Descrição

Esta habilidade verifica sistematicamente os dados brutos de questionários coletados em um estudo de desenvolvimento de escala quanto a dados ausentes, observações atípicas, respostas descuidadas (straightlining, longstring e respostas aleatórias), distorções na distribuição dos itens e pré-requisitos de confiabilidade e fatorabilidade. Ela não produz os resultados finais de EFA/CFA; apresenta uma decisão baseada em evidências de "go/no-go" sobre a preparação dos dados para as etapas seguintes da análise e recomenda uma divisão estratificada da amostra (EFA/CFA split). Todos os cálculos são realizados por meio da execução de código real (Python: pandas, scipy, factor_analyzer, pingouin); nenhum número é inventado.