技能库 1354 个

自动检查问卷异常值、缺失值，输出描述性统计及交叉表，适用于用户体验研究员进行心理与咨询服务场景下的数据预处理与分析。

对用户评论或反馈进行情感极性分析，输出可视化趋势报告，辅助用户体验优化决策。

通过专家评审和因子分析等方法，系统检验心理量表的内容效度和结构效度，确保量表测量准确性与结构合理性。

使用统计软件（如SPSS、R）进行探索性因子分析，确定心理量表的因子结构，为量表维度划分提供统计依据。

系统检索并整合相关心理学文献，为量表开发提供理论依据。

应用IRT模型（如Rasch、2PL/3PL）进行条目参数估计和测试信息函数分析，支持心理量表研发与优化。

根据心理量表分析结果，自动生成包含信效度、常模等内容的标准化研发报告。

基于标准化样本数据，建立量表常模并生成百分位转换表，用于心理测量结果的解释与比较。

计算并解释Cronbach's α系数，评估量表的内部一致性信度，确保心理测量工具可靠。

基于心理学理论或已有文献，自动生成符合测量目标的量表条目，并进行语言优化，提升条目的信度与效度。

根据设计稿生成测试页面前端代码

对测试数据进行描述统计、信度分析、效度分析及常模构建

维护心理测试题目库，包括增删改查、分类与标签管理，确保题库准确、完整、易检索。

将心理测试原始数据转化为专业图表（雷达图、条形图等），支持结果解读与报告生成

根据心理测量学原理自动生成信效度合格的测试题目

自动生成心理测试产品的版本更新日志，清晰记录每次迭代的变更内容、修复项与优化点

基于心理测试结果自动生成个性化文字解读报告，提升报告生成效率与一致性

帮助心理测试开发人员快速检索、筛选并总结相关心理学文献，为题目开发提供理论支持与实证依据。

计算Pearson/Spearman相关，并执行多元线性回归，输出模型摘要。

自动计算Cronbach's α、KMO等指标，输出问卷信效度分析报告，适用于心理学与咨询服务场景。

自动识别并处理心理问卷中的缺失值、异常值和无效作答，生成整洁数据集，为后续分析提供可靠基础。

将样本数据与已有常模进行对比，生成百分位或标准分报告，支持多维度解释与可视化输出。

自动选择t检验或方差分析，输出组间差异显著性和效应量，适用于心理学数据分析场景。

执行探索性因子分析，提取公因子并输出载荷矩阵和解释方差。