最新实证研究方法课件

实证研究方法论简介1实证研究方法实证研究方法论简介1实证研究方法1Topics：1什么是实证研究方法？2实证研究方法能够干什么？3实证研究怎么做？4实证研究的论文的一般结构5实例分析讨论：适用对象？2Topics：1什么是实证研究方法？讨论：适用对象？2管理学理论形成的方法论逻辑基本假设学理性知识经验性知识制度性知识管理基本知识理论体系：概念判断推理观察分析实验实践应用效果评价理论的证实或证伪知识积累阶段行为归纳阶段经验检验阶段来源：罗仲伟.管理学方法与经济学方法的借鉴、融合[J].中国工业经济,2005（9）:112-121.图1管理学理论形成的方法论逻辑3管理学理论形成的方法论逻辑基本假设学理性知识经验性知识制度性归纳和演绎假设论证的方法有两个：演绎推理：从抽象理论到具体的事实，从一般到具体，从解释到事实。归纳推理：从具体事实到抽象理论的过程，从数据或证据出发推出结论，从具体到一般，从事实到解释。4归纳和演绎假设论证的方法有两个：4华莱士模型T理论E经验概括H假设O观测机理解释臆测观测方法设计统计分析T-H-O：演绎推理过程O-E-T：归纳推理过程E-T-H：理论研究内容H-O-E：实证研究内容理论研究实证研究图2华莱士模型5华莱士模型TEHO机理解释臆测观测方法设计统计分析T-H-O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3研究方法类型6论证方法的类型注：主要界定为狭义实证研究方法，即通过调查问卷实证类期刊论文现状7实证类期刊论文现状7实证研究的过程第一步：研究问题确定第二步：文献调研第三步：提出理论框架和假设第四步：开发问卷和量表第五步：样本选择及数据采集第六步：数据分析及假设检验第七步：论文撰写8实证研究的过程第一步：研究问题确定8实证研究的过程图4实证研究的一般流程图9实证研究的过程图4实证研究的一般流程图9问题确定问题的来源1、实际的管理问题这类研究从新研究问题出发，通过归纳推理发展新的理论，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。例如：信息技术战略匹配。2、理论的“臆想”这类研究从原有的理论出发，通过归纳推理拓展原有理论，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。例如：组织学习、创新、核心能力与企业绩效之间的关系。10问题确定问题的来源10文献调研文献类型Book、JournalPaper，ProceedingPaper，WorkingPaper（、google、研究领域著名研究中心或院系网站）等。国外的博士生培养目标：完全掌握(大量阅读相关文献)某一研究领域并对该领域做出重要贡献。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总的科学研究时间中占60%的比重。11文献调研文献类型11文献调研文献调研的作用：避免盲目的重复研究；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；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；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。12文献调研文献调研的作用：12理论框架和假设理论框架的构成要素研究有关的构念（变量）变量之间的关系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；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；理论框架的系统图。13理论框架和假设理论框架的构成要素13理论框架和假设可测不可测概念构念（Construct）显变量（manifest）潜变量（LatentVariable）14理论框架和假设可测不可测概念构念（Construct）显变量理论框架和假设理论框架，即理论命题网络（nomologicalnetwork

）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（structuralmodel）。图5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，即理论命题网络（nomologica理论框架和假设构念是表征研究现象的理论概念，在实证研究中将其作为变量处理，根据变量在理论命题网络中的地位，变量可以分为因变量、自变量、中介变量、调节变量及控制变量等五类。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理论框架和假设构念是表征研究现象的理论概念，在实证研究中将其理论框架和假设因变量（dependentvariable）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，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、影响的程度和方向如何等），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的变化和测量上，以及会影响到因变量的其他变量上。17理论框架和假设因变量（dependentvariable）理论框架和假设自变量（independentvariable）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存在，自变量的变化导致因变量的变化。自变量信息技术资源因变量企业绩效18理论框架和假设自变量（independentvariabl理论框架和假设调节变量（moderatingvariable）是指伴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间原有的关系。自变量信息技术资源因变量企业绩效调节变量信息技术应用能力图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19理论框架和假设调节变量（moderatingvariabl理论框架和假设中介变量（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，从而帮助形成概念来解释自变量对因变量所产生的影响。自变量信息技术资源中介变量信息系统支持企业战略因变量企业绩效调节变量信息技术应用能力20理论框架和假设中介变量（interveningvariab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，需要对之加以控制的变量。