Без заголовка

Если измеримые показатели нормированы на дисперсию и применена процедура PCA, то возможные реально существующие шкалы будут выделены. (ну или можно применить многомерное шкалирование или t-sna). Эта процедура весьма эффективна. Например результаты тестирования знаний (например по линейке ответов да-нет) при наличии большой группы опрошенных можно оценить вообще не зная "правильных ответов". Полученная оценка даст отклонение в 10% от оценки выставленной по весам данным заданиям экспертами. :) Если какой то из "измеримых параметров" будет исключен, то за редчайшим исключением это никак существенно не повлияет на общую картину (например на туже оценку знаний не повлияет исключение нескольких вопросов теста). Практически всегда "измеряемые параметры" взаимозависимы и этого достаточно для оценки "шкал ценности".