同源方差
大数据时代企业管理面临的难题及对策探究
现代经济信息大数据时代企业管理面临的难题及对策探究李元晖 新乡学院摘要：大数据时代的到来，不仅为企业管理带来了新的机遇，同时又给企业带来了很大的挑战。
因此，企业要重视大数据时代的重要性，转变传统管理模式，不断进行改革和转型，从而能更好地推动企业的全面发展。
本文简单对大数据时代企业管理所面临的挑战进行分析，最终提出解决大数据时代企业管理面临问题的对策。
关键词：大数据时代；企业管理；挑战；管理策略中图分类号：F270 文献识别码：A 文章编号：1001-828X(2019)025-0038-02引言在当前的社会发展中，已经离不开信息技术的应用，因此，企业要想实现自身在社会中的立足，必须要提高自身的竞争力，积极通过信息技术推动企业的改革创新，不仅是企业发展的要求，同时也是这个时代发展的要求。
一、大数据时代企业管理面临的主要挑战１．对整合数据信息的要求更高在现代化信息技术背景下，所有的数据都是大数据的组成部分，并且社会当中的数据来源也变得越来越广泛。
企业和管理者能够通过各种渠道搜集数据，不仅带来了为企业和管理者带来了方便性，同时这种多样性，给企业生存与发展也带来了更大挑战。
企业与每一位客户的每一次交流，以及企业与潜在消费者的每一次谈话都是大数据的组成部分，甚至一张图片，也能够成为大数据的组成部分。
并且根据应用大数据的实验证明了解到，当前企业的数据分析还过于单一，主要使用一些结构性的数据进行分析，并且企业在对于一些非结构性的数据进行利用时，其效率还非常低。
在企业管理过程中，这些非结构性的数据，通常占据了很大一部分，并且这就要求企业要将非结构性数据作为重要对象进行管理。
因此，怎样处理好这些数据以及如何获取这些数据，是当前困扰企业的重大难题和挑战。
２．对实时分析数据的力度提出更高要求在社会经济快速发展过程中，对企业管理的要求也越来越高，大数据时代下，需要不断提高企业实时分析相关数据的力度，在经济全球化以及社会不断的发展下，很多企业之间的交流与合作机会也在增加，并且需要企业合理有效地对大量数据进行处理，同时，相关数据的数量也在不断的增多。
单因素重复实验设计方差分析(GLM
实验设计步骤
1. 确定实验目的和假设。
3. 设定实验处理和测量指标。
5. 进行统计分析，包括数据清 洗、方差齐性检验等。
2. 选择样本和分组。
4. 实施实验并记录数据。
6. 解读和分析结果，得出结论 。
实验设计注意事项
样本代表性
确保样本具有足够的代表性，能够反映总体 的情况。
数据处理规范
遵循数据处理规范，确保数据的准确性和可 靠性。
05
结论
研究成果总结
01
验证了单因素重复实验设计方差分析(GLM)在处理重复测量数 据时的有效性。
02
揭示了不同处理组之间的显著差异，为进一步研究提供了依 据。
03
证明了GLM在处理具有重复测量特点的数据时具有优越性， 能够更准确地估计实验处理效应。
研究不足与展望
需要更多的研究来验证GLM在处理不同类型重复测量数据时的适用性和稳 健性。
背景
在科学实验、社会科学调查和工 业生产等领域中，经常需要进行 单因素重复实验设计，以评估不 同处理或条件下的结果差异。
GLM简介
GLM全称General Linear Model，即一般线性模型，是一种广泛使用的统计分析方 法。
它通过构建线性模型来描述因变量和自变量之间的关系，并使用适当的统计技术来 估计模型参数和检验假设。
对数据进行整理，计算出每个 组的均值和观测值的总数。
5. 检验假设
通过比较组间变异和组内变异 的比例，判断处理方式是否对 实验结果验是方差分析中重要的一步，它通过比较组间变异和组内变异的比例来检验多个总体均值是否 相等。
在进行假设检验时，需要选择合适的统计量来描述组间变异和组内变异的比例，并确定显著性水平。
组织公平感文献综述
组织公平感文献综述一．组织公平感定义公平自古以来就被作为衡量道德水平和价值观的重要标准，心理学、社会学、哲学和法学等多学科都对公平进行了相关概念的界定和研究。
尤其是，近年来组织行为学和人力资源管理学有关公平的研究。
更是激发了理论界探究的热情。
公平的本质是社会资源的优化配置。
从国家层面来说，资源分配的平衡是促进社会和谐、改善人民生活和稳定市场经济健康发展的重要保障：从组织层面来说，资源分配的公平与否直接影响着员工的工作满意度和积极态度。
进而影响企业绩效和员工离职率。
组织公平感起源于古希腊哲学家苏格拉底和柏拉图提出有关公平的哲学思想。
1965年，SmithE¨将公平引入组织中并针对性地提出了分配公平的相关概念。
紧接着，Thibaut和WalkerE引、Leventhalc3]及Bies和 MoagE·]系统性地扩展了组织公平感的内涵和意义．特别是LeventhalE31程序公平六项标准的提出．为组织公平感的研究进一步开拓了新的思路和方法。
Green． berg Esl认为，组织公平感不仅仅是一种客观的公平状态。
更是组织成员对组织环境(公司相关制度、政策和领导者等)一种主观的心理感知。
二．组织公平理论对绩效的影响企业员工的工作绩效和薪酬管理的关系密切，对企业的发展有着重要的作用，薪酬管理的公平性与否更关系着员工对企业忠诚度的大小，对调动员工的工作积极性也有很到影响。
