管理研究方法：理论、前沿与操作（第2版）课件 第8章 经验取样法

第八章：经验取样法讲课人：****目录CONTENTS1234经验取样法概述经验取样法的基本要求和流程经验取样法实际操作和软件示例经验取样法在研究中的应用经验取样法概述01一、经验取样法的由来及定义(一)经验取样法的由来契克森米哈赖等(Csikszentmihalyietal.,1977)，通过寻呼设备对25名青少年发出随机的蜂鸣信号,这些青少年在收到提示后立即汇报自己的日常活动和体验感受。这项研究表明,在真实客观的环境中研究个体活动和经历的研究方法十分重要;此外,研究人员还发现,通过经验取样法得出的结论可进一步推广到实践情境,具有一定的适用性。布兰兹塔特(Brandstätter,1983)，邀请24名家庭主妇在4周的时间里每天多次记录活动情境、情绪状态以及对这些情绪的主观解释。该项研究发现,个体情绪反应会受到个体特征和所处环境的共同影响,这再次印证了这种数据收集方式的真实性和有效性。一、经验取样法的由来及定义(二)经验取样法的定义经验取样法(experiencesamplingmethod,ESM),又叫体验抽样法,是一种连续、重复的数据收集方法,也是一种动态、高频率的问卷调查方法。能够持续地捕捉到个体在情境中更为真实的情感、行为和状态,有助于揭示个体在一定时期内的动态反应变化。一般情况下,基于该方法的调查会持续一段时间,并且要求参与者每天在特定的时间汇报一些具体的评价指标。一、经验取样法的由来及定义(二)经验取样法的定义经验取样法与传统纵向研究在数据收集方法和效果上存在显著差别：首先,从数据收集方法来看,经验取样法是一种高频的问卷调查方法,在一定的时间段内(通常持续10~15个工作日),每天反复测量同样的变量;而传统的纵向研究设计是“隔一段时间”后进行测量。其次,从数据收集效果来看,传统的纵向研究设计通过静态的模式回忆过去的动态心理过程,这种回顾性评价通常会从记忆中提取峰值或终点的体验,从而高估积极或消极情绪的影响,难以揭示个体内层次变量的联系与变化过程。而经验取样法通过动态的、高频的数据捕捉活动,能够更为准确地测量参与者当下的体验和状况,有效地识别个体内层次的差异。二、经验取样法的特点及优劣势分析(一)经验取样法的特点1.真实性：受访者所有的评价和反馈都是在真实生活或工作情境中进行的,因此研究结果与日常实践的关联性很强。而且,ESM可以充分发挥重复测量的优势,从而真实地捕捉到受访者的思想、感受、行为是如何随着时间的推移而发生变化的。2.即时性：能够实时地捕捉到参与者在具体情境下的即时反应，在最大程度上减少回溯偏差和社会期许偏差。3.可靠性：相比于单一的评估模式,ESM通过在多个时间点重复多次的测量,提高了数据的有效性和灵敏度,更加可靠。二、经验取样法的特点及优劣势分析(二)经验取样法的优势其一,ESM不仅能帮助研究人员探索参与者的思想、态度和行为在“发生时”的模式与特点,还能探索这些内容“随着时间的推移”动态变化的过程。其二,ESM可以结合其他数据来源,如实验室评估、脑成像数据、生理信息和位置信息等,对跨方法和跨学科的概念整合具有巨大的潜力。其三,ESM注重在自然、自发、日常的情境中报告个体的状态、反应或变量之间的关系,研究结论具有较高的实践推广性。其四,ESM用动态的方式研究个体的心理过程,有助于跟踪参与者的动态变化。其五,ESM能够实时(如在每天固定或不固定的时间点抽样)捕捉参与者的反应,降低回忆失真造成的偏差。二、经验取样法的特点及优劣势分析(三)经验取样法的劣势其一,ESM多数采用的是被试自我评价的方式,可能存在自评偏差,从而对均值造成影响,无法有效剔除,进而对研究结果造成影响,并且同源方法偏差的问题也依然可能发生。其二,高频率的填答对被试的消极影响不可忽视,高频率的填答对被试而言是工作以外的负担或者烦恼,需要在一段时间内定时填答,对问题的不断重复和对消极题项的回顾都可能给被试的生活造成一定的负面影响(如负面情绪)。其三,ESM问卷设计会导致被试的填答惯性,由于重复检验的需要,被试被要求反复在一定时间段填答同一问卷,在填答几次后或许已经对问卷过于熟悉或者产生厌倦情绪而导致填答惯性的出现,由此可能会对数据质量造成一定的影响。其四,ESM对被试的配合意愿要求较高,若被试不配合或者填答中断,则无法完成完整的经验取样法调查。其五,实施的成本较高,需要一定的奖励来激励被试填答,使用数据收集平台需要花费一定的资金等。三、经验取样法的抽样策略(一)基于事件的抽样策略基于事件的抽样策略是为特定的事件而采取的抽样策略,测量参与者在目标事件发生时的即时反应。当研究者预先确定的关键事件发生时,参与者进行相应的记录和汇报,这种抽样策略主要针对发生频率相对较低的事件。如亨特和吴(Hunter&Wu,2016)492采用基于事件的抽样策略,研究了“休息”这一事件的影响结果。具体做法是要求员工在工作日的“每次休息”后填答问卷,研究发现工作日休息通过资源恢复提高员工的工作满意度和组织公民行为,减少了情绪衰竭。基于事件的抽样策略主要依靠参与者在目标事件发生时的主动反应,一般不需要研究者提醒。三、经验取样法的抽样策略(二)基于可变时间的抽样策略基于可变时间的抽样策略即在任意时间抽样,研究者在每天规定时间段内(例如早上8点至晚上6点)的任意时间点向参与者发出一定次数的填答信号,参与者只有收到随机提示信号才进行汇报。如奎因(Quinn,2005)494采用基于可变时间的抽样策略,测试了两种不同的心流概念模型,并探索了工作类型和任务类型对心流的影响。具体做法是招募来自工程师、科学家、技术人员和技术经理等职业的参与者,每天在随机间隔的时间通过传呼机向参与者发出4次信号;参与者收到信号时,他们需要在完成正在做的工作后打开调查手册填写一份调查问卷。基于可变时间的抽样策略主要是每天在任意时间通过一定的设备如手机、手表、传呼机等,向参与者发出信号,参与者收到信号后按提示进行问卷的填答。这种抽样策略能有效捕捉主观感受,但是需要实时研究心理过程,并且在活动后需要尽快记录感受。三、经验取样法的抽样策略(三)基于固定时间的抽样策略基于固定时间的抽样策略指的是研究者首先将一天的时间划分为几个大的时间段,或者细分为更多小的时间段,然后在每个时间段内发出一次填答信号。换言之,在固定时间的抽样中,参与者在一天中固定的时间记录数据,例如早上、下午和晚上各记录一次。如刘等(Liuetal.,2022)在关于员工建言和同事支持的调查中,就采用了基于固定时间的抽样策略,开展了连续10个工作日的调查,通过微信在每个工作日上午10:00向参与者发送每日调查链接,并在下班前一小时提醒尚未完成调查的参与者。基于固定时间的抽样策略适用于记录容易受到记忆偏差影响的体验(如情绪),但不太适用于记录对少量关键事件的体验,即在日常生活中相对罕见、不是日常惯例的事件,比如企业变革、突发危机、职场肢体冲突等。经验取样法的基本要求和流程02一、经验取样法的基本要求(一)样本量样本量的选择与研究假设的复杂程度有关,没有明确的规定,研究者可以根据具体的研究问题灵活选择合适的样本量和恰当的测量方式。例如,如果是对个体内层面随时间变动的现象感兴趣的研究,可能需要较少的测量样本但需要较多的测量天数。相反,如果是对个体间层面不同因素如何引发个体内层面关系变动的调节关系的研究,则需要保证有较多的测量样本,这样才可能提供充足的个体间差异。在JournalofAppliedPsychology(JAP)的样本调查中,最低的被试个数是55,最高为479,而一般的样本区间为50~200个,样本数据区间为400~3000条,这基本可以满足研究需要。一般而言,在组织行为领域的常规研究中,经验上的样本量为60~100。一、经验取样法的基本要求(二)每日测量频率每日收集数据的次数具体是指在一天内重复进行问卷填答的次数。在发表于JAP的研究中,一般采用2~5次抽样,常见的是采用一日3次抽样,分别在早晨、中午、晚上。具体的收集次数要综合考虑具体问题和情境,从而选择最合适的次数。例如,如果想要了解员工在工作日的睡眠质量,那么每天早晨测量一次即可;但是如果想要了解员工工作时的情绪变化,则可能每天需要测量多次。一般来说,可以采用的是一日两三次测量,多次测量能够减少共同方法偏差,提高测量的效度,同时两三次的频率也不会过高,能够避免被试产生厌倦感和影响其日常工作与生活。一、经验取样法的基本要求(三)总体持续时长总体持续时长需要根据研究问题和情境以及每日收集数据的次数来确定。如果所研究变量在短时间内发生得越频繁,则越有可能在短时间内得到丰富的样本;相反,若研究变量在短时间内发生的次数越少,则越需要用较长时间来收集数据。张银普等(2016)通过对JAP样本的研究发现,收集数据的时长一般为5~30日,这样的文章有19篇,占73%。最近一项关于79篇采用经验取样法的文章的元分析也显示,研究持续时长从1天到150天不等,平均持续时长为11.2天,大多数研究(68%)持续时长在2天到10天之间。一、经验取样法的基本要求(三)总体持续时长组织行为领域比较关注的研究问题类似于:员工性格或环境差异(比较稳定的个体间变量)如何影响员工每天的情绪、睡眠和工作体验等(随时间变动的个体内变量)。针对此类研究问题,国内外最普遍的做法是先进行基准调研,基准调研是一次性的,主要测量被试的人口统计信息以及不易随时间变动的变量,如性格、固定的工作情境等内容。随后,与基准调研间隔一周再进行日调研,日调研需要连续测量10~15个工作日,主要测量被试的情绪、睡眠、每日工作体验和行为等随时间变动的变量。一、经验取样法的基本要求(四)激励方式采用经验取样法进行研究往往需要多次调研,这对被试的参与积极性要求较高,同时对被试的依赖性也较强,所以需要采用一定的激励方式,以激励被试投入研究所需的时间和精力、鼓励被试按时认真填答问卷,降低被试的退出意愿,进而降低数据缺失率。一般来说,激励方式包括物质激励和非物质激励。张银普等(2016)对JAP样本的研究发现,常采用的方式有:1)物质激励,如现金,另外还有如电影票、咖啡券等;2)非物质激励,如学习机会、学科加分、研究结果反馈等,或在研究过程中采用简洁的测量工具使调研总时间尽可能缩短,一般问卷填答时间控制在5分钟以内。特别是日记法注重短时(2分钟内)、高频、问题简短。类似地,一些经验取样法研究也要求完成时间在2分钟左右。二、经验取样法的操作流程一般而言,经验取样法主要包括前期备、过程跟踪和后期工作三个方面的操作流程。二、经验取样法的操作流程(一)前期准备1.确定样本资源被试选择必须根据具体的研究主题和问题,选择相应契合的行业和人群。例如,迪芬多夫等(Diefendorffetal.,2019)调查的问题是顾客欺凌行为中的员工情绪调节,那么该研究选择的被试就是需要与顾客进行互动的呼叫中心员工。同时,在选择被试方面,应选择具备电子设备操作能力、一定的阅读理解能力和参与积极性的参与者。确定被试目标人群之后,要提前获取被试的姓名、电话、上班及休息时间等基本信息以便对调研做出安排。