Chronbach Alpha (Virtual Learning Factors)
alpha(data1[,6:35], keys = c("FC1","FC2", "FC3", "FC4", "FC5", "FC6","D1","D2","D3","D4","D5","D6"))
##
## Reliability analysis
## Call: alpha(x = data1[, 6:35], keys = c("FC1", "FC2", "FC3", "FC4",
## "FC5", "FC6", "D1", "D2", "D3", "D4", "D5", "D6"))
##
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N ase mean sd median_r
## 0.77 0.78 0.8 0.11 3.6 0.08 3.4 0.38 0.097
##
## lower alpha upper 95% confidence boundaries
## 0.62 0.77 0.93
##
## Reliability if an item is dropped:
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N var.r med.r
## FC1- 0.77 0.78 0.83 0.110 3.6 0.086 0.108
## FC2- 0.78 0.79 0.82 0.117 3.8 0.081 0.115
## FC3- 0.77 0.79 0.81 0.113 3.7 0.083 0.115
## FC4- 0.75 0.77 0.81 0.103 3.3 0.085 0.102
## FC5- 0.76 0.78 0.81 0.107 3.5 0.085 0.111
## FC6- 0.77 0.78 0.81 0.109 3.6 0.087 0.113
## LE1 0.77 0.78 0.82 0.108 3.5 0.089 0.113
## LE2 0.77 0.78 0.81 0.110 3.6 0.087 0.113
## LE3 0.76 0.77 0.80 0.103 3.3 0.088 0.087
## LE4 0.75 0.77 0.80 0.101 3.3 0.086 0.085
## LE5 0.78 0.80 0.83 0.119 3.9 0.085 0.117
## LE6 0.77 0.78 0.80 0.106 3.5 0.087 0.090
## PI1 0.76 0.77 0.79 0.102 3.3 0.083 0.089
## PI2 0.77 0.78 0.81 0.109 3.5 0.084 0.108
## PI3 0.77 0.78 0.80 0.109 3.5 0.086 0.102
## PI4 0.75 0.77 0.80 0.102 3.3 0.086 0.089
## PI5 0.77 0.78 0.81 0.107 3.5 0.086 0.092
## PI6 0.78 0.79 0.82 0.113 3.7 0.085 0.111
## D1- 0.77 0.78 0.82 0.111 3.6 0.085 0.115
## D2- 0.74 0.76 0.79 0.100 3.2 0.086 0.083
## D3- 0.77 0.79 0.82 0.115 3.8 0.087 0.108
## D4- 0.78 0.79 0.82 0.115 3.8 0.088 0.117
## D5- 0.77 0.79 0.81 0.113 3.7 0.087 0.102
## D6- 0.77 0.78 0.81 0.108 3.5 0.086 0.092
## IM1 0.77 0.78 0.80 0.106 3.5 0.086 0.090
## IM2 0.77 0.78 0.81 0.109 3.6 0.084 0.096
## IM3 0.76 0.76 0.79 0.100 3.2 0.085 0.089
## IM4 0.76 0.76 0.79 0.100 3.2 0.085 0.087
## IM5 0.76 0.77 0.80 0.102 3.3 0.085 0.087
## IM6 0.75 0.76 0.78 0.097 3.1 0.084 0.085
##
## Item statistics
## n raw.r std.r r.cor r.drop mean sd
## FC1- 17 0.360 0.275 0.283 0.2482 3.8 1.38
## FC2- 17 0.098 0.040 -0.034 0.0078 2.8 1.03
## FC3- 17 0.272 0.178 0.098 0.1596 2.5 1.33
## FC4- 17 0.605 0.528 0.551 0.5341 2.9 1.17
## FC5- 17 0.482 0.400 0.373 0.4021 2.9 1.11
## FC6- 17 0.349 0.308 0.244 0.2694 2.1 0.99
## LE1 17 0.312 0.338 0.307 0.2383 4.2 0.90
## LE2 17 0.208 0.261 0.192 0.1400 3.6 0.80
## LE3 17 0.496 0.530 0.492 0.4211 4.0 1.06
## LE4 17 0.592 0.601 0.611 0.5267 3.9 1.05
## LE5 17 -0.135 -0.045 -0.096 -0.2053 3.8 0.83
## LE6 17 0.344 0.411 