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管理学研究方法中的实证研究 陈超 管理学研究方法简介 实证研究的步骤 方法 运用spss进行分析 一 实证研究 管理学理论形成的方法论逻辑 基本假设 理论体系 概念判断推理 知识积累阶段 行为归纳阶段 经验检验阶段 Source 罗仲伟 管理学方法与经济学方法的借鉴 融合 中国工业经济 2005 9 科学研究的几个特征 目的性 进行研究时必须有一个明确的目标或目的 严格性 认真 谨慎 精确 以良好的理论基础和经过仔细思考的方法 在最小的偏差情况下 从适当的样本中得到正确的信息 并对所收集的资料进行适当分析 可验证性 某种假设可以通过统计检验的方法来验证 精确性与可信度 前者指根据样本得到的结果与真实情况相当接近 后者指我们有信心相信多少的概率是真实的 多少概率可能是错误的 科学研究的几个特征 续 可重复性 假设不是偶然地被支持 而是对研究对象总体真实状态的反映 客观性 依据实际资料的推导而不是个人主观的或情绪性的判断得出结果 共性 一个组织情景中大发现可以应用到其他组织范围 简练性 在构件研究框架时 尽可能以较少的变量来解释方差 管理学研究方法的种类 实证研究实验研究规范研究案例研究模拟研究模型研究 实验研究指运用科学实验的原理和方法 以一定的理论及假设为指导 有目的的操纵某些因素或条件 从而观察变量之间的因果关系 探索规律的一种研究方法 在管理学中一般进行的是多案例对比研究 不同研究的路径 7 科学问题 研究结论 模型研究路径 理论建构 变量设计 实证研究路径 理论建构方法 案例分析方法 理论阐述 实验研究方法 模拟研究方法 数据分析 理论阐述 几种主要研究方法的比重 管理学研究方法简介 实证研究的步骤 方法 运用spss进行分析 一 实证研究 实证研究 empiricalstudy 实证研究指的是指通过对现有材料进行数理统计 分析 并设计实验 进行量化的 精确的测试并推导出结论 其依据是某领域的理论能够成为可以量化的纯粹科学 研究设计 实证研究报告 文章 的一般结构 研究目的与提出问题文献综述提出假设编制量表 问卷发放 信度与效度的检验数据分析 证明或证伪假设 讨论 结论 文献综述 LiteratureReview 首先 文献综述 LiteratureReview 不是 背景描述 BackgroundDescription 做研究时 一般要首先了解问题的来龙去脉 诸如 XX问题的发展历程和背景 等等 这些关注的都是现实面的问题 并不是文献综述 什么是文献综述 首先 文献综述是对学术观点和理论方法的整理 其次 文献综述是评论性的 Review就是 评论 的意思 因此要带着作者本人批判的眼光 criticalthinking 来归纳和评论文献 而不仅仅是相关领域学术研究的 堆砌 评论的主线 要按照问题展开 也就是说 别的学者是如何看待和解决你提出的问题的 他们的方法和理论是否有什么缺陷 要是别的学者已经很完美地解决了你提出的问题 那就没有重复研究的必要了 文献综述所应包含的 序言 关于章节构成 文献总述的部分 关于自变量的文献综述 关于因变量的文献综述 自变量与因变量之间关系的文献综述 这是比较棘手的部分 对文献综述进行总结 评论 指出研究的出发点 做好文献综述的技巧 瞄准主流 主流文献 如该领域的核心期刊 经典著作 专职部门的研究报告 重要读物的观点和论述等 是做文献综述的 必修课 而多数大众媒体上的相关报道或言论 虽然多少有点价值 但时间精力所限 可以从简 几本管理学的顶级期刊 AdministrativeScienceQuarterly ASQ AcademyofManagementJournal AMJ StrategicManagementJournal SMJ OrganizationalScience OS JournalofAppliedPsychology JAP JournalofInternationalBusinessStudies JIBS ManagementScience MS 经济研究管理世界 国内顶级期刊 国际顶级期刊 来源 香港科技大学 香港中文大学对A B类期刊的划分 来源 南京大学研究生奖学金项目中的划分 做好文献综述的技巧 随时整理 对文献进行分类 记录文献信息 对于书籍类的 记录图书分类号码和藏书地点 对于特别重要的文献 不妨做一个读书笔记 摘录其中的重要观点和论述 做好文献综述的技巧 按照问题组织文献综述 做文献综述时 头脑时刻要清醒 我要解决什么问题 人家是怎么解决问题的 说的有没有道理 就行了 提出假设 Rudner 1966 认为 一个理论就是一系列系统地陈述 包括一些类规则一般性 这是经验地可测评的 Hunt 1991 