Configurando ambiente e abrindo arquivos
setwd("~/Dropbox/R Stat")
library(readxl)
dados <- read_excel("bd_ihs_ipsf.xlsx", sheet = "dados")
dic_ihs <- read_excel("bd_ihs_ipsf.xlsx", sheet = "dic ihs")
dic_ipsf <- read_excel("bd_ihs_ipsf.xlsx", sheet = "ipsf_key")
# Função que automatiza a criação de keys do psych
#
source("http://www.labape.com.br/rprimi/R/score_tests.R")
Corrigindo o ihs usando a função score_tests
- A função espera um dicionário como dataframe sendo que cada linha represneta um item do teste e os atributos dos itens em colunas
- Os atributos (ou variáveis) descrevendo os itens devem ter (exatamente com esses nnomes):
- coditem: nome do item no banco
- factor: o fator que o item mede (para o psych calcular os escores)
- pole: o polo do construto (alto/positivo vs baixo/negativo) que o item representa codificado com 0: baixo e 1 alto
- item_text: o texto referente ao item
- Deve-se passar para a função o banco de dados e o dicionário. Ela retronará o objeto do psych com as análises psicométricas e os escores.Os parâmetros da função são:
- data: o dataframe com os dados
- item_dic: o dicionário
- min e max: os valores mínimos e máximos das respostas aos itens
- run_scrub: valor lógico (TRUE ou FALSE) indicando se você quer rodar a função scrub que transforma em missing respostas fora dos valores min e max
- sav_item_stat: valor lógico (TRUE ou FALSE) indicando se você quer salvar os dados de análise psicométricos dos itens e escala.
library(psych)
ihs_psicom <- score_tests(data = dados, min = 1, max = 5,
item_dic = dic_ihs,
run_scrub = FALSE,
save_item_stat = TRUE)
## In smc, the correlation matrix was not invertible, smc's returned as 1s
## Loading required package: rJava
## Loading required package: xlsxjars
Investigando o objeto retronado pela função
library(psych)
print.psych(ihs_psicom, short = FALSE)
