管理研究方法论20162.ppt

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1、管理研究管理研究方法论方法论2 2本讲主要内容本讲主要内容 一、主要统计分析方法 二、案例研究方法一、主要统计分析方法一、主要统计分析方法 （一）常用统计软（一）常用统计软件简介件简介SPSSSPSS公司与公司与SPSSSPSS软件软件SPSS是社会科学统计软件包（Statistical package for the social science）是当今世界上最流行的统计分析软件；SPSS公司是由美国斯坦福大学三位学生于1968年成立SPSS经营：统计分析、数据挖掘、商业智能和客户管理等多种产品和咨询服务Statistical product and service solutions(统计

2、产品和服务解决方案)SPSS软件包括：基本模块、分类模块、趋势模块、回归分析模块和高级模块等模块SPSSSPSS5 AMOS 是SPSS Statistics软件包中的独立产品，是功能强大的结构方程（SEM） 建模工具，通过对包括回归、因子分析相关性分析和方差分析等传统多元分析方法的扩展，为理论研究提供更多的支持。 在AMOS 环境下，可以在直观的路径图下指定、估计、评估以及设定模型，以展示假定的各变量之间的关系，来方便地地建立能真实反应复杂关系的行为态度模型。在AMOS 中，任何数值变量，不管是可观测的还是潜在的，都可以用来建模，预测其它数值变量。AMOSAMOS LISREL (LInea

3、r Structural RELations)是由K.G. Joreskog & D. Sorbom所发展的结构方程模型(Structural Equation Modeling)软件. LISREL被公认为最专业的结构方程模块（ Structural Equation Modeling, 简称 SEM ）分析工具，其权威性不容其它类似软件取代。 LISREL的内容包含多层次分析(multilevel analysis),二阶最小平方估测(two-stage least-squares estimation),主成份分析(principal component analysis)等等. SEM

4、允许处于社会科学，管理科学，行为科学，生物学，教育学和其它领域的研究者以经验来评估他们的理论。这些理论通常能够结合外显变量和潜变量(无法直接观察的变量)以公式来表示出模型，如果数据是作为理论模型的观察变量来收集的，那么LISREL程序就能够结合这些数据来拟合出模型。LisrelLisrel 在社会研究和其它领域中,研究的数据通常是分层(hierarchical )结构的.也就是说,单独研究的课题可能会被分类或重新划分到具有不同特性的组中.在这种情况下,个体可以被看成是研究的第一层(level-1)单元,而那些区分开他们的组也就是第二层(level-2)单元.这可以被进一步的延伸,第二层(lev

5、el-2)的单元也可以被划分到第三层单元中. HLM可以分析较宏观层次变量对微观层次变量及变量间关系的影响。 HLM常用在教育学研究领域(该领域中的数据通常具有分层结构),但它也适合用在其它任何具有分层结构数据的领域.这包括纵向分析( longitudinal analysis）。HLMHLM（二）回归分析（二）回归分析把所有自變項同時在迴歸方程式中作分析的SPSS指令是(例如：X1和X2為自變項；Y為依變項)：regression vars=Y X1 X2 /dep=Y/method=enter. 迴歸迴歸分析的分析的SPSSSPSS指令指令-1 -1 Hierarchical Regres

6、sion的SPSS指令是(例如：先加入X1，然後加入X2以看其R2)：regression vars=Y X1 X2/statisics coeff outs r cha/criteria=pin(.05) pout(.10)/noorigin/dep=Y/method=enter X1/method=enter X2. 迴歸迴歸分析的分析的SPSSSPSS指令指令-2 -2測試X1及X2的交互作用的SPSS指令是(看加入X1*X2以後的R2)：compute INTER=X1*X2.regression vars=Y X1 X2 INTER /statisics coeff outs r c

7、ha/criteria=pin(.05) pout(.10)/noorigin/dep=Y/method=enter X1 X2/method=enter INTER. 迴歸迴歸分析的分析的SPSSSPSS指令指令-3 -3依變項為二分(dichotomous)的類別尺度，Logistic Regression的SPSS指令是：logistic regression vars=Y with X1 X2. 迴歸迴歸分析的分析的SPSSSPSS指令指令-4 -4（三）结构方程（三）结构方程圖圖一一：SEM Path DiagramSEM Path Diagram的例子的例子x1x2x3x4x5x6

