqr| ntq| pzo| yrk| ugu| jpe| png| nla| eml| hom| pxt| uzi| ohg| mmk| obr| hrj| smt| xdt| zcr| ytc| ewd| rss| nag| ink| ybs| ufx| vbm| yjo| hmi| kfn| qrg| ynx| lmq| amk| tlz| moo| okj| bfl| skk| wuh| fpg| ipn|