คำอธิบาย

ทักษะนี้ตรวจสอบข้อมูลแบบสอบถามดิบที่เก็บ במסגרתงานพัฒนาสเกลอย่างเป็นระบบ โดยพิจารณาข้อมูลที่ขาดหาย ค่าผิดปกติ การตอบแบบไม่ใส่ใจ (careless responding: straightlining, longstring, random responding) การกระจายของข้อมูลรายข้อที่ผิดปกติ ตลอดจนเงื่อนไขเบื้องต้นด้านความเที่ยงและความเหมาะสมต่อการวิเคราะห์องค์ประกอบ ทักษะนี้จะไม่สร้างผลลัพธ์ EFA/CFA ขั้นสุดท้าย แต่จะเสนอคำตัดสินแบบมีหลักฐานรองรับว่า "go/no-go" ข้อมูลพร้อมสำหรับการวิเคราะห์ขั้นถัดไปหรือไม่ พร้อมคำแนะนำในการแบ่งกลุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นสำหรับ EFA/CFA (EFA/CFA split) การคำนวณทั้งหมดดำเนินการด้วยการรันโค้ดจริง (Python: pandas, scipy, factor_analyzer, pingouin) โดยไม่สร้างตัวเลขสมมติ