Cargar librerías
library(dplyr)
##
## Attaching package: 'dplyr'
## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag
## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, union
library(psych)
library(readxl)
library(openxlsx)
Lectura de las bases de datos
apsicometrico <- read.xlsx("C:/Users/camil/Downloads/Base de datos - Exclusión Prueba T.xlsx")
sociodatos <- read.xlsx("C:/Users/camil/Downloads/Base de Datos - Sociodatos.xlsx")
Análisis Psicométrico
## Alpha de Cronbach
apsicometrico[, 4:58] <- lapply(apsicometrico[, 4:58], function(x) as.numeric(as.character(x)))
items <- apsicometrico[, 4:58]
resultado_alfa <- alpha(items)
print(resultado_alfa$total$raw_alpha)
## [1] 0.9534462
print(resultado_alfa)
##
## Reliability analysis
## Call: alpha(x = items)
##
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N ase mean sd median_r
## 0.95 0.95 0.98 0.28 21 0.0065 4 0.49 0.28
##
## 95% confidence boundaries
## lower alpha upper
## Feldt 0.94 0.95 0.97
## Duhachek 0.94 0.95 0.97
##
## Reliability if an item is dropped:
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N alpha se var.r med.r
## 1 0.95 0.95 0.98 0.28 21 0.0066 0.018 0.28
## 2 0.95 0.95 0.98 0.28 21 0.0067 0.018 0.27
## 3 0.95 0.95 0.98 0.28 21 0.0067 0.018 0.28
## 5 0.95 0.95 0.98 0.28 21 0.0067 0.018 0.28
## 6 0.95 0.95 0.98 0.28 21 0.0066 0.018 0.28
## 7 0.95 0.95 0.98 0.28 21 0.0067 0.018 0.27
## 8 0.95 0.95 0.98 0.28 21 0.0066 0.018 0.28
## 9 0.95 0.95 0.98 0.28 21 0.0066 0.018 0.28
## 10 0.95 0.95 0.98 0.28 21 0.0067 0.018 0.27
## 11 0.95 0.95 0.98 0.28 21 0.0067 0.018 0.27
## 12 0.95 0.95 0.98 0.28 21 0.0065 0.018 0.28
## 13 0.95 0.96 0.98 0.28 21 0.0065 0.018 0.28
## 14 0.95 0.95 0.98 0.28 21 0.0066 0.018 0.28
## 15 0.95 0.95 0.98 0.28 21 0.0067 0.018 0.27
## 16 0.95 0.95 0.98 0.28 21 0.0066 0.018 0.28
## 19 0.95 0.95 0.98 0.28 21 0.0066 0.018 0.28
## 20 0.95 0.95 0.98 0.28 21 0.0067 0.018 0.28
## 21 0.95 0.95 0.98 0.28 21 0.0066 0.019 0.28
## 22 0.95 0.95 0.98 0.28 21 0.0067 0.018 0.27
## 23 0.95 0.95 0.98 0.28 21 0.0067 0.018 0.27
## 24 0.95 0.95 0.98 0.27 20 0.0068 0.018 0.27
## 25 0.95 0.95 0.98 0.28 21 0.0066 0.018 0.28
## 26 0.95 0.95 0.98 0.28 21 0.0066 0.018 0.28
## 27 0.95 0.95 0.98 0.28 21 0.0067 0.018 0.28
## 28 0.95 0.95 0.98 0.28 21 0.0067 0.018 0.27
## 29 0.95 0.95 0.98 0.28 21 0.0067 0.018 0.27
## 30 0.95 0.96 0.98 0.28 21 0.0064 0.017 0.28
## 31 0.95 0.95 0.98 0.28 21 0.0066 0.018 0.28
## 32 0.95 0.95 0.98 0.28 21 0.0067 0.018 0.27
## 33 0.95 0.95 0.98 0.28 21 0.0065 0.018 0.28
## 34 0.95 0.95 0.98 0.28 21 0.0066 0.018 