Kiekybinio organizacinio elgesio (OB) tyrimų atlikimas

Prieš atliekant kiekybinį OB tyrimą, svarbu suprasti šiuos aspektus.

Mokslinių tyrimų plano sudarymas:

Mokslinių tyrimų planas turėtų būti parengtas prieš pradedant tyrimą. Tai tampa mėlyna spauda, ​​skirta moksliniams tyrimams.

Konkrečių mokslinių tyrimų plano komponentai yra tokie, kaip:

Įvadas:

Čia pristatome problemą, parengiame tinkamą pareiškimą. Todėl svarbu sutelkti dėmesį į problemos aktualumą (ty parduoti problemą). Taip pat atliekama esamos literatūros apžvalga, siekiant nustatyti mokslinių tyrimų prielaidą ir galiausiai įvadinė dalis baigiasi hipotezės pareiškimu.

Metodas:

Šioje dalyje paaiškiname, kaip atliekamas tyrimas, išsamiai aprašant dalykus (pavyzdžius), instrumentus ir tyrimų projektą.

Duomenų analizė:

Čia paminėta, kaip analizuojami surinkti atsakymai, stebėjimai ir pan., Naudojant įvairias statistines priemones ir metodus.

Grafikas:

Laiko grafikas nustato tyrimo užbaigimo terminą, taip pat išvardijamos įvairios veiklos, susijusios su įvairiais mokslinių tyrimų etapais. Tai taip pat užtikrina kontrolę įvairiais etapais, ypač organizacijose. Kadangi daugelis su OB susijusių tyrimų yra skirti strateginiams sprendimams priimti, laiko apribojimai yra labai svarbūs.

Biudžetas:

Siekiant atlikti tyrimus organizacijose, svarbu parengti preliminarų biudžetą, kuriame būtų išsamiai aprašytos visos susijusios išlaidos, ir gauti patvirtinimą, siekiant užtikrinti, kad mokslinių tyrimų veikla nebūtų paveikta jokiu lėšų skyrimo etapu. Akademiniams tyrimams toks biudžetas gali būti reikalingas tais atvejais, kai finansavimo agentūros yra pasirengusios suteikti išteklių moksliniams tyrimams.

Yra trys pagrindiniai kiekybinių duomenų rinkimo būdai:

(1) administruoti standartizuotą priemonę,

(2) administruoti savarankiškai sukurtą priemonę ir

(3) Įrašyti natūraliai turimus duomenis.

Standartizuotos priemonės gali būti kai kurios esamos patvirtintos priemonės, pvz., „Rosabeth Moss Kanter“, „FIRO-B“, „Belbin“ komandos savęs suvokimo inventorinio kiekio pokyčių valdymo apklausa ir kt. Nors natūraliai prieinami duomenys gali būti našumo įrašai, duomenų apie praleidimus ir pan.

Patikimumo ir galiojimo tikrinimas:

Du svarbiausi tikslumo aspektai OB tyrime yra patikimumas ir galiojimas. Patikimumas reiškia matavimo atkuriamumą. Mes apskaičiuojame patikimumą paprasčiausiai atlikdami kelis matavimus tiems patiems objektams. Blogas patikimumas kelia abejonių dėl matavimo tikslumo lygio ir sumažina mūsų gebėjimą sekti vėlesnių matavimų pokyčius būsimuose tyrimuose.

Galiojimas reiškia susitarimą tarp matavimo vertės ir tikrosios vertės. Mes apskaičiuojame galiojimą, lygindami savo matavimus su vertėmis, kurios yra kuo arčiau tikrųjų verčių. Prasta galiojimo trukmė taip pat mažina vieno matavimo tikslumą ir sumažina mūsų gebėjimą apibūdinti kintamųjų ryšius aprašomosiose studijose.

Patikimumo ir galiojimo sąvokos yra susijusios. Tačiau, kadangi matematiškai dvi sąvokas sunku kartu sudėti, dauguma mokslininkų šias sąvokas nagrinėja atskirai. Nepriklausomai nuo duomenų rinkimo būdų, visada pageidautina patikrinti tinkamumą ir patikimumą. Galiojimas - tai laipsnis, kuriuo bandymo priemonės nustato tai, ką ji ketina įvertinti, ir tokiu būdu leidžia tinkamai interpretuoti rezultatus.

Mes projektuojame bandymo priemonę, atsižvelgiant į konkrečius tikslus. Todėl galiojimas gali būti vertinamas tik pagal bandymo tikslą. Pavyzdžiui, mes galime būti suinteresuoti žinoti, kaip priemonės, susijusios su pavyzdžiais, yra geros gyventojų atžvilgiu tam tikru klausimu.

Arba kaip balai prognozuoja sėkmę būsimoje užduotyje arba kaip tam tikras instrumentas matuoja charakteristiką. Tai yra turinio, nuspėjamojo ir konstravimo galiojimo pavyzdžiai. Be to, mes taip pat turime galiojantį. Visa tai paaiškinsime su šiais konkrečiais pavyzdžiais.