## Call: scoreItems(keys = keys, items = data[, rownames(keys)], missing = TRUE,
## impute = "none", digits = 3)
##
## (Standardized) Alpha:
## Abo_dif Abo_fr Asse_dif Asse_fr Aut_dif Aut_fr Civ_dif Civ_fr
## alpha 0.67 0.63 0.68 0.54 0.75 0.77 0.82 0.77
## Des_dif Des_fr Em_dif Em_fr
## alpha 0.59 0.58 0.85 0.7
##
## Standard errors of unstandardized Alpha:
## Abo_dif Abo_fr Asse_dif Asse_fr Aut_dif Aut_fr Civ_dif Civ_fr
## ASE 0.084 0.09 0.077 0.099 0.063 0.06 0.06 0.068
## Des_dif Des_fr Em_dif Em_fr
## ASE 0.1 0.1 0.042 0.065
##
## Standardized Alpha of observed scales:
## Abo_dif Abo_fr Asse_dif Asse_fr Aut_dif Aut_fr Civ_dif
## alpha.observed 0.67 0.63 0.68 0.54 0.75 0.77 0.82
## Civ_fr Des_dif Des_fr Em_dif Em_fr
## alpha.observed 0.77 0.59 0.58 0.85 0.7
##
## Average item correlation:
## Abo_dif Abo_fr Asse_dif Asse_fr Aut_dif Aut_fr Civ_dif Civ_fr
## average.r 0.26 0.22 0.23 0.14 0.27 0.29 0.43 0.35
## Des_dif Des_fr Em_dif Em_fr
## average.r 0.22 0.21 0.36 0.19
##
## Guttman 6* reliability:
## Abo_dif Abo_fr Asse_dif Asse_fr Aut_dif Aut_fr Civ_dif Civ_fr
## Lambda.6 1 1 1 1 1 1 1 1
## Des_dif Des_fr Em_dif Em_fr
## Lambda.6 1 1 1 1
##
## Signal/Noise based upon av.r :
## Abo_dif Abo_fr Asse_dif Asse_fr Aut_dif Aut_fr Civ_dif Civ_fr
## Signal/Noise 2.1 1.7 2.1 1.2 3 3.3 4.5 3.3
## Des_dif Des_fr Em_dif Em_fr
## Signal/Noise 1.4 1.4 5.5 2.4
##
## Scale intercorrelations corrected for attenuation
## raw correlations below the diagonal, alpha on the diagonal
## corrected correlations above the diagonal:
##
## Note that these are the correlations of the complete scales based on the correlation matrix,
## not the observed scales based on the raw items.
## Abo_dif Abo_fr Asse_dif Asse_fr Aut_dif Aut_fr Civ_dif Civ_fr
## Abo_dif 0.674 -0.912 0.47 -0.413 0.423 -0.2309 0.4401 -0.075
## Abo_fr -0.594 0.630 -0.15 0.791 -0.201 0.7320 -0.1202 0.572
## Asse_dif 0.318 -0.098 0.68 -0.652 0.631 -0.1682 0.7638 -0.254
## Asse_fr -0.248 0.460 -0.39 0.537 -0.043 0.6890 -0.3206 0.627
## Aut_dif 0.301 -0.138 0.45 -0.027 0.749 -0.6890 0.5986 -0.124
## Aut_fr -0.166 0.509 -0.12 0.442 -0.523 0.7679 0.0026 0.480
## Civ_dif 0.327 -0.086 0.57 -0.213 0.469 0.0021 0.8195 -0.115
## Civ_fr -0.054 0.398 -0.18 0.402 -0.094 0.3679 -0.0911 0.766
## Des_dif 0.313 -0.308 0.59 -0.314 0.364 -0.1785 0.5290 -0.214
## Des_fr -0.118 0.391 -0.25 0.567 -0.143 0.3880 -0.0922 0.484
## Em_dif 0.344 -0.154 0.73 -0.280 0.531 -0.1024 0.7385 -0.207
## Em_fr -0.129 0.475 -0.17 0.526 -0.127 0.5295 -0.1283 0.667
## Des_dif Des_fr Em_dif Em_fr
## Abo_dif 0.50 -0.19 0.45 -0.19
## Abo_fr -0.51 0.65 -0.21 0.71
