量化研究中的共同方法变异(CMV)
定量遗传学研究方法
定量遗传学研究方法定量遗传学是一门研究遗传变异对性状变异影响的学科。
通过定量遗传学研究方法，我们可以了解物种中的遗传基础和性状表现的规律。
在这篇文章中，我将向大家介绍几种常用的定量遗传学研究方法。
1. 全基因组关联研究（GWAS）全基因组关联研究是一种用于发现遗传变异和性状关联的方法。
GWAS通过对大规模样本群体的基因组信息进行分析，可以找到与性状相关的遗传变异。
这种方法的优点是能够检测到较为小的遗传效应，但也存在一些局限性，比如可能会由于样本限制而忽略掉某些重要的变异。
2. 聚合分析聚合分析通过研究具有共同精神疾病或遗传异常的家族成员，来探索遗传因素与性状之间的关联。
这种方法适用于研究遗传基础不明确的复杂性状。
通过比较不同家族成员之间的遗传相似性，可以推断与性状相关的基因。
3. 在后代中测量遗传变异在后代中测量遗传变异是一种常用的研究方法，可以通过测量性状在不同后代中的变异程度来推断遗传效应。
通过对大量后代的观察和测量，可以估计不同基因型对性状变异的贡献程度。
4. 模拟和定量基因组学模拟和定量基因组学是一种通过计算模型来预测基因型与表现型之间关系的方法。
通过分析基因组中的遗传变异，结合统计学模型，可以预测不同基因型对性状的影响。
这种方法能够帮助我们了解不同基因型的遗传效应，并预测个体性状的可能范围。
5. 等位基因特异性表达分析等位基因特异性表达分析是一种研究变异基因型如何影响基因表达的方法。
通过分析不同基因型在基因表达水平上的差异，可以发现与性状相关的表达差异。
这种方法可以提供关于与性状有关的基因表达的信息。
以上是几种常见的定量遗传学研究方法。
这些方法提供了我们研究遗传变异对性状变异影响的有效工具。
通过深入研究遗传基础和性状表现的规律，我们可以更好地理解物种的遗传特性，并为遗传学疾病的研究和对性状的遗传改良提供理论基础。
这些研究方法的进一步发展，将为我们揭示性状多样性形成和进化的遗传机制提供更多的见解。
区分效度、共同方法偏差
邱宗满学完群里教程，应该知道区分效度的一种做法，即，使用AVE 开根号值与相关系数进行比较，如下表（来源：25号论文）。
CR 和AVE 的计算也可通过一个简单的小程序来完成，即本压缩包内的“CR 和AVE 计算工具”；如果看了张哥教程，也可以找到张哥做的专门用来计算CR 和AVE 的excel 表，即压缩包内的“CR & AVE2016”。
区分效度（discriminant validity）除此之外，大家可以在SEM数据统计表里看到部分文献采用多CFA比较来说明维度之间的区分效度，例如下表（来源：25号文献）。
如果大家还不能通过报表来反推出论文作者所做的工作，那么我们使用一篇论文实例来解读这个过程（来源：A moderated mediation model of the relationship between organizational citizenship behaviors and job performance）。
一般来说，这种自己动手的操作，都是把两个相关比较高的维度合成一个维度，重新进行因子分析，然后判断哪个东西更好。
前一页ppt所提到的论文其大致意思就是，我们先做了普通的CFA（左边），然后我们多搞点竞争模型出来（右边），对这些模型进行比较，确定哪个模型更好。
如果我们原来的模型更好，说明我们的维度划分是对的，而且维度之间具有区分效度。
那，这么多模型，我们怎么进行一个判断与描述呢？1号文献中比较各个模型（右上），然后选出了拟合最好的一个模型。
3号文献与1号文献一致（左），也是描述了拟合最好的模型，并且这个模型就是我们的假设模型，那么说明有区分效度。
上一页ppt中的文献则是描述了新模型与原来的模型具有一个显著的差异性（右下）。
当然，区分效度经常会和共同方法偏差有关系（可以看笔者的“相关分析的先关骚操作”专题报告，从数据分析上加深对这些的理解），我们看接下来的ppt。
如果我们使用AVE的方法判断区分效度，却不达标怎么办？？？相信大家看Excel的时候也看到过这个东西，激动不已吧？然后我们打开27号文献可以发现这种情况。
生物学多维量化研究及数据分析
