reliability.fnc

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reliability.fnc(dat, variables=1:12)

reliability.fnc(dat, variables=1:12, type='omega')

mis.scales=list(A=c(1,-2,3:6), B=c(7:15,-16) ) reliability.fnc(dat, scales=mis.scales)

Objetive

Ejecuta análisis de consistencia interna mediante alfa de Crombach, Guttman y Omega y análisis conjunto de múltiples escalas.

Consistencia Interna

La base de datos iqitems de la librería psych (instalada por defecto en el toolbox) contiene las puntuaciones de 1000 sujetos en 14 items del cuestionario SAPA (Synthetic Aperture Personality Assessment).

Seguidamente solicitaremos la "fiabilidad" de la escala formada por los 14 items de esta base de datos. Por defecto la función asume todas las variables de los datos introducidos y como tipo de consistencia alfa de Crombach (type='alfa').

Consistencia Crombach:

reliability.fnc(iqitems)

reliability.fnc(iqitems, variables=1:14,

type='alpha')

Consistencia Guttman:

reliability.fnc(iqitems, variables=1:14,

type='guttman')

Consistencia Omega:

reliability.fnc(iqitems, variables=1:14,

type='omega')

Análisis conjunto de escalas

Utilizaremos la base de datos bfi (2800 sujetos) de la librería psych perteneciente al cuestionario autoadministrado Synthetic Aperture Personality Assessment (SAPA) con 25 items en 5 escalas: Agree, Conscientious Extraversion, Neuroticism y Openness.

Crearemos en primer lugar una list que llamaremos arbitrariamente my.scales. Cada elemento de la lista deberá obligatoriamente ser el nombre que queremos para cada escala al cual asignaremos un vector con el número de la columna de cada item de esa escala. Si el item estuviese invertido el número de la columna tendrá signo negativo.

my.scales=list(Agree=c(-1,2:5),

Conscientious=c(6:8,-9,-10),

Extraversion=c(-11,-12,13:15),

Neuroticism=c(16:20),

Openness = c(21,-22,23,24,-25) )

Cuando se introduce el argumento escalas, la función lleva a cabo un análisis intra e inter-escalas de las incluidas en la lista asignada al argumento scales.

reliability.fnc(bfi, scales = my.scales)

El análisis simultáneo de varias escalas generará por defecto:

1. Consistencia interna de cada escala por Crombach y Guttman.

2. Coorelación atenuada y sin atenuar de todos los items con todas las escalas.

3. Correlación entre las escalas

4. Distribución de frecuencias de cada item.

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