## Asse_dif 0.94 -0.40 0.97 -0.25
## Asse_fr -0.56 1.02 -0.41 0.86
## Aut_dif 0.55 -0.22 0.67 -0.18
## Aut_fr -0.26 0.58 -0.13 0.72
## Civ_dif 0.76 -0.13 0.89 -0.17
## Civ_fr -0.32 0.73 -0.26 0.91
## Des_dif 0.59 -0.96 0.90 -0.52
## Des_fr -0.56 0.58 -0.34 0.99
## Em_dif 0.64 -0.23 0.85 -0.39
## Em_fr -0.34 0.63 -0.30 0.70
##
## Item by scale correlations:
## corrected for item overlap and scale reliability
## Abo_dif Abo_fr Asse_dif Asse_fr Aut_dif Aut_fr Civ_dif Civ_fr
## ihs_f_01 -0.12 0.20 -0.17 0.26 -0.17 0.23 0.05 0.30
## ihs_f_02 -0.12 0.23 -0.17 0.22 -0.07 0.12 -0.03 0.71
## ihs_f_03 0.03 0.25 -0.13 0.22 0.05 0.17 0.03 0.74
## ihs_f_04 -0.05 0.33 -0.07 0.17 -0.13 0.21 -0.09 0.77
## ihs_f_05 -0.19 0.41 -0.25 0.33 -0.22 0.50 -0.10 0.28
## ihs_f_06 0.04 0.21 -0.14 0.32 -0.05 0.29 -0.08 0.61
## ihs_f_07 -0.06 0.35 -0.11 0.30 -0.16 0.40 -0.16 0.63
## ihs_f_07.1 -0.06 0.35 -0.11 0.30 -0.16 0.40 -0.16 0.63
## ihs_f_08 0.10 0.31 -0.04 0.37 -0.24 0.63 0.22 0.28
## ihs_f_09 -0.07 0.26 -0.13 0.47 0.01 0.32 -0.01 0.64
## ihs_f_10 -0.35 0.49 -0.11 0.14 -0.11 0.12 -0.01 0.10
## ihs_f_11 -0.21 0.29 -0.23 0.51 -0.11 0.24 -0.01 0.12
## ihs_f_12 0.04 0.09 -0.18 0.51 0.06 0.15 -0.06 0.13
## ihs_f_13 -0.37 0.69 -0.09 0.38 -0.16 0.39 -0.09 0.23
## ihs_f_14 -0.07 0.29 -0.05 0.22 -0.49 0.74 -0.08 0.14
## ihs_f_15 -0.24 0.35 -0.11 0.62 0.05 0.33 0.02 0.10
## ihs_f_16 -0.12 0.29 -0.06 0.36 -0.06 0.33 -0.21 0.46
## ihs_f_17 -0.19 0.26 -0.13 0.18 -0.19 0.18 -0.26 0.26
## ihs_f_18 0.09 0.16 0.00 0.24 -0.39 0.61 -0.02 0.33
## ihs_f_19 0.13 0.19 0.01 0.33 0.04 0.25 -0.01 0.45
## ihs_f_19.1 0.13 0.19 0.01 0.33 0.04 0.25 -0.01 0.45
## ihs_f_20 -0.08 0.25 -0.22 0.49 0.00 0.22 0.03 0.24
## ihs_f_21 -0.08 0.28 -0.24 0.49 -0.09 0.30 -0.06 0.24
## ihs_f_21.1 -0.08 0.28 -0.24 0.49 -0.09 0.30 -0.06 0.24
## ihs_f_22 -0.12 0.36 -0.14 0.31 -0.27 0.47 -0.17 0.27
## ihs_f_23 -0.23 0.23 -0.46 0.69 -0.17 0.32 -0.32 0.22
## ihs_f_24 -0.07 -0.01 -0.10 0.15 -0.05 0.15 -0.21 0.24
## ihs_f_25 -0.19 0.51 -0.08 0.23 -0.08 0.30 -0.06 0.34
## ihs_f_26 -0.19 0.29 -0.40 0.31 -0.11 0.24 -0.17 0.30
## ihs_f_27 -0.07 0.13 -0.16 0.44 0.19 -0.05 -0.13 0.17
## ihs_f_28 0.15 0.25 0.13 0.20 -0.04 0.39 0.06 0.34
## ihs_f_29 -0.15 0.42 -0.18 0.42 -0.25 0.50 -0.14 0.47
## ihs_f_30 -0.28 0.45 -0.22 0.34 -0.43 0.76 -0.05 0.32
## ihs_f_31 -0.03 0.19 -0.07 0.44 0.07 0.24 -0.06 0.35
## ihs_f_32 0.11 -0.02 -0.04 0.20 0.08 0.04 0.11 0.24
## ihs_f_33 -0.23 0.37 -0.06 0.32 -0.20 0.61 0.15 0.14
## ihs_f_34 -0.11 0.24 -0.28 0.32 -0.14 0.32 -0.03 0.31
## ihs_f_35 -0.44 0.59 0.06 0.15 -0.11 0.28 -0.10 0.18
## ihs_f_35.1 -0.44 