生物学多维量化研究及数据分析随着科技的发展和计算能力的提升，生物学研究的方法已经从传统的实验室单一观察和统计分析转向了生物学多维量化研究及数据分析。
生物学多维量化研究是指对大量生物学样本进行多个指标的同时观察，从而深入了解样本的差异。
这些指标可以包括基因类型、蛋白质表达、代谢产物、细胞类型、细胞寿命、环境因素等多种因素。
这种方法已经广泛应用于癌症、心血管疾病、神经系统和生殖系统等多种疾病的研究中，以期提供更为准确的诊断和治疗方案。
生物学多维量化研究的最大困难之一是数据分析。
生物学研究的数据量非常大，而且具有很高的复杂性和不确定性。
因此，需要使用一些高级的数据分析方法，如聚类分析、主成分分析、因子分析、网络分析等。
聚类分析是一种将相似物品分组的方法。
在生物学研究中，聚类分析可以根据不同指标的差异将样本分为不同类别，从而更好地了解样本之间的相似性和差异性。
主成分分析是一种将多个变量压缩成少数几个主成分的方法。
这些主成分可以更好地体现样品的相关性，并且更加直观。
生物学研究中，主成分分析可以帮助研究者更好地理解样本和变量之间的复杂关系。
因子分析是一种将多个变量分解成几个因子的方法。
这些因子可以表示变量之间的共同因素，并提供更为有效的特征表示。
生物学研究中，因子分析可以帮助研究者更好地理解变量之间的相关性，并更好地理解样本的复杂性。
网络分析是一种将生物学样品中的不同因素构建成网络的方法。
这些因素可以包括基因、蛋白质、代谢产物等。
生物学研究中，网络分析可以帮助研究者更好地了解生物学网络的拓扑结构，并提供更为深入的基因、蛋白质和代谢产物相互作用的理解。
最近，人工智能技术也开始在生物学多维量化研究中被广泛应用。
人工智能技术可以帮助处理非结构化的数据，并从其中提取重要信息。
在生物学研究中，人工智能技术可以帮助自动化样品的分类和聚类，并更好地理解样品之间的相似性和差异性。
总之，生物学多维量化研究及数据分析已经成为生物学研究的重要组成部分。
共同方法偏差检验:问题与建议
Statistical Approaches for Testing Common Method Bias: Problems and Suggestions
作者： 汤丹丹[1];温忠麟[1]
作者机构： [1]华南师范大学心理应用研究中心/心理学院,广州510631
出版物刊名： 心理科学
页码： 215-223页
年卷期： 2020年 第1期
主题词： 共同方法变异;共同方法偏差;Harman单因子法;ULMC法;CFA标签变量法
摘要：检验共同方法偏差(CMB)已经成为心理学实证研究中的一个环节。
本文从数学模型角度分析方法变异(CMV)的影响,并讨论了CMB常用的检验法——Harman单因子法、控制未测量的潜在方法因子(ULMC)法、验证性因子分析(CFA)标签变量法的检验力。
Harman单因子法检
验力很低,ULMC法检验力中等,CFA标签变量法检验力虽然较高但问题也不少。
提出一个好的检验法应当满足的三个特点:符合CMV的数学模型、评价标准不受非CMV来源的影响、对CMV、CMB的变化敏感。
最后给出CMB检验的建议。
实时定量聚合酶链反应检测巨细胞病毒在同种异基因造血干细胞移植术后监测中的意义
实时定量聚合酶链反应检测巨细胞病毒在同种异基因造血干细胞移植术后监测中的意义王苓;唐暐;赵维莅;陈玉宝;沈志祥;季育华;胡炯【期刊名称】《诊断学理论与实践》【年(卷),期】2010()1【摘要】目的:探讨同种异基因造血干细胞移植(allo-HSCT)中巨细胞病毒(cytomegalovirus,CMV)激活情况及激活相关因素。
方法:52例接受allo-HSCT 的患者为研究对象,所有患者及其供者移植前均为CMV携带者,即为CMV血清型阳性。
所有移植术后患者应用实时定量聚合酶链反应(PCR)方法对CMVDNA进行定量检测。
结果:移植后100d内,52例患者中28例检测到CMVDNA复制。
造血干细胞移植(HSCT)供者类型和移植物抗宿主反应(graft versus host disease,GVHD)的发生与CMV激活明显相关(P值分别为0.018和0.039)。
在44例可评估患者中,allo-HSCT100d后仅7例检测到CMVDNA复制,其发生率与移植后发生GVHD且接受激素治疗(P=0.0009)、人类白细胞抗原(HLA)全相合无关供者移植或者HLA部分相合同胞供者移植有关(P=0.037)。
