Amos進(jìn)階示例2——共同方法偏差檢驗(yàn)與雙因子模型信度分析

量表數(shù)據(jù)收集完成后，在保持有效數(shù)據(jù)的情況下，需要執(zhí)行共同方法偏差（CMB）檢驗(yàn)，以評(píng)估數(shù)據(jù)是否受到共同方法變異（CMV）的影響。通常采用兩種方法進(jìn)行CMB檢驗(yàn)：Harman單因子法和控制未測(cè)量的潛在方法因子（ULMC）。這兩種方法旨在統(tǒng)計(jì)控制CMB，常見于自陳量表數(shù)據(jù)中。

Harman單因子法在統(tǒng)計(jì)分析中通過探索性因子分析（EFA）和驗(yàn)證性因子分析（CFA）實(shí)現(xiàn)。EFA通過SPSS菜單路徑“分析”->“降維”->“因子”進(jìn)行，以確定是否達(dá)到50%或40%的標(biāo)準(zhǔn)，這有助于判斷CMB可能的嚴(yán)重程度。CFA假設(shè)只有一個(gè)公因子存在，對(duì)模型進(jìn)行擬合，通常關(guān)注的四個(gè)指標(biāo)包括RMR、RMSEA、NFI和CFI。當(dāng)單因子模型的擬合結(jié)果不佳，如RMSEA大于0.08，NFI和CFI小于0.9，且相比原模型卡方自由度變差，CFA結(jié)果表明量表的CMB問題可能不嚴(yán)重。

相比之下，ULMC方法在原先的特質(zhì)因子基礎(chǔ)上引入未測(cè)量的共同方法因子，通過雙因子模型分析來控制CMB。與Harman單因子法得出的結(jié)論相反，ULMC方法的結(jié)果顯示量表的CMB問題可能并不嚴(yán)重。然而，ULMC方法比Harman單因子法更有效，檢驗(yàn)力可達(dá)0.55。非嵌套模型的差異比較，如ΔBIC是否大于10，也支持雙因子模型與原模型之間的顯著差異。

接下來，探討雙因子模型的信度分析。驗(yàn)證性因子分析的信度指標(biāo)包括因子載荷量λ、信度系數(shù)、測(cè)量誤差、克倫巴赫α系數(shù)和組合信度（CR值）。效度指標(biāo)包括平均方差抽取量（AVE值）和AVE的平方根。因子載荷量λ、信度系數(shù)和測(cè)量誤差分別表示因子對(duì)觀測(cè)變量的解釋能力、解釋能力的平方以及無法解釋的部分。克倫巴赫α系數(shù)用于評(píng)估內(nèi)在信度，而外在信度分析通常采用重測(cè)法。CR值和AVE值的計(jì)算基于因子載荷量λ和測(cè)量誤差θ。判別效度要求子維度內(nèi)部數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)大于與其它維度相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值。

在雙因子模型中，計(jì)算四類信度系數(shù)：總表組合信度、總表同質(zhì)性系數(shù)、子維度組合信度和子維度殘差化信度。總表組合信度ω反映了所有題項(xiàng)之間的相關(guān)度，總表同質(zhì)性系數(shù)ωH評(píng)估所有題項(xiàng)測(cè)量共同方法因子的程度。子維度組合信度ωS和子維度殘差化信度ωRS分別針對(duì)維度內(nèi)的題項(xiàng)和特質(zhì)因子解釋的方差比例。當(dāng)ωS和ωRS相差較大時(shí)，特質(zhì)因子解釋的變異較少，計(jì)算并報(bào)告子維度分?jǐn)?shù)可能沒有意義。

ULMC方法還包括兩個(gè)額外指標(biāo)：共同變異解釋比（ECV）和未受影響的相關(guān)比例（PUC）。ECV衡量了共同方法因子相對(duì)于全部因子的強(qiáng)度，而PUC反映了題項(xiàng)相關(guān)僅受共同方法因子影響的程度。通過計(jì)算ECV和PUC，可以評(píng)估單維模型在多維量表擬合中的適用性。當(dāng)ECV大于0.7，PUC大于0.7，或ECV不夠高但PUC較大時(shí)，單維模型適用于數(shù)據(jù)擬合。當(dāng)兩者都不高時(shí)，單維模型在擬合多維數(shù)據(jù)時(shí)可能產(chǎn)生較大偏差，應(yīng)考慮使用雙因子模型。

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Amos進(jìn)階示例2——共同方法偏差檢驗(yàn)與雙因子模型信度分析

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