共同方法偏差（Common Method Bias，簡稱CMB）是指在研究中使用的多個變量因具有相似的測量方式、評價標準或評估者而導致的系統性偏差。當存在CMB時，會使得變量間的關系被錯誤解釋，從而影響研究結論的有效性和可靠性。為了避免CMB對研究結果的影響，在數據分析之前需要進行CMB檢驗。本文將介紹如何在SPSS中進行CMB檢驗以及如何讀取檢驗結果。

SPSS中常用的CMB檢驗方法包括Harms and Podsakoff的半反向測試方法（Harman's single-factor test）、組合方法（Composite method）和最小化偏差方法（Marker variable method）。這里我們以最小化偏差方法作為例子，介紹如何進行CMB檢驗。

1. 構建模型

首先需要為所有變量添加一個“CMB”變量作為標記變量（Marker variable），該變量不與其他變量相關聯，只與共同方法因素相關聯。然后將原始變量與標記變量一起加入模型中，構建一個回歸模型。例如：

Y = b0 + b1X1 + b2X2 + b3CMB + ε

其中，Y表示因變量，X1和X2表示自變量，CMB表示標記變量，ε表示誤差項。這個模型中，標記變量的系數b3應該顯著為0，如果不顯著，則表明存在CMB。

1. 查看結果

在SPSS中，可以通過“Analyze”菜單下的“Regression”選項來進行回歸分析。在“Regression”對話框中，將因變量和自變量添加到模型中，然后將標記變量也添加到模型中，并將其放在最后一列。接下來，在“Statistics”標簽頁中勾選“Descriptives”和“Collinearity Diagnostics”，然后點擊“OK”按鈕，進行回歸分析。

在回歸分析結果中，需要查看標記變量的系數與其t值和p值。如果標記變量的系數顯著不為0（即p值小于0.05），則表明存在CMB。此時可能需要重新設計研究方法或采取其他解決措施來減少CMB的影響。

需要注意的是，CMB檢驗并不能完全消除共同方法偏差對研究結論的影響，只是能夠提供一些證據來評估其影響程度。因此，在研究過程中，需要盡可能地減少CMB的出現，例如使用多種不同的測量方法、評價標準或者評估者等。

總之，在進行數據分析之前，進行共同方法偏差檢驗是非常重要的一步。通過SPSS中的最小化偏差方法，可以簡單地進行CMB檢驗，并根據結果來判斷是否存在CMB。如果存在CMB，則需要進一步分析和解決。

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