共通手法バイアスをチェックする方法JMP Pro 18で共通メソッドバイアスを実行する手順を教えてください。
品質およびプロセスエンジニアリングRe: 共通メソッドバイアスの確認方法これまで共通手法バイアスについてはよく知りませんでしたが、ざっと調べてみると、評価手法は複数あることがわかりました。最も単純なのは、ハーマンの単因子「検定」（実際には帰無仮説検定ではありません）のようです。これは、単一の因子が観測変数の分散の50%以上を説明できるかどうかを判断する探索的因子分析です。
Harman検定は、「分析」>「多変量解析」>「因子分析」で簡単に実行できます。一般的な手順については、因子分析プラットフォームのドキュメントをご覧ください。特にこの分析では、抽出する因子数を1に設定し、モデルを実行して「各因子によって説明される分散」セクションを確認します。パーセント値が50を超える場合、この手法によれば、共通手法バイアスの証拠があると考えられます。
しかし、ざっと目を通した限りでは、多くの研究者がハーマン法を、JMP Pro 18の構造方程式モデリングプラットフォームで利用可能な確証的因子分析に基づく方法よりも劣っていると考えているようです。ドキュメントのこの例は、 SEMプラットフォームでCFAモデルを設定する方法を示しています。
Re: 共通メソッドバイアスの確認方法ロス様
ご提案いただいた通り、まさにそのオプションを取得できました。ただし、VIF（分散拡大係数）を求める方法はありますが、SEMでは利用できません。VIFを求めるには、パラメータ推定値を右クリックし、「列」→「列選択」と進むと、そこにVIFオプションがあるはずです。しかし、私のJMP Pro 18では同じオプションがありません。このオプションが利用できないのは、無料のアカデミック版だからでしょうか？私の言っていることをよく読んでみてください。
Re: 共通メソッドバイアスの確認方法これはアカデミック版（JMP Student Edition）の制限ではありません。モデルの当てはめでは、右クリックメニューからパラメータ推定値テーブルにVIFを表示できますが、SEMプラットフォームには同じオプションがありません。
Re: 共通メソッドバイアスの確認方法こんにちは@プラディープ・パイ
Ross氏が述べたように、共通手法バイアスをチェックする方法はいくつかあります。SEMでは、共通因子（潜在変数）を指定し、さらに共通手法バイアスの原因を別の潜在変数として指定することができます。以下のパス図は、その適切な指定方法の例です。
ここでは、潜在変数のスケールは、分散を1に固定することで設定されています。方法潜在変数の場合、そのすべての負荷量に等式制約も設定しています。この例では、すべての観測変数に共通の方法が存在すると仮定しています。もしこれが変数のサブセットでのみ起こると予想される場合は、負荷量を仮説サブセットのみに制限することができます。潜在変数の指定方法の詳細な例については、Rossが共有したリンクをご覧ください。
推定後、手法負荷量の値を二乗することで、各観測変数における共通手法分散の推定値を得ることができます。関連して、負荷量が統計的に有意であれば、共通手法分散が無視できないほど大きいという証拠が得られます。
HTH、
~ローラ
Re: 共通メソッドバイアスの確認方法ロス様
Google検索から取得した添付画像をご参照ください。パラメータ推定値を右クリックし、「列」-「列推定値」を選択すると、VIFのオプションが利用可能であることが明記されています。Googleの情報が間違っているか、私の勘違いのどちらかです。共通の手法バイアスを特定（および修正）するという私の要件は、十分に満たされていることにご留意ください。このために、ハーマンの単因子アプローチを使用しました。
上記をご検討の上、VIFオプションが利用可能なバージョンがあるかどうかお知らせください。実は、SEMでCFAを実行する際にVIFオプションが明確に表示されている動画を見たことがあります。JMP Pro 18で同じことを実行しようとしたところ、そのオプションは利用できませんでした。
Re: 共通メソッドバイアスの確認方法ローラ様
ご返信ありがとうございます。投稿冒頭でも触れましたが、共通手法バイアステストを実施し、値を50%未満に抑えることができました。
CMBを減らす方法を知りたい場合は、お知らせください。研究者が一次データを収集する唯一の方法は（ほとんどの場合）アンケート調査です。私が特定した手順を適用できれば、CMBの可能性は大幅に低減します。私の博士課程の指導教員は全員、これらの指示に従わなければなりません。
最高、
Re: 共通メソッドバイアスの確認方法ところで、さまざまな概念を説明した素晴らしいビデオを作ってくれたあなたとロスに感謝します。
本当に感心するのは、スケジュールをきちんと守って完了させている点です。録画後に編集をされているのか、それともコンテンツと時間管理を一度にされているのか、私には分かりません。ライブセッションでは（そして35年以上も）、タイムラインに厳密に制限することができませんでした。時間はディスカッションや生徒の理解度によって左右されるため、セッションが長引いたり、少し早く終了したりします。
