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文檔簡介
管理學(xué)實(shí)證研究方法工作坊吳隆增上海財(cái)經(jīng)大學(xué)國際工商管理學(xué)院人力資源管理系辦公室:工商管理學(xué)院518室Telmail:wulongzeng@課外參考書目1、劉軍:管理研究方法:原理與應(yīng)用,中國人民大學(xué)出版社,20082、黃芳銘:《結(jié)構(gòu)方程模式》,中國稅務(wù)出版社,2003年3、張雷等:《多層線形模型運(yùn)用》,教育科學(xué)出版社,2005年4.吳明隆結(jié)構(gòu)方程模型--AMOS的操作與應(yīng)用重慶大學(xué)出版社5.吳明隆問卷統(tǒng)計(jì)分析實(shí)務(wù)--SPSS操作與應(yīng)用重慶大學(xué)出版社學(xué)習(xí)目標(biāo)
能看懂他人的方法學(xué)部分
基本學(xué)會(huì)寫非常規(guī)范的方法學(xué)部分砍柴者言學(xué)會(huì)開車掌握一些細(xì)節(jié)的知識(shí)去解決現(xiàn)實(shí)研究中的操作性問題。我們權(quán)且把這些知識(shí)看作是一些“小技巧”。劉軍:致力于解決方法學(xué)方面的“小技巧”:操作小技巧和寫作方面小技巧。小技巧(1)上不了臺(tái)面,理論貢獻(xiàn)小,大牌教授往往不愿講(2)很是隱形的知識(shí),展開來講確實(shí)有一些難度1.“研究范式”
(>1500papersinAMJ)SurveyResearch
70%Secondarydataanalyses
20%Qualitativeandcasemethods5%
Laboratoryexperiments
4%Quasiexperiments
1%試驗(yàn)研究更準(zhǔn)確,但實(shí)地研究結(jié)論更有意義!二手?jǐn)?shù)據(jù)完全是看菜吃飯!截面研究IVandDV都只收集一次且出于同一時(shí)間點(diǎn)Time-Laggedresearch
IVandDV都只收集一次,但是出于不同的時(shí)間點(diǎn)縱向研究在不同的時(shí)間點(diǎn)和較長的時(shí)期內(nèi)反復(fù)收集IVandDV了解現(xiàn)象的發(fā)展過程比截面研究更容易做因果判斷耗時(shí)費(fèi)力,資金限制2.Survey分類:截面、Time-lagged與縱向研究3.ResearchModel(AnneTsui)Independent—Thecause,whetherDependent—TheeffectMediating—Theprocess,howModerating—Thecontext,whenControlThealternativecausesI.V.D.V.MedModControl
Thebenefit–itimprovescommunication,understanding,andaccumulationof(global)knowledge
Thecost–itlimitsthepossibilitydiscoveringsomethingnewanddifferent,orevenmayleadtoinaccurateknowledge
Thegoal–universalismwithparochialism–balanceandcreativity4.方法部分是八股文!5.方法學(xué)部分“寫作和分析范式”
(一)樣本(二)測量工具(信度和單變量效度)(三)變量之間的區(qū)分效度(四)Descriptiveanalysis(五)假設(shè)檢驗(yàn):Regression,SEM,andHLM(一)樣本
Where:數(shù)據(jù)采集自那個(gè)企業(yè)Who:目標(biāo)調(diào)查對象HowandWhat:(1)HR配合鎖定調(diào)查對象(隨機(jī))(2)問卷收集幾次、次與次之間間隔多長時(shí)間、每次什么內(nèi)容(3)問卷填答完后的回收方式(4)問卷每次的回收率(5)最后的樣本構(gòu)成(6)樣本的特征:年齡、性別、教育背景和層級(jí)等注意1:恰當(dāng)?shù)馁Y料提供者必須確保提供數(shù)據(jù)的人是有能力提供可信和有效的相關(guān)數(shù)據(jù)。個(gè)人層面方面,關(guān)于個(gè)人的性格和態(tài)度的構(gòu)念,由受訪者直接提供可能是最恰當(dāng)?shù)?,但關(guān)于工作績效,其直屬主管則更為恰當(dāng)。關(guān)于機(jī)構(gòu)層面的數(shù)據(jù),一個(gè)普通的職員不一定了解機(jī)構(gòu)的人力資源政策或機(jī)構(gòu)的業(yè)績。如果我們用郵寄方式要求機(jī)構(gòu)填寫這些數(shù)據(jù),便不能沒有其它的措施來確保數(shù)據(jù)提供者是否恰當(dāng)?shù)娜诉x。注意2:非隨機(jī)抽樣在絕大部分的情況下,組織行為及人力資源管理的研究都無法做到完全的隨機(jī)抽樣。應(yīng)該盡量避免太「隨意」的抽樣。應(yīng)盡可能有一個(gè)抽樣的標(biāo)準(zhǔn)。在討論研究結(jié)果的部分,也應(yīng)交待研究限制及可能對研究外部效度的影響。資源一:IACMR中文官方網(wǎng)站的量表庫
