BŁĄD WSPÓLNEJ METODY W BADANIACH KWESTIONARIUSZOWYCH* Wiktor Razmus, Emilia Mielniczuk

Transkrypt

1 Polski Forum Psychologiczn, 2018, tom 23, numr 2, s DOI: /PFP BŁĄD WSPÓLNEJ METODY W BADANIACH KWESTIONARIUSZOWYCH* Wiktor Razmus, Emilia Milniczuk Instytut Psychologii, Katolicki Uniwrsytt Lublski Jana Pawła II Institut of Psychology, Th John Paul II Catholic Univrsity of Lublin COMMON METHOD BIAS IN QUESTIONNAIRE-BASED RESEARCH Summary. Qustionnair rsarch is a commonly usd but not fr from limitations mthod of gathring data in psychology. Th aim of this articl is to highlight a problm of common mthod bias which can appar in qustionnair-basd rsarch. This bias is causd by th common varianc of applid masurs, which dos not com from invstigatd constructs but from th masurmnt mthod itslf. Among othrs, common mthod bias may influnc th paramtrs of th covariation btwn constructs. Articl prsnts th procdural ways of rducing such bias as wll as th statistical rmdis that can b usd to its idntification and control. Ky words: common mthod bias, common varianc, qustionnair-basd rsarch Wprowadzni W wilu badaniach psychologicznych pomiaru zminnych dokonuj się z wykorzystanim narzędzi samoopisowych (typu papir-ołówk lub intrntowych). W porównaniu do innych mtod i tchnik badawczych, pomiar taki jst bardzo konomiczny i prosty w stosowaniu (Drwal, 1989). Analiza litratury psychologicznj pokazuj, ż samoopisow kwstionariusz są jdną z najczęścij stosowanych mtod pomiarowych, ok. 45% badań prowadzonych jst w tn właśni sposób (Bodnr, 2006). Badani kwstionariuszow, w dużym uproszczniu, polga na wybraniu narzędzi pomiarowych do ocny intrsujących badacza zminnych (np. Skali Dprsji Bcka, Skali Samoocny Rosnbrga, Kwstionariusza Osobowości Eysncka EPQ-R), a następni dotarciu do osób badanych z prośbą o ustosunkowani się do * Projkt został sfinansowany z środków Narodowgo Cntrum Nauki przyznanych na podstawi dcyzji numr DEC-2013/10/M/HS6/ Adrs do korspondncji: Wiktor Razmus, -mail: wrazmus@gmail.com strona 277

2 przdstawionych im pozycji tstowych. Pomiar wszystkich zminnych, czyli nizalżnych, jak i zalżnych, dokonywany jst więc z wykorzystanim wspólnj mtody pomiarowj (common mthod of masurmnt) rspondnt, zwykl podczas jdnj ssji, udzila odpowidzi na pozycj tstow całgo zstawu kwstionariuszy. Wśród mtodologów badań społcznych toczy się dyskusja nad tym, jaki wpływ na badan zminn i zalżności pomiędzy nimi ma wykorzystani wspólnj mtody pomiarowj. Istnij obawa, ż przynajmnij niktór kowariancj pomiędzy tymi zminnymi będą wynikać z spcyfiki takigo pomiaru (Podsakoff, MacKnzi, Podsakoff, 2012). Clm artykułu jst zwrócni uwagi badaczy na problmatykę wykorzystywania wspólnj mtody pomiarowj w badaniach samoopisowych. Po przdstawiniu możliwych konskwncji stosowania pomiaru z wykorzystanim wspólnj mtody, przdstawimy procduraln sposoby mając na clu ich ograniczni bądź całkowit wyliminowani. Sposoby t odnoszą się do szrokij gamy czynności podjmowanych już w trakci planowania badań. W dalszj koljności omówimy najczęścij stosowan statystyczn sposoby idntyfikowania i kontrolowania wpływu wspólnj mtody pomiarowj na rlacj pomiędzy zminnymi. Błąd wspólnj mtody Prowadząc badania z równoczsnym wykorzystanim kilku kwstionariuszy badacz ma do czyninia z zjawiskim wariancji wspólnj mtody (common mthod varianc). Jst to systmatyczna wariancja dzilona pomiędzy zminnymi mirzonymi z wykorzystanim wspólnj mtody zbirania danych (Richardson, Simmring, Sturman, 2009). Ta wspólna wariancja moż prowadzić do zaburzania rlacji pomiędzy zminnymi, co skutkuj powstanim błędu wspólnj mtody (common mthod bias; Jakobsn, Jnsn, 2015). Błąd wspólnj mtody występuj więc w sytuacji, gdy korlacj pomiędzy mirzonymi zminnymi ulgają znikształcniu na skutk zastosowanj mtody pomiaru (Mad, Watson, Kroustalis, 2007). Błąd wspólnj mtody jst podkatgorią większgo zbioru błędów mtody. Zbiór tn objmuj wszystki uchybinia wynikając z rodzaju zastosowanj mtody bądź jj błędnj konstrukcji (Wilczyńska, 1989; Hornowska, 2001; Zawadzki, 2006). Natomiast błąd wspólnj mtody odnosi się jdyni do błędów wynikających z zastosowania wspólnj mtody pomiaru wszystkich intrsujących badacza zminnych. Oznacza to, ż jgo źródłm jst wariancja wyników, która ni pochodzi z badango konstruktu, al z mtody pomiaru (Podsakoff i in., 2003). Taka wariancja moż prowadzić do następujących zagrożń: (1) zaburznia paramtrów związków pomiędzy dwima zminnymi błędy pirwszgo i drugigo rodzaju; (2) błędngo oszacowania wariancji konstruktów; (3) zwiększnia lub zmnijsznia trafności różnicowj konstruktów (Podsakoff, MacKnzi, Podsakoff, 2012). Jaki są dowody na istnini błędu wspólnj mtody? Jdnym z bardzij przkonujących dowodów jst mtaanaliza związków pomiędzy zminnymi pochodzą- strona 278