自变量信息技术资源中介变量信息系统支持企业战略因变量企业绩效调节变量信息技术应用能力控制变量企业规模21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，需理论框架和假设自变量信息技术资源中介变量IS支持企业战略因变量企业绩效调节变量信息技术应用能力中介变量IS改善组织能力控制变量企业规模图将信息技术应用能力作为调节变量的理论框架22理论框架和假设自变量中介变量因变量调节变量中介变量控制变量图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。自变量信息技术应用能力中介变量IS支持企业战略因变量企业绩效中介变量IS改善组织能力控制变量企业规模图将信息技术应用能力作为自变量的理论框架23理论框架和假设需要注意的是：有的情况下，某一变量应该被视为自理论框架和假设研究问题：信息技术应用能力是直接影响还是间接影响企业绩效？哪些信息技术应用能力的影响更大？信息技术应用能力对IS改善组织能力和IS支持企业战略，哪个影响更大？为什么？不同的企业情境下，结论有何差异？不同的市场环境下，结论有何差异？24理论框架和假设研究问题：24理论框架和假设变量的关系相关关系：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。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，因果关系分析中常常离不开中介变量。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，也是偶然事件或者样本随机误差造成的。25理论框架和假设变量的关系25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。假设的表示形式：如果…那么…例如：如果企业的信息技术资源丰富，那么企业的绩效就好。26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理论框架和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关系（正关系/负关系）。例如：企业的技术创新能力越强，企业的绩效越好。27理论框架和假设方向性假设和非方向性假设27理论框架和假设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系，但是无法说出其关系是正相关还是负相关。例如：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。适用范围：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。28理论框架和假设非方向性假设则是提出变量间的关系或差异性，但并理论框架和假设虚假设和对立假设（备择假设）虚假设（nullhypothesis）是指一种陈述两个变量间绝对且明确关系的命题。对立假设是指一种表达两个变量间关系差异的陈述。通过P值来接受和拒绝虚假设，统计学上一般认为P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事件，如果计算出两变量间的P值小于期望的显著性水平（0.5，0.1，0.01），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。29理论框架和假设虚假设和对立假设（备择假设）29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（measurementmodel）。主要内容包括：操作化定义，量尺、量表、调查问卷30量表和问卷理论命题网络表达研究的构念及其关系，然而这些构念往量表和问卷操作化定义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征，以便能具体测量研究结果。操作化定义的一般范式：构念-维度-要素，即C-D-E过程。31量表和问卷操作化定义31量表和问卷例如：学习的操作化定义C学习D理解D记忆D应用E正确回答问题E一段时期后能回忆教材E举出适当的例子E解决问题E整合其他知识32量表和问卷例如：学习的操作化定义CDDDEEEEE32量表和问卷量尺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。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。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，从变量中获得的信息也更加丰富和准确。33量表和问卷量尺33量表和问卷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、博士生等。定类尺度仅用于分辨异同，常用于聚类分析。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。34量表和问卷定类尺度是仅符合同一性要求的一种尺度，用以规定变量量表和问卷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。如学生成绩按定距尺度计分的话只能为100（满分）、90（优）、80（良）、70（中）、60（及格）。再如决策中的效用值也是采用定距尺度，效用一般在0~1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。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。它与定距尺度的差别在于具有实际意义的零点。如体重、收入等。35量表和问卷定距尺度是满足同一性、优先性和可加性一种尺度，可以量表和问卷尺度功能特性例子定类辨识异同同一性居住地区、职业定序辨识异同比较高低同一性优先性500强排名企业信誉评级定距辨识异同比较高低度量差异程度同一性优先性可加性温度计智商测评GMAT分数定比辨识异同比较高低度量差异程度度量差异比例（由于具有实际的零点）同一性优先性可加性可比性重量工时销售收入销售增长率表测量尺度的比较36量表和问卷尺度功能特性例子定类辨识异同同一性居住地区、职业定量表和问卷量表是将构念的某方面属性赋予一定的数字或者符号。量表的种类很多，如二分量表、类别量表、李克特量表（LikertScale）、数值量表（NumericalScale）、语义差异量表、Staple量表、图形评定量表、共识性量表。量表根据选定的取值幅度，一般有5点量表和7点量表，如5点李克特量表（5-pointLikertScale）37量表和问卷量表是将构念的某方面属性赋予一定的数字或者符号。