Alfa de Cronbach validez y confiabilidad en R. [Chupito de R]
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- Опубликовано: 21 авг 2024
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En este tutorial se explicará cómo calcular algunas propiedades psicométricas de los ítems en Rstudio y R. Veremos no solo el alfa de Cronbach, sino también otros indicadores que pueden ser más pertinentes como el alfa ordinal u omega. La media, desviación típica, curtosis, asimetría, correlación ítem total corregida, alfa si se elimina el ítem, serán junto a otros los indicadores empleados.
Para ello aprenderemos a desplazarnos por las matrices policóricas y tetracóricas sin dificultad para poder finalmente exportar la tabla en formato APA en Excel.
Cómo utilizar el paquete IPAK:
• Cómo instalar y cargar...
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scholarworks.u...
Y como siempre toda la sintaxis:
github.com/pab...
Y acceso al data frame
github.com/pab...
#Cronbach, #fiabilidad #test validez y confiabilidad psicología
Increible explicación de cómo crear una tabla lista para excel. Por fin encuentro alguien que lo explica. Adelante Pablo!
Sí, efectos secundarios de este chupito ;).
Está fantástica la manera tan simple de explicar estos procedimientos y soportados en el rigor científico. Abrazos Dungeon Master.
Disfruta chaval.
Excelente video, justo estoy validando tests y tu video me aclaro muchas dudas y los papers permiten entender mejor. Nuevo sub
Genial, me alegra mucho ;)
Wow!!! eres demasiado genial... Por favor no dejes de compartir estos vídeos nos ayudas full con R. Gracias! Love you
Ese mensaje sonó muy venezolano (o barranquillero, quién sabe). Un saludo.
@@PabloVallejoMedina Venezuela, efectivamente!!! 🤩 Saludos desde este lado del mundo!
Muchas Gracias!
excelente vídeo
Muy util como siempre, gracias !
Muchas gracias, voy a cerrar un poco la psicometría y vamos a abrir una nueva línea de vídeos.
Genial, me ha guistado mucho la forma de menjar conjutnos de ítems. Gracias
Dile que explique en otro vídeo la tabla de los Dioses.
Naah, trataré de no salirme de R sino imagínte !!
Ya se viene lo bueno!!!
Excelente explicación, se me hizo muy sencillo seguir los pasos, actualmente estoy construyendo una escala, mis items puntúan de 1 a 5, sin embargo algunos llegan como max a 4 , cuando aplico
polychoric(items33,smooth=TRUE,global=FALSE,polycor=FALSE, ML = FALSE,
std.err=FALSE,weight=NULL,progress=TRUE,na.rm=TRUE, delete=TRUE)
items_poly upper)) stop("lower>upper integration limits") :
valor ausente donde TRUE/FALSE es necesario
Además: Warning messages:
1: In polychoric(items33, smooth = TRUE, global = FALSE, polycor = FALSE, :
The items do not have an equal number of response alternatives, global set to FALSE.
2: In qnorm(cumsum(csum)[-length(csum)]) : NaNs produced
3: In qnorm(cumsum(rsum)[-length(rsum)]) : NaNs produced
que debería hacer en ese caso, agradecería mucho su respuesta
parece que algún argumento obligatorio de la función está sin aclarar. Algo que responda a un operador lógico TRUE/False
Muchas felicidades, excelente video!
Muchas gracias por el comentario. Seguimos creciendo!!!
Hola Pablo, como siempre muy buen contenido, pero me queda la siguiente duda: cuando son variables dicotómicas se corre tetrachoric y cuando es de 2 a + opciones sería polichoric?
Saludos
Sí, hasta 6 o 7 alternativas que ya funciona con Pearson.
Hola Pablo, excelente trabajo el que haces. Te hago una consulta, Esotoy usando Rcommander y puedo seguir con detalle todos los pasos del programa, pero al llegar a la creación de las bases de datos de excel, con el comando "lgen< as.data.frame (lgen)" me aparece un error que dice:
ERROR:
arguments imply differing number of rows
¿Me puedes ayudar a identificar en donde me equivoqué? Gracias por la atención y saludos desde México, mi nombre es Sergio Galán. Saludos
Como siempre genial. Pablo, consulta: la matriz poli o tetracorica la sigo utilizando después en el procesamiento o solo en el índice de confiabilidad. Por ejemplo: si tuviera una escala de la que quiero realizar un análisis factorial, sigo aplicando el análisis sobre la matriz policorica o vuelvo a la matriz original sin arreglos? (Creo que debería seguir con la transformada) Muchas gracias!
Hola, la matriz poli es para cuando las variables a correlacionar son categóricas. Así que sí, para el factorial también deberías utilizarla. ëchale un ojo: ruclips.net/video/ZnHY07TKMJ4/видео.html
Pablo Vallejo Medina gracias por tu respuesta!!! Saludos
Hola Pablo muchas gracias por tu video, respecto a la mención que haces de Pearson, tengo una duda, te refieres a qué antes se debe verificar normalidad de las variables para poder aplicar la correlación de Pearson, para el cálculo del alfa. Por otro lado, si no existe normalidad que opciones se tienen para verificar la confiabilidad? El alfa de cronbach se puede aplicar a variables numéricas continuas?