8、123456y1y2y3y4y5y612345612121234567891011121123121(1)xi (or ksi; 1及2)是自變項(Independent Variable；在SEM中稱為Exogenous variables)；(2)eta (1及2)是依變項(Dependent Variable；在SEM中稱為Endogenous variables)；(3)x1, x2, x3是1的測量項目、測量誤差為delta (1, 2,3)；x4, x5, x6是1的測量項目、測量誤差為delta (4, 5,6)；(4)y1, y2, y3是1的測量項目、測量誤差為epsilon

9、 (1, 2, 3)；y4, y5, y6是1的測量項目、測量誤差為epsilon (4, 5, 6)；(5)lambda (1到12)是各自變項及依變項與其測量項目的關係；(6)gamma (1到3)是自變項與依變項的關係；(7)beta (1)是依變項之間的關係；(8)zeta (1及2)是依變項尚未能被自變項及其他依變項解釋到的部分變異量；(9)phi (1)是自變項之間的關係；(10)基本假設是：與是無關的；與是無關的；與是無關的；, 及三者是無關的。註註( (圖圖一一) ) 潛在構念(latent construct)或潛在變項(latent variable) 間之關係:1 =11

10、 +22 +12 =32 +11 +2 結構結構模型的方程式模型的方程式( (Structural Model EquationsStructural Model Equations) ) 觀察變項或觀察指標(observed indicator) 與構念的關係 (CFA):x1 =11 +1 y1 =71 +1x2 =21 +2 y2 =81 +2x3 =31 +3 y3 =91 +3x4 =42 +4y4 =102 +4x5 =52 +5 y5 =112 +5x6 =62 +6 y6 =122 +6 測測量模型的方程式量模型的方程式( (Measurement Model Measurem

11、ent Model EquationsEquations) ) 透過所有觀察變項之間的變異量和共變量，來驗證理如圖一的理論模型(因此有些研究人員也把結構方程式模型稱為共變量結構分析；Covariance Structure Analysis) 。基本而言，它同時地(simultaneously)驗證了測量及結構模型的兩個系列的方程式 。結構結構方程式模型的分析特方程式模型的分析特點點設立保守假設:即以提出的理論模型(如圖一者)來描述母體的情況是可以接受的。 驗證驗證理理論論模型的模型的邏輯邏輯 (1)(1)抽取樣本，得到各觀察變項之間的變異量和共變量的資料，然後計算模型中的所有統計數(stat

12、istics)藉以估計母體的參數(包括(beta)、(gamma)、(phi)、(lambda)、(delta)、(epsilon)及(zeta)等等) 。這個估計的基礎與CFA和迴歸分析是一樣的，那就是找出在誤差最小的情形下的一組統計數，由於牽涉的誤差和其他統計數都不是單一的，所以這估計會更為複雜，但基本的原理和方法是一樣的 。驗證驗證理理論論模型的模型的邏輯邏輯 (2)(2)比較我們的樣本與保守假設正確時的理論模型的吻合程度。在這裡我們尚沒有一個如其他統計測試一般的P值(P value)使我們可以用單一及準確的機率來下結論，而是用一些吻合指數(fit index)來決定。原理和迴歸分析沒有

13、太大分別，在迴歸分析中我們以R2，即依變項能被自變項解釋的變異量比重來判斷是否接受這迴歸模型，同樣地，在結構方程式模型中，我們是以不能解釋的誤差，即(delta)、(epsilon)及(zeta)等所佔的總體變異量來判斷吻合程度，如果它們佔的比重愈低，便代表斷吻合度愈高) 。 驗證驗證理理論論模型的模型的邏輯邏輯 (3)-1(3)-1組織行為及人力資源管理(OBHR)研究中通常會檢定的吻合指數為：RMSEA(最好是少於0.08)NNFI(也稱為TLI；最好是大於0.90)CFI(最好是大於0.90)此外，我們一般都會報告Chi-Square(2)及其Degrees of Freedom(它們的

