问卷题项的删减是一个基于数据和理论驱动的过程，旨在提高量表的质量、有效性和适用性。通常情况下，题项删减的依据有以下几点：

1. **探索性因素分析（EFA）**：通过统计软件进行EFA可以帮助识别那些不能很好地加载到预期因子上的题目。一般来说，如果某个题项在所有因子中的载荷都低于0.3或者在主要因子上的载荷明显低于其他题项，则考虑删除该题项。

2. **内部一致性检验（如Cronbach's α）**：删减后的量表应保持甚至提高其内部一致性。如果某题项的删除能显著提升Cronbach’s alpha值，说明这个题目可能与量表的其他部分不一致，可以考虑删除。

3. **项目总分相关性**：检查每个题项与量表总分的相关性，如果某个题项与总量表得分相关度较低（通常认为低于0.2），则该题项对量表贡献较小，可能需要被删减。

4. **理论依据**：回顾量表开发的原始文献和理论框架，确保保留的题目能够覆盖所有重要的概念维度。有时候，即使统计指标不理想，但基于理论重要性而保留某些题项也是合理的。

5. **专家评审**：可以邀请领域内的专家对删减后的问卷进行评估，他们的经验和判断有助于确定哪些题项对于量表的有效性和解释力是必要的。

6. **考量应答负担和时间成本**：在确保量表效度的前提下，减少过多的题项可以降低被调查者的疲劳感，提高回答质量和完成率。但这应该是在前几个标准满足后考虑的因素。

7. **确认性因素分析（CFA）**：对于已经有一定理论基础或经过初步筛选的问卷，可以通过CFA来验证删减后的量表结构是否与预期一致，进一步确认题项的有效性和相关性。

总之，删减题项是一个综合考量统计结果、理论框架和实际应用需求的过程。建议在进行大规模数据分析前先小范围预测试并收集反馈，以确保量表的适用性和效度。

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