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关于
common method
bias
的一段介绍
共同方法偏差研究的背景：
共同方法偏差（
common method biases<
/p>
，
CMB
）
,<
/p>
是指由于同样的数据来源或评分者、同样的
测量环境、项目语境以
及项目本身特征所造成的预测变量与效标变量之间的人为的共变性。
它是源于测量方法而
不是研究构念的一种变异，
这里的方法包括不同的抽象水平，
如
特定条
目内容、问卷类型、反应形式、一般测试环境等。在最抽象水平上，方法效应可以
解释为诸
如光环效应（
Halo effect
）
、社会赞许性、熟悉
-
宽容
效应或是
-
否一致性反应等。共同方法偏
差在心理学、行为科学研究尤其是在问卷法中广泛存在。早在
40
年前美国心理学家
Campbell,D.T.& Fiske
（
1959
）就对
CMB
进行探讨，近年来已成为一个新的热点话题。国内学
者对于这个问题的严
重性已开始有所觉察，但无论在理论和实践上都还缺乏有力的探讨。
< br>共同方法偏差之所以值得关注，在于它是测量误差的主要来源之一，属于系统误差的范畴。
共同方法偏差效应可以独立于研究假设之外对研究变量之间的关系提供另外一种解释，
< br>但在
经典心理测量中通常并未对此进行单独的分离和处理。如果共同方法偏差比较
严重的话
,
可
能会影响到研究结论的有
效性甚至误解。
人们对于共同方法偏差的效应的关注，
大多源于
人
们对多质多法（
Multitrait-Multimeth
ods
，
MTMM
）研究文献的元分析
。其中最有代表性的是
Cote
和
B
uckley
（
1987
）对
70
项采用
MTMM
方
法进行的研究的共同方法偏差的元分析。这
些研究领域包括教育学、
社会学、管理科学等，分析结果发现：在通常的工作绩效测评中大
约
1/3
（
26.3%
）的变异
是由
CMB
等系统误差造成的，在教育学领域中的变异比例最大
，达
到
30.5%
。另外，在工作成就
测量中
CMB
的平均效应为
40.7<
/p>
％，而态度测量中的
CMB
效应
达到
40.7%
。
Wi
lliam
等（
1987
）对应用心理
学文献的元研究中也发现同样的模式。
避免共同方法偏差的措施：
通过研究程序的设计来控制和减少共同方法偏差的关键是确定
预测变量和反应变量的测量
,
从而减少和消除这种偏差。
一般而言，
预测变量与反应变量的关联从三个方面体现出来：
1
）
反应者；
2
）测量环境和问卷本身所提供的背景线索；
3
）问卷题目中的特定表述和形式。为
此，研究者在研究设计与测量过程中所采取的控制措
施有：
1
）从不同来源测量预测与效标变量，
2
）对预测变量和反应变量在测量的时间上（测量间距）
、空间上（不同环境）
、心理上（插
入故事）
与方法学上（纸笔、电脑、网络、访谈、量表形式的）适当分离，
3
）保护反应者的匿名性、减小对测量目的的猜测度，
4
）平衡项目的顺序效应
5
）改进量表项目等。
Harman
的单因素检验：
基本假设是
:
如果存在方法变异，那么对包含所有研究构念的全部条目进行探索性因素分析
时会析出
一个未旋转因子，
并且该公共因子解释了大部分变异。
目前比较
普遍的做法是采用
验证性因素分析，设定公因子数为
1
，对“单一因子解释了所有变异”的假设进行精确的检
验。
示例
:Harris
S G, Mossholder K W. et al.(1996)
对组织文化特
征（
4
个变量）和工作结果特征（
5<
/p>
个变量）的
CMB
进行考察。采用
EQS
软件分别对九因素模型和一因素模型进行验证性因素
分析，
结果发现九因素模型拟合良好
（
CFI=.95
，
NFI=.94
）
，
而一因素模型拟合不好
（
CFI=.46
，
