knitr::opts_chunk$set(message = FALSE)
library(haven)
library(ggplot2)
library(reshape2)
library(ggthemes)
library(dplyr)
library(qualtRics)
library(tidyr)
library(stringr)
library(gridExtra)
library(scales)
library(gtsummary)
library(psy)
#read data with qualtRics
setwd("C:\\Users\\Nir\\Dropbox\\Civil Servants' Perceptions of Democratic Decline\\Code")
data <- read_spss("survey_9.3.2023.sav")
#create a new dataset with combined variables for men and women
new_data <- data[, 1:19]
#combine variables for men and women
new_data$Q2 <- coalesce(data$Q2_cs_filter, data$Q2_f)
#Q4 - influence past
new_data$Q4_1 <- coalesce(data$Q4_influence_past_1, data$Q4_f_influence_past_1)
new_data$Q4_2 <- coalesce(data$Q4_influence_past_2, data$Q4_f_influence_past_2)
new_data$Q4_3 <-coalesce(data$Q4_influence_past_3, data$Q4_f_influence_past_3)
#Q5 - influence future
new_data$Q5 <- coalesce(data$Q5_influence_future, data$Q5_f_influence_futur)
#Q6 - influence comments
new_data$Q6 <- coalesce(data$Q6_influence_comment, data$Q6_f_influence_comme)
#Q10 - meritocracy - past
new_data$Q10_1 <- coalesce(data$Q10_meritocracy_past_1, data$Q10_f_meritocracy_pa_1)
new_data$Q10_2 <- coalesce(data$Q10_meritocracy_past_2, data$Q10_f_meritocracy_pa_2)
new_data$Q10_3 <- coalesce(data$Q10_meritocracy_past_3, data$Q10_f_meritocracy_pa_3)
#Q11 - meritocracy - future
new_data$Q11 <- coalesce(data$Q11_meritocracy_futu, data$Q11_f_meritocracy_fu)
#Q12 - meritocracy - comments
new_data$Q12 <- coalesce(data$Q12_meritocracy_comm, data$Q12_f_meritocracy_co)
#Q13 - functioning - past
new_data$Q13 <- coalesce(data$Q13_functioning_poli,data$Q13_f_functioning_po)
#Q14 - functioning - hr
new_data$Q14 <- coalesce(data$Q14_functioning_hr, data$Q14_f_functioni_hr)
#Q15 - democratic decline - future expectations
new_data$Q15 <- coalesce(data$Q15_democracy_future, data$Q15_f_democracy_futu)
#Q16 - democratic decline - protest
new_data$Q16_1 <- coalesce(data$Q16_democracy_1, data$Q16_f_democracy_1)
new_data$Q16_2 <- coalesce(data$Q16_democracy_2, data$Q16_f_democracy_2)
new_data$Q16_3 <- coalesce(data$Q16_democracy_3, data$Q16_f_democracy_3)
new_data$Q16_4 <- coalesce(data$Q16_democracy_4, data$Q16_f_democracy_4)
new_data$Q16_5 <- coalesce(data$Q16_democracy_5, data$Q16_f_democracy_5)
#Q17 - democratic decline - comments
new_data$Q17 <- coalesce(data$Q17_democracy_commen, data$Q17_f_democracy_comm)
#Q19 - investment at work - past
new_data$Q19 <- coalesce(data$Q19_investment_past, data$Q19_f_investment_pa)
#Q20 - investment at work - collegaues
new_data$Q20 <- coalesce(data$Q20_investment_compa, data$Q20_f_investment_com)
#Q21 - investment at work - future
new_data$Q21 <- coalesce(data$Q21_investment_futur, data$Q21_f_investment_fut)
#Q21_a - investment at work - comments
new_data$Q21_a <- coalesce(data$Q21_comment, data$Q21_f_comment)
#Q22 - voice - past
new_data$Q22_1 <- coalesce(data$Q22_voice_past_1, data$Q22_f_voice_past_1)
new_data$Q22_2 <- coalesce(data$Q22_voice_past_2, data$Q22_f_voice_past_2)
new_data$Q22_3 <- coalesce(data$Q22_voice_past_3, data$Q22_f_voice_past_3)
#Q22_a - voice - collegaues
new_data$Q22_a <- coalesce(data$Q22a_voice_compare, data$Q22a_f_voice_compare)
#Q23 - voice - future
new_data$Q23 <- coalesce(data$Q23_voice_future, data$Q23_f_voice_future)
#Q24 - voice - comments
new_data$Q24 <- coalesce(data$Q24_voice_comment, data$Q24_f_voice_comment)
#Q25 - exit
new_data$Q25 <- coalesce(data$Q25_CS_resign, data$Q25_f_CS_resign)
#Q26 - exit - private sector's equal salary
new_data$Q26 <- coalesce(data$Q26_CS_resign_money, data$Q26_f_CS_resign_mone)
#Q27- reutrn to CS
new_data$Q27 <- coalesce(data$Q27_CS_return_money, data$Q27_f_CS_return_mon)
