管理研究方法：理论、前沿与操作（第2版）课件 第6章 实验研究法

实验研究探索管理研究中的因果关系主讲人：陈增祥教授LearningFocus·了解因果性概念·学习实验研究法的定义、特征与分类·掌握实验研究法的基本流程及其要点·掌握自变量操纵和因变量测量技术·掌握探测中介变量的三种方法·掌握效应量、统计效力与预估样本量的概念及其应用引言

课程聚焦管理研究中的因果关系，阐述如何运用实验研究方法来解决因果关系问题。在厘清实验研究的基本流程的基础上，我们将重点阐述实验研究的操作步骤，并对每个步骤中需要注意的细节给予特别关注，同时我们将学习针对每个步骤的注意事项制定的检查目录表；最后，我们会展示一个具体的研究案例，来呈现实验研究背后的故事，深入体会实验研究的简单与优雅。实验研究是一门科学，更是一门艺术。它要求我们在严谨的科学精神指导下，不断练习和实践，以达到科学性与艺术性的完美融合。正如“庖丁解牛”般游刃有余，我们在掌握实验研究方法的过程中也能逐渐达到这种境界。课程引入：场景与思维场景1：视觉与颜色某在线拍卖平台：用户界面背景的颜色（红色或蓝色）是否会对用户拍卖行为产生影响？A/B测试思维企业通过A/B测试寻求答案，随机将参与者导入不同背景界面，观察行为反应的系统性差异。这是一种典型的实验思维场景2：文案与心理某连锁酒店：两套标语："节约水电，保护地球""85%的前期入住顾客响应了节约水电号召"因果关系与排他性哪种标语效果更好？如何排除其他干扰因素？→引出确立因果关系的排他性难题实验研究是一门科学，更是一门艺术。追求"庖丁解牛"般的游刃有余—课程寄语实验研究法概述01Simplebutelegant因果关系的确立标准科学理论的关键在于它揭示了事物之间的因果关系。以原因A影响结果B为例，三大"金标准"：1时间性A发生变化的时间先于B发生变化的时间2共变性A的变化与B的变化有关系（A变B也变）3排他性除A影响B外，找不到可以影响B的其他因素（最难达到）互动思考农夫听见鸡叫而起床劳作属于因果关系吗？哪个标准最难达到？怎样能更好实现"排他性"？实验研究法的定义与核心特征定义系统性操纵自变量，控制额外因素，观察因变量的变化关键特征对比（实验法vs.其他方法）核心特征实验法其他方法操纵主动改变自变量被动观测变量随机分配尽力实现排他性难以控制混淆变量操纵→保证时间先后与共变随机分配→尽力实现排他性小结实验是因果推断的黄金标准通过"操纵"和"控制"两大关键操作，实验法能够最有效地满足因果推断的三个标准。实验研究的分类维度维度一：随机分配的可能性真实验可随机分配参与者因果推断力强准实验无法随机分配因果推断需谨慎维度二：实验发生的场地实验室实验内部效度高外部效度低环境可控，排除干扰实地实验外部效度高内部效度低自然环境下进行一般原则：先内后外先验证机制，再检验实效1.实验室实验验证机制（内部效度）2.实地实验检验实效（外部效度）3.形成证据链条互补实验研究法的流程02围绕研究问题，通过高质量的材料开发、流程设计、数据收集来对研究问题进行回答Step1：确定研究问题——能否"操纵"与"控制"？核心自问：研究对象能否被随机分配？自变量能否被操纵？反例企业市场导向→绩效宏观战略变量，难以在实验中直接操纵企业层面的变量通常不适合实验研究→转变思路：转为个体层面的"顾客感知市场导向"正例居家办公政策评估可以将员工随机分配到不同办公条件注意：需考虑团队层面的随机化避免同一团队成员接受不同处理判断checklist1.自变量是否可以被操纵？2.参与者是否可以被随机分配？3.研究问题能否从宏观层面转换为微观层面？4.是否存在团队/组织层面的干扰需要考虑？提示：当变量难以操纵时，思考其感知层面或替代操作化的可能性。Step2：自变量的操作化与操纵—核心概念因子（Factor）=自变量|因子水平（Level）=自变量的取值实验设计类型被试间设计Between-subjectdesign·每人只接受一种处理·更保守，需求效应低·组间差异更大被试内设计Within-subjectdesign·每人接受所有处理·更高效，误差控制好·节省一半参与者混合设计Mixeddesign·同时包含被试间与被试内变量·至少有一个被试间变量·至少有一个被试内变量逻辑基石：F=组间变异/组内变异设计的目的是最大化分子（系统变异），最小化分母（误差变异）Step2：操作化的"质"与"量"质的评估（干净度）核心链条：构念→操作化定义→操纵应对策略改进材料|统计控制|文化适用性|多方法操纵量的评估（强度）核心原则：因子水平差异要足够大需预防两种效应：天花板效应参与者反应集中在高分段案例：耐克鞋--所有人都想买地板效应参与者反应集中在低分段案例：丑闻品牌

--没人想买建议：使用虚拟品牌（fictionalbrand）可有效避免天花板/地板效应!!