14、比率最好少於2.5)、及GFI(最好是大於0.90)，但是Chi-Square和GFI與樣本數有很大的關係，很多時樣本數愈大，它們反而更不理想，所以相對而言，RMSEA、TLI和CFI在判定是否接受原來關係假設更為重要。 驗證驗證理理論論模型的模型的邏輯邏輯 (3)-2(3)-2下結論：如果吻合程度低，我們便推翻保守假設。 當我們接受了保守假設的理論模型後，也可對個別的參數(尤其是和)作統計測試，而且這些統計測試是可以用P值來下結論的。與迴歸分析一樣，和的樣本統計數的分佈(Sampling Distribution)是t分佈(t distribution)，所以進行的是t測試(t-test)。

15、 驗證驗證理理論論模型的模型的邏輯邏輯 (4)(4)結構模型的方程式對單一理論模型作驗證的缺點:無法排除其他同樣可能的理論模型。如何才算是雀巢模型呢？那就是其中一個模型(模型一)設定的關係是另外一個模型(模型二)所設定的，但模型二與模型一不同的地方是：(1)模型二設定了的關係比模型一更多，例如在圖一的模型中我們再加上1對2的影響；及/或加上2對x4的影響；及/或(2)模型二設定的限制較模型一多，例如在圖一的模型中我們再設定1和3的數值是相同的；及/或1的數值為零(即兩個自變項之間沒有關係)。 雀巢模型雀巢模型(Nested Models)(Nested Models)如果兩個不同的理論模型是雀

16、巢模型，那麼我們可直接比較它們何者更能準確地描述母體的情況。統計測試的統計數是兩個模型的卡方(Chi-Square； 2)數值及其相關的Degrees of Freedom(d.f.)之分別(即2)，因為這個數值的樣本統計數的分佈(Sampling Distribution of2)是卡方分佈(Chi-Square Distribution) 。我們可從這個2數值判定其中一個理論模型較另外一個更能準確地描述母體的情況。雀巢模型的雀巢模型的統計測試統計測試原理原理 (1)設立保守的假設：兩個理論模型在描述母體的準確度上沒有分別；(2)抽取樣本，計算兩個為雀巢模型的理論模型之卡方數值及2和Degr

17、ees of Freedom的分別；(3)計算在保守假設正確時，我們會看到這個樣本的2的機率(即P值)；(4)下結論：如果P值不小(例如比5%大)，我們接受保守假設，也就是說接受較簡單(即Degrees of Freedom較大)的理論模型，因為較複雜(即Degrees of Freedom較小)的理論模型並不是更能準確地描述母體的情況；相反地，如果P值很小(例如比5%小)，我們會推翻保守假設，也就是說接受較複雜(即Degrees of Freedom較小)的理論模型，因為它更能準確地描述母體的情況。雀巢模型的雀巢模型的統計測試統計測試步步驟驟要對理論模型進行結構模型的方程式的分析: (1)

18、除了理論模型本身的合理性及合符我們對科學理論要求的基本原則外;(2) 處理觀察指標(observed indicator；或稱為觀察變項) ，因為它們的變異量和共變量是分析的原始資料，因此如何處理這些觀察指標最為重要。 觀觀察指察指標標(observed indicator)(observed indicator)以圖一為例，我們共有12個觀察指標(即x1到x6及y1到y6)，這12個指標共提供了78個變異量和共變量的數據(有n個指標，便有【n(n+1)/2】個數據)，而我們要估計的參數(即(beta)、(gamma)、(phi)、(lambda)、(delta)、(epsilon)及(zet

19、a)等等)共有31個，因此我們可以確定這些指標應提供了足夠的資料讓我們估計模型中設定的參數。但是，如果要估計的參數數目竟然比指標提供的變異量和共變量數目還要大，那麼結構模型的方程式的分析是沒法進行的，我們稱這個為模型的identification問題。 觀觀察指察指標標的的數數目目(1)我們可以看一下提出的理論模型是否過於複雜，有違科學理論應該簡約(parsimonious)的原則。(2)增加觀察指標的數目:在增加觀察指標數目時，我們必須注意樣本數的問題 (在迴歸分析中我們會建議樣本數與要估計的參數數目之比例最少應為5比1) 。解解決決identificationidentification的

