问卷设计以博士论文为例PPT课件.ppt

调查问卷设计：以马鸿佳的博士论文为例调查问卷设计：以马鸿佳的博士论文为例2021/6/712021/6/72v研究目的研究目的是基础，决定应该以哪些理论或学是基础，决定应该以哪些理论或学科作为研究的理论基础；科作为研究的理论基础；v理论基础理论基础（或对研究题目的现有认识）和（或对研究题目的现有认识）和研研究目的究目的共同决定应该采用何种共同决定应该采用何种研究方法研究方法（而（而不是遵照某种固定的范式或者因为学者自身不是遵照某种固定的范式或者因为学者自身认为某些理论或者方法更有价值）认为某些理论或者方法更有价值）v成熟的学科要求研究者成熟的学科要求研究者清晰地了解研究目的清晰地了解研究目的，，然后然后合理的选择理论基础和研究方法合理的选择理论基础和研究方法，进而，进而维持三要素关系的平衡维持三要素关系的平衡2021/6/73v理论基础理论基础潜变量潜变量指标指标测量题项测量题项Ø潜变量设计来潜变量设计来自于对研究目的自于对研究目的与理论基础的把与理论基础的把握握每个潜变量每个潜变量需挂需挂4-54-5个观个观测指标测指标Ø可以借鉴他人的量表，也可以自可以借鉴他人的量表，也可以自己开发，但要注明出处己开发，但要注明出处量表如经过修改，需进行论证，即量表如经过修改，需进行论证，即进行效度（因子载荷、巴特利球形进行效度（因子载荷、巴特利球形检验、检验、KMOKMO检验）、信度（检验）、信度（ ）分）分析析2021/6/742021/6/752021/6/76v用了两章对问卷进行处理。

首先在理论回顾的基础之用了两章对问卷进行处理首先在理论回顾的基础之上，提出研究的全模型及研究假设上，提出研究的全模型及研究假设v基于全模型，对资源识别、资源获取、资源配置和资基于全模型，对资源识别、资源获取、资源配置和资源利用四个过程进行细分，初步确定源利用四个过程进行细分，初步确定4 4个过程中包括的个过程中包括的1111个维度，并进一步明确每一个维度内所包括的具体个维度，并进一步明确每一个维度内所包括的具体活动，分析四个过程的内涵，确定了包括活动，分析四个过程的内涵，确定了包括5050个问题的个问题的资源整合过程资源整合过程测量工具题项池测量工具题项池（（items poolitems pool）v最后根据创业环境、资源整合能力和新创企业绩效相最后根据创业环境、资源整合能力和新创企业绩效相关研究，确定模型中涉及的其他变量的测量题项关研究，确定模型中涉及的其他变量的测量题项2021/6/772021/6/78v测量工具开发过程：测量工具开发过程：Ø首先，通过预测试是和先导测试，对测量工具进行初步首先，通过预测试是和先导测试，对测量工具进行初步凝练Ø然后通过问卷调查收集数据，整个数据收集包括然后通过问卷调查收集数据，整个数据收集包括两个阶两个阶段段，首先，主要用于对测量工具进行，首先，主要用于对测量工具进行探索性因子分析探索性因子分析，，进一步确认资源整合过程的内部架构。

然后用于进一步确认资源整合过程的内部架构然后用于验证性验证性因子分析因子分析，对量表的架构进行进一步确认，并检验其架，对量表的架构进行进一步确认，并检验其架构有效性构有效性Ø最后进一步检验了量表的效度、信度和敏感性等指标最后进一步检验了量表的效度、信度和敏感性等指标2021/6/79v接下来按照接下来按照ChurchillChurchill的量表开发原则，详的量表开发原则，详细介绍通过两次数据收集工作，对测量工细介绍通过两次数据收集工作，对测量工具所进行的开发和检验过程具所进行的开发和检验过程v第一次数据收集：探索性因子分析（数据第一次数据收集：探索性因子分析（数据是否适合做因子分析？）是否适合做因子分析？）2021/6/710v巴特利检验、用于检验相关阵是否是单位巴特利检验、用于检验相关阵是否是单位阵，即变量是否独立阵，即变量是否独立H0：相关系数矩阵：相关系数矩阵是单位阵是单位阵vKMO检验检验是因子分析中检验变量间的相关是因子分析中检验变量间的相关性的检验，相关性强时，性的检验，相关性强时，KMO值接近值接近1.一一般情况下般情况下KMO>0.9非常适合因子分析；非常适合因子分析；0.8