3 cymi z dwóch rodzajów badań: (1) badań, w których pomiar zminnych był dokonywany z wykorzystanim wspólnj mtody (osoba badana wypłniała samoopisow kwstionariusz); (2) badań, w których zminn mirzono z wykorzystanim dwóch różnych mtod (pomiar zminnj nizalżnj pochodził np. z samoopisu, a pomiar zminnj zalżnj od drugij osoby) (Podsakoff, MacKnzi, Podsakoff, 2012). Wyniki pokazują, ż śrdnia korlacja pomiędzy np. dopasowanim osoby i organizacji a wydajnością pracy wynosi 0,283 w przypadku, gdy pomiar dokonywany jst z wykorzystanim wspólnj mtody i tylko 0,093 w przypadku, gdy pomiar zminnych pochodzi z różnych mtod (np. dan dotycząc dopasowania osoby i organizacji pochodzą z samoopisu, a dan dotycząc wydajności pracy pochodzą od przłożongo). Oznacza to, ż śrdnia korlacja pomiędzy tymi zminnymi mirzonymi za pomocą wspólnj mtody została zawyżona o 304% (0,283/0,093) w porównaniu do korlacji zminnych w przypadku, gdy ich pomiar pochodził z różnych mtod. Mtaanaliza związków innych zminnych (Podsakoff, MacKnzi, Podsakoff, 2012) pokazuj, ż pomiar przy użyciu wspólnj mtody skutkuj zawyżnim korlacji od 148% do 304%. Jdnak pomimo tak, wydawałoby się, twardych dowodów niktórzy badacz powątpiwają w istnini błędu wspólnj mtody (Spctor, 2006). Traktując błąd wspólnj mtody jako jdno z potncjalnych zagrożń, któr moż zaburzać wyniki badań kwstionariuszowych przyjrzymy się koljno procduralnym i statystycznym sposobom ograniczania prawdopodobiństwa wystąpinia tgo błędu. Procduraln sposoby ograniczania wystąpinia błędu wspólnj mtody Procduraln sposoby ograniczania wystąpinia błędu wspólnj mtody to sposoby, któr stosuj się już na tapi planowania i przprowadzania badań. W litraturz można znalźć wil sugstii, jak tworzyć kwstionariusz i planować badania, aby zminimalizować błędy wynikając z użytj mtody (Wilczyńska, 1989; Drwal, 1995; Hornowska 2001; Zawadzki, 2006). W tym artykul skupimy się jdyni na sposobach, któr mają za zadani ograniczyć bądź całkowici wyliminować możliwość pojawinia się błędu wspólnj mtody. Korzystani z wilu kwstionariuszy podczas jdngo badania moż prowadzić do pojawinia się przd wszystkim dwóch tndncji u osób badanych, któr będą zaburzać wyniki. Po pirwsz, uczstnicy badania mogą ulgać fktowi spójności, który związany jst z potrzbą bycia postrzganym jako osoba racjonalna i stała w swoich odpowidziach (Salancik, Pfffr, 1977). Badany, który ulgł tj tndncji, będzi poszukiwać podobiństw między kwstionariuszami wypłnianymi podczas jdngo badania, mirzącymi różn konstrukty i będzi tworzyć związki między nimi, pomimo tgo, ż ni występują on w życiu. Po drugi, sztuczn związki mogą powstawać, gdy osoby badan kirują się ukrytymi toriami (implicit thoris) na tmat rlacji między zminnymi, któr strona 279