公平理论为企业工作绩效薪酬管理公平的实现提供了切实可行的思路，在应用中可以大力推广。
一公平理论在工作绩效薪酬管理中的应用类型薪酬管理是企业管理中重要的一个环节，涉及多个方面，包括员工参与、薪酬水平、岗位工资、绩效薪酬、薪酬结构、薪酬沟通等。
因此，在公平理论的实际应用中，要保证工作绩效薪酬管理的公平性，必须统筹兼顾，全面考虑企业员工工作中的各个环节。
( 一) 程序公平企业本身是一个庞大的组织体系，它的运作实际上是一个个程序的编排与执行。
方差分析的原理
K=2时one-way ANOVA检验等于t检验，且F=t2。
Thinking Challenge 4 证明 F=t2
School of Psychology, Beijing Normal University
3
School of Psychology, Beijing Normal University
1
2009-9-8
3 分析逻辑
如果p组样本来自同一总体，那么从理论上说组间变 异应该等于组内变异（期望相等），因为两者均只 反映随机抽样误差 方差分析是透过各组样本内的变异与组间变异的比 较来检验各组平均值是否相等的一种方法。 3.1 变异的计算 3.2 变异的比较
如果H0为真，分子分母皆为总体方差的不偏估计式， 因此两者的比率会十分接近1。 如果H0为不真，则MSB会高估总体方差，F值会大于1。 F愈大，H0愈不可能为真。 如果假设为真，则F统计量依循自由度为(k-1)及(n-k)的 F 分布。
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2 2 2
Response, X
Response, X
X3 X X1
Group 1
X3 X1 X2
X2
Group 2 Group 3
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Group 1
Group 2
Group 3
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dfwithin (分母)
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统计学第七章方差分析
可编辑ppt
8
1. 在上述假定条件下，判断颜色对销售量是否有 显著影响，实际上也就是检验具有同方差的四 个正态总体的均值是否相等的问题
2. 如果四个总体的均值相等，可以期望四个样本 的均值也会很接近
▪ 四个样本的均值越接近，我们推断四个总体均值
n
n
式中：n n1 n2 nk
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17
构造检验的统计量
(前例计算结果 )
表8-2 四种颜色饮料的销售量及均值
超市 (j)
无色(A1)
水平A ( i ) 粉色(A2) 橘黄色(A3)
相等的证据也就越充分
▪ 样本均值越不同，我们推断总体均值不同的证据
就越充分
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9
如果原假设成立，即H0: 1 = 2 = 3 = 4
四种颜色饮料销售的均值都相等 没有系统误差
这意味着每个样本都来自均值为、差为2 的同一正态总体
f(X)
1 2 3 4
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X
10
如果备择假设成立，即H1: i (i=1，2，3，4)不全相 等
• 颜色对销售量有影响
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14
构造检验的统计量
1. 为检验H0是否成立，需确定检验的统计量 2. 构造统计量需要计算
▪ 水平的均值 ▪ 全部观察值的总均值 ▪ 离差平方和 ▪ 均方(MS)
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15
构造检验的统计量
1. 假定从第(i个计总算体水中平抽取的一均个值容量)为ni的简单
随机样本，第i个总体的样本均值为该样本的 全部观察值总和除以观察值的个数
可编辑ppt
数字化转型与创新绩效：基于SECI模型的研究
数字化转型与创新绩效：基于 SECI模型的研究摘要：本文以数字化转型为自变量，对数字化转型是否以及如何通过知识创造影响创新绩效进行了实证研究，同时引出企业文化作为调节变量，提出了相关的关系假设，并基于此构建了企业数字化转型与创新绩效关系的理论模型，指出企业需要通过加快数字化转型的步伐来提升知识创造的能力，进一步提高企业创新绩效。
结果表明，数字化转型对创新绩效具有显著影响，知识创造在此过程中起着部分中介作用，同时企业文化正向调节数字化转型、知识创造能力与创新绩效的关系。
关键词：数字化转型知识创造能力企业文化创新绩效中图分类号：文献标志码：Ａ文章编号：一、引言在经济全球化和知识经济发展的21世纪，科技创新能力成为提升企业竞争力的核心。
而企业在激烈的竞争压力下，作为创新的主体，更应该通过增强其开发能力、掌握核心技术的途径，打造知名品牌才能保障企业的长久发展。
创新绩效被广泛认为是影响企业提升竞争能力的重要动力。