3量表和问卷非常不同意不同意不赞成也不同意同意非常同意123455点李克特量表非常不赞成1234567非常赞成7点数值量表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（1）我的工作非常有趣12345（2）生活中没有工作将是乏味的1234538量表和问卷非常不同意不同意不赞成也不同意同意非常同意1234量表和问卷如何确保开发出来的量表是高质量的？使用原有研究中的量表测量相关变量。通过题项分析、信度分析和效度分析提高量表质量。题项分析（itemanalysis）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具有将研究对象区分出高分组和低分组的能力，通过t值（t-value）检验高分组和低分组的均值是否有显著差异。39量表和问卷如何确保开发出来的量表是高质量的？39量表和问卷信度（reliability）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该是一致的。主要有两个指标：再测系数（test-pretestcoefficient）：有时间间隔的两个测试得到分数间的相关系数，系数越高，再测信度越高，量表的稳定性越高。项目间的内部一致性（internalconsistency）：检验同一个量表中受试者对所有题项答案的一致性，一般用Cronbach’sα系数，该系数越高，内部一致性越高。40量表和问卷信度（reliability）是指测量的无偏差程度量表和问卷构念效度（validity）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（convergentvalidity）和辨识效度（discriminantvalidity）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。41量表和问卷构念效度（validity）表征从量表所获得的结果量表和问卷问卷通常包括封面信、指导语、问题及答案等。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被调查者不会因此受到利益损失或者带来麻烦。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。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，封闭式问题是选择题。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。42量表和问卷问卷通常包括封面信、指导语、问题及答案等。42量表与问卷语言原则：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、问题的形式和种类、问题的顺序。隐私保护原则：分类资料和个人信息的获取。43量表与问卷语言原则：主要考虑问题内容的合适性、问卷的语言与遣量表和问卷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，发现问卷中的问题，提高量表的信度和效度，提高问卷的回收率。44量表和问卷问卷设计完毕后不要仓促发出，最好找相关领域的专家以样本和数据采集抽样的原因，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表总体特征的样本是科学、合理、经济的选择。抽样要处理成本和收益的矛盾。样本的满足的基本条件：正态分布。45样本和数据采集抽样的原因，由于普查的成本高、效率低或者根本没样本和数据采集抽样的方法有两大类型：概率抽样和非概率抽样。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。非概率抽样包括简便抽样、判断抽样、定额抽样。46样本和数据采集抽样的方法有两大类型：概率抽样和非概率抽样。4样本和数据采集如何选择合适的抽样方法？47样本和数据采集如何选择合适的抽样方法？47样本和数据采集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，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。48样本和数据采集无论采用何种抽样方法，如果能通过一些途径，比如抽样和数据采集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写问卷。最好先进行先导测试（pilottest），进一步发现问卷的问题，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，先导测试的规模一般为30-50个样本。49抽样和数据采集问卷的发放形式包括人工发放、邮寄发放、E-ma抽样和数据采集如何提高问卷回收率？邮寄问卷之前询问对方是否有兴趣参加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。向被调查者提供贴好邮票及填好地址的回邮信封物质刺激50抽样和数据采集如何提高问卷回收率？50数据处理和假设检验第一，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，有效回收率是多少等问卷调查情况第二，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，还可能包括填表人的相关信息描述。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。51数据处理和假设检验第一，给出发放问卷的数量、收到问卷的数量，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处理的工具---结构方程模型（SEM）。为什么要选择SEM？SEM与多元回归相比具有什么优势？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。第二，回归分析难以处理多重共线性问题，而SEM要求某一变量的各测量项之间具有较高的多重共线性。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，无法解释多个变量之间相互作用的机理，而SEM通过路径分析可以做到。第四，SEM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。第五，SEM可以评估整个模型的拟合度。