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1、实证研究方法25625Topics：1 什么是实证研究方法？什么是实证研究方法？2 实证研究方法能够干什么？实证研究方法能够干什么？3 实证研究怎么做？实证研究怎么做？4 实证研究的论文的一般结构实证研究的论文的一般结构5 实例分析实例分析2论证方法的类型论证方法的类型注：主要界定为狭义实证研究方法，即通过调查问卷进行数据收集，利用统计分注：主要界定为狭义实证研究方法，即通过调查问卷进行数据收集，利用统计分析（多元回归、结构方程模型）进行假设论证的实证研究方法。析（多元回归、结构方程模型）进行假设论证的实证研究方法。图图3 3 研究方法类型研究方法类型6实证类期刊论文现状实证类期刊论文现状7实
2、证研究的过程实证研究的过程v第一步：研究问题确定第一步：研究问题确定v第二步：文献调研第二步：文献调研v第三步：提出理论框架和假设第三步：提出理论框架和假设v第四步：开发问卷和量表第四步：开发问卷和量表v第五步：样本选择及数据采集第五步：样本选择及数据采集v第六步：数据分析及假设检验第六步：数据分析及假设检验v第七步：论文撰写第七步：论文撰写8实证研究的过程实证研究的过程图图4 4 实证研究的一般流程图实证研究的一般流程图9问题确定问题确定问题的来源问题的来源1、实际的管理问题、实际的管理问题这类研究从这类研究从新研究问题新研究问题出发，通过归纳推理出发，通过归纳推理发展发展新的理新的理论，指
3、导管理实践，需要开发新的变量及其量表，难度论，指导管理实践，需要开发新的变量及其量表，难度大，但创新性强。大，但创新性强。例如例如：信息技术战略匹配。：信息技术战略匹配。2、理论的、理论的“臆想臆想”这类研究从这类研究从原有的理论原有的理论出发，通过归纳推理出发，通过归纳推理拓展拓展原有理原有理论，指导管理实践，需要组合原有研究的变量及量表，论，指导管理实践，需要组合原有研究的变量及量表，难度一般，但创新性较弱。难度一般，但创新性较弱。例如例如：组织学习、创新、核心能力与企业绩效之间的关：组织学习、创新、核心能力与企业绩效之间的关系。系。10文献调研文献调研文献类型文献类型Book、Journ
4、al Paper，Proceeding Paper，Working Paper（、google、研究、研究领域著名研究中心或院系网站）等。领域著名研究中心或院系网站）等。国外的博士生培养目标：国外的博士生培养目标：完全掌握完全掌握(大量阅读相关文献大量阅读相关文献)某一某一研究领域并对该领域做出研究领域并对该领域做出重要重要贡献。贡献。文献调研是科学研究的重要环境，某位院士指出文献调研在文献调研是科学研究的重要环境，某位院士指出文献调研在总的科学研究时间中占总的科学研究时间中占60%的比重。的比重。11文献调研文献调研文献调研的作用：文献调研的作用：避免盲目的重复研究；避免盲目的重复研究；帮助
5、辨识本领域的研究前沿，弄清楚自己的研究在那个帮助辨识本领域的研究前沿，弄清楚自己的研究在那个层面和层次上，创新点是什么；层面和层次上，创新点是什么；帮助构思自己研究的理论框架、论证技术、数据收集和帮助构思自己研究的理论框架、论证技术、数据收集和分析方法等；分析方法等；帮助了解研究中的重要变量及其原因，并保证重要变量帮助了解研究中的重要变量及其原因，并保证重要变量不会排除在研究之外。不会排除在研究之外。12理论框架和假设理论框架和假设理论框架的构成要素理论框架的构成要素v研究有关的构念（变量）研究有关的构念（变量）v变量之间的关系变量之间的关系v根据原有的研究确定变量之间的关系与性质，对于变量之
6、根据原有的研究确定变量之间的关系与性质，对于变量之间的关系是正相关还是负相关，应该在讨论中加以说明；间的关系是正相关还是负相关，应该在讨论中加以说明；v对于我们为什么希望这些关系存在，应用详细的解释，而对于我们为什么希望这些关系存在，应用详细的解释，而这些解释来自于文献调研；这些解释来自于文献调研；v理论框架的系统图。理论框架的系统图。13理论框架和假设理论框架和假设可测可测不可测不可测概念概念构念（构念（Construct）显变量（显变量（manifest）潜变量（潜变量（Latent Variable）14理论框架和假设理论框架和假设理论框架，即理论命题网络（理论框架，即理论命题网络（no