警惕混淆变量混淆变量同时与自变量和因变量有关系，使得二者关系可能是虚假的相关关系。Step2：操纵检验与额外变量控制1效度准确性（测量真实构念）+灵敏性（捕捉水平差异）2位置前测/后测/独立测试，各有优劣需权衡3长度测项不宜过多，避免参与者疲劳或分心4必要性并非所有实验都需要操纵检验额外变量（ExtraneousVariables）依赖大样本随机化平衡当样本量足够大时，随机分配可以均衡额外变量的影响小样本或准实验需特别警惕！随机分配≠随机抽样（二者概念不同）操纵检验关键因素自变量检查表序号检查项1自变量的理论定义是清晰无误的吗？2自变量的操作化定义清晰吗？与理论定义是否吻合？3具体的操纵设计真的实现了对概念内涵的操纵吗？4对自变量不同水平的操纵是否产生足够大的变异？5实验材料会引入其他混淆因素吗？6是否需要纯控制组？7实验材料对自己的实验情境适用吗？需要修订吗？8有操纵检验测项吗？位置合理吗？需要进行独立前测吗？9不同实验可以采用不同的操纵方法吗？10实验材料的设计会导致天花板效应和地板效应吗？Step3：结果变量的测量测量原则准确且灵敏指标能精准反映构念，且能捕捉到自变量的变化第一时间施测自变量的影响会随时间递减，最重要的结果变量优先测量多方法聚合结合态度测量与行为数据，如眼动仪+量表+销售量信息接触→信息加工→情感反应→态度评价→行为意向→最终行为注意：自变量对结果变量的影响可能止步于某个阶段。如果将真实行为作为结果变量但自变量只影响态度，会错失发现"真相"的机会。结果变量检查表序号检查项1结果变量的理论定义是清晰的吗？测量符合效度要求吗？2是否选取了最灵敏的结果变量指标？3结果变量的施测位置恰当吗？最重要的结果变量优先了吗？4在不同实验中需要用不同方法测量结果变量吗？需要设计获得行为数据的实验吗？5同自变量一样，结果变量的设置需要评估天花板与地板效应出现的可能性。Step3：中介变量的三种验证方法蓄水池模型：X（源头）→中介（渠道）→Y（水位）方法名称核心操作优缺点测量-中介设计量表测量中介，回归分析检验简单易行，但无法确认M→Y的因果关系实验-因果链设计实验一验证X→M，实验二验证M→Y因果推断强，但要求M既能测又能操纵调节-过程设计直接操纵M，使其与X交互影响Y适用于M易操纵难测量的情况补充概念并行中介：多个中介同时起作用|序列中介：中介变量形成链条|抵消中介：两个相反方向的中介相互抵消中介变量检查表序号检查项1中介变量的理论定义清晰吗？2中介变量会过于靠近自变量或因变量吗？3中介过程会不会过于复杂？4中介变量是易于被量表直接测量还是易于直接操纵？它们决定了中介效应的验证方法。5在直接测量中介变量且用回归分析验证中介效应的方法中，需对M→Y的因果推断持谨慎态度。6如果测量中介变量，题项位置合适吗？7如果操纵中介变量，该操纵确实是预期要验证的中介效应的反映吗？Step4：实验环境的设定—真实性与封面故事真实性分析框架（二维矩阵）

实验室实地想象行为左下角右下角真实行为左上角右上角（最佳）误解澄清·实验室实验不一定不可取（强在内部效度）·实地实验不一定最优（弱在过程数据获取）封面故事设计原则核心目的：隐藏真实实验目的，避免需求效应三大原则：1.隐藏真实目的：不让参与者猜到研究假设2.串联实验要素：将自变量操纵和因变量测量自然衔接3.简洁自然：不能过于复杂导致参与者疲劳示例：以"4G网络调研"为封面故事，隐藏真实的捐赠实验目的实验环境设置检查表序号检查项1封面故事合理设置了吗？2实验材料够真实吗？3实验引导语与衔接过程顺畅吗？是否可以删除内容？4需要特别让参与者注意到的内容多次重复出现了吗？需要专门凸显吗？5实验材料预测试了吗？参与者是否如预期理解材料？6整个实验环境的设置遵循了参与者导向吗？有站在参与者的角度理解材料吗？Step5：参与者、样本量与预测试—参与者管理甄别参与者认真度设置隐蔽性甄别题（Attentioncheck）·嵌入问卷中，表面与普通问题无异·用于筛选不认真作答的参与者·例如："请选非常同意"学生样本的"罪与罚"优点：同质化高，有利于内部效度缺点：外部效度受限（年龄、教育背景单一）对策：多实验、多样本验证LLMs模拟参与者AI技术的新应用·利用大语言模型模拟人类参与者进行预测试·快速生成假设性数据，检验实验流程·低成本探索性研究工具谨慎对待：LLM不能替代真实人类参与者，仅作辅助工具样本量确定—基于统计效力的科学推算I类/II类错误示意表