Muchas gracias de antemano.
Hola, muchas preguntas complejas. A ver, el alfa de Cronbach debe aplicarse de variables numéricas continuas. A partir de 6 o 7 alternativas de respuesta ya asumiríamos cierta "continuidad". Sí, lo datos deben distribuirse de forma lineal, ser normales, tau equivalentes y los errores independientes. Si no existe normalidad aumentaría el tamaño muestral para "hacer más robusto el análisis"
www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3279724/
@@PabloVallejoMedina muchas muchas gracias Pablo! Has sido muy claro además de compartirme el paper. :)
Hola Pablo, espero estes bien. Tengo una consulta respecto a los ítems" "invertidos comúnmente utilizados. ¿La confiabilidad debiese aplicarla directamente o debería primero invertirlos para después aplicar cualquier procesamiento? Muchas gracias!
Primero siempre inviertes ;)
Pablo Vallejo Medina gracias!!!!
Cómo se calcula la discriminación y dificultad de un instrumento dicotomicos en R?
Disculpa en la base que muestras min 3.15 te sale por ejemplo arriba en negrita religiosidad y abajo de eso ¿Asiste a los actos religioso? , como puedo hacer eso , en mi bases no puedo poner eso
Hola Jose, pues a mi me viene de base así al exportarla en el SPSS, pero lo puedes hacer con la función apply_labels o val_lab(nps) = num_lab. Un saludo.
Una consulta hay una referencia de algún autor que me diga la cantidad de respuestas que debo tener para poder aplicar la polychoric ----
porque estado intentando con varias pruebas pilotos y algunas me sale:
Error in if (any(lower > upper)) stop("lower>upper integration limits") :
valor ausente donde TRUE/FALSE es necesario
Además: Warning messages:
1: In polychoric(p1) :
The items do not have an equal number of response alternatives, global set to FALSE.
2: In qnorm(cumsum(csum)[-length(csum)]) : NaNs produced
3: In qnorm(cumsum(rsum)[-length(rsum)]) : NaNs produced
Hola, pues las matrices de correlaciones empiezan a ser más o menos estables a los 100 casos. Tendrías que hacer una prueba de potencia estadística. Pero ninguno de los warning tiene que ver que la longitud de tu base de datos.
@@PabloVallejoMedina Muchas Gracias
Otra pregunta yo hice una polychoric y me resulta este error
Warning message:
In matpLower(x, nvar, gminx, gmaxx, gminy, gmaxy) :
120 cells were adjusted for 0 values using the correction for continuity. Examine your data carefully.
Podrias darme una idea para poder arreglarlo por favor
Hola, no es un error es un warning. Creo que está relacionado con la distribución de tus datos o casos perdidos ;)
Hola Pablo, cuando ejecuto esta función: Igen %
mutate_if(is.numeric, round, digits=2)
Igen
no aparecen dos decimales, me podrías ayudar a encontrar el motivo? Gracias !
Ni idea, deberían aparecer. Quizá no salen desde el origen?
Pablo Vallejo Medina faltaba cargar un programa muchas gracias !
Buen dia, ¿puede ser que la base haya cambiado respecto a la del video?
NO no creo, estoy fuera de la ciudad y tengo mala conexión pero reviso en una semana.
@@PabloVallejoMedina No te preocupes, despues mire, la base que subiste esta recortada respecto a la del principio del video. Usas un set de variables de la base original
Aprovechando la situacion, te queria hacer una consulta "The pattern of modification indices and inter-item correlations suggested the
presence of notable error co-variance within the cluster of item 3. . . .. . . . When the error variance of these items was correlated in model 2, RMSEA
decreased substantially, although it was still above the required cut-off value" ¿esto surge de un analisis de invarianza donde vas agregado restricciones?
@@carlossjara No te entiendo muy bien. Eso es un texto de un libro, un escrito tuyo, cual es exactamente la pregunta?
@@PabloVallejoMedina Es un trabajo de Psicometria sobre el cual me pidieron si podia ayudar y por eso mire con atencion tus videos
, te mando el link www.dropbox.com/s/c77wjquhlumg0xa/FCV%20arabe%20c%20HADS%20yGF%20Y%20unidim%20-%20copia.pdf?dl=0
Hola gracias por el vídeo la base lo podrías pasar por favor
Claro que sí, la acabo de subir al repositorio. Tienes el link en la descripción ;)
@@PabloVallejoMedina Mucha gracias , una pregunta ojala puedas responderme que hago si la fiabilidad me sale negativa -- muchas gracias por los videos
@@joserds25 Hola, no debería haber una fiabilidad negativa. Suele suceder porque no has invertido los ítems reversos. Si evalúas ansiedad y tienes ítems que tienden a positivo (siempre estoy tranquilo) y otros a negativo (siempre estoy ansioso) . Debes invertir unos para que todos midan en la misma dirección. Así podrás aplicar la fiabilidad ;). También puede ser que el test no permita la aplicación de este tipo de pruebas ;)
@@PabloVallejoMedina Muchas gracias