基于此,本文以企业微观层面为切入点,聚焦于我国企业数字化转型行为,基于SECI模型知识创造能力为中介,由企业文化为调节构建了一个有调节的中介效应模型，以来探讨参与数字化转型对于企业创新绩效的影响机制,试图解释企业之间创新绩效差异的缘由及其绩效增进路径,所剖析的研究问题包括:（1）数字化转型对于企业联盟绩效的影响;（2）知识创造能力对于企业创新绩效的影响;（3）知识创造能力在数字化转型与企业创新绩效之间所发挥的作用;（4）企业文化对上述关系的影响机制；在实践上可以为正在数字化转型的企业提供相关的指导，并为企业绩效管理提升提供相关借鉴。
二、理论基础与研究假设(一) 数字化转型与创新绩效在激烈的市场竞争环境中，企业想要占有一席之地，必须依靠创新的力量。
通过对创新绩效相关概念及衡量指标的分析，我们可以发现随着创新在企业发展中日益重要的作用，创新绩效成为企业绩效情况的重要反映，创新绩效对企业绩效的持续发展能力和战略发展能力有很好的预测作用。
挑战性-阻断性工作压力对员工创新行为的影响
挑战性-阻断性工作压力对员工创新行为的影响作者：徐虹杨红艳张妍来源：《当代经济管理》2021年第12期[摘要]文章基于资源保存理论和工作要求-资源模型，构建了挑战性-阻断性工作压力与员工创新行为之间有调节的中介效应模型，并以429名服务企业一线员工为研究对象进行了实证检验。
研究发现：挑战性工作压力正向影响员工创新行为，而阻断性工作压力则负向影响员工创新行为;自我损耗中介了挑战性-阻断性工作压力对员工创新行为的影响。
具体而言，挑战性工作压力通过降低自我損耗间接正向影响员工创新行为，而阻断性工作压力则通过提升自我损耗间接负向影响员工创新行为。
领导支持感调节挑战性-阻断性工作压力与自我损耗间的关系，当领导支持感较高时，挑战性工作压力与自我损耗的负向关系增强，阻断性压力与自我损耗的正向关系减弱。
研究为服务企业提升员工创新行为进而提高管理绩效提供了改进方向和路径。
[关键词]挑战性工作压力;阻断性工作压力;自我损耗;领导支持感;员工创新行为[中图分类号] F272.92[文献标识码] A[文章编号]1673-0461（2021）12-0058-08一、引言员工创新行为是指员工在工作中产生创新构想，并努力将之付诸实践的行为[1]。
员工创新是企业创新的基础[2]，也是企业获取竞争优势的关键手段[3]，能够帮助企业在提高服务效率的同时，吸引新顾客，留住老顾客[4]。
近年来，如何激发员工的创新行为，成为了许多企业十分关注的话题[5]。
学界也从影响员工创新行为的个体因素[6]、组织因素[7]和工作特征因素[8]等方面开展了大量研究，但以往研究更强调工作自主性等有利的工作环境对员工创新行为的积极影响，而对于工作压力与员工创新行为的关系，现有研究却仍未得出一致的结论[9-10]。
并且现有关于工作压力与员工创新行为关系的研究大多关注压力水平的高低对员工创新行为的不同作用，但不同属性的工作压力究竟会对员工创新行为产生何种影响，以及背后的作用机制是什么却尚未得到充分探索[9]。
变革型领导与员工工作不安全感：组织政治知觉的中介作用
一
具 有一定的覆盖面 。
组 织变革 即重构 ， 旨在 帮助组织从 某一系统状 态变迁为另 在样本选择上 ，我们 以太原 和晋城 １ 家企业员 工为样本 １ 系统状态 。为 了确 保变革成 功 ， 革型领导努力 把承认改变 进 行 问卷 调查 ， 变 所选企 业 主要 分布 在房地 产 、 机械制 造 和煤炭 的需要 、 建一个新愿景 和改变既有 体制三个过程 塑造成一个 采 掘 ３ 行业 。 构 个 我们共发放 问卷 ３０套 ， ５ 回收 问卷 ２７份 ， ８ 剔除 紧密联 系的 系统 。为 了顺利推进 上述进程 ， 变革 型领导通常会 无 效问卷 ， 效问卷为 ２ ９份 。样本 的基本情 况见表 １ 有 ６ 。
绩 效存在 因果关 系（ ｗ ｌ和 Ａ ｏ ｏ １ ９ ） Ｈｏ ｅ ｌ ｖｌ ，９ ３ 。另一项 以护士 为 ｉ
根本上讲还是建立 在客观现实基础上 的。在特定 的组织 内， 个 体对工作 不安全感 的判 断既是 对客观 现实 的反应也 是 自我 属 性 的体 现 ，这种 知觉 和判断 因个体 的不 同而 表现 出很大 的差 异。 因此 ， 任何工作条件 的缺 失都 可能引发工作 不安全感 。 根据 以前 的研究 ， 影响工作 不安全感 的因素分 为三个层次 ：１ 诸如 （） 组织变革 和沟通 等特定环境 和组 织条件 ；２ 类 似年龄 、 别和 （） 性
【 键 词】 变革型领导； 关 工作不安全感； 组织政治知觉 【 中图分类号 】 ２２ ２ 【 Ｆ ７． ９ 文献标识码 】 【 Ａ 文章编号 】 ０４ ２６ （０ ） — １８０ １０—７８２ １ ０ ０７—４ １ ７
一
、
问题 的提 出
在 中国 ， 改革不断 向纵深发 展 ， 统资 源的 比较优 势逐 渐 传 减弱 ， 为此 ， 如何在企业 组织经营 过程 中影 响和激发 下属特 定 的行为成 为企业经 营管理 人员关 注的焦点话 题。 通常情况下 ， 领导者会通过交 易或建立承诺对下属施 加影 响 力 。变 革 型领 导本 质 上 是 个 人 对 个 人 的影 响 过 程 ， 这 个 过 在 程 中 ， 革型领导 希望通过 提出更高 的理想 和价 值观 ， 变 唤起 组 织成 员的工 作热情 和 自觉行为 。传统研究认 为 ， 变革 型领导能