20、的問題問題Mathieu and Farr(1991):把每一構念的測量項目先強迫為一個因子的因子分析，然後以負荷量作為準則來組合測量項目，使最後的三個觀察指標的平均負荷量相約：Three indicators were established for each multi-item measure by first fitting a single factor solution to each set of items and then averaging the items with highest and lowest loadings to form the first indica

21、tor, averaging the items with the next highest and lowest loadings to form the second indicator, and so forth until all items were assigned to one of the three indicators for each variable. 觀觀察指察指標標的的數數目太多的目太多的問題問題-1 -1 我們也可隨機地把測量項目分派到最後的三個觀察指標中。如果一些構念本身是有不同構面(dimension)的，例如工作滿足感的測量項目是針對不同的構面(如薪酬、晉升

22、、主管、同事及工作內容)，可把不同構面的項目，取其平均作為構念的觀察指標。 觀觀察指察指標標的的數數目太多的目太多的問題問題-2 -2需要設定相關的(或) 和的數值。如果這些測量項目的信度為：(1)是的平方根；(2) (或)是這個觀察指標的變異量和(1-)相乘的積。 單單一一觀觀察指察指標標(single indicator) (single indicator) 單單一一觀觀察指察指標標方程式的方程式的證證明明xxxxxtxxxttxtxxxtxtxxrrr ttCovr ttCovrr2),(),()1 (12222222xxxxxxxxxxrrr)1 (22xx t tx 有些構念則在本

23、質上祗有一個觀察指標(例如年齡、性別、離職與否)，因此也要用這個單一觀察指標的辦法，而這些觀察指標的信度我們可假設為一，所以(或)可以設定為零，而可以設定為一。 特殊的特殊的單單一一觀觀察指察指標標理論模型要合符科學理論的原則：嚴格來說，結構方程式模型純粹是一個統計的工具，因此理論模型本身一定要合符科學理論的原則，這不能依靠統計工具來建立或改正的。同樣地，各變項之間的因果關係仍靠理論的建構及收集各變項資料時的步驟，例如我們可用追縱的設計(Longitudinal Design)以提供更強的因果方向的證據。 應應用用結構結構方程式模型方程式模型時時要注意的重要注意的重點點-1 -1 構念的測量尺

24、度：與迴歸分析一樣，如果自變項與依變項並未達等距尺度，便需以虛擬變項或其他方法先加以處理。 應應用用結構結構方程式模型方程式模型時時要注意的重要注意的重點點-2 -2中介及調節變項(Mediator and Moderator)：到目前為止，雖然有些研究人員認為可以用結構方程式模型來驗證中介及調節變項，但整體而言尚未有確實及廣為接受的共識，所以主要還是以迴歸分析來驗證中介及調節變項。 應應用用結構結構方程式模型方程式模型時時要注意的重要注意的重點點-3 -3各誤差的假設：在結構方程式模型中，會有幾個誤差的參數(即(delta)、(epsilon)及(zeta)等)，與迴歸分析一樣，基本的假設是

25、這些誤差是隨機和互相獨立的，但是，在進行結構方程式模型的分析時，我們是可以改變這些假設的，例如在圖一的模型中我們可放寬1與2及/或1與2無關的限制，但是在這樣做的時候一定要有很強的理由，因為愈複雜的模型便代表(delta)、(epsilon)及(zeta)等佔總體變異量的比重愈低，而吻合指數愈理想，使我們誤以為理論模型是正確的。 應應用用結構結構方程式模型方程式模型時時要注意的重要注意的重點點-4 -4多樣本的測試(multiple sample analysis)：以上主要討論了結構方程式模型應用在一個樣本的分析中，其實它也可應用於測試同一理論模型是否可準確描述兩個或多個母體的情況，這就牽涉

