Research Methods for Behavioural Research

课程简介

模块 0：重温统计基础 — 中心趋势的概念（均值、中位数、众数）；离散程度的度量（方差、标准差）；相关与回归分析；假设检验（t 检验、方差分析、卡方检验）；中介与调节的概念；统计技术的假设与局限性。 模块 1：多层模型介绍 — 多层模型的概念；多层模型的估计与解释；中心化；集体层面构造与聚合检验；多层模型在组织研究中的实际应用。 模块 2：纵向研究设计 — 纵向研究设计概览；纵向数据类型；纵向研究中数据收集与分析的相关问题；纵向数据建模技术，如增长曲线模型、交叉滞后面板模型、潜在变化分数模型和动态结构方程模型。 模块 3：社会关系研究设计 — 社会关系研究设计概览；一对一设计、区块设计和轮转设计；社会关系研究中的数据收集与分析问题；分析社会关系数据的技术，如社会关系模型。

学习目标

本课程通过：(a) 加强学生的批判性思维和分析能力；(b) 提高统计分析的有效沟通技巧；(c) 应用概念和统计技术解决特定研究问题，为研究型研究生项目目标的实现做出贡献。

先修要求

无。注意：对于组织行为学（OB）、人力资源管理（HRM）或其他相关领域缺乏先修课程或实践经验的学生，特别是那些不熟悉问卷方法和如中介、调节或结构方程建模（SEM）等统计分析的学生，强烈建议在入学前掌握这些领域的基础知识。本课程假设参与者对这些概念有所了解，缺乏背景知识的学生可能会发现课程极具挑战性。

教学模式

讲师讲解与组织研究相关的现代统计分析；学生需在上课前预习指定文章并主持同伴讨论；评价基于课堂参与；可能布置家庭作业；学生需在笔记本电脑上安装 R、RStudio 和 Mplus。