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组织行为学研究技术 Still waters run deep.流静水深流静水深,人静心深人静心深 Where there is life, there is hope。有生命必有希望。有生命必有希望1. ResearchQuestion研究问题3. Theory and Hypotheses理论和假设4. The empirical study实证研究2. Literature review文献回顾Deductive research演绎研究Inductive research归纳研究Theoretical research理论研究简化的科学研究过程及研究类型Descriptive research描述研究2SPSS基础知识介绍基础知识介绍数据录入数据录入数据整理数据整理数据分析数据分析SPSS for Windows中的两个基本窗口中的两个基本窗口数据编辑窗口数据编辑窗口和和数据输出窗口数据输出窗口SPSS的数据编辑窗口的数据编辑窗口l窗口标题为窗口标题为data editor，是对分析对象，是对分析对象SPSS数据文件进数据文件进行录入、修改、管理等基本操作的窗口。（行录入、修改、管理等基本操作的窗口。（SPSS数据文件均数据文件均以以.sav作为文件扩展名存储。）作为文件扩展名存储。）l数据编辑窗口包括几部分：窗口主菜单、工具栏、数据编辑数据编辑窗口包括几部分：窗口主菜单、工具栏、数据编辑区、系统状态显示区区、系统状态显示区窗口主菜单窗口主菜单lFile:文件操作菜单；文件操作菜单；Edit：文件编辑菜单；：文件编辑菜单；Data：文件建立：文件建立和编辑菜单；和编辑菜单；View：用户界面基本状态设置等菜单；：用户界面基本状态设置等菜单；Transform：基本处理菜单；：基本处理菜单；Analyze：分析菜单；：分析菜单；Graphs：统计图形菜单；统计图形菜单；Utilities：相关应用和设置菜单；：相关应用和设置菜单；Windows：窗口切换菜单；窗口切换菜单；Help：帮助菜单：帮助菜单SPSS数据文件的特点数据文件的特点它是一种有结构的数据文件，包括文件结构和数据两它是一种有结构的数据文件，包括文件结构和数据两部分。部分。一列数据称为一个变量，每个变量都有一个名称，即一列数据称为一个变量，每个变量都有一个名称，即变量名，变量名是存取变量名，变量名是存取SPSS每个变量的惟一标识。每个变量的惟一标识。SPSS数据文件的结构是对每个变量及相关属性的描述。数据文件的结构是对每个变量及相关属性的描述。SPSS数据文件中的一行数据称为一条个案（数据文件中的一行数据称为一条个案（Case），），所有所有Case组成了组成了SPSS数据文件的数据部分。数据文件的数据部分。建立建立SPSS数据文件分两步：第一步是定义数据文件分两步：第一步是定义SPSS数据文数据文件的结构；第二步是输入分析数据。件的结构；第二步是输入分析数据。SPSS数据文件的结构数据文件的结构SPSS数据文件的结构是对每列变量及其相关属数据文件的结构是对每列变量及其相关属性的描述，包括性的描述，包括Data Editor的的Variable View界面是定义变量结界面是定义变量结构的界面，一行代表一个变量定义，列代表变构的界面，一行代表一个变量定义，列代表变量的特征。量的特征。变量特征（变量特征（1）Name（变量名）（变量名）l长度不超过长度不超过8个字符，由英文字母或汉字开头（后个字符，由英文字母或汉字开头（后跟数字或字母的字符串）组成跟数字或字母的字符串）组成Type（变量类型）（变量类型）l指变量取值的特征。系统默认的变量类型为指变量取值的特征。