Auditoría de datos de escala
Calidad de encuesta antes de EFA/CFA
Descripción
Esta habilidad revisa sistemáticamente los datos brutos de una encuesta recopilados como parte de un estudio de desarrollo de escalas, considerando datos faltantes, observaciones atípicas, respuestas descuidadas (straightlining, longstring y respuestas aleatorias), distribuciones problemáticas por ítem, confiabilidad y los requisitos previos para la factorizabilidad. No produce resultados finales de EFA/CFA; ofrece una decisión basada en evidencia de "go/no-go" sobre si los datos están listos para las siguientes etapas del análisis y recomienda una división estratificada de la muestra (EFA/CFA split). Todos los cálculos se realizan ejecutando código real (Python: pandas, scipy, factor_analyzer, pingouin); no se generan cifras hipotéticas.
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Auditoría previa de escalas
"Se activa cuando es necesario auditar, desde el punto de vista de la calidad psicométrica, datos sin procesar de desarrollo de escalas (Excel/CSV) recopilados por una empresa profesional de encuestas antes de pasar a análisis EFA/CFA o de confiabilidad finales. Evalúa de forma exhaustiva los datos faltantes, los valores atípicos, las respuestas descuidadas, el sesgo de respuesta, la calidad de los ítems y la suficiencia de la muestra, y genera una decisión de Go/No-Go; no modifica los datos, solo presenta un informe de diagnóstico y auditoría."
Validez y confiabilidad
Genera un texto completo, listo para incluir en un artículo, con las secciones de Método y Resultados a partir de tus resultados de análisis EFA o CFA (KMO, prueba de Bartlett, cargas factoriales, índices de ajuste, alfa de Cronbach/CR/AVE). Clasifica correctamente los valores de los índices de ajuste (CFI/TLI≥.90, RMSEA≤.08, etc.) e informa sin ocultar problemas de validez como AVE<0.50. Ideal para académicos y estudiantes de posgrado que realizan estudios de desarrollo o adaptación de escalas.
Auditoría de datos de escala
Calidad de encuesta antes de EFA/CFA
Descripción
Esta habilidad revisa sistemáticamente los datos brutos de una encuesta recopilados como parte de un estudio de desarrollo de escalas, considerando datos faltantes, observaciones atípicas, respuestas descuidadas (straightlining, longstring y respuestas aleatorias), distribuciones problemáticas por ítem, confiabilidad y los requisitos previos para la factorizabilidad. No produce resultados finales de EFA/CFA; ofrece una decisión basada en evidencia de "go/no-go" sobre si los datos están listos para las siguientes etapas del análisis y recomienda una división estratificada de la muestra (EFA/CFA split). Todos los cálculos se realizan ejecutando código real (Python: pandas, scipy, factor_analyzer, pingouin); no se generan cifras hipotéticas.
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"Se activa cuando es necesario auditar, desde el punto de vista de la calidad psicométrica, datos sin procesar de desarrollo de escalas (Excel/CSV) recopilados por una empresa profesional de encuestas antes de pasar a análisis EFA/CFA o de confiabilidad finales. Evalúa de forma exhaustiva los datos faltantes, los valores atípicos, las respuestas descuidadas, el sesgo de respuesta, la calidad de los ítems y la suficiencia de la muestra, y genera una decisión de Go/No-Go; no modifica los datos, solo presenta un informe de diagnóstico y auditoría."
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Genera un texto completo, listo para incluir en un artículo, con las secciones de Método y Resultados a partir de tus resultados de análisis EFA o CFA (KMO, prueba de Bartlett, cargas factoriales, índices de ajuste, alfa de Cronbach/CR/AVE). Clasifica correctamente los valores de los índices de ajuste (CFI/TLI≥.90, RMSEA≤.08, etc.) e informa sin ocultar problemas de validez como AVE<0.50. Ideal para académicos y estudiantes de posgrado que realizan estudios de desarrollo o adaptación de escalas.
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