第五章管理实证研究(下) 【教学目的】熟悉验证性因子分析方法;理解研究问题与统计分析方法的匹 配,熟悉各类统计分析技术;理解理论构建中的中介效应和调节效应,掌握中介 和调节效应检验技术;理解结构方程模型及其适用条件,掌握结构方程模型硏究 方法。 【教学重点与难点】验证性因子分析;统计分析技术;中介和调节效应检验 结构方法模型方法 【教学时数】8 【教学方法与手段】案例教学、课堂讨论、多媒体演示、上级操作 前述章节已经制作完成了测量工具,并对预试涉及的样本选择和数据采集进 行了简要介绍。如果研究者通过调查采集到了数据,接下来的问题就是对数据的 处理和统计分析,并借此对硏究假说进行校验。为了便于研究者熟悉理论假设与 假设验证方法,将研究问题、假设验证与统计分析有机结合,并对SPSS统计分 析软件有所了解,本章的重点将聚焦于实证研究中的假设校验,其中重点对统计 分析方法选择、调节和中介效应验证、结构方程模型的使用进行阐述。 第一节研究问题与统计方法选择 不同的理论可能用不同的模型来表示,不同的模型都有自己特殊的问题和不 同的分析方法。研究者必须在十分清楚自己研究的问题的基础上,才能选择适宜 的方法进行假设验证,而不是从一个复杂的模型出发,去考察数据是否成立,或 者看看数据结果能构造一个什么复杂模型。为考察研究问题与统计分析方法选择 之间的对应关系,以及统计分析及其结果展现,下面举例进行说明。 研究模型举例 前面的章节在介绍理论构建的时候已经指出,在研究中往往需要或者要习惯 于用框图来勾勒研究中的理论假设,从而形成研究的概念模型。这种用框图表达 的概念模型既能够直观表达硏究者所构建的理论,便于读者理解,同时能够帮助 或者训练研究中更为清晰地思考自己的理论框架。图51就是一个概念模型,其
- 1 - 第五章 管理实证研究（下） 【教学目的】熟悉验证性因子分析方法；理解研究问题与统计分析方法的匹 配，熟悉各类统计分析技术；理解理论构建中的中介效应和调节效应，掌握中介 和调节效应检验技术；理解结构方程模型及其适用条件，掌握结构方程模型研究 方法。 【教学重点与难点】验证性因子分析；统计分析技术；中介和调节效应检验； 结构方法模型方法 【教学时数】 8 【教学方法与手段】 案例教学、课堂讨论、多媒体演示、上级操作 前述章节已经制作完成了测量工具，并对预试涉及的样本选择和数据采集进 行了简要介绍。如果研究者通过调查采集到了数据，接下来的问题就是对数据的 处理和统计分析，并借此对研究假说进行校验。为了便于研究者熟悉理论假设与 假设验证方法，将研究问题、假设验证与统计分析有机结合，并对 SPSS 统计分 析软件有所了解，本章的重点将聚焦于实证研究中的假设校验，其中重点对统计 分析方法选择、调节和中介效应验证、结构方程模型的使用进行阐述。 第一节 研究问题与统计方法选择 不同的理论可能用不同的模型来表示，不同的模型都有自己特殊的问题和不 同的分析方法。研究者必须在十分清楚自己研究的问题的基础上，才能选择适宜 的方法进行假设验证，而不是从一个复杂的模型出发，去考察数据是否成立，或 者看看数据结果能构造一个什么复杂模型。为考察研究问题与统计分析方法选择 之间的对应关系，以及统计分析及其结果展现，下面举例进行说明。 一、研究模型举例 前面的章节在介绍理论构建的时候已经指出，在研究中往往需要或者要习惯 于用框图来勾勒研究中的理论假设，从而形成研究的概念模型。这种用框图表达 的概念模型既能够直观表达研究者所构建的理论，便于读者理解，同时能够帮助 或者训练研究中更为清晰地思考自己的理论框架。图 5.1 就是一个概念模型，其
