Organizational Research Methods

Thang đo Sự tham gia công việc (JI) của Lodahl và Kejner đã được sử dụng rộng rãi và tiếp tục được sử dụng mặc dù có những thiếu sót trong việc đo lường. Sử dụng phương pháp tiếp cận bằng chứng hội tụ, các tác giả xem xét các thuộc tính tâm lý đo lường của thang đo này và đề xuất một phiên bản tinh chỉnh hứa hẹn phản ánh chính xác cấu trúc JI. Dựa trên sự kết hợp của năm phương pháp (phân tích nội dung định tính, phân tích mục cổ điển, phân tích lý thuyết phản hồi mục, phân tích nhân tố xác nhận một phần và phân tích tính hợp lệ phân biệt) được áp dụng cho năm mẫu, kết quả cho thấy rằng nhiều mục hoạt động không hiệu quả như là những chỉ số của JI, trong khi đó một nhóm mục cốt lõi có các thống kê mục vượt trội và khớp về mặt khái niệm với định nghĩa của JI. Các lợi ích của việc sử dụng cách tiếp cận bằng chứng hội tụ được thảo luận.

Nghiên cứu trước đây đã đề xuất một số biện pháp về kích thước hiệu ứng cho các nghiên cứu có nhiều lần đo trong cả nhóm điều trị và nhóm kiểm soát. Ba ước lượng kích thước hiệu ứng thay thế đã được so sánh theo các tiêu chí độ thiên lệch, độ chính xác và khả năng chống lại tính không đồng nhất của phương sai. Kết quả cho thấy kích thước hiệu ứng dựa trên sự thay đổi trung bình trước-sau trong nhóm điều trị trừ đi sự thay đổi trung bình trước-sau trong nhóm kiểm soát, chia cho độ lệch chuẩn của bài kiểm tra trước được gộp lại là phương pháp ưu việt.

Bài viết này đề cập đến những chỉ trích của Rönkkö và Evermann đối với phương pháp hồi quy phương pháp phần (PLS) trong mô hình phương trình cấu trúc. Chúng tôi tranh luận rằng những thiếu sót được cho là của PLS không phải do vấn đề của kỹ thuật này, mà thực ra do ba vấn đề trong nghiên cứu của Rönkkö và Evermann: (a) sự tuân thủ mô hình yếu tố chung, (b) thiết kế mô phỏng rất hạn chế, và (c) những khái quát quá mức từ những phát hiện của họ. Trong khi Rönkkö và Evermann tuyên bố rằng họ đang xua tan những huyền thoại về PLS, họ thực tế đã tạo ra những huyền thoại mới mà chúng tôi sẽ vạch trần. Qua việc xem xét những tuyên bố của họ, bài viết của chúng tôi góp phần phục hồi một cuộc thảo luận mang tính xây dựng về phương pháp PLS và các thuộc tính của nó. Chúng tôi chỉ ra rằng PLS thực sự mang lại những lợi thế cho nghiên cứu khám phá và rằng nó là một ước lượng khả thi cho các mô hình yếu tố tổng hợp. Điều này có thể là một lựa chọn thú vị nếu mô hình yếu tố chung không phù hợp. Do đó, chúng tôi có thể kết luận rằng PLS nên tiếp tục được sử dụng như một công cụ thống kê quan trọng cho nghiên cứu quản lý và tổ chức, cũng như các lĩnh vực khoa học xã hội khác.

Do tầm quan trọng của các nghiên cứu trung gian, các nhà nghiên cứu đã liên tục tìm kiếm phương pháp thống kê tốt nhất cho hiệu ứng trung gian. Các phương pháp thường được sử dụng bao gồm phân tích tương quan bậc không (zero-order correlation) và tương quan từng phần (partial correlation), các mô hình hồi quy phân cấp (hierarchical regression models), và mô hình phương trình cấu trúc (SEM). Nghiên cứu này mở rộng các công trình của MacKinnon và các đồng nghiệp (MacKinnon, Lockwood, Hoffmann, West, & Sheets, 2002; MacKinnon, Lockwood, & Williams, 2004; MacKinnon, Warsi, & Dwyer, 1995) thông qua việc tiến hành một mô phỏng để kiểm tra sự phân bố của các hiệu ứng trung gian và ức chế (suppression) của các biến tiềm ẩn với SEM, và các đặc tính của khoảng tin cậy phát triển từ tám phương pháp khác nhau. Kết quả cho thấy SEM cung cấp các ước lượng không thiên lệch cho các hiệu ứng trung gian và ức chế, và khoảng tin cậy bootstrap được điều chỉnh thiên vị cho hiệu quả nhất trong việc kiểm tra các hiệu ứng trung gian và ức chế. Các bước để thực hiện các quy trình được khuyến nghị với Amos được trình bày.

