套套邏輯(tautology)

jkliang

Dear Kenny
        近日和幾位做firm/industry level研究的朋友討論，他們對individual level一直有一個質疑，組織行為的學者會提出一些類似或概念上相近的構念，然後說這些構念彼此之間具有相關，他們認為這樣對理論並沒有實質的貢獻(儘管統計方法的結果顯示它們顯著)，因為這是所謂的套套邏輯(tautology)。

        因為我第一次知道這個名詞，想請問Kenny這個問題該怎麼思考與回應呢？ ]或是有類似的例子可供參考嗎？ 謝謝您！
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xinting.J

jkliang, 我理解的tautology是指一个陈述永远是正确的，并不是因为它描述的规律是正确的，而是因为它的用词使然。比如我定义“四足动物”为“有四只脚的动物”，然后我说“四足动物都有四只脚”，这就是一句一定对的却又没有意义的话。
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仔细看新闻、广播、广告里，有好多这样的套套逻辑，管理学研究也不能幸免。不过关于组织行为学的研究，我自己觉得taotology倒不是最大的问题，而你说的概念相近可能才是比较大的问题。大家忙着提出各种构念，在严格比较它们的差异前就开始找统计上构念之间的关系。尤其大部分都是有关人的心理活动和态度的构念，如果不能分清概念的界限、发生的前后关系和性质的差异，在理论上的贡献就很有限了。不知是否合理？

chienhsin

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! d4 R$ a) `, s9 I+ U
# T3 t* `3 q# M8 {' R    理論有一個前提是falsibility(可以被否證)，tautological會讓理論永遠是對的。

我有個例子：
) {8 M' ^% V7 N7 d" g" j7 O
1、小學每年的成績平均成為畢業成績
9 y& ?- k' M) h2、畢業成績第一名可以領到市長獎
- ^& M4 j4 c& m3 f
因此我建構一個理論：
' R5 D8 C, C0 b
5 o2 I1 x4 S& V  Z, YHypothesis:小學每年的成績越好越可能領到市長獎。

6 g7 C( m$ y6 P注意我的假說無法被否證，永遠會是對的，我的自變數就是因變數的一部份。

我很喜歡以下這篇文章，裡面也談到tautological的問題。
8 v& R; ]9 U/ ~0 E* P
Bacharach (1989), "Organizational theories: Some criteria for evaluation", AMR, 14(4), 496-515.
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) N  o, e+ Q; ^& p
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Kenneth

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- d/ V$ |( v0 E& Z    我倒不覺得管理理論裡有很多 tautological 的東西。我唯一想到的，是“percept -> percept” 類的研究。就是一個“感覺”（attitude）影響另外一個感知。比如，POS 影響 job satisfaction 等。不過，現在這一類的研究也不多了。 所以你見現在大部分的 OB 研究都一定是用 OCB， in-role 這一類的非感知變量作為營變量的。

你的朋友有實際的例子嗎？其實，我猜他講的不是tautology，而是明顯易見的結果。現在確實很多管理的研究越來越像 common sense research 了。
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jkliang

       我和他們分享我論文中的假設，有一個假設是工作依賴(work dependency) 越高-->工作投入越高(work involvement)++>自願學習行為越高(voluntary learning behavior)，他們認為這就如chienhsin 所言，自變數就是因變數的一部份，我可以用什麼方式來回覆他們的疑問呢？從construct的定義？還是統計方法呢？
       另外，Kenny提到很多管理的研究越來越像 common sense research ，是因為目前社會科學/管理的理論多用以描述並解釋現況，而較不容易進行控制或預測嗎(這是一本社會心理學的教科書內看到的)？假設，有一個具理論基礎的研究推論並證實了天氣越糟-->上班意願越低，這樣描述並解釋了為什麼員工不願意上班，但是天氣確是無法控制的因素，這類的研究在實務上是否就較不實用？還釋端看個人的研究解釋功力了!?謝謝各位的解惑！

Gaolp

common sense research确实是很大的问题，对研究问题的选择还是需要考虑理论意义和实践价值的。

Kenneth

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! b. x/ v" M# k# N
    我看不太懂你的問題，什麼叫work dependence 和voluntary learning behaviors? 誰對誰的依賴？工作中的學習有被逼的嗎？無論如何，tautology 本身是一個方法的問題，怎可能用方法來回答呢？你如何知道兩個變量的相關是因為它們的定義有重疊，還是真的是獨立但相關的構念呢？

jkliang

Dear Kenny
- I# y* P/ t) d$ s5 L        Work dependency是我在論文中自行發展的構念，我根據Markus & Kitayama的Independent self and Interdepedent self theory(自我互依我，1991)及陸洛的Composite self(折衷自我，2003)，定義出Work dependency為工作依賴，指的是「人們必須藉由工作，以滿足自我或與自我相關的他人的需求之程度」；是一個profile multidimensional construct，有兩個維度，分別為自我工作依賴與互依我工作依賴，因此工作依賴被區分為四種類型。而voluntary learning behaviors則是採用Edmondson(1999)，定義為「員工為增長自我知識、技能與能力所採行的所有自願性行為，藉由此行為的展現對組織作出貢獻 」。
' b, P9 v$ u3 H8 r0 F           接著我採用Kanungo(1979)之motivational model，提出工作依賴(work dependency) 越高-->工作投入越高(work involvement)-->自願學習行為越高(voluntary learning behavior)，過於簡短的說明不知大家可否了解？
           而Kenny所言「tautology 本身是一個方法的問題，怎可能用方法來回答呢？你如何知道兩個變量的相關是因為它們的定義有重疊，還是真的是獨立但相關的構念呢？」，我的理解能力不足，是否請Kenny再詳細進一步說明？(是指只能用理論來說明嗎？)
          如果透過SEM驗證，兩構念之間的correlation不等於1顯著(我看過是利用bootstrap)，是否可當作區別這兩個構念的證據之一呢？當然我想MTMM應該是最Robust的方法，但是Work Dependency在過往文獻中沒有被定義也沒有相關量表，MTMM恐怕不容易實現。而Work involvement與VLB已有現成量表。問題多了點，尚請Kenny與大家不吝指教！
         

chienhsin

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    Dear jkliang,

% |- e, d* C: n# }你已經知道work dependence是衍生自Independent self and Interdepedent self theory等概念相關，
這樣就能執行MTMM了，他們之間的相關應該高過與模式中其他應變量的相關。

% i+ H- A/ g. C& a/ }7 Q6 L, L此外，既然work dependence是新的構念，你何不先執行一個研究，說明需要有此新構念的必要性，再介紹如何發展此新量表的過程。

jkliang

Dear chienhsin
0 d0 {( M# L) L' o3 x  ~我的第一個研究的確是如您所說，說明work dependency的必要性，與量表發展的過程。第二階段再加入work involvement 與VLB。Work dependency的兩個維度之間的相關也的確是高過模式中其他變量，只是如此就能避免tautology的問題嗎？
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