52结构方程模型简介在介绍构念的信度、效度检验和假设检结构方程模型简介结构方程模型中对变量的分类从观测性角度分：显变量、潜变量从变量生成角度分：外生变量、内生变量外生变量（exogenousvariable）=自变量内生变量（endogenousvariable）=因变量，包括纯粹因变量和中介变量SEM通常以路径图（pathdiagram）的形式描绘53结构方程模型简介结构方程模型中对变量的分类53结构方程模型简介路径图的主要要素：方框表示显变量圆圈或者椭圆表示潜变量外生显变量误差、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系。54结构方程模型简介路径图的主要要素：54结构方程模型简介图SEM的路径图示例55结构方程模型简介图SEM的路径图示例55结构方程模型简介结构方程模型的路径图包括两部分：测量模型与结构模型。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。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的路径图包括两部分：测量模型与结结构方程模型简介SEM的应用步骤模型设定（modelspecification）模型辨识（modelidentification）模型估计（modelestimation）模型评价（modelevaluation）模型修正（modelmodification）SEM的计算机软件包括LISREL、AMOS、EQS等。57结构方程模型简介SEM的应用步骤57结构方程模型简介使用SEM需要注意的问题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把SEM误认为因果分析方法，的确，有的SEM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SEM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，并非判定变量间的因果关系。SEM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是众多竞争模型（competingmodel）中的一个，并非最优模型。58结构方程模型简介使用SEM需要注意的问题58数据处理与假设检验第四，各构念测量模型的信度和效度分析。其中信度分析使用Cronbach’sα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方差（AVE）。各指标的阈值要求如下：Cronbach’sα因子负荷值AVE≥0.7≥0.5〉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行验证性因子分析（Confirmfactoranalysis，CFA），对测量模型整体进行评价，其方法如结构方程模型的评价。59数据处理与假设检验第四，各构念测量模型的信度和效度分析。其中数据处理与假设检验第五，结构方程模型的整体拟合度检验，主要使用绝对拟合指数（absolutefitindex）、增值拟合指数（incrementalfitindex）和简约拟合指数（parsimonyfitindex）。各个指标的阈值如下表60数据处理与假设检验第五，结构方程模型的整体拟合度检验，主要使数据处理与假设检验61数据处理与假设检验61数据处理与假设检验第六，假设检验，根据P值接受或拒绝假设。第七，结果分析，根据路径系数进行结果分析。62数据处理与假设检验第六，假设检验，根据P值接受或拒绝假设。6论文撰写实证类论文的一般结构IntroductionLiteraturereviewResearchmodel（Theoreticalframework）ResearchMethodologyAnalysisandResultsDiscussionandImplicationsConclusions63论文撰写实证类论文的一般结构63论文撰写引言（Introduction）的重要作用引言一般分为五个部分：1.Background2.Literaturereview3.Gap4.Purpose5.Paperstructure64论文撰写引言（Introduction）的重要作用64论文撰写背景一般陈述研究领域相关的一般事实，然后将焦点转到该研究领域中的一个子领域，并针对该子领域提出较特定的研究问题（specifictopic)。如果该研究问题很重要，那之前的学者是如何看待这个问题的。文献回顾可按照以下顺序(1).一般信息(2).一群作者(weakauthor)(3).一般陈述(generalstatement)(4).特定作者(author)65论文撰写背景一般陈述研究领域相关的一般事实，然后将焦点转到该论文撰写Gap原有的研究不完备，被研究者忽略原有研究文献有矛盾的结论，可能是因为不同意以前所用的理论或研究方法原有的研究需要延伸，或者原有研究者尚未发现的一个新问题信号词:However(But),While(although),Nevertheless,…66论文撰写Gap66论文撰写研究目的信号词:Therefore,…Thepurpose(aim,objective)ofthisstudyistoconsider….文献结构注意参考文献问题，文献管理器的使用。67论文撰写研究目的67案例分析[1]谢洪明等.学习、创新与核心能力：机制和路径[J].经济研究,2007,(2):59-70[2]王铁男.组织单元间的差异性对信息系统应用绩效影响[J].管理科学学报,2007,10(2):26-38.[3]BhattGD,GroverV,GroverV.TypesofInformationTechnologyCapabilitiesandTheirRoleinCompetitiveAdvantage:AnEmpiricalStudy[J].JournalofManagementInformationSystems,2005,22(2):253-277.68案例分析[1]谢洪明等.学习、创新与核心能力：机制和路径QUESTIONS&ANSWER69QUESTIONS&ANSWER69实证研究方法论简介70实证研究方法实证研究方法论简介1实证研究方法70Topics：1什么是实证研究方法？2实证研究方法能够干什么？3实证研究怎么做？4实证研究的论文的一般结构5实例分析讨论：适用对象？71Topics：1什么是实证研究方法？讨论：适用对象？2管理学理论形成的方法论逻辑基本假设学理性知识经验性知识制度性知识管理基本知识理论体系：概念判断推理观察分析实验实践应用效果评价理论的证实或证伪知识积累阶段行为归纳阶段经验检验阶段来源：罗仲伟.管理学方法与经济学方法的借鉴、融合[J].中国工业经济,2005（9）:112-121.图1管理学理论形成的方法论逻辑72管理学理论形成的方法论逻辑基本假设学理性知识经验性知识制度性归纳和演绎假设论证的方法有两个：演绎推理：从抽象理论到具体的事实，从一般到具体，从解释到事实。归纳推理：从具体事实到抽象理论的过程，从数据或证据出发推出结论，从具体到一般，从事实到解释。