26、從兩個或多個母體中各自抽取樣本，然後用雀巢模型的邏輯去比較同一理論模型在(a)限定不同樣本的統計數需為一樣，及(b)容許不同樣本的統計數需為不一樣，如果2的測試顯示二者沒有分別，我們便可接受較簡約的理論，即同一理論模型可以準確地描述兩個或多個母體的情況。應應用用結構結構方程式模型方程式模型時時要注意的重要注意的重點點-5 -5數據方面的要求：除了變項的測量尺度外，如同迴歸分析一樣，結構方程式模型對數據是有一定要求的，例如各誤差應該是隨機和常態分佈的；當各自變項互相的共變量很大，也一樣會出現多線性問題(multicollinearity)的問題，因此不可假設結構方程式模型可解決其他統計方法，如迴

27、歸分析對數據方面的要求問題。 應應用用結構結構方程式模型方程式模型時時要注意的重要注意的重點點-6 -6四、案例研究方法四、案例研究方法回顾案例研究的兴起回顾案例研究的兴起 对案例研究的关注可以追溯到上世纪初，一些著名的管理学理论的原创性研究都来源于案例研究： 霍桑实验提出人际关系学说； 闵斯伯格的管理者角色研究； 早期的经验学派(the Empirical Approach )的研究成果。 孔茨(Harold Koontz1 )在其著名的管理理论丛林论（1961年）和1982年再论中两次划分出了哈佛商学院所代表的案例学派(the Case Approach)。奠定了这个学派的地位 20世纪8

28、0年代后通过案例研究总结出来的，核心能力(Core Competence)、公司重组(Reengineering the Corporation)和平衡计分法(Balanced Scoring)等理论创新。 如1990年PrahaladCK与HamelK，通过对日本NEC与美国通用电报电话公司(GTE)的案例比较研究提出企业核心能力的新理论。NEC用了八年时间。销售收入从原来只占GTE的38 到超过GTE的33。通过案例研究，总结NEc在20世纪80年代高速成长的经验时，提出了核心竞争能力的重要性。 因此，现代管理理论的提出和创新更多基于企业管理的实践活动并通过案例研究方法而提炼和升华。现代企

29、业管理的复杂性和各国企业实践活动的差异性进一步促使工商管理学科的理论研究更加重视案例研究方法iiiiii 成思危.认真开展案例研究,促进管理科学及管理教育发展J.管理科学学报,2001,4(5):1,6.什么是案例研究？什么是案例研究？ 案例研究管理理论创新的重要实证方法之一 管理学和经济学在研究方法上有不同的侧重。一般认为经济学研究从逻辑推理、演绎再到实证研究。通过逻辑推理、演绎推导新的理论或探索新的思想，再通过实证研究检验或修正其理论。而管理学研究一般从实证研究(案例研究、统计分析、实验法等)上升到理论研究， 通过实证研究发现新的客观事实， 再发展到理论创新(欧阳桃花，2004)。什么是案

30、例研究？什么是案例研究？ 在不同领域的研究者们对案例研究持有不尽相同的认识。 1984年，罗伯特k.尹（robert k.yin）为“案例研究”给出了一个经典定义，即：案例研究是一种经验主义的探究（empirical inquiry），它研究现实生活背景中的暂时现象（contemporary phenomenon），在这样一种研究情境中，现象本身与其背景之间的界限不明显,要大量运用事例证据（evidence）来展开研究。 什么是案例研究？什么是案例研究？ 围绕这一定义及尹、罗伯特e.斯特克（robert e.stake）等学者确立的案例研究的分析框架，人们开始逐步就案例研究的性质、研究对象及其

31、作用这类问题形成大体一致的判断。这些共识可以概括为2点： 首先，案例研究是一种经验性的研究，而不是一种纯理论性的研究。案例研究的意义在于回答是“为什么”和“怎么样”的问题（yin，1994；stake，2000），而不是回答“应该是什么”的问题。 其次，案例研究的研究对象是现实社会经济现象中的事例证据及变量之间的相互关系。 案例研究对整体性的要求案例研究对整体性的要求（holistic inquiryholistic inquiry） 案例研究的研究对象是社会经济现象中不同变量之间的相互关系，这决定了案例研究应该是一个整体性的体系（stake，1995）。要通过案例（单一事例或有限事例）来得出

