Contexto empresarial
Recursos Humanos ha realizado una encuesta de satisfacción de 5 preguntas. Necesitan validar si las preguntas miden consistentemente el mismo constructo (satisfacción) calculando el Alfa de Cronbach. Además, requieren las matrices detalladas de covarianza y SSCP para análisis estadísticos posteriores profundos.
Preparación de datos
Creación de datos de encuesta (escala 1-5) para 200 empleados.
¡Copiado!
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| 2 | DATA mycas.hr_survey; |
| 3 | call streaminit(456); |
| 4 | DO emp_id = 1 to 200; |
| 5 | q1 = rand('Integer', 1, 5); |
| 6 | q2 = q1 + rand('Integer', -1, 1); |
| 7 | q3 = q1 + rand('Integer', -1, 1); |
| 8 | q4 = rand('Integer', 1, 5); |
| 9 | /* Pregunta de control, menos correlacionada */ q5 = q1; |
| 10 | /* Alta correlación */ OUTPUT; |
| 11 | END; |
| 12 | |
| 13 | RUN; |
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Étapes de réalisation
1
Cálculo de fiabilidad (Alpha) y matrices estadísticas extendidas.
¡Copiado!
| 1 | |
| 2 | PROC CAS; |
| 3 | SIMPLE.correlation / TABLE={name='hr_survey'}, inputs={{name='q1'}, {name='q2'}, {name='q3'}, {name='q4'}, {name='q5'}}, alpha=true, covariance=true, csscp=true; |
| 4 | |
| 5 | RUN; |
| 6 |
Resultado esperado
Se esperan tres resultados clave: 1) Una tabla 'CronbachsAlpha' indicando la fiabilidad de la escala. 2) Una tabla 'Cov' con la matriz de varianza/covarianza. 3) Una tabla con la suma corregida de cuadrados y productos cruzados (CSSCP). Esto valida la capacidad de la acción para análisis psicométricos completos.