Re: 共通メソッドバイアスの確認方法Pradeep さん、ビデオチュートリアルについての親切なお言葉をありがとうございます 
。
Google検索に関しては、何も間違ったことをしているわけではありません。GoogleのAI概要は、SEMプラットフォームのVIFについて正しくありません。ご質問はSEMに特化しているにもかかわらず、GoogleはFit Least Squaresのドキュメントから情報を報告しているようです。そして少し残念なことに、私がGoogleに同じ質問をしたところ（おそらく少し言い回しは違うでしょうが）、AI概要はSEMプラットフォームはVIFを報告しないと正しく報告しました。つまり、同じ根本的な質問に対して、互いに排他的な2つの答えを提示していることになります。これらのLLMは多くの点で素晴らしいものですが、特に重要な情報が必要な場合は、引用されているページを確認することをお勧めします。AI概要が誤った記述をしていることに何度も遭遇しました。
Re: 共通メソッドバイアスの確認方法Harmanのテストが役に立ったようで嬉しいです！CMBへの対処法について、もっと詳しくお聞きしたいです。この議論を読んでいる他の人たちもきっと役に立つと思います。私は通常、この問題に対処するために、複数の測定方法（アンケート調査など、複数の報告者）を検討しようとします。しかし、必ずしもそれが可能とは限りません。
最高、
~ローラ
Re: 共通メソッドバイアスの確認方法ありがとうございます。JMP Proを使ったコースパック構築に関する、大学関係者向けの2部構成のウェビナーシリーズに登録しました。また、同僚にも参加・登録してもらえるよう、ガルゴティアス大学ビジネススクール全体にメッセージを回覧しました。唯一の難点は、プログラムの時間です。現地時間で午後9時30分から午後10時30分までとなっています。とはいえ、私も必ず参加して、皆さんに「こんにちは！」とメッセージを送ります。
Re: 共通メソッドバイアスの確認方法こんにちは！
約20～25年前、調査員が不在だった調査（郵送など）では、回答者が質問を読むこともなく、回答を完了させるためにチェックボックスにチェックを入れてしまう可能性がありました（調査バイアスまたは黙認バイアス） 。一部の質問に逆尺度を適用することで、このエラー（一般的に「満足度化エラーまたは直線化エラー」と呼ばれる）を克服することができました。
複数の項目／変数を回答者が採点する現状では、回答者バイアスが生じ、システムエラーが発生します。以下に挙げる点が、エラーの軽減に役立ちました。
1. データ内のサンプル数が多い、またはサンプルサイズが600を超える
2. アンケートの項目（変数または質問）を増やす。明確な基準はありませんが、質問数が25を超えるアンケートであれば十分でしょう。
3. 多言語アンケート。インドでは多くの言語が話され、理解されています。複数の言語で回答を集めることで、CMB（多言語対応の質問票）の削減に役立ちます。
4. 回答を記録するためのリッカート尺度を 7 段階尺度（5 段階尺度ではなく）にします。
5. Google フォーム、アンケートなどのデータ収集用の複数のツール。
6. 調査アンケートを完了する際の時間的な分離。たとえば、12 の質問があるパート A に最初に回答し、その後、少し時間が経ってから残りの質問のパート B に回答します。
7. さまざまな回答を同じ 7 段階スケールに保ちます。たとえば、ほとんどの質問の回答は「強く同意しない」から「強く同意する」までの範囲ですが、一部の質問の回答は「完全に不満足」から「完全に満足」までの範囲であるとします。
ほぼ同じ手順と観察結果をリストしたChatGPTの出力も添付します。次回実行時には、上記の点も追加されるはずです。
あなたの意見や JMP コミュニティの誰かの意見をぜひ教えてください。
Re: 共通メソッドバイアスの確認方法直線化を減らすためのご提案、ありがとうございます。アンケート作成の経験がないので、追加できることはありませんが、ユーザーコミュニティのメンバーの中には、この情報が役立つと思う方もいるでしょうし、独自のヒントを共有してくれる方もいるかもしれません。
Re: 共通メソッドバイアスの確認方法こんにちは、ロス。
単一因子EFAを試したところ、説明分散は約55%で、Common Method Bais（共通手法による分散）を示す閾値50%を超えています。しかし、SEM（共通手法による分散）を実行したところ、RMSEAは0.092となり、0.08よりも高い値になったため、SEMが機能していないことが示されました。CMBを低減する方法はありますか？
Re: 共通メソッドバイアスの確認方法@Pradeep_Pai さん、SEMにおけるCMBの評価と改善は私の専門分野ではありません。 @LauraCS さんにタグを付けて、何かご意見があれば伺います。
