❶ Harman单因子法检验共同方法偏差
在进行结构方程模型的相关数据分析时，一般都要先进行共同方法偏差的检验，检验方法通常是用Harman单因子法。
判定标准：
用此方法若得出第一个因子解释的变异量小于临界标准 40％ 。就说明研究不存在严重的共同方法偏差。
spss操作：
1.打开spss数据，选择分析>降维>因子
2.放入所有要分析的题目，点击确定
3.结果显示，有 3个因子的特征根值均大于1，并且第一个因子能解释总变异量的63.876%，大于40%，可见共同方法变异是不可以接受的。
参考资料：
https://mp.weixin.qq.com/s/xegdAqYn9BLUaPDXByePWA
https://mp.weixin.qq.com/s/lVVeNH8HzWUGCccTWwb1Hg
❷ SPSSAU共同方法变异偏差
共同方法偏差(同源方差,CMV)是指测量方法（比如问卷收集数据）带来的可能潜在误差。通常情况下是使用Harman单因子检验方法。即：把所有量表项进行因子分析时，如果只得出一个因子或者第一个因子的解释力（方差解释率）特别大SPSSAU【具体多大建议以文献为准，通常50%则非常大】，此时可判定存在同源方差（共同方法偏差）。 同源方差的检验还有其它方法，比如验证性因子分析(CFA)，可通过SPSSAU【问卷研究-验证性因子分析】进行研究。同时建议点击右侧"灯泡"这个按钮，对应有详细帮助说明SPSSAU【视频、例子，疑惑和理论等】。
❸ 同一个量表共同方法变异一定要做吗
我使用的Lisrel，设定
1
个公因子数，使研究中的所有测量项目负荷于这一共同因子，如果模型拟合良好就可以说明存在一个可以解释大多数变异的公共因子。如果分析结果发现所用测量项目负荷于共同因子时的各项拟合指数都不好，则说明研究的共同方法偏差属于可接受范围。