二、经验取样法的操作流程(一)前期准备1.确定样本资源此外,实施ESM需要至少两名专业研究人员,必要时需要招募一定数量的调研助理,并事先对调研助理进行研究培训,包括说明调研目的、调研过程、注意事项,发放沟通模板,确保调研助理与被试之间建立起联系,使得调研过程可控。调研助理在全调研过程起到重要的作用,一方面调研助理直接接触被试,需要具备随机应变的能力,能够及时处理突发问题;另一方面,调研助理的积极性、细心程度对调研全过程的记录起到关键作用。二、经验取样法的操作流程(一)前期准备2.选择采样方式如前所述,ESM的抽样策略一般有三种:基于事件的抽样,基于可变时间的抽样,基于固定时间的抽样。另外,还需要根据被试的具体特征,确定展开调研的方式,例如单一线上或者线下,或线上线下相结合的采样方式。一般来说,ESM大部分采用的是线上采样方式,这种方式能够及时持续地跟踪被试。采样工具的选取也很重要,包括接收提醒信号的联系工具、收集数据的平台工具和分析数据的软件工具。例如接收提醒信号的联系工具可以是电话、短信或者特定App,收集数据的平台工具可以是“问卷星”等平台,分析数据的软件工具可根据研究需要选择合适的软件,如SPSS、Mplus等。二、经验取样法的操作流程(一)前期准备3.确定采样周期确定采样周期这一环节主要包括根据采样方式、被试具体情况、目标样本量、预期的回收率等方面确定采样周期和时间安排。常见的选择是在固定时间抽样,被试在一天中固定的时间点记录数据,例如在早上、下午和晚上各记录一次。二、经验取样法的操作流程(一)前期准备4.进行事前安排在这一阶段,首先要求调研助理和被试建立联系,将被试进行编码,保证每个被试都能对应专属的调研助理。例如,可以建立微信群,将被试集中到一个群中,统一对调研做出说明,提高被试对调研的了解和参与积极性。其次,最好能集中对被试进行调研说明,内容包括说明调研的研究问题、研究目的、参与方式、奖励方式等,也可以说明参加调研的好处,提高参与度;若不能集中说明,也要提前制作好便于转发的调研说明,让被试明确调研编码、填写方式、填写时间、填写要求和奖励方式等。奖励方式要根据具体情况进行组合制定,分为天奖励、周全勤奖励和完成奖励等,以激励被试全程参与调研。例如,事先可以制作调研宣传海报,内容包括调研简介、填写方式、奖励方式、注意事项等。最后制作相应的调研问卷以及跟踪情况表,提前熟悉调研流程,确保开始前被试均已知晓调研要求,保证调研顺利进行。二、经验取样法的操作流程(二)过程跟踪1.被试沟通与被试的沟通一般要注意礼貌、专业和耐心,需要及时解决被试的疑问,督促被试参与调研的同时也要和被试保持良好的关系,以激励被试配合调研过程。沟通可以使用事先准备的模板,采用统一的话术。二、经验取样法的操作流程(二)过程跟踪2.被试跟踪实施ESM通常分两个阶段:第一阶段是基准调研(baselinesurvey),通常测量人口统计信息和比较稳定的变量,如人格特质等;第二阶段是日调研(dailysurvey),与基准调研间隔一周进行,通常测量动态变化的真实情感、行为和状态等变量。一般问卷的开放时间为2~3个小时,基本的流程是:1)开始前半小时可发送问卷链接;2)结束前一小时进行填写统计,催促没有填写的被试尽快完成;3)结束后半小时发送感谢信息,提醒下次参与;4)结束后,通过发短信或消息提醒那些连续两日未填写问卷的被试;5)做好每日统计,标注被试是否填写,是否重复,是否填写认真,以及存在的问题有哪些等。二、经验取样法的操作流程(二)过程跟踪3.问题协调通常,调研开始的前三天可能会有各种各样的问题需要研究人员应对。例如,可能会存在到填答时间而联系不上被试的情况,调研助理可以多次通过微信、电话、短信等方式进行催促,甚至可以适当联系同批次参与调研的同事帮忙催促。但在沟通过程中需要注意礼貌用语,切不可影响被试的正常生活,否则可能导致被试出现厌倦感等负面情绪。在整个过程中需要耐心解释,通过恰当的话术强调被试对本次研究的重要性。此外,调研助理也可以提示完成全过程调研的奖励,提高被试的参与度。调研助理还可能发现被试不认真填答的情况,此时就需要适当地给予提示。可以采取的做法是向被试说明系统检测到该问卷的填答无效,并提示其在下一次填答过程中更加认真对待调研内容。若提示后仍然没有改变且连续三天,则可放弃该被试从而减少调研成本,但通知被试时言语也要注意礼貌和委婉表达。二、经验取样法的操作流程(二)过程跟踪4.调研记录每天结束调研后要进行核查和记录,一方面可以督促和把控被试全程参与调研;另一方面,也为后续进行数据清洗提供重要的参考,方便后续快速定位异常数据,便于对其进行处理。调研结束后,要对整个调研记录进行整理和汇总,方便后续的数据核查。二、经验取样法的操作流程特别地，调研团队成员之间要做到及时交流,必要时可针对反复出现的例行问题制定统一的回复模板。二、经验取样法的操作流程(三)后期工作1.数据处理数据收集工作完成后要及时进行数据处理。具体而言,首先就是要将数据导出、整理、核查,包括数据清洗和数据编码。其中,对原始数据的清理是数据分析的前提。经验取样法通常要求参与者连续几天填答,甚至在一天内多次填答,参与者极易产生疲劳、遗忘、中断调查等问题,这势必会导致收集的数据相对于普通的数据而言出现更多的无效值、缺失值或在数据量和数据变动上出现异常。数据清洗主要是针对答题态度不佳、答题空缺和答题质量过低的数据进行剔除。进行数据清洗之后的数据即可进行数据编码。