0.359 0.2822 3.7 0.77
## PI1 17 0.558 0.588 0.556 0.4855 3.7 1.10
## PI2 17 0.318 0.331 0.336 0.2265 3.4 1.11
## PI3 17 0.280 0.314 0.250 0.1816 3.4 1.17
## PI4 17 0.566 0.578 0.546 0.4898 3.4 1.17
## PI5 17 0.358 0.377 0.344 0.2887 4.4 0.87
## PI6 17 0.119 0.151 0.100 0.0423 3.5 0.87
## D1- 17 0.297 0.237 0.190 0.2093 2.6 1.06
## D2- 17 0.689 0.646 0.622 0.6195 2.8 1.33
## D3- 17 0.146 0.110 0.036 0.0769 2.0 0.79
## D4- 17 0.124 0.104 0.015 0.0102 3.2 1.30
## D5- 17 0.244 0.168 0.087 0.1357 2.4 1.27
## D6- 17 0.365 0.356 0.335 0.2676 3.1 1.22
## IM1 17 0.366 0.411 0.359 0.2774 4.1 1.11
## IM2 17 0.229 0.309 0.281 0.1463 3.8 0.97
## IM3 17 0.591 0.640 0.614 0.5483 4.4 0.71
## IM4 17 0.591 0.642 0.617 0.5490 4.4 0.70
## IM5 17 0.498 0.577 0.544 0.4326 4.0 0.94
## IM6 17 0.686 0.748 0.735 0.6477 4.3 0.77
##
## Non missing response frequency for each item
## 1 2 3 4 5 miss
## FC1 0.53 0.00 0.29 0.12 0.06 0
## FC2 0.06 0.12 0.47 0.24 0.12 0
## FC3 0.06 0.18 0.29 0.12 0.35 0
## FC4 0.12 0.12 0.41 0.24 0.12 0
## FC5 0.06 0.24 0.35 0.24 0.12 0
## FC6 0.00 0.06 0.35 0.24 0.35 0
## LE1 0.00 0.06 0.12 0.35 0.47 0
## LE2 0.00 0.06 0.41 0.41 0.12 0
## LE3 0.06 0.00 0.18 0.41 0.35 0
## LE4 0.00 0.12 0.24 0.29 0.35 0
## LE5 0.00 0.06 0.29 0.47 0.18 0
## LE6 0.00 0.06 0.29 0.53 0.12 0
## PI1 0.06 0.06 0.24 0.41 0.24 0
## PI2 0.12 0.00 0.41 0.35 0.12 0
## PI3 0.06 0.18 0.29 0.29 0.18 0
## PI4 0.06 0.18 0.29 0.29 0.18 0
## PI5 0.00 0.00 0.24 0.12 0.65 0
## PI6 0.00 0.06 0.59 0.18 0.18 0
## D1 0.06 0.12 0.35 0.35 0.12 0
## D2 0.12 0.18 0.35 0.12 0.24 0
## D3 0.00 0.00 0.29 0.41 0.29 0
## D4 0.24 0.18 0.24 0.29 0.06 0
## D5 0.12 0.06 0.12 0.47 0.24 0
## D6 0.18 0.12 0.47 0.12 0.12 0
## IM1 0.06 0.00 0.18 0.29 0.47 0
## IM2 0.00 0.12 0.24 0.41 0.24 0
## IM3 0.00 0.00 0.12 0.35 0.53 0
## IM4 0.00 0.00 0.12 0.41 0.47 0
## IM5 0.00 0.06 0.24 0.35 0.35 0
## IM6 0.00 0.00 0.18 0.35 0.47 0
Chronbach Alpha per Indicator
Financial Capability
alpha(data1[,6:11])
##
## Reliability analysis
## Call: alpha(x = data1[, 6:11])
##
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N ase mean sd median_r
## 0.89 0.89 0.89 0.58 8.3 0.04 3.2 0.95 0.57
##
## lower alpha upper 95% confidence boundaries
## 0.81 0.89 0.97
##
## Reliability if an item is dropped:
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N alpha se var.r med.r