系统默认的变量类型为NumericlNumeric标准数值型，标准数值型，Comma带逗号的数值型，带逗号的数值型，Dot圆点数值型，圆点数值型，Scientific Notation科学记数法，科学记数法，Date日期型，日期型，Dollar带美元符号的数值型，带美元符号的数值型，Custom Currency自定义数值型，自定义数值型，String字符型字符型l以上红色标示出的为数值型变量，其值可参加运算以上红色标示出的为数值型变量，其值可参加运算变量特征（变量特征（2）Width（变量长度）（变量长度）l变量值的取值长度，系统默认为变量值的取值长度，系统默认为8Decimals（小数位数）（小数位数）l系统默认为系统默认为2Label（变量名标签）（变量名标签）l对简洁的变量名作进一步的解释或说明对简洁的变量名作进一步的解释或说明Values（变量值标签）（变量值标签）l使用变量值标签可简化数据的输入和处理，系统默使用变量值标签可简化数据的输入和处理，系统默认为认为None变量特征（变量特征（3）Missing（缺失值定义）（缺失值定义）l缺失值指在收集数据过程中的无记录或失真数据。缺失值指在收集数据过程中的无记录或失真数据。系统默认为系统默认为No missing values（无缺失值定义）（无缺失值定义）lDiscrete missing values离散值。在矩形框中输入离散值。在矩形框中输入（最多）三个值，在进行统计分析时遇到这三个值（最多）三个值，在进行统计分析时遇到这三个值均当作缺失值处理。均当作缺失值处理。lRange plus one optional discrete miss连续的数值范连续的数值范围加上一个离散值围加上一个离散值Column（变量列宽）（变量列宽）l系统默认为系统默认为8变量特征（变量特征（4）Align（数值对齐方式）（数值对齐方式）l指变量值显示时的左对齐（指变量值显示时的左对齐（Left）、右对齐（）、右对齐（Right）、居中）、居中对齐（对齐（Center）方式）方式l系统默认数值型变量的对齐方式为右对齐（系统默认数值型变量的对齐方式为右对齐（Right），字符型），字符型变量的对齐方式是变量的对齐方式是LeftMeasure（变量特性的测量尺度）（变量特性的测量尺度）lScale：比例尺度，连续取值的变量：比例尺度，连续取值的变量lOrdinal：有序尺度，其值按某种符合逻辑的顺序排列：有序尺度，其值按某种符合逻辑的顺序排列lNominal：名义尺度，既无数量表示，也无次序关系，只是：名义尺度，既无数量表示，也无次序关系，只是表现为某种状态，其值通常是非数值数据表现为某种状态，其值通常是非数值数据l字符型变量默认为字符型变量默认为Nominall请各举一例请各举一例定义数据文件的结构定义数据文件的结构手工逐个定义变量手工逐个定义变量数据的录入与保存数据的录入与保存数据录入的方法有两种：数据录入的方法有两种：l按行输入：每次输入一个样品行按行输入：每次输入一个样品行l按列输入：每次输入一个变量按列输入：每次输入一个变量常用的光标移动键：常用的光标移动键：l或或shift+Tabl或或Tabll或或EnterlHome当前单元格所在行的首单元格当前单元格所在行的首单元格lEnd当前单元格所在行的末单元格当前单元格所在行的末单元格lCtrl+Home数据文件的最左上角单元格数据文件的最左上角单元格lCtrl+End数据文件最右下角单元格数据文件最右下角单元格数据的整理数据的整理产生一个新变量产生一个新变量排序排序重新赋值重新赋值描述性统计分析描述性统计分析-Descriptive Statistics菜单详解菜单详解Descriptive Statistics菜单菜单Frequencies过程过程l产生频数表及图，对分类产生频数表及图，对分类资料和定量资料都适用。资料和定量资料都适用。Desciptives过程过程l（使用频率最高的功能）（使用频率最高的功能）进行一般性的统计描述，进行一般性的统计描述，适用于适用于服从正态分布服从正态分布的定的定量资料。量资料。Explore过程过程l用于对数据分布状况不清用于对数据分布状况不清时的探索性分析。时的探索性分析。Ratio过程（过程（SPSS11.0以上版本以上版本新增）新增）l用于对两个连续性变量计用于对两个连续性变量计算相对比指标。算相对比指标。Crosstabs过程过程l完成分类资料完成分类资料/等级资料的等级资料的统计描述和各种各样统计描述和各种各样“常常规规”的统计检验。的统计检验。