Tiến hành nghiên cứu hành vi tổ chức định lượng (OB)

Trước khi tiến hành nghiên cứu OB định lượng, điều cần thiết là phải hiểu các khía cạnh sau đây.

Vẽ một kế hoạch nghiên cứu:

Kế hoạch nghiên cứu nên được phát triển trước khi chúng tôi bắt đầu nghiên cứu. Điều này trở thành bản in màu xanh cho nghiên cứu và giúp đưa ra hướng dẫn cho nghiên cứu và đánh giá nghiên cứu.

Các thành phần của một kế hoạch nghiên cứu cụ thể như dưới đây:

Giới thiệu:

Ở đây, chúng tôi giới thiệu vấn đề, phát triển một tuyên bố phù hợp. Để làm như vậy, điều quan trọng là tập trung vào sự liên quan của vấn đề (nghĩa là bán vấn đề). Một đánh giá về các tài liệu hiện có cũng được thực hiện để thiết lập tiền đề nghiên cứu và cuối cùng phần giới thiệu kết thúc với một tuyên bố về giả thuyết.

Phương pháp:

Trong phần này, chúng tôi giải thích cách nghiên cứu được thực hiện, chi tiết các đối tượng (mẫu), dụng cụ và thiết kế nghiên cứu.

Phân tích dữ liệu:

Ở đây, chúng tôi đề cập đến cách các phản ứng thu thập, quan sát, vv được phân tích, sử dụng các công cụ và kỹ thuật thống kê khác nhau.

Thời gian biểu:

Lịch trình thời gian đặt ra thời hạn hoàn thành nghiên cứu và cũng liệt kê các hoạt động khác nhau liên quan đến các giai đoạn khác nhau của một nghiên cứu. Điều này cũng đảm bảo kiểm soát ở các giai đoạn khác nhau, đặc biệt là trong các tổ chức. Bởi vì hầu hết các nghiên cứu liên quan đến OB đều có ý định thông qua các quyết định chiến lược, nghiên cứu ràng buộc về thời gian là rất cần thiết.

Ngân sách:

Đối với nghiên cứu OB trong các tổ chức, điều quan trọng là phải lập một ngân sách dự kiến ​​chi tiết tất cả các chi phí liên quan và được phê duyệt để đảm bảo rằng các hoạt động nghiên cứu không bị ảnh hưởng ở bất kỳ giai đoạn nào trong việc phân bổ quỹ. Đối với nghiên cứu học thuật, ngân sách như vậy có thể là cần thiết, trong trường hợp, nơi các cơ quan tài trợ được chuẩn bị để cung cấp nguồn lực cho nghiên cứu.

Có ba cách chính để thu thập dữ liệu định lượng:

(1) Quản lý một công cụ tiêu chuẩn hóa,

(2) Quản trị một công cụ tự phát triển và

(3) Ghi lại dữ liệu có sẵn tự nhiên.

Các công cụ được tiêu chuẩn hóa có thể là một số công cụ được xác nhận hiện có, chẳng hạn như FIRO-B, Khảo sát quản lý thay đổi hàng tồn kho của nhóm nghiên cứu Belbin của Rosabeth Moss Kanter, vv Các công cụ tự phát triển được thiết kế để giải quyết các vấn đề nghiên cứu. Trong khi dữ liệu có sẵn tự nhiên có thể là hồ sơ hiệu suất, dữ liệu vắng mặt, vv

Kiểm tra độ tin cậy và hiệu lực:

Hai khía cạnh quan trọng nhất của độ chính xác trong nghiên cứu OB là độ tin cậy và tính hợp lệ. Độ tin cậy liên quan đến độ tái lập của phép đo. Chúng tôi định lượng độ tin cậy chỉ bằng cách thực hiện một số phép đo trên cùng một đối tượng. Độ tin cậy kém đặt câu hỏi về mức độ chính xác của phép đo và làm giảm khả năng theo dõi các thay đổi trong các phép đo tiếp theo trong các nghiên cứu trong tương lai.

