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SPSS Mplus—共同方法偏差（Common Method Bias . . .
这种方法的基本假设是：如果方法变异大量存在，进行因素分析时，要么一个公因子解释了大部分的变量变异，要么析出单独一个因子（周浩, 龙立荣, 2004）。
SPSS+Amos共同方法偏差的诊断 - DataSense
该方法使用探索性因子分析, 并且限制仅提取一个因子, 如果这个因子的方差解释率达到了50%以上, 我们就可以怀疑存在着共同方法偏差。
共同方法偏差（CMV）检验 - 哔哩哔哩
该做法是在原先的模型中纳入一个未测量的潜在共同方法因子（Podsakoff et al , 2003），让共同方法因子在所有测量题项上均有一个相同的荷载值，通过检验模型拟合指数的改善程度来判断共同方法偏差问题的严重性。
请教使用Amos共同方法潜因子法进行共同方法偏差检验事宜 . . .
我采用共同方法潜因子发进行共同方法偏差检验，将共同方法偏差作为一个潜因子（cmv），进入结构方程模型分析。我的操作如图，左边有四个研究变量：领导力（四个因子）、效能（三个因子）、关系（5个题目）、工作投入（3个题目）。
mplus计算共同方法偏差_百度文库
通过使用统计技术，如在Mplus中使用共同潜在因素（CLF）方法，可以解决共同方法偏差。这种方法涉及拟合一个模型，其中所有共同方法方差都由一个潜在的共同因素捕获，然后在分析中进行控制。
共同方法偏差检验：问题与建议
There are three popular statistical approaches for testing CMB including Harman’s single-factor test, controlling for the effects of an unmeasured latent methods factor (ULMC) technique and
Amos进阶示例2——共同方法偏差检验与双因子模型信度分析
常用的方法有两种：Harman单因子法和控制未测量的潜在方法因子（ULMC） [6]，它俩都属于统计控制方法。共同方法偏差是由共同方法变异（CMV）导致，常见于自陈量表数据中。
共同方法偏差检验之潜在误差变量控制法的Amos操作 - 知乎
潜在误差变量控制法是在结构方程模型中，将共同方法偏差作为一个潜变量加入模型，如果在包含方法偏差潜变量情况下模型的显著拟合度优于不包含共同方法偏差潜变量的情况，那么共同方法偏差效应就得到了检验，包含共…