Frequencies过程过程专门为产生频数表而设计。专门为产生频数表而设计。不仅可以产生详细的频数表，还可以按要求给不仅可以产生详细的频数表，还可以按要求给出某百分位点的数值，以及常用的统计图。出某百分位点的数值，以及常用的统计图。更适合于对分类变量以及不服从正态分布的连更适合于对分类变量以及不服从正态分布的连续性变量进行描述。续性变量进行描述。例：例：打开文件打开文件CH3CH4，请绘制频数表、直方图，请绘制频数表、直方图，计算均数、标准差、变异系数、中位数、计算均数、标准差、变异系数、中位数、p2.5和和p97.5AnalyzeDescriptive StatisticsFrequencies，进入频次分析模块进入频次分析模块点击点击Statistics钮，选择钮，选择Quartiles四分点、四分点、Mean样本均值、样本均值、Median中位数、中位数、Mode众数、众数、Sum样本和、样本和、Std.deviation标准差标准差点击点击Chart，进入图形子窗口，进入图形子窗口OK操作步骤操作步骤AnalyzeDescriptive StatisticsFrequenciesVariables框：框：XStatistics :选择选择Mean Median Std.deviation Percentiles:键入键入2.5Percentile:键入键入97.5Add选入要分析的变量要求计算均数、标准差和中位数要求计算P2.5和P97.5百分位数做出频数分布的直方图界面说明界面说明主对话框主对话框lVariable(s):用于选入需要进行描述的变量用于选入需要进行描述的变量lDisplay frequency tables:确定是否在结果中输出频数表确定是否在结果中输出频数表Statistics子对话框子对话框lPercentile Values复选框组复选框组:定义需要输出的百分位数定义需要输出的百分位数lCentral tendency复选框组：用于定义描述集中趋势的一组复选框组：用于定义描述集中趋势的一组指标指标lDispersion复选框组：用于定义描述离散趋势的一组指标。复选框组：用于定义描述离散趋势的一组指标。lDistribution复选框组：用于定义描述分布特征的两个指标：复选框组：用于定义描述分布特征的两个指标：偏度系数（偏度系数（Skewness）和峰度系数（）和峰度系数（Kurtos）。）。lValues are group midpoints:当输出的数据是分组频数数据，当输出的数据是分组频数数据，且具体数值是组中值时，这样计算机在计算各种百分数的且具体数值是组中值时，这样计算机在计算各种百分数的时候会按数据频数表对待（如果不计算百分位数，选不选时候会按数据频数表对待（如果不计算百分位数，选不选无所谓）无所谓）Charts子对话框：子对话框：l定义统计图类型定义统计图类型l无；条图；圆图；无；条图；圆图；直方图直方图（是否加上正态（是否加上正态曲线）曲线）lChart Values单选钮组：是按照频数还是按单选钮组：是按照频数还是按百分比作图百分比作图Format子对话框子对话框l用于定义输出频数表的格式，采用默认设用于定义输出频数表的格式，采用默认设置，一般不用更改。置，一般不用更改。界面说明界面说明Descriptives过程过程可将原始数据转换成标准正态评分可将原始数据转换成标准正态评分值，并以变量的形式存入数据库供值，并以变量的形式存入数据库供以后分析以后分析界面说明界面说明主对话框主对话框lSave standardized values as variables：确定是否将原始数据的标准正态变换结确定是否将原始数据的标准正态变换结果存为新变量，果存为新变量，选中则该变量自动命名选中则该变量自动命名为为“Z+原变量名原变量名”Option子对话框子对话框lDisplay Order：变量列表顺序（默认）；：变量列表顺序（默认）；字母顺序；均值升序；均值降序字母顺序；均值升序；均值降序量表制作的两种方法量表制作的两种方法利用现有的量表（利用现有的量表（back-translation）开发新的量表开发新的量表利用现有的量表利用现有的量表常常需要将英文量表翻译成中文常常需要将英文量表翻译成中文最起码的要求是回译。