두 항목 x 및 y에 대한 공분산은 다음과 같이 계산됩니다.
용어 | 설명 |
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![]() | 첫 번째 항목에 대한 표본 평균 |
![]() | 두 번째 항목에 대한 표본 평균 |
n | 열 길이 |
두 항목 x 및 y에 대한 상관 계수는 다음과 같이 계산됩니다.
생략된 항목 통계 표에서 항목 조정된 상관 계수는 생략된 항목의 점수와 나머지 모든 항목의 전체 점수 간의 상관 계수입니다.
용어 | 설명 |
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![]() | 첫 번째 항목에 대한 표본 평균 |
sx | 첫 번째 항목에 대한 표준 편차 |
![]() | 두 번째 항목에 대한 표본 평균 |
sy | 두 번째 항목에 대한 표준 편차 |
n | 열 길이 |
용어 | 설명 |
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![]() | 분석의 나머지 항목을 기반으로 하는 회귀 방정식을 사용하여 생략된 항목에 대한 i번째 예측 점수 |
![]() | 생략된 항목의 관측 점수 평균 |
![]() | 생략된 항목의 i번째 관측 점수 |
모든 항목에 대한 Cronbach의 알파는 다음과 같이 계산됩니다.
한 항목을 제외한 후 Cronbach의 알파는 다음과 같이 계산됩니다.
용어 | 설명 |
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![]() | i번째 항목의 표본 분산 |
![]() | 합계의 표본 분산 |
![]() | j번째 항목을 제외한 후 계산된 합계의 표본 분산 |
T | 전체 점수 |
k | 분석의 항목 수 |
항목 평균은 한 항목에 대한 모든 점수의 합을 해당 항목에 대한 점수의 수로 나눈 값입니다.
총 평균은 모든 항목 평균의 합입니다.
수정된 총 평균은 생략된 항목을 제외한 모든 항목 평균의 합입니다.
항목 표준 편차는 한 항목 점수의 항목 평균으로부터의 평균 제곱 편차의 제곱근입니다.
총 평균의 표준 편차는 모든 전체 점수의 총 평균 점수로부터의 평균 제곱 편차의 제곱근입니다.
수정된 총 표준 편차는 한 항목을 제외한 후 전제 점수의 표준 편차입니다.
용어 | 설명 |
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xi | i번째 관측치 |
![]() | 관측치의 평균 |
N | 비결측 관측치 수 |
합계는 단일 관측치(항)에 대한 모든 항목 점수의 합입니다. 예를 들어, 각 설문조사 응답자의 항목 점수가 2, 5, 3인 경우 관측치에 대한 합계는 10입니다.