如何理解理论的explaining and predicting

spring607

kenny,
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5 n+ w' B& T8 [9 r终于又见到你了。我的学生一直在跟踪你在人大，辽大的课程。可惜我课程冲突，否则一定去听课，因为还有一些事情没有懂。
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( f! M1 X  f/ W, n. I5 L7 R现在请教一个小问题：如何理解理论的explaining and predicting。我读了你在中大的PPT ，其中有一些例子，但是可能是PPT的限制，我并不能很好地理解二者之间的区别。难道有些理念只能explaining，而有些理论只能predicting吗？
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如果可能推荐一些关于这方面的文献，以便理解。
; j" |2 @. ?3 h谢谢
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Kenneth

Spring607，你好。Explanation 与 Prediction 的目的不一样，做的事情自然不同。

7 ]1 E5 S5 g" ~) _/ i对于 Prediction 『预测』来说，目的是要知道现象中的变量的未来结果。
在自然科学中，开普勒的行星运行定律就是一个『预测』的理论。它的目的不是告诉你为什么行星会随着一个椭圆形的轨迹运转。在社会科学中，很多预测经济走势，股票高低的模型都是以预测为目标的。

1 ]+ G! q, E2 ^' Q/ N# J对于 Explanation 『解释』来说，目的是了解现象的内容，为什么会有这样的现象，里面的机制是什么等等。
, H% m! V7 P1 c$ t! `8 x' l, g在自然科学中，进化论（无论它是对是错）是解释性的。它没有兴趣预测人类以后下一个进化物种是什么。在社会科学中，大部分的理论都是解释性的（例如 identification theory, agency theory 等）。
以上是我个人的总结。我只是依稀记得很久以前看过一点点类似的东西，是从一本研究方法的书中看到的。但是忘记了是哪一本了，读不起。

chienhsin

回复 1楼 spring607 的帖子

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    我認為prediction在意的是準不準確，explain在意的是「為什麼會這樣」。
8 R' N' S, y8 z$ o例如有一些人在地震之前都會說有耳鳴、筋骨酸痛的情況，過沒多久果然地震，(據說)他們可以預測地震非常準確，但科學家卻說沒有這種事(因為無法解釋為什麼這樣)。
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2 q3 g8 V2 D2 C1 c4 m: _我看過一個報導，美國FED制訂利率水準，CNN為前主席Greenspan訂了一個index，來預測今天利率會調升或調降，預測基礎為Greenspan的公事包厚薄。  但Greenspan回憶錄自己說了，某天的公事包很厚是因為哪天有帶便當上班，並不是前一天帶公文回家。
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公事包厚薄 -----> 利率水準 :  prediction

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spring607

谢谢ken的回复，也谢谢Chienhsin.我之所以提出这个问题是在教研究方法的时候，读了KEN的理论哪个PPT， 觉得解释更可理解，而预测是不特别好理解。因为预测是要在解释的基础上才是可以的。

" \# r! }  ~1 _( o6 P2 B3 E而学生或研究者在进行研究的时候，是不是主要是以解释为主呢，即了解管理现象中的内在机制，变量之间关系。如果能够描述，解释并说明这些内在的关系，然后才能进行预测吧。
总之，我的问题是在进行管理研究方法教学中，强调的是解释，还是预测，还是二者都有？我比较喜欢解释，因为无论是质性研究，还是实证研究，通常都是解释的成分大一些。

chienhsin

回复 4楼 spring607 的帖子

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5 ~* e: p& u7 \, B3 I6 h    我以前求學的經驗來看：統計課程，或類似教導預測技術面的課程，都強調prediction，而教理論的課程，例如OB，會強調explain。

   OB課少談(幾乎不談)統計技術，統計課不談與統計無關的理論，因此學生(包含以前我)都會被誤導。
我以前上完統計課誤以為R-square要超過0.9才是可以接受(預測的準確性才高)，完全忽略解釋行為、現象機制的重要性。
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研究方法的課程又大都被定位為高階統計課，因此對解釋的重要性還是一樣模糊。
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: Z; x5 u) F& _像spring607您這樣強調explain的老師，對學生幫助真的很大。

