Question

我计算了几种不同尺度的欧米茄;在R中使用不同的omega函数获取不同比例的不同警告消息。我的问题是关于如何解释这些警告以及是否可以安全地报告检索到的omega统计数据。

当我使用文章中的以下功能＆＃34;从alpha到omega：内部一致性评估的普遍问题的实用解决方案＆＃34;

 ci.reliability(subscale1, interval.type="bca", B=1000)

我收到了这些警告：

 1: In lav_object_post_check(lavobject) :
   lavaan WARNING: some estimated variances are negative
 2: In lav_object_post_check(lavobject) :
   lavaan WARNING: observed variable error term matrix (theta) is not positive definite; use inspect(fit,"theta") to investigate.

它可以是很多人！

他们是什么意思？我仍然收到欧米茄的统计数据;可以解释它们吗？

当我使用该功能时：

  psych::omega(subscale1)

我收到了这个警告：

 Warning message:
 In GPFoblq(L, Tmat = Tmat, normalize = normalize, eps = eps, maxit =      maxit,  :
   convergence not obtained in GPFoblq. 1000 iterations used.

再次这是什么意思;我可以使用我得到的omega统计数据吗？

请注意，这些警告显示在不同的分量表上;因此，可以使用其中一个函数计算一个子量程，但不能使用另一个子量表计算，反之亦然。

编辑：如果有帮助：Subscale1包含4个项目;样品包括N> 300。此外，我可以对熔岩中的这4个项目进行CFA分析（Chi2 = 11.8，p <.001; CFI = 0.98; RMSEA = 0.123）。

Answer 1

你在我的心理治疗包中使用欧米茄时遇到了问题。心理中的欧米茄功能意味着找到omega_hiearchical以及omega_total。因此，它尝试（默认情况下）提取三个较低级别的因子，然后反过来考虑这些因素的结果相关性。但是，如果子量表中只有4个变量，则无法找到有意义的3因子解决方案。您可以指定要查找两个因素：

omega(subscale1,2)

它会起作用。但是，omega_h对4个项目没有特别的意义。

与样本量的建议相反，实际上是由于项目数量。

我想你可能会找到使用心理帮助找到omega_h的教程：

[http://personality-project.org/r/psych/HowTo/R_for_omega.pdf]

麦当劳欧米茄：R

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