網(wǎng)址:
資源二:《組織管理研究》的英文網(wǎng)站
網(wǎng)址:
ppfu@.hk00190/index.asp資源三:美國管理學(xué)會(huì)研究方法部的量表庫
網(wǎng)址:
/wiki/Main_Page用戶名:Wu密碼:89949
(二)測量工具之一:量表來源1.找成熟的量表??次墨I(xiàn)出處\各大網(wǎng)站的資源\老師和同學(xué)的資源資源四:臺(tái)灣博碩士論文知識(shí)加值系統(tǒng)
.tw/cgi-bin/gs32/gsweb.cgi/ccd=AWXCy4/registry登入郵箱:wulongzeng@163.com密碼:123456789資源五:Googlescholar/schhp?hl=zh-CN2.沒有成熟的量表時(shí)可以發(fā)展量表參看劉軍,吳隆增,許俊(2010)后面講(二)測量工具之二:信度與效度信度:談?wù)摰氖欠€(wěn)定性的問題(多次打靶的結(jié)果是否一致)效度:談?wù)摰氖菧y量的準(zhǔn)確性的問題(是否打在了靶上)。沒有信度就沒有效度,有信度也不一定有效度。
Constructvalidity內(nèi)容效度區(qū)分效度收斂效度(Loading顯著性)內(nèi)部效度:關(guān)注過程是否可靠,結(jié)論是否可靠外部效度:特定結(jié)論是否可以進(jìn)行推廣,運(yùn)用到現(xiàn)實(shí)生活中去(三)變量之間的區(qū)分效度分析(多題項(xiàng)的量表)I.V.D.V.MedModControl是否是親兄弟區(qū)分效度:計(jì)算機(jī)認(rèn)為兩個(gè)construct是不一樣的。CFI(>0.9),TCI(>0.9),RMSEA(<0.08最好<0.06)收斂效度:每個(gè)item的loading(因子載荷)需要比較高(0.5)信度和效度分析之后:數(shù)據(jù)簡化
通過上述信度和效度分析,已經(jīng)驗(yàn)證了每個(gè)變量都具有信度、效度以及變量之間存在著足夠的區(qū)分效度。因此,可以用變量所包含的所有題項(xiàng)的均值的平均值來代替這個(gè)變量——這就為以后的描述性分析、相關(guān)分析和假設(shè)檢驗(yàn)奠定了基礎(chǔ)。(四)描述性統(tǒng)計(jì)分析a.均值和標(biāo)準(zhǔn)差(0.5以上):一定要參照以往的研究(Mean值與已有研究的mean差別大,則數(shù)據(jù)可能有問題)b.相互之間的相關(guān)關(guān)系IVandDV
IVandMV
MVandDV
如何做correlationtable?1.計(jì)算均值。對每個(gè)construct按題項(xiàng)做平均,存入到數(shù)據(jù)表中2.數(shù)據(jù)按照以下方式排序。員工/公司背景性的控制變量重要的控制變量自變量中介變量調(diào)節(jié)變量DV如何做correlationtable?3.Correlate——Bivariate+meansandSD4.導(dǎo)出:雙擊+PivotingTrays+數(shù)據(jù)導(dǎo)出5.數(shù)據(jù)結(jié)果按照以下方式排序員工/公司背景性的控制變量重要的控制變量自變量中介變量調(diào)節(jié)變量DVIVandDV相關(guān)系數(shù)在0.20-0.30最合適IVandMV相關(guān)系數(shù)在0.30-0.50最合適MVandDV相關(guān)系數(shù)在0.30-0.50最合適任意兩兩變量之間的相關(guān)關(guān)系不能大于0.65Correlationtable重點(diǎn)關(guān)注的信息Mean值不能異常(五)假設(shè)檢驗(yàn):Regression,SEM,andHLM用SPSS回歸來驗(yàn)證假設(shè):主要解決同一層次的中介和調(diào)節(jié)問題(中介只有一層)用SEM來驗(yàn)證假設(shè):主要解決同一層次的多層路徑關(guān)系或者含有潛變量的模型(盡量不去涉及交互作用)HLM:線性模型主要解決跨層次數(shù)據(jù)的中介和調(diào)節(jié)問題