Chúng tôi hướng đến việc phát triển một tài liệu tham khảo có ý nghĩa từ một nguồn duy nhất cho các học giả về quản lý và tổ chức, những người quan tâm đến việc sử dụng các phương pháp thống kê tài liệu để lập bản đồ các chuyên ngành nghiên cứu. Các phương pháp này đưa ra một thước đo khách quan trong việc đánh giá tài liệu khoa học và có tiềm năng tăng cường độ chính xác cũng như giảm thiểu thiên kiến của người nghiên cứu trong việc xem xét tài liệu khoa học thông qua việc tổng hợp ý kiến của nhiều học giả đang hoạt động trong lĩnh vực. Chúng tôi giới thiệu các phương pháp thống kê tài liệu như phân tích trích dẫn, phân tích đồng trích dẫn, liên kết thư mục, phân tích đồng tác giả và phân tích đồng từ khóa, đồng thời trình bày một quy trình làm việc để thực hiện các nghiên cứu thống kê tài liệu với các hướng dẫn cho các nhà nghiên cứu. Chúng tôi hình dung rằng các phương pháp thống kê tài liệu sẽ bổ sung cho phân tích tổng hợp và các đánh giá tài liệu định tính có cấu trúc như một phương pháp để xem xét và đánh giá tài liệu khoa học. Để chứng minh các phương pháp thống kê tài liệu, chúng tôi đã thực hiện một phân tích trích dẫn và đồng trích dẫn để lập bản đồ cấu trúc trí tuệ của tạp chí Phương Pháp Nghiên Cứu Tổ Chức.

Trong nghiên cứu quản lý, việc kiểm định lý thuyết phải đối mặt với một nghịch lý được mô tả bởi Meehl, trong đó việc thiết kế các nghiên cứu với độ chặt chẽ phương pháp cao hơn sẽ đặt lý thuyết vào tình thế ít bị falsification hơn. Nghịch lý này tồn tại bởi vì hầu hết các lý thuyết quản lý đưa ra những dự đoán chỉ mang tính hướng đi, chẳng hạn như việc tuyên bố rằng hai biến sẽ có mối quan hệ tích cực hoặc tiêu cực. Khi độ chặt chẽ phương pháp tăng lên, xác suất mà một hiệu ứng ước tính sẽ khác không cũng tăng theo, và khả năng tìm thấy sự ủng hộ cho một dự đoán theo hướng đi thực chất chỉ dựa vào một cuộc xúc xắc. Nghịch lý này có thể được giải quyết bằng việc phát triển các lý thuyết với độ chính xác cao hơn, sao cho các đề xuất của chúng dự đoán điều gì đó có ý nghĩa hơn ngoài sự lệch khỏi không. Bài báo này đánh giá độ chính xác của các lý thuyết trong nghiên cứu quản lý, đưa ra hướng dẫn để làm cho các lý thuyết chính xác hơn, và thảo luận về những cách để vượt qua các rào cản đối với việc theo đuổi độ chính xác lý thuyết.

Các khái niệm cấp nhóm thường được rút ra từ dữ liệu cấp cá nhân. Quy trình này yêu cầu một mô hình kết hợp, xác định cách mà dữ liệu cấp thấp có thể được kết hợp để hình thành nên khái niệm cấp cao hơn. Hai phương pháp kết hợp phổ biến là kết hợp đồng thuận trực tiếp, nơi các mục đề cập đến cá nhân, và kết hợp đồng thuận chuyển đổi, nơi các mục đề cập đến nhóm. Việc sử dụng và lựa chọn các phương pháp kết hợp gặp phải một số vấn đề, đòi hỏi phải có những công trình nghiên cứu hệ thống hơn về tính chất thực nghiệm và sự phân biệt giữa các khái niệm được hình thành bằng các phương pháp khác nhau. Để tạo điều kiện và khuyến khích công việc như vậy, các tác giả trình bày một khung phương pháp luận để giải quyết sự phân biệt giữa các khái niệm cấp nhóm và chất lượng tâm lý học cơ bản của chúng, được minh họa bằng một ví dụ thực nghiệm trong lĩnh vực thiết kế công việc nhóm. Khung này chủ yếu đại diện cho một công cụ phát triển với các ứng dụng trong việc xây dựng lý thuyết đa cấp và xây dựng thang đo, nhưng cũng trong phân tích tổng hợp hoặc phân tích thứ cấp, và nói chung, là việc xác thực các khái niệm nhóm.