H₀为真H₁为真不拒绝H₀正确（1-α）II类错误（β）拒绝H₀I类错误（α）效力（1-β）操作工具：G*Power输入参数即可计算所需样本量：·效应量大小（小/中/大）·显著性水平α（通常0.05）·统计效力1-β（通常0.80）效应量（EffectSize）定义：现象在总体中存在的程度核心特点：不受样本量影响反映了自变量对因变量的实际影响大小统计效力（Power）定义：正确侦测到真实效应的能力通常设为1-β=0.80即80%的概率能发现真实存在的效应预测试的必要性预测试的三大目的1检验材料验证自变量操纵材料是否有效，参与者是否按预期理解材料2熟悉流程检查实验流程是否顺畅，时间安排是否合理，技术问题是否排除3预估效应量获取效应量的初步估计，为正式实验的样本量计算提供依据重要提示预测试的参与者应该与正式实验的参与者特征一致，这样从预测试中获得的启示才可以推广到正式实验。实验参与者、样本量与预测试检查表序号检查项1学生样本是合适的吗？是否考虑用经理人或其他人群样本？2实验材料符合所研究样本的人群特征吗？3本研究的预期效应量大小估算过吗？从中得到哪些启示？4样本量是预先估算后得到的吗？5开展必要的预测试了吗？实验研究法应用示例03以一个完整的研究案例呈现实验研究的全流程，深入体会实验研究的简单与优雅研究背景与假设推演现象观察公益捐赠广告中，"悲惨"与"坚强"两种情绪描述常常并存问题是：哪种情绪更能促进捐赠？假设推演主假设："悲伤+坚强"的混合情绪比单一情绪更能提升捐赠效果中介机制：通过"励志"机制起作用理论贡献首次提出“励志假说”营销领域中首次实证探讨"励志"（Inspiration）这一构念在捐赠行为中的作用。拓展了情绪与亲社会行为的研究边界。实验设计与关键操作（以实验二为例）单因子三水平被试间设计自变量情绪类型·悲伤组·坚强组·混合组因变量真实捐赠行为参与者向广告中受助者的实际捐赠金额中介变量励志感受能力推断受助者是否有能力自己走出困境封面故事亮点虚构4G调研任务→获得33元报酬

→建立金钱拥有感

→避免天花板效应（33元为奇数，可避免参与者直接捐出一半的中庸倾向）实验结果与统计解读统计结果方差分析结果：F(2,149)=3.33,p=.04混合组捐赠额显著高于单一情绪组中介分析结果混合组vs.悲伤组→励志中介显著（混合情绪让人更受鼓舞）混合组vs.坚强组→能力推断中介显著SPSS操作指引方差分析：分析→比较均值→单因素ANOVA中介效应检验：下载PROCESS插件分析→回归→PROCESSBootstrap方法：重复抽样5000次置信区间不包含0即显著PROCESS插件由Hayes开发，是中介/调节分析的标准工具实验背后的故事：简单与优雅细节决定成败33元的精心设计·奇数金额避免参与者捐一半的中庸倾向·建立金钱拥有感，让捐赠行为更真实充值凭证的"以假乱真"·制作逼真的手机充值凭证·确保参与者相信捐赠是真实的每个成功实验的背后，都有诸多不为人知的细节。失败是常态，需按检查表逐一排查。SimplebutElegant单人测试避免多人相互干扰安静会议室创造专注的实验环境科学+艺术严谨的步骤+直觉的判断课堂小结与沟通交流04回顾核心知识点，延伸思考与阅读推荐核心知识点回顾因果推断三标准与实验法的优越性时间性、共变性、排他性—实验法通过操纵和随机分配最优地满足三大标准2操纵与控制是灵魂自变量的操作化定义、操纵检验、混淆变量控制贯穿整个实验设计中介机制的三种验证路径测量-中介设计、实验-因果链设计、调节-过程设计效应量与统计效力的科学应用记住这些关键词✦操纵(Manipulation)✦随机分配(Randomization)✦内部效度vs.外部效度✦混淆变量(Confound)✦操纵检验(ManipulationCheck)✦中介效应(Mediation)✦