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调查问卷分为不同的小节 因此要求受访者暂停并仔细阅读每组问题的说明 从而有助于预测指标和标准指标的心理分离 我们依靠不同的尺度类型来减少常见的尺度属性 此外 我们保持项目具体 并在响应量表上标记每个点 以尽量减少项目的模糊性 我们还保证匿名 以减少以社会期望的方式做出回应的倾向 并且我们使调查问卷尽可能简短 以保持准确回应的动力。

除了这些程序性补救措施之外

我们还使用了 等人提出的基于回归的标记变量技术 以统计方式控制潜在的方法偏差 根据这种方法 通过添加与感兴趣的实质性变量很大程度上不相关并遭受某种类型的方法偏差的标记变量 可以有效地减少估计回归方程时的共同方法偏差 瓦利斯群岛和富图纳群岛电子邮件列表 因此 我们故意将印象管理 即有意识地尝试积极地呈现自己 作为一个潜在的理想标记变量纳入我们的研究中 基于这样的预期 该指标在理论上与其他研究变量无关 并且同样容易受到共同方法方差的影响 我们通过 等人描。

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望的印象管理形式 项目采用 点同意量表 非常不同意 非常同意 我们的数据分析显示印象管理标记 与感兴趣的实质性变量没有或很小双变量相关性 支持了假记变量添加 YouTube 用户 到回归分析中 以控制潜在的共同方法偏差 如下文更详细描述 分析研究变量具有不同的反应量表 因此 我们遵循了 等人的建议 将研究结果转化为通用的 易于理解的度量标准。

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