7、mological network）表示的是研究中各构念的关系网络，在结构方程模型中称为结表示的是研究中各构念的关系网络，在结构方程模型中称为结构模型（构模型（structural model）。）。图图5 5 组织学习、创新、核心能力和企业绩效之间的理论框架组织学习、创新、核心能力和企业绩效之间的理论框架15理论框架和假设理论框架和假设构念是表征研究现象构念是表征研究现象的理论概念，在实证的理论概念，在实证研究中将其作为变量研究中将其作为变量处理，根据变量在理处理，根据变量在理论命题网络中的地位，论命题网络中的地位，变量可以分为因变量、变量可以分为因变量、自变量、中介变量、自变量、中介变量、
8、调节变量及控制变量调节变量及控制变量等五类。等五类。I.V.（自变量）D.V.（因变量）Med（中介变量）Mod(调节变量)Control（控制变量）16理论框架和假设理论框架和假设因变量（因变量（dependent variable）是研究者主要）是研究者主要关心的变量。研究者的目标在于理解及描述因变量，关心的变量。研究者的目标在于理解及描述因变量，并解释或预测其变化，换句话说是研究的主要变量，并解释或预测其变化，换句话说是研究的主要变量，通过对因变量的分析（比如找到哪些变量会影响它、通过对因变量的分析（比如找到哪些变量会影响它、影响的程度和方向如何等），或许可找出问题的答影响的程度和方向如
9、何等），或许可找出问题的答案或解决方法。因此，我们应该将重点放在因变量案或解决方法。因此，我们应该将重点放在因变量的变化和测量上，以及会影响到因变量的其他变量的变化和测量上，以及会影响到因变量的其他变量上。上。17理论框架和假设理论框架和假设自变量（自变量（independent variable）是指正向或）是指正向或者负向影响因变量的变量，即自变量和因变量同时者负向影响因变量的变量，即自变量和因变量同时存在，自变量的变化导致因变量的变化。存在，自变量的变化导致因变量的变化。自变量自变量信息技术资源信息技术资源因变量因变量企业绩效企业绩效18理论框架和假设理论框架和假设调节变量（调节变量（m
10、oderating variable）是指伴）是指伴随着自变量与因变量的关系，具有附带影响的变随着自变量与因变量的关系，具有附带影响的变量，即调节变量的存在，改变了自变量与因变量量，即调节变量的存在，改变了自变量与因变量间原有的关系。间原有的关系。自变量自变量信息技术资源信息技术资源因变量因变量企业绩效企业绩效调节变量调节变量信息技术应用能力信息技术应用能力图图6 6 信息技术应用能力与企业绩效之间受环境影响的关系图信息技术应用能力与企业绩效之间受环境影响的关系图19理论框架和假设理论框架和假设中介变量（中介变量（intervening variable）是指从自变量）是指从自变量开始影响因变
11、量时，在产生影响期间所显露出来的一开始影响因变量时，在产生影响期间所显露出来的一种变量，因此中介变量具有暂时性或时间维度。在任种变量，因此中介变量具有暂时性或时间维度。在任何情况下，中介变量都被看作自变量的函数，从而帮何情况下，中介变量都被看作自变量的函数，从而帮助形成概念来解释自变量对因变量所产生的影响。助形成概念来解释自变量对因变量所产生的影响。自变量自变量信息技术资源信息技术资源中介变量中介变量信息系统支持企业战略信息系统支持企业战略因变量因变量企业绩效企业绩效调节变量调节变量信息技术应用能力信息技术应用能力20理论框架和假设理论框架和假设控制变量是影响因变量的变量，与实验目的无关，控制
12、变量是影响因变量的变量，与实验目的无关，需要对之加以控制的变量。需要对之加以控制的变量。自变量自变量信息技术资源信息技术资源中介变量中介变量信息系统支持企业战略信息系统支持企业战略因变量因变量企业绩效企业绩效调节变量调节变量信息技术应用能力信息技术应用能力控制变量控制变量企业规模企业规模21理论框架和假设理论框架和假设自变量自变量信息技术资源信息技术资源中介变量中介变量ISIS支持企业战略支持企业战略因变量因变量企业绩效企业绩效调节变量调节变量信息技术应用能力信息技术应用能力中介变量中介变量ISIS改善组织能力改善组织能力控制变量控制变量企业规模企业规模图图 将信息技术应用能力作为调节变量的理