#Q27_a- comments
new_data$Q27_a <- coalesce(data$Q27_comment, data$Q27_f_comment)
#Q28 - PSM
new_data$Q28_1 <- coalesce(data$Q28_PSM_1, data$Q28_f_PSM_1)
new_data$Q28_2 <- coalesce(data$Q28_PSM_2, data$Q28_f_PSM_2)
new_data$Q28_3 <- coalesce(data$Q28_PSM_3, data$Q28_f_PSM_3)
new_data$Q28_4 <- coalesce(data$Q28_PSM_4, data$Q28_f_PSM_4)
#Q29 - subotage
new_data$Q29_1 <- coalesce(data$Q29_subotage_1, data$Q29_f_subotage_1)
new_data$Q29_2 <- coalesce(data$Q29_subotage_2, data$Q29_f_subotage_2)
new_data$Q29_3 <- coalesce(data$Q29_subotage_3, data$Q29_f_subotage_3)
new_data$Q29_4 <- coalesce(data$Q29_subotage_4, data$Q29_f_subotage_4)
new_data$Q29_5 <- coalesce(data$Q29_subotage_5, data$Q29_f_subotage_5)
new_data$Q29_6 <- coalesce(data$Q29_subotage_6, data$Q29_f_subotage_6)
new_data$Q29_7 <- coalesce(data$Q29_subotage_7, data$Q29_f_subotage_7)
new_data$Q29_8 <- coalesce(data$Q29_subotage_8, data$Q29_f_subotage_8)
new_data$Q29_9 <- coalesce(data$Q29_subotage_9, data$Q29_f_subotage_9)
#Q29_a - subotage comments
new_data$Q29_a <- coalesce(data$Q29a_subotage_commen, data$Q29a_f_subotage_comm)
#Q31 - unit (if still works)
new_data$Q31 <- coalesce(data$Q31_unit, data$Q31_f_unit)
#Q31_a - unit (if still works) - other
new_data$Q31_a <- coalesce(data$Q31_unit_26_TEXT, data$Q31_f_unit_26_TEXT)
#Q32 - unit (if left)
new_data$Q32 <- coalesce(data$Q32_unit_left, data$Q32_f_unit_left)
#Q32_a - unit (if left) - other
new_data$Q32_a <- coalesce(data$Q32_unit_left_26_TEXT, data$Q32_unit_left_26_TEXT)
#Q33 - seniority (if still works)
new_data$Q33 <- coalesce(data$Q33_seniority, data$Q33_f_seniority)
#Q34 - seniority (if left)
new_data$Q34 <- coalesce(data$Q34_seniority_left, data$Q34_f_seniority_left)
#Q35 - appointing (if still works)
new_data$Q35 <- coalesce(data$Q35_appointing, data$Q35_f_appointing)
#Q35_a - appointing (if still works) - other
new_data$Q35_a <- coalesce(data$Q35_appointing_4_TEXT, data$Q35_f_appointing_4_TEXT)
#Q36 - appointing (if left)
new_data$Q36 <- coalesce(data$Q36_appointing_left, data$Q36_f_appointing_lef)
#Q36_a - appointing (if left) - other
new_data$Q36_a <- coalesce(data$Q36_appointing_left_4_TEXT, data$Q36_f_appointing_lef_4_TEXT)
#Q37 - percieved seniority (if still works)
new_data$Q37 <- coalesce(data$Q37_senior_per, data$Q37_f_senior_per)
#Q38 - percieved seniority (if left)
new_data$Q38 <- coalesce(data$Q38_senior_per_left, data$Q38_f_senior_per_le)
#Q39 - jewish
new_data$Q39 <- coalesce(data$Q39_jewish, data$Q39_f_jewish)
#Q40 - age
new_data$Q40 <- coalesce(data$Q40_age, data$Q40_f_age)
#Q41 - religion
new_data$Q41 <- coalesce(data$Q41_religion, data$Q41_f_religion)
#Q42 - education
new_data$Q42 <- coalesce(data$Q42_education, data$Q42_f_education)
#Q42_a - education - other
new_data$Q42_a <- coalesce(data$Q42_education_999_TEXT, data$Q42_f_education_999_TEXT)
#Q43 - education field
new_data$Q43 <- coalesce(data$Q43_education_field, data$Q43_f_education_fiel)
#Q44 - survey feelings
new_data$Q44 <- coalesce(data$Q44_feelings, data$Q44_f_feelings)
#Q45 - survey formulation
new_data$Q45 <- coalesce(data$Q45_common_method_va, data$Q45_f_common_meth_va)
Operationalization of explanatory variables
Perceptions of past professional influence
#get the Cronbach's alpha of Q4_1, Q4_2, Q4_3
#Q4_1 - לדרג המקצועי ביחידה שבה אני עובד הייתה השפעה על המדיניות שקודמה בתחום הפעילות שלנו
#Q4_2 - הדרג המקצועי ביחידה שבה אני עובד נהנה מעצמאות בקידום מדיניות בתחום הפעילות שלנו
#Q4_3 - הדרג המקצועי ביחידה שבה אני עובד נהנה משיקול דעת רחב ביישום מדיניות בתחום הפעילות של היחידה
cronbach(new_data[,21:23])
## $sample.size
## [1] 586
##
## $number.of.items
## [1] 3
##
## $alpha
## [1] 0.8562165
psych::alpha(new_data[, c("Q4_1", "Q4_2", "Q4_3")])