§9.1 方差分析
选入分组变量，必须满足 只取有限个水平的条件。
选入因变量， 可有多个变量
见图
9--2
见图 9--3
见图
9--4
One-Way Anova主对话框
进行军制的多项式 比较，并在其后的 参数框中选定阶数 。 如一阶：Linear， 二阶：Quadratic， 三阶：Cubic…….最 高可达五阶 显示每组系 数的总和。
单因素方差分析
一、简介 单因素方差分析是检验由 单一因素影响的多组样本某因 变量的均值是否有显著差异的 问题。如果各组之间有显著差 异，说明这个因素（分类变量） 对因变量是有显著影响的，因 素的不同水平会影响到因变量 的取值。 二、完全窗口分析 按AnalyzeCompared Means One-Way Anova顺序 单击。打开 One-Way Anova主 对话框，如图
第九章 方差分析
与回归分析
—方差分析
方差分析简介 方差分析的核心就是方差可分解。这里的 方差是通过计算各观测值偏离均值的平方和 再除以n-1（样本量减1）而得到的。这样给定 n值的情况下，方差就是离差平方和（SS）。 方差的分解按9-1-3式进行。 方差分析的目的是检验均数（组间或变 量间）差别是否具有统计学意义。即将总变 异分解为由随机误差造成的变异（组内SS） 与由均数差异造成的变异（组间SS）两个部 分。如果后者大于前者，且具有统计学意义， 我们将拒绝零假设，即认为总体中均数间存 在差异。
在Equal Variance Assumed栏中选择 LSD和 Duncan
在Equal Variance Not Assumed栏中选择 Tamhane’s T2
4）打开Options对话框，输出统计量选择项。 选中Descriptive复选框，输出描述性统计量。
管理学研究方法中的实证研究
实证研究empirical study
实证研究指的是指通过对现有材料进行数理统 计 分析;并设计实验，进行量化的、精确的测 试并推导出结论 其依据是某领域的理论能够 成为可以量化的纯粹科学。
研究设计
被访谈者 文献借 专家意 书面案例
意见
鉴
见
研究
统计处理
访谈问卷
量表设定 （1）
问卷 量表设 正式问卷 测试 定（2） 调查
对于同源方差的问题，需要进行区分效度的检 验。
横截面crosssectional设计的局限性
例如：关于研发团队知识共享行为与“研发团 队绩效”的研究
很显然;知识共享行为不能够在瞬间导致团队 绩效的提高，这肯定是需要一定时间的。
所以，如果在同一时间点进行测量上述两个变 量，那么就不能断定两者之间的因果关系。
内部一致性信度 Internal Consistency
Reliability
在管理学中;反映信度的指标只需要内部一致 性信度就可以了
内部一致性信度反映的是测量工具内部同质性 一致性或稳定度。同质性越高，代表测量工具 在测量相同的特质。
内部一致性信度的计算方法见后。
效度Validity
效度即有效性;它是指测量工具或手段能够准 确测出所需测量的事物的程度
但是判断测量工具是否可信有效，并非如上例 这么显而易见。譬如，理论上尺是测量长度的 最佳工具，但经销金属线的大盘商，却宁可用 测量重量的秤，来计算金属线进 出货的数量， 否则用尺来计算一货柜规格不等的金属线，很 可能吃力不讨好。
建构效度Construct Validity
建构效度即：要测量工具反映的概念和命题内 部结构的程度 它通常在理论的研究中使用。
如何在理论框架的基础上进行量化;使相关 的概念和机制更加具有可操作性，最终对理论 假设进行检验，这是社会科学研究的一项主要 工作周雪光，2004
方差分析介绍
1. 方差分析的概念 .方差分析（ANOVA）又称变异数分析或 F 检验， 其目的是推断两组或多组资料的总体均值是否显著性差异. 2. 方差分析的应用条件.具体包括三项， （1）可比性，资料中各组均数本身不具可比性，则不适用方差分析, 其次，资料中的数据之间还应相互独立. （2）正态性，即参与方差分析的数据应该符合正态分布.对偏态分布 的资料应考虑用平方根变换、对数变换、倒数变换等变换方法使其变为正 态或接近正态后再进行方差分析. （3）方差齐性，即若组间方差不具齐性则不适用方差分析.多个方差 的齐性检验可用 Bartlett 法，它用卡方值作为检验统计量，结果判断需查 阅卡方界值表. 3.方差分析统计量的构造.方差分析实际上是一种假设检验，原假设为 各水平之间没有显著性的差异.检验统计量为
F
S S A / a 1 S S 1, n a
对于给定的显著性水平 ，若 F Fa 1, n 1 ( ) ，则拒绝原假设，认为各水 平之间有差异.其中
SST
i 1
a
ni
( y ij y i . )
2
j 1
(y
i 1 j 1
a
ni
i.
y ) SS E SS A
2
S S A 表示误差平方和， S S 表示组间平方和， a 表示水平的种类的个数， n 为数据总个数. E
4.多个总体均值的两两比较.经过方差分析如果拒绝了检验假设，只能 说明多个 总体 之间 均值不相等或不 全相等 .若要得到各组均 值间更详细的 信息，应在方差分析的基础上对多个总体均值进行两两比较.