## FC1 0.88 0.88 0.88 0.60 7.4 0.044 0.0146 0.61
## FC2 0.88 0.89 0.88 0.61 7.7 0.045 0.0076 0.58
## FC3 0.86 0.86 0.85 0.55 6.2 0.053 0.0117 0.55
## FC4 0.86 0.86 0.85 0.55 6.2 0.052 0.0105 0.54
## FC5 0.86 0.87 0.86 0.57 6.5 0.050 0.0104 0.56
## FC6 0.88 0.88 0.87 0.61 7.7 0.046 0.0057 0.58
##
## Item statistics
## n raw.r std.r r.cor r.drop mean sd
## FC1 17 0.79 0.77 0.70 0.66 2.2 1.38
## FC2 17 0.74 0.75 0.69 0.64 3.2 1.03
## FC3 17 0.87 0.86 0.84 0.78 3.5 1.33
## FC4 17 0.86 0.86 0.84 0.79 3.1 1.17
## FC5 17 0.83 0.84 0.81 0.75 3.1 1.11
## FC6 17 0.74 0.75 0.70 0.65 3.9 0.99
##
## Non missing response frequency for each item
## 1 2 3 4 5 miss
## FC1 0.53 0.00 0.29 0.12 0.06 0
## FC2 0.06 0.12 0.47 0.24 0.12 0
## FC3 0.06 0.18 0.29 0.12 0.35 0
## FC4 0.12 0.12 0.41 0.24 0.12 0
## FC5 0.06 0.24 0.35 0.24 0.12 0
## FC6 0.00 0.06 0.35 0.24 0.35 0
Learning Environment
alpha(data1[,12:17])
##
## Reliability analysis
## Call: alpha(x = data1[, 12:17])
##
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N ase mean sd median_r
## 0.66 0.67 0.74 0.25 2 0.13 3.9 0.55 0.22
##
## lower alpha upper 95% confidence boundaries
## 0.41 0.66 0.91
##
## Reliability if an item is dropped:
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N alpha se var.r med.r
## LE1 0.60 0.60 0.66 0.23 1.5 0.15 0.051 0.25
## LE2 0.65 0.66 0.71 0.28 2.0 0.13 0.047 0.31
## LE3 0.51 0.54 0.65 0.19 1.2 0.19 0.056 0.12
## LE4 0.70 0.69 0.73 0.31 2.2 0.12 0.048 0.29
## LE5 0.65 0.65 0.69 0.27 1.9 0.13 0.042 0.25
## LE6 0.57 0.57 0.62 0.21 1.3 0.16 0.045 0.19
##
## Item statistics
## n raw.r std.r r.cor r.drop mean sd
## LE1 17 0.65 0.66 0.60 0.45 4.2 0.90
## LE2 17 0.50 0.52 0.41 0.29 3.6 0.80
## LE3 17 0.80 0.78 0.72 0.62 4.0 1.06
## LE4 17 0.49 0.44 0.29 0.19 3.9 1.05
## LE5 17 0.51 0.55 0.46 0.29 3.8 0.83
## LE6 17 0.70 0.72 0.69 0.55 3.7 0.77
##
## Non missing response frequency for each item
## 1 2 3 4 5 miss
## LE1 0.00 0.06 0.12 0.35 0.47 0
## LE2 0.00 0.06 0.41 0.41 0.12 0
## LE3 0.06 0.00 0.18 0.41 0.35 0
## LE4 0.00 0.12 0.24 0.29 0.35 0
## LE5 0.00 0.06 0.29 0.47 0.18 0
## LE6 0.00 0.06 0.29 0.53 0.12 0
Peer Interaction
alpha(data1[,18:23])
##
## Reliability analysis
## Call: alpha(x = data1[, 18:23])
##
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N ase mean sd median_r
## 0.82 0.83 0.88 0.44 4.7 0.067 3.6 0.77 0.41
##
## lower alpha upper 95% confidence boundaries
## 0.69 0.82 0.96
##
## Reliability if an item is dropped:
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N alpha se var.r med.r