##
## Reliability analysis
## Call: psych::alpha(x = new_data[, c("Q4_1", "Q4_2", "Q4_3")])
##
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N ase mean sd median_r
## 0.86 0.86 0.81 0.66 5.9 0.0082 5.1 1.3 0.65
##
## 95% confidence boundaries
## lower alpha upper
## Feldt 0.84 0.86 0.87
## Duhachek 0.84 0.86 0.87
##
## Reliability if an item is dropped:
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N alpha se var.r med.r
## Q4_1 0.86 0.86 0.75 0.75 6.0 0.0093 NA 0.75
## Q4_2 0.79 0.79 0.65 0.65 3.7 0.0140 NA 0.65
## Q4_3 0.75 0.75 0.60 0.60 3.0 0.0164 NA 0.60
##
## Item statistics
## n raw.r std.r r.cor r.drop mean sd
## Q4_1 595 0.85 0.85 0.71 0.66 5.4 1.5
## Q4_2 592 0.89 0.89 0.81 0.74 4.8 1.5
## Q4_3 596 0.91 0.91 0.85 0.78 5.1 1.5
##
## Non missing response frequency for each item
## 1 2 3 4 5 6 7 miss
## Q4_1 0.02 0.05 0.05 0.06 0.25 0.31 0.26 0.37
## Q4_2 0.02 0.07 0.13 0.11 0.28 0.26 0.13 0.37
## Q4_3 0.02 0.05 0.10 0.10 0.25 0.33 0.16 0.37
past_influence <- (new_data$Q4_1 +new_data$Q4_2 + new_data$Q4_3)/3
Projected change in professional influence
##Q23 - ובהשוואה לתשובותיך לשאלות הקודמות, באיזו מידה אתה צופה שתביע את דעותיך על פעילות היחידה בה אתה עובד בחמש השנים הבאות?
new_data$future_influence <- new_data[,47]
Perceptions of past meritocratic human resource management
#get the Cronbach's alpha of Q10_1, Q10_2, Q10_3
##Q10_1 - כעת ברצוננו לשאול אותך על אופן הקידום בפועל במשרד שבו אתה עובד, כפי שזה בא לידי ביטוי בחמש השנים האחרונות (או בתקופה קצרה יותר שבה אתה עובד במשרד). ביחס לכל אחד מהמשפטים הבאים ציין באיזו מידה אתה מסכים: - במשרד בו אני עובד קידום בסולם הדרגות מבוסס על יכולת וניסיון.
##Q10_2 - כעת ברצוננו לשאול אותך על אופן הקידום בפועל במשרד שבו אתה עובד, כפי שזה בא לידי ביטוי בחמש השנים האחרונות (או בתקופה קצרה יותר שבה אתה עובד במשרד). ביחס לכל אחד מהמשפטים הבאים ציין באיזו מידה אתה מסכים: - במשרד בו אני עובד השקעה ועבודה קשה מתוגמלות בקידום.
##Q10_3 - כעת ברצוננו לשאול אותך על אופן הקידום בפועל במשרד שבו אתה עובד, כפי שזה בא לידי ביטוי בחמש השנים האחרונות (או בתקופה קצרה יותר שבה אתה עובד במשרד). ביחס לכל אחד מהמשפטים הבאים ציין באיזו מידה אתה מסכים: - במשרד בו אני עובד אנשים מקודמים על יסוד היכולת המוכחת שלהם לבצע את העבודה הנדרשת.
cronbach(new_data[,26:28])
## $sample.size
## [1] 558
##
## $number.of.items
## [1] 3
##
## $alpha
## [1] 0.9341711
psych::alpha(new_data[, c("Q10_1", "Q10_2", "Q10_3")])
##
## Reliability analysis
## Call: psych::alpha(x = new_data[, c("Q10_1", "Q10_2", "Q10_3")])
##
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N ase mean sd median_r
## 0.93 0.93 0.91 0.83 14 0.0038 4 1.6 0.85
##
## 95% confidence boundaries
## lower alpha upper
## Feldt 0.93 0.93 0.94
## Duhachek 0.93 0.93 0.94
##
## Reliability if an item is dropped:
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N alpha se var.r med.r
## Q10_1 0.92 0.92 0.86 0.86 12 0.0050 NA 0.86
## Q10_2 0.92 0.92 0.85 0.85 11 0.0054 NA 0.85
## Q10_3 0.88 0.88 0.78 0.78 7 0.0081 NA 0.78
##
## Item statistics
## n raw.r std.r r.cor r.drop mean sd
## Q10_1 559 0.93 0.93 0.87 0.84 4.2 1.8
## Q10_2 560 0.93 0.93 0.88 0.85 3.7 1.7
## Q10_3 559 0.96 0.96 0.94 0.90 4.0 1.7
##
## Non missing response frequency for each item
## 1 2 3 4 5 6 7 miss
## Q10_1 0.09 0.12 0.13 0.13 0.26 0.19 0.07 0.41
## Q10_2 0.13 0.16 0.15 0.15 0.25 0.12 0.03 0.41
## Q10_3 0.10 0.13 0.14 0.15 0.27 0.17 0.03 0.41
new_data$past_influence <- (new_data$Q10_1 +new_data$Q10_2 + new_data$Q10_3)/3
Projected change in meritocratic human resource management
##Q11 - ובמבט קדימה על חמש השנים הבאות, באיזו מידה אתה צופה שיהיה שינוי לטובה או לרעה במידה שבה קידומים במשרד ייעשו בפועל על בסיס ניסיון רלוונטי, יכולת, ועבודה קשה?