方差分析原理
方差分析原理(总19页)--本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--2第六章 方差分析第一节 方差分析的基本原理上章介绍了1个或两个样本平均数的假设测验方法。
本章将介绍k (k ≥3)个样本平均数的假设测验方法，即方差分析(analysis of variance)。
方差分析就是将总变异剖分为各个变异来源的相应部分，从而发现各变异原因在总变异中相对重要程度的一种统计分析方法。
其中，扣除了各种试验原因所引起的变异后的剩余变异提供了试验误差的无偏估计，作为假设测验的依据。
因而，方差分析象上章的t 测验一样也是通过将试验处理的表面效应与其误差的比较来进行统计推断的，只不过这里采用均方来度量试验处理产生的变异和误差引起的变异而已。
方差分析是科学的试验设计和分析中的一个十分重要的工具。
本章将在介绍方差分析基本原理和方法的基础上进一步介绍数学模型和基本假定。
一、自由度和平方和的分解 方差是平方和除以自由度的商。
要将一个试验资料的总变异分解为各个变异来源的相应变异，首先必须将总自由度和总平方和分解为各个变异来源的相应部分。
因此，自由度和平方和的分解是方差分析的第一步。
下面先从简单的类型说起。
设有k 组数据，每组皆具n 个观察值，则该资料共有nk 个观察值，其数据分组如表。
表 每组具n 个观察值的k 组数据的符号表组别 观察值(ij y ，i =1，2，…，k ；j =1，2，…，n ) 总和 平均 均方 1 11y12y… j y 1 … n y 11T1y21s221y 22y … j y 2… n y 2 2T 2y22s……i1i y2i y… ij y… in yi Ti y2i s……k1k y2k y… kj y… kn yk Tk y2k s∑∑==y y T ijy在表中，总变异是nk 个观察值的变异，故其自由度1-=nk ν，而其平方和T SS 则为：3∑-∑=-=nk nkij ij T C y y y SS 1122)(（6·1）(6·1)中的C 称为矫正数：nkT nk y C 22=∑=)( (6·2)这里，可通过总变异的恒等变换来阐明总变异的构成。
方差分析基本原理与步骤
例：探讨噪音对解决数学问题的影响作用。 自变量：噪音，有强、中、无三个水平； 因变量：错误频数。
n=4
Xj
噪音
强
中
16
4
14
5
12
5
10
6
13
5
k=3 无
1
2
2
3
2
X t =6.67
j=1,2,…,k 表示实验处理； i=1,2,…,n 表示每种实验处理条件下的被试。
实验结果的总差异包括每一组内的4个数据之间 的差异（组内差异）和三组平均数之间的差异 （组间差异）。
在方差分析中，以实验数据与平均数的离差平 方和（简称平方和，以符号SS表示）作为变异 的统计量。
kn
kn
kn
(X
X
)2
t
(X
X j)2
(X j X t )2
j1 i1
ij
j1 i1
ij
j1 i1
kn
kn
k
(Xij X t )2
请大家回忆前8章学习的主要内容
知识回顾…
知识回顾…
自变量：由实验者操纵的，对被试的反应产生 影响的变量，又称因素。
水平：自变量的每个特定的值。 实验处理：指实验中一个特定的、独特的实验
条件。 在单因素实验设计中，自变量的每一个水平相 当于一个实验处理。 在多因素实验设计中，实验处理是各自变量不 同水平的组合。 因变量：由操纵自变量而引起的被试的某种特 定反应。
实验研究的目的是考察自变量引起的数据变 化是不是足够的大。也就是在总差异中是否 组间差异占较大比例，组内差异占较小比例。 只有组间差异显著地大于组内变异时，才能 确认实验处理的有效作用。
同源方差 单因子
"同源方差" 是统计学中一个常用的概念，它与方差的均匀性和一致性有关。
在单因子方差分析中，我们关注的是一个因素对于不同水平之间的方差是否相等。
以下是关于同源方差和单因子方差分析的一些基本概念：
1. 同源方差（Homogeneity of Variance）：在统计学中，同源方差指的是在不同组别或水平之间的方差相等。
如果各组别的方差相差不大，我们说这些组别具有同源方差。
2. 单因子方差分析（One-Way Analysis of Variance，ANOVA）：单因子方差分析是一种用于比较多个组别（或水平）均值是否相等的统计方法。
在进行单因子方差分析时，通常要检验各组别的方差是否相等。
在进行单因子方差分析之前，我们通常会进行同源方差检验，以确认在不同组别之间的方差是否具有统计学上的同源性。
一般而言，如果同源方差的假设不成立，可能需要采用修正的方差分析方法或进行其他的统计处理。
同源方差检验的一种常用方法是Bartlett 检验，它可以检验各组别的方差是否相等。
另外，Levene检验也是一种常见的同源方差检验方法。
这些检验的具体选择可能取决于数据的分布和样本大小等因素。
第九讲 方差分析
方差分析的类型
One-way ANOVA 单因素方差分析 Univariate 多因素方差分析（因素：自变 多因素方差分析（因素： 量）
协方差分析
Multivariate 多元方差分析（元：因变量） 多元方差分析（ 因变量） Repeted Measures 重复测量方差分析
一些术语的解释
Univariate 多因素方差分析
因变量 自变量 可以做 简单效 应检验
协变量
协变量和协方差分析
实验中不能控制某个变量， 实验中不能控制某个变量，但是又想分析 没有该变量影响时， 没有该变量影响时，自变量对因变量的影 响，就需要用协方差分析 这里的“某个变量” 这里的“某个变量”就是协变量 （covariates） ） 协变量必须是连续变量
Repeted Measures 重复测量方差分析
1 先设置被试内变 量的名称和水平 数，点add
2
然后点define，设 ， 然后点 置这个变量
练习（数据同第八讲练习数据） 练习（数据同第八讲练习数据）
1、根据练习数据2，考察是否少数民族和 、根据练习数据 ， 职务类别对过去工资和当前工资的影响是 否显著，自变量的交互作用是否显著？ 否显著，自变量的交互作用是否显著？ 2、根据练习数据 ，考察是否少数民族和 、根据练习数据2， 职务类别对当前工资有的影响是否显著， 职务类别对当前工资有的影响是否显著， 要求设法排除过去工资的影响。 要求设法排除过去工资的影响。 3、根据练习数据 ，考察班别和科目对学 、根据练习数据1， 生的成绩是否有显著影响， 生的成绩是否有显著影响，并图示二者的 交互作用。 交互作用。
方差分析前提假设
正态分布：如果正态分布的条件不满足， 正态分布：如果正态分布的条件不满足，使用 大样本可以提高方差分析结果的可信度， 大样本可以提高方差分析结果的可信度，每个 实验单元的被试达到15个为大样本 实验单元的被试达到 个为大样本 方差齐性： 方差齐性：因变量在所有实验单元内的方差齐 性 独立性：被试必须从总体中随机抽取， 独立性：被试必须从总体中随机抽取，因变量 在各个单元内的得分相互独立 连续变 影响B 是自变量，即原因， 自变量（因素）：A影响B时，A是自变量，即原因，应 为分类变量（factor， factor） 为分类变量（factor，fixed factor） 因变量： A 影响B时， B是因变量，即结果，应为连续 因变量： 影响B 是因变量， 即结果， variables） 变量（ 变量（dependent variables） 水平（level） 变量的每个特定的值（或等级） 水平（level）：变量的每个特定的值（或等级），可 能是数量的，如年龄，也可能是分类的， 能是数量的，如年龄，也可能是分类的，如性别 主效应： 主效应 ： 主效应是实验中由一个自变量的不同水平引 起的变异，如果A影响B 就说A 起的变异，如果A影响B，就说A因素的主效应显著 交互作用： 交互作用 ： 当一个因素的水平在另一个因素的不同水 平上变化趋势不一致时， 平上变化趋势不一致时 ， 称两个因素之间存在交互作 用 简单效应： 简单效应 ： 一个自变量的水平在另一个自变量的某个 水平上的变异
同源方差问题
同源方差（homoscedasticity）是指一个回归模型中，不同的自变量取值所对应的因变量的预测误差方差相等的情况。
如果预测误差方差不相等，就称这个回归模型存在异方差（heteroscedasticity）。
在多元线性回归中，同源方差是一个非常重要的假设。
如果同源方差假设不成立，就会导致回归系数的显著性水平产生偏差，进而会影响到整个模型的结果和解释。
下面是一些检验同源方差假设的方法：
1. 图形方法：通过绘制残差图来判断同源方差是否成立。
如果残差图呈现出一种均匀分布，表明同源方差成立；如果残差图呈现出漏斗形状或倒“U”形状，表明同源方差不成立。
2. 假设检验：使用Levene检验、Bartlett检验或Brown-Forsythe检验等方法检验同源方差假设是否成立。
3. 肉眼观察：观察样本数据的方差是否相等，如果方差不相等，则同源方差假设不成立。
如果同源方差假设不成立，可以采取以下措施：
1. 变换响应变量：将响应变量进行对数、平方根等变换，使得不同自变量取值下的预测误差方差相等。
2. 岭回归：使用岭回归等正则化方法，减少模型中的噪声干扰和过拟合，提高模型的泛化能力。
3. 权重最小二乘法：使用权重最小二乘法，赋予误差较小的数据更大的权重，降低误差较大数据对模型的影响。
以上是关于同源方差问题的简单介绍和解决方法，希望能对您有所帮助。
同源误差、元分析
同源误差common variance 是指如果变量都由一个人填写，变量即使没有理论关系也会相关。
共同方法偏差（common method biases，CMB）,是指由于同样的数据来源或评分者、同样的测量环境、项目语境以及项目本身特征所造成的预测变量与效标变量之间的人为的共变性。
它是源于测量方法而不是研究构念的一种变异，这里的方法包括不同的抽象水平，如特定条目内容、问卷类型、反应形式、一般测试环境等。
在最抽象水平上，方法效应可以解释为诸如光环效应（Halo effect）、社会赞许性、熟悉-宽容效应或是-否一致性反应等。
共同方法偏差在心理学、行为科学研究尤其是在问卷法中广泛存在。
元分析（meta-analysis )统计方法是对众多现有实证文献的再次统计，通过对相关文献中的统计指标利用相应的统计公式，进行再一次的统计分析，从而可以根据获得的统计显著性等来分析两个变量间真实的相关关系。
元分析程序输入参数包括：各个观察到的相关系数（已有研究文献中变量间的相关关系），样本容量等。
由于很多研究中并未直接给出变量间的相关系数，但给出了t检验, F检验，均值方差等统计指标，则可根据Hunter and Schmidt(1990)的转换公式将这些统计指标转化为相关系数；输出参数主要包括变量间总体相关性的未修正（r）和经过修正的（rc）指标，以及总体相关性的标准差(SDrc)等。
其中r与rc是两个主要的参数，用于衡量两个变量之间的相关系数。
元分析要求每个观察到的相关系数经过研究样本的大小的权重处理，从而产生经过权重处理的总体相关性的平均估计值。
这个观察值的误差包括总体样本的真实误差，样本误差，以及测量误差。
因此为了获得精确的总体相关性及其误差，需要对样本误差和测量误差等进行修正，找出“调节变量”分组研究。
另外，元分析对使用的数据进行了一定的限制要求。
如“一个变量在不同的研究中有多种衡量指标”出现时，需首先得将这种“异质性”进行处理（Hunter and Schmidt,1990）以保证数据来源及统计方式的一致性。
方差分析原假设
方差分析原假设简介造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。
原理定义方差分析（anova）又称“变异数分析”或“f检验”，就是由罗纳德·费雪爵士发明者的，用作两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。
