第二讲管理研究的基本要素详解.ppt

* 2.3 变量类型 虚拟团队的出现使关系受另外一个调节变量——面对面交谈次数的影响 研究假说：团队中面对面交谈的次数会调节团队授权与团队绩效之间的关系。在面谈次数较少（虚拟程度高）的团队中，关系较强；反之关系较弱 指向关系而非变量—调节变量的图示表达方式变量 （Y与X的关系是Z的函数） 调节变量的影响既可以是对关系强度的影响，也可以是对关系方向的影响 管理研究中调节变量可以是类别变量（如性别、种族、教育水平），也可以是连续变量（如工资水平、智力水平） 团队授权（X） 团队绩效（Y） （顾客满意度） 面对面交谈次数（Z） * 2.3 变量类型 [中介变量的原理] 可用来解释现象，在研究扮演重要角色 分两类：完全中介和部分中介。完全中介就是X对Y的影响完全通过M；部分中介就是X对Y影响部分是直接的，部分是通过M X Y M a c b c=0时，M完全中介；当c＞0时，部分中介 ?X和Y之间存在因果关系；?M是这个因果关系的中间媒介，M受到X影响之后再影响Y，因此传递了X的作用 检验中介作用的方法通过验证这几个关系来实现 * 2.3 变量类型 [调节变量和中介变量的理论意义] 调节变量的主要作用： 为现有的理论划出限制条件和适用范围—更精细 —理论一定有局限性 —波普尔证伪原则的问题：全盘推翻 —精致的证伪主义，理论内核+辅助假说+边界调节 —调节变量正是通过研究关系在不同条件下的变化 及原因来调整理论（找到适用范围和假说）-丰富原有理论 中介变量的主要作用：发展既有理论—解释变量间为什么会存在关系以及这种关系是如何发生的 研究目的是探索产生关系的内部机制。可把原有的关于同一现象的研究联系在一起，使已有理论更加系统；使关系链更加清楚和完善 —整合现有的研究或理论 —解释关系背后的作用机制 * 2.3.3 变量间的关系 关系是知识的本质。科学研究的重点，往往是寻找变量之间的决定性关系 (1)相关关系(correlational relationship) 变量间存在相互影响、共同变化的关系 表现：如变量X发生变化，变量Y也发生变化，但并无根据认定Y的变化是由X变化所引起的 还存在其它可能，如Y的变化引起了X的变化，或两变量的变化都是由其他变量所引起 (2)因果关系(causal relationship) 如变量X发生变化，变量Y也随之发生变化，Y的变化明确地由于X的变化所引起。X是Y的原因，Y是X的结果 2.3 变量类型 * 因果关系的3个必要条件（Lazarsfeld，1959)： 2.3 变量类型 注意！必要条件非充分条件 组织中问题通常是多个因素的连锁反应。很多时候只要找出相关关系即可 避免轻易认定因果关系 虚无关系(null relationship) ?在时间顺序上先有因后有果； ?变量间有真实的相关性； ?变量间的真实相关性不因第三个变量存在而存在 * 2.4 变量的测量 2.4.1 变量的操作化定义 变量必须可观可测 ？非实物的管理变量可观可测性从何谈起 答案：变量本身即使不可测，但反映变量的心象集合是可测的—间接观测 变量的观测可归结到一系列具体的、结构化的、清晰的间接测度指标。如“企业创新能力”-研发经费、专利数、高级科技人员比例 操作化定义(operational definition) 明确说明如何测量某个概念，或者说，是描述概念测量的“操作”。最终产品——一组具体指标（indicators），指标是用来说明变量的属性 * 2.4.2 变量测量概要 关键：找到合适的指标 —符合定义，且考虑数据资料、资源及研究能力是否胜任 一组指标必备基本特征：完备性+排他性 测量方式四类型 (1)定类测量-指标仅具完备/排他两特征，仅用于分类 (2)定序测量-指标用于逻辑排列（不同指标代表的变量） (3)定距测量-指标用于变量间距的测量，如智力、满意度 (4)定比测量-指标数值是有真实意义的数字(而不是建立在相对距离基础上)。如，员工年龄，任职时间 P.S. 测量构念类变量，可自创全新度量法 但：危险！ 明智做法：在用过的、被证明可行的度量法基础上进 行少量的改动 2.4 变量的测量 * 很多广泛使用的构念，其度量方法和指标已形成共识，测量已经基准化了。 如“失范”（anomie）—社会动荡剧烈变迁导致社会规范失序，人们普遍有焦虑、迷茫、不确定感。量表： 1、不论人们怎么说，男人一般都会越变越坏。 2、把新生儿带到这个不断寻找明天的世界，真是一件不公平的