二、经验取样法的操作流程(三)后期工作2.数据分析数据分析是指采用定性或定量的方法对数据进行分析,目的是探索被试行为与反应的整体效应与研究各变量的相互关系。同其他章节提及的数据分析方法一样,通过ESM得到的数据同样要进行描述性统计分析、验证性因子分析、变量个体内层面方差占比分析和假设检验。二、经验取样法的操作流程(三)后期工作3.被试维护根据数据处理和数据分析的结果,需要统计完成全过程调研的被试,兑现“完成奖励”,并做好维护与被试关系的工作。调研工作可能是阶段性结束,后续可能仍需和被试联系,因此与被试关系的维护就显得尤为重要。例如可以发送感谢短信和赠送小礼物等。二、经验取样法的操作流程(三)后期工作4.做好总结整体调研工作基本结束,此时需要进行反思和总结该过程存在的问题或经验,以便之后的研究工作能汲取经验,有所帮助。不仅如此,对整体调研过程的梳理也有助于后续论文的写作。而且,倘若写作过程出现什么问题,亦可快速回顾调研过程资料,找到问题所在并及时解决。三、经验取样法的假设检验方法关注“变量之间的关系”的研究这类研究通常会涉及嵌套数据,因为运用经验取样法取得的数据通常包括两个层次:第一个层次是每个个体每次抽样的数据;第二个层次是每个个体的数据,即每次抽样获得的数据是嵌套在每个个体之下的。此类研究的假设检验思路与普通多层次研究的分析过程相同,唯一的区别体现在分析层次上,即普通多层次研究通常以个体层为Level1、团队层为Level2,而经验取样法研究通常以个体内层次为Level1、个体间层次为Level2。针对“变量之间的关系”的经验取样法数据分析,通常会采用多层线性模型(hierarchicallinearmodel,HLM)和多层结构方程模型(multilevelstructuralequationmodeling,MSEM)。MSEM结合了多层次模型与结构方程模型的双重优势,一方面能够建立多层次回归方程,另一方面能够有效控制和估计测量误差,有效改进了HLM的局限性,是近年来经验取样法研究中比较主流的分析方法,这将在后续进行详细介绍。三、经验取样法的假设检验方法关注“变量随时间的变化”的研究在这类研究中,需要收集个体在不同时间点上的观测数据,因而数据存在时间序列特性。这种带有时序性的数据可以开展两类研究:第一类是探究变量在两个不同时间点上发生变化的前因或结果,该类研究大多采用残差变化(residualchange)的方法进行效应检验。第二类是探索变量在多个时间点的发展变化过程,这类研究大多采用潜变量增长模型(latentgrowthmodel)或潜分数变化模型(latentscorechangemodel)分析经验取样数据随时间的变化规律。经验取样法实际操作和软件示例03(一)问卷发布1)进入问卷星首页,登录账号,点击创建问卷→调查,下一步可选择“从空白创建”,也可以先在word上制作,再选择“文本导入”。一般为了保证格式美观统一,建议选择“从空白创建”,手动输入问卷标题。一、数据收集平台操作(一)问卷发布

一、数据收集平台操作2)问卷制作。首先是填好问卷说明,问卷说明可以帮助被试迅速了解研究者的调研内容和目的,需要研究者认真填写。其次是问卷题目,可根据所需题项,选择合适的题项类型。一般来说组织行为领域常用的题项类型是“矩阵量表”

。最后,制作完成后保存,点击“发布”即可。一、数据收集平台操作在问卷设置部分通过“基本设置”可以控制问卷的开始时间和结束时间。(一)问卷发布3)完成问卷制作后,可以根据调研需要进行问卷的设置和红包的设置。一、数据收集平台操作“作答次数限制”项应修改为允许填答多次,确保参与者在日调研中可以多次填答。“提交答卷控制”项可选择“允许断点续答”,因为可能存在因网络问题而闪退的情况。特别要注意的是“分享与查询”项,选择“不允许复制问卷”和“屏蔽搜索引擎检索”,以防止调研问卷内容的泄露。(一)问卷发布3)完成问卷制作后,可以根据调研需要进行问卷的设置和红包的设置。一、数据收集平台操作(一)问卷发布3)完成问卷制作后,可以根据调研需要进行问卷的设置和红包的设置。“提交后显示”项可以选择“显示感谢信息”,感谢被试,从而提高问卷回收率。一、数据收集平台操作红包设置的功能可以根据需要选择是否使用,也可以请调研助理帮忙发放红包。若使用问卷星发放,一般选择“微信红包”→“每个红包金额固定”

再根据具体的调研人数和经费进行设置。(一)问卷发布3)完成问卷制作后,可以根据调研需要进行问卷的设置和红包的设置。(二)问卷检查一、数据收集平台操作由于问卷需要连续填答数日,在调研过程中,在被试每日填答完毕后都要做好检查和登记工作,通常可以通过点击“查看下载答卷”进行统计,若发现缺失情况,可及时通知被试填答。(三)问卷导出在数据收集结束后,要及时把数据从问卷星中导出来,以防数据丢失。如果想要SPSS格式的数据,需要先把数据导入Excel,再转为SPSS格式,否则中文可能会出现乱码。一、数据收集平台操作1)打开问卷星,点击“查看下载答卷”。2)选择“按选项序号下载到Excel。(三)问卷导出一、数据收集平台操作3.打开SPSS，点击文件→打开→数据，将刚才下载的Excel导入SPSS。导入成功以后，保存数据集即可（文件后缀为.sav）。另外，要注意及时把问卷星中剩余的红包转出，否则会有被盗刷的风险。同时，也要及时对员工的填写进行统计，方便后续全勤奖励的发放。(三)问卷导出在得到原始数据之后,要进行数据清洗,为后续的数据分析做准备。