Hiệu lực liên quan đến sự thỏa thuận giữa giá trị của phép đo và giá trị thực của nó. Chúng tôi định lượng tính hợp lệ bằng cách so sánh các phép đo của chúng tôi với các giá trị càng gần với giá trị thực càng tốt. Hiệu lực kém cũng làm giảm độ chính xác của một phép đo duy nhất và nó làm giảm khả năng mô tả mối quan hệ giữa các biến trong các nghiên cứu mô tả.

Các khái niệm về độ tin cậy và giá trị có liên quan. Tuy nhiên, vì khó có thể kết hợp hai khái niệm toán học với nhau, nên hầu hết các nhà nghiên cứu nghiên cứu các khái niệm này một cách riêng biệt. Bất cứ điều gì có thể là cách để thu thập dữ liệu, luôn luôn mong muốn kiểm tra tính hợp lệ và độ tin cậy. Hiệu lực có nghĩa là mức độ mà một bài kiểm tra đo lường những gì nó dự định đo lường và do đó cho phép giải thích kết quả phù hợp.

Chúng tôi thiết kế một biện pháp kiểm tra giữ cho xem các mục đích cụ thể. Do đó, tính hợp lệ chỉ có thể được đánh giá về mặt mục đích thử nghiệm. Ví dụ, chúng ta có thể quan tâm để biết làm thế nào các biện pháp trên mẫu giữ tốt cho dân số về một vấn đề cụ thể.

Hoặc cách điểm số dự đoán sự thành công trong một nhiệm vụ trong tương lai hoặc cách một công cụ cụ thể đo lường một đặc tính. Đây là những ví dụ về nội dung, dự đoán và xây dựng tính hợp lệ. Những khác nhau, chúng tôi cũng có hiệu lực đồng thời. Chúng tôi sẽ giải thích tất cả những điều này với các ví dụ cụ thể sau đây.

Nội dung hợp lệ:

Hiệu lực nội dung là mức độ mà một bài kiểm tra đo lường một khu vực nội dung dự định. Nó có hai lĩnh vực: hiệu lực của vật phẩm và hiệu lực lấy mẫu. Mục hiệu lực đo lường khu vực nội dung dự định và lấy mẫu kiểm tra tính hợp lệ của mẫu trong tổng diện tích nội dung. Hiệu lực nội dung được xác định bởi đánh giá của chuyên gia, trong khi hiệu lực lấy mẫu được đánh giá trong bối cảnh kiểm tra thống kê.

Để minh họa, chúng ta hãy giả sử rằng để đo lường mức độ hài lòng của nhân viên, chúng tôi đã phát triển một bảng câu hỏi kết thúc chặt chẽ. Kiểm tra tính hợp lệ của mặt hàng sẽ xác định khoảng cách các mục câu hỏi có giá trị để đo mức độ hài lòng của nhân viên. Nói cách khác, nó sẽ xác định xem các mục câu hỏi có hợp lệ để hiểu sự hài lòng của nhân viên hay không. Tương tự, đối với tính hợp lệ của lấy mẫu, chúng ta cần hiểu liệu các mẫu được vẽ có đại diện chính xác cho dân số hay chúng ta có bất kỳ lỗi lấy mẫu nào không.

Xây dựng hợp lệ:

Hiệu lực xây dựng đo lường mức độ của một bài kiểm tra trong bối cảnh của một cấu trúc giả định. Để xử lý một bài kiểm tra về tính hợp lệ của cấu trúc, chúng ta cần thực hiện một loạt các nghiên cứu độc lập để thiết lập độ tin cậy. Quá trình này, rõ ràng, không đơn giản như vậy.

Nó đòi hỏi một sự hiểu biết thấu đáo về các thử nghiệm thống kê khác nhau và phù hợp với các thử nghiệm trong bối cảnh của các cấu trúc giả thuyết. Giả sử chúng tôi muốn đo xem các mẫu có khác biệt với các chương trình khuyến khích hay không. Nếu chúng ta đóng khung giả thuyết của mình cho phù hợp, chúng ta có thể muốn đo lường mức độ phù hợp bằng cách sử dụng thử nghiệm về sự phù hợp của Kendall. Tương tự như vậy, chúng ta có thể quan tâm đến việc đo lường mức độ thờ ơ trong bối cảnh AN OVA (phân tích phương sai), đo lường mức độ có liên quan đến đặc điểm tiểu sử của các mẫu.

