数据建模前预处理清单
问卷法是一种常见的实证研究方法。问卷数据建模之前的工作，就像是一栋大楼的奠基工程，基础是否扎实，影响后续的工程质量。讨论统计建模之前的工作（重点是量表评价）内容包括：处理缺失值、评价量表的结构效度和题目删除的适当性、多维量表需要合成总分时检验同质性并计算合成信度、检验共同方法偏差和评价（变量)）区分效度、题目打包、检验自变量的多重共线性，最后也涉及建模理据和无关变量控制等。
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数据初步处理
1.1 录入每份数据后进行检查，保证无误。
1.2 无效问卷剔除。
1.3 问卷反向记分题目重新编码。
1.4 缺失值的类别及其处理。
1.5 极端值及其处理。
1.6 数据分布检验及非正态分布的处理。
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量表评价
2.1 量表的结构效度（CFA）及是否删除题目。
2.2 量表的信度检验（Cronbachα系数），总分或平均分报告同质性信度。
2.3 共同方法偏差检验（例如，Harman 单因子检验和方法因子检验）。
2.4 量表（变量）区分效度的检验。
2.5 测验等值的检验（不同群体、不同场合和不同时间点等需特别注意）。
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多重共线性诊断
3.1 回归的多重共线性诊断（查看方差膨胀因子VIF）。
3.2 中介和调节的多重共线性诊断（查看方差膨胀因子VIF）。
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潜变量建模
4.1 建模依据（理论、文献和经验），也可进行交叉滞后设计确定因果关系。
4.2 区分反映性模型和形成性模型。
4.3 是否选择进行题目打包（样本无法满足或者维度题目过多）。
4.4 变量控制（常见的包括人口统计学变量，也可参考前人研究确定）。
参考文献：温忠麟, 黄彬彬, & 汤丹丹. (2018). 问卷数据建模前传. 心理科学(1), 204-210.
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