## PI1 0.77 0.77 0.82 0.40 3.3 0.091 0.048 0.38
## PI2 0.76 0.76 0.81 0.39 3.2 0.090 0.044 0.38
## PI3 0.84 0.84 0.84 0.51 5.3 0.059 0.029 0.47
## PI4 0.78 0.78 0.82 0.42 3.6 0.087 0.066 0.39
## PI5 0.81 0.81 0.85 0.46 4.3 0.074 0.033 0.44
## PI6 0.81 0.82 0.88 0.47 4.4 0.075 0.072 0.52
##
## Item statistics
## n raw.r std.r r.cor r.drop mean sd
## PI1 17 0.83 0.84 0.82 0.73 3.7 1.10
## PI2 17 0.84 0.85 0.84 0.74 3.4 1.11
## PI3 17 0.60 0.57 0.51 0.40 3.4 1.17
## PI4 17 0.81 0.78 0.75 0.69 3.4 1.17
## PI5 17 0.66 0.69 0.64 0.53 4.4 0.87
## PI6 17 0.64 0.67 0.54 0.51 3.5 0.87
##
## Non missing response frequency for each item
## 1 2 3 4 5 miss
## PI1 0.06 0.06 0.24 0.41 0.24 0
## PI2 0.12 0.00 0.41 0.35 0.12 0
## PI3 0.06 0.18 0.29 0.29 0.18 0
## PI4 0.06 0.18 0.29 0.29 0.18 0
## PI5 0.00 0.00 0.24 0.12 0.65 0
## PI6 0.00 0.06 0.59 0.18 0.18 0
Demotivation
alpha(data1[,24:29])
##
## Reliability analysis
## Call: alpha(x = data1[, 24:29])
##
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N ase mean sd median_r
## 0.67 0.68 0.73 0.26 2.1 0.12 3.3 0.72 0.28
##
## lower alpha upper 95% confidence boundaries
## 0.44 0.67 0.9
##
## Reliability if an item is dropped:
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N alpha se var.r med.r
## D1 0.60 0.60 0.67 0.23 1.5 0.15 0.067 0.23
## D2 0.48 0.50 0.52 0.17 1.0 0.20 0.032 0.19
## D3 0.65 0.66 0.68 0.28 1.9 0.13 0.044 0.26
## D4 0.71 0.72 0.73 0.34 2.6 0.11 0.040 0.32
## D5 0.71 0.71 0.75 0.33 2.5 0.10 0.060 0.32
## D6 0.56 0.57 0.63 0.21 1.3 0.17 0.053 0.21
##
## Item statistics
## n raw.r std.r r.cor r.drop mean sd
## D1 17 0.67 0.69 0.60 0.49 3.4 1.06
## D2 17 0.87 0.87 0.92 0.75 3.2 1.33
## D3 17 0.49 0.57 0.48 0.33 4.0 0.79
## D4 17 0.46 0.40 0.23 0.17 2.8 1.30
## D5 17 0.45 0.43 0.21 0.18 3.6 1.27
## D6 17 0.76 0.75 0.72 0.60 2.9 1.22
##
## Non missing response frequency for each item
## 1 2 3 4 5 miss
## D1 0.06 0.12 0.35 0.35 0.12 0
## D2 0.12 0.18 0.35 0.12 0.24 0
## D3 0.00 0.00 0.29 0.41 0.29 0
## D4 0.24 0.18 0.24 0.29 0.06 0
## D5 0.12 0.06 0.12 0.47 0.24 0
## D6 0.18 0.12 0.47 0.12 0.12 0
Intrinsic Motivation
alpha(data1[,30:35])
##
## Reliability analysis
## Call: alpha(x = data1[, 30:35])
##
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N ase mean sd median_r
## 0.88 0.9 0.93 0.59 8.6 0.05 4.2 0.69 0.57
##
## lower alpha upper 95% confidence boundaries
## 0.78 0.88 0.97
##
## Reliability if an item is dropped:
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N alpha se var.r med.r
