НачатьНачать бесплатно

Внутренняя надёжность

Вы уже умеете оценивать, как отдельные пункты работают в вашей методике. Но как они соотносятся друг с другом — то есть какова общая внутренняя надёжность методики? Коэффициент альфа (или альфа Кронбаха) и надёжность методом расщепления — два распространённых способа оценки надёжности. Эти показатели зависят от длины методики и взаимосвязанности пунктов, которую вы только что исследовали с помощью корреляционной матрицы.

Желательно, чтобы значения надёжности были выше 0,8, хотя в разных областях науки этот порог может быть выше или ниже.

Свидетельствуют ли результаты alpha() и splitHalf() о приемлемой надёжности набора данных gcbs?

Это упражнение является частью курса

Факторный анализ в R

Посмотреть курс

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Estimate coefficient alpha
___(gcbs)
Редактировать и запускать код