73归纳和演绎假设论证的方法有两个：4华莱士模型T理论E经验概括H假设O观测机理解释臆测观测方法设计统计分析T-H-O：演绎推理过程O-E-T：归纳推理过程E-T-H：理论研究内容H-O-E：实证研究内容理论研究实证研究图2华莱士模型74华莱士模型TEHO机理解释臆测观测方法设计统计分析T-H-O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3研究方法类型75论证方法的类型注：主要界定为狭义实证研究方法，即通过调查问卷实证类期刊论文现状76实证类期刊论文现状7实证研究的过程第一步：研究问题确定第二步：文献调研第三步：提出理论框架和假设第四步：开发问卷和量表第五步：样本选择及数据采集第六步：数据分析及假设检验第七步：论文撰写77实证研究的过程第一步：研究问题确定8实证研究的过程图4实证研究的一般流程图78实证研究的过程图4实证研究的一般流程图9问题确定问题的来源1、实际的管理问题这类研究从新研究问题出发，通过归纳推理发展新的理论，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。例如：信息技术战略匹配。2、理论的“臆想”这类研究从原有的理论出发，通过归纳推理拓展原有理论，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。例如：组织学习、创新、核心能力与企业绩效之间的关系。79问题确定问题的来源10文献调研文献类型Book、JournalPaper，ProceedingPaper，WorkingPaper（、google、研究领域著名研究中心或院系网站）等。国外的博士生培养目标：完全掌握(大量阅读相关文献)某一研究领域并对该领域做出重要贡献。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总的科学研究时间中占60%的比重。80文献调研文献类型11文献调研文献调研的作用：避免盲目的重复研究；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；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；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。81文献调研文献调研的作用：12理论框架和假设理论框架的构成要素研究有关的构念（变量）变量之间的关系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；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；理论框架的系统图。82理论框架和假设理论框架的构成要素13理论框架和假设可测不可测概念构念（Construct）显变量（manifest）潜变量（LatentVariable）83理论框架和假设可测不可测概念构念（Construct）显变量理论框架和假设理论框架，即理论命题网络（nomologicalnetwork

）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（structuralmodel）。图5组织学习、创新、核心能力和企业绩效之间的理论框架84理论框架和假设理论框架，即理论命题网络（nomologica理论框架和假设构念是表征研究现象的理论概念，在实证研究中将其作为变量处理，根据变量在理论命题网络中的地位，变量可以分为因变量、自变量、中介变量、调节变量及控制变量等五类。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）85理论框架和假设构念是表征研究现象的理论概念，在实证研究中将其理论框架和假设因变量（dependentvariable）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，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、影响的程度和方向如何等），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的变化和测量上，以及会影响到因变量的其他变量上。86理论框架和假设因变量（dependentvariable）理论框架和假设自变量（independentvariable）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存在，自变量的变化导致因变量的变化。自变量信息技术资源因变量企业绩效87理论框架和假设自变量（independentvariabl理论框架和假设调节变量（moderatingvariable）是指伴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间原有的关系。自变量信息技术资源因变量企业绩效调节变量信息技术应用能力图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88理论框架和假设调节变量（moderatingvariabl理论框架和假设中介变量（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，从而帮助形成概念来解释自变量对因变量所产生的影响。自变量信息技术资源中介变量信息系统支持企业战略因变量企业绩效调节变量信息技术应用能力89理论框架和假设中介变量（interveningvariab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，需要对之加以控制的变量。自变量信息技术资源中介变量信息系统支持企业战略因变量企业绩效调节变量信息技术应用能力控制变量企业规模90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，需理论框架和假设自变量信息技术资源中介变量IS支持企业战略因变量企业绩效调节变量信息技术应用能力中介变量IS改善组织能力控制变量企业规模图将信息技术应用能力作为调节变量的理论框架91理论框架和假设自变量中介变量因变量调节变量中介变量控制变量图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。自变量信息技术应用能力中介变量IS支持企业战略因变量企业绩效中介变量IS改善组织能力控制变量企业规模图将信息技术应用能力作为自变量的理论框架92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自理论框架和假设研究问题：信息技术应用能力是直接影响还是间接影响企业绩效？哪些信息技术应用能力的影响更大？