## IM1 0.90 0.91 0.95 0.67 10.4 0.040 0.032 0.72
## IM2 0.87 0.90 0.92 0.63 8.5 0.054 0.038 0.57
## IM3 0.84 0.86 0.89 0.55 6.2 0.064 0.040 0.54
## IM4 0.84 0.86 0.89 0.56 6.3 0.064 0.037 0.56
## IM5 0.84 0.87 0.91 0.58 6.9 0.065 0.050 0.54
## IM6 0.83 0.85 0.90 0.53 5.7 0.069 0.039 0.53
##
## Item statistics
## n raw.r std.r r.cor r.drop mean sd
## IM1 17 0.67 0.63 0.52 0.47 4.1 1.11
## IM2 17 0.74 0.72 0.68 0.60 3.8 0.97
## IM3 17 0.86 0.88 0.89 0.80 4.4 0.71
## IM4 17 0.85 0.88 0.89 0.78 4.4 0.70
## IM5 17 0.84 0.83 0.80 0.75 4.0 0.94
## IM6 17 0.90 0.92 0.93 0.86 4.3 0.77
##
## Non missing response frequency for each item
## 1 2 3 4 5 miss
## IM1 0.06 0.00 0.18 0.29 0.47 0
## IM2 0.00 0.12 0.24 0.41 0.24 0
## IM3 0.00 0.00 0.12 0.35 0.53 0
## IM4 0.00 0.00 0.12 0.41 0.47 0
## IM5 0.00 0.06 0.24 0.35 0.35 0
## IM6 0.00 0.00 0.18 0.35 0.47 0
Chronbach Alpha (Mental Well Being )
alpha(data1[,36:53], keys = c("PWB1", "PWB2", "PWB3", "PWB4", "PWB5", "PWB6", "EWB1"))
##
## Reliability analysis
## Call: alpha(x = data1[, 36:53], keys = c("PWB1", "PWB2", "PWB3", "PWB4",
## "PWB5", "PWB6", "EWB1"))
##
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N ase mean sd median_r
## 0.88 0.88 0.98 0.29 7.3 0.041 3.2 0.57 0.32
##
## lower alpha upper 95% confidence boundaries
## 0.8 0.88 0.96
##
## Reliability if an item is dropped:
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N var.r med.r
## PWB1- 0.88 0.88 0.99 0.31 7.6 0.067 0.34
## PWB2- 0.87 0.87 0.99 0.28 6.5 0.072 0.29
## PWB3- 0.89 0.90 0.99 0.34 8.7 0.050 0.35
## PWB4- 0.87 0.87 0.98 0.28 6.6 0.069 0.29
## PWB5- 0.87 0.87 0.99 0.28 6.7 0.072 0.31
## PWB6- 0.88 0.88 0.98 0.30 7.2 0.070 0.33
## EWB1- 0.87 0.87 0.98 0.28 6.7 0.073 0.32
## EWB2 0.87 0.87 0.99 0.28 6.7 0.070 0.31
## EWB3 0.87 0.87 0.99 0.28 6.6 0.068 0.29
## EWB4 0.88 0.88 0.98 0.30 7.3 0.069 0.34
## EWB5 0.86 0.86 0.98 0.27 6.4 0.066 0.29
## EWB6 0.87 0.87 0.99 0.28 6.7 0.070 0.29
## SWB1 0.87 0.87 0.98 0.28 6.6 0.071 0.29
## SWB2 0.88 0.87 1.00 0.29 6.9 0.070 0.33
## SWB3 0.87 0.87 0.99 0.27 6.4 0.066 0.29
## SWB4 0.87 0.87 0.99 0.28 6.7 0.071 0.31
## SWB5 0.88 0.88 0.99 0.30 7.1 0.071 0.33
## SWB6 0.88 0.87 0.99 0.29 7.0 0.068 0.31
##
## Item statistics
## n raw.r std.r r.cor r.drop mean sd
## PWB1- 17 0.27 0.29 0.28 0.19 2.2 0.83
## PWB2- 17 0.71 0.72 0.73 0.66 2.6 0.86
## PWB3- 17 -0.10 -0.08 -0.12 -0.18 2.5 0.80
## PWB4- 17 0.69 0.70 0.69 0.63 2.5 1.01
## PWB5- 17 0.64 0.66 0.66 0.58 2.7 0.99
## PWB6- 17 0.46 0.46 0.45 0.36 2.9 1.22
## EWB1- 17 0.64 0.66 0.64 0.59 2.4 0.71
## EWB2 17 0.67 0.67 0.67 0.61 3.7 0.99
## EWB3 17 0.72 0.70 0.70 0.67 3.0 1.12
## EWB4 17 