YesStat — 신뢰도 분석 (결과)

신뢰도 분석

Cronbach α · ω · 항목총계 통계량

Cronbach's α.891기준 ≥ .70

McDonald's ω.894양호

항목 수5제거 불필요

최소 항목-전체 상관.641기준 ≥ .30

문항	M	SD	항목 제거 시 평균	항목 제거 시 분산	수정된 항목-전체 상관	제곱 다중상관	항목 제거 시 α
WE1 나는 일할 때 활력이 넘친다	3.58	0.86	14.47	9.82	.741	.588	.862
WE2 내 일은 나에게 의미가 있다	3.71	0.83	14.34	9.94	.718	.552	.868
WE3 일에 몰두하면 시간이 빨리 간다	3.49	0.91	14.56	9.61	.752	.601	.859
WE4 아침에 일하러 가고 싶다	3.42	0.94	14.63	9.88	.641	.446	.884
WE5 나는 내 일에 열정적이다	3.85	0.79	14.20	10.31	.702	.531	.871

N = 409. 전체 Cronbach's α = .891. 어떤 항목을 제거해도 α가 상승하지 않아 5문항을 모두 유지하였습니다.

수정된 항목-전체 상관

항목 제거 시 α

해석interp_rules.rule_id = REL_ALPHA_GOOD · 매칭조건 alpha>=.80 AND min_item_total>=.30 AND no_alpha_gain

직무열의 척도 5문항의 Cronbach's α = .891로 매우 양호한 내적 일관성을 보였다.

수정된 항목-전체 상관은 .641에서 .752 범위로 모두 기준값 .30을 상회하였으며, 어떤 문항을 제거하더라도 전체 α가 상승하지 않아(최대 .884) 5문항을 모두 유지하였다.

MODEL: WE BY WE1-WE5;
OUTPUT: STDYX;
! 표준화 적재량으로 ω 계산

alpha WE1 WE2 WE3 WE4 WE5, item std
omegacoef WE1-WE5

psych::alpha(dat[,paste0('WE',1:5)])
psych::omega(dat[,paste0('WE',1:5)])

RELIABILITY /VARIABLES=WE1 WE2 WE3 WE4 WE5
  /SCALE('직무열의') ALL /MODEL=ALPHA
  /STATISTICS=DESCRIPTIVE SCALE CORR /SUMMARY=TOTAL.

모형이나 변수 지정을 바꾸면 네 코드가 함께 갱신됩니다. 심사자가 다른 프로그램으로 재현을 요구할 때 그대로 전달할 수 있습니다.