如何檢查共同方法偏差請告訴我在 JMP Pro 18 中執行常見方法偏差的逐步方法
品質與工藝工程回覆：如何檢查共同方法偏差我以前不太了解共同方法偏差，但快速閱讀了一些相關資料後發現，評估它的方法有很多種。最簡單的方法似乎是哈曼的單因素「檢定」（實際上並非零假設檢定），它只是一種探索性因子分析，用於確定單一因素是否能夠解釋觀測變數中 50% 以上的變異數。
您可以使用「分析」>「多元方法」>「因子分析」輕鬆進行 Harman 檢定。有關一般說明，請參閱因子分析平台的文件。具體來說，對於此分析，您需要將提取的因子數量設為 1，然後運行模型並查看「每個因子解釋的變異數」部分。如果百分比值大於 50，則根據此方法，您有證據表明存在共同方法偏差。
然而，我的快速閱讀表明，許多研究人員認為 Harman 的方法不如基於驗證性因子分析的方法。如果您想採用驗證性因子分析，可以使用 JMP Pro 18 的結構方程模型平台中的驗證性因子分析方法。文件中的這個範例示範如何在 SEM 平台中建立 CFA 模型。
回覆：如何檢查共同方法偏差親愛的羅斯，
我確實按照你的建議找到了這個選項。但是，有一種計算方差膨脹因子（VIF）的方法，但在SEM中卻不可用。要計算VIF，你需要右鍵單擊參數估計值，轉到“列”，選擇列，然後你應該會看到VIF選項。但是，在我的JMP Pro 18版本中卻沒有這個選項。我只是想知道這個選項不可用是不是因為它是免費的學術版本？看看我的意思。
回覆：如何檢查共同方法偏差這不是學術版（JMP 學生版）的限制。擬合模型可以透過右鍵選單在參數估計表中報告方差膨脹因子 (VIF)，但 SEM 平台沒有這個選項。
回覆：如何檢查共同方法偏差你好@Pradeep_Pai
正如 Ross 所提到的，有一些方法可以檢查共同方法偏差。在結構方程模型 (SEM) 中，你可以指定共同因子（潛在變數），然後將共同方法偏差的來源指定為另一個潛在變數。下面的路徑圖顯示如何正確指定：
這裡，潛變數的尺度是透過將其變異數固定為 1 來設定的。對於方法潛變量，我們也對其所有載荷設定了等式約束。在本例中，我們假設所有觀測變數都採用相同的方法—如果您只預期這種情況發生在變數子集上，那麼負載就可以限制在假設的子集上。請參閱 Ross 分享的鏈接，以取得有關如何指定潛在變數的逐步範例。
估算之後，您可以對方法載荷的值進行平方，以獲得每個觀測變數的共同方法變異數的估計值。同樣地，如果載荷具有統計顯著性，則有證據表明共同方法方差不可忽略。
HTH，
〜勞拉
回覆：如何檢查共同方法偏差親愛的羅斯，
請參閱從Google搜尋獲得的附圖。它清楚地表明，當我們右鍵單擊參數估計值並選擇列-列估計值時，VIF 選項可用。谷歌資訊可能有誤，或者我犯了錯誤。請注意，我識別（並糾正）共同方法偏差的要求已經充分滿足。我使用了 Harman 的單因子方法。
如果您考慮以上問題，請告知我是否有某個版本支援 VIF 選項。我之前看過一個視頻，在 SEM 中執行 CFA 時 VIF 選項清晰可見。但當我在 JMP Pro 18 中執行相同操作時，該選項不可用。
回覆：如何檢查共同方法偏差親愛的勞拉女士，
謝謝您的回覆。正如我之前在文章中提到的，我確實進行了共同方法偏差檢驗，並且能夠將數值控制在 50% 以下。
如果您想了解如何降低CMB，請告訴我。研究人員收集原始資料的唯一方式（大多數情況下）是問卷。如果可以應用我提到的步驟，那麼CMB的可能性就會大大降低。我所有的博士生都必須遵循這些指示。
最好的，
回覆：如何檢查共同方法偏差順便說一句，感謝您和羅斯對各種概念的精彩視頻解釋。
