第4章 实证研究设计.ppt

第四章实证研究设计,蜜蜂建筑蜂房的本领使人间的许多建筑师惭愧，但是，最蹩脚的建筑师从一开始就比最灵巧的蜜蜂高明的地方，是他在用蜂蜡建筑蜂房以前，已经在自己的头脑中把它建成了。马克思,第四章实证研究设计,4.1研究设计的含义与内容4.2研究目的设计4.3研究者的介入程度与研究环境4.4研究的分析单位4.5研究的时间维度4.6变量测量设计4.7抽样设计,4.1研究设计的含义与内容,研究设计（researchdesign）是对研究课题的规划，也是谋求新发现的策略。研究设计内容可以多种多样，然而都围绕着两个目的：辨识问题，提炼主题；论证和验证主题，亦即回答解决什么问题，预期取得什么结果以及选择论证此预期结果的技术方法。是实证研究之前对研究问题、研究目的、调研对象、测量方法、抽样方法、数据收集和分析方法、论证方法等的思考和设计。,4.1研究设计的含义与内容,研究设计的基本目的在于引导研究者来解决研究问题，严谨的研究设计能够减少研究误差，进而提供有效的信息，保证研究结论的信度和效度。,4.2研究目的设计,探索性研究概念、问题均未知描述性研究特征分析解释性研究相关性研究设计：发现构念间的相关关系。发展性研究设计：主要在探讨组织或个人特征或现象，因时间的经过而产生的改变情形。因果性研究设计：主要在发现构念之间的因果关系，即一个变量对另一个变量的影响或为什么有某种结果会出现。,三种不同研究类型的特征,4.3研究者的介入程度与研究环境,研究者的介入程度会直接影响研究的属性。相关性研究是在组织的自然环境中进行的，所以研究者介入正常工作运作的程度是很低的。如果研究者的目的在于确定因果关系，则需要设法操作某些变量，以了解这样的操作会对其所关心的因变量造成何种影响。介入程度与研究环境密切相关。可分为正常原作的自然环境和人为控制的环境。,4.3研究者的介入程度与研究环境,实地研究（fieldstudies）、实地实验（fieldexperiments）、实验室试验（labexperiments）分别属于不同的研究环境。实地研究是自然环境及研究者的低度介入，实地实验是非人为的环境和研究者的中度介入，实验室实验是人为的环境和研究者的过度介入。介入程度和研究环境取决于研究目的和研究属性。,案例4-1,有位银行主管想分析利率与客户存款形态间的关系，于是她试图在利率发生变化时，观察不同账户（如储蓄存款、定期存款、支票存款等）的存款情形，再计算两者的相关程度。现在，这名银行主管想知道利率与客户在该银行存款的意愿的因果关系，于是他在方圆60公里内选定四家分行，并依照下列的年利率来计算在某周内所收到的新存款单：一家9%，一家8%，一家10%，一家维持在原来的5%。,案例4-1,然后，这名银行主管想要明确利率与存款间的关系，于是他创造了一个人为的环境，以找出真正的因果关系。然后，他找出40位年龄相近且即将毕业的商科学生分为四组，并且给每一组价值100元的筹码，他们可以使用这些筹码来买他们想要的东西，也可以存下来以供未来使用，或者一部分卖掉一部分存下来。为了吸引他们储蓄，这名主管还提供了不同的储蓄利率：第一组6%，第二组8%，第三组9%，第四组很低，只有1%。,案例4-1,第一次是一项实地研究，在此，该名银行主管只是计算各类账户存款余额与利率变化的相关程度而已。研究的环境是非认为的，正常的工作流程也未受到干预。第二次，只有利率受到了操作，其余活动则照常在自然的工作环境中进行。属于实地实验。可能的话，这四家分行的规模大小、存款人数、存款形态最好都相似，这样利率与存款的关系才不会受到第三方因素的影响。不过，其他因素可能会影响研究结果。如某一区域老年人口多。利率有诱惑但多余的可支配收入少。,案例4-1,第三次创造了一个人为的实验环境，操作了储蓄利率，并选择了一群背景相似的受试者。如果发现这四组的储蓄金额随着利率的提升而增加的话，便能够确定利率与储蓄意愿间的因果关系。在这个人为环境的实验室实验中，研究的介入程度极高，不仅设定不同环境、操作自变量，且大多数会具有干扰作用的外部因素（如年龄与经验）也都受到了控制。