共同方法偏差需要多少数据量
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发布时间：2023-02-10 20:53
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时间：2024-03-20 03:20
赫尔曼单因子检验分析结果显示，析出了4个特征值大于1的因子，这些因子共解释了68.403%的总方差，其中第一个因子的方差解释量为32.842%，未超过总方差解释量的一半，因此，本研究不存在严重的共同方法偏差问题。
2 控制未测量的潜在共同方法因子
该做法是在原先的模型中纳入一个未测量的潜在共同方法因子（Podsakoff et al., 2003），让共同方法因子在所有测量题项上均有一个相同的荷载值，通过检验模型拟合指数的改善程度来判断共同方法偏差问题的严重性。
该做法需要使用AMOS或MPLUS软件，二者的操作过程和代码如下图所示
AMOS的四因子模型
AMOS的CMV因子模型，注意要将潜变量CMV的方差设为1，同时将CMV到所有题项的荷载值固定为同一个字母（如a）。
然后与原先四因子模型相比，分析CMV模型拟合指数改善程度，具体标准可参考温忠麟等（2018）。
MPLUS检验CMV模型的代码如下图所示
更多关于共同方法偏差的内容，可阅读以下参考文献
汤丹丹, 温忠麟. 共同方法偏差检验：问题与建议[J]. 心理科学, 2020, 43(01): 215-223.
温忠麟, 黄彬彬, 汤丹丹. 问卷数据建模前传[J]. 心理科学, 2018, 41(01): 204-210.
熊红星, 张璟, 叶宝娟, 郑雪, 孙配贞. 共同方法变异的影响及其统计控制途径的模型分析[J]. 心理科学进展, 2012, 20(05): 757-769.
周浩, 龙立荣. 共同方法偏差的统计检验与控制方法[J]. 心理科学进展, 2004(06): 942-950.
Podsakoff, P. M., MacKenzie, S. B., Lee, J. Y., & Podsakoff, N. P. (2003). Common method biases in behavioral research: a critical review of the literature and recommended remedies. Journal of applied psychology, 88(5), 879-903.
Podsakoff, P. M., & Organ, D. W. (1986). Self-reports in organizational research: Problems and prospects. Journal of management, 12(4), 531-544.
