如何使用 R 同时计算多个子量表的 Cronbach's alpha？

Question

我是使用 R 的初学者。当我尝试计算多个子量表的 Cronbach's alpha 时，我很吃力。我正在使用 psych 包来做到这一点。

这是我的数据库的示例： 我有 2 个不同的分量表。子量表 A 包括项目 1 到 3，子量表 B 包括项目 4 到 5。

Subscale  Student  Item1  Item2  Item3  Item4  Item5  
   A        1       1      0     1       NA    NA
   A        2       0      1     1       NA    NA
   A        3       1      1     1       NA    NA
   B        1       NA     NA    NA      1     1
   B        2       NA     NA    NA      1     0
   B        3       NA     NA    NA      0     0

同时计算每个分量表的 Cronbach's alpha。我尝试使用 psych 包。

Reliability <- group_by(df,Subscale) %>%
alpha()

但是，我收到以下错误： 具有缺失值的可能变量是 Item4 Item5 主体错误（x，分数 = FALSE）： 抱歉：相关矩阵中的缺失值 (NA) 不允许我继续。 请删除这些变量，然后重试。 另外：警告信息： 1：在 var(if (is.vector(x) || is.factor(x)) x else as.double(x), na.rm = na.rm) 中： 强制引入的 NA 2：在 alpha(.) 中：Item = Subscale 没有方差并被删除

是否可以在计算这些子量表的 Cronbach's alpha 的同时创建一个新的数据框或包含结果的列表？还是应该使用 split 函数将两个子尺度分开并分别计算每个子尺度的 alpha？

提前致谢！

Answer 1

假设 'Subscale' 是列名，alpha 的 x 应该是 data.frame 或 matrix。一个选项是将group_split 转换为data.frames 的list，然后用map 循环list，并在“项目”列上应用alpha

library(dplyr)
library(purrr)
library(psych)
df %>% 
    select(-Student) %>%
    group_split(Subscale) %>%
    map(~ alpha(.[-1]))

数据

df <- structure(list(Subscale = c("A", "A", "A", "B", "B", "B"), Student = c(1L, 
2L, 3L, 1L, 2L, 3L), Item1 = c(1L, 0L, 1L, NA, NA, NA), Item2 = c(0L, 
1L, 1L, NA, NA, NA), Item3 = c(1L, 1L, 1L, NA, NA, NA), Item4 = c(NA, 
NA, NA, 1L, 1L, 0L), Item5 = c(NA, NA, NA, 1L, 0L, 0L)), class = "data.frame", 
row.names = c(NA, 
-6L))