,4.4研究的分析单位,分析单位（unitsofanalysis）是指研究对象或要素。研究工作将围绕这些对象或要素来收集资料，并描述和解释其特征。管理研究中，通常可概括出五种分析单位：个人、群体、组织、项目和社会产品。（1）个人（individual）。管理研究经常把个人作为分析单位。企业高层管理者、工人、工程师、供应者、消费者和政府官员等都是管理研究关注的对象，研究者探索这些群体的特征和行为以及这些群体间的关联状况。然而，这些群体都是由个别的成员组成，只有以个人为分析单位才能描述和解释群体的行为和特征。,4.4研究的分析单位,（2）群体（group）当研究的着眼点是群体和群体间的行为差异时，研究单位为群体。即使研究个人，也只是表示某个群体的样本。如中层管理人员、生产工人、技术人员等；还可以细分，如各种学历的技术人员，不同工龄的工人等，都可作为研究单位。（3）组织（organization）组织是指具有共同目标和正式分工的群体，像企业、学校、医院、商店、政府机构等各种组织。对于各类组织，都有描述其特征的一些指标，如企业的年纯利润额、资产总额、R&D投入份额等。如果研究不同所有制企业的经济效益指标差异，其分析单位便是企业。,4.4研究的分析单位,（4）项目（program）项目可以为个人服务，如社会福利项目、培训教育项目；可以存在于组织内部，像新产品开发项目、技术转移项目等；也可以是跨组织项目，像国家级高新科技研究项目等；这些项目都可作为单独观测和收集数据的分析单位。（5）社会产品（socialartifact）社会产品指人们生产的各种有形和无形的产品。有形产品，如机器、厂房、汽车、家电等；无形产品即信息产品，如商誉、技术诀窍（knowhow）、管理体制、管理渠道等。,分析单位和数据源的关系,分析单位确定以后，便可围绕此分析单位观测和收集数据，但数据来源并不一定来自此分析单位。譬如统计年鉴有各企业的规模、年销售额等数据，然而这些数据并非直接来自作为分析单位的企业，而是来自统计部门。所以研究者要注意数据来源所引起的偏差。,4.5研究的时间维度,描述问题阶段就需有明确的时间定位。时间是辨别因果关系的重要因素，同时，它涉及研究结果的适用跨度。要明确某项研究结果仅反映若干年前的事，还是现在或今后若干年内适用。在明确分析单位以后，从时间维度来标定研究问题，亦是问题域细化的过程。按时间维度来分，研究问题有横剖研究和纵贯研究两种类型。犹如拍照，是拍张全景快照，还是用摄像机连续拍下系列照片，前者即横剖研究，后者即纵贯研究。,4.5研究的时间维度,（1）横剖研究（cross-sectionalstudies）在某一个时刻点对研究对象进行横断面的研究，如经济统计年鉴即属于横剖研究。横剖研究虽然在某一时刻点收集数据，但仍可用于研究事物的发展过程。如研究工人技能提高过程，可以选择不同年龄组来观测各年龄组的技能状况，找出各年龄组技能差距。这种研究存在一个缺陷，研究者往往难以观察同一名工人技能的提高过程，为了克服这个缺陷应采用纵贯研究。（2）纵贯研究（longitudinalstudies）研究一段时期内自始至终的某种现象，即研究事件的变化和动态过程，时间跨度可以是年、月，也可以旬、日计，细分为三种：趋势研究、同期群研究和追踪研究。,4.5研究的时间维度,趋势研究（trendstudies）研究某类对象随时间发生变化的规律，如企业销售额按年、月的变动情况。其特点是在不同时刻点观测不同样本。同期群研究（cohortstudies）研究同一时期同一类型的研究对象随时间推移而发生的变化。如企业中按年龄段或按专业分类的主体属性或特征变化过程。同期群研究注重某一类型，而不是某个体的特征。追踪研究（panelstudies）研究同一批对象随时间推移而发生的变化。跟踪研究与同期群研究比较起来，其特点是不同时刻都跟踪同一组样本（probes）。