[系统转发] 测量的准确性与现象的意义性

chinahrd

在量子物理学里面有一个叫做「测不准原理」，是海森保（Werner Heisenberg）在1927年提出来的。讲的是我们不可能同时确定一颗粒子的动能和位置的。你要精确的知道一颗粒子在那里（位置）的话，你对它的动能（momentum）就越不精确。相反亦然，你越要精确地知道粒子的动能，你就越不知道它在哪里。在管理的研究也有类似的地方。当我们在测量时要“完美地”精确时，我们就会失去了总体的“全景”了；相反，看到了全景，精确度就低了。 管理研究越是要全面，越是宏观，就自然有测量误差大的问题。举例说，要去测量一个领导是否有“领袖的行为”大概不会很难。但是，要知道整个企业的所有领导总的来讲是否有“领袖的行为”，测量的误差当然是大很多。所以在管理的研究中，微观管理心理学（个人层面的研究）和宏观策略管理学（企业、产业层面的研究）常常出现一个“对骂”（或者说是互相埋怨可能更好）的情形。「管理心理学」的学者瞧不起宏观的研究，说他们的测量错漏百出，得过且过，一点都不严谨。既没有测量模型，又没有多样本的测量验证等。同时，「策略管理学」的学者也瞧不起微观的研究，说他们只看小小的个人现象，忽略了企业的目标是向股东、人民负责的。难道所有的员工都有生产力，就代表企业有生产了吗？如果没有订单，没有经济的环境，单单是员工愿意做好就可以吗？这个“对立”其实说起来也不算太严重。因为大家到最后都知道两者（精确和全景）都需要。与其互相看不起，不如互相学习，取长补短，不就会更好吗？西方在过去十年真的某程度达到了这样的融合。比如现在管理心理学用的最多的分析工具「结构方程建模」就是宏观的社会学发展出来的。 在中国，我个人的有限的观察和认识，有一个类似的现象，但是结果却完全不一样。类似于上面的「微观—宏观」对比，中国的学者却很多是批评西方的研究（包括宏观的管理策略研究）太简化，根本不符合现实的情况。所以，他们提出来的模型一般都是非常复杂的，有数以十计的变量互为影响，因果关系的箭头指来指去，一层一层的圆圈代表关系从个人层面到小组层面、到企业层面、再到产业层面、甚至文化层面。这样的模型的好处就是「概括而全面」，但是不好的地方很明显 —— 根本不可以研究，因为变数太多了。不要讲不能准确测量，样量化的研究都不可以，因为变数太多了。结果就是诉之于权威和直觉，完全不能做量化的科学研究。 我不是一个崇洋的人，欧美现在很多东西我都不欣赏。美国的霸权主义、西方的主流思想，包括个人主义、人民主义、后现代主义、新纪元运动我都不喜欢（甚至排斥）。但是，西方的科学研究精神，如果能够正确的运用的话，我觉得是一个很好的工具。中国几千年的文化，难道我们没有「管理学」吗？我看我们有的是一点一滴的管理技巧，但是我们没有有系统的管理知识。为什么呢？ 因为我们缺乏有系统的管理知识的研究方法。所以知识就不可以积累了。我建议我们在这个问题上暂时放下我们所谓的“文化的包袱”。好好的去了解一下西方的科学研究精神。无可否认，这个方法不是没有漏洞的。西方的管理学的研究发展到今天，确实是有点走歪了（这是我个人的意见）。但是，我不觉得走歪了是因为方法本身，而是用这个方法的人。在中国管理学的发展过程中，只要我们用得正确，放在研究中国的管理现象，我深深的相信我们是可以打出一条血路的（用“血路”这个词，因为我知道是非常艰苦的）。我们可否再效法新中国的一群学者，稍微多欣赏这一位赛先生呢？         我一直在讲「科学的管理研究」，到底什么是 “科学化的”管理研究呢？这个问题在哲学界争论了很久。我觉得不值得在这些哲学定义上的问题浪费时间。我只是简单地用的波普尔的「证伪」作为一个操作性的定义。无论是谁人，提出一个不可以证明是错的管理理论，都是不科学的。而在西方科学发展的历史中，「证伪」的主要工具只有两个：数学和数据。数学是比较难用在管理学上的，所以我唯有依靠数据。没有「数据」支持的管理理论是虚浮的。我欢迎一切大胆的假设，可是要小心的求证。到底「数据」要怎样才叫做支持一个管理理论呢？这是管理研究方法论的问题。我请何总帮我开这个博客的目的，就是让不同的有志之士，可以透过这个平台，互相的讨论、学习。让我们打好方法上的根基，多做一点有意义（起码是我自己觉得是有意义）的管理研究。         最后，我再讲一次，我是专重中国文化的。我同意也许儒家思想、道家思想、孙子兵法、宋明理学可能成为中国管理的特色的。但是，在我们下任何结论以前，请给我证据！孙子兵法的管理原则是可以量化的。我们是可以收集数据来验证是否一家运用孙子兵法的企业是否比较成功的。如果我们完全没有数据，只是单用几个“过去的”企业成功例子来试图“说明”孙子兵法在今天的管理是非常有用的话，我可不会叫这个是管理科学，它也不可能叫做科学的管理研究。波普尔评击「弗洛伊德的心理分析」也正因为这个原因。所以，我对中国的管理研究只有一个期望 —— 拿出证据来！

