共同方法偏差咨询

YongH

Kenny您好, 想问您如果采用结构方程检验共同方法偏差，是运行那两个模型，是不是第一个模型不包括marker variable,第二个模型包括marker variable，并且marker variable指向其余变量的所有指标，然后通过卡方差异性检验判断，此外，有同学告诉我说只运行第二个模型就可以了，然后将marker variable指向所有指标的载荷的平方加起来，然后除以指标的个数，如果结果小于0.25,表明共同方差偏差不严重，敬请Kenny解答，非常感谢！

Kenneth

Larry Williams 这篇讲的是 multi-trait-multi-method。你只有一个method（不然就不是同源方差了），如何用得上。同时，他也没有讲 marker variable。以我所知，唯一讲marker variable的，是一下的文章：
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William, L.J., Hartman, N., & Cavazotte, F. (2010). Method variance and marker variables: A review and comprehensive CFA marker technique. Organizational Research Methods, 13(3), 477-514.

YongH

Kenny 您好！同学说参考的是Williams, L, J., Cote, J. A. , Buckley, M. R. （1989）Lack of method variance in self-reported affect and perceptions at work: reality or artifact?这篇文章来检验共同方法偏差的。

YongH

非常感谢Kenny!

Kenneth

YongH，
' J, X4 k: z6 m% Y) m+ S我希望说三点：
1. 一般在管理领域，评审都会把同源方看成差是一个非常大的问题。把marker variable 看成是一个“解决”同源方差的方法，是蛮危险的看法。
- Y& i2 Q& ]  ?5 o2. 以我所知，organizational research method 有一篇特别讲 marker variable 的文章，你可以 去看看，作为参考。我们一般都会避免同源方差，我只用过一次，不太记得了。我的印象是用模型比较的，不过不是你说的这样比较。
3. 你说的 “所有指标的载荷的平方加起来，然后除以指标的个数，如果结果小于0.25,表明共同方差偏差不严重” ， 我没有听过，也没有印象。如果你有 reference， 最好通知我一声，让我看看。

总的来说，一个简单的建议，除非你没有选择，或是有绝对强的理由，不然的话，「绝对不要」犯同源方差的问题，然后试图去找解决的方法。