信息技术应用能力对IS改善组织能力和IS支持企业战略，哪个影响更大？为什么？不同的企业情境下，结论有何差异？不同的市场环境下，结论有何差异？93理论框架和假设研究问题：24理论框架和假设变量的关系相关关系：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。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，因果关系分析中常常离不开中介变量。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，也是偶然事件或者样本随机误差造成的。94理论框架和假设变量的关系25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。假设的表示形式：如果…那么…例如：如果企业的信息技术资源丰富，那么企业的绩效就好。95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理论框架和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关系（正关系/负关系）。例如：企业的技术创新能力越强，企业的绩效越好。96理论框架和假设方向性假设和非方向性假设27理论框架和假设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系，但是无法说出其关系是正相关还是负相关。例如：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。适用范围：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。97理论框架和假设非方向性假设则是提出变量间的关系或差异性，但并理论框架和假设虚假设和对立假设（备择假设）虚假设（nullhypothesis）是指一种陈述两个变量间绝对且明确关系的命题。对立假设是指一种表达两个变量间关系差异的陈述。通过P值来接受和拒绝虚假设，统计学上一般认为P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事件，如果计算出两变量间的P值小于期望的显著性水平（0.5，0.1，0.01），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。98理论框架和假设虚假设和对立假设（备择假设）29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（measurementmodel）。主要内容包括：操作化定义，量尺、量表、调查问卷99量表和问卷理论命题网络表达研究的构念及其关系，然而这些构念往量表和问卷操作化定义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征，以便能具体测量研究结果。操作化定义的一般范式：构念-维度-要素，即C-D-E过程。100量表和问卷操作化定义31量表和问卷例如：学习的操作化定义C学习D理解D记忆D应用E正确回答问题E一段时期后能回忆教材E举出适当的例子E解决问题E整合其他知识101量表和问卷例如：学习的操作化定义CDDDEEEEE32量表和问卷量尺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。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。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，从变量中获得的信息也更加丰富和准确。102量表和问卷量尺33量表和问卷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、博士生等。定类尺度仅用于分辨异同，常用于聚类分析。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。103量表和问卷定类尺度是仅符合同一性要求的一种尺度，用以规定变量量表和问卷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。如学生成绩按定距尺度计分的话只能为100（满分）、90（优）、80（良）、70（中）、60（及格）。再如决策中的效用值也是采用定距尺度，效用一般在0~1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。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。它与定距尺度的差别在于具有实际意义的零点。如体重、收入等。104量表和问卷定距尺度是满足同一性、优先性和可加性一种尺度，可以量表和问卷尺度功能特性例子定类辨识异同同一性居住地区、职业定序辨识异同比较高低同一性优先性500强排名企业信誉评级定距辨识异同比较高低度量差异程度同一性优先性可加性温度计智商测评GMAT分数定比辨识异同比较高低度量差异程度度量差异比例（由于具有实际的零点）同一性优先性可加性可比性重量工时销售收入销售增长率表测量尺度的比较105量表和问卷尺度功能特性例子定类辨识异同同一性居住地区、职业定量表和问卷量表是将构念的某方面属性赋予一定的数字或者符号。量表的种类很多，如二分量表、类别量表、李克特量表（LikertScale）、数值量表（NumericalScale）、语义差异量表、Staple量表、图形评定量表、共识性量表。量表根据选定的取值幅度，一般有5点量表和7点量表，如5点李克特量表（5-pointLikertScale）106量表和问卷量表是将构念的某方面属性赋予一定的数字或者符号。3量表和问卷非常不同意不同意不赞成也不同意同意非常同意123455点李克特量表非常不赞成1234567非常赞成7点数值量表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（1）我的工作非常有趣12345（2）生活中没有工作将是乏味的12345107量表和问卷非常不同意不同意不赞成也不同意同意非常同意1234量表和问卷如何确保开发出来的量表是高质量的？使用原有研究中的量表测量相关变量。通过题项分析、信度分析和效度分析提高量表质量。题项分析（itemanalysis）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具有将研究对象区分出高分组和低分组的能力，通过t值（t-value）检验高分组和低分组的均值是否有显著差异。108量表和问卷如何确保开发出来的量表是高质量的？39量表和问卷信度（reliability）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该是一致的。主要有两个指标：再测系数（test-pretestcoefficient）：有时间间隔的两个测试得到分数间的相关系数，系数越高，再测信度越高，量表的稳定性越高。项目间的内部一致性（internalconsistency）：检验同一个量表中受试者对所有题项答案的一致性，一般用Cronbach’sα系数，该系数越高，内部一致性越高。109量表和问卷信度（reliability）是指测量的无偏差程度量表和问卷构念效度（validity）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（convergentvalidity）和辨识效度（discriminantvalidity）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。110量表和问卷构念效度（validity）表征从量表所获得的结果量表和问卷问卷通常包括封面信、指导语、问题及答案等。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被调查者不会因此受到利益损失或者带来麻烦。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。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，封闭式问题是选择题。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。111量表和问卷问卷通常包括封面信、指导语、问题及答案等。42量表与问卷语言原则：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、问题的形式和种类、问题的顺序。隐私保护原则：分类资料和个人信息的获取。112量表与问卷语言原则：主要考虑问题内容的合适性、问卷的语言与遣量表和问卷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，发现问卷中的问题，提高量表的信度和效度，提高问卷的回收率。113量表和问卷问卷设计完毕后不要仓促发出，最好找相关领域的专家以样本和数据采集抽样的原因，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表总体特征的样本是科学、合理、经济的选择。抽样要处理成本和收益的矛盾。样本的满足的基本条件：正态分布。114样本和数据采集抽样的原因，由于普查的成本高、效率低或者根本没样本和数据采集抽样的方法有两大类型：概率抽样和非概率抽样。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。非概率抽样包括简便抽样、判断抽样、定额抽样。115样本和数据采集抽样的方法有两大类型：概率抽样和非概率抽样。4样本和数据采集如何选择合适的抽样方法？116样本和数据采集如何选择合适的抽样方法？47样本和数据采集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，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。117样本和数据采集无论采用何种抽样方法，如果能通过一些途径，比如抽样和数据采集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写问卷。最好先进行先导测试（pilottest），进一步发现问卷的问题，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，先导测试的规模一般为30-50个样本。118抽样和数据采集问卷的发放形式包括人工发放、邮寄发放、E-ma抽样和数据采集如何提高问卷回收率？邮寄问卷之前询问对方是否有兴趣参加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。向被调查者提供贴好邮票及填好地址的回邮信封物质刺激119抽样和数据采集如何提高问卷回收率？50数据处理和假设检验第一，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，有效回收率是多少等问卷调查情况第二，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，还可能包括填表人的相关信息描述。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。120数据处理和假设检验第一，给出发放问卷的数量、收到问卷的数量，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处理的工具---结构方程模型（SEM）。为什么要选择SEM？SEM与多元回归相比具有什么优势？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。第二，回归分析难以处理多重共线性问题，而SEM要求某一变量的各测量项之间具有较高的多重共线性。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，无法解释多个变量之间相互作用的机理，而SEM通过路径分析可以做到。第四，SEM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。第五，SEM可以评估整个模型的拟合度。121结构方程模型简介在介绍构念的信度、效度检验和假设检结构方程模型简介结构方程模型中对变量的分类从观测性角度分：显变量、潜变量从变量生成角度分：外生变量、内生变量外生变量（exogenousvariable）=自变量内生变量（endogenousvariable）=因变量，包括纯粹因变量和中介变量SEM通常以路径图（pathdiagram）的形式描绘122结构方程模型简介结构方程模型中对变量的分类53结构方程模型简介路径图的主要要素：方框表示显变量圆圈或者椭圆表示潜变量外生显变量误差、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系。123结构方程模型简介路径图的主要要素：54结构方程模型简介图SEM的路径图示例124结构方程模型简介图SEM的路径图示例55结构方程模型简介结构方程模型的路径图包括两部分：测量模型与结构模型。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。结构模型描述潜变量之间的关联。125结构方程模型简介结构方程模型的路径图包括两部分：测量模型与结结构方程模型简介SEM的应用步骤模型设定（modelsp