Turinio galiojimas:

Turinio galiojimas - tai laipsnis, kuriuo testas matuoja numatomą turinio sritį. Ji turi dvi sritis: elemento galiojimą ir atrankos galiojimą. Objekto galiojimo laikas matuoja numatytą turinio sritį, o imties galiojimo testai imami viso turinio srityje. Turinio pagrįstumas nustatomas ekspertų nuomone, o atrankos galiojimas vertinamas statistinių testų kontekste.

Norėčiau parodyti, kad norėdami matuoti darbuotojų pasitenkinimo lygį, sukūrėme struktūrizuotą, glaudžiai uždarą klausimyną. Objekto galiojimo testas nustatys, kiek klausimyno elementai galioja darbuotojų pasitenkinimo lygiui matuoti. Kitaip tariant, ji nustatys, ar klausimyno elementai yra tinkami darbuotojų pasitenkinimui suprasti, ar ne. Panašiai, imant pavyzdžius, turime suprasti, ar pavyzdžiai, išrinkti teisingai, atstovauja gyventojams, ar mes turime kokią nors atrankos klaidą.

Statyti galiojimą:

Konstrukcijos galiojimas matuoja testo laipsnį hipotetinės konstrukcijos kontekste. Kad galėtume atlikti konstruktyvaus galiojimo testą, turime atlikti keletą nepriklausomų tyrimų, siekiant nustatyti patikimumą. Akivaizdu, kad šis procesas nėra toks paprastas.

Tam reikalingas išsamus įvairių statistinių testų supratimas ir testų atitikimas hipotezės konstrukcijų kontekste. Tarkime, ar norime įvertinti, ar mėginiai yra abejingi skatinimo schemoms. Jei mes atitinkamai išdėstysime savo hipotezę, galime norėti įvertinti suderinamumo laipsnį, naudojant Kendallo atitikties testą. Panašiai mes galime būti suinteresuoti matuoti abejingumo laipsnį AN OVA kontekste (dispersijos analizė), kuri matuoja laipsnį pagal pavyzdžių biografines charakteristikas.

Vienalaikis galiojimas:

Jis matuoja vienalaikį galiojimą, kad suprastų, kaip testo rezultatas yra susijęs su kitu. Kiti bandymų balai gali būti jau nustatyti arba gali būti taškų, gautų vienu metu arba galiojančiu kriterijumi. Tai nustatoma nustatant galiojimo koeficientą.

Kai galiojimo koeficientas yra aukštas, mes sakome, kad testas yra tinkamas. Pavyzdžiui, mes galime būti suinteresuoti matuoti, kaip tam tikra mokymo programa pagerina techninius įgūdžius ir žmogiškųjų santykių įgūdžius.

Nors techninių įgūdžių tobulinimas išverstas į didesnį darbo vietų našumą, žmogiškųjų santykių įgūdžiai ugdo geresnius tarpusavio santykius. Esant tokiai situacijai, vienu metu matuojame abu priklausomus kintamuosius, t. Y. Techninius įgūdžius ir pokyčius tarpasmeniniuose santykiuose, susijusius su mokymu.

Nuspėjamasis galiojimas:

Nuspėjamasis galiojimas matuoja bandomosios priemonės laipsnį numatant atskirų mėginių sėkmę būsimoje situacijoje. Jis nustatomas pagal galiojimo koeficientą, nustatant ryšį tarp bandymų rezultatų ir kai kurių sėkmės matavimų kai kuriose susidomėjimo situacijose ateityje. Kai galiojimo koeficientas yra aukštas, mes sakome, kad nuspėjamasis galiojimas yra geras. Pavyzdžiui, mes galime įvertinti darbuotojų bendrą gebėjimą išmokti prognozuoti savo sėkmės darbo vietoje rezultatus.

Patikimumas:

Jis vertina vertinimo priemonės patikimumą arba patikimumą. Tai, kokiu mastu bandymas nuosekliai vertina, ką ketina įvertinti. Patikimumas skaičiuojamas pagal koeficientą. Didelis koeficientas rodo aukštą patikimumą. Didelis patikimumas rodo minimalų klaidų dispersiją. Patikimumas yra paprastesnis nei galiojimo vertinimas.

Bandymų pakartotinis tikrinimas, lygiavertės formos ir dalinis patikimumas yra nustatomi koreliacijos būdu. Bandymo pakartotinis patikimumas - tai laipsnis, kuriuo balai yra nuoseklūs laikui bėgant. Patikimumas taip pat gali būti išreikštas standartine matavimo paklaida. Standartinė matavimo paklaida (dispersijos laipsnis) - tai, kaip dažnai mes galime tikėtis tam tikro dydžio klaidų.

Nedidelė standartinė matavimo paklaida rodo aukštą patikimumą ir didelę standartinę matavimo paklaidą rodo žemas patikimumas. Kaip darbuotojų audito grupės, kuri nesusijusi su charakteristikomis, buvimas daro įtaką darbuotojų veiklos rezultatams, yra vertinamas pagal bandymų pakartotinį patikimumą.

Panašiai daugelio reitingų sistemoje, kaip skirtingi vertintojai įvertina darbuotojų rezultatus, lemia rezultatyvumo patikimumas arba patikimumas tarp vertintojų. Galiausiai, kaip atskiros vertinimo priemonės dalys lemia panašias išvadas apie darbuotojų pasiekimus, vertinamos pagal vidinį nuoseklumą.