经验取样法的数据清洗主要包括两部分:异常值的识别及处理和缺失值的处理。异常值的识别工作主要是识别以下几类不符合要求的数据:错误时间填答、两次填答时间间隔过短、问卷填答时间过长或过短和数据完全相同或具有明显规律性。对这些不符合要求的异常值的处理需要结合实际调查情况来权衡是否保留特定的观测值,并进一步根据每一个被试的回复率筛选有效数据。对缺失值的处理可根据具体情况采用列删法、极大似然法、贝叶斯估计法和多重插补法。一、数据收集平台操作(一)数据结构一般而言,组织行为领域的研究主要考察员工性格或环境差异(比较稳定的个体间层次变量)如何影响员工每天的情绪、睡眠和工作体验等(随时间变动的个体内层次变量)变量之间的关系。针对该类研究问题,国内外最普遍的做法是先进行基准调研,主要测量被试的人口统计信息以及短时间内较为稳定的变量;与基准调研间隔一周再进行日调研,日调研需要连续测量10~15个工作日,主要测量随时间变动的变量。二、数据分析软件操作(一)数据结构二、数据分析软件操作图为基准调研数据的基本形式,基准调研在日调研之前,收集一次数据,因此一个参与者只有一条数据。图中ID为顺序编号(1、2、3、4……),一个编号代表一个参与者的数据,例如ID1代表1号参与者的数据;MO代表基准调研时测量的变量。(一)数据结构二、数据分析软件操作图为日调研数据的基本形式,日调研需连续收集数据多天,因此一个参与者对应多条(天)数据。如图所示,同一ID对应一个参与者,day则表示填答的不同日期的数据,例如,ID1&day2一行数据表示1号参与者在第二天的填答数据。(一)数据结构二、数据分析软件操作将基准调研和日调研的数据根据个体ID在SPSS中进行匹配。具体做法是,打开日调研的SPSS数据,选择Data→Merge

Files→AddVariables,利用个体ID进行匹配,得到最终的数据形式如图所示。(一)数据结构二、数据分析软件操作方差占比分析主要是为了从量化的角度说明采用日调研收集的个体内层次变量是否具有满足要求的个体内层次方差,从而判断采用多层结构方程模型进行分析是否具有合理性。关于方差占比分析,需采用多层次模型中的零模型进行计算。在Mplus中具体的分析语句如图所示。(一)数据结构二、数据分析软件操作在零模型中,将变量总方差拆分为个体内层次方差和个体间层次方差。据此,可以计算出变量总方差中个体内层次方差所占的比例。如图所示,根据分析结果中的个体内层次方差(WithinLevelVariances)和个体间层次方(BetweenLevelVariances)进行计算,计算公式为:个体内层次方差占比=个体内层次方差/(个体内层次方差+个体间层次方差)。例如,变量X

的个体内层次方差占比=0.275/(0.275+0.510)=35%,变量M

的个体内层次方差占比为31.8%,变量Y

的个体内层次方差占比为52.1%。这些结果表明,变量X、M

和Y

在个体内层次存在一定的动态变化,因而把它们作为个体内层次变量并设计跨层次调节模型是合理的。(二)分析方法经验取样法主要采用多层结构方程模型,最常见的模型是前因变量、中介变量和结果变量在个体内层次(通过日调研获得),调节变量在个体间层次(通过基准调研获得),并且调节变量调节第一阶段即前因变量与中介变量之间的关系。二、数据分析软件操作根据上述模型,给出具体的Mplus分析语句。主要分析语句从“MODEL”开始,分为个体内层次(%WITHIN%)和个体间层次(%BETWEEN%)两个部分。在个体内层次的分析语句中:首先,由于调节变量(W)是在个体间层次,而前因变量(X)是在个体内层次,所以为了构建后续的跨层次交互效应,需要先在个体内层次计算中介变量(M)对X的回归,并将该回归斜率设定为S,对应语句“S|MONX”;其次,计算结果变量(Y)对M的回归,并将系数设定为b,对应语句“YONM(b)”;最后,计算Y对X的回归,对应语句“YONX”。在个体间层次的分析语句中:首先,构建跨层次交互效应,将S对W进行回归,并将系数设定为a1,对应语句“SONM(a1)”;其次,将S的截距设定为a,代表X对M的影响效应,对应语句“[S](a)”;再次,计算M对W的回归,对应语句“MONW”;最后,设定其他变量之间的相关性,消除非独立性,对应剩余语句。Mplus语句中已经将前因变量定义为X，中介变量定义为M，结果变量定义为Y，调节变量定义为W，X对M的随机斜率定义为S。如图，分析结果中圈出的数据分别是：①在个体内层次，M对Y的效应值为-0.231（p<0.001）；②X对M的效应值是S的截距（如图8-16所示），数值是0.319（p<0.01）；③S对M的效应值代表W与X对M的跨层次交互效应，数值是-0.244（p<0.05），表明跨层次交互效应显著。经验取样法在研究中的应用04一、经验取样法在组织行为学领域的应用现状(一)经验取样法研究的发表为更好地了解经验取样法在组织行为学领域应用的整体发展趋势,参照张银普等(2017)的做法,分别在国内外数据库以经验取样法及相关常见术语为关键词,并锁定在国内外心理学及组织行为学领域的核心期刊范围。最终成功地搜索到了2002-2025年期间的共计163篇应用经验取样法的实证文章，后文就以这163篇文章为例展开具体的分析。一、经验取样法在组织行为学领域的应用现状(二)经验取样法的发展趋势整体来看，自2004年首次出现相关发文后，直至2017年，该领域年度发文量维持在5篇左右，趋势平稳。