説明

このスキルは、尺度開発研究で収集した生のアンケートデータを、欠測データ、外れ値、careless responding（straightlining、longstring、random responding）、項目ごとの分布の問題、信頼性、因子分析可能性の前提条件という観点から体系的に監査します。最終的なEFA/CFAの結果は生成せず、データが次の分析段階に進める状態かどうかについて、根拠に基づく「go/no-go」判定と、層別化したサンプル分割（EFA/CFA split）の提案を行います。すべての計算は、実際にコード（Python: pandas、scipy、factor_analyzer、pingouin）を実行して行い、仮定の数値は生成しません。