中研究的是“英语焦虑”与“英语成绩”之间的关系,这个模型建立的详细情况 请参阅吴明隆的相关著作,很容易把焦虑这一应用心理学的范畴放大到管理学 所谓“欲速则不达”之类问题所要表达的就是这样的含义。吴明隆规划的模型是 关于英语学习的,其目的在于揭示研究问题和统计方法之间的关系(图5.1)。将 其改为英语学习只是让读者更有感觉,因为英语学习在国内极其受到重视,一些 大学甚至将英语四、六级等成绩作为取得学位的必要条件,也将英语成绩作为教 师职称评定中的必要条件,尽管实际工作中用到英语的机会和场合并不多见。对 英语学习的外在压力实际上会导致学习的焦虑,案例中设计的研究并不将“英语 焦虑”作为因变量,因此不探索什么导致英语学习的焦虑问题,也不谈英语学习 的必要性问题,这里只是关注焦虑作为自变量时如何影响成绩的问题,并且重点 的不是案例本身所涉及的问题,而只是举例来说明如何开展实证研究的问题。 英语焦虑 压力惧怕 情绪担忧 考试焦虑 课堂焦虑 英语态度 学习信心 有用性 英语成绩 成功态度 探究动机 个人变量 英语投入动机 学生性别 工作投入 大学年级 ●自我投入 ●大学专业 图5.1研究概念模型举例 图5.1的概念模型显示,该研究关注的问题是“英语焦虑”对“英语成绩” 的影响,并考察这种影响在不同“学生性别”、不同“大学年级”和“大学专业” 学生之间的差异。这是由概念模型首先要关注到的研究目的,研究生要加强从理 论到模型、从模型到理论的理解的锻炼,以便尽快把握住什么是科学问题。而事 实上,在“英语焦虑”对“英语成绩”的影响中,存在这样几种效应或者作用机 制:其一是“英语焦虑”直接影响“英语成绩”,即作为消极心理体验的焦虑情 ①吴明隆.SPSS统计应用实务[M]北京:中国铁道出版社,2001:5
- 2 - 中研究的是“英语焦虑”与“英语成绩”之间的关系，这个模型建立的详细情况 请参阅吴明隆的相关著作①，很容易把焦虑这一应用心理学的范畴放大到管理学， 所谓“欲速则不达”之类问题所要表达的就是这样的含义。吴明隆规划的模型是 关于英语学习的，其目的在于揭示研究问题和统计方法之间的关系（图 5.1）。将 其改为英语学习只是让读者更有感觉，因为英语学习在国内极其受到重视，一些 大学甚至将英语四、六级等成绩作为取得学位的必要条件，也将英语成绩作为教 师职称评定中的必要条件，尽管实际工作中用到英语的机会和场合并不多见。对 英语学习的外在压力实际上会导致学习的焦虑，案例中设计的研究并不将“英语 焦虑”作为因变量，因此不探索什么导致英语学习的焦虑问题，也不谈英语学习 的必要性问题，这里只是关注焦虑作为自变量时如何影响成绩的问题，并且重点 的不是案例本身所涉及的问题，而只是举例来说明如何开展实证研究的问题。 图 5.1 研究概念模型举例 图 5.1 的概念模型显示，该研究关注的问题是“英语焦虑”对“英语成绩” 的影响，并考察这种影响在不同“学生性别”、不同“大学年级”和“大学专业” 学生之间的差异。这是由概念模型首先要关注到的研究目的，研究生要加强从理 论到模型、从模型到理论的理解的锻炼，以便尽快把握住什么是科学问题。而事 实上，在“英语焦虑”对“英语成绩”的影响中，存在这样几种效应或者作用机 制：其一是“英语焦虑”直接影响“英语成绩”，即作为消极心理体验的焦虑情 ① 吴明隆. SPSS 统计应用实务[M]. 北京：中国铁道出版社，2001:55. 个人变量 学生性别 大学年级 大学专业 英语焦虑 压力惧怕 情绪担忧 考试焦虑 课堂焦虑 英语态度 学习信心 有用性 成功态度 探究动机 英语投入动机 工作投入 自我投入 英语成绩
绪,会引起倦怠、积极性降低、效率下降等不良后果,并最终表现为学习成绩下 降。其二是“英语焦虑”通过影响“英语态度”最终影响“英语成绩”;其三是 “英语焦虑”通过影响“投入动机”最终影响“英语成绩”其四是“英语焦虑” 通过影响“投入动机”和“英语态度”最终影响“英语成绩”。上述影响机制是 在一般心理过程分析、理论演绎和实践归纳基础上而得到的,其中包含两种效应, 第一种称之为直接效应,其余三种称之为间接效应,而“英语焦虑”为自变量, “英语成绩”为因变量,“英语投入动机”和“英语态度”为中介变量。 图5.1的概念模型中,作为自变量的“英语焦虑”是一个潜在变量,它是不 可直接观测的,并且,此变量有四个构面,分别为“压力惧怕”、“情绪担忧” “考试焦虑”、“课堂焦虑”,并且这四个构面同样也是不可直接观测的潜在变量。 