0.28
## 35 0.95 0.95 0.98 0.28 21 0.0067 0.018 0.27
## 36 0.95 0.95 0.98 0.28 21 0.0066 0.018 0.28
## 37 0.95 0.95 0.98 0.28 21 0.0066 0.018 0.28
## 38 0.95 0.95 0.98 0.28 21 0.0066 0.018 0.28
## 39 0.95 0.95 0.98 0.27 20 0.0067 0.018 0.27
## 40 0.95 0.95 0.98 0.28 21 0.0067 0.018 0.28
## 42 0.95 0.95 0.98 0.28 21 0.0067 0.018 0.27
## 43 0.95 0.95 0.98 0.28 21 0.0067 0.018 0.27
## 44 0.95 0.95 0.98 0.28 21 0.0066 0.018 0.28
## 45 0.95 0.96 0.98 0.28 21 0.0065 0.018 0.28
## 46 0.95 0.95 0.98 0.27 20 0.0068 0.018 0.27
## 47 0.95 0.95 0.98 0.28 21 0.0067 0.018 0.27
## 48 0.95 0.95 0.98 0.28 21 0.0065 0.018 0.28
## 49 0.95 0.95 0.98 0.28 21 0.0067 0.018 0.28
## 50 0.95 0.95 0.98 0.28 21 0.0067 0.018 0.27
## 51 0.95 0.95 0.98 0.28 21 0.0067 0.019 0.27
## 52 0.95 0.95 0.98 0.28 21 0.0067 0.018 0.27
## 53 0.95 0.95 0.98 0.28 21 0.0066 0.018 0.28
## 54 0.95 0.95 0.98 0.28 21 0.0067 0.018 0.27
## 55 0.95 0.95 0.98 0.28 21 0.0065 0.018 0.28
## 56 0.95 0.95 0.98 0.28 21 0.0066 0.018 0.28
## 57 0.95 0.95 0.98 0.28 21 0.0067 0.018 0.27
## 58 0.95 0.95 0.98 0.28 21 0.0067 0.018 0.27
## 59 0.95 0.95 0.98 0.28 21 0.0068 0.018 0.27
##
## Item statistics
## n raw.r std.r r.cor r.drop mean sd
## 1 100 0.44 0.44 0.43 0.42 3.4 0.82
## 2 100 0.68 0.68 0.68 0.66 4.5 0.69
## 3 100 0.56 0.55 0.55 0.54 3.8 0.87
## 5 100 0.56 0.55 0.55 0.53 4.0 0.96
## 6 100 0.45 0.46 0.46 0.43 4.3 0.73
## 7 100 0.56 0.57 0.57 0.54 4.4 0.75
## 8 100 0.49 0.50 0.49 0.47 4.5 0.85
## 9 100 0.48 0.48 0.47 0.45 3.8 0.94
## 10 100 0.62 0.61 0.61 0.60 4.1 1.06
## 11 100 0.63 0.62 0.62 0.60 3.8 1.23
## 12 100 0.36 0.37 0.37 0.34 4.4 0.81
## 13 100 0.30 0.31 0.30 0.27 3.8 0.94
## 14 100 0.42 0.44 0.43 0.40 4.3 0.77
## 15 100 0.66 0.65 0.65 0.64 4.1 0.84
## 16 100 0.51 0.51 0.50 0.48 4.3 0.82
## 19 100 0.42 0.41 0.40 0.39 3.3 0.96
## 20 100 0.58 0.57 0.56 0.56 3.5 0.93
## 21 100 0.51 0.51 0.50 0.49 4.2 0.92
## 22 100 0.64 0.63 0.63 0.62 3.8 0.90
## 23 100 0.65 0.63 0.63 0.63 3.6 1.17
## 24 100 0.73 0.72 0.72 0.71 3.9 1.04
## 25 100 0.52 0.54 0.54 0.50 4.4 0.71
## 26 100 0.52 0.53 0.53 0.49 4.3 0.79
## 27 100 0.57 0.56 0.56 0.55 4.3 0.92
## 28 100 0.65 0.64 0.64 0.63 3.9 0.84
## 29 100 0.63 0.64 0.63 0.61 4.0 0.83
## 30 100 0.27 0.25 0.24 0.23 3.2 1.13
## 31 100 0.38 0.40 0.39 0.35 4.1 0.83
## 32 100 0.63 0.62 0.61 0.61 3.4 1.10
## 33 100 0.34 0.36 0.36 0.31 4.2 0.84
## 34 100 0.48 0.48 0.47 0.45 4.3 1.15
## 35 100 0.58 0.58 0.57 0.55 3.8 0.89
## 36 100 0.53 0.53 0.53 0.51 3.5 0.75
## 37 100 0.46 0.45 0.45 0.42 3.6 1.10
## 38 100 0.37 0.38 0.37 0.35 3.7 0.81
## 39 100 