量化研究中的共同方法变异CMV.ppt

量化研究中的共同方法變異(CMV)：問題本質、影響、測試和補救 　 彭台光1 高月慈1 林鉦棽2 1 .義守大學管理學院 2. 屏東科技大學企管系 何謂CMV ? 1/3  Common Method Variance Shared Method Variance Common Method Bias Single Source Bias 中文慣稱「同源偏差」 何謂CMV？2/3  Measured Variance = Trait Variance + Error Variance = Trait Variance + Method Variance + Random Error Variance Namely, Errors =Systematic Error + Random Error =Reliable Contamination + Unreliability CMV最容易產生的時機 檢測兩個(或以上)構念時，使用： 自陳式量表(e.g., Likert Scale) 同源回答(Single Source) 同一時間(一次施測) 題向相同(語意皆正向) 以知覺(perception)測量的構念 導致CMV的原因 源於受測者(respondent)的 訊息處理的傾向 　e.g., 類化(similarity) 一致性(consistency) 心理因素 e.g., 一致性同意(response acquiescence) 社會讚許(social desirability) 負面情緒(negative affectivity) CMV的影響　1/2 在絕大部份的狀況，會導致構念間相關性的膨脤，亦即method variance同時出現於構念的衡量，產生人為膨脤而致Type Ⅰ error，造成知識累積錯誤。 Cote Buckley (1987)檢驗四個期刊 平均的CMV佔了26.3% 知覺的構念，CMV佔了40.7% 市場調查的研究，CMV較不嚴重 教育的研究，CMV最嚴重 Doty Glick (1998)的meta-analysis Trait variance 佔46%，CMV為32% CMV的影響　2/2 也有時候，CMV造成構念間相關性的降低，而致TypeⅡ error，造成錯失顯著的構念相關。 關鍵在於測量工具的相關程度 　 rxy=CoVarxy/σxσy 　 (見Cote Buckley, 1988; Williams Browa, 1994) CMV的偵測 只有在data collection之後，才能偵測CMV 哈門氏單因子測試法(Harman’s one-factor test) 　1. 問卷所有題項一起因素分析 　 2. 在未旋轉（unrotated）時得到的第一個主成份 （first principle component)，反映了CMV的量 這是非常鬆的檢測法 CMV的事後補救 1/4 一、三階段哈門氏測試法(又稱為部份相關法) 　 1. 進行前述的哈門氏單因子測試，找到一個 general factor。 2. 設法排除(partial out)此一factor 3. 進行假說的測試 後遺症：有如以化療治癌症，我們原來躭心CMV造成TypeⅠerror，採用此法避免了此一錯誤，但卻可能掉入Type Ⅱerror的陷阱。 CMV的事後補救 2/4 如何解決此一困境？ 　1. 以結構方程式建立兩個競比模式(competing model) 一個是以原來理論為基礎的模式 vs. 排除綜合因子後的模式 如果差異不顯著表示CMV不嚴重，可以用原來的模式進行假說測試 2. 以兩組迴歸分析也可解決 其邏輯同上 CMV的事後補救 3/4 二、第三因子測試法 　 1. 引入CMV因子的測試法 　 2. 引入記號因子（marker variable)的測試法 　　 事前在問卷內加入一個理論架構之外的變項，資料 回收後檢視此一變項(如：社會讚許)和IV/DV之間的