最起码的要求是回译。在正式使用量表之前最好要对量表进行试测。在正式使用量表之前最好要对量表进行试测。例：例： I worry a great deal about what my superiors think of me. 翻译：我担心主管对我的看法翻译：我担心主管对我的看法. 回译：回译： I am very concerned with my superiors opinion of me. 我紧张主管对我的意见我紧张主管对我的意见.翻译及回译翻译及回译常用翻译技术常用翻译技术简单直接翻译简单直接翻译专家指导下的直接翻译专家指导下的直接翻译双盲翻译双盲翻译简单直接翻译简单直接翻译研究者自己翻译。研究者自己翻译。委托专家翻译。委托专家翻译。专家指导下的直接翻译专家指导下的直接翻译翻译者在翻译过程中与专家组至少会面翻译者在翻译过程中与专家组至少会面两次。两次。第一次会面第一次会面专家在翻译上给予意见，专家在翻译上给予意见，翻译者作出必要的改动。翻译者作出必要的改动。第二次会面第二次会面翻译者与专家联合讨论翻译者与专家联合讨论作出最佳的翻译。作出最佳的翻译。双盲翻译双盲翻译两位翻译者独自翻译，然后比较结果。两位翻译者独自翻译，然后比较结果。 不公平的事常令我不安。不公平的事常令我不安。 (翻译翻译 1) 不公平常烦扰我。不公平常烦扰我。 (翻译翻译 2) Unfairness disturbs me. (原文原文)量表的信度和效度检验量表的信度和效度检验信度：可靠性（信度：可靠性（trustworthiness），指测验结果结果的），指测验结果结果的一致性（一致性（consistency）或稳定性，（）或稳定性，（stability）信度的类型：重测信度，复本信度，折半信度，信度的类型：重测信度，复本信度，折半信度，Conbach信度信度，评分者信度，评分者信度效度：正确性，指测验或其它测量工具确能测出其所效度：正确性，指测验或其它测量工具确能测出其所欲测量的特质或功能之程度。效度愈高，表示测验的欲测量的特质或功能之程度。效度愈高，表示测验的结果愈能显现其所欲测量对象的真正特征。效度是测结果愈能显现其所欲测量对象的真正特征。效度是测量工具重要的必备条件。量工具重要的必备条件。效度的类型：内容效度，效标关联效度，结构效度效度的类型：内容效度，效标关联效度，结构效度（集聚效度，区分效度）（集聚效度，区分效度）信度分析的信度分析的SPSS操作步操作步骤骤信度分析练习信度分析练习数据数据“信度分析信度分析.sav”记录了某问卷测量的数记录了某问卷测量的数据，该问卷共有据，该问卷共有10道题目，均为道题目，均为9分量表，高分量表，高分数代表同意此观点，共测量了分数代表同意此观点，共测量了100人。人。现请你考察该问卷的信度。现请你考察该问卷的信度。操作步骤操作步骤AnalyzeScaleReliability Analysis如果什么选项都不选，结果异常简单，只会给如果什么选项都不选，结果异常简单，只会给出信度系数。出信度系数。Reliability StatisticsReliability Statistics.79410CronbachsAlphaN of Items信度接近0.8，可以认为本问卷的内部信度较好。操作步骤操作步骤AnalyzeScaleReliability AnalysisStatistics子对话框子对话框 Descriptives for用于选择一些可用于选择一些可供输出的统计量供输出的统计量Item：给出各变量的均值和标准差：给出各变量的均值和标准差Scale：给出各变值之和（即总分）的均值、方差和标：给出各变值之和（即总分）的均值、方差和标准差准差Scale if item deleted：给出当在问卷中删除当前变量：给出当在问卷中删除当前变量（题项）后，问卷相应指标的改变情况（题项）后，问卷相应指标的改变情况Item-Total StatisticsItem-Total