0.70 0.71 0.71 0.69 4.3 0.76
## 40 100 0.58 0.59 0.59 0.56 4.4 0.87
## 42 100 0.66 0.66 0.66 0.64 4.3 0.67
## 43 100 0.63 0.61 0.61 0.61 3.8 1.01
## 44 100 0.53 0.53 0.52 0.50 3.9 0.93
## 45 100 0.33 0.31 0.30 0.29 3.5 1.11
## 46 100 0.71 0.70 0.70 0.69 3.9 0.98
## 47 100 0.61 0.62 0.62 0.59 4.2 0.84
## 48 100 0.38 0.39 0.38 0.35 4.2 0.83
## 49 100 0.64 0.63 0.63 0.61 3.8 1.03
## 50 100 0.66 0.66 0.65 0.64 4.0 0.90
## 51 100 0.57 0.57 0.56 0.55 4.4 0.83
## 52 100 0.64 0.65 0.65 0.62 3.9 0.84
## 53 100 0.53 0.54 0.54 0.51 4.3 0.75
## 54 100 0.64 0.65 0.65 0.63 4.3 0.78
## 55 100 0.37 0.36 0.36 0.33 3.4 1.03
## 56 100 0.39 0.39 0.38 0.36 3.5 0.85
## 57 100 0.61 0.61 0.61 0.59 4.1 0.83
## 58 100 0.64 0.64 0.64 0.62 4.1 0.96
## 59 100 0.67 0.66 0.65 0.64 4.0 1.07
##
## Non missing response frequency for each item
## 1 2 3 4 5 11 miss
## 1 0.01 0.10 0.45 0.36 0.08 0.00 0
## 2 0.00 0.01 0.08 0.28 0.63 0.00 0
## 3 0.01 0.06 0.28 0.46 0.19 0.00 0
## 5 0.01 0.06 0.21 0.34 0.38 0.00 0
## 6 0.00 0.01 0.13 0.42 0.44 0.00 0
## 7 0.00 0.02 0.10 0.34 0.54 0.00 0
## 8 0.02 0.03 0.02 0.33 0.60 0.00 0
## 9 0.02 0.07 0.24 0.45 0.22 0.00 0
## 10 0.02 0.08 0.15 0.29 0.46 0.00 0
## 11 0.04 0.15 0.15 0.25 0.41 0.00 0
## 12 0.01 0.02 0.09 0.34 0.54 0.00 0
## 13 0.03 0.04 0.23 0.46 0.24 0.00 0
## 14 0.01 0.01 0.10 0.44 0.44 0.00 0
## 15 0.00 0.04 0.20 0.41 0.35 0.00 0
## 16 0.00 0.03 0.14 0.35 0.48 0.00 0
## 19 0.03 0.16 0.36 0.35 0.10 0.00 0
## 20 0.01 0.14 0.34 0.38 0.13 0.00 0
## 21 0.01 0.05 0.13 0.35 0.46 0.00 0
## 22 0.00 0.09 0.22 0.45 0.24 0.00 0
## 23 0.07 0.10 0.27 0.31 0.25 0.00 0
## 24 0.04 0.05 0.21 0.39 0.31 0.00 0
## 25 0.00 0.01 0.10 0.36 0.53 0.00 0
## 26 0.00 0.03 0.11 0.36 0.50 0.00 0
## 27 0.03 0.01 0.11 0.35 0.50 0.00 0
## 28 0.00 0.01 0.39 0.32 0.28 0.00 0
## 29 0.00 0.01 0.29 0.35 0.35 0.00 0
## 30 0.04 0.26 0.37 0.15 0.18 0.00 0
## 31 0.00 0.01 0.28 0.35 0.36 0.00 0
## 32 0.04 0.17 0.28 0.32 0.19 0.00 0
## 33 0.01 0.01 0.17 0.36 0.45 0.00 0
## 34 0.01 0.04 0.16 0.29 0.49 0.01 0
## 35 0.00 0.07 0.32 0.37 0.24 0.00 0
## 36 0.01 0.03 0.49 0.38 0.09 0.00 0
## 37 0.06 0.08 0.27 0.37 0.22 0.00 0
## 38 0.01 0.06 0.25 0.54 0.14 0.00 0
## 39 0.00 0.02 0.11 0.37 0.50 0.00 0
## 40 0.02 0.01 0.10 0.28 0.59 0.00 0
## 42 0.00 0.02 0.05 0.49 0.44 0.00 0
## 43 0.02 0.06 0.32 0.30 0.30 0.00 0
## 44 0.01 0.05 0.28 0.36 0.30 0.00 0
## 45 0.04 0.12 0.35 0.24 0.25 0.00 0
## 46 0.02 0.05 0.24 0.35 0.34 0.00 0
## 47 0.01 0.02 0.15 0.41 0.41 0.00 0
## 48 0.01 0.01 0.17 0.39 0.42 0.00 0
## 49 0.03 0.08 0.25 0.37 0.27 0.00 0
## 50 0.02 0.02 0.24 