NFI=.41
）
。
模型
X2
比较发现，
△
X2=1040
，
△
df=60
，
表明九因素模型对数据的拟合优于单因
素模型。
作者认为，
“
CMB
对研究结果的解释
并不会有严重的威胁”
。
[the affective
implications
of perceived congruence
with culture dimensions during organizational
transformation. Journal
of Management,
1996, 22(4): 527-547]
评价
:
就目前而言，
Harman
的单因素方法并不是最好的但却最常用的方法．该方法的特点在
于共同方法偏差
来源不明确的情况下，
对ＣＭＢ的效应进行检测．
如果ＣＭＢ效
应显著则可
以采取另外的方法进行统计控制．
正如本例的结论，
模型卡方不显著，
可以认为包括共同方
法偏差在内的测量误差的效应并不显著，对研究结论不会造成严重的影响．
值得注意的是，
如果检测ＣＭＢ效应显著且解释较大的变异量时，
是否就意味着共同方法偏
差显著呢？回答是否定的．
或许研究变量本身就包含一个有意义的共同结构．
这需要研究者
进行科学的判断。
共同方法偏差（
common method
bias
）
指的是由于同样的数据来
源或评分者、
同样的测量环境、
项目语境以及项目本身特征所造
成
的预测变量与效标变量之间人为的共变。是一种系统误差。
1.
来源
来源之一：同一数据来源或评分者
自
我报告偏差是指由于同一个人对预测变量与效标变量作反应而造成的预测变量、
效标变量
的人为共变。
（
1
）一致性动机。人有保持认知和态度一致性的倾向，因此反应者在反应过程中试图
对类
似的问题保持回答的一致性或按一致性的意愿组织信息的倾向性被称为一致性动机。
（
2
）内隐
理论、虚假相关（
illusory correlation
）。内隐理论是指人们对某个事物或事物之
间关系内在的看法、观点。虚假相关是指由于
评分者对项目之间的关系有某种内隐的观念，
从而使测量所得的项目间相关产生系统扭曲
。
（
3
）社
会称许性（
social desirability
）。指的
是不管自己对某个事件或问题的真实想法，而
刻意表现出为人们所接受和赞同的看法、<
/p>
见解的倾向性。
它会导致变量间的虚拟关系，
或者
充当了抵制变量从而掩盖变量间的真实关系。
或者充分
调节变量从而影响变量间关系的性质。
（
4
）宽大效应（
lenience
effect
）。指评分者倾向于过高或过低地进行评分。
<
/p>
（
5
）默认。是指对项目作反应时，不管
项目内容，只针对项目在态度上的表述作出反应。
默认提高那些概念上毫无关系而表达上
相近的项目之间的相关，
从而很容易造成构念之间的
虚假相关。
（
6
）积极
或消极的情感。研究者希望得到的是反应者对项目客观的反应，而反应者所作的
反应往往
受其情感所左右。
(7)
短暂的情绪
状态。由于人们是在某种特定的情绪状态下对项目作出反应的，所以短暂的
情绪状态会造
成自我报告法测量中预测变量与效标变量的人为共变。
来源之二：项目特征所造成的
CMB
（
1
）项目社会称许性、项目问题特征：
“
你热爱你的祖国吗
”“
你喜欢赌博
吗
”
。项目或构念
中具有太高或太低的
社会称许性，那么测量所得的项目间的相关性就会太高或太低。
（
2
）项目复杂性或模糊性。是由模棱两可的问题，使用多义
词或过于专业的术语、过于口
语化的表述以及生僻词所造成。
“
你认为老师的待遇够好了吗
”
。
反应者不得不自行猜测项目
的意思，不仅会使随意反应增多，而且会使
反应者的系统反应倾向性起作用。
（
3
）量表格式与标定。
整个问卷使用
同样的量表格式会使得问卷标准化，
但同时会使得由于量表特征而非项目内容
导致构念之间共变的可能性增加。
（
4
）消极用语或反向编码项目