32、归纳性的结论或预测未来时，研究者必须对这一事件所涉及的各部分的互相依赖关系及这些关系发生的方式进行深入的研究（sturman，1994）。也只有在保证案例研究整体性这一前提下，案例研究的结论才有可能被推广应用到更广泛的，具有相似性的群体中。 讲一个好听的故事。讲一个好听的故事。案例研究的功用案例研究的功用 在被研究的现象本身难以从其背景中抽象、分离出来的研究情境中，案例研究是一种行之有效的研究方法。它可以获得其他研究手段所不能获得的数据、经验知识，并以此为基础来分析不同变量之间的逻辑关系，进而检验和发展已有的理论体系。案例研究与案例研究与field workfield work 作为一种社会科

33、学研究方法，案例研究方法（case study methodology）属于经验性研究方法（empirical research method）的范畴。有的学科中，实地研究被进一步区分为狭义的实地研究、实地实验（field experimentation）和案例研究；而在另一些学科中，案例研究与实地研究被视作基本同质的研究方法。 在管理科学研究中，“狭义的实地研究方法”的含义并不明确，而实地实验可以被归类为实验研究的一种，因此，适当扩大管理案例研究方法的内涵、使其近乎等同于实地研究方法的观点，是有利于案例研究方法发展的。 什么是质量好的案例研究？什么是质量好的案例研究？ 案例研究都必须依托于坚

34、实理论基础。而好的案例研究，对发展理论也有着极其重要的意义。其作用具体在以下方面： 第一，提出并分析新的研究问题第一，提出并分析新的研究问题，进而对构建新的理论框架，或者是，对发展新理论所必须的研究方法、程序有所贡献； 第二，拓展现有理论体系的解释力范围第二，拓展现有理论体系的解释力范围，解决现有理论尚不能够予以合理解释的理论问题； 第三，通过证实或证伪已有的理论假设，或者是，证实或证伪已有的案例研究（包括在已有的理论贡献型案例研究的基础上作对比研究或进一步的深入研究），来强化或修正已有理论中的相关范畴、概念之间的结构关系及有关原理。这其中，有一些案例研究会提出新的理论假设，对已有理论有所发展

35、，另一些案例研究本身并不提出新的理论假设，其作用仅仅限于为已有的理论假设寻找支持其合理性或否定其合理性的证据。案例研究论文一般结构 1、提出问题 2、文献回顾（并提出自己观点） 带着疑问下企业 3、企业背景描述 4、对要研究的问题进行深入描述 可以有访谈记录、问卷统计等方式 5、深入分析企业问题 6、提出建议和对策*（可选） 7、结论与讨论（提出自己的观点）案例研究论文的撰写格式案例研究论文的撰写格式 国际著名权威期刊为例国际著名权威期刊为例 AMJ Yan_Bargaining Power 1994.pdf ： 引言 理论背景 研究方法 数据收集与结果 讨论与结论 研究局限 未来研究的建议案

36、例研究的设计和实施案例研究的设计和实施 分析单元(Unit of Analysis)是指研究要聚焦的主要对象,也就是指研究数据搜集的边界。分析单元的确定是由研究的问题决定的,一个设计好的分析单元能够为数据搜集确定边界，从而使得案例研究更有针对性和更有效率。例如,对于战略管理领域的研究往往需要将整个企业或者战略研究单元( SBU)作为研究的分析单元。 案例数量：少且深的案例研究不在乎案例研究数量的多少,而关键在于研究的深度。巴顿教授在研究跨国公司纵向技术转移问题时用了10个案例来说明问题 ,阎爱民用5个案例来论证跨国公司在中国的战略管理,他们都采用了双重研究方法。 案例方法论专家认为,在采用案例