0.42 0.30 0.00 0
## 51 0.00 0.04 0.10 0.25 0.61 0.00 0
## 52 0.01 0.02 0.29 0.43 0.25 0.00 0
## 53 0.00 0.01 0.15 0.39 0.45 0.00 0
## 54 0.01 0.00 0.13 0.36 0.50 0.00 0
## 55 0.03 0.17 0.35 0.30 0.15 0.00 0
## 56 0.01 0.08 0.44 0.35 0.12 0.00 0
## 57 0.00 0.03 0.22 0.41 0.34 0.00 0
## 58 0.00 0.08 0.16 0.32 0.44 0.00 0
## 59 0.03 0.08 0.14 0.35 0.40 0.00 0
## Error Estándar
apsicometrico$PUNTAJE_TOTAL <- rowSums(apsicometrico[, 4:58], na.rm = TRUE)
sd_total <- sd(apsicometrico$PUNTAJE_TOTAL, na.rm = TRUE)
alfa <- resultado_alfa$total$raw_alpha
sem <- sd_total * sqrt(1 - alfa)
cat("Error estándar de medición (SEM):", round(sem, 3), "\n")
## Error estándar de medición (SEM): 5.762
Baremos (Estandarización)
## Características del Grupo Normativo
#(En la base de datos sociodemográficos, 0 corresponde al género Masculino, y 1 corresponde al género Femenino)
sociodatos %>%
count(Género) %>%
mutate(Porcentaje = round(n / sum(n) * 100, 1))
## Género n Porcentaje
## 1 0 50 50
## 2 1 50 50
sociodatos %>%
summarize(Media = mean(Edad), DE = sd(Edad))
## Media DE
## 1 20.51 2.430841
sociodatos %>%
count(Edad) %>%
mutate(Porcentaje = round(n / sum(n) * 100, 1))
## Edad n Porcentaje
## 1 18 30 30
## 2 19 18 18
## 3 20 10 10
## 4 21 7 7
## 5 22 7 7
## 6 23 12 12
## 7 24 9 9
## 8 25 6 6
## 9 26 1 1
## Estadística Descriptiva de los Puntajes
apsicometrico %>%
summarize(Media = mean(Puntaje), DE = sd(Puntaje))
## Media DE
## 1 218.89 26.70297
## Puntaje Z
apsicometrico <- apsicometrico %>%
mutate(Z = (Puntaje - mean(Puntaje, na.rm = TRUE)) / sd(Puntaje, na.rm = TRUE))
## Puntaje T
apsicometrico <- apsicometrico %>%
mutate(T = 50 + 10 * Z)
## Percentiles
apsicometrico <- apsicometrico %>%
mutate(Percentil = percent_rank(Puntaje) * 100)
apsicometrico %>%
select(Puntaje, Z, T, Percentil) %>%
View()
## Tabla de Corte por Percentiles
tabla_percentiles <- apsicometrico %>%
group_by(Puntaje) %>%
summarize(Percentil = round(mean(Percentil), 1)) %>%
arrange(Puntaje)
print(tabla_percentiles)
## # A tibble: 57 × 2
## Puntaje Percentil
## <dbl> <dbl>
## 1 148 0
## 2 157 1
## 3 164 2
## 4 167 3
## 5 174 4
## 6 178 5.1
## 7 180 7.1
## 8 182 8.1
## 9 183 9.1
## 10 185 12.1
## # ℹ 47 more rows
## Puntaje Mínimo y Máximo
numero_items <- ncol(apsicometrico[, 4:58])
puntaje_min <- numero_items * 1
puntaje_max <- numero_items * 5
cat("Número de ítems:", numero_items, "\n")
## Número de ítems: 55
cat("Puntaje mínimo teórico:", puntaje_min, "\n")
## Puntaje mínimo teórico: 55
cat("Puntaje máximo teórico:", puntaje_max, "\n")
## Puntaje máximo teórico: 275