进一步指出 理论的目标是通过系统的架构以解释和预测现象从而提高科学的理解能力 包括三个类规则条件 1 一般性条件 2 有经验内容 3 体现普遍必然性 提出假设的原则 1 一般性条件 采用 如果 那么 或类似的表达进行表述 提出假设的原则 2 有经验内容 经验内容标准提出理论的语义性和逻辑性 而不能模糊不清 非理论的 分析的陈述可以基于其逻辑或术语的定义而判定 如 太阳或是照耀着或不是 不必瞧窗外就可证实此陈述 同样 通过定义也可判断陈述是否有经验内容 如一个改善其效率的企业将有较大的投入产出比 其实效率是通过投入产出比来定义的 综合的陈述 如 如果管理者是年轻的 则他们倾向于保守 这就有一个经验的内容 因为 真实世界 必须决定他们的正确性 而不能通过简单地定义 提出假设的原则 3 体现普遍必然性 这是理论的特性 一些现象的出现必须和某些其它的现象联系起来 这种关系不能简单地是一种巧合 Hunt 1991 所以要成为一种类规则一般性 一个陈述必须通过描述一定会发生的关系而不是通过具体化偶然的或伪造的关系而拥有理论的力量 Gaski 1985 比如 升起的太阳温暖大地 这就有普遍必然性 因为如果它是真的 当太阳升起时 地球必然温暖 当太阳落山 大地变得冷起来 如何在理论框架的基础上进行量化 使相关的概念和机制更加具有可操作性 最终对理论假设进行检验 这是社会科学研究的一项主要工作 周雪光 2004 变量测量 变量测量的方法 直接测量 例如 King Fowler和Zeithaml 2001 以默会性 稳健性 嵌入性和一致性直接地衡量核心能力 替代性变量 例如 用企业之间能力水平的差异性来测量企业能力的稀缺性 测量的来源 自己调查并进行检验 运用较少 直接借鉴他人的量表 重点 问卷设计的顺序 选取经典的 成熟的英文量表 寻找专业人士将量表进行并行 双盲翻译 再进行并行 双盲的回译 将翻译出的字句结合原文 寻找专家评定 形成的中文问卷 选取较有代表性的一部分被测试对象 让他们谈谈问卷内容 编排设计的合理性 将问卷进行预测试 统计分析后进行适当调整 预测试调整后 正式发放 合理性 的说明 该条目意思清楚吗 该条目有意义吗 对于该条目 评价刻度清楚吗 对该条目 评价刻度有意义吗 对该条目 你认为参与者的回答会有差异吗 问卷中每部分的指导性语言的意思是否明确 问卷样本量的数量确定 根据Gorsuch 1983 的观点样本量与条目数的比例应在5 1以上 实际上理想的样本量应为条目数的10 25倍 但一般上 5倍 7倍就能够得到很好的效果 总样本量不得少于100 而且原则上越大越好 问卷筛选的5个原则 问卷中有多处缺答现象的予以删除 问卷填写呈现明显规律性的予以删除 如答案呈 Z 行排列 所有条款选同一选项等 基于问卷中设置的反向条款 检验出前后条款结论相矛盾的予以删除 问卷中 不确定 选项过多的予以删除 同一单位 企业 部门 团队 回收的问卷存在明显雷同予以删除 问卷发放回收中需要注意的 对于问卷回收率 没有明确的要求 但一般在研究报告 论文中需要说明有效问卷的回收率 问卷中容易产生的两个问题 同源方差 横截面设计的局限 同源方差 CommonMethodVariance 例如 关于跨国企业 跨文化冲突 与 团队绩效 的研究 在问卷回答时 跨文化冲突 与 团队绩效 两个部分大多都会由同一个人来填写 这就产生了同源方差 commonmethodvariance 问题 对于同源方差的问题 需要进行区分效度的检验 横截面 cross sectional 设计的局限性 例如 关于 研发团队知识共享行为 与 研发团队绩效 的研究 很显然 知识共享行为不能够在瞬间导致团队绩效的提高 这肯定是需要一定时间的 所以 如果在同一时间点进行测量上述两个变量 那么就不能断定两者之间的因果关系 问卷回收 录入好后 需要进行量表的信度 效度检验 信度 Reliability 信度是指使用相同研究技术 重复测量同一个对象时 得到相同研究结果的可能性 研究信度问题时 通常要考虑随机误差的影响 若测量时有较多的随机误差 就会有较低信度 信度高的测量 在每次测量时 都会有相同或是相似的结果 Jeffrey Katzer Kenneth Wayne 1991 关于信度的例子 譬如 一把卷尺昨天量一个人的身高是一百七十公分 今天再量却变成一百六十五公分 一个人不可能一天矮了五公分 显然这把尺可能受热冷缩的影响很厉害 也就是 信度 不高 又如 这把尺从尺端开始量一个人的身高是一百七十公分 但从一公分的地方开始量 同一个人的身高却变成一百七十五公分 显示这把尺刻度之间的距离不准确 信度 自然就低了 内部一致性信度 InternalConsistencyReliability 在管理学中 反映信度的指标只需要内部一致性信度就可以了 