为了测量这一变量及其构面,研究者开发了由27个题项组成的测量量表(表5.1) 表51“英语焦虑”测量量表 认同程度 编号 问题 非常不网不,同不确定發同非常会同 英语考试时,我越考得好,就觉得越慌乱 口 2不管我如何用功准备,我仍然会害怕英语 口口口 3英语考完后,我常常会为我的答题而后悔不已 即使这次英语考得很好,但我对下次考试仍没有信心 5英语考试会使我惊慌 6在所有科目中,我最害怕英语考试 7考试时我最担心的科目是英语 8考英语时我常常想起过去的成绩表现而感到紧张 口口口口口口口口口口 9我常常担心英语考试会不及格 口口口口口口口 口口口口口口 口口口口口口 口口口口口口口 10我担心父母对我的英语成绩感到失望 11我担心老师对我的英语成绩感到失望 口口口 12考英语的时候我常因过度紧张而把应该会的都忘记 口口 13考完英语后,我的心情仍然无法放松 14当要做英语题时,我的头脑就一片空白 15只要看到英语这两个字,我就感到紧张 16我时常梦见英语考不好被父母责备 17同学在讨论英语时,我会感到紧张 口口口 18我担心老师会公布英语成绩 口口口口口 口 口口口口口 19我觉得英语比较难,不容易理解 口口口 20上英语课时,我一直盼望下课的铃声赶快响起 口口 21我最害怕补上英语课 22我觉得自己比别的同学更害怕英语 23在所有的科目中我最害怕英语 口口口 口口口 24英语课上我常常感到轻松自在
- 3 - 绪，会引起倦怠、积极性降低、效率下降等不良后果，并最终表现为学习成绩下 降。其二是“英语焦虑”通过影响“英语态度”最终影响“英语成绩”；其三是 “英语焦虑”通过影响“投入动机”最终影响“英语成绩”；其四是“英语焦虑” 通过影响“投入动机”和“英语态度”最终影响“英语成绩”。上述影响机制是 在一般心理过程分析、理论演绎和实践归纳基础上而得到的，其中包含两种效应， 第一种称之为直接效应，其余三种称之为间接效应，而“英语焦虑”为自变量， “英语成绩”为因变量，“英语投入动机”和“英语态度”为中介变量。 图 5.1 的概念模型中，作为自变量的“英语焦虑”是一个潜在变量，它是不 可直接观测的，并且，此变量有四个构面，分别为“压力惧怕”、“情绪担忧”、 “考试焦虑”、“课堂焦虑”，并且这四个构面同样也是不可直接观测的潜在变量。 为了测量这一变量及其构面，研究者开发了由 27 个题项组成的测量量表（表 5.1）。 表 5.1 “英语焦虑”测量量表 编 号 问 题 认同程度 非常不赞同 不赞同 不确定 赞同 非常赞同 1 2 3 4 5 1 英语考试时，我越考得好，就觉得越慌乱 □ □ □ □ □ 2 不管我如何用功准备，我仍然会害怕英语 □ □ □ □ □ 3 英语考完后，我常常会为我的答题而后悔不已 □ □ □ □ □ 4 即使这次英语考得很好，但我对下次考试仍没有信心 □ □ □ □ □ 5 英语考试会使我惊慌 □ □ □ □ □ 6 在所有科目中，我最害怕英语考试 □ □ □ □ □ 7 考试时我最担心的科目是英语 □ □ □ □ □ 8 考英语时我常常想起过去的成绩表现而感到紧张 □ □ □ □ □ 9 我常常担心英语考试会不及格 □ □ □ □ □ 10 我担心父母对我的英语成绩感到失望 □ □ □ □ □ 11 我担心老师对我的英语成绩感到失望 □ □ □ □ □ 12 考英语的时候我常因过度紧张而把应该会的都忘记 □ □ □ □ □ 13 考完英语后，我的心情仍然无法放松 □ □ □ □ □ 14 当要做英语题时，我的头脑就一片空白 □ □ □ □ □ 15 只要看到英语这两个字，我就感到紧张 □ □ □ □ □ 16 我时常梦见英语考不好被父母责备 □ □ □ □ □ 17 同学在讨论英语时，我会感到紧张 □ □ □ □ □ 18 我担心老师会公布英语成绩 □ □ □ □ □ 19 我觉得英语比较难，不容易理解 □ □ □ □ □ 20 上英语课时，我一直盼望下课的铃声赶快响起 □ □ □ □ □ 21 我最害怕补上英语课 □ □ □ □ □ 22 我觉得自己比别的同学更害怕英语 □ □ □ □ □ 23 在所有的科目中我最害怕英语 □ □ □ □ □ 24 英语课上我常常感到轻松自在 □ □ □ □ □
