《表1 共同方法偏差 (CMB) 检验结果》
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《网络嵌入、多途径知识集聚与创新力——知识流耦合的调节作用》
为减少单一被试带来的共同方法偏差,研究在设计和统计上采取相应措施。研究设计方面采用匿名调查,并告知用于学术研究无对错之分,问卷语句表述根据专家建议,尽量清楚易懂。为确保研究结果精确,应避免共同方法偏差(CM B)可能对研究结果产生影响。本文借鉴周文广[36]和Adam等[37]中推荐使用的方法进行检验。首先,模型1将所有题项指定给一个共同的潜变量;其次,模型2将所有题项指定给各自所测量的潜变量,分别进行验证性因子分析(CFA)。检验结果如表1所示。模型1的CM I N与DF的之比远超过5,不可以接受,并且GFI与AGFI的值比较小,说明模型1拟合性差。而模型2的CMIN与DF的比值介于1到2之间,非常理想,N FI、GFI、AGFI等值都接近1,说明模型拟合性较好。模型2比模型1有明显的改善,说明本研究中所搜集的样本数据通过了共同方法偏差检验。同时,运用Ha r ma n单因素分析法检验同源方差问题,主成分分析所得最大特征根的因子解释整体变异量在可接受范围内,表明大部分变异不是由一个因子造成的,同源偏差不严重。
图表编号 | XD0070060600 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.06.08 |
作者 | 王新华、车珍、于灏、吴梦梦 |
绘制单位 | 山东科技大学经济管理学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |