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第一部分 管理研究的理论部分1

第1章 管理学研究背后的哲学2

1.1 管理学研究背后的世界观和方法论3

1.1.1 影响科学研究发展的几个主要的哲学流派4

1.1.2 判断科学的标准——可证伪性6

1.1.3 科学研究中的思维模式变化——理论范式的转移7

1.2 科学研究的过程10

参考文献17

第2章 什么是理论——实例解析18

2.1 第1个例子：相对论（自然科学的例子）19

2.2 第2个例子：手术时的感染（自然科学）20

2.3 第3个例子：颅相学（自然科学）20

2.4 第4个例子：光电效应（自然科学）21

2.5 第5个例子：吸毒理论（社会科学）21

2.6 第6个例子：双因子理论（社会科学）22

2.7 第7个例子：社会直觉论（社会科学）23

2.8 第8个例子：社会认同理论（社会科学）24

2.9 第9个例子：主管下属交换（管理学）24

2.10 第10个例子：资源基础理论（管理学）25

2.11 第11个例子：代理理论（管理学）26

2.12 第12个例子：自愿离职的呈现模型26

参考文献27

第3章 如何做文献综述28

3.1 文献综述在研究中的作用29

3.2 如何“搜集”和“阅读”文献30

3.2.1 如何阅读文献？31

3.2.2 主动阅读32

3.2.3 一个例子36

3.2.4 从文章到文章——整体的概念38

3.2.5 抄袭39

3.3 如何写文献综述39

参考文献41

第二部分 基本的统计概念42

第4章 均值、方差、协方差及相关系数44

4.1 平均值44

4.2 方差45

4.3 标准化45

4.4 协方差与相关系数48

4.5 偏相关和半偏相关53

第5章 概率分布57

5.1 频率分布57

5.2 正态分布60

5.3 卡方分布60

5.4 t分布61

5.5 F分布62

第6章 统计假设的检验65

6.1 样本与总体67

6.2 统计上的假设69

6.3 抽样分布70

6.4 假设检验74

6.5 统计检验的意义80

6.6 未知抽样分布的假设检验方法与工具81

6.7 研究例子总结84

参考文献85

第三部分 研究中的统计分析86

第7章 回归分析87

7.1 简单回归分析88

7.1.1 一个例子88

7.1.2 最小平方法89

7.1.3 分解平方和91

7.2 多元回归分析94

7.2.1 多元回归与一元回归对比94

7.2.2 多元回归系数的估计95

7.2.3 偏相关与半偏相关系数99

7.2.4 回归分析的假设100

7.2.5 回归分析的统计验证101

7.2.6 一个演算的例子104

7.3 多层回归分析106

7.3.1 问题的发生106

7.3.2 多层回归的概念106

7.3.3 多层回归分析的SPSS演示108

7.3.4 多层回归在文献中的表示方法112

7.4 虚拟变量在回归分析中的应用112

7.5 回归分析中的多重共线性的问题114

附录1 一元回归的最小平方法估计推导117

附录2 二元回归的最小平方法估计推导118

附录3 SSreg的推导120

附录4 多元回归的模型R平方的推导121

参考文献122

第8章 测量123

8.1 测量的概念和基本原理125

8.1.1 什么是构念？125

8.1.2 构念的测量127

8.1.3 效果指标与构成指标133

8.1.4 用构成指标和效果指标估计构念137

8.1.5 构成指标和效果指标的使用138

8.2 多维构念的测量139

8.2.1 潜因子模型140

8.2.2 合并模型141

8.2.3 组合模型144

8.3 测量的效度与信度147

8.3.1 效度147

8.3.2 信度152

8.4 量表编制与开发161

附录1 信度可以表现成一个相关系数167

附录2 信度可以表现成两个平行复本的相关系数167

附录3 信度与测量工具的长短的关系168

参考文献168

第9章 使用基本的模型来检验理论171

9.1 因果关系172

9.1.1 有关因果关系的不同观点173

9.1.2 简单因果模型的检验175

9.2 调节效应177

9.2.1 验证调节作用179

9.2.2 调节作用与交互作用181

9.2.3 高阶交互作用或调节作用182

9.2.4 中介变量185

9.2.5 无有关系中的“中介作用”187

9.2.6 验证中介变量188

参考文献194

第10章 因子分析195

