공통 방법 편향을 확인하는 방법JMP Pro 18에서 공통 방법 편향을 수행하는 단계별 방법을 알려주세요.
품질 및 공정 엔지니어링Re: 공통 방법 편향을 확인하는 방법저는 이전에 공통 방법 편향에 대해 잘 알지 못했지만, 간단히 읽어보니 이를 평가하는 여러 가지 기법이 있다는 것을 알 수 있었습니다. 가장 간단한 것은 하먼의 단일 요인 "검정"(실제로는 귀무가설 검정이 아님)으로 보이는데, 이는 단일 요인이 관찰 변수의 분산의 50% 이상을 설명할 수 있는지 확인하는 탐색적 요인 분석입니다.
분석 > 다변량 분석 > 요인 분석을 사용하여 Harman 검정을 쉽게 수행할 수 있습니다. 일반적인 지침은 요인 분석 플랫폼 설명서를 참조하십시오. 특히 이 분석의 경우, 추출된 요인 수를 1로 설정한 후 모형을 실행하고 "각 요인이 설명하는 분산" 섹션을 확인합니다. 백분율 값이 50보다 크면 이 방법에 따라 공통 방법 편향의 증거가 있는 것입니다.
하지만 제가 잠깐 읽어본 결과, 많은 연구자들이 Harman의 방법이 확인적 요인 분석 기반 방법보다 열등하다고 생각하는 것으로 나타났습니다. 확인적 요인 분석은 JMP Pro 18의 구조방정식모형(SEM) 플랫폼에서 사용할 수 있습니다. 이 문서의 예시 는 SEM 플랫폼에서 CFA 모델을 설정하는 방법을 보여줍니다.
Re: 공통 방법 편향을 확인하는 방법친애하는 로스,
제안하신 대로 바로 이 옵션을 찾았습니다. 하지만 SEM에서는 사용할 수 없는 VIF(분산 팽창 계수)를 구하는 방법이 있습니다. VIF를 찾으려면 모수 추정값을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 '열' > '열 선택'으로 이동하면 VIF 옵션이 나타납니다. 하지만 제 JMP Pro 18 버전에서는 같은 기능을 사용할 수 없습니다. 무료 학술 버전이기 때문에 이 옵션을 사용할 수 없는지 궁금합니다. 제 말을 한번 들어보세요.
Re: 공통 방법 편향을 확인하는 방법이는 학술 버전(JMP 학생용)의 제한 사항이 아닙니다. Fit Model은 마우스 오른쪽 버튼 메뉴를 사용하여 매개변수 추정치 표 에서 VIF를 보고할 수 있지만, SEM 플랫폼에는 동일한 옵션이 없습니다.
Re: 공통 방법 편향을 확인하는 방법안녕하세요 @프라딥_파이
로스가 언급했듯이, 공통 방법 편향을 확인하는 몇 가지 대안이 있습니다. SEM에서는 공통 요인(잠재 변수)을 지정한 다음, 공통 방법 편향의 원인을 또 다른 잠재 변수로 지정할 수 있습니다. 아래 경로 다이어그램은 이를 올바르게 지정하는 방법의 예입니다.
여기서 잠재 변수의 척도는 분산을 1로 고정하여 설정합니다. 방법 잠재 변수의 경우, 모든 부하량에 대해 등식 제약 조건도 설정합니다. 이 예에서는 모든 관측 변수에 공통적인 방법론이 있다고 가정합니다. 만약 변수의 하위 집합에서만 이러한 현상이 발생할 것으로 예상한다면, 부하량은 가정된 하위 집합으로만 제한될 수 있습니다. 잠재 변수를 지정하는 방법에 대한 단계별 예시는 Ross가 공유한 링크를 참조하세요.
추정 후, 방법 로딩량 값을 제곱하여 각 관측 변수의 공통 방법 분산 추정치를 구할 수 있습니다. 로딩량이 통계적으로 유의미하다면, 공통 방법 분산에 대한 무시할 수 없는 증거가 있는 것입니다.