,4.5研究的时间维度,采用横剖还是纵贯研究取决于研究问题的性质和可操作性，纵贯研究特别是追踪研究可以提供精确的动态数据，但也有缺点，首先是被抽样的个人，其答案和行为可能受到前已观测到的事实的影响，一年后的态度即使有变化，也可能由于原先给出的回答而不愿意改变态度。其次，原先的样本，由于死亡、流动或主观原因，会逐渐减员，这就影响结果的有效性。最后，这种研究周期长，费用大，具体困难也多。横剖研究能较快、较容易地进行，研究者也不用担心参与者减员。,4.6变量测量设计,一、测量概述二、测量的评估标准三、指标和量表,4.6变量测量设计,测量，重复测量，在重复测量，就能找出误差，以及误差的误差。（伽利略）测量是管理研究精细化的体现，好的测量有助于将抽象的观点转变为与之对应的重要的研究结论。无论什么样的管理研究，都需要用测量工具充分地测出研究中的变量、概念或现象，从操作意义上提供研究需要的数据。在测量成本与数据收集之间做出平衡。,一、测量概述,（一）测量的概念、基本程序与四个要素测量：按规则给对象或事件赋值。基本程序：孤立经验事件、界定概念的意义、发展测量尺度、评估尺度的信度和效度四个要素：测量对象（测量谁）、测量内容（测量什么）、测量规则（怎么测）、数字或符号（测量结果如何表示）,例：测量6人对信息技术的学习兴趣,测量对象可以用集合表示，A=a1,a2,a3,a4,a5,a6测量对象：对信息技术的学习兴趣测量规则：第一种规则，规定兴趣最强的测量对象给予等级数字5，次之为4，等等，最弱的给1第二种规则，规定兴趣强的给予1，兴趣弱的给予数字0分配规则的有效性取决于所观测变量的（属性）特点，有些变量如年龄，性别，身高等易于测量，分配规则较好制定；有些变量，如态度、价值、兴趣等不好测量，不容易制定规则。还有许多特点不能被直接观测到，需要分成多个变量，从多个维度来直接观测，需要更加复杂的准则。,有效测量规则的条件,准确性是指所分派的数字或符号能真实、可靠、有效地反映调查对象在属性和特征上的差异。完备性是指分配规则必须包括研究变量的各种状态或差异。互斥性是指每个观测对象的属性和特征都能以一个而且只能以一个数字或符号表示。,（二）测量的层次,1定类尺度定类尺度是只符合同一性要求的一种尺度，借以规定变量的有限属性集合。对于所研究对象可用数码或文字标定其属性，起到与其他研究对象区别的作用。譬如球场上的运动员，运动衣上都有号码，1号、10号、23号等，这些号码并不表示运动员的水平，也不表示其身高体重或资历深浅，只是用于区别运动员，供裁判、观众和其他运动员识别，这种尺度方法基本上属于定性标识，但可帮助进行一些统计运算，如用来统计球员犯规次数、得分等。简言之，定类尺度只用于分辨异同。性别、学历等。管理研究中，定类尺度常用于聚类分析。譬如企业的各个管理职能部门，各种规格品种的产品，各类人员等，赋予一定的识别代码后可按此代码进行各种统计分析。,（二）测量的层次,2定序尺度定序尺度比定类尺度进了一步，它能满足同一性和优先性两种性质。用于将变量的属性排序，可以互较长短。两种商品价格可以比较孰高孰低，一组商品经过两两比较，就可确定其价格高低顺序。重要性程度排序。定序尺度只是排出各研究对象的优先次序，但不能反映优先程度或强度。如两个成员的受教育水平，一个属于高校，一个属于高中毕业，顺序上显然前者在先。然而高校可能是博士生，也可能是本科生，这种程度上的差异就无法判断。,（二）测量的层次,3.定距尺度定距尺度除了与定序尺度一样，都具有同一性和优先性外，同时，它还满足可加性要求。定距变量不仅可以辨异同、排先后，还可以相加减。定距尺度排定的优先序次之间的差异程度是等距离的。,（二）测量的层次,管理决策和经济行为中常用到的反映个人满意程度的变量“效用值（utility）”是采用定距尺度，效用一般在01之间取值。0.4增到0.5时满意程度的增长与0.8增到0.9时的满意程度增长是一样的，同时，效用值为零时并不表示此人收入为零。零值的确切含义需根据主体情况而定。,（二）测量的层次,4定比尺度定比尺度是功能最多且最精确的一种尺度，它除了具备其他三类尺度的功能外，还符合可比性，可以施行加、减、乘、除等数学运算。