2018年起，发文量开始呈现显著增长，此后直至2025年均维持在15篇以上。可以认为，经验取样法在组织行为学领域的应用，在经历较长时期的平稳发展后，自2018年以来呈现明显上升并趋于活跃的态势。一、经验取样法在组织行为学领域的应用现状(二)经验取样法的发展趋势从国外经验取样法文章的发表数量来看,在2002至2025年期间，年度发文量在6篇以下低位波动；自2020年起发生了较大跃升，发文量从6篇增长至14篇，并之后持续稳定在7篇以上，表明其进入了一个规模显著扩大且发展稳定的新阶段。一、经验取样法在组织行为学领域的应用现状(二)经验取样法的发展趋势而对比国外经验取样法实证文章发表数量,如图所示,国内核心期刊上的发文起步较晚，2010年开始才有零星文章应用经验取样法。自该方法引入以来，国内发表量呈现先缓步上升、后加速增长的态势，并自2020年起进入了更快的增长通道，发表数量持续攀升。基于这一趋势，经验取样法在国内的应用呈现出“启动滞后但增长强劲”的鲜明特点。尽管其整体发展历程尚短，当前趋势主要反映近中期态势，但从长远来看，该方法在国内实证研究中的应用前景广阔，具有持续发展的潜力。一、经验取样法在组织行为学领域的应用现状(三)常见的研究主题在检索得到的共计163篇期刊文章中，通过整理和分析最常见的四种研究主题。出现次数从高到低依次如图8-20所示：工作感受（54次）、工作体验（35次）、工作行为（24次）、工作影响（18次）。具体来说，研究个体在工作中的感受的文章最多，包括情绪、幸福感、情感、满意度等主题；研究个体在工作中的体验的文章也比较多，包括工作投入、工作-家庭（如工作-家庭冲突、工作-家庭增益、工作-生活平衡）、支持、公正、目标导向等主题；关于工作行为的研究成果主要包括研究绩效、组织公民行为、顾客欺凌行为、反生产行为等主题；研究工作影响的文章相对于前三类研究主题而言比较少，包括压力、睡眠与休息、恢复力等主题。一、经验取样法在组织行为学领域的应用现状(三)常见的研究主题按照各主题出现频次从高到低依次为：情绪（24次）、工作投入（18次）、情感（13次）、幸福感（11次）、绩效（11次）、工作-家庭（8次）、组织公民行为（7次）、压力（7次）、满意度（6次）、睡眠与休息（5次）、支持（4次）、恢复力（4次）、公正（3次）、顾客欺凌行为（3次）、反生产行为（3次）、目标导向（2次）、人格（2次）。以上常见的研究主题都是与个体工作情景相关的感受、体验、行为、影响，这些主题是随情境变化和随时间动态改变的，这与ESM真实性、及时性和可靠性的优势十分匹配，因此ESM能够较好地测量这些变量是如何随时间变化的，清晰的了解参与者在情景下真实的个性化体验。一、经验取样法在组织行为学领域的应用现状(四)常用的理论通过对搜索到的163篇国内外相关应用经验取样法的组织行为学实证文章进行分析整理，作者发现，目前最常用的理论包括以下几种：工作需求-资源理论（JobDemands-ResourcesTheory）、资源保存理论（ConservationofResourcesTheory）、自我损耗理论（EgoDepletionTheory）、自我调节理论（Self-regulationTheory）、自我决定理论（Self-determinationTheory）、情感事件理论（AffectiveEventsTheory）、情感即信息理论（Feelings-as-informationTheory）、社会比较理论（SocialComparisonTheory）等。可以发现以上常应用到经验取样法实证文章的理论与上述所提到的常见研究主题十分相关，并且这些理论可以较好地解释研究主题在一段时间的动态变化，这与经验取样法能够准确地测量到参与者真实、即时、动态的体验和状况的特点相吻合。二、经验取样法在组织行为学领域的研究设计(一)与其他方法结合应用1.准实验法与ESM的结合前文已经提及ESM的一些劣势,若ESM能与其他方法结合应用,弥补相应的不足,那么将对推动组织行为学领域某些主题的研究具有重要意义。在移动互联网以及智能手机普及的现在,已经有一些研究借助ESM把各种各样的干预策略运用于日常情境。具体来说,在社会心理和健康行为治疗领域,这种结合在减少抽烟和酗酒,缓解焦虑和抑郁症状,体重管理,糖尿病管理,改善饮食失调,以及增加体育锻炼等研究中均起到了积极的作用。二、经验取样法在组织行为学领域的研究设计(一)与其他方法结合应用目前将准实验法和ESM相结合的研究主要有三个特点:第一,大多数研究针对有心理和生理问题的个体,旨在通过一种最接近参与者生活方式和日常情境的方法来达到干预的效果;第二,研究的期限一般较长,最短6周,最长要12个月,长周期的干预和即时的反馈手段相结合,能显著观测到参与者的转变;第三,在采样的频率上ESM比较灵活,并且通常把参与者的反馈放在每次干预之后,另外在整个干预阶段结束后还会进行多次跟踪后测。二、经验取样法在组织行为学领域的研究设计(一)与其他方法结合应用2.准实验法与ESM相结合的优势首先,现阶段由于干预方法和测量方法的限制,许多组织行为学研究主题的干预研究还停留在学生样本层面,而引入ESM一方面能够解决日记法的回溯性偏差和社会期许偏差,另一方面能够帮助研究者将干预方法很好地嵌入真实的工作环境,这将极大地促进某些主题研究在组织行为学领域的推行。其次,干预方法结合ESM的模式,能够弥补现阶段某些主题研究中测量灵敏度不高的问题。