应用实时定量PCR检测发现,CMV对更昔洛韦抢先治疗的应答存在2种动力学模式(快速型和缓慢型),其中表现为缓慢型的患者CMV最高负载量较快速型高10倍以上,其病毒衰减时间也要延长3～4周,多数发生在因出现GVHD而接受激素治疗以及接受HLA全相合无关供者和HLA部分相合同胞供者干细胞移植的患者。
结论:移植前CMV血清型阳性患者接受allo-HSCT后100d内出现CMV激活是常见并发症。
移植100d之后,对于未发生GVHD而未使用激素治疗者或以HLA全相合同胞为供体的患者,CMV 激活概率低,无需进行常规频繁监测。
【总页数】6页(P19-24)【关键词】同种异体造血干细胞移植;巨细胞病毒;实时定量聚合酶链反应【作者】王苓;唐暐;赵维莅;陈玉宝;沈志祥;季育华;胡炯【作者单位】上海交通大学医学院附属瑞金医院血液科造血干细胞移植中心;上海交通大学医学院附属瑞金医院检验科【正文语种】中文【中图分类】R519【相关文献】1.异基因造血干细胞移植后血巨细胞病毒定量监测及临床意义 [J], 邱志祥;梁赜隐;岑溪南;任汉云;王茫桔;王莉红;孙玉华;许尉林;刘微;欧晋平;董玉君;李渊2.异基因造血干细胞移植后实时定量聚合酶链反应在巨细胞病毒感染诊断和治疗中的应用 [J], 陈欢;王昱;陈瑶;黄晓军;刘开彦;许兰平;刘代红;陈育红;赵晓甦;余莉;韩伟;张晓辉3.实时定量聚合酶链反应在异基因造血干细胞移植后巨细胞病毒感染的诊断和治疗中的应用 [J], 冯术青;朱梦波;闫兴双;崔晓聪;李晓宇;杜小梅;高峰4.多源化巨细胞病毒DNA定量检测在异基因造血干细胞移植后巨细胞病毒肺炎诊断中的应用 [J], 程昊钰;王静波;杨帆;杨怡欣;张书芹;张永平;张维婕;费新红;殷宇明;顾江英5.应用血浆荧光定量聚合酶链反应诊断异基因造血干细胞移植受者巨细胞病毒感染[J], 张红宇;王钧;杨保青;孟庆祥;孙平;柳金;庞丽萍;郭乃榄因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
共同方法因子cmv
共同方法因子cmv
共同方法因子（CMV）也称为共同变异因子，是指在研究中出现的一种潜在偏误来源，它是因为使用了相同的测量工具或同一来源的数据，导致了测量数据之间的高度相关性，而不是真正的研究变量的相互作用。
CMV可能会导致研究结果的偏误，降低研究的可靠性和有效性。
为了避免CMV的影响，研究者可以采取以下措施：
1. 采用多种测量工具和来源，以避免单一变量的影响。
2. 分离不同的变量测量，避免将它们混合在一起。
3. 采用方法变化法，即在不同的时间或不同的环境中进行测量，以减少CMV的影响。
4. 进行CMV检验，评估CMV对研究结果的影响，并进行修正。
总之，CMV是研究中需要注意的一个重要问题，研究者需要采取相应的措施来避免其影响，并确保研究结果的可靠性和有效性。
- 1 -。
基于结构方程模型的硕士研究生有效学习影响因素探究
基于结构方程模型的硕士研究生有效学习影响因素探究高田钦;王惠珍【摘要】Effective learning is of great significance to improving the quality of graduate education .Based on a theoretical analysis and empirical study ,we hypothesize that there are 5 latent variables (learning motivation ,learning attitude ,learning environment ,learninginput ,learning harvest)and 37 observation variables that affect effective learning of graduate students . Using SPSS and structural equation model (SEM ) ,we conducted a 5 dimension exploratory factor analysis