克朗巴赫'；sα和信度测试从SPSS到R的转换

我正在将一些SPSS代码翻译成R，并试图找出哪里有有效的方法来翻译以下代码：

RELIABILITY
  /VARIABLES=var_1 var_2 var_3
  /SCALE('var_skill') ALL
  /MODEL=ALPHA
  /STATISTICS=DESCRIPTIVE SCALE CORR COV
  /SUMMARY=TOTAL MEANS VARIANCE.

这在SPSS中为我提供了以下输出：Cronbachα、项目统计、项目间相关矩阵、项目间协方差矩阵、项目均值和方差、项目量表统计以及量表的均值、方差和标准差

我用R中“psych”包中的alpha命令以及cor（）和cov（）的相关性和协方差得到了类似的结果。问题是，我找不到在我的R代码中包含“/SCALE（'var_skill'）ALL”的方法。

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有什么具体的方法可以做到这一点吗？

如果我没弄错你的问题，你可能想事先定义一个规模，而这并不像施万特克建议的那样是必要的。此代码应根据数据帧（df）的五项（I1到I5）为您提供alpha：

从技术上讲，它应该做您想要做的事情，并为所有五个项目提供alpha，因为“/SCALE”所做的一切都是将您的项目分组到您选择的名称下（您可以在用户界面的第一个屏幕的SPSS中定义）。如果省略“/SCALE”命令，SPSS仍将使用所有选定项。因此，您所能做的就是将您的天平按如下方式分组：

scale1<-df[c("I1","I2","I3","I4","I5")]
alpha(scale1, check.keys=TRUE)

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scale1什么是“/SCALE（'var_skill'）ALL”？我知道R，但不知道SPSSIt定义了一个分析量表。因此，变量“var_skill”量表的可靠性将被分析。对不起，“定义分析量表”是什么意思？有不同的量表，如平均值为0的z分数和SD1。据我所知（我也不熟悉SPSS），这一行创建了一个新的量表var_技能，该技能由变量=中声明的所有项目组成。因此，项目var_1、var_2和var_3都具有相同的7步Likert量表（1=完全不同意&7=完全同意），并构成了新的量表var_技能，在此基础上进行了可靠性测试。我可以访问SPSS并运行您的代码。代码不会在数据集中创建新变量“var_skill”。所以你没有遗漏任何东西。因此，如果您已经获得了所需的所有结果，为什么还要关心这些代码呢？
scale1<-df[c("I1","I2","I3","I4","I5")]
alpha(scale1, check.keys=TRUE)