原理方差分析的基本原理就是指出相同处置组的均数间的差别基本来源存有两个：(1) 实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。
用变量在各组的均值与总均值之偏差平方和的总和表示，记作ssb，组间自由度dfb。
(2) 随机误差，例如测量误差导致的差异或个体间的差异，称作组内差异，用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和则表示，记作ssw，组内自由度dfw。
总偏差平方和 sst = ssb + ssw。
组内ssw、组间ssb除以各自的自由度(组内dfw =n-m，组间dfb=m-1，其中n为样本总数，m为组数)，获得其均方msw和msb，一种情况就是处置没促进作用，即为各组样本均源自同一总体，msb/msw≈1。
另一种情况就是处置的确存有促进作用，组间均方就是由于误差与相同处置共同引致的结果，即为各样本源自相同总体。
那么，msb\ue\uemsw(远远大于)。
msb/msw比值构成f分布。
用f值与其临界值比较，推断各样本是否来自相同的总体。
基本思想方差分析的基本思想是：通过分析研究不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。
举例分析：下面我们用一个简单的例子来说明方差分析的基本思想：如某克山病区测出11基准克山病患者和13名健康人的血磷值（mmol/l）如下：患者：0.84 1.05 1.20 1.20 1.39 1.53 1.67 1.80 1.87 2.07 2.11健康人：0.54 0.64 0.64 0.75 0.76 0.81 1.16 1.20 1.34 1.35 1.48 1.56 1.87问该地克山病患者与健康人的血磷值是否不同？从以上资料可以窥见，24个患者与健康人的血磷值各不相同，如果用离求逆平方和（ss）叙述其紧紧围绕总均值的变异情况，则总变异存有以下两个来源：组内变异，即由于随机误差的原因使得各组内部的血磷值各不相等；组间变异，即为由于克山病的影响使患者与健康人组的血磷值均值大小不等。
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③问项的歧义 指项目存在歧义使受测者按某种猜度进行反应或对不同理解作出随机反应， 是由模棱两可的问题，使用多义词或过于专业的术语、过于口语化的表述以 及生僻词所造成。“你认为老师的待遇够好了吗”。反应者不得不自行猜测 项目的意思，不仅会使随意反应增多，而且会使反应者的系统反应倾向性起 作用。
共同方法偏差的潜在来源：
共同方法偏差的潜在来源：
共同方法偏差很大程度上影响了研究结果，因此研究其来源 具有重要的意义。共同方法偏差的来源包括： （1）方法出自同一个来源或评价者
①一致性动机
人有保持认知和态度一致性的倾向，因此反应者在反应过程中试图对类似的问题保 持回答的一致性或按一致性的意愿组织信息的倾向性被称为一致性动机。
共同方法偏差引起的偏差程度 ：
Cote 和Buckley估算了特质变异数、方法变异数、方法间的相关系数,并将 其代入公式,计算各类构想(如态度、人格、能力) 测评数据间的相关系数在 多大程度上受到共同方法变异的影响:
R x , y (trueRti ,tj t x t y ) (trueRmk ,ml mx my )
响应报告（Response reporting）。
c.共同方法偏差影响应答人行为的过程 共同方法偏差影响应答人行为的过程：
（1）理解阶段，潜在的方法偏差有：问项的歧义。。。。。。；
（2）检索阶段，潜在的方法偏差有：测量内容、问题内容、问项的嵌入、
量表的大小、启动效应、瞬间情绪影响、问项的社会期望；
d.共同方法偏差的控制技术 共同方法偏差的控制技术： 总的来讲，方法偏差的控制方法最基础的有两种：研
究过程的设计和统计控制措施。
(1) 过程控制（Procedure Remedies） ①从不同的来源测量预测和标准偏差； ②对于测量方法，从时间上、距离上、心理上或方法 上进行分离； ③通过匿名评价，减少评价者的忧虑 ④合理设置问题的顺序； ⑤增加量表的问项。
本文的研究目的 本文研究目的：
1.检验方法偏差影响行为研究结果的程度； 2.识别方法偏差的潜在来源； 3.讨论方法偏差影响测量结果的认知过程； 4.评价控制方法偏差的不同方法（过程控制和统计措施）； 5.针对不同的研究集，给出不同的控制方法偏差的建议。
共同方法偏差引起的偏差程度 ：
• 方法偏差程度影响某具体领域采用的测量方法以及方法之间的关系； • 方法偏差的强度不同，而且影响方向也不一致。 • 方法偏差会放大或缩小所观察的结构之间的关系，从而导致第一类或 第二类的统计错误。 • 例如（Cote和Buckley，1987）文献中： • （弃真错误）两个结构高度相关，测量结果的相关性却不显著； • （存伪错误）两个结构完全不相关，但由于系统测量误差，测量结果 的相关性显著。
d.共同方法偏差的控制技术 共同方法偏差的控制技术：
(2)统计措施（Statistical Remedies）
研究表明，相比于计算机管理的问卷调查或纸笔问卷，面对面的访谈会造成更多 的社会称许性和更低的精确性。
c.共同方法偏差影响应答人行为的过程 共同方法偏差影响应答人行为的过程：
问题响应过程主要包括以下几个阶段： 理解（Comprehension） 检索（Retrieval） 判断（Judgment）
响应选择（Response selection）
文献框架：
• • • • 1.简介 2.共同方法偏差的潜在来源 3.共同方法偏差影响应答人行为的过程 4.共同方法偏差的控制技术 过程控制（Procedure Remedies） 统计措施（Statistical Remedies） 5.统计方法之间的比较 6.研究过程中控制方法偏差的建议 7.其他相关考虑 8.结论
②问项的嵌入