内部一致性信度反映的是测量工具内部同质性 一致性或稳定度 同质性越高 代表测量工具在测量相同的特质 内部一致性信度的计算方法见后 效度 Validity 效度即有效性 它是指测量工具或手段能够准确测出所需测量的事物的程度 效度主要反映的是所测量到的结果反映所想要考察内容的程度 测量结果与要考察的内容越吻合 则效度越高 反之 则效度越低 在管理学中 经常需要运用到的效度有 建构效度 ConstructValidity 内容效度 ContentValidity 关于效度的例子 一把信度很高的尺 如果拿他来测量一群人的体重 判断谁轻谁重 就不很有效 因为尺并不擅长测量体重这项特质 尺对体重这项特质就是效度不佳的测量工具 但是判断测量工具是否可信有效 并非如上例这么显而易见 譬如 理论上尺是测量长度的最佳工具 但经销金属线的大盘商 却宁可用测量重量的秤 来计算金属线进 出货的数量 否则用尺来计算一货柜规格不等的金属线 很可能吃力不讨好 建构效度 ConstructValidity 建构效度即 要测量工具反映的概念和命题内部结构的程度 它通常在理论的研究中使用 例如对 智力 这个构念进行测量 因智力理论提示智力随年龄而发展的原则 所以若智力测验的分数显示测量分数随年龄递增的现象 则符合智力理论 唯其如此 才能确定此智力测验有效 换言之 若从建构的分析来考验测量工具的效度时 必须以相关理论为分析建立的依据 建构效度的两个方面 一个测量工具具有建构效度 则该工具不仅应与测量相同构念或特质等理论上相同的变量呈高相关 也应与测量不同构念或特质等理论上相同的变量呈低相关 前者涉及的效度叫聚合效度 内敛效度 convergentvalidity 后者涉及的效度叫判别效度 区分效度 discriminantvalidity 聚合效度和判别效度十分重要 严谨的实证研究中必须报告这两个效度 其运算 分析需要使用结构方程模型 内容效度 ContentValidity 內容效度 contentvalidity 是指测量内容代表它所要测量主题的程度 具有内容效度必须具备两个条件 1 测量主题要有界定得完好的内容范围 2 测验内容应是所界定的内容范围的代表性取样 确定内容效度的方法 专家评定 统计分析 再测分析 经验评定 效度高 信度高 信度高 效度高 信度低 效度不符合要求 信度与效度的关系 管理学研究方法简介 实证研究的步骤 方法 运用spss进行分析 一 实证研究 SPSS中管理学常用的几种分析方法 一 描述性统计信度分析因子分析方差分析 描述性统计 DescriptiveStatistics 描述性统计是统计分析的第一步 描述性统计可以报告数据的最大值 最小值 均值 方差 标准差 中位数 众数 正态标准值等等 描述性统计的目的主要是从整体上观察一下数据的有效性 整体分布情况等 一般不作解释和分析 操作步骤 点击Analyze DescriptiveStatistics Descriptives 信度分析 信度分析主要是测量条目 量表的内部一致性信度 评判指标 Cronbach 系数大于0 5 说明有较好的信度 一般说来 该系数要大于0 7 操作步骤 点击Analyze Scale ReliabilityAnalysis 因子分析 FactorAnalysis 因子分析最早是由心理学家发展起来的 目的是借助提取出的公因子来代表不同的性格特征和行为取向 从而解释人类的行为和能力 因子分析的目的在于探讨条目 量表的整体效度 因子分析分为两种 一种是探索性因子分析 ExploratoryFactorAnalysis 另一种是验证性因子分析 ConfirmatoryFactorAnalysis SPSS里只能进行探索性因子分析 EFA 严谨的实证研究需要一半的样本做EFA 一半的样本做CFA 评判指标 是否适合做因子分析 KMO和Bartlett s球体检验 KMO值大于0 7 表明数据适合做因子分析 提取出多少个因子 主成分分析法 先看ComponentMatrix 如果只有一列 就只吸取出一个因子 否则 再到RotatedComponentMatrix里 观察大于0 4分值的分布 要求更严格的话 可以是0 5 操作步骤 点击Analyze DataReduction Factor 方差分析 AnalysisofVariance ANOVA 从统计角度讲 不仅可以用来检验单一因素影响的一个或几个相互独立的变量的各因素水平分组的均值之间的差异性是否具有统计意义 也可以用于分析该因素的若干分组中哪一组与其他各组均值之间是否具有显著性差异 这些可以运用方差分析 ANOVA 例如 测试员工满意度 JS 组织承
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