经验取样法的数据分析:方法及应用

作者:邢璐; 骆南峰*; 孙健敏; 李诗琪; 尹奎
来源:中国人力资源开发, 2019, 36(01): 35-52.
DOI:10.16471/j.cnki.11-2822/c.2019.01.003

摘要

经验取样法是通过对调查对象多次重复测量进行数据收集的研究方法 ,近年来受到研究者广泛关注。本文主要基于《应用心理学期刊》(Journal of Applied Psychology)2010~2017年刊发的34篇文献,总结并述评经验取样数据分析中的四个关键成分及具体操作:数据的结构设置、数据清理、所用测量工具的信效度检验、假设检验方法。具体包括,数据由于重复抽样而形成不同的嵌套结构;数据清理涉及异常值、缺失值的识别与处理;信效度计算方法区别于一般研究;假设检验时,依据研究问题("变量之间的关系"与"变量随时间的变化")选择相应的模型构建和估计方式。此外,收集国内期刊刊发的12篇实证文献,将其与国际期刊中经验取样数据的分析步骤及操作方法进行比较。最后,对未来研究如何丰富及完善数据分析过程作了展望。

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