new_data$future_meritiocracy <- new_data[,29]
Perceptions of democratic backsliding
#get the Cronbach's alpha of Q16_1, Q16_2, Q16_3, Q16_4, Q16_5 (and Q15)
##Q16_1 - וכיצד תופסים האנשים הקרובים אליך מחוץ לממשלה את השינויים המקודמים בימים אילו? ביחס לכל אחד מהמשפטים הבאים, ציין באיזו מידה הם משקפים את עמדותיהם של בני המשפחה שלך ושל חבריך הקרובים. - משפחתי וחבריי הקרובים מאמינים שהדמוקרטיה הישראלית נתונה בסכנה ממשית
##Q16_2 - וכיצד תופסים האנשים הקרובים אליך מחוץ לממשלה את השינויים המקודמים בימים אילו? ביחס לכל אחד מהמשפטים הבאים, ציין באיזו מידה הם משקפים את עמדותיהם של בני המשפחה שלך ושל חבריך הקרובים. - משפחתי וחבריי הקרובים תומכים ברפורמה המשפטית
##Q16_3 - וכיצד תופסים האנשים הקרובים אליך מחוץ לממשלה את השינויים המקודמים בימים אילו? ביחס לכל אחד מהמשפטים הבאים, ציין באיזו מידה הם משקפים את עמדותיהם של בני המשפחה שלך ושל חבריך הקרובים. - משפחתי וחבריי הקרובים חושבים שהרפורמה המשפטית תגביר את האמון במערכת המשפט
##Q16_4 - וכיצד תופסים האנשים הקרובים אליך מחוץ לממשלה את השינויים המקודמים בימים אילו? ביחס לכל אחד מהמשפטים הבאים, ציין באיזו מידה הם משקפים את עמדותיהם של בני המשפחה שלך ושל חבריך הקרובים. - משפחתי וחבריי הקרובים מאמינים שהרפורמה המשפטית תחזק את הדמוקרטיה
##Q16_5 - וכיצד תופסים האנשים הקרובים אליך מחוץ לממשלה את השינויים המקודמים בימים אילו? ביחס לכל אחד מהמשפטים הבאים, ציין באיזו מידה הם משקפים את עמדותיהם של בני המשפחה שלך ושל חבריך הקרובים. - משפחתי וחבריי הקרובים משתתפים בהפגנות כנגד הרפורמה המשפטית
#recode 16_1 & 16_5. New direction: 1 - does not support legal reform, 7 - support legal reform
#define columns to reverse code
reverse_cols = c("Q16_1", "Q16_5")
#reverse code Q2 and Q5 columns
new_data[ , reverse_cols] <- 8 - new_data[ , reverse_cols]
#without Q15
cronbach(new_data[,34:38])
## $sample.size
## [1] 478
##
## $number.of.items
## [1] 5
##
## $alpha
## [1] 0.9648315
psych::alpha(new_data[, c("Q16_1", "Q16_2", "Q16_3", "Q16_4", "Q16_5")])
##
## Reliability analysis
## Call: psych::alpha(x = new_data[, c("Q16_1", "Q16_2", "Q16_3", "Q16_4",
## "Q16_5")])
##
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N ase mean sd median_r
## 0.96 0.96 0.96 0.84 26 0.0019 3 2.1 0.84
##
## 95% confidence boundaries
## lower alpha upper
## Feldt 0.96 0.96 0.97
## Duhachek 0.96 0.96 0.97
##
## Reliability if an item is dropped:
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N alpha se var.r med.r
