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Ch12Suggestions
第十二章:
研究设计及撰写报告的一些建议
黄炽森
引言
本章是这套教材最后的一章,我希望提出一些自己过往遇到的研究经验、及从中归纳出来的建议。
基本上,判断科学研究的水平主要还是要看研究人员提出的理论是否合符我们在第三章所言的标准,实证的证据是否能满足内部效度(internalvalidity;即研究提供的资料是否足以支持其结论)及外在效度(externalvalidity;即研究的结论是否能在其它样本和情况中适用)的要求。
在这里我会提出十点的经验,这些经验有相当部分是当我投稿到学术期刊时,从编辑和评审的要求中加深了对这些可提高研究质素的方向的理解,可以说是边做边学的结果。
这十点是:
(一)恰当的数据提供者(AppropriateInformants);
(二)非随机抽样(Non-randomSample);(三)「没回应偏差」(Non-responseBias);(四)「共同方法变异量」(CommonMethodVariance);(五)多样本的相互印证(Multi-SampleCross-Validation);(六)合并数据(AggregatingDatatoGroups);(七)数据的独立性;(八)跨文化议题(Cross-CulturalIssues);(九)研究方法议题的论文(PapersonResearchMethodIssues);(十)跟从标准的报告方式。
恰当的数据提供者(AppropriateInformants)
在从事组织行为及人力资源管理的研究时,我们很多时会牵涉要一些人提供数据,我们必须确保这些人是有能力提供可信和有效的相关数据。
例如在个人层面方面,关于个人的性格和态度的构念,由受访者直接提供可能是最恰当的,但关于工作绩效,其直属主管则更为恰当。
关于机构层面的数据,由谁来提供可能会很关键,例如一个普通的职员不一定了解机构的人力资源政策或机构的业绩,如果我们用邮寄方式要求机构填写这些数据,便不能没有其它的措施来确保数据提供者是否恰当的人选,否则我们无从判断研究的内部效度。
例如在Law,WongandWang(2004)中,我们必须交待提供机构层面数据的人是否恰当:
「…..aprofessorinXiamenUniversityhelpedustodistributethesurveytohumanresourcesandtop-levelmanagersinTNCsinFujian,PRC,whichconstitutedthefinalsampleofthisstudy…..wehadgoodconnectionswiththeprofessorinXiamen,Fujian,whocouldhelpustocollectqualitylocalizationdatausinghisgraduatestudents…..WiththehelpofthisprofessorinXiamen,wesentout180questionnairestocurrentandgraduatedMBAstudentswhoaretopormiddle-levelmanagersinTNCsinFujianProvince.Thesemanagerswereaskedtofilloutthequestionnairesthemselvesiftheywerethehumanresourcesmanagerofthecompany.Theywereaskedtorefertotheirhumanresourcesmanagerfornecessaryinformationiftheyweretopexecutivesofthecompany.Afterdistributingthequestionnairesandoneroundoftelephonefollow-up,atotalof139responseswerereceived.Theresponseratewas77%.ThekeyadvantageofthissamplingprocessisthepersonalrelationshipsbetweentheXiamenprofessorandtherespondents.Thus,weweresurethattheappropriateexecutivescompletedthequestionnairesinsteadofotheremployeeswhomaynothavesufficientinformationtoanswerthequestions.」
非随机抽样(Non-randomSample)
虽然统计的方法一般都建基于随机样本的假设,但是在绝大部分的情况下,组织行为及人力资源管理的研究都无法做到完全的随机抽样。
但是,我们也应该尽量避免太「随意」的抽样,一方面应尽可能有一个抽样的框架(Samplingframe)或抽样的标准,另一方面则提供样本与研究问题可能相关的数据,让读者判断样本是否有偏差,在讨论研究结果的部分,也应交待此一限制及可能对研究外部效度的影响。
例如在Law,WongandWang(2004)的研究中我们交待了抽样的情况和样本的数据:
「Finalparticipantsinourvalidationsamplewere139humanresourcesmanagersofTNCsoperatinginFujianProvinceinthePRC.WechoseTNCsfromonesingleprovinceinordertocontrolforthedifferencesingovernmentalregulationsbecausethepoliciestowardsforeigninvestmentsvaryamonglocalgovernmentsinthePRC.Fujianwaschosenastheprovinceforoursamplefortworeasons.First,FujianisoneofthemostdevelopedprovincesinSouthernChinabecauseofitgeographiclocation.ThereareawidevarietyofTNCsinFujianfromvariouscountriessuchasTaiwan,theU.S.,andotherpartsoftheworld….Theparentcompaniesoftheseoperationscamefromvariouspartsoftheworld,includingTaiwan(25.8%),HongKong(17.2%),Europeancountries(18.8%),theUnitedStates(15.6%),SouthKorea(10.1%),Japan(1.6%),andothers(10.9%).Themajorityoftheseoperationswereinthemanufacturingindustries(56.9%).Therewere12.3%inthefinancialindustry,4.6%intransportation,3.9%inwholesaleandretailing,andtheremaining22.3%inotherindustries.ThemajorityofthemhadbeenoperatinginFujianforatleastthreeyears(94.9%).TheaveragenumberofyearsofoperationofthesecompaniesinFujianis7.41withastandarddeviationof3.49.」