25上英语课是一件令人愉快的事情 26我希望每天都上英语课 口口 27做英语作业是一件痛苦的事情 口 口 口口口 表5.1是针对“英语焦虑”开发的量表,是在头脑风暴、访谈,以及研究“焦 虑”研究文献的基础上形成初始量表,并经过量表预试后形成的正式的量表。利 用正式量表进行抽样调査时首先的一项任务是确定样本数量,表5.1量表的调查 样本为300。抽样对于研究是有重要影响的,一般地,对于有限总体,样本抽样 的大小按照以下公式计算,即 n≥ N k)P(1 其中,N为总体样本数:;P通常设为0.50,以得到最可信的样本大小;a为显 著性水平,行为和社会科学研究中一般将显著性水平设定为005;k为正态分布 的分位数。例如研究者以某一地区企业员工为研究对象,已知该地区中小型企业 员工共有5000人,则研究者随机抽样的样本数为 5000 =356816≈357 0.05 5000-1 1.96050(1-0.50 其中,当显著性水平为0.05,置信度水平1-0.05=095时,k=1.96。计算结果 意味着研究者若采取随机抽样方法,样本数最好在357以上。 对于抽样总体相当大或无限大,样本抽样大小的公式为 P(1-P) 其中的参数含义与抽样总体有限时样本数量计算公式的相同。 研究设计中受试者数目需要多大才算具有代表性、多少位样本才算够大,不 同的学者有不同的看法。有些学者直接从问卷调查的属性来界定正式样本抽样人 数,如 Creswell(2002)认为一般的问卷调査研究中,正式抽样样本数最好在350 人以上; Airasian与Gay(2003)认为问卷调查的正式样本数至少要占其总体的 10%,若是总体的人数少于500,则分析样本数最好占总体的20%以上; Neuman (2003)主张若是总体的人数较少,则分析样本数最好占总体的30%以上。 Sudman(1976)认为,初学者进行与前人相类似的研究,可参考别人的样本数
- 4 - 25 上英语课是一件令人愉快的事情 □ □ □ □ □ 26 我希望每天都上英语课 □ □ □ □ □ 27 做英语作业是一件痛苦的事情 □ □ □ □ □ 表 5.1 是针对“英语焦虑”开发的量表，是在头脑风暴、访谈，以及研究“焦 虑”研究文献的基础上形成初始量表，并经过量表预试后形成的正式的量表。利 用正式量表进行抽样调查时首先的一项任务是确定样本数量，表 5.1 量表的调查 样本为 300。抽样对于研究是有重要影响的，一般地，对于有限总体，样本抽样 的大小按照以下公式计算，即 2 1 1 1 N n N k P P 其中， N 为总体样本数； P 通常设为 0.50，以得到最可信的样本大小； 为显 著性水平，行为和社会科学研究中一般将显著性水平设定为 0.05； k 为正态分布 的分位数。例如研究者以某一地区企业员工为研究对象，已知该地区中小型企业 员工共有 5000 人，则研究者随机抽样的样本数为 2 5000 =356.816 357 0.05 5000 1 1 1.96 0.50 1 0.50 n 其中，当显著性水平为 0.05，置信度水平 1 0.05 0.95 时， k 1.96。计算结果 意味着研究者若采取随机抽样方法，样本数最好在 357 以上。 对于抽样总体相当大或无限大，样本抽样大小的公式为 2 1 k n P P 其中的参数含义与抽样总体有限时样本数量计算公式的相同。 研究设计中受试者数目需要多大才算具有代表性、多少位样本才算够大，不 同的学者有不同的看法。有些学者直接从问卷调查的属性来界定正式样本抽样人 数，如 Creswell（2002）认为一般的问卷调查研究中，正式抽样样本数最好在 350 人以上；Airasian 与 Gay（2003）认为问卷调查的正式样本数至少要占其总体的 10%，若是总体的人数少于 500，则分析样本数最好占总体的 20%以上；Neuman （2003）主张若是总体的人数较少，则分析样本数最好占总体的 30%以上。 Sudman（1976）认为，初学者进行与前人相类似的研究，可参考别人的样本数
