설명

이 Skill은 척도 개발 연구에서 수집한 원시 설문 데이터를 결측치, 이상치, 부주의 응답(careless responding: straightlining, longstring, random responding), 문항별 분포 왜곡, 신뢰도 및 요인분석 가능성의 전제조건 측면에서 체계적으로 점검합니다. 최종 EFA/CFA 결과를 생성하지 않으며, 데이터가 후속 분석 단계에 적합한지에 대한 근거 기반 "go/no-go" 판단과 층화 표본 분할(EFA/CFA split) 방안을 제안합니다. 모든 계산은 실제 코드 실행(Python: pandas, scipy, factor_analyzer, pingouin)을 통해 수행하며, 가상의 수치를 생성하지 않습니다.