管理决策方法-因果关系

管理决策方法
多元统计决策方法：因果关系
李 忆
本讲主要内容
因果关系概述 因果关系分析常用方法 LISREL全模型 PLS路径分析模型 回归分析：线性、非线性与MRA
因果关系概述
因果关系研究在管理学研究中占了相当大的比例 统计方法不能证明因果关系的存在，因果关系的论断来自 于统计方法之外 统计方法可以证明两个变量的变动趋势有某种相关性 如果理论上两个变量可能存在因果关系，而统计分析显示 这两个变量的变动趋势有某种相关性，我们往往就说，我 们的研究验证了这两个变量的因果关系，其实，这种结论 是不够稳健的 管理学研究还没有办法得出理科研究那么严格的因果关系 基于统计分析的因果关系是一种概率上的因果关系，对于 每一个个体来说，不是必然 管理研究“情境依赖”的特性决定了我们必须更多地考虑 控制变量、中介变量、调节变量
本讲主要内容
因果关系概述 因果关系分析常用方法 LISREL全模型 PLS路径分析模型 回归分析：线性、非线性与MRA
PLS学习资源
http://disc-nt.cba.uh.edu/chin/plsfaq.htm http://www.smartpls.de/forum/index.php
后续研究如何扩展？
管理决策方法
本讲到此结束，谢谢大家！
请提前阅读下节课要讨论的论文！
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因果关系概述 因果关系分析常用方法 LISREL全模型 PLS路径分析模型 回归分析：线性、非线性与MRA
LISREL全模型
全模型涉及的矩阵 基本全模型程序 固定部分系数的全模型程序
LISREL演示
请大家注意以下要点：
1 输入矩阵的相关操作
2 各矩阵的参数设置 3 拟合指数的选取与临界值 4 结果的解读
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因果关系概述 因果关系分析常用方法 LISREL全模型 PLS路径分析模型 回归分析：线性、非线性与MRA
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因果关系分析常用统计方法
LISREL全模型 要求大样本 应用条件较严格，数据非正态分布时拟合较差 结论较稳健 PLS路径分析模型 可以小样本 应用条件较宽松，数据非正态分布时拟合也较好 结论稳健性比LISREL稍差 回归分析 可以小样本 应用条件较宽松，数据非正态分布时拟合也较好 测量精度不如LISREL和PLS，不便于分析复杂路径关系 便于设置多个控制变量 便于检验非线性关系
SPSS演示
请大家注意以下要点：
1 数据录入的格式
2 参数设置 3 结果解读 4 临界值的选取
小结
统计方法不能证明因果关系 因果关系的存在依赖于理论和逻辑推理，统计方法只能为 理论假设提供部分证据（结论还不一定稳健） 小心地解释数据分析结果，并谨慎地得出结论 注意效度问题 几种分析方法各有优劣，正确选用 在论文中阐明选用该方法的理由，规范地报告结果
SmartPLS演示
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因果关系概述 因果关系分析常用方法 LISREL全模型 PLS路径分析模型 回归分析：线性、非线性与MRA
回归分析
线性回归 三大问题：多重共线性、异方差、自相关 非线性回归 参数线性，将二次项作为一个自变量 MRA 非线性关系的一种，交叉项进入模型 计算交叉项之前通常做“中心化”或“标准化”处理 调节效应的判定标准
文献导读与讨论
文献导读与讨论
文献导读与讨论
文献导读与讨论
课前已将论文发给大家提前阅读 现在开始讨论： 论文研究的是什么问题？ 为什么值得发表？（创新点何在？贡献何在？） 在理论构建上有何特点？ 在方法运用上有何特点？
• 研究设计如何保证效度及控制变异？ • 统计方法运用有何技巧？（注意本讲所涉及的方法） • 你可以执行类似的研究吗？有何困难？