## Q16_1 0.96 0.96 0.95 0.84 22 0.0025 0.0051 0.85
## Q16_2 0.95 0.95 0.94 0.83 20 0.0027 0.0029 0.82
## Q16_3 0.95 0.95 0.94 0.83 19 0.0027 0.0022 0.81
## Q16_4 0.95 0.95 0.94 0.83 19 0.0027 0.0031 0.81
## Q16_5 0.97 0.97 0.96 0.88 29 0.0018 0.0011 0.88
##
## Item statistics
## n raw.r std.r r.cor r.drop mean sd
## Q16_1 504 0.93 0.93 0.91 0.89 3.2 2.3
## Q16_2 508 0.95 0.95 0.94 0.92 2.7 2.1
## Q16_3 509 0.95 0.95 0.95 0.93 2.7 2.2
## Q16_4 505 0.95 0.95 0.95 0.93 2.8 2.2
## Q16_5 500 0.89 0.88 0.83 0.82 3.7 2.2
##
## Non missing response frequency for each item
## 1 2 3 4 5 6 7 miss
## Q16_1 0.34 0.18 0.12 0.05 0.07 0.09 0.15 0.47
## Q16_2 0.46 0.17 0.06 0.07 0.06 0.08 0.10 0.46
## Q16_3 0.48 0.15 0.06 0.06 0.06 0.08 0.11 0.46
## Q16_4 0.48 0.14 0.07 0.05 0.07 0.08 0.12 0.46
## Q16_5 0.23 0.18 0.13 0.08 0.08 0.11 0.18 0.47
new_data$democratic_backsliding_1 <- (new_data$Q16_1 +new_data$Q16_2 + new_data$Q16_3 + new_data$Q16_4 + new_data$Q16_5)/5
#add Q15
new_data$Q15[new_data$Q15 == 999] <- NA
cronbach(new_data[,33:38])
## $sample.size
## [1] 465
##
## $number.of.items
## [1] 6
##
## $alpha
## [1] 0.9577549
psych::alpha(new_data[, c("Q15" ,"Q16_1", "Q16_2", "Q16_3", "Q16_4", "Q16_5")])
##
## Reliability analysis
## Call: psych::alpha(x = new_data[, c("Q15", "Q16_1", "Q16_2", "Q16_3",
## "Q16_4", "Q16_5")])
##
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N ase mean sd median_r
## 0.96 0.96 0.96 0.82 27 0.0018 2.9 1.9 0.81
##
## 95% confidence boundaries
## lower alpha upper
## Feldt 0.95 0.96 0.96
## Duhachek 0.95 0.96 0.96
##
## Reliability if an item is dropped:
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N alpha se var.r med.r
## Q15 0.96 0.96 0.96 0.84 26 0.0019 0.0031 0.84
## Q16_1 0.94 0.95 0.95 0.81 21 0.0022 0.0064 0.79
## Q16_2 0.94 0.95 0.95 0.81 21 0.0023 0.0045 0.80
## Q16_3 0.94 0.95 0.95 0.80 20 0.0024 0.0041 0.79
## Q16_4 0.94 0.95 0.95 0.80 20 0.0024 0.0046 0.80
## Q16_5 0.95 0.96 0.96 0.85 27 0.0017 0.0026 0.84
##
## Item statistics
## n raw.r std.r r.cor r.drop mean sd
## Q15 516 0.84 0.88 0.84 0.82 2.1 1.1
## Q16_1 504 0.93 0.93 0.92 0.90 3.2 2.3
## Q16_2 508 0.94 0.94 0.94 0.92 2.7 2.1
## Q16_3 509 0.95 0.95 0.95 0.93 2.7 2.2
## Q16_4 505 0.95 0.95 0.94 0.93 2.8 2.2
## Q16_5 500 0.88 0.87 0.83 0.82 3.7 2.2
##
## Non missing response frequency for each item
## 1 2 3 4 5 6 7 miss
## Q15 0.36 0.34 0.12 0.17 0.00 0.00 0.00 0.45
## Q16_1 0.34 0.18 0.12 0.05 0.07 0.09 0.15 0.47
## Q16_2 0.46 0.17 0.06 0.07 0.06 0.08 0.10 0.46
## Q16_3 0.48 0.15 0.06 0.06 0.06 0.08 0.11 0.46
## Q16_4 0.48 0.14 0.07 0.05 0.07 0.08 0.12 0.46
## Q16_5 0.23 0.18 0.13 0.08 0.08 0.11 0.18 0.47
new_data$democratic_backsliding_2 <- (new_data$Q16_1 +new_data$Q16_2 + new_data$Q16_3 + new_data$Q16_4 + new_data$Q16_5 + new_data$Q15)/6
Department’s future professional capacity
#get the Cronbach's alpha of Q13 & Q14
##Q13 - ובאופן כללי, האם אתה אופטימי או פסימי לגבי היכולת העתידית של המשרד שבו אתה עובד לעצב ולקדם תכניות מדיניות שיענו על הצרכים של הציבור הישראלי?