10.1 问题的出现196

10.2 因子、因子权数、因子数200

10.3 因子的数目207

10.4 因子旋转211

附录 因子权数的估计方法213

第11章 结构方程建模225

11.1 问题的出现226

11.2 探索性因子分析和验证性因子分析228

11.3 测量模型（Measurement Model）与结构模型（Structural Model）231

11.4 结构方程建模的基本知识233

11.4.1 一些“结构方程建模”的词汇233

11.4.2 “结构方程建模”的估计方法234

11.5 关于“结构方程建模”使用上的一些问题240

11.5.1 “自由度”和“识别”的问题240

11.5.2 阶层模式、嵌套模型242

11.5.3 多样本比较和因素恒等性244

11.5.4 不完整数据（缺失数据）245

11.5.5 项目组合246

11.5.6 单一指标248

11.5.7 在“结构方程建模”里测量“调节变量”250

附录1 一个流行软件LISREL中“结构方程建模”的程序和分析结果252

附录2 Ping（1995）的推导256

参考文献257

第12章 研究中的层面问题259

12.1 什么是研究中的层面261

12.2 不同层面的构念及有关测量模型264

12.3 “低层面”到“高层面”加总的一致性269

12.3.1 组内评分者信度269

12.3.2 组内相关系数273

附录1 随机分布的方差278

附录2 Rwg的计算例子279

附录3 为什么ICC（1）可以看成是信度的指标？280

附录4 为什么ICC（2）（用了“平均评分”的信度）就等于让ICC（1）扩大了k倍？280

附录5 ICC（1）和ICC（2）计算的例子281

参考文献284

第13章 多层线性模型286

13.1 HLM基础知识287

13.1.1 分拆方差-协方差矩阵288

13.1.2 组间效应与组内效应290

13.2 HLM应用范例292

13.2.1 实际的“多层线性模型”的例子292

13.2.2 多层线性模型的组织研究例子296

13.3 HLM的一般性模型297

13.4 HLM的基本二层线性模型299

13.5 HLM的重要问题301

13.5.1 HLM的统计验证301

13.5.2 HLM的参数估计程序302

13.5.3 HLM的模型R2的问题304

13.5.4 其他的HLM模型307

13.5.5 HLM模型中“中心化（centering）”的问题308

13.6 多层次因子分析310

附录1 多层线性模型HLM程序编写和输出结果311

附录2 “中心化（Centering）”的意义和作用330

附录3 “多层阶因子分析”的Mplus程序和输出332

参考文献350

第14章 复杂的中介效应与调节效应351

14.1 复杂的调节和中介作用352

14.2 不同类型的调节中介和中介调节355

14.3 验证调节中介和中介调节356

另外一个观点360

14.4 跨层阶的中介变量的分析363

14.4.1 “2-1-1”模型364

14.4.2 “2-2-1”模型367

14.5 跨层阶调节变量的分析368

14.5.1 高层阶调节低层阶变量368

14.5.2 低层阶调节高层阶变量369

14.6 跨层阶的“调节中介”与“中介调节”作用369

14.6.1 跨层阶的“调节中介”MeMo作用：第一型369

14.6.2 跨层阶的“调节中介”MeMo作用：第二型370

14.6.3 跨层阶的“中介调节”作用371

14.7 非线性的中介和调节作用374

14.7.1 一般非线性关系374

14.7.2 非线性关系的调节作用375

14.7.3 非线性关系的中介作用377

14.8 总结379

附录1 验证“前期调节中介”作用的Mplus程序380

附录2 验证“前期调节中介”作用的SPSS程序384

附录3 使用SPSS程序验证“前期调节中介”作用386

附录4 跨层次的“调节中介”与“中介调节”的Mplus程序387

附录5 非线性的调节作用的Mplus程式393

附录6 非线性的中介作用的Mplus程式394

参考文献395

第15章 元分析396

15.1 元分析的基本知识397

15.2 样本数对观察相关400

15.3 置信区间与可信区间405

15.3.1 置信区间405

15.3.2 可信区间405

15.4 关于元分析的几个问题407

15.5 结构方程与元分析408

参考文献409

跋：理论与方法之思考410

参考文献417