像Kenny談理論又談技術的老師，更是難得！

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Kenneth

Spring 607,我以前也有这个看法，以为「预测」是「只知其然、不知其所以然」，到了我们可以「解释」后，就两者都有了。 但是我慢慢发觉这不一定是对的。
「解释」看重的是运作的机制，知道事物的运作机制，不“一定”提供很好的预测的。因为环境的影响因素可能很多。比如我们知道“多吃”是导致肥胖的“原因”，但是很多人无论如何的吃也不胖的，有些人吃一点点东西就会胖。
「预测」看重的是比现象稍微早一点发生的共变量。它可能与原因没有关系（可能都是同一个原因的另外一个结果），但是有了A，几乎就一定有B。
/ I+ H, Z& S% ?6 V% ?7 F4 I+ f再举一个例子。我们不知道“引力”从何而来？为什么有物质和重量就有引力？但是要知道飞机跌下来的速度是非常简单的。
其实，中医就是一个最好的例子。我们不知道为什么“生姜”会驱寒（甚至连什么叫做“寒”都不一定精确的知道），但是它驱寒的能力是蛮准确的。
所以「解释」是医理，是黄帝内经；但是我头痛了，还是止痛药（预测）来得有用。

jkliang

我的指導老師常常問我一個問題，你的研究解釋了某一個現象，但是它可以幫助實務界解決什麼問題呢？他本身是方法論背景，所以他對於能夠「預測行為/結果」並且能夠「操弄」的研究比較認同，解釋性的研究結果好像隔靴搔癢，不知道這是解釋性研究和預測性研究之間的差別嗎？解釋性的研究該如何討論，才能與實務問題較為結合，而不是做出類似只有描述變數間關係的結論(我的老師認為猶如slogan)？請問Kenny與大家的意見，謝謝！
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Kenneth

jkliang，以下的话是借题发挥。如果但要回答你的问题，其实很简单。请问有谁曾经做过能够 “精确预测” 员工（或是企业）表现的研究呢？

其实类似的问题我以前在“博客”（这个圈子的前身）已经谈了很多了。
「学术研究」与「咨询工作」最大的分别是前者是看重解释现象，后者是看重解决问题。「学术研究」是基础，「咨询工作」是应用。我常常把管理的「学术研究」比喻成为一个工具箱。我们为管理者提供一些工具。不同的工具可以用在不同的时间情景下来达到目的。锤子用来敲，钳子用来夹。我们有没有一个万能的工具呢？没有！那我们有没有一个“多用途的工具”呢？可以有。但是“多用途的工具”往往是每一样都不是做得特别好的。整个管理的训练就是训练一个工匠，在不同的时间用不同的工具。训练是否一定凑效呢？要看工匠的功力。没有受过训练的可以做好吗？可能，但是机会低一点。
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一个解决“实际”问题的研究（applied research）是凑用，但是（假设它是一个好的应用研究，其实现在大部分的应用研究是很差的）它只是对这个特别的问题，在现在这个环境有用。稍微换一个环境就没用了（起码不知道是不是有用）。我不反对应用性的研究，我自己也做。但是有两点我希望大家记住。（1）应用性的研究也要专业，研究的严谨性是不可以妥协的。（2）总要有人做影响比较长远的学术研究。而学术研究的难度比应用研究高很多。既然大家是受专业训练的，我希望大家可以做一点一般咨询人员不可以做的严谨的学术研究。简单的应用研究，就留给人家去做吧。

最后多加一句，为什么要做这么难的学术研究呢？知道激励理论，员工是否一定受激励呢？我不敢说，可能成功70-80%吧。但是，请问如果完全没有激励理论，经理如何知道怎样去激励员工呢？

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jkliang

謝謝Kenny的說明，也再度提醒與鼓勵了我們！

spring607

是的，其实基础研究更需要功底，但意义可能重大，而需要的工具与方法更多，需要学习的理论也很多。谢谢罗老师的指导。
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