##Q14 - ועד כמה אתה אופטימי או פסימי לגבי היכולת העתידית של המשרד שבו אתה עובד למשוך ולשמר עובדים איכותיים?
cronbach(new_data[,31:32])
## $sample.size
## [1] 539
##
## $number.of.items
## [1] 2
##
## $alpha
## [1] 0.7985158
psych::alpha(new_data[, c("Q13", "Q14")])
##
## Reliability analysis
## Call: psych::alpha(x = new_data[, c("Q13", "Q14")])
##
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N ase mean sd median_r
## 0.8 0.8 0.67 0.67 4 0.013 2.5 1 0.67
##
## 95% confidence boundaries
## lower alpha upper
## Feldt 0.77 0.8 0.82
## Duhachek 0.77 0.8 0.83
##
## Reliability if an item is dropped:
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N alpha se var.r med.r
## Q13 0.69 0.67 0.44 0.67 2 NA 0 0.67
## Q14 0.64 0.67 0.44 0.67 2 NA 0 0.67
##
## Item statistics
## n raw.r std.r r.cor r.drop mean sd
## Q13 539 0.92 0.91 0.75 0.67 2.8 1.2
## Q14 542 0.91 0.91 0.75 0.67 2.2 1.1
##
## Non missing response frequency for each item
## 1 2 3 4 5 miss
## Q13 0.13 0.32 0.21 0.27 0.07 0.43
## Q14 0.32 0.39 0.13 0.11 0.04 0.43
new_data$future_professional_capacity <- (new_data$Q13 + new_data$Q14)/2
PSM
#get the Cronbach's alpha of Q28_1, Q28_2, Q28_3, Q28_4
##Q28_1 - חשוב לי לבצע שירות ציבורי משמעותי
##Q28_2 - אני רואה בשירות הציבור את חובתי לחברה הישראלית
##Q28_3 - תרומה לחברה הישראלית חשובה לי יותר מהישגים אישיים
##Q28_4 - אני מוכן לשאת במחיר אישי כבד לטובת החברה הישראלית
cronbach(new_data[,54:57])
## $sample.size
## [1] 470
##
## $number.of.items
## [1] 4
##
## $alpha
## [1] 0.7566057
psych::alpha(new_data[, c("Q28_1", "Q28_2", "Q28_3", "Q28_4")])
##
## Reliability analysis
## Call: psych::alpha(x = new_data[, c("Q28_1", "Q28_2", "Q28_3", "Q28_4")])
##
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N ase mean sd median_r
## 0.75 0.76 0.72 0.44 3.1 0.012 5.4 1.1 0.45
##
## 95% confidence boundaries
## lower alpha upper
## Feldt 0.73 0.75 0.78
## Duhachek 0.73 0.75 0.78
##
## Reliability if an item is dropped:
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N alpha se var.r med.r
## Q28_1 0.76 0.76 0.69 0.51 3.2 0.014 0.0098 0.48
## Q28_2 0.69 0.68 0.63 0.42 2.2 0.015 0.0329 0.34
## Q28_3 0.65 0.68 0.59 0.41 2.1 0.018 0.0043 0.44
## Q28_4 0.66 0.67 0.59 0.41 2.1 0.018 0.0098 0.45
##
## Item statistics
## n raw.r std.r r.cor r.drop mean sd
## Q28_1 479 0.60 0.69 0.51 0.44 6.5 0.9
## Q28_2 479 0.78 0.78 0.66 0.57 5.5 1.5
## Q28_3 477 0.82 0.79 0.71 0.63 5.0 1.5
## Q28_4 481 0.83 0.79 0.71 0.62 4.6 1.7
##
## Non missing response frequency for each item
## 1 2 3 4 5 6 7 miss
## Q28_1 0.00 0.01 0.01 0.02 0.08 0.24 0.64 0.49
## Q28_2 0.02 0.06 0.03 0.09 0.20 0.30 0.30 0.49
## Q28_3 0.02 0.06 0.08 0.18 0.25 0.22 0.20 0.49
## Q28_4 0.04 0.10 0.10 0.22 0.21 0.19 0.14 0.49
new_data$PSM <- (new_data$Q28_1 + new_data$Q28_2 + new_data$Q28_3 + new_data$Q28_4)/4
Operationalization of outcome variables
Past exertion of effort at work
#Q19 - בחשיבה על חמש השנים האחרונות (או בתקופה קצרה יותר שבה אתה עובד במשרד), כיצד היית מתאר את מידת ההשקעה שלך בביצוע תפקידך?
new_data$past_effort_exertion <- new_data$Q_19
Projected exertion of effort at work
#Q21 - ובהשוואה לתשובותיך לשאלה הקודמת, כמה אתה צופה שתשקיע בביצוע תפקידך בחמש השנים הבאות?
