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经验取样法的数据分析:方法及应用

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【作者】 邢璐骆南峰孙健敏李诗琪尹奎

【Author】 Xing Lu;Luo Nanfeng;Sun Jianmin;Li Shiqi;Yin Kui;School of Labor and Human Resources, Renmin University of China;Donlinks School of Economics and Management, University of Science and Technology Beijing;

【通讯作者】 骆南峰;

【机构】 中国人民大学劳动人事学院北京科技大学东凌经济管理学院

【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。

【基金】 中国人民大学科学研究基金(中央高校基本科研业务费专项资金资助)项目成果(18XNH049)
【所属期刊栏目】 专题研究 (2019年01期)
  • 【DOI】10.16471/j.cnki.11-2822/c.2019.01.003
  • 【分类号】C936
  • 【下载频次】97
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