ESM多次重复测量的模式,如在每次干预前后都对被试的情绪、动机和行为进行测量,能够帮助研究者建立更为全面的、真实的、动态的数据库。二、经验取样法在组织行为学领域的研究设计(一)与其他方法结合应用2.准实验法与ESM相结合的优势再次,ESM能够更好地提升干预方法的内部效度,在一定程度上增强干预与结果变量的因果性解释。同时ESM又能提高干预方法的外部效度,因为ESM能够把干预充分地嵌入员工真实的工作场景,使得研究结果具有一定的可推广性,同时也有利于将研究结果最大限度地转化为工作实践,指导人力资源管理。最后,被试参与这类研究后普遍反馈这种方式是可靠的和可信赖的,甚至还会推荐给其他人,这些反馈增加了将两种方法结合应用的可行性。另外,经验取样法的采样手段一般搭载在智能手机上,科学技术和移动互联网的普及也为这两种方法的结合提供了良好的操作环境。二、经验取样法在组织行为学领域的研究设计(二)经验取样法的未来发展经验取样法本身具有一定的局限性,在未来还可以对方法的应用进行进一步的优化：首先,被试对ESM的准确度和可靠性来说非常重要,样本的代表性是研究可推广的前提,因此未来研究要进一步降低被试的选择性偏差和提升被试的参与积极性。被试不仅要选自具有代表性的群体,而且被试的基本素质、文化水平以及使用移动技术的能力都要达到一定的要求。并且,被试对研究的了解度以及参与的积极性也是很重要的。近年来，随着经验取样法被广泛应用于远程工作、零工经济、数字平台行为等多样化的新兴领域，研究者面临着如何在这些差异明显的群体中获取高质量数据的挑战。在数字化研究背景下，借助先进技术优化抽样策略是提升样本代表性的关键途径之一。二、经验取样法在组织行为学领域的研究设计(二)经验取样法的未来发展其次,ESM需要借助一些电子设备和互联网平台来收集数据,如接收提醒信号的联系工具、收集数据的平台工具和分析数据的软件工具。但这些也存在许多缺陷,比如参与者可能因微信消息过多或者未设置手机铃声而错过问卷填答时间,未来在条件允许的情况下可换为智能手环、智能手表等设备,在需要填答时发送信号,将更有助于经验取样法的实施,提高其准确度和有效性;收集数据的平台工具问卷星不能做到自动发送信号给参与者,需要手动导出相应的数据,这可能会导致一定的数据偏差。未来可以考虑开发专业领域相应的小程序或软件,做到数据收集和数据分析无缝衔接,从而提高数据的准确性和可靠性。通过增加移动技术的支持,ESM将可以更智能地测量个体的反应,提高数据捕获和事件响应的效率,降低重复测量带来的疲劳效应等。二、经验取样法在组织行为学领域的研究设计(二)经验取样法的未来发展随着研究的深入，经验取样法的数据收集工具正朝着更加智能化和融合多种数据的方向发展。展望未来，ESM工具的发展主要围绕两个方向：一是数据收集平台本身会变得更集成和便捷，未来的平台有望提供从问卷设计、调查实施到数据分析的一站式在线服务。二是工具能收集的数据类型也大大拓宽，可以将ESM与事后访谈相结合，从而更深入地理解复杂的行为过程、更直接地捕捉人们在自然状态下的心理活动。同时，通过利用智能手机内置的传感器以及智能手环、智能手表等可穿戴设备来同步记录心率等生理指标，ESM研究能够构建出更为全面、客观的个人日常状态画像。这不仅能有效减少单一自我报告可能带来的偏差，也使得对心理变化和生理反应进行高频、同步监测成为可能。二、经验取样法在组织行为学领域的研究设计(二)经验取样法的未来发展最后,测量量表的筛选、编制和适配也需要进一步改进。目前ESM的量表多是在传统问卷调查法编制的量表的基础上进行改编的,但有些题项其实并不适合ESM这种需要高频填答的特性,导致被试产生填答惯性、厌倦、疲惫等现象,进而导致结果出现偏差。因此,在未来的研究中,不仅要筛选出适配研究变量的量表,还要注意研究方法的适配。特别是建议学者进一步开发和编制适用于ESM高频填答的量表,对于整体填答问卷的长度和强度,也根据具体情境来合理地设计,以提高ESM的测量精度。在未来开发或修订心理量表时，研究工作不能仅停留在题目数量的精简上，更需要从理论层面深入剖析，明确所要测量的心理特质在不同情境下的表现差异。同时，随着经验取样法等密集数据收集方法的普及，产生了大量开放式的文本回答。借助自然语言处理等人工智能技术，可以开发出专门的分析工具，对这些文本进行自动或半自动的编码和语义分析。二、经验取样法在组织行为学领域的研究设计(三)拓宽应用范围未来可以进一步拓展研究主题：以往组织行为学领域的研究主要集中研究个体在工作情境中的工作感受、工作体验、工作行为和工作影响,具体研究个体的情绪、工作投入、幸福感、情感、工作-家庭、绩效、组织公民行为、压力、满意度等细分主题。但是在当今国内竞争环境激烈、不确定性激增的VUCA时代,个体的内部变化更加复杂,刁惠悦等(2019)也总结出在中国情境下的压力和情绪相关主题具有较强的适用性,压力逐渐成为影响幸福感的重要性因素之一。但遗憾的是,目前国内对此方面的研究甚少。因此,未来的研究可以考虑探寻我国社会个体压力和情绪变化的前因、后果及边界条件,以更加完善地刻画目前社会普遍的工作现象,进而提升管理者对员工个体幸福感的重视,提高员工福祉。二、经验取样法在组织行为学领域的研究设计(三)拓宽应用范围未来的研究还可以考虑研究变量的变化规律以及情境对个体的作用：一方面,ESM具有较高的瞬时生态效度,有助于研究变量在一定时期内的变化过程和发展规律。