Auditoría previa de escalas
Antes de EFA/CFA: faltantes y atípicos
Auditoría previa de escalas
Antes de EFA/CFA: faltantes y atípicos
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Descripción
"Se activa cuando es necesario evaluar la calidad psicométrica de datos brutos de desarrollo de escalas (Excel/CSV) recopilados por una empresa profesional de encuestas, antes de pasar a EFA/CFA o a los análisis finales de fiabilidad. Evalúa exhaustivamente 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 Go/No-Go; no modifica los datos, solo proporciona un informe de diagnóstico y auditoría."
Habilidades relacionadas
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Control de datos de escalas
Esta habilidad audita sistemáticamente los datos brutos de una encuesta recopilados como parte de un estudio de desarrollo de escalas, teniendo en cuenta los datos ausentes, las observaciones atípicas, las respuestas descuidadas (straightlining, longstring, random responding), las distribuciones anómalas por ítem y las condiciones previas de fiabilidad y factorizabilidad. No produce los resultados finales de EFA/CFA; ofrece una decisión fundamentada en evidencia de «go/no-go» sobre si los datos están preparados para las siguientes fases del análisis, así como una propuesta de división estratificada de la muestra (EFA/CFA split). Todos los cálculos se realizan mediante la ejecución de código real (Python: pandas, scipy, factor_analyzer, pingouin); no se generan cifras hipotéticas.
InvestigaciónInforme de validez y fiabilidad
Genera un texto completo, listo para adaptar a un artículo, a partir de los resultados de tus análisis EFA o CFA (KMO, prueba de Bartlett, cargas factoriales, índices de ajuste y alfa de Cronbach/CR/AVE). Clasifica correctamente los valores de referencia de los índices de ajuste (CFI/TLI≥.90, RMSEA≤.08, etc.) e informa sin ocultarlos sobre los problemas de validez, como AVE<0.50. Adecuado para académicos y estudiantes de posgrado que realizan estudios de desarrollo o adaptación de escalas.
InvestigaciónInforme PLS-SEM + réplicas
Genera un informe completo del modelo de medición y del modelo estructural a partir de los resultados de su análisis PLS-SEM (cargas externas, CR/AVE, validez discriminante HTMT, coeficientes de ruta, R²/f²/Q² y SRMR). Aplica correctamente el umbral HTMT y la interpretación de R² (criterios de Cohen/Chin), y evita el lenguaje causal. Además, identifica de forma preventiva al menos 4 objeciones frecuentes de los revisores de revistas (por ejemplo, «por qué se eligió PLS en lugar de CB-SEM» o «no se realizó un control del CMB») y ofrece una frase de defensa para cada una. Adecuado para: investigadores de empresas y ciencias sociales que realizan modelos de ecuaciones estructurales con PLS-SEM y buscan reforzar la solidez metodológica antes de enviar un artículo a una revista.
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