共同方法偏差
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共同方法偏差（common method biases）
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共同方法偏差指的是因為同樣的數據來源或評分者、同樣的測量環境、項目語境以及項目本身特征所造成的預測變數與效標變數之間人為的共變。這種人為的共變對研究結果產生嚴重的混淆並對結論有潛在的誤導，是一種系統誤差。共同方法偏差在心理學、行為科學研究中特別是採用問卷法的研究中廣泛存在。[1]
共同方法偏差很大程度上影響了研究結果，因此研究其來源具有重要的意義。共同方法偏差的來源包括：
（1）方法出自同一個來源或評價者
- 主題的一致性
- 內在相關，隱性相關
- 社會期望
- 傾向於寬鬆的偏差
- 預設偏差
- 情緒狀態（積極和消極情感）
- 瞬間情緒狀態
（2）問項的特征
- 問項的社會期望
- 問項的需求特點
- 問項的歧義
- 共同量表格式
- 共同量表錨定
- 正向和反向編碼的順序
(3）問項的內容
- 問項啟動效應
- 問項的嵌入
- 語境引起的情緒
- 量表長度
（4）測量語境的影響
- 在同一地點測量的預測和標準變數
- 採用統一介質測量的預測和標準變數
共同方法偏差的控制方法[1]
共同方法偏差的控制方法分為程式控制和統計控制。
程式控制指的是研究者在研究設計與測量過程中所採取的控制措施，比如從不同來源測量預測與效標變數，對測量進行時間上、空間上、心理上、方法上的分離，保護反應者的匿名性、減小對測量目的的猜度，平衡項目的順序效應以及改進量表項目等。研究者首先應該考慮採用程式控制，因為這些方法是直接針對共同方法偏差的來源而設計的。
但是，在某些研究情境中，受條件限制，上述的程式控制方法無法實施，或者無法完全消除共同方法偏差，這個時候就應該考慮在數據分析時採用統計的方法來對共同方法偏差進行檢驗和控制。
- Harman單因素檢驗
這種技術的基本假設是如果方法變異大量存在，進行因素分析時，要麼析出單獨一個因數;要麼一個公因數解釋了大部分變數變異。傳統的做法是把所有變數放到一個探索性因素分析中，檢驗未旋轉的因素分析結果，確定解釋變數變異必須的最少因數數，如果只析出一個因數或某個因數解釋力特別大，即可判定存在嚴重的共同方法偏差。現在更普遍的是採用驗證性因素分析，設定公因數數為1，這樣可以對“單一因素解釋了所有的變異"這一假設作更為精確的檢驗。
Harman單因素檢驗的最大優點是簡單易用，但僅僅是一種評估共同方法變異嚴重程度的診斷技術，而且是一種不靈敏的檢驗方法，並沒有任何控制方法效應的作用。按照其假設，只有當單獨一個因數從因素分析中析出並解釋了大部分的變數變異時，才有理由認為存在嚴重的共同方法偏差。然而，單因素模型擬合數據不太可能，更可能的情況是有多個因數從因素分析中析出，但這並不能證明測量中沒有共同方法變異。
- 偏相關法
用偏相關的方法來控制共同方法偏差的原理是將方法變異來源作為統計分析中的一個 協變數。根據這些變異來源能否被識別，以及在多大程度上能夠被測量，這類方法一般有三種：分離出可測量的方法變異來源、分離出一個標簽變數、分離出第一公因數。
- 潛在誤差變數控製法
在結構方程模型中，將共同方法偏差作為一個潛在變數，如果在包含方法偏差潛在變數 情況下模型的顯著擬合度優於不包含的情況，那麼共同方法偏差效應就得到了檢驗，而包含 共同方法偏差潛在變數的模型對於預測與效標變數關係的估計則控制了共同方法偏差。根據 是否能夠對共同方法偏差的來源加以測量。
共同方法偏差對測評的影響[2]
共同方法偏差對測評的影響，一是表現在行為測評的數據上，另一是表現在測評數據之間的相關上。
人們認識和探討共同方法變異對行為測評的影響，大多依據對多特質-多方法(mulitrait - mulimnethod ，簡稱MIMM)研究的元分析。Cote 和Buckley所提供的依據，或許是最全面最有說服力的。他們考察了70項MIMM測評研究中的共同方法變異，這些研究所涵蓋的領域包括心理學、社會學、營銷學、教育學等。他們發現，在通常的測評研究中，大約四分之一(26.3 %)的變異是由共同方法偏差之類的系統誤差造成的。而且，他們還發現，方法偏差所導致的變異大小，因學科和所研究的構想類型(the type of construct)而異。
一般說來，營銷學研究領域的方法變異數最小(15.8%) ，而教育學研究領域中的方法變異數最大(30.5%)。在通常的工作績效測評中，方法變異數平均為總變異數的22.5% ，而在態度測量中，方法變異數則平均可達總變異數的40. 7%。Wlliamn 等在對應用心理學文獻的研究中，也發現同樣的模式。
此外，越來越多的研究探討了共同方法變異對測評間相關關係的影響。這類研究比較了共同方法變異受到控制和未受控制條件下，變數之間相關程度的大小。研究結果發現，平均而言，存在共同方法變異時，其變異數約占35%；而控制共同方法變異時，其變異數約占11%。這足以表明，共同方法變異對不同構想測評數據之間的相關係數有著很大影響。而且，還有研究表明，方法因素導致的偏差因研究背景而異。
