TITLE: HarmanCFA; ! 语句内容，可有可无

DATA: FILE IS cfadata.dat; ! 数据来源

VARIABLE: NAME ARE A1-A5 B1-B4 C1-C3; ! 数据内包含的变量

MISSING = ALL(99); ! 定义缺失值

USEVARIABLE ARE A1-A5 B1-B4 C1-C3; ! 使用到的变量

ANALYSIS: ESTIMATOR=ML; ! 分析方法

MODEL: CF BY A1-A5 B1-B4 C1-C3; ! 设定公因子数为1

OUTPUT: SAMPSTAT STDYX MOD CINTERVAL; ! 输出样本统计、标准化、修正指数、置信区间等结果

结果报告

一因子模型的拟合较差，因此不存在严重的共同方差偏差。

2. 潜在误差变量控制法（Controlling for the effects of a single unmeasured latent method factor）

当研究者不能识别共同方法偏差的来源或无法有效测量时，可将共同方法偏差作为一个潜在变量，允许所有变量在这个潜在变量上负载，比较包含共同方法偏差这一潜在变量模型（见下图右）和未包含共同方法偏差潜在变量模型（见下图左）的拟合度，如果在包含共同方法偏差潜在变量情况下模型的拟合度优于不包含的情况，那么共同方法偏差效应则得到了检验（周浩, 龙立荣, 2004）。

包含共同方法偏差潜在变量的模型，需要注意两点：

共同方法偏差对每个变量的影响是相同的，所以共同方法偏差这一潜在变量到观察变量的路径系数是相同的。
为正常拟合模型，设定共同方法偏差潜在变量的方差为1。

包含共同方法偏差潜在变量模型的语句

TITLE: CMV;

DATA: FILE IS data.dat;

VARIABLE: NAMES ARE A1-A5 B1-B4 C1-C3;

MISSING = ALL(99);

USEVARIABLES = A1-A5 B1-B4 C1-C3;

ANALYSIS: ESTIMATOR = ML;

MODEL: F1 BY A1-A5; ! 第一个因子

F2 BY B1-B4; ! 第二个因子

F3 BY C1-C3; ! 第三个因子

CMV BY A1-A5(a) B1-B4(a) C1-C3(a); ! 共同方法偏差潜在变量，固定因子载荷

CMV WITH F1@0 F2@0 F3@0; ! 不计算共同方法偏差潜在变量与其他因子之间的相关

CMV@1; ! 方差固定为1

OUTPUT: SAMPSTAT STDYX MOD CINTERVAL;

未包含共同方法偏差潜在变量模型的语句

TITLE: CMV;

DATA: FILE IS data.dat;

VARIABLE: NAMES ARE A1-A5 B1-B4 C1-C3;

MISSING = ALL(99);

USEVARIABLES ARE A1-A5 B1-B4 C1-C3;

ANALYSIS: ESTIMATOR = ML;

MODEL: F1 BY A1-A5; ! 第一个因子

F2 BY B1-B4; ! 第二个因子

F3 BY C1-C3; ! 第三个因子

OUTPUT: SAMPSTAT STDYX MOD CINTERVAL;

结果报告

进行模型比较。如果差异显著，则表明存在共同方法偏差，差异不显著，则无共同方法偏差。

参考文献

王忠军, 龙立荣, 刘丽丹, 黄小华, 贾文文, 李璐, 马红宇. (2015). 仕途“天花板”:公务员职业生涯高原结构、测量与效果. 心理学报, 47(11), 1379-1394

参考文献（推荐阅读）

周浩, 龙立荣. (2004). 共同方法偏差的统计检验与控制方法. 心理科学进展, 12(6), 942-950 （介绍了几种共同方法偏差的统计控制方法，及每种方法的优缺点、适用情况等）

Podsakoff, P. M., MacKenzie, S. B., Lee, J.-Y., & Podsakoff, N. P. (2003). Common method biases in behavioral research: A critical review of the literature and recommended remedies. Journal of Applied Psychology, 88(5), 879–903. https://doi.org/10.1037/0021-9010.88.5.879 （介绍了共同方法偏差的来源、几种可用于控制方法偏差的程序和统计技术、使用建议）

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