另一方面,张银普等(2017)提到,在东亚社会中人的自我认知是互倚型自我结构(interdependentself-construal),通常个体会将自己视作社会角色和情境的一部分,会根据组织情境和角色定位自己的工作,因此从情境角度研究员工的认知及感受有助于更全面地了解员工在具体情境下的认知、行为、感受的变化规律。以往对相关主题的研究受限于方法和科学技术,没有做到动态、高频地收集数据,没有办法捕捉和揭示个体在一定时期内的动态反应变化。而如今,可以利用ESM对相关的研究问题进行进一步的深入探究,发现情境对人的重要作用。二、经验取样法在组织行为学领域的研究设计(三)拓宽应用范围值得注意的是，近年在数字时代背景下，ESM的研究视野正从传统的组织内部心理行为动态，向更广阔的数字化生存体验和人机协同关系拓展。此外，超越传统的自我报告数据，推动多模态数据融合是ESM另一个重要的拓展方向，人机交互的微观过程成为ESM应用的新焦点。结合可穿戴设备、智能手机传感器数据，ESM可以构建更立体、客观的个体日常状态画像。展望未来，ESM在数字时代的研究需进一步与神经科学、数据科学及伦理学进行跨学科融合，需关注在数字环境下收集高频数据的隐私边界与算法透明度问题。这些探索将有助于更全面地理解数字化生存的复杂性，并为构建更具人文关怀的数字未来提供科学指引。关键术语关键术语经验取样法(experiencesamplingmethod,ESM):在一定时期内,要求参与者每天在特定的时间,进行连续、重复的数据汇报。该方法能够持续地捕捉到个体在情境中更为真实的情感、行为和状态,有助于揭示个体在一定时期内的动态反应变化。基于事件的抽样策略(event-contingentsamplingscheme):当研究者预先确定的关键事件(如领导辱虐)发生时,参与者进行相应的记录和汇报。基于可变时间的抽样策略(randomsamplingscheme):研究者在固定时间段内(例如早上8点到晚上6点)的任意时间点向参与者发出一定次数的填答信号,参与者只有收到随机提示信号才进行汇报。基于固定时间的抽样策略(fixedsamplingscheme):研究者明确一天中几个固定的时间段,参与者在规定的时间段内填答问卷,例如8:00—10:00和18:00—20:00各填答一次。关键术语基准调研(baselinesurvey):经验取样法的第一阶段调研,是一次性的,通常测量人口统计信息和比较稳定的变量,如人格特质等。日调研(dailysurvey):经验取样法的第二阶段调研,是重复性的,通常测量动态变化的变量,如情绪、行为或状态等。个体间层次变量(within-individualvariable):一般通过基准调研获得,在短时间内较为稳定的变量,在不同个体之间具有差异。个体内层次变量(between-individualvariable):一般通过日调研获得,随时间波动的变量,在个体内部的不同时间点具有差异。关键术语个体内层次方差占比分析(analysisofvariancecompositionatwithin-individuallevel):某变量个体内层次方差在总方差中的占比,以表明该个体内层次变量是否具有满足要求的个体内层次方差。多层结构方程模型(multilevelstructuralequationmodeling,MSEM):结合了多层次模型与结构方程模型的双重优势,一方面能够建立多层次回归方程,另一方面能够有效控制和估计测量误差,是近年来经验取样法研究中主流的分析方法。思考题思考题1.采用经验取样法的好处是什么?2.如何应用经验取样法设计一项研究?3.经验取样法和传统问卷调查法的区别是什么?4.使用经验取样法要注意什么?5.使用经验取样法分析数据后应该报告什么结果?延伸阅读延伸阅读[1]陈晓萍,沈伟.组织与管理研究实证方法.3版.北京:北京大学出版社,2018.[2]刁惠悦,宋继文,吴伟.经验取样法在组织行为学和人力资源管理研究中的贡献、应用误区与展望.中国人力资源开发,2019,36(1):16-34.[3]段锦云,陈文平.基于动态评估的取样法:经验取样法.心理科学进展,2012,20(7):1110-1120.[4]邢璐,骆南峰,孙健敏,等.经验取样法的数据分析:方法及应用.中国人力资源开发,2019,36(1):35-52.[5]王孟成.潜变量建模与Mplus应用·基础篇.重庆:重庆大学出版社,2014.[6]王孟成,毕向阳.潜变量建模与Mplus应用·进阶篇.重庆:重庆大学出版社,2018.[7]王尧,章凯,张娇娇,等.领导可信赖性:委派效应的分水岭及其消极面的形成机制.管理世界,2019,35(2):185-196.[8]张昱城,葛林洁,张山杉,等.经验研究的新范式:经验取样法.中国人力资源开发,2019,36(1):8-15+69.[9]张银普,骆南峰,石伟.经验取样法:一种收集“真实”数据的新方法.心理科学进展,2016,24(2):305-316.[10]张银普,石伟,骆南峰,等.经验取样法在组织行为学中的应用.心理科学进展,2017,25(6):943-954.[11]BauerDJ,PreacherKJ,GilKM.Conceptualizingandtestingrandomindirecteffectsandmoderatedmediationinmultilevelmodels:Newproceduresandrecommendations.PsychologicalMethods,2006,11(2):142-163.[12]CsikszentmihalyiM,LarsonR.Va