Skalenentwicklung: Datencheck
Datenqualität vor EFA/CFA prüfen
Skalenentwicklung: Datencheck
Datenqualität vor EFA/CFA prüfen
Einblicke
Beschreibung
"Dieser Skill wird eingesetzt, wenn Rohdaten zur Skalenentwicklung (Excel/CSV), die von einem professionellen Umfrageinstitut erhoben wurden, vor der EFA/CFA oder endgültigen Reliabilitätsanalysen hinsichtlich ihrer psychometrischen Datenqualität geprüft werden müssen. Fehlende Werte, Ausreißer, unaufmerksames Antwortverhalten, Antwortverzerrungen, Itemqualität und Stichprobeneignung werden umfassend bewertet und eine Go-/No-Go-Entscheidung getroffen; die Daten werden nicht verändert, sondern ausschließlich in einem Diagnose- und Prüfbericht dokumentiert."
Ähnliche Fähigkeiten
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Skalen-Datenqualitätscheck
Diese Fähigkeit prüft Rohdaten aus einer im Rahmen einer Skalenentwicklungsstudie durchgeführten Umfrage systematisch auf fehlende Werte, Ausreißer, careless responding (Straightlining, Longstring, Random Responding), Verzerrungen in den itembezogenen Verteilungen sowie Voraussetzungen für Reliabilität und Faktorenanalysierbarkeit. Sie erstellt keine abschließenden EFA-/CFA-Ergebnisse, sondern liefert eine evidenzbasierte „Go/No-Go“-Entscheidung dazu, ob die Daten für die nächsten Analyseschritte bereit sind, und empfiehlt eine stratifizierte Aufteilung der Stichprobe (EFA/CFA-Split). Alle Berechnungen erfolgen durch die Ausführung echten Codes (Python: pandas, scipy, factor_analyzer, pingouin); es werden keine hypothetischen Zahlen erzeugt.
ForschungValiditäts- & Reliabilitäts
Erstellt aus Ihren EFA- oder CFA-Analyseergebnissen (KMO, Bartlett-Test, Faktorladungen, Fit-Indizes, Cronbachs Alpha/CR/AVE) einen vollständigen, publikationsfertigen Methoden- und Ergebnisteil. Klassifiziert Grenzwerte für Fit-Indizes (CFI/TLI≥.90, RMSEA≤.08 usw.) korrekt und weist transparent auf Validitätsprobleme wie AVE<0.50 hin, ohne sie zu verschweigen. Geeignet für: Akademiker und Studierende im Aufbaustudium, die Skalen entwickeln oder adaptieren.
ForschungPLS-SEM-Bericht & Einwände
Erstellt aus Ihren PLS-SEM-Analyseergebnissen (äußere Ladungen, CR/AVE, HTMT-diskriminante Validität, Pfadkoeffizienten, R²/f²/Q², SRMR) einen vollständigen Bericht zum Messmodell und Strukturmodell. Wendet den HTMT-Schwellenwert sowie die R²-Interpretation (nach Cohen/Chin) korrekt an und vermeidet Kausalsprache. Erkennt außerdem mindestens 4 häufige Einwände von Zeitschriftengutachtern im Voraus (z. B. „Warum wurde PLS statt CB-SEM gewählt?“ oder „Es wurde keine CMB-Kontrolle durchgeführt“) und liefert für jeden eine Formulierung zur Verteidigung. Geeignet für: Forschende aus Wirtschaft und Sozialwissenschaften, die Strukturgleichungsmodelle mit PLS-SEM durchführen und vor der Einreichung bei einer Zeitschrift methodische Robustheit sicherstellen möchten.
Informationen
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