Ich bin Omega für mehrere verschiedene Maßstäbe; und verschiedene Warnmeldungen für verschiedene Skalen mit unterschiedlichen Omega-Funktionen in R erhalten. Meine Fragen betreffen, wie man diese Warnungen interpretiert und ob es sicher ist, die abgerufenen Omega-Statistiken zu melden.McDonalds Omega: Warnungen in R
Wenn ich die folgende Funktion aus dem Artikel mit „Von Alpha bis Omega: Eine praktische Lösung für das weit verbreitete Problem von interner Konsistenz Schätzung“
ci.reliability(subscale1, interval.type="bca", B=1000)
erhalte ich diese Warnungen:
1: In lav_object_post_check(lavobject) :
lavaan WARNING: some estimated variances are negative
2: In lav_object_post_check(lavobject) :
lavaan WARNING: observed variable error term matrix (theta) is not positive definite; use inspect(fit,"theta") to investigate.
Und es kann viele von ihnen sein!
Was bedeuten sie? Ich bekomme immer noch Omega-Statistiken; Können sie interpretiert werden oder nicht?
Wenn ich die Funktion verwenden:
psych::omega(subscale1)
ich diese Warnung:
Warning message:
In GPFoblq(L, Tmat = Tmat, normalize = normalize, eps = eps, maxit = maxit, :
convergence not obtained in GPFoblq. 1000 iterations used.
Wieder Was bedeutet es; und kann ich die Omega-Statistiken verwenden, die ich bekomme?
Beachten Sie, dass diese Warnungen auf verschiedenen Subskalen erscheinen; so kann eine Unterskala unter Verwendung einer der Funktionen berechnet werden, aber nicht der anderen und umgekehrt.
EDIT: Wenn es hilft: Subscale1 umfasst 4 Elemente; Die Stichprobe enthält N> 300. Außerdem kann ich eine CFA-Analyse für diese 4 Items in lavaan durchführen (Chi2 = 11,8, p < .001; CFI = 0,98; RMSEA = 0,123).
Willkommen bei CV. Beachten Sie, dass Ihr Nutzername, Ihr Identicon und ein Link zu Ihrer Nutzerseite automatisch zu jedem von Ihnen erstellten Post hinzugefügt werden. Sie müssen also Ihre Posts nicht unterschreiben . In der Tat, bevorzugen wir Sie nicht. Ich habe das '[reliability]' - Tag hinzugefügt; Beachten Sie, dass rein softwarespezifische Fragen hier nicht thematisiert sind - siehe [help/on-topic] - aber die Fehlermeldungen sind hier statistischer Natur, daher sollte die Frage zum Thema sein. – Silverfish
Ich denke, das bedeutet, dass Sie ein Problem haben. Es wird oft durch kleine Stichprobengröße verursacht - was ist dein N? Die lavaan-Fehler sind nicht fatal, Sie erhalten immer noch ein Ergebnis, das in Ordnung ist, aber es bedeutet, dass Ihr Ergebnis auf einem zugrunde liegenden Modell basiert, das falsch sein muss (weil es nicht existieren kann). Der Nichtkonvergenzfehler ist problematischer - dem würde ich wahrscheinlich nicht trauen. Wahrscheinlich müssen Sie Ihre Daten genauer untersuchen, um das genaue Problem herauszufinden. –