and validation between 37 indicators .Results show a good fitting degree between the 5 latent variables and 15 observation variables ,which can well describe effective learning of graduate students .On this basis some constructive suggestions are offered on how to promote effective learning among graduate students .%研究硕士研究生的有效学习对于提高硕士研究生的培养质量有着重要意义。
量化研究与统计分析—集群分析
身高vs.体重(标准化)
JCR
Information Science & Library Science之 54种期刊是否可以依其index加以分类
Impact factor vs. immediacy index
• 排名好又热门（叫好又叫座的期刊）
Impact factor vs. articles
5 4 2 3 6
0 0 0 1 0
•
下一阶段是5，所以看阶段5。集群1放1，集群2放6，且先出现集 群1为4，表示1要和4放在一个集群；集群2的先出现集群为0，表 示集群2的6要自己归在一个集群中。集群1（根据阶段4集群1现 有3和5），集群2要放1。 群II：1, 4 群III：6 群I：3, 5
5 4 2 3 6
0 0 0 1 0
集群共分5阶段。第一阶段首先合并距离最近的样本3和5,形成 G1；下一阶段（最右一栏）为4,故接续看在第4阶段中，G1和 样本3形成复集群，因此在「先出现的阶段集群」中，集群为3 和 1。 第二阶段，合并样本1和4,形成G2,因为下一阶段是3,所在第3阶 段中，G2和1号样本形成复集群，且「先出现的阶段集群」中， 集群1＝2.、、、 系数随着集群的进行逐渐增大，开始增加得慢，后面增加快， 表示集群开始时类间的差异小，结束时类间的差异大。
5 4 2 3 6
0 0 0 1 0
• •
下一阶段是3。 阶段3中，集群1放1，集群2放2。先出现的集群1是2，表示1和2 要放在同一群中。而集群2的先出现集群是0；结束。
•
• •
群II：1, 4, 2
群III：6 群I：3, 5
由组间平均距离连接法，可知6个样本明 显地分为三类
I： 3 、 5 II：1、2、4 III：6
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CMV的影響 的影響
2/2
也有時候， 造成構念間相關性的降低， 也有時候，CMV造成構念間相關性的降低， 造成構念間相關性的降低 而致TypeⅡ error，造成錯失顯著的構念相 而致 Ⅱ ， 關。
2 1 0 0 1 2 6
0 3 1 2 1 1 8
1999
2000
2001
2002
2003
Total
13 44
16 65
西文主要期刊1998 ~ 2003計量實徵論文 計量實徵論文CMV比較 表三 中、西文主要期刊 計量實徵論文 比較
中 文 期 刊 V V V 無CM 部 分CM 有CM 3 3 22 10.71 10.71 78.57 3 7 28 7.89 18.42 73.68 2 3 33 5.26 7.89 86.84 2 3 35 5.00 7.50 87.50 5 3 38 10.87 6.52 82.61 3 1 43 6.38 2.13 91.49 18 20 199 7.59 8.44 83.97 西 文 期 刊 V V V 無CM 部 分CM 有CM 103 13 4 85.83 10.83 3.33 79 54 15 53.38 36.49 10.14 88 82 6 50.00 46.59 3.41 93 63 1 59.24 40.13 0.64 91 58 3 59.87 38.16 1.97 75 36 7 63.56 30.51 5.93 529 306 36 60.74 35.13 4.13
