如何使用R同时计算多个子尺度的Cronbach's alpha？

Question

我是一个使用R的初学者，当我试图计算多个子尺度的Cronbach's alpha时，我正在努力。我用的是心理治疗包。

这是我的数据库的一个例子:我有两个不同的分量表。分量表A包括项目1至3，分量表B包括项目4至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

同时计算每个子尺度的Cronbach's alpha。我试着用过心理治疗包。

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

但是，我得到以下错误:缺少值的变量可能是本金中的分值错误(x，Item5 = Item4 )：对不起:相关矩阵中缺少值(NAs)不允许我继续。请删除这些变量，然后重试。此外:警告消息: 1: In var(if (is.vector(x) || is.factor(x)) x else as.double(x)，na.rm = na.rm)：强制引入的NAs : In alpha(.)：Item = Subscale没有差异，已被删除

是否有可能在创建新的数据框或列表的同时计算这些子尺度的Cronbach's alpha？或者我应该使用split函数将两个子尺度分开，并分别计算每个子尺度的alphas？

提前感谢！

Answer 1

假设'Subscale‘是列名，那么alpha的x应该是data.frame或matrix。一种选择是group_split进入data.frame的list，然后使用map在list上循环，并在'Item‘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))