Statistics41.6152.463.656.75241.3754.336.666.75541.4155.416.549.76741.6357.145.471.77641.5264.818.055.82541.5663.320.119.81841.4654.574.588.76241.3353.860.609.75941.4455.623.503.77241.6654.328.573.763item1item2item3item4item5item6item7item8item9item10Scale Mean ifItem DeletedScaleVariance ifItem DeletedCorrectedItem-TotalCorrelationCronbachsAlpha if ItemDeleted调整后的项目调整后的项目-总体相关（总体相关（Corrected Item-Total Correlation）小于）小于0.4的条目，予以删除。的条目，予以删除。步骤步骤1： 产生项目产生项目 （归纳式和演绎式归纳式和演绎式）步骤步骤2：制作初始问卷并收集数据：制作初始问卷并收集数据步骤步骤3: 项目删减项目删减 (EFA)步骤步骤4: 验证性因子分析验证性因子分析步骤步骤5：效度检验（：效度检验（CFA，集聚，集聚/区分效度）区分效度） 步骤步骤6：流程复制：流程复制 开发新的量表开发新的量表信度分析探索性因子分析步骤步骤1：产生项目：产生项目/条目条目演绎式演绎式需要需要:(a) 对将要调查的现象有所了解；对将要调查的现象有所了解；(b) 充分的文献回顾，以发展概念的理论充分的文献回顾，以发展概念的理论性定义。性定义。利：通过充分的构念定义，项目应能覆利：通过充分的构念定义，项目应能覆盖所有与构念相关的内容，从而保证量盖所有与构念相关的内容，从而保证量表的内容效度。表的内容效度。弊弊: 需要研究者拥有关于现象的较丰富的需要研究者拥有关于现象的较丰富的知识；这对于探索性研究可能是苛求。知识；这对于探索性研究可能是苛求。步骤步骤1：产生项目：产生项目/条目条目演绎式演绎式文献回顾后发现并不能找到较清晰的概念维度时，文献回顾后发现并不能找到较清晰的概念维度时，怎么办？怎么办？研究者们可以小范围地询问被试，让被试描述其对研究者们可以小范围地询问被试，让被试描述其对于组织的感受，或者描述行为的某些方面于组织的感受，或者描述行为的某些方面对访谈结果进行对访谈结果进行内容分析内容分析，基于关键词或某主题或，基于关键词或某主题或是采用一种分类的流程，将这些反应分成不同的类是采用一种分类的流程，将这些反应分成不同的类别别步骤步骤1：产生项目：产生项目/条目条目归纳式归纳式利利: 适用于探索性研究适用于探索性研究弊弊:l由于概念的定义没有基于前人的文献，所以发展一些在概念由于概念的定义没有基于前人的文献，所以发展一些在概念上一致的项目比较困难。上一致的项目比较困难。 l需要内容分析方面的专家需要内容分析方面的专家l依赖于因子分析，但因子分析也许并不能保证负载于相同因依赖于因子分析，但因子分析也许并不能保证负载于相同因子的项目拥有相同的理论构念子的项目拥有相同的理论构念步骤步骤1：产生项目：产生项目/条目条目归纳式归纳式每个构念应有多少条项目？每个构念应有多少条项目？对于大多数构念而言，对于大多数构念而言，4-6 条就可以了。条就可以了。初次生成的项目，应是初次生成的项目，应是4-6 条的条的两倍两倍。项目的测量项目的测量所使用的量表应反映出被试足够的差异。所使用的量表应反映出被试足够的差异。Likert量表在调查研究中使用频率最高。量表在调查研究中使用频率最高。Likert 量表量表由五个相等间距组成，中间的不偏不倚。由五个相等间距组成，中间的不偏不倚。 步骤步骤2: 制作初始问卷并收集数据制作初始问卷并收集数据样本规模样本规模: 项目项目-样本比建议为样本比建议为1:4 到到 1:10 例：例：如果有如果有30个项目，做探索性因子分析时样本规个项目，做探索性因子分析时样本规模可以为模可以为305=150。做验证性因子分析时，。做验证性因子分析时，样本规模最小为样本规模最小为200。步骤步骤3: 初步项目删减初步项目删减内部一致性信度检验内部一致性信度检验信度有关测量工具的准确度或精度，是效度的信度有关测量工具的准确度或精度，是效度的必要条件。