0.42 0.41 0.41 0.34 3.3 0.99
## EWB5 17 0.80 0.78 0.78 0.75 3.5 1.12
## EWB6 17 0.64 0.65 0.65 0.59 3.8 0.90
## SWB1 17 0.68 0.68 0.67 0.63 4.0 0.87
## SWB2 17 0.55 0.55 0.55 0.49 3.6 0.94
## SWB3 17 0.77 0.76 0.76 0.72 3.8 0.97
## SWB4 17 0.66 0.66 0.66 0.60 3.4 1.11
## SWB5 17 0.51 0.48 0.48 0.41 3.7 1.21
## SWB6 17 0.56 0.55 0.54 0.48 3.5 1.07
##
## Non missing response frequency for each item
## 1 2 3 4 5 miss
## PWB1 0.00 0.00 0.47 0.29 0.24 0
## PWB2 0.00 0.06 0.71 0.06 0.18 0
## PWB3 0.00 0.06 0.47 0.35 0.12 0
## PWB4 0.06 0.06 0.35 0.41 0.12 0
## PWB5 0.00 0.18 0.53 0.12 0.18 0
## PWB6 0.12 0.12 0.47 0.12 0.18 0
## EWB1 0.00 0.00 0.53 0.35 0.12 0
## EWB2 0.00 0.06 0.47 0.18 0.29 0
## EWB3 0.18 0.00 0.53 0.24 0.06 0
## EWB4 0.06 0.12 0.35 0.41 0.06 0
## EWB5 0.06 0.12 0.29 0.35 0.18 0
## EWB6 0.00 0.06 0.35 0.35 0.24 0
## SWB1 0.00 0.06 0.18 0.47 0.29 0
## SWB2 0.00 0.12 0.35 0.35 0.18 0
## SWB3 0.00 0.12 0.24 0.41 0.24 0
## SWB4 0.06 0.18 0.24 0.41 0.12 0
## SWB5 0.06 0.06 0.35 0.18 0.35 0
## SWB6 0.06 0.06 0.35 0.35 0.18 0
Chronbach Alpha per Indicator
Psychological Wellbeing
alpha(data1[,36:41])
##
## Reliability analysis
## Call: alpha(x = data1[, 36:41])
##
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N ase mean sd median_r
## 0.77 0.76 0.87 0.34 3.1 0.081 3.4 0.65 0.44
##
## lower alpha upper 95% confidence boundaries
## 0.61 0.77 0.93
##
## Reliability if an item is dropped:
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N alpha se var.r med.r
## PWB1 0.78 0.77 0.86 0.40 3.4 0.078 0.092 0.50
## PWB2 0.67 0.65 0.76 0.27 1.8 0.116 0.087 0.31
## PWB3 0.82 0.83 0.90 0.49 4.9 0.069 0.055 0.50
## PWB4 0.69 0.69 0.79 0.30 2.2 0.110 0.101 0.29
## PWB5 0.65 0.63 0.75 0.25 1.7 0.122 0.089 0.29
## PWB6 0.72 0.71 0.79 0.32 2.4 0.098 0.107 0.41
##
## Item statistics
## n raw.r std.r r.cor r.drop mean sd
## PWB1 17 0.48 0.52 0.43 0.294 3.8 0.83
## PWB2 17 0.85 0.85 0.87 0.763 3.4 0.86
## PWB3 17 0.26 0.29 0.12 0.062 3.5 0.80
## PWB4 17 0.79 0.76 0.73 0.652 3.5 1.01
## PWB5 17 0.88 0.89 0.92 0.796 3.3 0.99
## PWB6 17 0.76 0.71 0.68 0.565 3.1 1.22
##
## Non missing response frequency for each item
## 1 2 3 4 5 miss
## PWB1 0.00 0.00 0.47 0.29 0.24 0
## PWB2 0.00 0.06 0.71 0.06 0.18 0
## PWB3 0.00 0.06 0.47 0.35 0.12 0
## PWB4 0.06 0.06 0.35 0.41 0.12 0
## PWB5 0.00 0.18 0.53 0.12 0.18 0
## PWB6 0.12 0.12 0.47 0.12 0.18 0
Emotional Wellbeing
alpha(data1[,42:47], keys = c("EWB1"))