Nghiên cứu phương pháp định tính-kết hợp đang trở thành một phương pháp ngày càng phổ biến trong nhiều lĩnh vực, và từ lâu đã được kêu gọi như một phương pháp để cung cấp hiểu biết tốt hơn về các vấn đề nghiên cứu. Tuy nhiên, không có đánh giá nào về việc nghiên cứu như vậy, có thể tốn kém và mất thời gian, có tác động lớn hơn đến lĩnh vực hay không. Mục đích chính của bài báo này là xác định liệu việc sử dụng phương pháp định tính-kết hợp có phải là một yếu tố dự đoán tác động của bài báo hay không. Phân tích dựa trên các bài báo được công bố trong Tạp chí Quản lý Chiến lược từ năm 1980 đến năm 2006. Các phát hiện cho thấy các bài báo phương pháp định tính-kết hợp có xu hướng nhận được nhiều trích dẫn hơn so với các bài báo phương pháp đơn. Số lượng trích dẫn trung bình nhận được hàng năm và tổng số trích dẫn tích lũy đều cao hơn đối với các bài báo báo cáo nghiên cứu sử dụng phương pháp định tính-kết hợp so với thiết kế nghiên cứu đơn phương pháp. Hơn nữa, một phân tích nội dung của các bài báo phương pháp định tính-kết hợp được xác định cho thấy có nhiều loại nghiên cứu khác nhau dựa trên nhiều đặc điểm (mục đích, ưu tiên, thực hiện và thiết kế). Tất cả các loại bài báo phương pháp định tính-kết hợp đều có xu hướng có số lượng trích dẫn cao hơn so với nhóm nghiên cứu đơn phương pháp.

Lindell và Whitney đã giới thiệu một kỹ thuật tương quan cục bộ, bây giờ được gọi là kỹ thuật đánh dấu tương quan, nhằm kiểm soát biến thiên phương pháp bằng cách sử dụng một biến đánh dấu mà lý thuyết không có liên quan đến các biến chính trong một nghiên cứu. Bài báo này (a) trước tiên tổng quan kế hoạch phân tích cụ thể của họ, và sau đó (b) xem xét các nghiên cứu thực nghiệm đã tuân theo toàn bộ hoặc một phần của kế hoạch này. Các tác giả cũng (c) mô tả một phương pháp phương trình cấu trúc đã được áp dụng để phân tích các biến đánh dấu và (d) xem xét các nghiên cứu thực nghiệm sử dụng phương pháp phân tích này. Tiếp theo, các tác giả (e) phát triển một kế hoạch phân tích kỹ thuật đánh dấu CFA toàn diện, và (f) minh họa kế hoạch này bằng một ví dụ thực nghiệm. Cuối cùng, các tác giả (g) mô tả cách các biến đánh dấu có thể được xem xét cùng với các quy trình biến thiên phương pháp khác, (h) thảo luận về vai trò quan trọng của lý thuyết trong bước quan trọng của việc lựa chọn các biến đánh dấu, và (i) thảo luận về các giả định cũng như giới hạn của Kỹ Thuật Đánh Dấu CFA Toàn Diện.

Việc thiết lập tính bất biến đo lường giữa các nhóm là một điều kiện tiên quyết hợp lý để tiến hành so sánh liên nhóm chính xác (ví dụ như kiểm định sự khác biệt trung bình nhóm, sự bất biến của các ước tính tham số cấu trúc), tuy nhiên tính bất biến đo lường hiếm khi được kiểm tra trong nghiên cứu tổ chức. Trong bài báo này, các tác giả (a) làm rõ tầm quan trọng của việc thực hiện các kiểm định tính bất biến đo lường giữa các nhóm, (b) xem xét các thực hành khuyến nghị cho việc thực hiện các kiểm định tính bất biến đo lường, (c) điểm lại ứng dụng của các kiểm định tính bất biến đo lường trong ứng dụng thực tiễn, (d) thảo luận về các vấn đề liên quan đến kiểm định các khía cạnh khác nhau của tính bất biến đo lường, (e) trình bày một ví dụ thực nghiệm về phân tích tính bất biến đo lường theo thời gian, và (f) đề xuất một mô hình tích hợp cho việc thực hiện các dãy kiểm định tính bất biến đo lường.