必要条件。使用使用Cronbachs alpha系数来测量内部一致性系数来测量内部一致性信度。信度。项目之间的相关系数项目之间的相关系数调整后的项目调整后的项目-总体相关小于总体相关小于0.4的条目，予以的条目，予以删除。删除。Cronbach Alpha 系数需要多高的水平系数需要多高的水平?在探索性研究中，量表是为了新的构念而开发的，在探索性研究中，量表是为了新的构念而开发的，Alphas 值需要超过值需要超过0 .70在基本研究中，研究者使用已有的量表，在基本研究中，研究者使用已有的量表，Alphas 需要需要超过超过0 .80在应用研究中，研究者需要基于测量结果来作出决策，在应用研究中，研究者需要基于测量结果来作出决策，Alphas 值需要超过值需要超过0 .90步骤步骤3: 初步项目删减初步项目删减EFA探索性因子分析探索性因子分析 删除负载小于删除负载小于0.40的项目的项目同一项目在不同因子上载荷差值应该大于同一项目在不同因子上载荷差值应该大于0.3，否则，否则应予以删除；应予以删除；如果一个因子只有一个项目，则删除该因子。如果一个因子只有一个项目，则删除该因子。主成分因子分析法主成分因子分析法主成分因子分析法（主成分因子分析法（PFA）是一种简化资料结构的方）是一种简化资料结构的方法，将量表中原来含有很多变量的潜在特质，尽可能法，将量表中原来含有很多变量的潜在特质，尽可能予以归并至极少数的因子或共同特质，以简化描述特予以归并至极少数的因子或共同特质，以简化描述特质时所使用的类别数。质时所使用的类别数。当一个量表经过主成分因子分析将主要因子找出后，当一个量表经过主成分因子分析将主要因子找出后，即可了解此份量表所测量的共同特质是什么。即可了解此份量表所测量的共同特质是什么。我们再利用各个因子的载荷量来表示这份量表的有效我们再利用各个因子的载荷量来表示这份量表的有效性。如果原来的量表经主成分因子分析法所产生的特性。如果原来的量表经主成分因子分析法所产生的特质结构符合其理论上的结构，则表示这一量表具有较质结构符合其理论上的结构，则表示这一量表具有较好的结构效度。好的结构效度。步骤步骤4：验证性因子分析：验证性因子分析 (CFA)验证性因子分析可以通过结构方程模型（验证性因子分析可以通过结构方程模型（Structure Equation Modeling, SEM）来实现）来实现它是以研究者最初构建的模型为基础，通过对数据的迭代计算来它是以研究者最初构建的模型为基础，通过对数据的迭代计算来验证模型对数据的支持程度验证模型对数据的支持程度研究者可以根据理论和数据调整模型。如果模型拟合程度较高，研究者可以根据理论和数据调整模型。如果模型拟合程度较高，则表明结构效度良好。则表明结构效度良好。验证性因子分析通过因子载荷来判断聚合效度，通过信赖区间检验证性因子分析通过因子载荷来判断聚合效度，通过信赖区间检定法（定法（Confidence Interval Test）和变异数抽取估值法）和变异数抽取估值法（Variance Extracted Estimate）来验证区分效度。）来验证区分效度。信赖区间检验法就是考察两个因子之间的相关系数加减标准误的信赖区间检验法就是考察两个因子之间的相关系数加减标准误的两倍是否包含两倍是否包含1，如果不包含，如果不包含1，则表明数据有较高的区别效度，则表明数据有较高的区别效度（Anderson & Gerbing, 1988）。）。 GFI, t-, 2步骤步骤5: 效度检验效度检验(集聚效度集聚效度/区分效度区分效度)集聚效度集聚效度 (Convergent validity)when there is a high correspondence between scores from two or more different measures of the same construct.区分效度区分效度 (Discriminant validity)-when scores from measures of different constructs do not converge.