共同方法偏差:SPSS如何做Harman单因素检验?

原创 数据小兵  2022-08-23 11:41  阅读 1,105 次
数据小兵成长记

《问卷数据分析》视频读者经常提及共同方差偏差的有关问题,比如什么是共同方法偏差,如何判断等。还有很多读者会直接问SPSS如何做Harman单因子检验?

关于共同方法偏差,我在本文末提供一篇中文文献和一篇英文文献,都是高被引论文,大家看看论文中的经典介绍。

下面的文字,咱们主要介绍一下SPSS如何来实现Harman单因子检验。

Harman单因子检验,英文全称为Harman’s single-factor test,仅是一种评价共同方法偏差严重程度的诊断技术,而且是一种不灵敏的检验方法,并没有任何控制方法效应的作用。

通俗理解,Harman法只是帮我们判断而并非真的可以控制偏差。

基本假设是如果方法变异大量存在,进行因素分析时,要么析出单独一个因子,要么一个公因子解释了大部分变量变异。传统的做法是把所有变量放到一个探索性因素分析(EFA)中,检验未旋转的因素分析结果,确定解释变量变异必须的最少因子数,如果只析出一个因子或某个因子解释力特别大,即可判定存在严重的共同方法偏差。

看懂上面这段话了吧,意思就是说,如何做Harman检验呢?你把问卷量表所有题项直接去做探索性因子分析,然后看提取到公因子方差,如果只提取了一个公因子或第一个公因子方差贡献很大,即可判断存在共同方法偏差。

SPSS做探索性因子分析,这个咱们公号里面介绍过案例,我这里再截图啰嗦一下。

菜单【分析】→【降维】→【因子】,

把问卷中量表题项数据全部纳入变量框内,其他参数选项全部默认设置。执行。

直接看公因子特征值、方差贡献表格。


本例中,特征值大于1的因子有4个,总累积方差贡献72.7%。关键的是,第一个因子提取的方差高达48%。

提示到什么了?存在共同方法偏差!一般地,论文中常用的经验标准是第一个公因子的方差超过40%就提示共同方法偏差。具体你如何取舍,建议多看你研究主题/领域内的共同方法偏差论文,看同行们的标准是多少。

SPSS做Harman单因子检验,就是如此。没有什么花哨的操作,解读也很是干脆利索。

至于说如果我们发现了存在共同方法偏差的严重问题,接下来怎么办?我的数据还能不能继续做分析了?

特别强调:对于共同方法偏差的控制, 首先应该考虑程序控制方法, 通过程序控制尽量消除方法偏差的来源。即首先你要从问卷设计,问卷实施过程的细节上,从源头上控制。

程序控制虽然能从根源上减少共同方法偏差的产生,但由于现实的环境和条件限制,程序控制也只能是减少共同方法偏差的来源,而无法完全消除共同方法偏差,还需要在数据分析时采用统计的方法来进行检验和控制,进一步降低共同方法偏差对研究的影响。

常见的检验和控制方法有6种:Harman单因素检验;偏相关法;潜在误差变量控制法;多质多法模型;相关独特性模型;直接乘积模型。关于这方面的文字内容这里不再赘述,感兴趣的同学可以在本文末的参考文献论文中查阅学习。

参考文献资料:

[1] Podsakoff P M ,  Mackenzie S B ,  Lee J Y , et al. Common method biases in behavioral research: a critical review of the literature and recommended remedies.[J]. J Appl Psychol, 2003, 88(5):879-903.

[2]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, 12(6):942-942.

第一篇英文文献(一篇综述)是2003年发布,大家也不用下载,我下面给提供一个网站链接,复制下方网址在pc浏览器即可在线阅读:

https://www.ln.edu.hk/mkt/staff/gcui/CommonMethodBias.pdf

本文完

 

本文地址:http://www.datasoldier.net/archives/3575
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