《研究设计与数据分析》答案最终版

《研究设计与数据分析》【问】：相比美国人，中国人更不喜欢排队，请结合所学的研究中变量类型来解释。【答】：所谓变量，就是具有一个以上不同取值（不同的子范畴、不同的属性、或不同的亚概念）的概念。1.根据变量取值的性质不同，可以把变量分为类别变量、顺序变量、间距变量和比率变量四种类型。2.按照是否可以直接观测分为直接测量变量和间接测量变量，直接测量变量如身高，体重，反应时等，间接测量变量如动机，态度，价值观等。在本题中有两个变量，一个是国籍（美国人，中国人），一个是对排队的态度（喜欢，不喜欢）。这两个变量中，国籍是直接测量变量，对排队的态度是间接测量变量。3.根据变量之间的关系及在研究中的地位划分，又可以把变量分为自变量、因变量以及中介变量。自变量多为属性变量，而因变量多为行为或态度变量。自变量是原因，因变量是结果，中介变量是过程。调节变量是边界条件，控制变量是其他的原因。本题中的两个变量，国籍是自变量，对排队的态度是因变量，但是不能简单的说国籍是导致排队态度的唯一原因，这其中会有其他因素的干扰，这个就是第三变量。比如社会文化因素，教育水平等。相比美国人，中国人更不喜欢排队，是否排队取决于：是否有规则意识；对别人的预期；管理措施等中介变量的影响。【问】：在一份合格的问卷设计中应秉持什么原则，又有什么具体方法可操作，请阐述。【答】：一、问卷设计的基本原则：1.明确问卷设计的出发点，注意问卷调查的目的与内容一致；2.调查对象是问卷设计考虑的重点；明确阻碍问卷调查的各种因素(1)调查对象的性别、年龄、文化程度、职业分布(2)调查对象的精力、能力(3)调查问题的敏感性(4)调查问卷形式（呆板，使被调查者失去兴趣）(5)过滤性问题（太多但又指示不明）3.考虑问卷的处理方式、填答方式、调查方式等因素；(1)手工/计算机，(2)自填/访谈员填写(3)集体分发、当场填写/邮寄填写（封面信）；4.问卷的修改和试测。二、问卷设计的具体方法：1.答案的设计：（1）穷尽性（2）互斥性2.答案的形式：（1）两项式（2）排序式（3）表格式3.问题的形式开放式问题：（1）所得资料更加丰富（2）要求调查对象有一定的文字表达和阅读能力（3）花费调查对象较多的精力和时间（4）问卷长度增大（5）难以处理和量化封闭式问题；（1）资料容易量化（2）简洁（3）对调查对象的书写能力要求较低（4）提供的答案可能不满足被调查者的情况（5）提供了随意应付的机会（6）不能觉察被调查者对问题理解的差错4.过滤性问题5.问题的数量：（1）调查的目的与内容（2）样本的性质（3）分析的方法（4）拥有的人力、物力和财力6.问题的顺序（1）先易后难（2）先行为问题、后态度问题（3）封闭问题在前，开放问题在后（4）问题要有逻辑性7.问卷的语言（1）问题要简短、概念要清楚（2）避免问题带有双重和多重意义（3）提问不能带有引导性（4）不用否定形式8.问卷中回避的问题（1）遭到拒绝回答和引起反感的问题（2）由于敏感而得到众口一致回答的问题（3）容易触犯调查对象禁忌的问题（4）超过调查对象知识水平的问题【问】：从中国员工的职业成功观阐述定量研究与定性研究的关系。P11【答】：在社会研究中，存在着定量研究与定性研究两种不同的探讨方式。其中定量研究侧重于、且较多地依赖于对事物的测量和计算。而定性研究则侧重于和依赖于对事物的含义、特征、隐喻、象征的描述和理解。一、定量研究与定性研究的关系1.定性研究和定量研究都属于社会学方法。定量研究是指运用现代数学方法对有关的数据资料进行加工处理，统计数据，建立反映有关变量之间规律性联系的各类预测模型，并用数学模型计算出研究对象的各项指标及其数值的一种方法。