定比尺度与定距尺度的差别在于具有实际意义上真实零点，譬如收入就可用定比尺度来度量，完全无收入即为零点，这样，收入20000元，即为收入10000元的2倍，为60000元的13，可进行数字运算。,（二）测量的层次,现举例说明四种尺度的关系：1989年，美国通用汽车公司销售额为127.0亿美元，福特汽车公司为96.9亿美元。如用定类尺度，只能说通用公司销售额属于大于100亿一类的企业，福特公司属于小于100亿一类的企业。如用定序尺度则可评定出通用公司销售收入大于福特公司。如用定距尺度可说通用公司销售收入为127.0亿，福特公司为96.9亿，通用公司比福特公司销售额多30.1亿。如用定比尺度，不仅可以得出前三种说法，而且可说福特公司的销售额为通用公司的76。,（二）测量的层次,度量尺度设定的目的是将属性观测值分类和比较。对于分类的要求，这四种尺度都可满足。排序的要求，除了定类尺度外，其他三种都可以满足。差异强度的要求，定距尺度和定比尺度可以做到。而真实的零点则只有定比尺度具备，它可满足度量差异比例的要求。从定类尺度到定比尺度，我们在资料上能获得的信息愈来愈准确，并可使用更具解释力的统计检验方法。,四种尺度的比较,二、测量的评估标准,测量误差。测量的含义是要给研究的属性赋予一个数值。但事实上通过测量所取得的却是与之不同的另一个数值。也就是说，测量值X0包含的成分：X0=XT+XS+XR，XT表示预测属性的真实值，XS表示系统误差，XR表示随机误差,测量误差,系统误差：又称常规误差，以固定的方式影响测量。使用同一测量工具所产生的系统误差，要么永远是正的，要么永远是负的。随机误差：是测量中的随机因素造成的，因而使用同一测量工具所产生的随机误差可能是正向的，也可能是负向的。,测量信度与效度,效度（Validity）。即它应该能测量出它所要测量的东西。表面效度：常识是一种重要的检验方法。从表面上看，你的测量是否合乎情理？主要通过直觉，以及你所采用的量表是否使用过来判断。内容效度：指的是测量中应该包含你希望测量概念的所有内容。,测量信度与效度,预测效度：指测量工具能在某个未来的效标上区分出个别差异的能力。例如，在招募员工时，同时让新进员工填写性向或能力测验，并将此成绩与其未来的工作绩效做比较。基本上，性向测验得分较低的人应该会有较差的工作绩效表现；反之，则有较好的工作绩效表现。由此得知，该测验有较高的预测效度。,测量信度与效度,准则效度：指当可以用不同的测量工具对同一测量对象的同一属性进行测量时，以其中一种测量工具为基准，而拿其他测量工具与之比较，如果所测结果与基准工具所测无差异，就称其他测量工具有效。例如，通过模拟进行驾驶检测的分数就是预测变量，而道路测验的分数就是准则变量。如果回归模型中模拟测验能够预测道路测验分数，该模拟测验就有很高的准则效度。,测量信度与效度,建构效度。用来证明从量表所获得的结果与设计该量表时所依据的理论之间的契合程度。建构效度可通过聚合（会聚）效度（convergentvalidity）和辨别效度（discriminantvalidity）评估。聚合效度是指当采用两种不同的测量工具来测量同一概念时，所获得的分数是高度相关的。辨别效度指如果根据理论预测两个变量是不相关的，则两个变量的实际测量分数也应该是不相关的。,测量的信度（可信与有效）,测量的第二个评估标准是信度（reliability），指测量结果的一致性和稳定性。例如测试职工对于领导层的满意度，第一次测试结果是40职工很满意，20职工很不满意，第二次用同样的问卷和数据处理方法得出测试结果是10很满意，30很不满意，这种观测结果的信度不高。再测信度：用同一测量工具，对同一组测量对象前后测量两次，根据前后两组数据计算出信度系数，这样测定的信度为再测信度。,测量的信度（可信与有效）,复本信度。如果一套测量工具有两种或多种复本，则可根据同时进行的对两个复本的测量数据计算信度系数，这样测量的信度称为复本信度。折半信度。即把问卷内的题目均匀分成两半进行测量。