Mô tả

Kỹ năng này kiểm tra có hệ thống dữ liệu khảo sát thô được thu thập trong quá trình phát triển thang đo, xét trên các khía cạnh: dữ liệu thiếu, quan sát ngoại lệ, trả lời bất cẩn (straightlining, longstring, random responding), phân phối bất thường theo từng mục, độ tin cậy và các điều kiện tiền đề để phân tích nhân tố. Kỹ năng không tạo ra kết quả EFA/CFA cuối cùng; thay vào đó, cung cấp quyết định "go/no-go" dựa trên bằng chứng về việc dữ liệu đã sẵn sàng cho các bước phân tích tiếp theo hay chưa, cùng đề xuất chia mẫu phân tầng (EFA/CFA split). Tất cả phép tính đều được thực hiện bằng cách chạy mã thực tế (Python: pandas, scipy, factor_analyzer, pingouin); không tạo ra các con số giả định.