一下不适合因子分析2021/6/711预测试与先导性测试预测试与先导性测试2021/6/7122021/6/713v对测量资源识别过程的对测量资源识别过程的9 9个题项进行因子分析，发现个题项进行因子分析，发现““企业识别了不企业识别了不同的资源分类同的资源分类””和和““企业利用自己的网络识别其他资源企业利用自己的网络识别其他资源””在所有因在所有因子上的负载都小于子上的负载都小于0.50.5，因此将这两个题项剔除因此将这两个题项剔除企业认识到创业企业认识到创业社会网络的存在社会网络的存在””在两个因子上的负载都大于在两个因子上的负载都大于0.50.5，将其删除将其删除v剩余的剩余的6 6个题项收敛成个题项收敛成2 2个因子，并且每个题项的因子负载均大于个因子，并且每个题项的因子负载均大于0.50.5企业很清楚自身所拥有的知识、技能等企业很清楚自身所拥有的知识、技能等””，，““企业很清楚自身企业很清楚自身所能够使用的各种知识、技能等以及库存资源所能够使用的各种知识、技能等以及库存资源””，，““企业很清楚自企业很清楚自身所拥有的哪些知识、技能是创业所必须的身所拥有的哪些知识、技能是创业所必须的””，共，共3 3个题项收敛于因个题项收敛于因子子1 1，对应于资源识别中的外生维度。

对应于资源识别中的外生维度企业认识到创业网络的价值企业认识到创业网络的价值””，，““企业认识到识别的资源与需求的资源间的差距企业认识到识别的资源与需求的资源间的差距””，，““企业获企业获得资源供应商的相关信息得资源供应商的相关信息””共三个问题收敛于因子共三个问题收敛于因子2 2，对应于内生维，对应于内生维度2021/6/7142021/6/715v为了进一步验证量表的有效性和可靠性，为了进一步验证量表的有效性和可靠性，本文进行了本文进行了第二次数据收集第二次数据收集，进行，进行验证性验证性因子分析（因子分析（AMOSAMOS））2021/6/7162021/6/717信度与效度分析信度与效度分析v信度检验信度检验Ø信度检验即可靠性检验，是指采用同一方法对同信度检验即可靠性检验，是指采用同一方法对同一对象进行调查时，问卷调查结果的稳定性和一一对象进行调查时，问卷调查结果的稳定性和一致性，即测量工具（问卷或量表）能否稳定地测致性，即测量工具（问卷或量表）能否稳定地测量所测的事物或变量可靠性一般可通过测量工量所测的事物或变量可靠性一般可通过测量工具的内部一致性来实现本研究主要通过具的内部一致性来实现。

本研究主要通过Cronbach’s alphaCronbach’s alpha来检验测量工具的内部一致性，来检验测量工具的内部一致性，各个维度的各个维度的Cronbach’s alphaCronbach’s alpha都在都在0.60.6以上达到以上达到了基础研究中信度标准，了基础研究中信度标准，这表明该量表具有较好这表明该量表具有较好的可靠性和稳定性的可靠性和稳定性2021/6/7182021/6/719效度检验效度检验v内容有效性检验内容有效性检验Ø内容有效性又称为表面效度（内容有效性又称为表面效度（Face Validity)Face Validity)指的是是测量的内容与测量目标之间是否适合测量的内容与测量目标之间是否适合，也可以说是，也可以说是指测量所选择的项目是否指测量所选择的项目是否““看起来看起来””符合测量的目的符合测量的目的和要求Ø主要依据调查设计人员的主观判断主要依据调查设计人员的主观判断在题项选择阶段，在题项选择阶段，本研究紧紧围绕相关理论基础和前人研究，力求全面本研究紧紧围绕相关理论基础和前人研究，力求全面覆盖测量内容在问卷初稿完成之后，本文分别与资覆盖测量内容。

在问卷初稿完成之后，本文分别与资源管理、战略管理和组织行为方面的专家进行了深入源管理、战略管理和组织行为方面的专家进行了深入讨论，补充遗漏题项，剔除重复项，调整问卷结构，讨论，补充遗漏题项，剔除重复项，调整问卷结构，以保证题目分布的合理性通过以上过程，可以保证以保证题目分布的合理性通过以上过程，可以保证问卷的内容有效性问卷的内容有效性2021/6/720v建构有效性检验建构有效性检验Ø建构有效性（建构有效性（Construct Validity)Construct Validity)最关心的问最关心的问题是：量表实际测量的是哪些特征？在评价建构题是：量表实际测量的是哪些特征？在评价建构效度时，调研人员要试图解释效度时，调研人员要试图解释““量表为什么有效量表为什么有效””这一理论问题以及考虑从这一理论问题中能得这一理论问题以及考虑从这一理论问题中能得出什么推论出什么推论Ø收敛有效性：收敛有效性：通过计算标准化的因子负载及其显通过计算标准化的因子负载及其显著性，著性，>0.5>0.5Ø区别有效性区别有效性: :相关系数矩阵表明同一维度的题项间相关系数矩阵表明同一维度的题项间的相关系数大于不同维度题项间的相关系数的相关系数大于不同维度题项间的相关系数Ø规则有效性规则有效性: :试检验所测量的变量与其它变量间的试检验所测量的变量与其它变量间的相关关系或因果关系相关关系或因果关系2021/6/721v最终问卷形成2021/6/7222021/6/723总结总结v已有量表的应用v量表开发过程v问卷中的问题2021/6/7242021/6/7252021/6/7262021/6/727部分资料从网络收集整理而来，供大家参考，感谢您的关注！。