回歸分析回歸分析的數(shù)學(xué)方程自變量與因變量成線性關(guān)系(LinearRelationship),假如X1及X2(IndependentVariables)是Y(DependentVariable)的原因,那么它們的關(guān)系可用以下方程式代表:
Y=β0+β1X1+β2X2+ε其中:(1)β0為一常數(shù);(2)β1代表了如果X1改變了一個(gè)單位,Y會(huì)改變的程度;(3)β2代表了如果X2改變了一個(gè)單位,Y會(huì)改變的程度;(4)ε代表了隨機(jī)的誤差;方差角度:最簡單的情況
YX1X2ABC(1)如果A占Y的總變異量的比重愈高,那么β1便會(huì)愈大,反映X1對Y的影響愈大;(2)如果B占Y的總變異量的比重愈高,那么β2便會(huì)愈大,反映X2對Y的影響愈大。(3)C則是代表了X1及X2無法影響Y的部分,也就是ε的變異量了。因此C占Y的總變異量的比重愈高,以X1及X2來預(yù)測或解釋Y的變異情況的能力(R2)便愈差。(4)A和B的部分是沒有關(guān)系的,那就是說β1和β2是獨(dú)立的,不會(huì)互相影響。最簡單的情況:β1和β2是獨(dú)立的方差的角度:更常見的情形
CYX2X1Dab(1)如果我們假設(shè)這個(gè)圖中C占Y的總變異量與之前的圖一樣,那么,X1及X2對預(yù)測或解釋Y的變異情況的能力也會(huì)與之前的圖一樣(即R2
=A+B=a+b+D)(2)β1和β2不是獨(dú)立的,它們會(huì)互相影響,因?yàn)槿绻覀儾豢紤]X2,β1便會(huì)較大;同樣地,因?yàn)槿绻覀儾豢紤]X1,β2便會(huì)較大。(3)這一點(diǎn)對我們了解真實(shí)的現(xiàn)象是很重要的,因?yàn)槿绻谡鎸?shí)的現(xiàn)象中,X1及X2都同時(shí)存在而對Y有所影響,但我們的理論卻沒有考慮X1及X2都同時(shí)存在的情形,那么我們的理論便不能正確地描述這些自變量和因變量的關(guān)系了。
Uniquecontribution常見的情形:β1和β2不是獨(dú)立的主效應(yīng)中介作用+SobelTest調(diào)節(jié)作用/cm/mediate.htm主效應(yīng)、中介效應(yīng)和調(diào)節(jié)效應(yīng)的檢驗(yàn)中介變量
中介變項(xiàng)(Mediator)的意思,就是說自變項(xiàng)對依變項(xiàng)的影響是透過中介變項(xiàng)的,如果M真的是X和Y的中介變項(xiàng),那么,它們的關(guān)系應(yīng)該是:X—M—Y。這里有三個(gè)因果關(guān)系的條件:X是M的原因之一;X是Y的原因之一;X對Y的影響是透過M的。1.theIVpredictstheDV(c=totaleffect)Predictor:Helpingcontexts,DV:Helpgiving2.theIVpredictstheMED(a)Predictor:Helpingcontexts,DV:Responsibility3.theMEDpredictstheDV(controllingfortheIV)(b)Predictors:Helpingcontexts,Responsibility,DV:Helpgiving
4.cisreduced(tozero/not)controllingfortheMED(c’=directeffect)Sameequationas#3
IV:Helpingcontext
DV:Helpgiving
Med:responsibilitya
c’bcEstablishingMediationusingMultipleRegression中介中介變量的證據(jù)在對樣本的回歸的分析中,我們應(yīng)該看到以下的結(jié)果(Judd&Kenny,1981;BaronandKenny,1986):(1)M=b01+b11X+e1(2)Y=b02+b21X+e2(3)Y=b03+b31X+b32M+e3在第一個(gè)方程式中,結(jié)論應(yīng)是:β11不等于零。在第二個(gè)方程式中,結(jié)論應(yīng)是:β21不等于零。在第三個(gè)方程式中,最理想的結(jié)論是:β31等于零,但β32不等于零。如果這三個(gè)條件都符合,我們的結(jié)論便會(huì)是:M是X和Y的中介變項(xiàng)。放入中介變量加入控制變量加入自變量步驟1放入中介變量加入控制變量加入自變量加入中介變量步驟2放入中介變量加入控制變量加入中介變量步驟3自變量對中介變量自變量對因
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