Kenneth

学习中，还提不出问题...

学习中，还提不出问题

非常谢谢你，xinxin，我知道了

Kathy,我知道的参考资料也很少。你可以找一下有关跨文化研究方面的方法书应该都有讨论量表的问题。tanslation和back-translation只是量表翻译的一部分工作的一种方法，即保证语义的对等。也许你可以看看这篇文章有没有用 Brislin, R. (1970). Back-translation for cross-cultural research. 以及这位作者的一系列文章。

另外，博主Kenny就有一本很好的小绿书（SAGE出版社）是关于量表的翻译的"Thanslating questionnaires and other research instruments" （2000）。不过估计市面上没有卖的，邮购就应该有 :-)

xinxin,谢谢你，只是“translation和back-translation的程序”是不是很复杂呢？有无这方面推荐的书目或论文？

Kenneth

Nanfeng,其实如果你问我的话，我一直坚持实证主义，主要是因为中国的管理学现在太没有规范了。在这么一个混乱的情况下，最有建设性的做法，是首先建立一个规范的系统，然后才求真、求变。这就好像我们要首先学会画画，才可以去画抽象画。不然的话，你随便涂几笔，你说你自己很有意境，那是孤芳自赏而已。
Falsificationism破而不立。Kuhn的paradigm其实很像现在经济学、财务学的现况。所谓科学，其实更像是宗教。因为党派林立，非我族类根本没有存在的空间。而且除了数学以外，根本没有一些理论是可以完全“证明”的。所以，我自己其实更偏于Toulmin的法院模式。如果你问我最后的底线是什么，我大概会说，我相信人有理性，而理性是共通的，人的理性就是我们求取知识的基础。
总的来说，我不能够接受管理学是完全没有实证基础的哲学、甚至（有人说）是艺术。但是，我也不会相信实证研究可以是「非黑即白」的为我们找到管理的真理。

@回复 Nanfeng Luo 33楼 (Kenneth)

谢谢Kenny！你的解释让我想起Popper的falsificationism。在一个命题在被证伪之前，科学家相信这个命题是适用于所有情况的。Kenny，在那么多科学哲学思想中，你是不是更欣赏empirism, falsificationism以及Kuhn's paradigm?

Kenneth

其实，我不知道我是不是明白你的问题。对我来说，一个统计值的抽样分配是一个数学推导的问题。它只有实然性、没有应然性的。比如，当样本大的时候，平均数的抽样分配是接近正态分布的。你问我为什么是正态分布，我只可以说是数学推导的结果，没有其他的答案。那为什么回归系数的抽样分配是符合t-分布呢？也是数学推导的结果，没有为什么的。所以，有些统计值是t-分布，有些是卡方分布，如何去解释“为什么”是这样呢？甚至连说在“什么情形底下”是t，在什么情形底下是卡方也难说的。

谢谢xinxin,我理解了，T检验是检验均值差异，卡方是检验期望频数差异。。