0.59 0.06 0.15 -0.11 0.28 -0.10 0.18
## ihs_f_36 -0.39 0.56 -0.07 0.39 0.04 0.32 0.09 0.35
## ihs_f_37 -0.39 0.70 -0.08 0.31 -0.09 0.35 -0.13 0.19
## ihs_f_38 -0.14 0.19 0.13 0.05 -0.36 0.61 0.02 0.08
## ihs_d_01 0.27 -0.23 0.31 -0.29 0.17 -0.11 0.42 0.01
## ihs_d_02 0.25 -0.04 0.38 -0.19 0.29 0.07 0.75 0.06
## ihs_d_03 0.18 -0.12 0.48 -0.17 0.34 0.05 0.76 -0.05
## ihs_d_04 0.36 -0.14 0.34 -0.12 0.46 -0.05 0.80 -0.11
## ihs_d_05 0.17 -0.10 0.26 -0.10 0.51 -0.18 0.36 -0.10
## ihs_d_06 0.17 0.10 0.32 -0.16 0.19 0.05 0.60 0.00
## ihs_d_07 0.27 -0.17 0.44 -0.18 0.43 -0.21 0.75 -0.11
## ihs_d_07.1 0.27 -0.17 0.44 -0.18 0.43 -0.21 0.75 -0.11
## ihs_d_08 -0.01 0.02 0.37 -0.06 0.62 -0.35 0.35 -0.04
## ihs_d_09 0.18 -0.01 0.52 -0.10 0.32 0.11 0.70 -0.18
## ihs_d_10 0.58 -0.29 -0.14 -0.03 0.11 -0.14 -0.03 0.05
## ihs_d_11 0.28 -0.04 0.66 -0.23 0.30 -0.04 0.37 -0.05
## ihs_d_12 0.26 -0.13 0.57 -0.36 0.12 -0.06 0.29 -0.14
## ihs_d_13 0.70 -0.54 0.40 -0.26 0.30 -0.23 0.35 -0.13
## ihs_d_14 0.22 -0.04 0.26 0.06 0.64 -0.39 0.32 0.00
## ihs_d_15 0.33 -0.15 0.69 -0.31 0.47 -0.18 0.51 -0.14
## ihs_d_16 0.30 -0.08 0.59 -0.09 0.37 0.06 0.54 -0.07
## ihs_d_17 0.10 -0.20 -0.09 0.03 0.14 -0.14 0.02 -0.08
## ihs_d_18 0.09 0.04 0.19 0.07 0.58 -0.22 0.24 0.04
## ihs_d_19 0.06 -0.04 0.54 -0.20 0.26 -0.05 0.42 -0.24
## ihs_d_19.1 0.06 -0.04 0.54 -0.20 0.26 -0.05 0.42 -0.24
## ihs_d_20 0.38 -0.32 0.55 -0.36 0.28 -0.15 0.51 -0.16
## ihs_d_21 0.19 -0.16 0.63 -0.22 0.29 -0.09 0.36 -0.19
## ihs_d_21.1 0.19 -0.16 0.63 -0.22 0.29 -0.09 0.36 -0.19
## ihs_d_22 0.34 -0.08 0.33 0.01 0.62 -0.27 0.41 -0.04
## ihs_d_23 0.04 0.16 0.63 -0.16 0.28 -0.11 0.23 -0.08
## ihs_d_24 0.17 0.00 0.58 -0.26 0.43 -0.08 0.56 -0.22
## ihs_d_25 0.56 -0.30 0.11 -0.08 0.18 -0.10 0.19 -0.09
## ihs_d_26 0.20 -0.13 0.33 -0.10 0.27 -0.01 0.29 -0.09
## ihs_d_27 -0.11 0.03 0.34 -0.25 0.00 -0.07 0.01 -0.08
## ihs_d_28 0.16 -0.03 0.52 -0.13 0.38 -0.04 0.58 -0.25
## ihs_d_29 0.32 -0.16 0.59 -0.21 0.57 -0.28 0.55 -0.20
## ihs_d_30 0.21 -0.26 0.26 -0.14 0.66 -0.54 0.25 -0.13
## ihs_d_31 0.19 -0.03 0.57 -0.16 0.28 0.10 0.59 -0.09
## ihs_d_32 0.05 0.02 0.43 -0.22 0.21 0.00 0.31 -0.01
## ihs_d_33 0.37 -0.20 0.47 -0.06 0.60 -0.19 0.39 -0.06
## ihs_d_34 0.21 -0.03 0.54 -0.28 0.37 -0.06 0.45 -0.08
## ihs_d_35 0.67 -0.47 0.26 -0.08 0.33 -0.08 0.35 -0.12
## ihs_d_35.1 0.67 -0.47 0.26 -0.08 0.33 -0.08 0.35 -0.12
## ihs_d_36 0.57 -0.28 0.39 -0.35 0.15 -0.01 0.30 0.03
## ihs_d_37 0.63 -0.34 0.16 -0.09 0.06 -0.07 0.06 0.04
## ihs_d_38 0.10 -0.06 0.05 0.06 0.60 -0.37 -0.02 -0.14
## Des_dif Des_fr Em_dif Em_fr
## ihs_f_01 -0.23 0.64 -0.13 0.33
