Descrição

Esta competência audita sistematicamente os dados brutos de um inquérito recolhidos no âmbito de um estudo de desenvolvimento de uma escala, avaliando dados omissos, observações atípicas, respostas descuidadas (straightlining, longstring, random responding), distribuições problemáticas ao nível dos itens e os pré-requisitos de fiabilidade e de fatorabilidade. 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 fases de análise seguintes, bem como uma proposta de divisão estratificada da amostra (EFA/CFA split). Todos os cálculos são realizados através da execução efetiva de código (Python: pandas, scipy, factor_analyzer, pingouin); não são gerados números hipotéticos.