真正令人印象深刻的是，你嚴格按照時間表完成課程安排。我不確定你錄製後是否會進行任何編輯，或者能否一次完成內容和時間管理。在現場授課中（超過35年），我無法嚴格限制我的課程時間。課程要么延長，要么提前結束，因為課程長度取決於討論和學生對概念的理解。
回覆：如何檢查共同方法偏差感謝您對我們的視頻教程的讚美，Pradeep:)。
就您的Google搜尋而言，您並沒有做錯任何事：谷歌的 AI 概覽關於 SEM 平台中 VIF 的描述是錯誤的。儘管您的問題具體針對 SEM，但Google似乎引用了來自「擬合最小二乘法」文件的資訊。更令人沮喪的是，當我向Google提出同樣的問題（但措辭可能略有不同）時，AI 概覽正確地報告說 SEM 平台不報告 VIF。因此，它對同一個潛在問題給了兩個互斥的答案！這些法學碩士 (LLM) 在很多方面都很棒，但我建議您在需要的資訊對您特別重要時，請查看引用的頁面。我多次發現 AI 概覽做了錯誤的陳述。
回覆：如何檢查共同方法偏差很高興你覺得Harman的測驗有用！我很想了解更多關於你處理CMB的方法。我相信其他閱讀此討論的人也能從中受益。我通常會嘗試確定多種測量方法（在調查中，或許是多個記者）來處理這個問題。然而，這並不總是可行的。
最好的，
〜勞拉
回覆：如何檢查共同方法偏差太好了！我已經報名參加了學術人員的兩期網路研討會系列，主題是如何使用 JMP Pro 建立課程包。我還在學院（加爾戈蒂亞斯大學商學院）轉發了您的訊息，以便我的同事也能加入並註冊。對我們大多數人來說，唯一的挑戰是課程時間，預計是晚上 9:30 到 10:30，也就是我們當地的時間。話雖如此，我一定會參加，並向您問好！
回覆：如何檢查共同方法偏差你好！
大約20到25年前，當調查是在沒有調查員的情況下進行的（例如透過郵件調查），受訪者可能會為了完成自己的回答而在沒有閱讀問題的情況下勾選方框（調查偏差或默許偏差） 。對於某些問題，採用逆向量表有助於克服這種誤差，我們通常稱之為「滿意誤差或直線誤差」。
在目前情況下，受訪者對多個項目/變數進行評分，並有受訪者偏差，從而導致系統性錯誤。以下幾點幫助我減少了錯誤。
1. 資料樣本較多或樣本量>600
2. 問卷中包含更多項目（變數或問題）。雖然我沒有設定門檻，但任何問卷包含超過 25 個問題都應該足夠了。
3. 多語言問卷。在印度，人們使用/理解多種語言。如果收集不同語言的問卷，有助於減少CMB。
4. 使用李克特量表 (Likert scale) 為 7 點量表 (而非 5 點量表) 記錄反應。
5. 多種資料收集工具，如 Google 表單、問卷等。
6. 時間分離在完成問卷時，假設先回答包含 12 個問題的 A 部分，然後在一段時間後再回答剩餘問題的 B 部分。
7. 將不同的答案保留在相同的 7 點量表中，比如說大多數問題的答案範圍從非常不同意到非常同意，而有些問題的答案範圍從完全不滿意到完全滿意。
我還附上了一份 ChatGPT 的輸出，其中列出了非常相似的步驟/觀察結果。我相信下次運行它時，它也會添加上述要點…
請讓我知道您的觀點或 JMP 社群任何人的觀點。
回覆：如何檢查共同方法偏差感謝您提出的減少直線擬合的建議。我沒有調查開發的背景，所以沒有什麼可以補充的，但我相信有些使用者社群成員會覺得這些建議很有幫助，而且有些人可能會有自己的技巧可以分享。
回覆：如何檢查共同方法偏差嗨，羅斯，
當我嘗試單因子探索性因子分析（EFA）時，解釋變異數約為55%，高於50%的閾值，表示存在共同方法偏差（CMB）。然而，當我進行結構方程模型（SEM）分析時，得到的RMSEA值為0.092，高於0.08，表示SEM模型有問題。請問有什麼方法可以降低CMB嗎？
回覆：如何檢查共同方法偏差@Pradeep_Pai ，評估和修復SEM中的CMB問題超出了我的專業領域。我@LauraCS ，看看她有什麼想法。