4 mirzon są w jdnym badaniu (Staw, 1975). Taki osoby będą starały się tak uzupłniać zstaw kwstionariuszy, aby odtworzyć t związki, któr ich zdanim powinny się pojawić, nizalżni od tgo, czy on rzczywiści występują. Skutcznym rozwiązanim służącym wyliminowaniu wyżj opisanych tndncji jst uzyskani danych z różnych źródł (Podsakoff, MacKnzi, Podsakoff, 2012). Na przykład wyniki dla zminnj nizalżnj można uzyskać na podstawi samoopisu, a wyniki dla zminnj zalżnj od drugij osoby. Innym źródłm danych moż być ni tylko drugi człowik, al takż dokumntacja (np. roczn raporty lub inn pośrdni mtody ogólni nazywan pomiarm niinwazyjnym) (Shaughnssy, Zchmistr, Zchmistr, 2002). Nizalżni od tgo czy źródłm informacji jst drugi człowik czy są to dan pochodząc z dostępnych dokumntów, to uzyskani pomiaru jdnj z zminnych z innych źródł niż sama osoba badana ni jst skutczn w każdj sytuacji (Brannick i in., 2010). Na przykład niktórych postaw i mocji ni da się zopracjonalizować jako widocznych zachowań, tak więc nimożliw jst prawidłow okrślni ich nasilnia przz osoby ocniając, a dan na tmat fktów lcznia czy przbigu trapii znajdują się w dokumntach objętych szczgólną ochroną prawną. Nimnij jdnak pozyskani danych z kilku źródł liminuj występowani błędu wspólnj mtody (Shaughnssy, Zchmistr, Zchmistr, 2002). Jśli ni ma możliwości, aby pozyskać dan z kilku źródł, dobrym sposobm na ograniczni wpływu błędu wspólnj mtody jst oddzilni pomiarów zminnj nizalżnj i zalżnj. Można to zrobić za pomocą rozdzilnia czasowgo, przstrznngo lub psychologiczngo (Podsakoff, MacKnzi, Podsakoff, 2012). Rozdzilni czasow polga na pomiarz zminnj zalżnj w innym czasi niż pomiar zminnj nizalżnj. Wdług Podsakoffa i jgo współpracowników (2003), wspólny kontkst badania moż zwiększyć prawdopodobiństwo, ż odpowidzi na pozycj tstow mirząc zminną nizalżną i zalżną będą współwystępować w pamięci krótkotrwałj i wpływać na sibi wzajmni. Co więcj, istnij możliwość nasilongo stosowania ukrytych torii na tmat rlacji pomiędzy zminną nizalżną i zalżną, jśli osoba badana taki posiada. Odstęp czasowy pomiędzy pomiarami skutczni rdukuj t zagrożnia, niwlując problm błędu wspólnj mtody. Ponadto rozdzilność czasowa moż dostarczyć dodatkowych korzyści. Jśli zminną nizalżną zmirzymy wczśnij, a zminną zalżną późnij, to w pwnych sytuacjach taki zabig daj możliwość wnioskowania przyczynowo-skutkowgo (Windl, 2012). Nimij jdnak tn typ badań posiada takż swoj wady. Jśli odstęp czasowy pomiędzy pomiarami będzi zbyt długi, rlacja między zminnymi moż ni zostać wykryta, poniważ do tgo czasu przstani już istnić. Ponadto badani podłużn opira się na założniu, ż prawdziwa rlacja pomiędzy zminnymi jst stabilna czasowo. Tymczasm niktór związki mogą być krótkotrwał (np. t związan z aktualnym nastrojm) (Cabanac, 2002). Koljny sposób odsparowania zminnych przstrznny polga na rozdzilniu pozycji tstowych, mirzących zminn nizalżn i zalżn, kwstionariu- strona 280

5 szami odnoszącymi się do innych zminnych (Podsakoff i in., 2003). Gdy liczba kwstionariuszy w jdnym badaniu jst mała, osobi badanj łatwij jst kontrolować i zapamiętywać swoj wczśnijsz odpowidzi. Natomiast jśli oddzilni będzi wystarczająco duż, pozwoli to zniwlować fkt spójności oraz podążani za ukrytymi toriami u osób badanych. Wybór zminnych rozdzilających konstrukty, któr są przdmiotm zaintrsowania badacza, powinin być dobrz przmyślany. Jśli kwstionariusz do pomiaru konstruktów wypłniających przstrzń pomiędzy badanymi zminnymi ni będą wystarczająco różnić się od sibi, to w dalszym ciągu mogą on zwiększać wspólną wariancję. Z koli psychologiczna rozdzilność polga na ukryciu tgo, co naprawdę chcmy zbadać, tak by rspondnci ni rozpoznali główngo clu badania (Podsakoff, MacKnzi, Podsakoff, 2012). Można to uzyskać poprzz zakamuflowani intrsującj nas zminnj, umiszczając ją w kontkści innych, mnij psychologicznych kwstionariuszy. Nalży jdnak pamiętać, aby liczba kwstionariuszy użytych w jdnym badaniu ni była zbyt duża. Nadmiar pozycji, do których nalży się odniść w jdnym badaniu moż doprowadzić do znużnia i znichęcnia jgo uczstników. Skutkować to będzi ich mnijszą rflksyjnością, a większym automatyzmm podczas uzupłniania kwstionariuszy. Zwiększa się prawdopodobiństwo, ż osoby badan zaczną j wypłniać zgodni z swoim dominującym stylm odpowidzi tndncją do nadmirnj nutralności, zgodności lub nizgodności (Lindll, Whitny, 2001). Innym sposobm na odwrócni uwagi od główngo clu badania jst dodani informacji o wilości badań (Aronson, Wilson, Brwr, 1998). Osoby badan są informowan, ż kwstionariusz, któr będą wypłniać to zbiór kilku nizalżnych od sibi badań, któr będą analizowan osobno. Warto podkrślić jdnak, ż fktywność tj mtody zalży tylko i wyłączni od wiarygodności podanj informacji. Po zakończniu badań nalży pamiętać o ujawniniu uczstnikom jgo prawdziwgo clu. Jst to procdura tzw. dbrifingu i powinna być stosowana po każdym badaniu naukowym (Asch, 1951). Planując prowadzni badań z wykorzystanim wilu kwstionariuszy nalży rozważyć równiż koljność ich uzupłniania przz osoby badan. Niktór kwstionariusz charaktryzują się tym, ż bardzo silni kształtują dalszy sposób wypłniania koljnych (Podsakoff i in., 2003). Jżli taki kwstionariusz pojawią się na samym początku, mogą on zaburzyć odpowidzi w całym badaniu. Przykładm moż być sytuacja, gdy chcmy zbadać ogólną satysfakcję z życia. Zminna ta dotyczy poziomu zadowolnia z życia, który ocniany jst wdl osobistych standardów (Juczyński, 2009). Standardy t ni są konkrtni zdfiniowan i każda osoba badana moż opirać się na innych wskaźnikach ocniając swoj zadowolni. Jśli jdnak w narzędziu pomiarowym przd pytanim o satysfakcję z życia umiścimy skalę do pomiaru zadowolnia z życia rodzinngo, to osoby ocniając swoją ogólną satysfakcję z życia mogą zacząć brać pod uwagę takż zadowolni z życia rodzinngo, któr w rzczywistości moż ni mić dla nich aż tak dużgo znacznia przy ocni ogólngo zadowolnia. Ponadto niktór kwstionariusz mogą wprowadzać strona 281

