描述

本技能针对量表开发研究中收集的原始问卷数据，从缺失数据、异常观测、无效作答（careless responding：straightlining、longstring、random responding）、题目层面的分布异常、信度和因子分析适用性的前提条件等方面进行系统检查。不生成最终的 EFA/CFA 结果，而是基于证据判断数据是否已准备好进入后续分析阶段，并提出分层样本拆分（EFA/CFA split）建议。所有计算均通过实际运行代码完成（Python：pandas、scipy、factor_analyzer、pingouin），不会生成假设性数值。