HTH,
~로라
Re: 공통 방법 편향을 확인하는 방법친애하는 로스,
Google 검색에서 가져온 첨부 이미지를 참조하세요. 매개변수 추정치를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 '열 - 열 추정치'를 선택하면 VIF 옵션을 사용할 수 있다는 것이 명확하게 명시되어 있습니다. Google 정보가 잘못되었거나 제가 실수를 한 것 같습니다. 공통 방법 편향을 식별하고 수정해야 한다는 제 요구 사항은 충분히 충족되었습니다. 저는 동일한 목적으로 Harman의 단일 요인 접근법을 사용했습니다.
위의 내용을 참고하셔서 어떤 버전에서 VIF 옵션을 사용할 수 있는지 알려주시기 바랍니다. 실제로 SEM에서 CFA를 할 때 VIF 옵션이 명확하게 보이는 영상을 본 적이 있습니다. JMP Pro 18에서 같은 작업을 하려고 했을 때는 해당 옵션을 사용할 수 없었습니다.
Re: 공통 방법 편향을 확인하는 방법로라 씨께,
답변 감사합니다. 글 초반에 언급했듯이, 공통 방법 편향(Common Method Bias) 검정을 수행했고, 그 값을 50% 미만으로 낮출 수 있었습니다.
CMB를 줄이는 방법을 알고 싶으시면 알려주세요. 연구자들이 1차 데이터를 수집하는 유일한 방법은 (대부분) 설문지를 이용하는 것입니다. 제가 제시한 단계들을 적용할 수 있다면 CMB 발생 가능성은 크게 줄어듭니다. 제 박사 과정 학생들은 모두 이 지침을 따라야 합니다.
최상의,
Re: 공통 방법 편향을 확인하는 방법그런데, 다양한 개념에 대한 놀라운 영상 설명을 해주신 당신과 로스에게 감사드립니다.
정말 인상적인 점 중 하나는 일정을 완수할 때 정해진 기한을 잘 지킨다는 것입니다. 녹화 후 편집을 하시는지, 아니면 콘텐츠를 한 번에 완성하실 수 있는지는 잘 모르겠습니다. 저는 35년 넘게 라이브 세션을 해오면서 정해진 기한에 세션을 엄격하게 제한할 수 없었습니다. 토론과 학생들의 개념 이해도에 따라 세션 시간이 늘어나거나 조금 일찍 끝나는 경우가 많았습니다.
Re: 공통 방법 편향을 확인하는 방법우리의 비디오 튜토리얼에 대한 친절한 말씀 감사합니다, Pradeep 
.
Google 검색과 관련하여, 잘못하신 것은 없습니다. Google의 AI 개요는 SEM 플랫폼의 VIF에 대해 부정확합니다. 질문이 SEM에 국한되어 있음에도 불구하고 Google은 Fit Least Squares 문서의 정보를 보고하는 것으로 보입니다. 그리고 다소 실망스러운 점은, 제가 Google에 같은 질문을 했을 때(물론 표현이 약간 달랐지만), AI 개요는 SEM 플랫폼이 VIF를 보고하지 않는다고 정확하게 보고했습니다. 즉, 동일한 질문에 대해 서로 배타적인 두 가지 답변을 제시하는 것입니다! 이러한 LLM은 여러 면에서 놀랍지만, 요청하신 정보가 특히 중요하다면 인용된 페이지를 확인하는 것이 좋습니다. 저는 AI 개요가 잘못된 내용을 담고 있는 것을 여러 번 발견했습니다.
Re: 공통 방법 편향을 확인하는 방법하먼의 테스트가 도움이 되셨다니 다행입니다! 그리고 CMB를 처리하는 데 사용하는 접근 방식에 대해 더 자세히 알고 싶습니다. 이 토론을 읽는 다른 분들도 도움이 될 거라고 생각합니다. 저는 보통 이 문제를 해결하기 위해 여러 측정 방법(설문조사의 경우 여러 명의 보고자)을 활용하려고 노력합니다. 하지만 항상 가능한 것은 아닙니다.