6 uczstnika w pozytywny bądź ngatywny nastrój. Jśli na początku badania umiszczonych zostani zbyt dużo kwstionariuszy dotyczących strsu, ngatywnych wydarzń i mocji, moż to wywołać u osoby ngatywny afkt, który utrzymywać się będzi do końca badania, jdnoczśni modyfikując wyniki. Statystyczn sposoby idntyfikacji i kontrolowania błędu wspólnj mtody Zastosowani procduralnych sposobów ograniczania błędu wspólnj mtody ni zawsz daj pwność, ż zbran dan są woln od tgo błędu. Tylko w jdnym przypadku możmy stwirdzić, ż błąd wspólnj mtody ni występuj gdy pomiar zminnj nizalżnj pochodzi z inngo źródła niż zminnj zalżnj. W innych sytuacjach, kirowani cikawością poznawczą i dbałością o poprawność mtodologiczną (lub prośbą rcnznta), powinniśmy zastosować statystyczn sposoby idntyfikacji i kontroli błędu wspólnj mtody. Podjści statystyczn do błędu wspólnj mtody koncntruj się wokół dwóch zagadniń: (1) idntyfikacji i (2) kontroli błędu wspólnj mtody. Nistty ni ma powszchni akcptowanych statystycznych sposobów radznia sobi z tymi dwoma wyzwaniami, obcni toczy się w tj kwstii burzliwa dyskusja naukowa (Richardson, Simmring, Sturman, 2009; Williams, Mcgonagl, 2015). Przdstawimy kilka najczęścij wykorzystywanych przz badaczy tchnik, wraz z ich zaltami i wadami. Tst jdngo czynnika Harmansa (Harman s singl factor tst) jst jdną z najczęścij używanych tchnik do diagnozowania błędu wspólnj mtody (Podsakoff i in., 2003). Zastosowani tj tchniki jst bardzo prost. Wystarczy przprowadzić ksploracyjną analizę czynnikową z nirotowanym rozwiązanim na pozycjach tstowych z wszystkich kwstionariuszy użytych w badaniu. Istniją dwa warianty tj tchniki. W pirwszym warianci ni zakładamy okrślonj liczby czynników do wyodrębninia. Jżli w analizi zostani wyodrębniony jdn czynnik, to możmy stwirdzić istnini błędu wspólnj mtody. W warianci drugim, częścij spotykanym, zakładamy wyodrębnini jdngo czynnika i sprawdzamy, il procnt wariancji wyjaśnia. O błędzi wspólnj mtody będzi świadczyć wynik mówiący, ż jdn czynnik wyjaśnia powyżj 50% wariancji wszystkich pozycji tstowych (Podsakoff i in., 2003). Niktórzy badacz stosują konfirmacyjną analizę czynnikową (Confirmatory Factor Analysis, CFA) tstując dopasowani modlu jdnoczynnikowgo (Kooij, Van D Voord, 2011). Brak dopasowania takigo modlu ma świadczyć o tym, ż wspólna wariancja mtody ni będzi znacząco wpływać na rlacj pomiędzy zminnymi. Zasadniczym ogranicznim tchniki jdngo czynnika Harmansa jst fakt, ż pozwala ona jdyni na diagnozę błędu wspólnj mtody. Ni możmy z jj wykorzystanim kontrolować tgo błędu. Badacz zauważają równiż, ż jst to tchnika mało czuła na błąd w większości sytuacji uzyskujmy kilka czyn- strona 282

