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雷达卡
注：本帖为博主自行整理，目的为自用，只符合一般的期刊撰写要求，请勿；
(一) 样本情况Sample and Data Collection
①样本来源（如xx行业xx个企业xx个团队xx个员工等）
②取样标准（如团队成立时间、被试者于当前团队工作时间、团队成员数）
③研究设计（如为了降低共同方法偏差（Podsakoff et al., 2003），在xx个时间点收集数据，每个时间点由团队成员/领导评价xx，每个时间点间相隔xx时间）
④数据清洗（阐明剔除样本原因，如填写不完整、填写偏差过大或过小等不合格样本、其他本研究相关要求等；说明有效样本情况、有效数据回收率、大致人口统计学因素情况）【SPSS描述性统计】
(二) 研究工具Measures
①阐明各量表采用情况（如 某构念。本研究采用某学者的xx条目量表，主要测量何内容，符合某学者对该构念的定义，代表性题目如“”。某维度共由xx个条目构成，代表性题目如“”（若该构念包含多维度，可逐一介绍））
②各个构念数据的内部一致性信度（即该量表所得数据对应的Cronbach’s alpha系数）【SPSS信度】
③控制变量（说明对人口统计学因素和其余变量进行了控制，具体展开为哪些变量，且是如何对其进行赋值的）【(SPSS ANOVA方差分析)】
(三) 分析方法Analytical Strategy
即按照顺序说明后续分析结果是如何得来的，具体为采用何工具，进行了何分析，若有需要提及的必要性操作则进行说明。一般为①验证性因子分析CFA和同源偏差检验（共同方法偏差分析CMV），②描述统计检验和相关分析，③结构方程路径模型，④Bootstrapping方法估计无偏置信区间等。
(四) 研究结果Results
①验证性因子分析和共同方法偏差分析Confirmatory Factor Analyses and Common Method Bias Testing【Mplus CFA及CMV】
i验证性因子分析：本研究对测量数据进行了CFA以考察某些潜变量的区分效度。如表所示，与其余模型相比，x因子模型的区分效度结果最为理想（χ2 / df , CFI , TLI, RMSEA分别为何值）。
ii共同方法偏差分析：说明做CMV的原因，采用了某学者提出的方法进行的共同方法偏差分析。具体展开是如何进行分析的，并且说明结果如何最为理想。说明分析结果，同另一个最佳模型进行对比，说明拟合效果以及同源偏差问题是否严重。
②描述统计检验和相关分析Descriptive Statistics and Correlations【SPSS 描述性统计、相关分析】
③假设检验Hypotheses Tests【SPSS层次回归分析 + Mplus 结构方程模型】
综上，所用到的工具及分析大致为：
①SPSS描述性统计、信度、(ANOVA方差分析、)相关分析、层次回归分析
②Mplus 验证性因子分析CFA、共同方法偏差分析CMV、结构方程模型（包括Bootstrapping等）
注：具体期刊要求不同，仍需按照期刊要求进行排版和阐释。
引用：
Zhong,J., Zhang, L., Xiao, H., & Wen, Q. (2023). Antecedents and consequences offollower moqi: Leader humility, follower humility, and knowledge hiding.Current Psychology, 42(8), 6564–6575.
Zhou,J., Li, N., Xu, S., & Chi, W. (2024). High performers in the shadow: Theadverse effect of star employees on their peers. Journal of AppliedPsychology, No Pagination Specified-No Pagination Specified.
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