定性研究则是主要由熟悉情况和业务的专家根据个人的直觉、经验，凭研究对象过去和现在的延续状况及最新的信息资料，对研究对象的性质、特点、发展变化规律作出判断的一种方法，进行研究判断，提出初步意见，然后进行综合，作为预测未来状况和发展趋势的主要依据。2.定性研究是定量研究的基本前提，定量研究是定性研究的进一步深化。这里必须指出，虽然定性研究对数学知识要求比较低，但是两种研究方法没有孰优孰劣之分，不能把两者截然分开。相比较而言，定量研究因为采用高深的数学知识，所以显得比较科学，而定性研究较为粗糙一点，但是这种方法应用面比较大，适合于一般投资者和经济工作者，因为它在数据资料不充分或者研究者数学知识比较薄弱的情况下比较适用。二、以中国员工的职业成功观为例说明：标准定义内容研究方法研究条件研究性质注重方面研究方法研究者与研究对象关系财富标准认为通过工作获得更多的经济回报、发财致富就是现代人的成功标志定量研究实验室条件量化研究事前与事后的测量演绎法二者相互独立，彼此分离晋升标准认为职业成功就是晋升到组织等级体系高层或者在专业上达到更高等级定性研究自然情境描述性研究过程归纳分析密切接触、互相影响安全标准渴望长时间的稳定工作、以获得职业上的安全定性研究自然情境描述性研究过程归纳分析密切接触、互相影响自主性标准强调职业成功就是在工作中自主自由、对职业和工作有最大限度的控制权定性研究自然情境描述性研究过程归纳分析密切接触、互相影响创新标准标新立异，做出别人没有做出的事情定量研究实验室条件量化研究事前与事后的测量演绎法二者相互独立，彼此分离平衡标准在工作，人际关系和自我发展三者之间保持有意义的平衡定性研究自然情境描述性研究过程归纳分析密切接触、互相影响贡献标准对社会、组织、家庭作出贡献定量研究实验室条件量化研究事前与事后的测量演绎法二者相互独立，彼此分离影响力标准在组织中、行业内、社会上有足够的影响力，能够改变他人的心理和行为定性研究自然情境描述性研究过程归纳分析密切接触、互相影响健康标准在繁重工作的压力下依保持身心健康定量研究实验室条件量化研究事前与事后的测量演绎法二者相互独立，彼此分离以上几种职业成功的标准不是完全独立，相互排斥。在每一个人的心目中，职业成功的标准是一个有层次的结构，与其内在的需求体系相对应。职业成功标准的多元性还体现在个体职业成功标准的阶段性上。在职业生涯发展的不同阶段，人们所面临的任务不同，其追求也不一样，评价也会有变化。因此我们在研究不同时期的成功观时需要选用不同的研究方法，从而做出正确的评价。【问】：请举例阐述你对信度和效度概念的理解，并解释在胜任力模型开发的过程中，如何保证信度和效度。【答】：信度（reliability）即可靠性（测量结果不随时间和测量者的变化而变化），它指的是采取同样的方法对同一对象重复进行测量时，其所得结果相一致的程度。换言之，信度是指测量结果的一致性或稳定性，即测量工具能否稳定地测量所测的事物或变量。常用的信度有再测信度、复本信度和折半信度。效度（validity）也称作测量的有效度或准确度。（温度计测身高）它是指测量工具或测量手段能够准确测出所要测量的变量的程度，或者说能够准确、真实地度量事物属性的程度。效度指的是测量标准或所用的指标能够如实反映某一概念真正含义的程度。测量的效度具有三种不同的类型，即表面效度、准则效度和构造效度。1.选择适合企业的建模方式建立胜任力模型有多种方法可循，如借鉴已有的胜任力模型库、内外部专家研讨法、测评建模法、针对绩效优异者的行为事件访谈法等，这些方法都是被实践证明行之有效的。企业完全可以根据自己的情况（最好是在专业人员的指导下）选择适合自己的建模方法。