全部是同源的個人層次資料，以「數據分割 」(data 全部是同源的個人層次資料， partitioning)方式，將之轉換成二源及三源的團隊層次資 方式， 方式 料
例二： 例二：Kark et al. (2003), JAP, 88,2, 246-255
全部是同源的個人層次資料， 全部是同源的個人層次資料，但部份變項的數據被向 上彙集(aggregate)成團隊資料，形成一個跨層次 成團隊資料， 上彙集 成團隊資料 形成一個跨層次(crosslevel)的研究。 的研究。 的研究
CMV的事後補救 的事後補救
二、第三因子測試法
1. 引入 引入CMV因子的測試法 因子的測試法
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2. 引入記號因子（marker variable)的測試法 引入記號因子（ 的測試法
事前在問卷內加入一個理論架構之外的變項， 事前在問卷內加入一個理論架構之外的變項，資料 回收後檢視此一變項(如 社會讚許)和 回收後檢視此一變項 如：社會讚許 和IV/DV之間的 之間的 關係，如沒有顯著相關，表示CMV不 嚴重；如顯著 關係，如沒有顯著相關，表示 不 嚴重； 相關，則把相關部份排除，比較能看清IV/DV的真實 相關，則把相關部份排除，比較能看清 的真實 關係。 關係。
Construct Validity Challenges
Construct Variance Systematic Variance Observed Score Variance
Deficiency
Construct Valid Variance
Reliable Contamination
Unreliability
1998-2003國內外期刊的比較 國內外期刊的比較
國內期刊
1.管理學報
2.管理評論 管理評論 3.台大管理論叢 台大管理論叢 4.中山管理評論 中山管理評論
國外期刊
1. Academy of Management Journal 2. Administrative Science Quarterly 3. Journal of Management 4. Journal of Organizational Behavior
1. 問卷所有題項一起因素分析 2. 在未旋轉（unrotated）時得到的第一個主成份 在未旋轉（ ） （first principle component)，反映了 ，反映了CMV的量 的量
這是非常鬆的檢測法
CMV的事後補救 的事後補救
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又稱為部份相關法) 一、三階段哈門氏測試法(又稱為部份相關法 三階段哈門氏測試法 又稱為部份相關法
導致CMV的原因 的原因 導致
源於受測者(respondent)的 的 源於受測者
訊息處理的傾向 e.g., 類化 類化(similarity) 一致性(consistency) 一致性 心理因素 e.g., 一致性同意 一致性同意(response acquiescence) 社會讚許(social desirability) 社會讚許 負面情緒(negative affectivity) 負面情緒
量化研究中的共同方法變異(CMV)： ： 量化研究中的共同方法變異 問題本質、影響、 問題本質、影響、測試和補救
彭台光1 高月慈1 林鉦棽2
1 .義守大學管理學院 義守大學管理學院 2. 屏東科技大學企管系
何謂CMV ? 何謂
Common Method Variance Shared Method Variance Common Method Bias Single Source Bias 中文慣稱「同源偏差」 中文慣稱「同源偏差」
(詳Podsakoff et al., (2003), JAP, 88, 5, 879-903) 詳
CMV的事前預防措施 的事前預防措施
一、問卷編排設計法 1. 答卷者資訊隱匿法 2. 題項意義隱匿法 3. 題項隨機配置法 4. 反向題項設計法 5. 題項文字組織法
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CMV的事前預防措施 的事前預防措施
