实证研究论文数据分析方法详解论文

实证论文数据分析方法详解 （周健敏整理） 以下面 研究 模型 为例 来说明 实证论文数据分析方法 名称 变量类型 在 件中的简称 （自己 设 定 的 代号） 变革型领导 自变量 1 易型领导 自变量 2 避型领导 自变量 3 同和内部化 调节变量 导成员交换 中介变量 作绩效 因变量 调节变量： 如果 自 变量与 因 变量的关系是变量 M 的函数 ， 称 变量 M 为调节变量。 也 就是 , 领导风格（自变量） 与 工作绩效（因变量） 的关系受到 组 织 认同 （调节变量） 的影响 ，或组织认同（ 调节变量 ） 在 领导风格（自变量） 对 工作绩效（因变量）影响关系中 起到调节作用 。具体来说，对于组织认同高的员工，变革型领导对工作绩效的影响力，要高于组织认同低的员工。 中介变量： 如果 自变量 通过影响变量 N 来 实现对因变量的 影响 ， 则称 N 为中介变量。 也就是， 领导风格（自变量）对工作绩效（因变量）影响作用是通过领导成员交换 （ 中介 变量）的中介而产生的。 研究思路 及 三个主要部分组成 ： （ 1） 领导风格对于员工工作绩效的主效应（ 究。 （ 2） 组织认同对于不同领导风格与员工工作绩效之间 关系 的调节效应（ 究。 （ 3） 领导成员交换对于不同领导风格与员工工作绩效之间 关系 的中介效应（ 究。 变革型领导 交易型领导 回避型领导 工作绩效 领导成员交换 组织认同 目 录 1.调查问卷表中数据预先处理 3 除无效问卷 3 新定义控制变量 3 2. 把 件中的方法 4 3. 确认所有的变量中有无“反向计分”项 4 “反向计分” 题 5 “反向计分” 题 5 4. 效度 分析 6 5. 信度分析 8 6. 描述统计 9 7. 各变量相关系数 12 均值 12 关性 12 8. 回归分析 13 用各均值来分别求 13 变量 Z 值与调节变量 Z 值的乘积 13 行回归运算 14 节作用分析 14 介作用分析 18 节作用 作 图 22 1. 调查问卷 表中 数据 预先处理 除无效问卷 调查问卷表 中有内容对立的题项，主要是测试答题人是否认真阅读和填写本 调查问卷表 而设置的 ，例如： 我在决策过程当中 经常 发表 了 自己的意见 。 在决策中我没有发表意见的机会 。 可供的回答选项如下： 完全不符合 比较不符合 有点符合 比较符合 完全符合 如果答题者 ， 做 选 ， 则这份调查问卷为 无效 。 该调查问卷 所有数据应事先删除，即： 这份调查问卷 不能用做数据分析。 有效 的回答为 ： 如果 ， 做 ； 或者， 如果 ，那么 。 等等（依此类推，在此不 全部 列出） 新定义控制变量 输入在 的 调查问卷表 数据项，例如 ：最高学历、性别、年龄，当前工作时间 ，等等 ，诸如此类的 描述统计的 项目， 被统称为“控制变量” 数据导入 事先 对 “ 最高学历 ” 、“ 性别 ” 、“年龄” 、“当前工作时间” 等 控制变量 进行了归类和 重新 定义， 例如 ： 性别的重新定义： 男性 表示为 1 女性 表示为 2 年龄的 重新定义 ： 25岁以下 表示为 1 25 30 岁 表示为 2 30 35 岁 表示为 3 35 40 岁 表示为 4 40岁以上 表示为 5 当前 工作时间的 重新定义 ： 1年以下 表示为 1 1 3年 表示为 2 3 5年 表示为 3 5 8年 表示为 4 8年以上 表示为 5 等等 （依此类推， 对 其他控制变量进行适当的定义 ） 2. 把 据导入到 件中的方法 操作方法 ： 打开 序，点击在左上角的 对话框中 的 “文件类型”项中选择“ 式” 选择你要导入的 据文件 点击“打开” 在对话框中的“ 定义提取 中数据的范围“最左上角 : 最右下角” ，例如“ 数据自动导入到 格中， 在 面中 确认一下数据是否 少读 或 多读不需要的信息 。 （ 注意：在对话框选项“ of 打勾或不打勾，对定义 中数据的范围有影响，所以要确认一下数据是否 少读 或 多读不需要的信息 ） 从“ 面转到“ 面 ， 根据最左边的“ 应“ 调查问卷 ”中的问题项，在“ 中标明 自变量 1、自变 量 2、自变量 3、 调节变量 、中介变量、 因 变量。 在“ 中标注什么代号？ 据个人的喜欢和方便 识别、 记忆 可 自己定义， 本文 的标注是 ： 自变量 1 变量 2 变量 3 节变量 介变量 变量 2: 怎样知道哪几行是自变量 1、 哪 几行是自变量 2、哪 几行是 因 变量？ 导师会事先告诉你，在 调查 问卷 表中哪些问题项是 属于 自变量 1、 哪些问题项是 属于自变量 2、哪些 问题项是 属于 因 变量。 对 照 调查问卷 表中各问题项的排列顺序 找 到 ”并作上述标注。 注意： 数据较多， 不要看错行，这样会导致运算了其他不相关的数据而造成错误 ! 3. 确认 所有 的 变量中 有无“反向计分”项 在做效度分析之前，先要看清楚 调查问卷 表中 被选中作为变量的 问卷题目有没有要 “反向计分”的？每个变量所对应的问卷题目内容再仔细地一题一题 确认 一遍 。所谓“反向计分”题是指 在同一变量中 与其他题目逻辑相反 的题 。 例如： 我清楚我的上司对我的满意程度如何。 我的上司对我的问题和需求了如指掌 。 我的上司 没有 意识到我的潜力 。 假如这 3 道题都 属于同一变量， 第 其它 题 的逻辑相反， 第 就是“反向计分题” 。 在做数据分析时，该题的计分 应 与其它题 相反 ，因此事先要对该题 的 计分进行转换，转换方法如下 明 果 没 有反向计分题，那么 就 跳 过 步骤， 直接进行信度分析、效度分析等 果 有 反向计分题 ，那么执行以下步骤，经过计分转换后 ， 该题才 能和其 它 题一同进行之后的 各项 数据分析 操作 方法 ： 在左边的框中找到“反向计分”的项 并 点击放入 到 “ 框内 在右边 中输入新的名字，比如： 表：自变量 2 的反向计分项） 点击“ 进入另一个对话框，如果你的调查问卷表中该题是 15 计分范围，那么按以下方法输入 ： 在 中键入 1 后，在 中键入 5， 点击 钮； 在 中键入 2 后，在 中键入 4， 点击 钮； 在 中键入 4 后，在 中键入 2， 点击 钮； 在 中键入 5 后，在 中键入 1， 点击 钮； 最后，按 钮，完成计分转换 的 设定，再按 完成。生成新的 1 行，即：自变量 2 反向计分项（代号： 出现在“ 面所有数据行的最下面1 行。 不要遗忘的注意点： 在 此后的运算（效度分析，信度分析，求均值），凡是涉及到要使用 该项 时，均用 新 生成的 自变量 2反向计分项 （代号： 替原有项进行运算。 4. 效度分析 操作方法 ： 在左边的框中把所有自变量 1的项（标注为： 都放到 中去，点击 成自变量 1 的效度分析。 重复以上操作，自变量 2、自变量 3、调节变量、中介变量、 因 变量都要分别做效度分析。 结果如下： （ 只 要 必要的数据即可，不用把生成的所有结果都 来） 判断标准： 看下表 值，如果全部都在 上就有效， 上载荷就好 ； 如果出现载荷小于 变量题项，那么就筛除该题项。 筛除方法 ： 记住该变量的题项在下表 a)的位置顺序，并在件的“ 面中找到相对应的数据行，在“ 中删除先前标注的变量代号，总 而言 之，就是今后 在 做任何运算 时 都不要用到 该项。 结果如下：“ （自变量 1） 变革型领导 a) 732 763 740 790 786 803 777 711 778 788 789 770 768 770 816 784 762 760 a 1 （自变量 2） 交易型领导 a) 809 803 792 810 a 1 （自变量 3） 回避型领导 a) 839 897 713 884 796 819 821 514 等等（此处省略，不一一列出各表格） 根据 以上 这些结果作出下 面 这样的表格放在论文中即可 （在论文中表格要居中放置 ） 如 下 ： 变革型领导 的因子载荷矩阵 变革型领导 革型领导 革型领导 革型领导 革型领导 革型领导 革型领导 革型领导 革型领导 革型领导 革型领导 革型领导 革型领导 革型领导 革型领导 革型领导 革型领导 革型领导 等等 （依此类推， 作出 各变量表格放在论文中） 5. 信度分析 操作方法 ： 在左边的框中把所有自变量 1 的项（标注为： 都放到 中去，点击 成自变量 1 的 信度分析。 重复以上操作，自变量 2、自变量 3、调节变量、中介变量、 因 变量都要分别做 信度 分析。 结果如下： （只要 必要的数据即可，不用把生成的所有结果都 来） 判断标准： 看下表 s 值，如果全部都 在 度以上就可以接受 ； 如果 信度 小于 么就要检查是否存在反向计分的题项，或者有些题项信度太低影响总的信度水平，排除这个题项后再算信度看看是否改善。 如果发现这类情况，那么 今后 在 做任何运算 时 都不要用到该 题 项。 