采用这些方法建立起来的胜任力模型，其信度与效度略微低于样本对照的实证式建模法建立的胜任力模型，但相对而言往往更为经济，也具备足够的应用指导意义。2.模型须不断修订完善在素质模型框架形成之后，还要通过实践对素质模型进行评估与进一步确认。一方面，通过与相应职位的任职者及其上级进行讨论，确认该模型中的素质是否为驱动任职者取得高绩效的关键因素；另一方面，还可以通过素质模型的实践运用来检验素质模型的有效性。在胜任力模型构建完成之后，不断地对其进行更新与完善是模型信度、效度的重要保证。在项目完成后一年与两年期分别设定胜任力模型的更新点，对照绩优人员的胜任力测评与业绩评估结果，对其进行适当的调整，其优化效果往往好于在模型构建时期内进行的短期修正。3.选择恰当的切入点如何将胜任力模型与已有的管理体系与理念结合起来，用适当的测评工具实现模型作为人才选拔、培养与评价标准的核心价值，是胜任力模型构建的重点与难点所在。受制于成本与其他客观因素，绝大部分企业都不能在短期内实现人力资源管理体系的完整改造。所以，选好切入点，从最容易看到效果，最容易被企业接纳的环节展开，快速地让企业全体员工看到模型带来的实质效果，才能让大家有进一步应用胜任力模型的信心与动力。【问】：通过本门课程的学习，对常用的推论统计中的相关分析与回归分析做简要区分。【答】：一、回归和相关都是研究两个变量相互关系的分析方法。相关分析研究两个变量之间相关的方向和相关的密切程度。目的在于了解两个变量之间的关系强度，即用相关系数来描述两个变量之间的共变特征。但是相关分析不能指出两变量相互关系的具体形式，也无法从一个变量的变化来推测另一个变量的变化关系。相关分析：包括线性相关、非线性相关、完全相关和不相关。1.变量间关系不能用函数关系精确表达；2.一个变量的取值不能由另一个变量唯一确定；3.当变量x取某个值时，变量y的取值可能有几个；4.各观测点分布在直线周围。二、回归分析则是对有相关关系的现象，根据其关系的形态找出一个合适的数学模型即建立回归方程，来近似地表达变量间的平均变化关系，以便依据回归方程对未知的情况进行估计和预测。由于回归分析增加了因果性，且具有了预测的功能，因此，它比相关分析更进了一步，其作用也更大了。回归分析：包括一元回归和多元回归。1.从一组样本数据出发，确定变量之间的数学关系式；2.对这些关系式的可信程度进行各种统计检验，并从影响某一特定变量的诸多变量中找出哪些变量的影响显著，哪些不显著；3.利用所求的关系式，根据一个或几个变量的取值来预测或控制另一个特定变量的取值，并给出这种预测或控制的精确程度。三、相关分析和回归分析的区别：1.相关分析中，变量x变量y处于平等的地位；回归分析中，变量y称为因变量，处在被解释的地位，x称为自变量，用于预测因变量的变化；2.相关分析中所涉及的变量x和y都是随机变量；回归分析中，因变量y是随机变量，自变量x可以是随机变量，也可以是非随机的确定变量；3.相关分析主要是描述两个变量之间线性关系的密切程度；回归分析不仅可以揭示变量x对变量y的影响大小，还可以由回归方程进行预测和控制；4.对两个变量x与y来说，相关分析中只能计算出一个相关系数；而回归分析中有时可以根据研究目的的不同建立两个不同的回归方程。相关分析与回归分析是广义相关分析的两个阶段,两者有着密切的联系。相关分析是回归分析的基础和前提，回归分析则是相关分析的深入和继续。由于相关分析只研究变量之间相关的方向和程度，不能推断变量之间相互关系的具体形式，也无法从一个变量的变化来推测另一个变量的变化情况，因此，在具体应用过程中，只有把相关分析和回归分析结合起来，才能达到研究和分析的目的。