Er staan links naar deze vragenlijsten in Thema 6. Echter, deze vragenlijsten zijn gemaakt voor deze specifieke gedragingen en er zijn dus geen richtlijnen voor wanneer ze valide toe te passen zijn.
Je wordt dan teruggeworpen op domeinkennis/expertise (die je als student nog niet hebt opgebouwd) en algemene vuistregels (waarvan er natuurlijk meerdere zijn, die vaak conflicteren, want in verschillende situaties zijn andere benaderingen beter).
Voor factorladingen kun je bijvoorbeeld Field volgen, die factorladingen van .4 en hoger als substantieel beschouwd (pp. 805-806, 5de editie). Er zijn allerlei alternatieven, zoals bijvoorbeeld beschreven op p. 101 in (Matsunaga, 2011).
Met betrekking tot verwachte verdelingsvorm van items kun je nadenken over wat het item meet, en of je logischerwijs een scheve of een normale verdeling zou verwachten (veel variabelen zijn niet normaal verdeeld, dus een normaalverdeling kan een teken zijn dat er iets niet goed gaat; stel je bijvoorbeeld voor dat je een vraag stelt over een (fictieve) drug die GD-65 heet, en onderzoek van het CBS wijst uit dat de prevalentie van GD-65 in de algemene populatie 1% is. Als je dan niet een heel rechtsscheve verdeling vindt in een vraag over het gebruik van GD-65, dan heb je ofwel een uitzondelijk vreemde steekproef (namelijk bijna alleen mensen uit die 1%), ofwel je hebt reden om aan te nemen dat het item niet valide is in je steekproef/populatie (bijvoorbeeld omdat het te moeilijk is geformuleerd, of omdat hij niet goed in de software is geprogrammeerd, etc).