「没回应偏差」(Non-responseBias)
另外一个与抽样有关、而又常常困扰组织行为及人力资源管理研究人员的是响应率(responserate)偏低的问题,以我自己过去的研究为例,不寄名而又不是即场回收的话,一般响应率都祗能有百分之二十几左右,从没有超过百分之五十的例子。
为了增加研究的效度,在可能情形下,我们可尽量收集资料以了解研究的效度是否会因较低的响应率而受到严重的影响,例如我们可以集中精力追踪一小部分没有响应者,比较他们与响应了的样本是否有重大的分别。
又或者如果我们有抽样框架(Samplingframe)的数据,也可比较响应的样本是否与整体框架内的情况有重要的分别。
例如在Wong,HuiandLaw(1998)的研究中,我们以大学毕业生为抽样框架,因此可检定响应者的特征是否与整体的抽样框架有分别:
「Althoughtheaverageresponserateforeachsurveyis49.3%,thefinalsamplesizethatwasusedtoexaminethejobperception-jobsatisfactionrelationshipwasonly196duetoattritionandparticipantjobchanges.Wethereforeconductedthreepreliminaryanalysestochecktherepresentativenessofthisfinalsample.First,althoughtheresearchparticipantswerequitehomogeneousintheirbackgrounds,theymayhavedifferedinthreeaspects:
gender,undergraduatemajor,andyearofgraduation.Theproportionsoftherespondentsinthesethreeaspectsforthethreesurveysareallverysimilartothegeneralpopulation.Forexample,thepercentageofmalesinthepopulation,andinthethreesurveysare51.0%,52.0%,49.5%,and49.9%,respectively.Chi-squaretestsonthesethreeaspectsindicatenostatisticaldifferences(p>.10)forthethreesurveys.Second,wecomparedthelevelofjobperceptionandjobsatisfactioninthefirstandsecondsurveysforthosewhocontinuedtorespondinthenextsurveywiththosewhodidnot.Nosignificantdifferencesareobserved(p>.10).Thus,researchparticipantswhorespondedtoallthethreesurveysdidnotappeartobeabiasedsample.」
「共同方法变异量」(CommonMethodVariance)
「共同方法变异量」的意思是当两个变项(例如X和Y)都是用同一方法和来源取得,它们的共变量很可能有一部分或甚至是全部均来自共同的方法和来源,这便有如下图所示,两个变项背后有一个共同的方法原因(M),使我们看到X和Y虚假的或跨大了的关系:
在组织行为及人力资源管理的研究中,由于很多时牵涉一些态度和行为的构念,所以这个问题会出现。
关于这个问题及处理的方法,在Podsakoff,MacKenzie,LeePodsakoff(2003)中有较详细的讨论。
最重要的是,我们一定要处理,否则研究的内部效度会很受怀疑。
大致而言,我们可尝试:
(1)以因子分析法,检查来自同一方法的各测量项目背后共同因子的影响;
(2)同时测量一些无关或特别设定的变项(如NegativeAffectivity),然后把它与X和Y的共变量先行排除(常用的是回归方法),最后才检定X和Y的关系。
例如在Wong,HuiandLaw(1998)的研究中,我们用以下的分析来验证「共同方法变异量」对研究内部效度的影响:
「…..measuresofthisstudyareself-reportedandsotheeffectofcommonmethodvariances(Spector,1992,1994)ornegativeaffectivity(Burke,Brief&George,1993)mayhaveaffectedtheresults.Todealwiththispotentialthreat,wehaveutilizedthelongitudinaldesigntoexaminetheone-year,cross-laggedeffectsbetweenjobperceptionandjobsatisfaction.Thisdesigncouldhelpreducethecommonmethodvariancesamongthemeasures(Spector,1992;1994).Furthermore,“existingdatafailtosupportthenotionthatcommonmethodvarianceisanimportantcauseofobservedrelationsamongself-reportscalesinthejobconditionsdomain”(Spector,1992,p.143).Nevertheless,weconductedthesameLISRELanalysesafterpartiallingoutsomeirrelevantvariables,whichshouldnothaveadirectrelationshipwithbothjobperceptionandjobsatisfaction.Indesigningthestudy,wehaveincludedtwoirrelevantmeasures.Thefirstoneisafive-itemmeasure(averagecoefficientalphaforthethreesurveysis.76)ofneedforachievement(Steers&Braunstein,1976).ThesecondoneisasingleitemthatrequirestheresearchparticipantstorespondonafivepointLikert-typescale(rangingfromstronglyagreetostronglydisagree)tothestatement:
“Iamanaverageworker”.Afterpartiallingouteachoftheseirrelevantmeasures,theLISRELresultsaresimilarexceptthatthepathcoefficientsbecamesmaller.Thus,commonmethodvariancesdidnotappeartoinvalidatetheresultsofthisstudy.」
当然,我们最好的方法是在研究设计时排除「共同方法变异量」的出现,例如由不同的方法和来源去测量X和Y,如果真的无法避免要来自同一来源,也尽量用一些较客观的方式来测量X或Y。
例如在Law,WongandWang(2004)的研究中,除了主观的判断依变项(即本土化的成功程度)外,我们也尝试计算一个客观指标:
「Inadditiontothefoursubjectivequestions,weaddedanobjectiveindicatoroflocalizationsuccess.Specifically,weusedaratioofthe“Numberoflocalmanagersoccupyingpositionsoriginallyoccupiedbyexpatriates”tothe“TotalnumberofpositionsoccupiedbyexpatriateswhenthePRCoperationsstarted.”Thenumeratorisameasureofactuallocalizationsuccess,whilethedenominatorisacomparisonbaseofthestartingnumberofexpatriatepositions.Thisvariableisveryimportantbecauseitallowsustodoublecheckthevalidityofthesubjectiveindicatoroflocalizationsuccess.Also,unlesstherespondentsdeliberatelyliedtous,thisobjectiveindicatorcanbeagooddependentvariablethathaslittlerespondents’biaseswiththeindependentvariables.」
多样本的相互印证(Multi-SampleCross-Validation)
正如我们在上一章讨论「聚合分析」(Meta-Analysis)时指出,「抽样误差」(Samplingerror)是很普遍的,因此,要增加研究的效度和提高其品质,在可能的情况下,应考虑用不同的样本来互相印证研究的结果。
例如在Law,WongandSong(2004)的研究中,我们是以两个独立的研究,而每一研究中用两个独立的样本,来验证相关的研究问题:
「ToinvestigatethedistinctivenessandpotentialutilityoftheEIconstruct,weusedatwo-study-four-sampledesignwithparticipantsfromHongKongandthePeople’sRepublicofChina(PRC).InStudyOne,weusedconfirmatoryfactoranalysestoshowthat,whenproperlydefinedandmeasured,EIisrelatedtoyetdistinctfrompersonalitydimensionsandhasincrementalpredictivepoweronlifesatisfaction.InStudyTwo,Multi-TraitMulti-Method(MTMM)analyseswereutilizedtoexaminetheconstructvalidityofself-reportsandothers’ratingsofEI.Inastudentsample,parents’ratingsexplainedadditionalvarianceinthestudents’lifesatisfactionandfeelingsofpowerlessnessaftercontrollingfortheBigFivepersonalitydimensions.TheresultsoftheMTMManalyseswerecross-validatedonanemployeesamplewithpeerratingsofEI.Thesepeerratingswerefoundtobesignificantpredictorsofjobperformanceratingsprovidedbysupervisors,aftercontrollingfortheBigFivepersonalitydimensions.」
有些时候我们很难有两个类似的独立样本来验证相关的问题,但在可能的情况下,我们应尽量用一个较小的样本来进行一些初步验证,以增加研究的效度。
例如在Law,WongandWang(2004)中,我们以一个较小的样本来初步检定测量项目的适用性:
「Wehavecollecteddatafromtwosamplesinthisstudy.Thefirstsampleisapilotstudydesignedmainlyforitemgeneration.Indraftingthepilot-testingquestionnaireforthefirstsample,weheldseveralmeetingswithfourpracticinghumanresourcemanagerswhoweremembersoftheresearchcommitteeoftheEmployers’FederationofHongKongtogeneratemeasurementitemsforthesestudies.Itemswer
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