量表開發資料前置審查
EFA/CFA 前檢查缺失值、離群值與隨意作答
描述
當您需要在進行 EFA/CFA 或最終信度分析前，從心理計量資料品質的角度審查由專業問卷公司蒐集的原始量表開發資料（Excel/CSV）時，即可使用此技能。它會全面評估缺失值、離群值、隨意作答、作答偏誤、題目品質與樣本數充足性，並產出 Go/No-Go 決策；不會修改資料，僅提供診斷與審查報告。
相關技能
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量表開發資料品質稽核
此技能會針對量表開發研究所蒐集的原始問卷資料，從遺漏資料、離群觀測值、粗心作答（straightlining、longstring、random responding）、題目層級的分布異常、信度與可因素分析之前提等面向，進行系統性的品質稽核。不會產出最終的 EFA/CFA 結果；而是根據證據判斷資料是否已準備好進入後續分析階段，並提出分層分割樣本（EFA/CFA split）的建議。所有計算皆透過實際執行程式碼（Python：pandas、scipy、factor_analyzer、pingouin）完成，不會產生假設性數值。
效度與信度報告撰寫器
根據您的 EFA 或 CFA 分析輸出（KMO、Bartlett 檢定、因素負荷量、適配度指標、Cronbach α／CR／AVE），產生可直接用於論文的完整「方法」＋「結果」文字。正確分類適配度指標的門檻值（CFI/TLI≥.90、RMSEA≤.08 等），並在不隱瞞效度問題的情況下，如 AVE<0.50，清楚加以說明。適用對象：進行量表開發或翻譯與調適研究的學者及研究生。
PLS-SEM 報告與審稿回應引擎
根據您的 PLS-SEM 分析輸出（外部負荷、CR/AVE、HTMT 區別效度、路徑係數、R²/f²/Q²、SRMR），生成完整的測量模型與結構模型報告。正確套用 HTMT 閾值與 R² 解讀（Cohen/Chin 準則），並避免使用因果關係措辭。此外，預先辨識期刊審稿人常提出的至少 4 項質疑（例如「為何選用 PLS 而非 CB-SEM」、「未進行共同方法偏誤（CMB）檢驗」），並為每項質疑提供回應說法。適用對象：使用 PLS-SEM 進行結構方程模型分析的商管與社會科學研究者，以及在投稿期刊前尋求方法嚴謹性的使用者。
量表開發資料前置審查
EFA/CFA 前檢查缺失值、離群值與隨意作答
描述
當您需要在進行 EFA/CFA 或最終信度分析前，從心理計量資料品質的角度審查由專業問卷公司蒐集的原始量表開發資料（Excel/CSV）時，即可使用此技能。它會全面評估缺失值、離群值、隨意作答、作答偏誤、題目品質與樣本數充足性，並產出 Go/No-Go 決策；不會修改資料，僅提供診斷與審查報告。
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此技能會針對量表開發研究所蒐集的原始問卷資料，從遺漏資料、離群觀測值、粗心作答（straightlining、longstring、random responding）、題目層級的分布異常、信度與可因素分析之前提等面向，進行系統性的品質稽核。不會產出最終的 EFA/CFA 結果；而是根據證據判斷資料是否已準備好進入後續分析階段，並提出分層分割樣本（EFA/CFA split）的建議。所有計算皆透過實際執行程式碼（Python：pandas、scipy、factor_analyzer、pingouin）完成，不會產生假設性數值。
效度與信度報告撰寫器
根據您的 EFA 或 CFA 分析輸出（KMO、Bartlett 檢定、因素負荷量、適配度指標、Cronbach α／CR／AVE），產生可直接用於論文的完整「方法」＋「結果」文字。正確分類適配度指標的門檻值（CFI/TLI≥.90、RMSEA≤.08 等），並在不隱瞞效度問題的情況下，如 AVE<0.50，清楚加以說明。適用對象：進行量表開發或翻譯與調適研究的學者及研究生。
PLS-SEM 報告與審稿回應引擎
根據您的 PLS-SEM 分析輸出（外部負荷、CR/AVE、HTMT 區別效度、路徑係數、R²/f²/Q²、SRMR），生成完整的測量模型與結構模型報告。正確套用 HTMT 閾值與 R² 解讀（Cohen/Chin 準則），並避免使用因果關係措辭。此外，預先辨識期刊審稿人常提出的至少 4 項質疑（例如「為何選用 PLS 而非 CB-SEM」、「未進行共同方法偏誤（CMB）檢驗」），並為每項質疑提供回應說法。適用對象：使用 PLS-SEM 進行結構方程模型分析的商管與社會科學研究者，以及在投稿期刊前尋求方法嚴謹性的使用者。
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