,信度和效度的关系,（1）如果测量有效，则其排除了随机误差和系统误差。在公式X0=XT+XS+XR，XS=0，XR=0，X0=XT（2）如果测量可信，则其排除了随机误差，X0=XT+XS+XR中，XR=0，X0=XT+XS，此时，X0=XT是否成立，要看XS是否为0（3）如果测量不可信，则不能排除随机误差，测量无效（4）如果测量无效，则其有以下几种情况：不能排除随机误差；不能排除系统误差；系统误差与随机误差都不能排除。在第二种情况下，测量仍可信。信度是效度的必要而非充分条件。,信度和效度的关系,三、指标和量表（复合测量）,指标指标(index)，是指根据某种方程式（如简单算术平均或加权平均）形成一个数字，用以表示一系列数据(指标)的性质。指标往往通过单个属性的分值累积来建立，比如通过加总受访者赞成的偏见陈述的数量来测量偏见。指标是评价问题或评价系统的核心。量表量表是社会科学研究中广泛应用的一种测量工具，其主要作用在于测量复杂的概念或变量。由于社会研究者所希望研究的许多概念不可能只用一个单独的指标来测量，因而人们创造出各种量表来达到测量的目的。,量表利用了任何存在于各种属性之间的“强度结构”。一个量表则是一种具有结构强度顺序的复合测量，即全部陈述或项目都是按一定的结构顺序来安排，以反映出所测量的概念或态度具有的各种不同的程度(Babbie,1999)。好的指标可以将变量的资料进行顺序排列。然而，并不是每一个变量项目都有同样的重要性或有同等的强度。量表能通过指标间的结构提供更有保证的排序。在测量变量时，被列入复合测量的多个项目可能有不同强度。,选择量表需要考虑的因素,选择适当的量表必须考虑六个因素：研究目的，是要测量受测者的特性或是刺激的特性？反应形式，排序、等级评定、归类，还是倾向？偏好程度，是在测量我们的偏好程度，亦是作无偏好的判断？量表特性，定类、定序、定距，还是定比？构面数目，单维量表，还是多维量表？量表建构，主观式、项目分析、累计式，还是其他？,量表的形式,简单态度量表(SimpleAttitudeScaling),数字量表(NumericalScales),种类（范畴）量表(CategoryScales),行为差异(BehavioralDifferential),图示评级量表(GraphicRatingScales),语意差别量表(SemanticDifferential),职业社会地位稳定的：变动的非竞争的：竞争性的满意的：不满意普通的：特殊的重要的：无足轻重的成功的：失败的不快的：愉快的安全的：有偏见的好：坏刺激的：乏味的有益的：无益的,李克特态度量表(LikertAttitudeScale),社会距离量表(BogardusSocialDistanceScale),4.7抽样设计,个体、总体和样本需要调查北京市民对交通规则的观点；对象是所有市民，目的是希望知道市民中对该问题的不同看法各自占有的比例显然，不可能去问所有的北京市民，而只能够问一部分；并且根据这一部分的观点来理解整个北京市民的总体观点。,个体、总体和样本,在这个例子中，单个北京市民的观点称为个体(element)。所有北京市民对这个问题的观点为一个总体(population)，总体是包含所有要研究的个体的集合。而调查时问到的那部分市民的观点（也就是部分个体）称为该总体的一个样本(sample)，是总体的一部分。也有可能试图调查所有的人（比如人口普查），那叫做普查(census)。,个体、总体和样本,在抽取样本时，如果总体中的每一个体都有同等机会被选到样本中，这种抽样称为简单随机抽样（simplerandomsampling），而这样得到的样本则称为随机样本（randomsample）。如果总体是一锅八宝粥，随机样本则是充分搅拌后的八宝粥中的任意一勺。该勺中的八宝粥的成分比例应该和整个一锅粥类似。搅拌越充分，样本的代表性也越好。,总体,这个企业员工的月平均收入是多少？,信息,由样本信息作为总体信息,估计值,从总体中,抽取一小部分,样本,个体、总体和样本,收集数据时的误差,