自变量 1）变革型领导 s 960 18 自变量 2）交易型领导 s 816 4 自变量 3）回避型领导 s 870 8 调节变量）认同和内部化 s 864 3 （ 中介变量 ） 领导成员交换 s 902 6 因变量）工作绩效 s 873 4 根据 以上这些 结果作出下 面 这样的表格放在论文中即可 （在论文中表格要居中放置 ） 如 下 ： 分量表信度分析汇总表 变量类别 分量表 s 自变量 变革型领导 易型领导 避型领导 节变量 组织认同 介变量 领导成员交换 变量 员工工作绩效 . 描述统计 描述统计的对象： 本文 的 调查问卷 表中： 最高学历、性别、年龄，当前工作时间 ， 等等 为描述统计的对象 （一般统计员工的数据，有必要时才统计领导数据） 。 这些对象被统称为“控制变量” （事先要在数据导入 ，在中先进行 归类和重新 定义 ，具体参见第 3 页 节 内容 ） 操作方法 ： 在左边的框中把所有 控制变 量（如：最高学历、性别、年龄，当前工作时间 、等等） 全都放到 中去， 点击 成 描述统计 。 在左边的框中”怎样知道哪个是最高学历、哪个是性别，哪个是年龄等等的 代号 ？ 对照 调查问卷 表中各问题项的排列顺序 找到 标 ”。 结果如下： （只要 必要的数据即可，不用把生成的所有结果都 来） 年龄 24 45 57 55 34 15 25岁以下 表示为 1 25 30 岁 表示为 2 30 35 岁 表示为 3 35 40 岁 表示为 4 40岁以上 表示为 5 当前工作时间 26 46 48 46 49 15 1年以下 表示为 1 1 3年 表示为 2 3 5年 表示为 3 5 8年 表示为 4 8年以上 表示为 5 等等（此处省略，不一一列出 各表格 ） 然后根据这些结果作出下 面 这样的表格放在论文中即可 （在论文中表格要居中放置 ） 如 下 ： 注意：下表只是为了说明表格的制作式样和方法，所以复制了与本文有些不相关的内容和数据。 被试的组织特征 被试的员工特征 项目 类别 人数（个） 百分比 (%) 有效百分比 (%) 累计百分比 (%) 最高学历 初中 45 中中专 48 专 47 科 57 士 18 15 性别 男 123 92 15 年龄 25岁以下 24 530岁 45 035岁 57 540岁 55 0岁以上 34 15 当前工作时间 1年以下 26 3年 46 5年 48 8年 46 年以上 49 15 人数百分比 有效率（ % ） （ % ）性质 外商独资 94 47% 100中外合资 53 27%国家企业 30 15%民营企业 16 8%其他 7 4%类型 生产制造 120 60% 100商务贸易 36 18%房地产 24 12%金融 10 5%服务业 6 3%其他 4 2%规模 100 人以下 10 5% 100100- 500 人 43 22%500- 1000 人 67 34%1000 人以上 80 40%项目 类别人数（个）关系数 下变量 分别求均值 自变量 1 生成新的 1 行 变量 2 生成新的 1 行 变量 3 生成新的 1 行 节变量 生成新的 1 行 TJ 介变量 生成新的 1 行 ZJ 变量 生成新的 1 行 YB 作方法 ： 中键入名称（自己 定），我这里是键入了 在 中选 ，在下 方的 表中选定 双击，此时在 中出现了 “ ，？）” 放入 所有 属于 自 变量 1（ 的各项到 ）各项之间用逗号分开 点击 生成新的 1 行 ， 即：自变量 1 均值 （代号： ，出现在 “ 面所有数据 行 的最下面 1 行 。 重复以上操作，分别生成各自新的 1 行即 ：自变量 2 均值（代号： 自变量 3（代号： 、因变量均值（代号： YB 相关性 操作方法 ： 把自变量 1 的 均值 （ 自变量 2 的 均值 （ 自变量 3 的 均值 （ 调节变量的 均值 （ TJ 中介变量 的 均值 （ ZJ 因变量的 均值 （ YB 放入“ 中 点击 果如下： *) *) *) *) *) (2 000 000 215 215 215 215 215 215 891(*) 1 *) *) *) *) (2 000 000 N 215 215 215 215 215 215 *) *) 1 *) *) *) (2000 000 215 215 215 215 215 215 758(*) *) *) 1 *) *) (2000 000 N 215 215 215 215 215 215 897(*) *) *) *) 1 *) (2000 000 215 215 215 215 215 215 865(*) *) *) *) *) 1 (2000 000 N 215 215 215 215 215 215 * is