在進行Harman驗證性因子分析時，如果研究共同方法偏差的各個擬合指數均在可接受范圍內，可以認為共同方法偏差影響較小。如果分析結果顯示所用測量項目的負荷因子擬合指數都不理想，可以考慮設定一個公因子數量，通過模型擬合良好與否來判斷是否存在一個能夠解釋大部分變異的公共因子，使得研究中的所有測量項目都能加載到這個共同因子上。我使用了Lisrel軟件來進行這一過程。具體而言，首先需要通過Lisrel軟件建立模型，然后進行因子分析。如果模型整體擬合良好，即各個測量項目的負荷因子值均符合期望值，說明存在一個公共因子能夠解釋數據的主要變異。這種情況下，可以認為研究中的測量項目主要受一個共同因子的影響，從而降低了共同方法偏差的風險。然而，如果模型擬合不佳，可能需要重新審視研究設計或調整模型結構。在實踐中，通常會先進行主成分分析（PCA）作為初步探索性分析，再通過驗證性因子分析（CFA）來檢驗模型結構的有效性。PCA能夠幫助識別出主要的潛在因子，而CFA則用于驗證這些因子是否能夠準確解釋數據。Lisrel作為專門用于結構方程模型分析的軟件，在執行這些步驟時非常有用。通過設定合理的公因子數量，并檢查模型的擬合度指標，可以確保研究結果的可靠性和有效性。需要注意的是，雖然Lisrel提供了強大的統計工具，但在實際應用中仍需結合研究背景和理論基礎來解釋分析結果。此外，模型擬合良好并不意味著完全排除了共同方法偏差，仍需進一步驗證和探討。因此，建議結合多種方法和技術進行綜合分析，以確保研究結論的科學性和嚴謹性。