Cálculos de Índices y Fiabilidad de las Escalas

Importar base de datos y paquete de Cálculos psicométricos

library(foreign, pos = 4)
library(Rcmdr)

## Loading required package: splines
## The Commander GUI is launched only in interactive sessions

library(psych)
investigacion <- read.spss("D:/cosas/Facultad/2014/investigación/baseLimpia.sav", 
    use.value.labels = FALSE, to.data.frame = TRUE)

Calculos para ZKPQ - 50

Recodificación de los reactivos invertidos

investigacion$p4 <- ifelse(investigacion$p4 > 0, c(0), c(1))
investigacion$p7 <- ifelse(investigacion$p7 > 0, c(0), c(1))
investigacion$p11 <- ifelse(investigacion$p11 > 0, c(0), c(1))
investigacion$p15 <- ifelse(investigacion$p15 > 0, c(0), c(1))
investigacion$p16 <- ifelse(investigacion$p16 > 0, c(0), c(1))
investigacion$p20 <- ifelse(investigacion$p20 > 0, c(0), c(1))
investigacion$p21 <- ifelse(investigacion$p21 > 0, c(0), c(1))
investigacion$p28 <- ifelse(investigacion$p28 > 0, c(0), c(1))
investigacion$p33 <- ifelse(investigacion$p33 > 0, c(0), c(1))
investigacion$p43 <- ifelse(investigacion$p43 > 0, c(0), c(1))
investigacion$p44 <- ifelse(investigacion$p44 > 0, c(0), c(1))
investigacion$p45 <- ifelse(investigacion$p45 > 0, c(0), c(1))

Cálculo de los Índices

investigacion$actividad <- investigacion$p1 + investigacion$p5 + investigacion$p12 + 
    investigacion$p16 + investigacion$p21 + investigacion$p25 + investigacion$p29 + 
    investigacion$p36 + investigacion$p41 + investigacion$p48

investigacion$agresividad <- investigacion$p2 + investigacion$p3 + investigacion$p7 + 
    investigacion$p11 + investigacion$p19 + investigacion$p32 + investigacion$p35 + 
    investigacion$p37 + investigacion$p44 + investigacion$p50
investigacion$sociabilidad <- investigacion$p4 + investigacion$p8 + investigacion$p15 + 
    investigacion$p20 + investigacion$p23 + investigacion$p28 + investigacion$p33 + 
    investigacion$p38 + investigacion$p45 + investigacion$p47
investigacion$impulsividad <- investigacion$p6 + investigacion$p13 + investigacion$p17 + 
    investigacion$p24 + investigacion$p26 + investigacion$p30 + investigacion$p34 + 
    investigacion$p39 + investigacion$p42 + investigacion$p49
investigacion$neuroticismo <- investigacion$p9 + investigacion$p10 + investigacion$p14 + 
    investigacion$p18 + investigacion$p22 + investigacion$p27 + investigacion$p31 + 
    investigacion$p40 + investigacion$p43 + investigacion$p46

Calculos para Online Gaming Scale

Cálculo de los Índices noPonderados

investigacion$achivement <- (investigacion$vg9 + investigacion$vg10 + investigacion$vg11 + 
    investigacion$vg12)/4
investigacion$sociability <- (investigacion$vg1 + investigacion$vg2 + investigacion$vg3 + 
    investigacion$vg4)/4
investigacion$immersion <- (investigacion$vg5 + investigacion$vg6 + investigacion$vg7 + 
    investigacion$vg8)/4

Estadísticos Descriptivos

Edad según sexo

describeBy(investigacion[1], group = investigacion$sexo, mat = FALSE, type = 3)

## group: 0
##      vars  n  mean   sd median trimmed  mad min max range skew kurtosis
## edad    1 36 22.53 6.67     22    21.7 3.71  16  56    40 3.41    14.79
##        se
## edad 1.11
## -------------------------------------------------------- 
## group: 1
##      vars  n  mean   sd median trimmed  mad min max range skew kurtosis
## edad    1 13 22.77 9.71     21   20.73 2.97  15  53    38 2.24     4.31
##        se
## edad 2.69

Horas según sexo

describeBy(investigacion[3], group = investigacion$sexo, mat = FALSE, type = 3)

## group: 0
##       vars  n  mean    sd median trimmed   mad min max range skew kurtosis
## horas    1 36 20.81 23.21     10      18 13.34   0  78    78 1.07    -0.26
##         se
## horas 3.87
## -------------------------------------------------------- 
## group: 1
##       vars  n  mean    sd median trimmed  mad min max range skew kurtosis
## horas    1 13 14.15 19.15      5   11.27 7.41   0  60    60 1.27     0.18
##         se
## horas 5.31

Distribución de Frecuencias

counts <- table(investigacion$sexo, investigacion$estiloJuego)
barplot(counts, main = "Distribución de Estilo de Juego por sexo", xlab = "Estilo de Juego", 
    names = c("Social", "Presencia", "Logro", "Sin preferencia"), col = c("darkgray", 
        "lightgray"), legend = c("Hombre", "Mujer"), beside = TRUE)

boxplot(investigacion$agresividad ~ investigacion$estiloJuego, data = investigacion, 
    main = "Agresividad por estilo de Juego", xlab = "Estilo de Juego", names = c("Social", 
        "Presencia", "Logro", "Sin preferencia"), ylab = "Agresividad")

boxplot(investigacion$sociabilidad ~ investigacion$estiloJuego, data = investigacion, 
    main = "Sociabilidad por estilo de Juego", xlab = "Estilo de Juego", names = c("Social", 
        "Presencia", "Logro", "Sin preferencia"), ylab = "Sociabilidad")

boxplot(investigacion$impulsividad ~ investigacion$estiloJuego, data = investigacion, 
    main = "Impulsividad por estilo de Juego", xlab = "Estilo de Juego", names = c("Social", 
        "Presencia", "Logro", "Sin preferencia"), ylab = "Impulsividad")

boxplot(investigacion$actividad ~ investigacion$estiloJuego, data = investigacion, 
    main = "Actividad por estilo de Juego", xlab = "Estilo de Juego", names = c("Social", 
        "Presencia", "Logro", "Sin preferencia"), ylab = "Actividad")

boxplot(investigacion$neuroticismo ~ investigacion$estiloJuego, data = investigacion, 
    main = "Neuroticismo por estilo de Juego", xlab = "Estilo de Juego", names = c("Social", 
        "Presencia", "Logro", "Sin preferencia"), ylab = "Neuroticismo")