37、研究方法、从实际中产生理论时, 4至10个案例是比较合适的扎根理论简介扎根理论简介 1）提出者：格拉斯和斯特劳斯提出 2）实用主义哲学和芝加哥社会学派的影响：这两个学派都认为变化时社会生活中一个持久不变的特征，需要对变化的具体方向以及社会互动和社会过程进行研究。 3）特点： 建立在事实资料基础上，进行解释，发展理论 没有事先假设或概念没有事先假设或概念 尊重被访者的主观感受 双方在特定文化情景中互动，发现事实 不断比较、分析、反思 旨在发现可靠、具有解释性的理论 4）意义：“填平理论研究与经验研究之间尴尬的鸿沟”扎根理论扎根理论& &量化实证方法量化实证方法 扎根理论研究自下而上归纳式 量化实

38、证研究自上而下演绎式 量化实证研究：有待检验的建构关系定义可测变量测量变量值（理论假设） 扎根理论研究：得到主要范畴及其关系 提炼概念观察得到得资料 逻辑正好相反，互补。扎根理论方法的科学与创意扎根理论方法的科学与创意 一种科学的方法一种科学的方法 创意是扎根理论研究方法里很重要创意是扎根理论研究方法里很重要 创意与科学之间的平衡创意与科学之间的平衡 从资料中产生理论的思想 理论敏感性 不断比较的方法 理论抽样的方法 适度引用文献 标准化的检视与评价从资料中产生理论的思想从资料中产生理论的思想 扎根理论特别强调从资料中提升理论，认为只有通过对资料的深入分析，才能逐步形成理论框架。这是一 个归纳

39、的过程，从下往上将资料不断地进行浓缩。与一般的宏大理论不同的是，扎根理论不对研究者自己事先设定的假设进行逻辑推演，而是从资料入手进行归纳分析。理论一定要可以追溯到其产生的原始资料，一定要有经验事实作为依据。这是因为扎根理论者认为，只有从资料中产生的理论才具有生命力。如果理论与资料相吻合，理论便具有了实际的用途，可以被用来指导人们具体的生活实践。理论敏感性理论敏感性理论触觉 理论触觉是指研究者的一种个人特质，一种能够察觉资料内涵、意义的精妙之处的能力，也就是我们透过现象挖掘其深层次内涵的能力。 研究题目 、问题切入点、资料转化为概念和范畴、建立理论，都需要具备理论触觉，才能开发出高品质的扎根理论

40、成果。不断比较不断比较连续比较是扎根理论方法的精髓扎根理论研究法也称为“连续比较方法”资料收集和资料分析是同时进行伴随整个研究过程直至理论饱和理论抽样理论抽样理论抽样是指正在形成中的概念、范畴或理论指导着研究者下一步要采集什么资料、从哪里采集等。例如：研究某中学有经验教师和新教师配对组成的师徒制度1）如果我们的研究目的是总结和推广师徒制的经验，那我们就应该选取几对平时交流比较多、效果比较好的师徒为研究对象2）如果我们的研究目的是探讨阻碍师徒交流的因素，那我们就应该选取几对平时交流比较少、效果比较差的师徒为研究对象适度使用文献适度使用文献 使用有关的文献可以开阔我们的视野，为资料分析提供新的概念

41、和理论框架，但与此同时，我们也要注意不要过多地使用前人的理论。否则，前人的思想可能束缚我们的思路，使我们有意无意地将别人的理论往自己的资料上套，或者换一句话说，把自己的资料往别人的理论里套，也就是人们所说的“削足适履”，而不是“ 量体裁衣”。 原始资料、研究者个人的前理解以及前人的研究成果之间实际上是一 个三角互动关系，研究者在运用文献必须结合原始资料和自己个人的判断。研究者本人应该养成询问自己和 被询问的习惯，倾听文本中的多重声音，了解自己与原始资料和文献之间的互动关系。 标准化的检视与评价标准化的检视与评价 概念必须来源于原始资料，深深扎根于原始资料之中。 理论中的概念本身应该得到充分的发展，密度应该比较大，内容比较丰富。 理论中的每一个概念应该与其他概念之间具有系统的联系 由成套概念联系起来的理论应该具有较强的实用性，具有较强的解释力。THETHE ENDEND谢谢聆听，欢迎讨论！谢谢聆听，欢迎讨论！