Common Method Bias i co teraz?
Common Method Bias to coś z czym badacze się w większości zgadzają. Jest to zgoda co do tego, że wariancja zmienności wyników jest raczej przypisywana metodzie pomiarowej niż konstruktowi który jest odzwierciedlany przez pomiar. Bias metody jest jest poważnym problemem, ponieważ jest jednym z głównych źródeł błędu pomiarowego. Błąd pomiaru zagraża wnioskom na temat związku między pomiarami, a także jest uznawany za posiadanie losowego i systematycznego błędu (Bagozzi & Yi, 1991; Nunnally, 1978; Spector, 1987). Aczkolwiek oba typy błędu pomiarowego są problematyczne, to błąd systematyczny jest szczególnie poważnym, ponieważ dostarcza alternatywnego wyjaśnienia obserwowanych związków między badanymi zmiennymi. Niezależnie od źródła błędu Common Method Bias, systematyczna wariancja błędu może poważnie namieszać w wynikach badania, niosąc nietrafne wnioski (Campbell & Fiske, 1959). Kock (2015) wykazuje, że dane zanieczyszczone Common Method Bias wpływają w modelach równan strukturalnych na wszystkie elementy modelu. Tymi elementami jest: model pomiarowy, model ścieżkowy, ocena trafności dyskryminacyjnej oraz trafności zbieżnej. Co najważniejsze podkreśla, że wartość współczynników ściezkowych wzrasta o prawie !!!40%!!! w porównaniu z danymi nie zawierających Common Method Bias. Profesor Ned Kock wykazuje rownież, że common method bias może być wykrywany przy pomocy testu całkowitej współliniowości (Average Vull Colinearity Inflation Factor).
Zapoznajmy się zatem z kilkoma źródłami Common method Bias opublikowanymi u (Podsakoff, MacKenzie, Lee, & Podsakoff, 2003).
Potencjalne źródła Common Method Biases
Ważne jest by zrozumieć źródła Common Method Biases, a także to kiedy stają się one problemem. Trochę źródła tego błędu można upatrywać w tym, że zmienną predykcyjną i zmienna kryterialną uzyskuje się z tego samego źródła lub oceniacza, podczas gdy inne są związane raczej z pomiarem pozycjami testowymi w kwestionariuszu, itemami samymi w sobie, a także w kontekście w którym pomiar jest uzyskiwany.
Efekt działania osoby oceniającej
Efekt ten odnosi się do sztucznej korelacji między zmienną niezależną, a zależną, które są wywoływane przez to, że ten sam respondent dostarcza pomiaru tych zmiennych.
Efekt motywu do utrzymania spójności
Te źródło odnosi się do skłonności respondentów do próby utrzymania spojności w ich odpowiedziach na pytania kwestionariuszowe.
Wiara w niejawne teorie
Odnosi się to do przekonań respondenta o współwystępowaniu korelacj imiędzy pewnymi cechami, zachowaniami, a wynikami.
Chęć pokazania sie lepiej niż jest się w rzeczywistości
Te źródło wynika z tego, że badany chce pokazać w odpowiedziach lepszą stronę siebie niż swoje prawidziwe uczucia lub przekonania.
Podobna skala pomiaru zmiennych
Odnosi się do tego, że podobna korelacja między zmiennymi wynika z z użycia podobnej skali pomiaru (skali likerta, skali nastoju mierzonego emotikonami) w kwestionariuszu.
Aktywizacja wynikająca z treści pozycji testowej
Odnosi się do faktu, że ustawienie predyktora (lub zmiennej wyjasnianej) może powodować, że zmienna ta jest bardziej wyrazista dla badanego i sugeruje przyczynowy związek z innymi zmienymi.
Długość skali pomiarowej
Odnosi się do faktu, że skale pomiaru mające mniej pozycji testowych są bardziej dostępne w pamięci krótko trwałej i są przypominanie kiedy odpowiada się na inne itemy.
Kontekstowo indukowany nastrój
Odnosi się do faktu, że pierwsze pytanie (lub zestaw pytań) napotkanych w kwestionariuszu indukuje nastrój do odpowiadania. Może do zaniżać lub zawyżać wartości odpowiedno wrazliwych na nastrój relacji.
W następnym odcinku o Common Method Bias
Za jakiś czas napiszę o analizach statystycznych i pewnych technikach pozwalających na ocenę Common Method Bias, a także statystyczną jego kontrolę w wykonywanych analizach.
Bibliografia:
Bagozzi, R. P., Yi, Y., & Phillips, L. W. (1991). Assessing construct validity in organizational research. Administrative Science Quar- terly, 36, 421–458.
Campbell, D. T., & Fiske, D. (1959). Convergent and discriminant validation by the multitrait–multimethod matrix. Psychological Bulletin, 56, 81–105.
Kock, N. (2015). Common method bias in PLS-SEM : A full collinearity assessment approach, 1–10.
Nunnally, J. C. (1978). Psychometric theory (2nd ed.). New York: McGraw-Hill.
Podsakoff, P. M., MacKenzie, S. B., Lee, J.-Y., & Podsakoff, N. P. (2003). Common method biases in behavioral research: A critical review of the literature and recommended remedies. Journal of Applied Psychology, 88(5), 879–903. https://doi.org/10.1037/0021-9010.88.5.879
Spector, P. E. (1987). Method variance as an artifact in self-reported affect and perceptions at work: Myth or significant problem. Journal of Applied Psychology, 72, 438–443