## ihs_f_02 -0.22 0.33 -0.16 0.36
## ihs_f_03 -0.07 0.17 -0.06 0.35
## ihs_f_04 -0.18 0.35 -0.15 0.35
## ihs_f_05 -0.21 0.20 -0.22 0.37
## ihs_f_06 -0.09 0.34 -0.14 0.52
## ihs_f_07 -0.17 0.39 -0.24 0.65
## ihs_f_07.1 -0.17 0.39 -0.24 0.65
## ihs_f_08 -0.09 0.36 -0.07 0.39
## ihs_f_09 -0.14 0.41 -0.06 0.51
## ihs_f_10 -0.20 0.06 -0.10 0.07
## ihs_f_11 -0.08 0.21 -0.18 0.20
## ihs_f_12 -0.01 0.18 -0.04 0.19
## ihs_f_13 -0.31 0.36 -0.14 0.32
## ihs_f_14 -0.07 0.19 -0.04 0.23
## ihs_f_15 0.02 0.12 0.01 0.23
## ihs_f_16 -0.29 0.38 -0.17 0.50
## ihs_f_17 -0.47 0.50 -0.23 0.29
## ihs_f_18 -0.13 0.35 -0.03 0.42
## ihs_f_19 -0.16 0.61 -0.10 0.67
## ihs_f_19.1 -0.16 0.61 -0.10 0.67
## ihs_f_20 -0.29 0.54 -0.07 0.24
## ihs_f_21 -0.52 0.77 -0.16 0.42
## ihs_f_21.1 -0.52 0.77 -0.16 0.42
## ihs_f_22 -0.16 0.15 -0.21 0.27
## ihs_f_23 -0.33 0.36 -0.30 0.37
## ihs_f_24 -0.31 0.28 -0.18 0.29
## ihs_f_25 -0.21 0.32 -0.03 0.31
## ihs_f_26 -0.18 0.11 -0.35 0.41
## ihs_f_27 0.06 0.05 -0.17 0.02
## ihs_f_28 -0.04 0.34 0.06 0.65
## ihs_f_29 -0.30 0.42 -0.26 0.71
## ihs_f_30 -0.17 0.29 -0.10 0.33
## ihs_f_31 -0.11 0.39 -0.23 0.62
## ihs_f_32 -0.12 0.20 0.02 0.32
## ihs_f_33 -0.17 0.32 0.05 0.39
## ihs_f_34 -0.20 0.36 -0.23 0.58
## ihs_f_35 -0.17 0.21 -0.12 0.40
## ihs_f_35.1 -0.17 0.21 -0.12 0.40
## ihs_f_36 0.05 0.26 0.01 0.29
## ihs_f_37 -0.26 0.13 -0.17 0.26
## ihs_f_38 0.10 0.05 0.08 0.22
## ihs_d_01 0.48 -0.31 0.43 -0.20
## ihs_d_02 0.35 -0.04 0.45 0.00
## ihs_d_03 0.36 0.02 0.60 -0.07
## ihs_d_04 0.42 -0.06 0.52 -0.07
## ihs_d_05 0.10 0.00 0.33 -0.06
## ihs_d_06 0.18 -0.02 0.41 -0.13
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## ihs_d_38 0.01 -0.17 0.09 -0.12
##
## Non missing response frequency for each item
## 1 2 3 4 5 miss
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describe(ihs_psicom$scores)
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## Em_dif 11 77 2.06 0.73 1.90 1.97 0.59 1.00 4.10 3.10 1.00
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## kurtosis se
## Abo_dif -0.46 0.08
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## Asse_fr 0.58 0.08
## Aut_dif 0.08 0.08
## Aut_fr -0.43 0.09
## Civ_dif 2.78 0.09
## Civ_fr 0.28 0.10
## Des_dif -0.52 0.08
## Des_fr -0.78 0.09
## Em_dif 0.46 0.08
## Em_fr 1.25 0.07
Análise do ipsf usando a função scoreItems do Psych
library(psych)
ipsf_psicom<- scoreItems( keys = as.matrix(dic_ipsf[ , 2:4]),
items = dados[ , dic_ipsf$coditem],
missing=TRUE, impute ="none")
Combinando os dataframes e salvando em csv
dados <- cbind(dados, ihs_psicom$scores, ipsf_psicom$scores)
write.csv(dados, "ihs_ipsf.csv")