13、论框架将信息技术应用能力作为调节变量的理论框架22理论框架和假设理论框架和假设需要注意的是：有的情况下，某一变量应该被视为需要注意的是：有的情况下，某一变量应该被视为自变量还是调解变量，取决于变量之间的相互影响自变量还是调解变量，取决于变量之间的相互影响以及研究者的研究重点。以及研究者的研究重点。自变量自变量信息技术应用能力信息技术应用能力中介变量中介变量ISIS支持企业战略支持企业战略因变量因变量企业绩效企业绩效中介变量中介变量ISIS改善组织能力改善组织能力控制变量控制变量企业规模企业规模图图 将信息技术应用能力作为自变量的理论框架将信息技术应用能力作为自变量的理论框架23理论框架和假设理
14、论框架和假设研究问题：研究问题：v信息技术应用能力是直接影响还是间接影响企业绩效？信息技术应用能力是直接影响还是间接影响企业绩效？v哪些信息技术应用能力的影响更大？哪些信息技术应用能力的影响更大？v信息技术应用能力对信息技术应用能力对IS改善组织能力和改善组织能力和IS支持企业战略，支持企业战略，哪个影响更大？为什么？哪个影响更大？为什么？v不同的企业情境下，结论有何差异？不同的企业情境下，结论有何差异？v不同的市场环境下，结论有何差异？不同的市场环境下，结论有何差异？24理论框架和假设理论框架和假设变量的关系变量的关系v相关关系：变量间存在互动或对称关系，两个变量共同发生变化，但相关关系：变
15、量间存在互动或对称关系，两个变量共同发生变化，但没有根据认定某变量变化是由另一变量的引起的，很可能两个变量的没有根据认定某变量变化是由另一变量的引起的，很可能两个变量的变化都是由其他变量引起的。变化都是由其他变量引起的。v因果关系：一个变量的变化明确地是由于另外一个变量的变化所引起因果关系：一个变量的变化明确地是由于另外一个变量的变化所引起的。因果关系中，自变量是原因，因变量是结果，因果关系分析中常的。因果关系中，自变量是原因，因变量是结果，因果关系分析中常常离不开中介变量。常离不开中介变量。v虚无关系：两个变量之间不存在互动关系，即使出现互动关系，也是虚无关系：两个变量之间不存在互动关系，即
16、使出现互动关系，也是偶然事件或者样本随机误差造成的。偶然事件或者样本随机误差造成的。25理论框架和假设理论框架和假设假设：是指将两个或者更多变量之间的合理推测的关假设：是指将两个或者更多变量之间的合理推测的关系用可以验证的命题表达出来。变量关系的推断，应系用可以验证的命题表达出来。变量关系的推断，应该以理论框架中所建立的相关网络为基础，通过验证该以理论框架中所建立的相关网络为基础，通过验证假设，并确认原先所推测的变量关系，就可能找出研假设，并确认原先所推测的变量关系，就可能找出研究问题的解答。究问题的解答。假设的表示形式：如果假设的表示形式：如果那么那么例如：如果企业的信息技术资源丰富，那么企
17、业的绩例如：如果企业的信息技术资源丰富，那么企业的绩效就好。效就好。26理论框架和假设理论框架和假设方向性假设和非方向性假设方向性假设和非方向性假设如果我们在叙述两个变量之间的关系时，所用的词如果我们在叙述两个变量之间的关系时，所用的词语包含正面的、负面的、多于、少于等用语，那么语包含正面的、负面的、多于、少于等用语，那么这些假设就属于方向性假设，因为变量间的方向性这些假设就属于方向性假设，因为变量间的方向性关系（正关系关系（正关系/负关系）。负关系）。例如例如：企业的技术创新能力越强，企业的绩效越好。：企业的技术创新能力越强，企业的绩效越好。27理论框架和假设理论框架和假设非方向性假设则是提
18、出变量间的关系或差异性，但并未指非方向性假设则是提出变量间的关系或差异性，但并未指出其方向关系，换句话说我们推测两种变量间具有显著关出其方向关系，换句话说我们推测两种变量间具有显著关系，但是无法说出其关系是正相关还是负相关。系，但是无法说出其关系是正相关还是负相关。例如例如：年龄大小与工作满意度具有相关性。：年龄大小与工作满意度具有相关性。亚裔员工和美裔员工的职业道德观存在差异。亚裔员工和美裔员工的职业道德观存在差异。适用范围适用范围：变量关系或者差异尚未被发现，或者以前研究：变量关系或者差异尚未被发现，或者以前研究对变量间的关系有分歧。对变量间的关系有分歧。28理论框架和假设理论框架和假设虚
19、假设和对立假设（备择假设）虚假设和对立假设（备择假设）虚假设（虚假设（null hypothesis）是指一种陈述两个变量间绝对）是指一种陈述两个变量间绝对且明确关系的命题。且明确关系的命题。对立假设是指一种表达两个变量间关系差异的陈述。对立假设是指一种表达两个变量间关系差异的陈述。通过通过P值来接受和拒绝虚假设，统计学上一般认为值来接受和拒绝虚假设，统计学上一般认为P值小于值小于0.5，该事件即为小概率事件，一次抽样中机会不可能发生的，该事件即为小概率事件，一次抽样中机会不可能发生的事件，如果计算出两变量间的事件，如果计算出两变量间的P值小于期望的显著性水平值小于期望的显著性水平（0.5，0
