Отклонение общего метода
В прикладной статистике (например, применительно к социальным наукам и психометрии ) дисперсия общего метода ( CMV ) — это ложная «дисперсия, которая связана с методом измерения, а не с конструкциями, которые предположительно представляют собой меры». [1] или, что то же самое, как «дисперсия систематической ошибки, общая для переменных, измеренных и введенных как функция одного и того же метода и/или источника». [2] Например, метод электронного опроса может повлиять на результаты для тех, кто может быть незнаком с интерфейсом электронного опроса, иначе, чем для тех, кто может быть знаком. Если на показатели влияет CMV или систематическая ошибка общего метода , взаимные корреляции между ними могут быть завышены или занижены в зависимости от нескольких факторов. [3] Хотя иногда предполагается, что CMV влияет на все переменные, данные свидетельствуют о том, что влияние CMV на корреляцию между двумя переменными зависит как от метода, так и от конкретных измеряемых конструктов. [4]
Средства правовой защиты
[ редактировать ]Предварительные средства правовой защиты
[ редактировать ]Существует несколько предварительных мер, которые помогают избежать или свести к минимуму возможную вариативность общих методов. Важные средства лечения были собраны и обсуждены Chang et al. (2010), Линделл и Уитни (2001) и Подсаков и др. (2003). [5] [6] [1]
Средства правовой защиты ex post
[ редактировать ]Используя наборы смоделированных данных, Richardson et al. (2009) исследуют три метода ex post для проверки распространенной дисперсии метода: метод корреляционного маркера, метод маркера подтверждающего факторного анализа (CFA) и метод конструкции неизмеренного латентного метода (ULMC). Только метод маркера CFA дает некоторую ценность, тогда как широко используемый тест Хармана не дает такой ценности. [2] Подробный пример этой техники был продемонстрирован Williams et al. (2010). [7] Кок (2015) обсуждает тест полной коллинеарности, который успешно выявляет общие ошибки метода с моделью, которая, тем не менее, соответствует стандартным конвергентным и дискриминантным критериям оценки достоверности, основанным на CFA. [8] [9]
Ссылки
[ редактировать ]- ^ Jump up to: а б Подсаков, премьер-министр; Маккензи, SB; Ли, Дж.-Ю.; Подсаков, Н.П. (октябрь 2003 г.). «Распространенные предвзятости методов в поведенческих исследованиях: критический обзор литературы и рекомендуемые средства устранения» (PDF) . Журнал прикладной психологии . 88 (5): 879–903. дои : 10.1037/0021-9010.88.5.879 . hdl : 2027.42/147112 . ПМИД 14516251 .
- ^ Jump up to: а б Ричардсон, штат Ха; Зиммеринг, MJ; Штурман, MC (октябрь 2009 г.). «Рассказ о трех перспективах: изучение апостериорных статистических методов обнаружения и коррекции отклонений общего метода». Организационные методы исследования . 12 (4): 762–800. дои : 10.1177/1094428109332834 . hdl : 1813/72364 .
- ^ Уильямс, LJ; Браун, БК (1994). «Разница в методах исследования организационного поведения и человеческих ресурсов: влияние на корреляции, коэффициенты пути и проверка гипотез». Организационное поведение и процессы принятия человеческих решений . 57 (2): 185–209. дои : 10.1006/obhd.1994.1011 .
- ^ Спектор, ЧП (2006). «Разница в методах организационных исследований: правда или городская легенда?». Организационные методы исследования . 9 (2): 221–232. дои : 10.1177/1094428105284955 .
- ^ Чанг, С.-Дж.; ван Виттелостейн, А.; Иден, Л. (2010). «Распространенный метод дисперсии в международных бизнес-исследованиях» . Журнал международных бизнес-исследований . 41 : 178–184. дои : 10.1057/jibs.2009.88 .
- ^ Линделл, МК; Уитни, диджей (2001). «Учет расхождений в методах перекрестных исследований» . Журнал прикладной психологии . 86 (1): 114–121. дои : 10.1037/0021-9010.86.1.114 .
- ^ Уильямс, LJ; Хартман, Н.; Кавазотт, Ф. (июль 2010 г.). «Дисперсия метода и переменные маркеров: обзор и комплексная методика маркеров CFA». Организационные методы исследования . 13 (3): 477–514. дои : 10.1177/1094428110366036 .
- ^ Кок, Н. (2015). Распространенная ошибка метода в PLS-SEM: подход к оценке полной коллинеарности. Международный журнал электронного сотрудничества, 11 (4), 1-10.
- ^ Кок, Н.; Линн, GS (2012). «Боковая коллинеарность и вводящие в заблуждение результаты в SEM на основе дисперсии: иллюстрация и рекомендации» (PDF) . Журнал Ассоциации информационных систем . 13 (7): 546–580. дои : 10.17705/1jais.00302 .
 | Эта статистике статья, посвященная , незавершена . Вы можете помочь Википедии, расширив ее . |