##
## Reliability analysis
## Call: alpha(x = data1[, 42:47], keys = c("EWB1"))
##
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N ase mean sd median_r
## 0.82 0.81 0.87 0.42 4.4 0.067 3.3 0.71 0.43
##
## lower alpha upper 95% confidence boundaries
## 0.69 0.82 0.95
##
## Reliability if an item is dropped:
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N alpha se var.r med.r
## EWB1- 0.82 0.81 0.86 0.46 4.3 0.070 0.043 0.49
## EWB2 0.77 0.77 0.81 0.40 3.3 0.085 0.039 0.44
## EWB3 0.79 0.79 0.81 0.43 3.8 0.076 0.036 0.44
## EWB4 0.81 0.81 0.86 0.46 4.3 0.069 0.043 0.50
## EWB5 0.72 0.72 0.77 0.34 2.6 0.108 0.031 0.28
## EWB6 0.80 0.79 0.82 0.43 3.7 0.072 0.038 0.41
##
## Item statistics
## n raw.r std.r r.cor r.drop mean sd
## EWB1- 17 0.57 0.62 0.52 0.44 2.4 0.71
## EWB2 17 0.78 0.77 0.75 0.66 3.7 0.99
## EWB3 17 0.74 0.70 0.67 0.57 3.0 1.12
## EWB4 17 0.64 0.62 0.51 0.47 3.3 0.99
## EWB5 17 0.91 0.90 0.91 0.84 3.5 1.12
## EWB6 17 0.68 0.71 0.66 0.53 3.8 0.90
##
## Non missing response frequency for each item
## 1 2 3 4 5 miss
## EWB1 0.00 0.00 0.53 0.35 0.12 0
## EWB2 0.00 0.06 0.47 0.18 0.29 0
## EWB3 0.18 0.00 0.53 0.24 0.06 0
## EWB4 0.06 0.12 0.35 0.41 0.06 0
## EWB5 0.06 0.12 0.29 0.35 0.18 0
## EWB6 0.00 0.06 0.35 0.35 0.24 0
Social Wellbeing
alpha(data1[,48:53])
##
## Reliability analysis
## Call: alpha(x = data1[, 48:53])
##
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N ase mean sd median_r
## 0.82 0.83 0.87 0.45 4.9 0.068 3.7 0.75 0.46
##
## lower alpha upper 95% confidence boundaries
## 0.69 0.82 0.96
##
## Reliability if an item is dropped:
## raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N alpha se var.r med.r
## SWB1 0.82 0.83 0.83 0.49 4.8 0.072 0.033 0.55
## SWB2 0.78 0.78 0.83 0.42 3.6 0.087 0.048 0.41
## SWB3 0.75 0.75 0.77 0.38 3.1 0.097 0.034 0.41
## SWB4 0.77 0.78 0.81 0.42 3.5 0.093 0.039 0.44
## SWB5 0.84 0.84 0.87 0.51 5.2 0.061 0.039 0.58
## SWB6 0.81 0.82 0.83 0.47 4.5 0.074 0.022 0.44
##
## Item statistics
## n raw.r std.r r.cor r.drop mean sd
## SWB1 17 0.61 0.63 0.58 0.46 4.0 0.87
## SWB2 17 0.79 0.80 0.74 0.69 3.6 0.94
## SWB3 17 0.88 0.89 0.90 0.81 3.8 0.97
## SWB4 17 0.82 0.81 0.78 0.71 3.4 1.11
## SWB5 17 0.62 0.60 0.47 0.41 3.7 1.21
## SWB6 17 0.68 0.67 0.62 0.52 3.5 1.07
##
## Non missing response frequency for each item
## 1 2 3 4 5 miss
## SWB1 0.00 0.06 0.18 0.47 0.29 0
## SWB2 0.00 0.12 0.35 0.35 0.18 0
## SWB3 0.00 0.12 0.24 0.41 0.24 0
## SWB4 0.06 0.18 0.24 0.41 0.12 0
## SWB5 0.06 0.06 0.35 0.18 0.35 0
## SWB6 0.06 0.06 0.35 0.35 0.18 0
Social Wellbeing