7 ników w ksploracyjnj analizi czynnikowj lub przy założniu wyodrębninia jdngo czynnika procnt wyjaśnionj wariancji jst niwilki. Z tgo powodu powszchnym stał się pogląd, ż tst jdngo czynnika Harmansa ni jst właściwą tchniką do diagnozowania błędu wspólnj mtody (Podsakoff i in., 2003). Najnowsz symulacj statystyczn pokazują jdnak, ż tchnika ta ni jst niczuła, jak wczśnij sądzono, na wykryci wspólnj wariancji mtody. Jżli zastosowan skal charaktryzują się satysfakcjonującą rztlnością, dopiro wspólna wariancja na poziomi 70% lub więcj będzi znacząco wpływać na rlacj pomiędzy zminnymi (Fullr i in., 2016). W wilu najnowszych badaniach opublikowanych w rnomowanych czasopismach naukowych autorzy wciąż używają tstu jdngo czynnika Harmansa do idntyfikacji błędu wspólnj mtody (Runhaar, Sandrs, Konrmann, 2013; Gunaskaran i in., 2017; Razmus, Jaroszyńska, Palęga, 2017). Tchnika oparta na korlacji markra (corrlation-basd markr variabl tchniqu) pozwala idntyfikować i jdnoczśni kontrolować błąd wspólnj mtody (Lindll, Whitny, 2001). Jj zastosowani polga na dodaniu do zstawu kwstionariuszy skali (kwstionariusza) do pomiaru zminnj, która tortyczni ni powinna korlować z innymi zminnymi (tzw. markr). Ida tj tchniki jst bardzo prosta: jżli uzyskamy korlację pomiędzy badanymi zminnymi a markrm to prawdopodobni pojawia się w naszych danych wariancja wspólnj mtody. Aby obliczyć wartość współczynnika korlacji pomiędzy badanymi zminnymi przy kontroli błędu, nalży: (1) wybrać najmnijszą korlację markra z doclowymi zminnymi; (2) od wartości współczynnika korlacji między zminnymi doclowymi odjąć wybraną najmnijszą wartość współczynnika korlacji markra z zminną i podzilić przz wartość: jdn minus wybrana najmnijsza wartość współczynnika korlacji markra z zminną; (3) sprawdzić, czy uzyskana korlacja jst istotna statystyczni (np. w tablicach rozkładu współczynnika korlacji r-parsona). Nistty i ta prosta tchnika posiada wil wad. Wśród tych szczgółowo opisanych w litraturz (Podsakoff, MacKnzi, Podsakoff, 2012) warto nadminić kilka. Tchnika zakłada, ż błąd wspólnj mtody moż powodować tylko zawyżani związków pomiędzy zminnymi, co ni jst prawdą. Kontrola błędu wspólnj mtody dokonywana jst na poziomi wyników w skalach, a ni na poziomi wyników w pozycjach tstowych. Jżli do badań wybraliśmy markr, który tortyczni ni powinin być skorlowany tylko z zminną zalżną, to kontrola błędu będzi zakładać idntyczny jgo wpływ na wszystki zminn. Zarzuty wysuwan przciwko tchnic opartj na korlacji markra doprowadziły do wypracowania tchniki markra z zastosowanim konfirmacyjnj analizy czynnikowj (CFA markr tchniqu) (Williams, Hartman, Cavazott, 2010). Tchnika ta polga na stymowaniu wspólnj wariancji z wykorzystanim konfirmacyjnj analizy czynnikowj. Pomimo wdrożnia bardzij zaawansowanj analizy statystycznj, tchnika markra z zastosowanim konfirmacyjnj analizy czynnikowj zdanim badaczy dostarcza niktórych dowodów na istnini wspólnj wariancji, al tylko w sytuacji, gdy wybrany zostani odpowidni markr. W dużym stopniu o sukcsi tchniki będzi więc przsą- strona 283

8 dzać właściwy wybór markra, chociaż i w takich sytuacjach jj skutczność jst na przciętnym poziomi w 69% sytuacji poprawni idntyfikuj ona wspólną wariancję mtody (Richardson, Simmring, Sturman, 2009). Bardzo zbliżoną tchniką do tchniki markra z zastosowanim konfirmacyjnj analizy czynnikowj jst tchnika bzpośrdnio mirzongo czynnika latntngo (dirctly masurd latnt mthod factor tchniqu lub masurd CMV caus modls) (Podsakoff, MacKnzi, Podsakoff, 2012). W tym przypadku do analiz dołączana jst ni zminna tortyczni nizwiązana z właściwymi zminnymi, al bzpośrdnio odpowidzialna za źródło wspólnj wariancji (np. aprobata społczna). Zastosowani tchniki wymaga oblicznia kilku modli czynnikowych przy kontroli zminnj odpowidzialnj za wspólną wariancję. Zaintrsowango Czytlnika odsyłamy do badań, w których została użyta ta tchnika (Williams, Gavin, Williams, 1996). Tchnika nimirzongo czynnika latntngo (unmasurd latnt mthod factor tchniqu) jst jdną z najstarszych tchnik kontroli błędu wspólnj mtody (Podsakoff, MacKnzi, Podsakoff, 2012). Wymaga ona zastosowania programów statystycznych przznaczonych do analizy równań strukturalnych (np. Amos). Tchnika ta polga na dodaniu do statystycznych analiz czynnika (zminnj latntnj), którgo zminnymi obsrwowanymi są wszystki pozycj tstow badanych konstruktów. Przdstawimy to na prostym przykładzi. Załóżmy, ż chcmy zbadać związk trzch zminnych: dwóch podstawowych wymiarów postrzgania społczngo sprawczości i wspólnotowości (Wojciszk, 2010) (każdy mirzony przy pomocy cztrch pozycji tstowych) oraz narcyzmu (Żmojtl-Piotrowska i in., 2016) (mirzongo z wykorzystanim ośmiu pozycji tstowych). Stosując modlowani równań strukturalnych w pirwszj koljności powinniśmy prztstować modl pomiarowy, czyli zwryfikować pomiarow właściwości zminnych obsrwowanych. Po sprawdzniu dopasowania modlu do danych możmy przystąpić do tstowania błędu wspólnj mtody. Na tym tapi do modlu pomiarowgo dodajmy zminną latntną, wskaźnikami którj są wszystki pozycj tstow badanych konstruktów (sprawczości, wspólnotowości i narcyzmu). Na rysunku 1 zaprzntowano modl pomiarowy dla omawianych zminnych z założonym nimirzonym czynnikim latntnym dla wszystkich zminnych (CMB). Wariancja nimirzongo czynnika latntngo powinna być założona i wynosić 1. Na tym tapi możmy sprawdzić, któr pozycj tstow charaktryzują się wysokim poziomm wspólnj wariancji. Dla ścisłości dodajmy, ż w tstowanym modlu z wspólnym czynnikim latntnym mamy dwa rodzaj ładunków czynnikowych: (1) ładunki czynnikow konstruktów tortycznych i (2) ładunki czynnikow dla czynnika wspólngo (CMB). Pozycj tstow obarczon wspólną wariancją będą posiadały istotn statystyczni ładunki czynnikow z czynnikim wspólnym dla wszystkich zminnych (CMB). Wartości tych ładunków czynnikowych podnision do kwadratu intrprtujmy jako procnt wariancji dzilonj z wspólnym czynnikim. Wartości ładunków czynnikowych konstruków tortycznych podnision do kwadratu intrprtujmy jako wariancję wynikającą z konstruktu. strona 284