최상의,
~로라
Re: 공통 방법 편향을 확인하는 방법좋습니다. JMP Pro를 활용하여 강좌 패키지를 구성하는 방법에 대한 2부작 아카데믹 웨비나 시리즈에 등록했습니다. 또한, 동료들도 참여하고 등록할 수 있도록 학교(갈고티아스 대학교 경영대학) 전체에 메시지를 전달했습니다. 대부분의 사람들이 겪는 유일한 어려움은 프로그램 시간인데, 현지 시간으로 오후 9시 30분부터 10시 30분까지 진행됩니다. 이 점을 감안하면, 저는 꼭 참석해서 인사를 드리고 싶습니다!
Re: 공통 방법 편향을 확인하는 방법안녕!
약 20~25년 전에는 조사원 없이 우편 등으로 설문조사를 진행했기 때문에 응답자가 질문을 읽지도 않고 칸에 체크 표시를 하여 답변을 완성할 가능성이 있었습니다( 조사 편향 또는 묵인 편향) . 일부 질문에는 역척도를 적용하여 이러한 오류를 극복하는 데 도움이 되었는데, 이를 우리는 흔히 "만족 오류 또는 직선화 오류"라고 부릅니다.
응답자가 여러 항목/변수를 평가하는 현재 상황에서는 응답자 편향이 발생하여 체계적 오류가 발생합니다. 아래 나열된 몇 가지 사항이 오류를 줄이는 데 도움이 되었습니다.
1. 데이터 샘플 수 또는 샘플 크기 > 600
2. 설문지에 항목(변수 또는 질문)을 더 많이 추가하세요. 기준은 정해져 있지 않지만, 25개 이상의 질문이 있는 설문이면 충분합니다.
3. 다국어 설문지. 인도에서는 다양한 언어가 사용되고 이해됩니다. 여러 언어로 응답을 수집하면 CMB를 줄이는 데 도움이 됩니다.
4. 응답을 기록하기 위해 리커트 척도를 7점 척도로 사용합니다(기존 5점 척도는 아님).
5. Google Forms, 설문지 등 다양한 데이터 수집 도구
6. 설문조사 질문지를 작성할 때 시간적 분리가 있습니다. 예를 들어 12개의 질문이 있는 A 부분에 먼저 응답하고, 약간의 시간 지연 후 나머지 질문의 B 부분에 응답합니다.
7. 동일한 7점 척도에 서로 다른 답변을 유지합니다. 예를 들어 대부분 질문에 대한 답변이 매우 동의하지 않음에서 매우 동의함까지의 범위에 있고, 일부 질문에 대한 답변이 전혀 만족스럽지 않음에서 완전히 만족함까지의 범위에 있다고 가정해 보겠습니다.
비슷한 단계/관찰 내용을 정리한 ChatGPT 출력도 여기에 첨부합니다. 다음에 실행하면 위의 내용도 추가될 거라고 확신합니다...
JMP 커뮤니티에 있는 여러분의 의견이나 다른 사람들의 의견을 알려주시기 바랍니다.
Re: 공통 방법 편향을 확인하는 방법직선화를 줄이는 방법에 대한 제안 감사합니다. 설문조사 개발 경험이 없어서 더 드릴 말씀은 없지만, 사용자 커뮤니티 회원분들께 도움이 될 것 같고, 또 다른 유용한 팁을 공유해 주실 분도 계실 것 같습니다.
Re: 공통 방법 편향 확인 방법안녕하세요, 로스님.
단일 요인 탐색적 요인 분석(EFA)을 시도했을 때 설명된 분산이 약 55%로, 공통 방법론(CMB)의 임계값인 50%를 초과했습니다. 그러나 구조방정식 모델(SEM)을 수행했을 때는 RMSEA가 0.092로 나왔는데, 이는 0.08보다 높아 SEM이 적합하지 않다는 것을 의미합니다. CMB를 줄일 수 있는 방법이 있을까요?
Re: 공통 방법 편향 확인 방법@Pradeep_Pai 님 , SEM에서 CMB를 평가하고 수정하는 것은 제 전문 분야가 아닙니다. @LauraCS 님께 의견을 여쭤보도록 태그해 보겠습니다.