指中性项目嵌于肯定或否定词性项目中会被赋予肯定或否定的色彩， 当一个中性的项目嵌入消极或积极用语的项目之间时，消极或者积 极的context会影响对中性项目的反应。如认知滞后效应、或变色 龙效应。
b.共同方法偏差的潜在来源 共同方法偏差的潜在来源：
（3）问项的内容 ③语境引起的情绪 问卷项目的遣词造句可能会诱发反应者积极或消极的情 绪，如果这种情绪是由问卷中前面几个项目的表述引起 的，那么对后面项目的反应很可能受其影响。 ④量表长度 指量表项目较少时受测者在对项目进行反应的过程中会 想到先前对其他项目的反应，经验表明，数量不应超过 70个，但也不宜太少 ⑤问卷中混用的（或分组的）问项和结构 如果问卷中所采用的构念意义接近时，由于反应者区分 意义相近的构念很困难可能增大构念间项目相关。
b.共同方法偏差的潜在来源 共同方法偏差的潜在来源：
（3）问项的内容 ①问项启动效应
指预测源(或效标) 变量在问卷中的位置而使受测者感到此变量更为 重要且与其他变量隐含着因果关系，启动效应是指先前的加工活动 对随后的加工活动所起的有利作用。而项目启动效应是指对某一项 目反应后，与之相关的信息能在后面的项目反应中凸显出来。
管理研究方法论
行为研究中的共同方法偏差： 文献综述和控制建议
Common Method Biases in Behavioral Research: A Critical Review of the Literature and Recommended Remedies 第7组： 孙 科
熊成扬 周 燕 郭其明 杨文浩
d.共同方法偏差的控制技术 共同方法偏差的控制技术：
①Harman单因素检验
传统的做法是把所有变量放到一个探索性因素分析中， 检验未旋转的因素分析结果，确定解释变量变异必须的最少 因子数，如果只析出一个因子或某个因子解释力特别大，即 可判定存在严重的共同方法偏差。 现在更普遍的是采用验证性因素分析，设定公因子数为 1，这样可以对“单一因素解释了所有的变异”这一假设作 更为精确的检验。
c.共同方法偏差影响应答人行为的过程 共同方法偏差影响应答人行为的过程：
（3）判断阶段，潜在的方法偏差有：主题的一致性、隐性相关、 启动效应、问项的需求特点、问项内容所引起的情绪状态；
（4）响应选择阶段，潜在的方法偏差有：共同量表锚定、共同量
表格式、问项内容所引起锚定效应；
（5）响应报告阶段，潜在的方法偏差有：主题的一致性、倾向于 宽松的偏差、默认偏差、需求特征和社会期望。
态度-工作绩效和满意度
0.51(0.26)
0.32(0.10) 0.25(0.06) 0.17(0.03) 0.13(0.02)
1 0.298 0.391+0.551 0.407 0.247=0.34134+0.1747=0.516 0.52
0 0.298 0.391+0.551 0.407 0.247=0.1747 0.17
d.共同方法偏差的控制技术 共同方法偏差的控制技术：
(2)统计措施（Statistical Remedies）
①Harman单因素检验：简单易用
这种技术的基本假设是如果方法变异大量存在，进行因 素分析时，要么析出单独一个因子，要么一个公因子解 释了大部分变量变异。
因此在通常情况下，检验未旋转的因素分析结果有多个因子析出， 且第一公因子解释率合理
各类构想测评中真相关值与观测值的关系
真相关值 构想类型 态度-态度 态度-人格 态度-能力 1.00(0.00) 0.52(0.27) 0.52(0.27) 0.52(0.27) 0.50(0.25) 0.30(0.09) 0.10(0.01) 0.00(0.00) 0.38(0.14) 0.32(0.10) 0.26(0.07) 0.23(0.05) 0.35(0.12) 0.28(0.08) 0.21(0.04) 0.17(0.03) 0.35(0.12) 0.28(0.08) 0.21(0.04) 0.18(0.03)
（2）问项的特征
④共同量表格式 指使用相同量表形式(如Likert 量表、语义区分量表等) 的问卷，由于量表 特征而非项目内容导致的人为共变 ⑤共同量表锚定 指问卷中重复使用同样的锚定点(如:非常、总是、从不等) ⑥正向和反向编码的顺序 反向编码项目会人为地造成消极用语项目之间独特的一致性。研究发现，只 要有10％的反应者未识别出反向编码项目，消极用语项目效应就会发生。
• • • •
简介：
简介
众所周知,测量误差可分为随机误差和系统误差,系统误差的一个主要来源就 是方法变异(method variance) 。而共同方法变异(common method
variance) 则指由于测量方法而非所测构想( construct ) 造成的变异。共同方
法偏差( commonmethod biases) 无疑会对测评结果产生严重影响,甚至会使 研究导致错误结论。
④宽大效应
指评分者倾向于过高或过低地进行评分
共同方法偏差的潜在来源：
⑤默认偏差 是指对项目作反应时，不管项目内容，只针对项目在态度上的表述作 出反应。默认提高那些概念上毫无关系而表达上相近的项目之间的相 关，从而很容易造成构念之间的虚假相关。 ⑥情绪状态（积极和消极情感） 指受测者在消极(或积极) 心境下会消极(或积极) 地看待自身和周围事 物 ⑦瞬间情绪状态 由于人们是在某种特定的情绪状态下对项目作出反应的，所以短暂的 情绪状态会造成自我报告法测量中预测变量与效标变量的人为共变。
共同方法偏பைடு நூலகம்的潜在来源：
（2）问项的特征
①问项的社会期望 指项目的表述方式更多地反映了社会所赞许的态度、行为和立场， “你热爱你的祖国吗”“你喜欢赌博吗”。项目或构念中具有太高或太低的 社会称许性，那么测量所得的项目间的相关性就会太高或太低。 ②问项的需求特点 指项目可能会传递如何对其反应的隐含线索
trueRti,tj是特质i与特质j之间的相关系数均数， t x 是测评x中特质变异
数所占的百分比，t y 是测评y中特质变异数所占的百分比；
trueRmk ,ml是方法k与方法l之间的相关系数均数， x是测评x中特质变