9 Sprawczość 1 pozycja tstowa 1 pozycja tstowa 2 pozycja tstowa 3 pozycja tstowa 4 pozycja tstowa 1 1 Wspólnotowość 1 pozycja tstowa 2 pozycja tstowa 3 pozycja tstowa 4 pozycja tstowa 1 pozycja tstowa 2 CMB 1 pozycja tstowa 3 Narcyzm pozycja tstowa 4 pozycja tstowa 5 pozycja tstowa 6 pozycja tstowa 7 pozycja tstowa 8 Rysunk 1. Modl pomiarowy z zastosowanim tchniki nimirzongo czynnika latntngo Źródło: opracowani własn. Jżli wartości ładunków czynnikowych wspólngo dla wszystkich zminnych czynnika (CMB) będą niistotn statystyczni, to możmy stwirdzić, ż dan są stosunkowo woln od błędu wspólnj mtody (Liang i in., 2007). Chcąc kontrolować wpływ wspólnj wariancji mtody na wyniki analiz nalży zachować nimirzony czynnik latntny dla wszystkich zminnych w modlu strukturalnym. W modlu tym tstuj się liniow fkty zminnych nizalżnych (gzognicznych) na zminn zalżn (ndogniczn). Wryfikowani modlu przy jdnoczsnym zachowaniu nimirzongo czynnika latntngo dla wszystkich zminnych będzi skutkować tym, ż zalżności pomiędzy zminnymi będą woln od wpływu błędu wspólnj mtody. Jśli ni chcmy aby dalsz oblicznia statystyczn były dokonywan z wykorzystanim analizy równań strukturalnych, to po dodaniu nimirzongo czynnika latntngo w modlu pomiarowym mamy możliwość zapisania wyników naszych strona 285

10 zminnych skorygowanych o wspólną wariancję 1. Wśród zalt tchniki nimirzongo czynnika latntngo warto wyminić to, ż pozwala ona na kontrolę błędu wspólnj mtody na poziomi pozycji tstowych oraz fakt, ż ni zakłada, iż błąd mtody będzi taki sam dla wszystkich pozycji tstowych. Tchnika ta ni jst jdnak idalnym rmdium na błąd wspólnj mtody. Pomimo swojj prostoty w obliczaniu, zastosowani tchniki moż okazać się problmatyczn z względu na trudności z idntyfikacją modlu. Modl moż okazać się niidntyfikowalny, gdy liczba znanych danych wjściowych będzi niższa od liczby szacowanych paramtrów. Dochodzą do tgo inn mankamnty natury statystycznj (Podsakoff, MacKnzi, Podsakoff, 2012). Symulacj statystyczn pokazują, ż tchnika nimirzongo czynnika latntngo tylko w 41% sytuacji poprawni idntyfikuj wspólną wariancję mtody (Richardson, Simmring, Sturman, 2009). Nimirzony czynnik latntny moż zawirać ni tylko wspólną wariancję mtody, al takż wspólną wariancję spowodowaną rlacjami pomiędzy zminnymi. Moż to być szczgólni widoczn, gdy jdna lub więcj zminnych są zminnymi wilowymiarowymi, np. samoocna mirzona Wilowymiarowym Kwstionariuszm Samoocny MSEI (Fcnc, 2008). W tym przypadku pwna część wariancji wskaźników (zminnych obsrwowanych) moż wynikać z tortyczngo powiązania wymiarów z sobą (Williams, 2014). W ostatnim czasi pojawiły się próby łącznia różnych tchnik w jdną wszchstronną stratgię (comprhnsiv analysis stratgy) w radzniu sobi z wariancją wspólnj mtody (Williams, Mcgonagl, 2015). Polga ona na jdnoczsnym zastosowaniu trzch latntnych tchnik: (1) tchniki markra z zastosowanim konfirmacyjnj analizy czynnikowj; (2) tchniki nimirzongo czynnika latntngo oraz (3) tchniki bzpośrdnio mirzongo czynnika latntngo. Biorąc pod uwagę mocn i słab strony tych tchnik, stratgia łącznia ich w jdnym modlu wydaj się bardzo intrsująca. Badacz otrzymuj możliwość kontrolowania trzch typów wariancji mtody związanj z pośrdnim i bzpośrdnim źródłm oraz tj związanj z nimirzonym źródłm. Podsumowani i rkomndacj Przgląd najczęścij stosowanych statystycznych tchnik do idntyfikacji i kontrolowania błędu wspólnj mtody moż, u bardzij zaawansowanych statystyczni badaczy, wywołać szrg wątpliwości i zastrzżń. Ni jst naszym clm idalizowani którjś z tchnik statystycznych, wszystki, jak staraliśmy się to zobrazować, mają swoj wady. Znajomość ich zalt i ograniczń moż okazać się koniczna, szczgólni w sytuacji prowadznia dyskusji z rcnzntami prac badawczych. Skłaniamy 1 W tym clu nalży dokonać imputacji braków danych (w przypadku programu Amos imputacji takij można dokonać zgodni z lokalizacją: Analyz Data imputation). W nowo powstałym pliku otrzymamy wyliczon wartości naszych zminnych latntnych. strona 286