以作为自己取样的参考。如果是进行地区性研究,平均样本数在500至1000人 之间较为适合;而如果是全国性的研究,平均样本数约在1500至2500人之间较 为适宜。Gay(1992)对于样本数量提出了自己的看法,他认为进行描述性研究, 样本数最少占总体的10%,如果总体较小,则最小的样本数最好为总体的20%; 如果是进行研究目的在于探究变量间有无关系存在的相关研究,受试者至少须在 30人以上:如果进行因果比较研究或进行实验研究,各组人数至少要有30位 如果实验研究设计得宜,有严密的实验控制,每组受试者至少在15人以上,但 权威学者还是认为每组受试者最好应有30人。 需要指出的是,正式问卷调査中,抽样样本数越多推论的效度越可靠,但抽 样的样本性质必须能确实反映出总体的属性,因而研究者最好采取随机抽样或分 层随机抽样方式,如此抽取的样本数才能有效代表其所属的总体。在决定样本数 的大小时,除参考上述抽样调查的估值公式外,研究者还应考虑到时间、精力、 财力等因素,因为研究者抽取有代表的样本来推估总体,比抽取多数而代表性不 高的样本更具有外在效度。也就是说,抽取样本如果局限于“绝对数量”多少, 较为不妥。可接受样本数准则只是一种参考指针,因为如果取样方式不当,虽然 选择可很大的样本,代表性很低,还不如以适当抽样的方式,选取有代表性的小 样本。 图5,1中的“英语投入动机”和“英语态度”两个中介变量也是潜在变量, 其中前者有两个构面“工作投入”和“自我投入”,后者有四个构面“学习信心” “有用性”、“成功态度”、“探究动机”,这些构面也都是潜在变量。研究者为“英 语投入动机”开发了包含14个题项的测量量表,为“英语态度”开发了包含30 个题项的测量量表。这些量表在此不再赘述,可参照吴明隆(2001,p66-68)的 著作 二、因子分析 前面章节在量表的效度分析时,已经简单了解了探索性因子分析,这里比较 详细地对因子分析进行介绍。 依使用目的而言,因子分析可分为探索性因子分析( exploratory factor analysis;EFA)与验证性因素分析( confirmatory factor analysis;CFA),两种 分析方法最大的不同,在于测量理论架构在分析过程中所扮演的角色与检验时机
- 5 - 以作为自己取样的参考。如果是进行地区性研究，平均样本数在 500 至 1000 人 之间较为适合；而如果是全国性的研究，平均样本数约在 1500 至 2500 人之间较 为适宜。Gay（1992）对于样本数量提出了自己的看法，他认为进行描述性研究， 样本数最少占总体的 10%，如果总体较小，则最小的样本数最好为总体的 20%； 如果是进行研究目的在于探究变量间有无关系存在的相关研究，受试者至少须在 30 人以上；如果进行因果比较研究或进行实验研究，各组人数至少要有 30 位； 如果实验研究设计得宜，有严密的实验控制，每组受试者至少在 15 人以上，但 权威学者还是认为每组受试者最好应有 30 人。 需要指出的是，正式问卷调查中，抽样样本数越多推论的效度越可靠，但抽 样的样本性质必须能确实反映出总体的属性，因而研究者最好采取随机抽样或分 层随机抽样方式，如此抽取的样本数才能有效代表其所属的总体。在决定样本数 的大小时，除参考上述抽样调查的估值公式外，研究者还应考虑到时间、精力、 财力等因素，因为研究者抽取有代表的样本来推估总体，比抽取多数而代表性不 高的样本更具有外在效度。也就是说，抽取样本如果局限于“绝对数量”多少， 较为不妥。可接受样本数准则只是一种参考指针，因为如果取样方式不当，虽然 选择可很大的样本，代表性很低，还不如以适当抽样的方式，选取有代表性的小 样本。 图 5.1 中的“英语投入动机”和“英语态度”两个中介变量也是潜在变量， 其中前者有两个构面“工作投入”和“自我投入”，后者有四个构面“学习信心”、 “有用性”、“成功态度”、“探究动机”，这些构面也都是潜在变量。研究者为“英 语投入动机”开发了包含 14 个题项的测量量表，为“英语态度”开发了包含 30 个题项的测量量表。这些量表在此不再赘述，可参照吴明隆（2001，p66-68）的 著作。 二、因子分析 前面章节在量表的效度分析时，已经简单了解了探索性因子分析，这里比较 详细地对因子分析进行介绍。 依使用目的而言，因子分析可分为探索性因子分析（exploratory factor analysis；EFA）与验证性因素分析（confirmatory factor analysis； CFA），两种 分析方法最大的不同，在于测量理论架构在分析过程中所扮演的角色与检验时机