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针对心理学问卷/量表原始数据,按列名规则(维度前缀+末尾数字)自动分组维度(至少含2题),支持用配置文件指定反向计分题目并按自定义量表范围转换;维度内缺失值≤50%时以剩余题目均值替代,超出则标记缺失,最终在原数据右侧追加各维度均分列,输出与输入格式一致的 _scored 文件。

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最近更新 2026-05-13 22:36:47
分类:数据依赖:代码执行 / 读写文件应用场景:数据处理 / 研究

安装技能

复制下面的话术发给你的 Agent,它会通过 secure-skills 检索并安装该技能。

执行命令安装此 skill: npx secure-skills-cli add scale-scorer
Metadata
name
scale-scorer
description
自动识别量表维度(前缀+数字命名),计算各维度均分,支持反向计分和缺失处理。输入支持 Excel (.xlsx) 和 CSV
argument-hint
"<数据文件路径>" [--reverse 反向计分.json] [--min 1] [--max 5]
disable-model-invocation
true
user-invocable
true
allowed-tools
Bash, Read, Write, Grep
model
sonnet
effort
medium

量表维度均分自动计算工具

功能说明

针对心理学问卷/量表原始数据,自动执行以下操作:

  1. 智能识别维度:根据列名规则(维度前缀 + 末尾数字,如 T1RZTD1、T1RZTD2)自动将题目分组为不同维度(至少包含 2 题)
  2. 反向计分处理:支持通过配置文件指定需反向计分的题目,自动转换为正值(默认量表范围 1–5,可自定义)
  3. 维度均分计算:对每个维度内的题目计算平均值,缺失值≤50%时用剩余题目均值替代,超阈则标记为缺失
  4. 输出结构化结果:在原始数据右侧追加每个维度的均分列(列名为维度前缀,如 T1RZTD),不影响原有数据

支持输入格式:Excel(.xlsx)和 CSV(.csv),输出格式与输入一致,自动生成 _scored 文件。

使用方式

命令行调用(基础用法)

python scale-scorer.py "数据文件路径"