11 się ku poglądowi wyrażonmu przz Conway a i Lanc a (2010), którzy uważają, ż ni można zakładać, ż rlacj pomiędzy zminnymi mirzonymi z wykorzystanim wspólnj mtody są z góry znikształcon przz błąd wspólnj mtody. Raportując wyniki badań powinniśmy: (1) podać argumnty wskazując, ż pomiar zminnych w sposób samoopisowy jst właściwy; (2) pokazać dowody na trafność konstruktów, np. na podstawię analizy macirzy wilu cch wilu mtod Campblla i Fiskgo (Brzziński, 2004) lub innych wskaźników trafności zbiżnj i różnicowj (Hair i in., 2009); (3) wskazać, ż pozycj tstow narzędzi badających różn konstrukty ni pokrywają się z sobą; (4) opisać, jaki procduraln sposoby ograniczania błędu wspólnj mtody zastosowaliśmy. Każdy badacz planujący badani kwstionariuszow powinin przd wszystkim stosować procduraln sposoby ograniczania wystąpinia błędu wspólnj mtody. Zaprzntowan powyżj procdury planowania badań kwstionariuszowych w taki sposób, aby ograniczały on wystąpini wspólnj wariancji mtody, są mnij lub bardzij znan przz badaczy. Warto j przypominać i stosować, gdyż rutynow podjści do kwstii pomiaru z wykorzystanim kwstionariuszy stanowi duż zagrożni dla nauki. Zachęcamy równiż badaczy do wykorzystania wybranych statystycznych sposobów idntyfikacji i kontroli błędu wspólnj mtody. Ich stosowani powinno iść w parz z dużą dawką zdrowgo rozsądku i scptycyzmu. Możmy mić nadziję, ż w nidalkij przyszłości zostani opracowana tchnika budząca mnij kontrowrsji, która będzi umożliwiać jszcz dokładnijsz kontrolowani występowania błędu wspólnj mtody. Litratura cytowana Aronson, E., Wilson, T.D., Brwr, M.B. (1998). Exprimntation in social psychology. W: D.T. Gilbrt, S.T. Fisk, G. Lindzy (rd.), Th handbook of social psychology (wyd. 4, t. 1-2, s ). Nw York: McGraw-Hill. Asch, S.E. (1951). Effcts of group prssur upon th modification and distortion of judgmnt. W: H. Gutzkow (rd.), Groups, ladrship and mn (s ). Pittsburgh, PA: Carngi Prss. Bodnr, T.E. (2006). Dsigns, participants, and masurmnt mthods in psychological rsarch. Canadian Psychology, 47 (4), , doi: /cp Brannick, M.T., Chan, D., Conway, J.M., Lanc, C.E., Spctor, P.E. (2010). What is mthod varianc and how can w cop with it? A panl discussion. Organizational Rsarch Mthods, 13 (3), , doi: / Brzziński, J. (2004). Mtodologia badań psychologicznych. Warszawa: Wydawnictwo Naukow PWN. Cabanac, M. (2002). What is motion? Bhavioural Procsss, 60 (2), 69-83, doi: /S (02) Conway, J., Lanc, C.E. (2010). What rviwrs should xpct from authors rgarding common mthod bias in organizational rsarch. Journal of Businss and Psychology, 25, , doi: /s strona 287

12 Drwal, R.Ł. (1989). Przdmowa. W: R.Ł. Drwal (rd.), Tchniki kwstionariuszow w diagnostyc psychologicznj: Wybran zagadninia (s. 9-13). Lublin: Wydawnictwo UMCS. Drwal, R.Ł. (1995). Adaptacja kwstionariuszy osobowości. Warszawa: Wydawnictwo Naukow PWN. Fcnc, D. (2008). Wilowymiarowy kwstionariusz samoocny MSEI. Warszawa: Pracownia Tstów Psychologicznych. Fullr, C.M., Simmring, M.J., Atinc, G., Atinc, Y., Babin, B.J. (2016). Common mthods varianc dtction in businss rsarch. Journal of Businss Rsarch, 69 (8), , doi: /j.jbusrs Gunaskaran, A., Papadopoulos, T., Duby, R., Wamba, S.F., Child, S.J., Hazn, B., Aktr, S. (2017). Big data and prdictiv analytics for supply chain and organizational prformanc. Journal of Businss Rsarch, 70, , doi: /j.jbusrs Hair, J., Black, W.C., Babin, B.J., Andrson, R.E. (2009). Multivariat data analysis (wyd. 7). Uppr Saddl Rivr, NJ: Prntic Hall. Hornowska, E. (2001). Tsty psychologiczn. Toria i praktyka. Warszawa: Wydawnictwo Naukow Scholar. Jakobsn, M., Jnsn, R. (2015). Common mthod bias in public managmnt studis. Intrnational Public Managmnt Journal, 18 (1), 3-30, doi: / Juczyński, Z. (2009). Narzędzia pomiaru w promocji i psychologii zdrowia. Warszawa: Pracownia Tstów Psychologicznych. Kooij, D., Van D Voord, K. (2011). How changs in subjctiv gnral halth prdict futur tim prspctiv, and dvlopmnt and gnrativity motivs ovr th lifspan. Journal of Occupational & Organizational Psychology, 84 (2), , doi: /j x Liang, H., Saraf, N., Hu, Q., Xu, Y. (2007). Assimilation of ntrpris systms: Th ffct of institutional prssurs and th mdiating rol of top managmnt. Managmnt Information Systms Quartrly, 31 (1), 59-87, doi: / Lindll, M.K., Whitny, D.J. (2001). Accounting for common mthod varianc in cross-sctional rsarch dsigns. Journal of Applid Psychology, 86, , doi: // Mad, A.W., Watson, A.M., Kroustalis, C.M. (2007, April). Assssing common mthods bias in organizational rsarch. Papr prsntd at th 22nd Annual Mting of th Socity for Industrial and Organizational Psychology. Nw York. Podsakoff, P.M., MacKnzi, S.B., L, J.Y., Podsakoff, N.P. (2003). Common mthod biass in bhavioral rsarch: A critical rviw of th litratur and rcommndd rmdis. Journal of Applid Psychology, 88 (5), , doi: / Podsakoff, P.M., MacKnzi, S.B., Podsakoff, N.P. (2012). Sourcs of mthod bias in social scinc rsarch and rcommndations on how to control it. Annual Rviw of Psychology, 63 (1), , doi: /annurv-psych strona 288

