具体而言，首先需要通过Lisrel软件建立模型，然后进行因子分析。如果模型整体拟合良好，即各个测量项目的负荷因子值均符合期望值，说明存在一个公共因子能够解释数据的主要变异。这种情况下，可以认为研究中的测量项目主要受一个共同因子的影响，从而降低了共同方法偏差的风险。然而，如果模型拟合不佳，可能需要重新审视研究设计或调整模型结构。在实践中，通常会先进行主成分分析（PCA）作为初步探索性分析，再通过验证性因子分析（CFA）来检验模型结构的有效性。PCA能够帮助识别出主要的潜在因子，而CFA则用于验证这些因子是否能够准确解释数据。Lisrel作为专门用于结构方程模型分析的软件，在执行这些步骤时非常有用。通过设定合理的公因子数量，并检查模型的拟合度指标，可以确保研究结果的可靠性和有效性。