20、.1，0.01），即两个变量的期望值存在显著的差），即两个变量的期望值存在显著的差异性，此时拒绝虚假设，接受对立假设。异性，此时拒绝虚假设，接受对立假设。29量表和问卷量表和问卷理论命题网络表达研究的构念及其关系，然而这理论命题网络表达研究的构念及其关系，然而这些构念往往是不可直接测量的，需要进行构念的些构念往往是不可直接测量的，需要进行构念的操作化定义，使其能够被测量，然后，再将其转操作化定义，使其能够被测量，然后，再将其转换成可观察和可测量的要素，形成测量指标。即换成可观察和可测量的要素，形成测量指标。即结构方程模型中的测量模型（结构方程模型中的测量模型（measurement model
21、）。）。主要内容包括：操作化定义，量尺、量表、调查主要内容包括：操作化定义，量尺、量表、调查问卷问卷30量表和问卷量表和问卷操作化定义操作化定义v操作化定义不是描述构念之间的关联性，也不是操作化定义不是描述构念之间的关联性，也不是描述构念的前因或结果，而是描述其可观察的特描述构念的前因或结果，而是描述其可观察的特征，以便能具体测量研究结果。征，以便能具体测量研究结果。v操作化定义的一般范式：操作化定义的一般范式：v构念构念-维度维度-要素，即要素，即C-D-E过程。过程。31量表和问卷量表和问卷例如：学习的操作化定义例如：学习的操作化定义C C学习学习D D理解理解D D记忆记忆D D应用应用
22、E E正确回答问题正确回答问题E E一段时期后能回忆教材一段时期后能回忆教材E E举出适当的例子举出适当的例子E E解决问题解决问题E E整合其他知识整合其他知识32量表和问卷量表和问卷v量尺量尺v量尺是用来反映在研究中我们想要研究的变量上，个体之量尺是用来反映在研究中我们想要研究的变量上，个体之间差异有多大的一种工具和方法。间差异有多大的一种工具和方法。v量尺有四种基本类型：定类尺度、定序尺度、定距尺度和量尺有四种基本类型：定类尺度、定序尺度、定距尺度和定比尺度。定比尺度。v从定类尺度到定比尺度，测量的准确程度和细微调整能力从定类尺度到定比尺度，测量的准确程度和细微调整能力逐渐增强，从变量中
23、获得的信息也更加丰富和准确。逐渐增强，从变量中获得的信息也更加丰富和准确。33量表和问卷量表和问卷v定类尺度是仅符合同一性要求的一种尺度，用以规定变量定类尺度是仅符合同一性要求的一种尺度，用以规定变量的优先属性集合。如男性、女性，本科生、硕士生、博士的优先属性集合。如男性、女性，本科生、硕士生、博士生等。定类尺度仅用于分辨异同，常用于聚类分析。生等。定类尺度仅用于分辨异同，常用于聚类分析。v定序尺度是满足同一性和优先性的一种尺度，用于将变量定序尺度是满足同一性和优先性的一种尺度，用于将变量属性排序，可以比较长短。如按受教育程度从高到低排列属性排序，可以比较长短。如按受教育程度从高到低排列为博士
24、生、硕士生、本科生，但是定序尺度只给出研究对为博士生、硕士生、本科生，但是定序尺度只给出研究对象的优先次序，但不能反映优先的程度或者强度。象的优先次序，但不能反映优先的程度或者强度。34量表和问卷量表和问卷v定距尺度是满足同一性、优先性和可加性一种尺度，可以辨异同、排先定距尺度是满足同一性、优先性和可加性一种尺度，可以辨异同、排先后、相加减。定距尺度排定的优先次序之间的差异程度是等距离的。如后、相加减。定距尺度排定的优先次序之间的差异程度是等距离的。如学生成绩按定距尺度计分的话只能为学生成绩按定距尺度计分的话只能为100（满分）、（满分）、90（优）、（优）、80（良）、（良）、70（中）、（
25、中）、60（及格）。再如决策中的效用值也是采用定距（及格）。再如决策中的效用值也是采用定距尺度，效用一般在尺度，效用一般在01之间取值，需要注意定距尺度中的零点是人为之间取值，需要注意定距尺度中的零点是人为给定的，其确切含义需要根据主体情况而定。给定的，其确切含义需要根据主体情况而定。v定比尺度是满足同一性、优先性、可加性、可比性的一种尺度，除了具定比尺度是满足同一性、优先性、可加性、可比性的一种尺度，除了具备其他三类尺度的功能外，它还可以进行加减乘除等数学运算。它与定备其他三类尺度的功能外，它还可以进行加减乘除等数学运算。它与定距尺度的差别在于具有实际意义的零点。如体重、收入等。距尺度的差别
26、在于具有实际意义的零点。如体重、收入等。35量表和问卷量表和问卷尺度尺度功能功能特性特性例子例子定类定类辨识异同辨识异同同一性同一性居住地区、职业居住地区、职业定序定序辨识异同辨识异同比较高低比较高低同一性同一性优先性优先性500强排名强排名企业信誉评级企业信誉评级定距定距辨识异同辨识异同比较高低比较高低度量差异程度度量差异程度同一性同一性优先性优先性可加性可加性温度计温度计智商测评智商测评GMAT分数分数定比定比辨识异同辨识异同比较高低比较高低度量差异程度度量差异程度度量差异比例（由于具有实际的零点）度量差异比例（由于具有实际的零点）同一性同一性优先性优先性可加性可加性可比性可比性重量重量工
27、时工时销售收入销售收入销售增长率销售增长率表表 测量尺度的比较测量尺度的比较36量表和问卷量表和问卷v量表是将构念的某方面属性赋予一定的数字或者符号。量表是将构念的某方面属性赋予一定的数字或者符号。v量表的种类很多，如二分量表、类别量表、量表的种类很多，如二分量表、类别量表、李克特量表李克特量表（Likert Scale）、数值量表（数值量表（Numerical Scale）、语义差异量表、语义差异量表、Staple量表、图形评定量表、共识性量量表、图形评定量表、共识性量表。表。v量表根据选定的取值幅度，一般有量表根据选定的取值幅度，一般有5点量表和点量表和7点量表，点量表，如如5点李克特量表
28、（点李克特量表（5-point Likert Scale）37量表和问卷量表和问卷非常不同意非常不同意不同意不同意不赞成也不同意不赞成也不同意同意同意非常同意非常同意123455 5点李克特量表点李克特量表非常不赞成非常不赞成1234567非常赞成非常赞成7 7点数值量表点数值量表您是否喜欢有电视收看功能的手机您是否喜欢有电视收看功能的手机使用上述李克特量表，指出您赞成下列陈述的程度使用上述李克特量表，指出您赞成下列陈述的程度（1 1）我的工作非常有趣）我的工作非常有趣 1 2 3 4 51 2 3 4 5（2 2）生活中没有工作将是乏味的）生活中没有工作将是乏味的 1 2 3 4 51 2
29、3 4 538量表和问卷量表和问卷v如何确保开发出来的量表是高质量的？如何确保开发出来的量表是高质量的？v使用原有研究中的量表测量相关变量。使用原有研究中的量表测量相关变量。v通过通过题项分析题项分析、信度分析信度分析和和效度分析效度分析提高量表质量。提高量表质量。v题项分析（题项分析（item analysis）是用来了解量表中的题项）是用来了解量表中的题项是否恰当以及题项所具有的鉴别能力，也就是说每个题项是否恰当以及题项所具有的鉴别能力，也就是说每个题项是否具有将研究对象区分出高分组和低分组的能力，通过是否具有将研究对象区分出高分组和低分组的能力，通过t值（值（t-value）检验高分组和
30、低分组的均值是否有显著）检验高分组和低分组的均值是否有显著差异。差异。39量表和问卷量表和问卷v信度（信度（reliability）是指测量的无偏差程度。没有偏差）是指测量的无偏差程度。没有偏差是指在不同时间点和量表内不同的题项去测量的结果应是指在不同时间点和量表内不同的题项去测量的结果应该是一致的。主要有两个指标：该是一致的。主要有两个指标：v再测系数（再测系数（test-pretest coefficient）：有时间间隔）：有时间间隔的两个测试得到分数间的相关系数，系数越高，再测信的两个测试得到分数间的相关系数，系数越高，再测信度越高，量表的稳定性越高。度越高，量表的稳定性越高。v项目间
31、的内部一致性（项目间的内部一致性（internal consistency）：检）：检验同一个量表中受试者对所有题项答案的一致性，一般验同一个量表中受试者对所有题项答案的一致性，一般用用Cronbachs 系数，该系数越高，内部一致性越高。系数，该系数越高，内部一致性越高。40量表和问卷量表和问卷构念效度（构念效度（validity）表征从量表所获得的结果与设计该量表）表征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，一般用聚合效度时所依据的理论之间的契合程度，一般用聚合效度（convergent validity）和辨识效度（）和辨识效度（discriminant validi
32、ty）来评价。）来评价。聚合效度：两种测量工具测量同一概念时，所获得分数是高度聚合效度：两种测量工具测量同一概念时，所获得分数是高度相关的，指标为因子负荷。相关的，指标为因子负荷。辨识效度：该量表对理论上不相关的变量的测量结果相关性程辨识效度：该量表对理论上不相关的变量的测量结果相关性程度是否很低，指标为平均提取方差（度是否很低，指标为平均提取方差（AVE）。）。上述指标主要通过相关性分析、因素分析等确定。上述指标主要通过相关性分析、因素分析等确定。41量表和问卷量表和问卷v问卷通常包括封面信、指导语、问题及答案等。问卷通常包括封面信、指导语、问题及答案等。v封面信的内容主要包括自我介绍调查、
33、主办单位简况和个人身份、封面信的内容主要包括自我介绍调查、主办单位简况和个人身份、调查内容和目的，解释调查工作的价值，并直接或者间接地示意调查内容和目的，解释调查工作的价值，并直接或者间接地示意被调查者不会因此受到利益损失或者带来麻烦。被调查者不会因此受到利益损失或者带来麻烦。v指导语主要告诉被调查者如何正确地填写问卷，解释问卷中复杂指导语主要告诉被调查者如何正确地填写问卷，解释问卷中复杂或特殊的问题并给出填答形式的示例。或特殊的问题并给出填答形式的示例。v问题和答案是问卷主体，问题主要有开放式问题和封闭式问题两问题和答案是问卷主体，问题主要有开放式问题和封闭式问题两类。开放式问题是填空题，封
34、闭式问题是选择题。类。开放式问题是填空题，封闭式问题是选择题。v除了上述内容外，问卷还有一些辅助内容，如问卷名称、问卷编除了上述内容外，问卷还有一些辅助内容，如问卷名称、问卷编号、问题编码等，其中编码便于对数据进行统计分析与处理。号、问题编码等，其中编码便于对数据进行统计分析与处理。42量表与问卷量表与问卷v语言原则：主要考虑问题内容的合适性、问卷的语言原则：主要考虑问题内容的合适性、问卷的语言与遣词造句以及使用语言的复杂性、问题的语言与遣词造句以及使用语言的复杂性、问题的形式和种类、问题的顺序。形式和种类、问题的顺序。v隐私保护原则：分类资料和个人信息的获取。隐私保护原则：分类资料和个人信息
35、的获取。43量表和问卷量表和问卷v问卷设计完毕后不要仓促发出，最好找相关领域问卷设计完毕后不要仓促发出，最好找相关领域的专家以及企业的管理人员试答问卷，发现问卷的专家以及企业的管理人员试答问卷，发现问卷中的问题，提高量表的信度和效度，提高问卷的中的问题，提高量表的信度和效度，提高问卷的回收率。回收率。44样本和数据采集样本和数据采集v抽样的原因，由于普查的成本高、效率低或者根抽样的原因，由于普查的成本高、效率低或者根本没有办法进行，因此从总体中随机选取能够代本没有办法进行，因此从总体中随机选取能够代表总体特征的样本是科学、合理、经济的选择。表总体特征的样本是科学、合理、经济的选择。v抽样要处理
36、成本和收益的矛盾。抽样要处理成本和收益的矛盾。v样本的满足的基本条件：正态分布。样本的满足的基本条件：正态分布。45样本和数据采集样本和数据采集v抽样的方法有两大类型：概率抽样和非概率抽样。抽样的方法有两大类型：概率抽样和非概率抽样。v概率抽样包括简单随机抽样、系统抽样、分层随概率抽样包括简单随机抽样、系统抽样、分层随机抽样、聚类抽样、区域抽样、双重抽样等方法。机抽样、聚类抽样、区域抽样、双重抽样等方法。v非概率抽样包括简便抽样、判断抽样、定额抽样。非概率抽样包括简便抽样、判断抽样、定额抽样。46样本和数据采集样本和数据采集v如何选择合适的抽样方法？如何选择合适的抽样方法？47样本和数据采集样
37、本和数据采集v无论采用何种抽样方法，如果能通过一些途径，无论采用何种抽样方法，如果能通过一些途径，比如年鉴，获取关于总体的均值或者方差信息，比如年鉴，获取关于总体的均值或者方差信息，通过统计检验两者的差异程度，如果两者没有显通过统计检验两者的差异程度，如果两者没有显著差异，我们就认为样本具有很好的代表性。著差异，我们就认为样本具有很好的代表性。48抽样和数据采集抽样和数据采集v问卷的发放形式包括人工发放、邮寄发放、问卷的发放形式包括人工发放、邮寄发放、E-mail发放等，也可以通过制作网页让被调查者填发放等，也可以通过制作网页让被调查者填写问卷。写问卷。v最好先进行先导测试（最好先进行先导测试
38、（pilot test），进一步发），进一步发现问卷的问题，并根据数据分析结果修改模型、现问卷的问题，并根据数据分析结果修改模型、删除信度和效度不佳的题目，先导测试的规模一删除信度和效度不佳的题目，先导测试的规模一般为般为30-50个样本。个样本。49抽样和数据采集抽样和数据采集如何提高问卷回收率？如何提高问卷回收率？v邮寄问卷之前询问对方是否有兴趣参加邮寄问卷之前询问对方是否有兴趣参加v问卷邮寄一段时间后，打电话或邮寄提醒性，口问卷邮寄一段时间后，打电话或邮寄提醒性，口气要客气，可以从询问问卷是否受到的角度去说。气要客气，可以从询问问卷是否受到的角度去说。v向被调查者提供贴好邮票及填好地址的
39、回邮信封向被调查者提供贴好邮票及填好地址的回邮信封v物质刺激物质刺激50数据处理和假设检验数据处理和假设检验v第一，给出发放问卷的数量、收到问卷的数量，问卷回收第一，给出发放问卷的数量、收到问卷的数量，问卷回收率，收到问卷中有效问卷多少，无效问卷多少，有效回收率，收到问卷中有效问卷多少，无效问卷多少，有效回收率是多少等问卷调查情况率是多少等问卷调查情况v第二，样本的描述统计。比如样本中各类企业的数量及比第二，样本的描述统计。比如样本中各类企业的数量及比重、各类企业的规模、销售收入、成立年限等，还可能包重、各类企业的规模、销售收入、成立年限等，还可能包括填表人的相关信息描述。括填表人的相关信息描
40、述。v第三给出各研究变量的描述性统计，包括均值、方差、最第三给出各研究变量的描述性统计，包括均值、方差、最大值和最小值等。大值和最小值等。51结构方程模型简介结构方程模型简介 在介绍构念的信度、效度检验和假设检验之前，先简要介绍一下数据在介绍构念的信度、效度检验和假设检验之前，先简要介绍一下数据处理的工具处理的工具-结构方程模型（结构方程模型（SEM）。）。v为什么要选择为什么要选择SEM？SEM与多元回归相比具有什么优势？与多元回归相比具有什么优势？v第一，管理研究中很难规避潜变量，而多元回归要求因变量和自变量第一，管理研究中很难规避潜变量，而多元回归要求因变量和自变量可测，方能估计回归系数
41、。可测，方能估计回归系数。v第二，回归分析难以处理多重共线性问题，而第二，回归分析难以处理多重共线性问题，而SEM要求某一变量的各要求某一变量的各测量项之间具有较高的多重共线性。测量项之间具有较高的多重共线性。v第三，多元回归分析只是着眼于分析自变量对因变量独立的、直接的第三，多元回归分析只是着眼于分析自变量对因变量独立的、直接的的作用，分析的结果只能显示两个变量之间的相关性，无法解释多个的作用，分析的结果只能显示两个变量之间的相关性，无法解释多个变量之间相互作用的机理，而变量之间相互作用的机理，而SEM通过路径分析可以做到。通过路径分析可以做到。v第四，第四，SEM可以同时分析多个变量之间的
42、复杂理论命题网络，而且能可以同时分析多个变量之间的复杂理论命题网络，而且能够通过图形的方式显示，解释性更强。够通过图形的方式显示，解释性更强。v第五，第五，SEM可以评估整个模型的拟合度。可以评估整个模型的拟合度。52结构方程模型简介结构方程模型简介v结构方程模型中对变量的分类结构方程模型中对变量的分类v从观测性角度分：显变量、潜变量从观测性角度分：显变量、潜变量v从变量生成角度分：外生变量、内生变量从变量生成角度分：外生变量、内生变量v外生变量（外生变量（exogenous variable）=自变量自变量v内生变量（内生变量（endogenous variable）=因变量，包括因变量，包
43、括纯粹因变量和中介变量纯粹因变量和中介变量vSEM通常以路径图（通常以路径图（path diagram）的形式描绘）的形式描绘53结构方程模型简介结构方程模型简介v路径图的主要要素：路径图的主要要素：v方框表示显变量方框表示显变量v圆圈或者椭圆表示潜变量圆圈或者椭圆表示潜变量v外生显变量误差、内生显变量误差、内生潜变量误差均画外生显变量误差、内生显变量误差、内生潜变量误差均画在方框和圆圈之外，外生潜变量无误差在方框和圆圈之外，外生潜变量无误差v各元素符号之间永箭头连接，单向箭头表示一个变量对另各元素符号之间永箭头连接，单向箭头表示一个变量对另外一个变量的直接影响，双向箭头表示两变量间的相关关外
44、一个变量的直接影响，双向箭头表示两变量间的相关关系。系。54结构方程模型简介结构方程模型简介图图 SEMSEM的路径图示例的路径图示例55结构方程模型简介结构方程模型简介v结构方程模型的路径图包括两部分：测量模型与结构模型。结构方程模型的路径图包括两部分：测量模型与结构模型。v测量模型描述显变量和潜变量之间的关联。在一些研究中测量模型描述显变量和潜变量之间的关联。在一些研究中可能仅有测量模型，即验证性因子分析模型，这类研究的可能仅有测量模型，即验证性因子分析模型，这类研究的目的是提出一个新的构念，并开发测量它的显变量及量表，目的是提出一个新的构念，并开发测量它的显变量及量表，并通过数据采集和分
45、析论证该测量模型具有较好的信度和并通过数据采集和分析论证该测量模型具有较好的信度和效度，为以后的研究使用。效度，为以后的研究使用。v结构模型描述潜变量之间的关联。结构模型描述潜变量之间的关联。56结构方程模型简介结构方程模型简介SEM的应用步骤的应用步骤v模型设定（模型设定（model specification）v模型辨识（模型辨识（model identification）v模型估计（模型估计（model estimation）v模型评价（模型评价（model evaluation）v模型修正（模型修正（model modification）SEM的计算机软件包括的计算机软件包括LISRE
46、L、AMOS、EQS等。等。57结构方程模型简介结构方程模型简介使用使用SEM需要注意的问题需要注意的问题v遵守统计设定和样本大小的敏感性，观测数据不符合正态分布要求，遵守统计设定和样本大小的敏感性，观测数据不符合正态分布要求，样本量不够，将影响数据分析结果的信度和效度样本量不够，将影响数据分析结果的信度和效度v把把SEM误认为因果分析方法，的确，有的误认为因果分析方法，的确，有的SEM可能反映出因果关系，可能反映出因果关系，比多元回归有更强的路径解释能力，但比多元回归有更强的路径解释能力，但SEM和其他统计分析方法一样，和其他统计分析方法一样，用来定量分析各变量之间的关联程度，并非判定变量间
47、的因果关系。用来定量分析各变量之间的关联程度，并非判定变量间的因果关系。vSEM的拟合度较好，满足了各项指标的阈值，只能说明该模型没有被的拟合度较好，满足了各项指标的阈值，只能说明该模型没有被证伪，一定还存在其他可以通过检验的模型，通过检验的模型只可能证伪，一定还存在其他可以通过检验的模型，通过检验的模型只可能是众多竞争模型（是众多竞争模型（competing model）中的一个，并非最优模型。）中的一个，并非最优模型。58数据处理与假设检验数据处理与假设检验v第四，各构念测量模型的信度和效度分析。其中信度分析第四，各构念测量模型的信度和效度分析。其中信度分析使用使用Cronbachs 系数
48、（测量项目的内部一致性），系数（测量项目的内部一致性），聚合效度分析使用因子负荷值，辨识效度使用平均提取聚合效度分析使用因子负荷值，辨识效度使用平均提取方差（方差（AVE）。各指标的阈值要求如下：）。各指标的阈值要求如下：Cronbachs 因子负荷值因子负荷值AVE0.7 0.5潜变量系数的平方潜变量系数的平方依据上述指标，删除一些因子负荷值较低的测量项，以增加测量模型的信度依据上述指标，删除一些因子负荷值较低的测量项，以增加测量模型的信度和效度。这些阈值要求不是统一的。和效度。这些阈值要求不是统一的。另外，有些研究中，可能会使用到二次测量模型，除了上述分析外还需要进另外，有些研究中，可能会
49、使用到二次测量模型，除了上述分析外还需要进行验证性因子分析（行验证性因子分析（Confirm factor analysisConfirm factor analysis，CFACFA），对测量模型整体进），对测量模型整体进行评价，其方法如结构方程模型的评价。行评价，其方法如结构方程模型的评价。59数据处理与假设检验数据处理与假设检验v第五，结构方程模型的整体拟合度检验，主要使第五，结构方程模型的整体拟合度检验，主要使用绝对拟合指数（用绝对拟合指数（absolute fit index）、增）、增值拟合指数（值拟合指数（incremental fit index）和简）和简约拟合指数（约拟合指
50、数（parsimony fit index）。）。v各个指标的阈值如下表各个指标的阈值如下表60数据处理与假设检验数据处理与假设检验61数据处理与假设检验数据处理与假设检验v第六，假设检验，根据第六，假设检验，根据P值接受或拒绝假设。值接受或拒绝假设。v第七，结果分析，根据路径系数进行结果分析。第七，结果分析，根据路径系数进行结果分析。62论文撰写论文撰写实证类论文的一般结构实证类论文的一般结构vIntroductionvLiterature reviewvResearch model（Theoretical framework）vResearch MethodologyvAnalysis a