Описание

Этот навык систематически проверяет сырые данные анкеты, собранные в рамках разработки шкалы, по следующим аспектам: пропущенные данные, выбросы, небрежное заполнение (straightlining, longstring, random responding), нарушения распределения на уровне отдельных пунктов, а также предпосылки надежности и факторизуемости. Навык не выдает итоговые результаты EFA/CFA, а предоставляет обоснованное доказательствами решение «go/no-go» о готовности данных к следующим этапам анализа и рекомендацию по стратифицированному разделению выборки для EFA/CFA (EFA/CFA split). Все вычисления выполняются путем запуска реального кода (Python: pandas, scipy, factor_analyzer, pingouin); предположительные числа не генерируются.