管理學報 管理評論 中山管理評論 臺大管理論叢
部 無 分 C C M M V V
1998
其 有 非 他 C 實 類 M 徵 V
6 10 8 8 19 11 62 1 2 1 0 1 3 8 19 12 18 18 20 28 115
無 C M V
0 1 1 0 3 0 5
其 其 其 部 部 部 有 無 有 無 有 非 他 非 他 非 他 分 分 分 C C C C C C C C 實 類 實 類 實 類 M M M M M M M M 徵 徵 徵 V V V V V V V V
CMV的事後補救 的事後補救
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三、量表題項修正法(scale item trimming) 量表題項修正法 四、潛在變項測試法(latent variable approach)
1. 未測(unmeasured)潛在變項測試法 未測(unmeasured)潛在變項測試法 2. 已測潛在變項測試法 五、MTMM測試法 測試法
CMV的影響 的影響
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在絕大部份的狀況，會導致構念間相關性的膨脤，亦 在絕大部份的狀況，會導致構念間相關性的膨脤， 同時出現於構念的衡量， 即method variance同時出現於構念的衡量，產生人為 同時出現於構念的衡量 膨脤而致Type Ⅰ error，造成知識累積錯誤。 膨脤而致 ，造成知識累積錯誤。
0 1 1 1 2 0 5 6 3 6 9 3 13 40 2 1 2 2 3 3 5 7 5 9 11 7 0 1 1 1 1 0 4 3 2 1 0 0 0 6 7 9 8 10 7 13 54 3 3 4 1 3 2 11 11 10 11 13 9 1 0 0 1 0 1 3 0 1 0 0 0 0 1 3 6 11 8 9 6 43 0 2 2 3 1 1 9 4 5 4 6 7 8 34
1. 進行前述的哈門氏單因子測試，找到一個 進行前述的哈門氏單因子測試， general factor。 。 2. 設法排除 設法排除(partial out)此一 此一factor 此一 3. 進行假說的測試 後遺症：有如以化療治癌症，我們原來躭心CMV 後遺症：有如以化療治癌症，我們原來躭心 造成TypeⅠerror，採用此法避免了此一錯誤，但 造成 Ⅰ ，採用此法避免了此一錯誤， 卻可能掉入Type Ⅱerror的陷阱。 的陷阱。 卻可能掉入 的陷阱
關鍵在於測量工具的相關程度
rxy=CoVarxy/σxσy
(見Cote & Buckley, 1988; Williams & Browa, 1994)
CMV的偵測 的偵測
只有在data collection之後，才能偵測 之後， 只有在 之後 才能偵測CMV 哈門氏單因子測試法(Harman’s one-factor test)
Cote & Buckley (1987)檢驗四個期刊 檢驗四個期刊
平均的 佔了26.3% 平均的CMV佔了 佔了 知覺的構念 的構念， 佔了40.7% 知覺的構念，CMV佔了 佔了 市場調查的研究， 市場調查的研究，CMV較不嚴重 較不嚴重 教育的研究， 教育的研究，CMV最嚴重 最嚴重
Doty & Glick (1998)的meta-analysis 的
西文主要期刊1998 ~ 2003 CMV統計表 統計表2004/04/13 表一 西文主要期刊 統計表 ASQ
無 CMV 部分 CMV 有 CMV 非 實 徵 無 CMV
AMJ
部分 CMV 有 CMV 非 實 徵 無 CMV
JOM
部分 CMV 有 CMV 非 實 徵 無 CMV
JOB
部分 CMV 有 CMV 非 實 徵
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何謂CMV？2/3 ？ 何謂
Measured Variance
= Trait Variance + Error Variance = Trait Variance + Method Variance + Random Error Variance