Thỏa thuận giá trị:

Nó đo lường tính hợp lệ đồng thời để hiểu mức độ của điểm kiểm tra liên quan đến điểm khác. Các điểm kiểm tra khác có thể đã được thiết lập hoặc có thể là điểm đạt được trong các bài kiểm tra được quản lý đồng thời hoặc có thể là một tiêu chí hợp lệ hiện có. Nó được xác định bằng cách xác định một hệ số hợp lệ.

Khi hệ số hiệu lực cao, chúng tôi nói thử nghiệm có hiệu lực đồng thời tốt. Ví dụ, chúng ta có thể quan tâm đến việc đo lường làm thế nào một chương trình đào tạo cụ thể tăng cường các kỹ năng kỹ thuật và cả các kỹ năng quan hệ của con người.

Trong khi nâng cao kỹ năng kỹ thuật được dịch để tăng hiệu suất trong công việc, kỹ năng quan hệ con người phát triển mối quan hệ giữa các cá nhân tốt hơn. Trong tình huống này, chúng tôi đo lường đồng thời cả hai biến phụ thuộc, nghĩa là nâng cao kỹ năng kỹ thuật và thay đổi trong quan hệ giữa các cá nhân liên quan đến đào tạo.

Giá trị dự đoán:

Giá trị tiên đoán đo lường mức độ của một biện pháp thử nghiệm trong việc dự đoán sự thành công của các mẫu riêng lẻ trong một tình huống trong tương lai. Nó được xác định với hệ số hiệu lực bằng cách thiết lập mối quan hệ giữa điểm kiểm tra và một số biện pháp thành công trong một số tình huống quan tâm trong tương lai. Khi hệ số hiệu lực cao, chúng tôi nói rằng hiệu lực dự đoán là tốt. Ví dụ: chúng tôi có thể đánh giá khả năng chung của nhân viên để học cách dự đoán thành công trong công việc của họ.

Độ tin cậy:

Nó đo lường độ tin cậy hoặc độ tin cậy của một công cụ đánh giá. Đó là mức độ mà một bài kiểm tra luôn đo lường bất cứ điều gì nó dự định đo. Độ tin cậy được thể hiện bằng số theo hệ số. Một hệ số cao cho thấy độ tin cậy cao. Độ tin cậy cao cho thấy phương sai lỗi tối thiểu. Độ tin cậy dễ hơn đánh giá tính hợp lệ.

Kiểm thử lại, các dạng tương đương và độ tin cậy phân tách đều được xác định thông qua tương quan. Độ tin cậy kiểm tra lại là mức độ phù hợp theo thời gian. Độ tin cậy cũng có thể được thể hiện dưới dạng sai số chuẩn của phép đo. Lỗi tiêu chuẩn đo lường (mức độ phương sai) là ước tính về tần suất chúng ta có thể mong đợi các lỗi có kích thước nhất định.

Một lỗi đo lường tiêu chuẩn nhỏ cho thấy độ tin cậy cao và sai số tiêu chuẩn lớn cho thấy độ tin cậy thấp. Làm thế nào điểm hiệu suất của nhân viên bị ảnh hưởng bởi sự hiện diện của nhóm kiểm toán nhân sự, không liên quan đến đặc điểm, được đo bằng độ tin cậy kiểm tra lại.

Tương tự, trong một hệ thống đa xếp hạng, cách các thành viên khác nhau chấm điểm hiệu suất của nhân viên được xác định bởi độ tin cậy của người ghi bàn hoặc độ tin cậy giữa các nhà cái. Cuối cùng, làm thế nào các phần khác nhau của một công cụ đánh giá duy nhất dẫn đến kết luận tương tự về thành tích của nhân viên được đo bằng độ tin cậy nhất quán nội bộ.


Đề XuấT

Đo lường khán giả truyền hình (TAM) và hồ sơ sản phẩm của nó
2019
Mối quan hệ giữa Quyền và Nhiệm vụ
2019
Tăng trưởng và phát triển Địa lý nông nghiệp
2019