13 Razmus, W., Jaroszyńska, M., Palęga, M. (2017). Prsonal aspirations and brand ngagmnt in slf-concpt. Prsonality and Individual Diffrncs, 105, , doi: /j.paid Richardson, H.A., Simmring, M.J., Sturman, M.C. (2009). A tal of thr prspctivs: Examining post hoc statistical tchniqus for dtction and corrction of common mthod varianc. Organizational Rsarch Mthods, 12 (4), , doi: / Runhaar, P., Sandrs, K., Konrmann, J. (2013). Tachrs work ngagmnt: Considring intraction with pupils and human rsourcs practics as job rsourcs. Journal of Applid Social Psychology, 43 (10), , doi: /jasp Salancik, G.R., Pfffr, J. (1977). An xamination of nd-satisfaction modls of job attituds. Administrativ Scinc Quartrly, 22 (3), Shaughnssy, J.J., Zchmistr, E.B., Zchmistr, J.S. (2002). Mtody badawcz w psychologii. Gdańsk: Gdański Wydawnictwo Psychologiczn. Spctor, P. (2006). Mthod varianc in organizational rsarch: Truth or urban lgnd? Organizational Rsarch Mthods, 9, , doi: / Staw, B.M. (1975). Attribution of th causs of prformanc: A gnral altrnativ intrprtation of cross-sctional rsarch on organizations. Organizational Bhavior & Human Prformanc, 13 (3), Wilczyńska, J. (1989). Czynniki zminiając wyniki kwstionariuszy osobowości oraz sposoby ich pomiaru. W: R.Ł. Drwal (rd.), Tchniki kwstionariuszow w diagnostyc psychologicznj: Wybran zagadninia (s ). Lublin: Wydawnictwo UMCS. Williams, L.J. (2014, August). Us of an unmasurd latnt mthod construct (ULMC) in th prsnc of multidimnsional mthod varianc. W: L.J. Williams (Chair), Currnt issus in invstigating common mthod varianc. Prsntd at annual Acadmy of Managmnt Confrnc. Philadlphia, PA. Williams, L.J., Gavin, M.B., Williams, M.L. (1996). Masurmnt and nonmasurmnt procsss with ngativ affctivity and mploy attituds. Journal of Applid Psychology, 81, , doi: / Williams, L.J., Hartman, N., Cavazott, F. (2010). Mthod varianc and markr variabls: A rviw and comprhnsiv CFA markr tchniqu. Organizational Rsarch Mthods, 13 (3), , doi: / Williams, L.J., Mcgonagl, A.K. (2015). Four rsarch dsigns and a comprhnsiv analysis stratgy for invstigating common mthod varianc with slf-rport masurs using latnt variabls. Journal of Businss and Psychology, 31 (3), 1-21, doi: /s Windl, M. (2012). Longitudinal data analysis. W: H. Coopr, P.M. Camic, D.L. Long, A.T. Pantr, D. Rindskopf, K.J. Shr (rd.), APA handbook of rsarch mthods in psychology. T. 3: Data analysis and rsarch publication (s ). Amrican Psychological Association. Wojciszk, B. (2010). Sprawczość i wspólnotowość. Podstawow wymiary postrzgania społczngo. Gdańsk: Gdański Wydawnictwo Psychologiczn. strona 289

14 Zawadzki, B. (2006). Kwstionariusz osobowości. Stratgi i procdura konstruowania. Warszawa: Wydawnictwo Naukow Scholar. Żmojtl-Piotrowska, M., Czarna, A., Piotrowski, J., Baran, T., Maltby, J. (2016). Structural validity of th Communal Narcissism Invntory (CNI): Th bifactor modl. Prsonality and Individual Diffrncs, 90, , doi: /j.paid Strszczni. Samoopisow kwstionariusz są powszchni stosowaną, choć nipozbawioną ograniczń, mtodą badawczą w psychologii. Clm artykułu jst zwrócni uwagi na możliwy w badaniach kwstionariuszowych błąd wspólnj mtody, będący rzultatm wariancji wyników, która ni pochodzi z badanych konstruktów, al z samj mtody pomiaru. Wystąpini błędu wspólnj mtody moż skutkować m. in. zaburznim paramtrów związków między zminnymi. W artykul zostaną przdstawion procduraln sposoby ograniczania wystąpinia błędu wspólnj mtody oraz statystyczn sposoby jgo idntyfikacji i kontroli. Słowa kluczow: błąd wspólnj mtody, wspólna wariancja, badania kwstionariuszow Data wpłynięcia: Data wpłynięcia po poprawkach: Data zatwirdznia tkstu do druku: