企业研究方法5_精品文档PPT格式课件下载.ppt

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对不同对象或人来说,在同一时间内会有不同的数值。

产量、旷工率、动机等都是变量的例子。

5,5,因变量（或又称为效标变量（criterionvariable）;

自变量（或又称为预测变量（predictorvariable）;

中介变量;

插入变量。

变量可以是不连续变量（如男性/女性）,或是连续变量（如一个人的年龄）,5.2.1变量的类型,5,6,因变量是研究的主要变量,通过对因变量的分析（如找出哪些变量会影响它）,或许可找出问题的答案或解决方法。

在研究当中,可能会有一个以上的因变量,例如,我们在产出的质与量之间、低成本生产与顾客满意度之间等,常有争论存在;

在该案例中,管理者想知道的是影响所有因变量的因素,以及对不同因变量及其影响因素的变化。

像这样的研究需要使用多变量分析。

练习：

市场营销经理想知道，为何公司最近采用的市场营销策略是不成功的，因变量是什么？

5,7,所谓自变量（independentvariable）是指以正向或负向方式影响因变量的变量。

换言之,自变量与因变量同时存在,且自变量每增加1单位,因变量也会因此而增加或减少。

即因变量的改变,源自自变量的改变。

新产品研制成功,公司股价,5,8,管理价值观,权力的距离,中介变量所谓中介变量（moderatingvariable）,是指伴随自变量与因变量的关系,具有附带影响的变量。

换言之,第三个变量（即中介变量）的存在,改变了自变量与因变量间原有的关系。

5,9,操作手册的易得性,瑕疵品数量,兴趣与愿望,举例1,5,10,劳动力的多元化,组织效能,管理上的专业技能,举例2,5,11,情况一：

一项研究调查显示,组织当中训练课程的质量愈好,员工自我成长的需求就愈高（如在工作上要求发展与上进的需求很强）,也更愿意学习新的工作方法。

5.2.2自变量与中介变量的差异,情况二：

另一项研究调查显示,员工学习新工作方法的意愿,与组织内提供给所有员工的训练课程质量无关,只有那些具有高度成长需求的员工,会渴望通过专业训练,来学习新的工作方法。

5,12,5,13,P67练习,5,14,插入变量插入变量（interveningvariable）是指从自变量开始影响因变量时,在产生影响期间所显露出来的一种变量,因此,插入变量具有暂时性或时间维度。

在任何情况下,插入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。

5,15,劳动力的多元化,创造协同,举例2,组织效能,t1,t3,t2,5,16,劳动力的多元化,创造协同,管理上的专业技能,举例2,组织效能,t1,t3,t2,5,17,P68练习,5,18,5.3理论框架,理论框架（theoreticalframework）可以说是整个研究计划的基础,它按照逻辑关系描述,阐明与研究问题相关的各种变量的关系,并通过一连串访谈、观察以及相关的学术文献研究等过程来进一步确认。

此外,经验与直觉也可引导我们发展理论框架。

5,19,显然,在这一阶段要找到好的问题解决方法,必须先正确界定问题和相关变量。

在选定恰当的变量后,下一步即需详细说明变量间的关系,这样才能形成相关的假设进行验证。

根据假设的验证结果（可指出假设是否受支持）,就能明白问题是否可解。

文献综述为理论框架的开发提供了强有力的基础。

也就是说通过文献综述,可在过去研究发现的变量中辨析对本研究可能很重要的变量;

再将其他逻辑关系概念化,就形成了理论模型的基础。

理论框架阐明了变量间的关系,同时解释了在此关系下的基本理论,并描述变量关系的性质与方向。

5,20,5.3.1理论框架的组成要素,理论框架都需具备下列五种基本特点:

1.被视为与研究有关的变量均需在讨论中清楚地加以界定与归类。

2.在讨论中应说明两个或两个以上的变量为何有关。

对于理论中所存在的重要变量关系,也应详尽说明。

3.如果可以依据过去的研究发现确定变量关系的方向与性质,则对于变量之间是正相关还是负相关关系,应该在讨论中加以说明。

4.对于我们为什么期望这些关系存在,应有详细的解释。

而这些论点可能源自过去的研究发现。

5.应该提供描述理论框架的系统图,以便利读者形象地了解理论化的变量关系。

5,21,5.3.2案例,在本例中,因变量是违反航空安全,这是主要关心的变量。

至于其变化,则可由以下四项自变量来解释:

（1）飞行员之间的沟通;

（2）地勤人员与飞行员间的协调;

（3）飞行员所受的训练;

（4）组织分权程度。

5,22,理论框架的概念模型,5,23,包含插入变量,5,24,包含中间变量,5,25,5.4提出假设,理论化的关系成立论证方法,统计分析,否定性案例分析,5,26,5.4.1假设的定义,假设,是指将两个或更多变量之间合理推测的关系用可验证的命题表达出来。