new_data$future_effort_exertion <- new_data$Q_21
Past voice behavior
#get the Cronbach's alpha of Q22_1, Q22_2, Q22_3
##Q22_1 - בהתייחס לחמש השנים האחרונות (או בתקופה קצרה יותר שבה אתה עובד במשרד), באיזו מידה פעלת כמתואר בהיגדים הבאים? - הצעתי הצעות שמשפיעות על עבודת היחידה שלי
##Q22_2 - בהתייחס לחמש השנים האחרונות (או בתקופה קצרה יותר שבה אתה עובד במשרד), באיזו מידה פעלת כמתואר בהיגדים הבאים? - הבעתי את דעותיי בנוגע לעבודה בפני חברי היחידה שלי גם אם הדעות שלי היו שונות או שעובדים אחרים ביחידה לא הסכימו עם דעותיי
##Q22_3 - בהתייחס לחמש השנים האחרונות (או בתקופה קצרה יותר שבה אתה עובד במשרד), באיזו מידה פעלת כמתואר בהיגדים הבאים? - הצעתי רעיונות לפרויקטים חדשים או לשיפורים בשיטות העבודה של היחידה שלי
cronbach(new_data[,44:46])
## $sample.size
## [1] 507
##
## $number.of.items
## [1] 3
##
## $alpha
## [1] 0.8081349
psych::alpha(new_data[, c("Q22_1", "Q22_2", "Q22_3")])
##
## Reliability analysis
## Call: psych::alpha(x = new_data[, c("Q22_1", "Q22_2", "Q22_3")])
##
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N ase mean sd median_r
## 0.81 0.81 0.76 0.58 4.2 0.011 4.8 0.82 0.52
##
## 95% confidence boundaries
## lower alpha upper
## Feldt 0.78 0.81 0.83
## Duhachek 0.78 0.81 0.83
##
## Reliability if an item is dropped:
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N alpha se var.r med.r
## Q22_1 0.68 0.68 0.52 0.52 2.1 0.0207 NA 0.52
## Q22_2 0.85 0.85 0.74 0.74 5.8 0.0097 NA 0.74
## Q22_3 0.66 0.66 0.49 0.49 1.9 0.0221 NA 0.49
##
## Item statistics
## n raw.r std.r r.cor r.drop mean sd
## Q22_1 510 0.87 0.88 0.81 0.71 4.9 0.90
## Q22_2 509 0.79 0.79 0.59 0.54 4.8 0.97
## Q22_3 507 0.89 0.89 0.83 0.72 4.8 0.98
##
## Non missing response frequency for each item
## 1 2 3 4 5 6 miss
## Q22_1 0.00 0.02 0.02 0.27 0.43 0.25 0.46
## Q22_2 0.00 0.04 0.05 0.24 0.46 0.23 0.46
## Q22_3 0.01 0.01 0.05 0.30 0.37 0.26 0.46
past_voice <-(new_data$Q22_1 +new_data$Q22_2 + new_data$Q22_3)/3
Projected voice behavior
#Q5 - ובמבט קדימה על חמש השנים הבאות, באיזו מידה אתה צופה שתהיה התחזקות או החלשות במידת ההשפעה של הדרג המקצועי ביחידה שלך על מדיניות המשרד בתחום הפעילות של היחידה?
new_data$future_voice_behavior <- new_data$Q_5
Intentions to exit the civil service
#get the Cronbach's alpha of Q25 & Q26
##Q25 - מבין המשפטים שלהלן, בחר בזה שמשקף יותר מכל את תחושותיך לגבי המשך העבודה בשירות המדינה
##Q26 - לו הייתה מוצעת לך היום משרה מחוץ לשירות המדינה ברמת שכר דומה לזו שאתה מרוויח כיום, מה הסבירות שהיית בוחר לעזוב את שירות המדינה?
##Q27 - לו הייתה מוצעת לך היום משרה בשירות המדינה ברמת שכר דומה לזה שאתה מרוויח כיום, מה הסבירות שהיית בוחר לחזור לשירות המדינה?
new_data$exit_intentions <- new_data$Q25
new_data$exit_resign_return <- coalesce(new_data$Q26, new_data$Q27)
Scenario - sabotage
#get the Cronbach's alpha of Q29_1, Q29_2, Q29_3, Q29_4
##Q29_1 - ינסו לעכב את יישום ההחלטה בניגוד לעמדת ההנהלה
##Q29_2 - יפעלו מאחורי הקלעים לשכנע אחרים במשרד להימנע ככל שניתן מיישום ההחלטה
##Q29_3 - ידליפו מידע לתקשורת בדבר ההחלטה והנזקים שהיא עלולה לגרום
##Q29_4 - יפנו למשרדים אחרים בניסיון לשכנע את הגורמים שם להתערב ולמנוע את יישום ההחלטה
cronbach(new_data[,58:61])
## $sample.size
## [1] 458
##
## $number.of.items
## [1] 4
##
## $alpha
## [1] 0.7176125
psych::alpha(new_data[, c("Q29_1", "Q29_2", "Q29_3", "Q29_4")])
##
## Reliability analysis
## Call: psych::alpha(x = new_data[, c("Q29_1", "Q29_2", "Q29_3", "Q29_4")])
##
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N ase mean sd median_r
## 0.72 0.72 0.67 0.39 2.6 0.015 2.8 0.87 0.38
##
## 95% confidence boundaries
## lower alpha upper
## Feldt 0.69 0.72 0.75
## Duhachek 0.69 0.72 0.75
##
## Reliability if an item is dropped:
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N alpha se var.r med.r
## Q29_1 0.62 0.62 0.52 0.35 1.6 0.022 0.00054 0.35
## Q29_2 0.65 0.65 0.55 0.38 1.9 0.020 0.00093 0.39
## Q29_3 0.69 0.69 0.61 0.43 2.2 0.018 0.00606 0.39
## Q29_4 0.68 0.68 0.60 0.42 2.2 0.018 0.00885 0.41
##
## Item statistics
## n raw.r std.r r.cor r.drop mean sd
## Q29_1 469 0.78 0.78 0.69 0.58 2.7 1.1
## Q29_2 469 0.75 0.75 0.63 0.53 3.0 1.2
## Q29_3 467 0.71 0.71 0.54 0.46 2.5 1.2
## Q29_4 471 0.72 0.72 0.55 0.47 2.8 1.2
##
## Non missing response frequency for each item
## 1 2 3 4 5 miss
## Q29_1 0.13 0.32 0.30 0.20 0.06 0.5
## Q29_2 0.11 0.25 0.27 0.25 0.11 0.5
## Q29_3 0.25 0.30 0.24 0.14 0.07 0.5
## Q29_4 0.15 0.26 0.27 0.25 0.07 0.5
new_data$scenario_subotage <- (new_data$Q29_1 +new_data$Q29_2 + new_data$Q29_3 + new_data$Q29_4)/4
Scenario - voice
#get the Cronbach's alpha of Q29_5, Q29_6, Q29_7
##Q29_5 -ינסו לשכנע את הדרגים הבכירים שאין מקום ליישם את ההחלטה
##Q29_6 - יעמדו על כך שהדרגים הבכירים יקשיבו למה שיש להם לומר על ההשלכות השליליות של ההחלטה
##Q29_7 - ינסו לשכנע את הדרגים הבכירים שיש לקיים הליך מסודר על מנת לבחון לעומק את ההשלכות של ההחלטה
cronbach(new_data[,62:64])
## $sample.size
## [1] 461
##
## $number.of.items
## [1] 3
##
## $alpha
## [1] 0.8398037
psych::alpha(new_data[, c("Q29_5", "Q29_6", "Q29_7")])
##
## Reliability analysis
## Call: psych::alpha(x = new_data[, c("Q29_5", "Q29_6", "Q29_7")])
##
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N ase mean sd median_r
## 0.84 0.84 0.78 0.64 5.3 0.009 3.7 0.91 0.63
##
## 95% confidence boundaries
## lower alpha upper
## Feldt 0.82 0.84 0.86
## Duhachek 0.82 0.84 0.86
##
## Reliability if an item is dropped:
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N alpha se var.r med.r
## Q29_5 0.80 0.80 0.67 0.67 4.1 0.013 NA 0.67
## Q29_6 0.77 0.77 0.63 0.63 3.4 0.015 NA 0.63
## Q29_7 0.76 0.76 0.62 0.62 3.2 0.015 NA 0.62
##
## Item statistics
## n raw.r std.r r.cor r.drop mean sd
## Q29_5 472 0.86 0.86 0.74 0.68 3.7 1.1
## Q29_6 468 0.88 0.88 0.78 0.71 3.5 1.1
## Q29_7 475 0.88 0.88 0.79 0.73 3.8 1.0
##
## Non missing response frequency for each item
## 1 2 3 4 5 miss
## Q29_5 0.04 0.11 0.20 0.44 0.20 0.5
## Q29_6 0.04 0.12 0.26 0.39 0.18 0.5
## Q29_7 0.03 0.07 0.21 0.43 0.26 0.5
new_data$scenario_voice <- (new_data$Q29_5 +new_data$Q29_6 + new_data$Q29_7)/3
Scenario - exit
#get the Cronbach's alpha of Q29_8, Q29_9
##Q29_8 - אם ייאלצו ליישם את ההחלטה כמו שהיא, יתפטרו מתפקידם
##Q29_9 - אם יראו שהבכירים במשרד לא מעוניינים להקשיב לטענותיהם, יתפטרו מתפקידם
cronbach(new_data[,65:66])
## $sample.size
## [1] 462
##
## $number.of.items
## [1] 2
##
## $alpha
## [1] 0.9053904
psych::alpha(new_data[, c("Q29_8", "Q29_9")])
##
## Reliability analysis
## Call: psych::alpha(x = new_data[, c("Q29_8", "Q29_9")])
##
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N ase mean sd median_r
## 0.91 0.91 0.83 0.83 9.8 0.0061 2.1 0.94 0.83
##
## 95% confidence boundaries
## lower alpha upper
## Feldt 0.89 0.91 0.92
## Duhachek 0.89 0.91 0.92
##
## Reliability if an item is dropped:
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N alpha se var.r med.r
## Q29_8 0.80 0.83 0.69 0.83 4.9 NA 0 0.83
## Q29_9 0.87 0.83 0.69 0.83 4.9 NA 0 0.83
##
## Item statistics
## n raw.r std.r r.cor r.drop mean sd
## Q29_8 469 0.95 0.96 0.87 0.83 2.1 0.97
## Q29_9 470 0.96 0.96 0.87 0.83 2.1 1.01
##
## Non missing response frequency for each item
## 1 2 3 4 5 miss
## Q29_8 0.28 0.40 0.23 0.08 0.01 0.5
## Q29_9 0.34 0.34 0.22 0.09 0.01 0.5
new_data$scenario_exit <- (new_data$Q29_8 +new_data$Q29_9)/2