at 2 表中变量的含义为： 革型领导 易型领导 避型领导 节变量 认同和内部化 介变量 领导成员交换 变量 工作绩效 将上面的 结果作出 下面 这样的表格放在论文中即可 （在论文页面中表格要居中放置 ） 如 下 ： 各变量之间的相关矩阵 变革型 交易型 回避型 组织认同 领导成员交换 工作绩效 变革型 1 交易型 *) 1 回避型 *) *) 1 组织认同 *) *) *) 1 领导成员交换 *) *) *) *) 1 员工 工作绩效 *) *) *) *) *) 1 * is at 2 用 各均值 来分别求 Z 值 自变量 1 的均值 生成新的 1 行 Z 变量 2 的均值 生成新的 1 行 Z 变量 3 的均值 生成新的 1 行 Z 节变量 的均值 TJ 生成新的 1 行 Z TJ 介变量 的均值 ZJ 生成新的 1 行 Z ZJ 变量 的均值 YB 生成新的 1 行 Z YB 作方法 ： 把上述 6 个变量 的均值放到 中去，并 在左下角的“ as 选项打勾 后，按 生成新的 1 行，即： Z 值运算后的各变量，出现在 “ 面所有数据 行 的最下面 几 行 。 变量 Z 值 与调节变量 Z 值 的乘积 自变量 1 的 Z 值调节变量 的 Z 值 生成新的 1 行 变量 2 的 Z 值调节变量 的 Z 值 生成新的 1 行 变 量 3 的 Z 值调节变量 的 Z 值 生成新的 1 行 作方法 ： 中键入名称（自己定），我这里是键入了 在左边的框中选定 自变量 1 的 Z 值 放入 中并键入乘号 * 之后，再放入 调节变量 的 Z 值 点击 生成新的 1 行，即： 自变量 1 的 Z 值调节变量 的 Z 值 （代号：出现在 “ 面所有数据 行 的最下面 1 行 。 重复以上步骤，分别算 出： 自变量 2 的 Z 值调节变量 的 Z 值 自变量 3 的 Z 值调节变量 的 Z 值 行回归 运算 节作用分析 ： 操作方法 ： 在 已 再在 第一步 、依次放入各 控制变量 （ 不用 做均值和 如： 最高 学历、性别 、 年龄 等 ，按“ 键继续下一步。 第二步 、依次放入已 变量 1、自变量 2、自变量 3，按“ 键继续 下一步。 第三步 、 放 入已 节变量 ，按“ 键继续下一步。 第四步、 把 按以上 作生成的 3对 自变量 值的乘积 ，依次放入 完成以上四步骤后，点击对话框的左下角的 入一个新的对话框，在“ R 上打勾选中。 最后按“ ，运算完成。 得到如下 e)表，表中用 红色和阴影表示的数据 ，是整理后要 用在论文中的 。 R of F a) 017 045 208 b) 759 725 205 c) 768 009 204 d) 788 022 201 a ( b ( c ( d ( 于判断 R 几颗星， 但是该 数据不用出现在论文中 e) 1 142(a) 08 14 2 000(b) 05 14 3 0 000(c) 04 14 4 3 000(d) 01 14 a ( b ( c ( d ( e 在得到的 如下所示 a) 表 的 结果中提取 据，并根据 在论文的表格中不需要出现 。 打星的判别标准如下： * * * 备注： 只要满足 以上 区间要求，不管 正是负，都要 相应数据旁 标 上相应的 星 数。 a) 用于判断 F 为几颗星，但是该 数据不用出现在论文中 1 ( 193 785 767 196 419 229 * 198 ( 193 642 195 656 054 197 443 083 * * 080 3 ( 193 838 195 505 048 197 435 089 * * 098 * ( 193 610 083 489 051 197 394 206 * * 191 064 * 429 054 * * a 将 以上 这些结果整理成 下面 的表格放在论文中即可 （在论文页面中表格要居中放置 ） 。 具体 如下： 表 导风格 对员工 工作绩效 的影响 员工工作绩效 2 3 4 最高学历 别 龄 事当前工作时间 054 051 当前公司工作时间 044 当前上司共事时间 2 F 变革型领导 * * * * * * 交易型领导 回避型领导 2 2 * * F * * 组织认同 * 2 * F * * 变革型领导组织认同 交易型领导组织认同 避型领导组织认同 * 2 * * F * * 注：所列数据为标准系数； * p * p 介 作用分析 ： 操作方法 ： 在 已 再在 （提示：先前做 入的内容依旧存在，因此 点击在 方的 不 需要的内容进行除去处