变量关系的推断,须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,就可能找出研究问题的解答。

什么是统计学上的显著性？

5.4.2假设的表达形式,如果那么,5,27,5.4.3方向性与非方向性假设,在叙述两个变量之间或比较两个群组的关系时,所用的词语包含正面的、负面的、多于、少于等类似的用语,那么这些假设就属于方向性假设,因为变量间的方向关系（正关系/负关系）被明示出来。

或者有时假设两种不同群组间在某一变量方面存在差异的性质（多于/少于）。

相反的,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,即我们推测两种变量间具有显著关系,但无法说出其关系是正相关还是负相关。

5,28,5.4.4虚假设与对立假设,所谓虚假设（nullhypothesis）,是指一种陈述两变量间绝对且明确关系的命题,也就是说,它陈述总体中两变量的关系为零,或总体中两个群组的平均数差异为零（或等于某特定数字）。

大致上来说,是以虚假设表示两变量间没有（显著）关系,或群组间没有（显著）差异与其相反的则是对立假设，它是一种表达两变量间关系或两群组间差异的陈述。

5,29,【例1】一种零件的生产标准是直径应为10cm,为对生产过程进行控制,质量监测人员定期对一台加工机床进行检查,确定这台机床生产的零件是否符合标准要求。

如果零件的平均直径大于或小于10cm,则表明生产过程不正常,必须进行调整。

试陈述用来检验生产过程是否正常的原假设和备择假设。

5,30,【例2】某品牌洗涤剂在它的产品说明书中声称:

平均净含量不少于500g。

从消费者的利益出发,有关研究人员要通过抽检其中的一批产品来验证该产品制造商的说明是否属实。

试陈述用于检验的原假设与备择假设。

5,31,【例3】一家研究机构估计,某城市中家庭拥有汽车的比率超过30%为验证这一估计是否正确,该研究机构随机抽取了一个样本进行检验。

5,32,建立了虚假设与对立假设后,即可利用合适的统计分析t检验、F检验）来加以验证,以此来判断其是否支持对立假设即群组间是否具有显著差异,或假设的变量关系是否具有显著性。

检验假设的步骤如下:

1.建立虚假设与对立假设。

2.依据所搜集的资料是参数或非参数（将在稍后章节做进一步的探讨）,来选择合适的统计检验方法。

3.决定期望的显著水平（p=0.05,或更高或更低）。

4,确认计算机分析结果,是否显示符合预期的显著水平。

若使用Excel软件作Pearson相关系数分析时,打印资料中未显示显著水平,则可在适当的表中查看关键变量的（t,F,x2）详见本书后附表）决定接受域的临界值（此临界值将虚无假设的拒绝域与接受域区分开）。

5.当结果值大于临界值时,则拒绝虚无假设,对立假设成立;

若结果值小于临界值时,则接受虚无假设,而拒绝对立假设。

5,33,5.5定性研究的假设检验,也可利用定性资料来验证假设。

举例来说,某位研究人员在经过大规模访谈后,开发出一套理论框架:

造成员工不道德的渎职行为是因其缺乏分辨是非的能力,或因经济上的压力,抑或是组织漠视类似行为。

要检验这三项要素是否就是导致不道德行为的主因,研究人员会尝试找出能驳斥这一假设的资料,即使只有一个例证不支持该项假设,理论也必须做修改。

例如,研究人员发现,某位员工之所以收受回扣（尽管这名员工有足够的知识分辨对错,也不缺钱,也知道组织不会坐视该行为）,只是想藉此从公司“获得一些好处”,因为“公司不听他的建议”。

这种足以证明原先假设有误的新发现,即称为否定性案例分析。

这使研究人员在理论完全建构周详之前,能够适当地修正理论或假设。

5,34,5.6给管理带来的好处,很明显,一旦问题被界定,理清其中四种不同变量的关系与意义后,将使管理者了解这些因素在组织中如何相互影响。

而了解如何开发理论框架与假设及其目的,管理者可对研究人员所提出的研究报告做出明智的判断。

同样地,了解显著性所代表的意义,及为何接受或拒绝假设,将有助于管理者得以坚持或打消遵循不可行的直觉决策的念头。

假使对上述知识缺乏了解,许多研究发现对管理者而言,不但毫无意义,而且令其在决策时更加困惑。

5,35,5.7总结,本章我们详细介绍了四种变量:

因变量、自变量、中介变量及插入变量。

同时还提到如何开发理论框架和提出可验证的假设。

通过例子我们看到同样的变量可根据不同情况,被分别视为因变量、自变量、中介变量或插入变量。

另外,我们也解释了根据假设检验的结果是否符合预期的显著水平来决定接受或拒绝虚无假设。

此外,我们也简短讨论了在定性研究当中,假设的检验问题。

在下一章中,我们将进一步讨论基本研究设计的相关问题。

5,36,5,37,谢谢！