展示课：大样本和微效应

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1、1BIGSAMPLESANDSMALLEFFECTS:LET’SNOTTRADERELEVANCEANDRIGORFORPOWER大样本和微成效：勿为研究说服力牺牲相关性和严谨性2题目：BigSamplesandSmallEffects:Let’sNotTradeRelevanceandRigorforPower实际背景：作者在工作中发现两个值得关注的趋势：Scholars’everincreasingabilitytogatherlargersamplesAnincreaseinremarkablysmallreportedeffectsamonglarge-samplestudies写作

2、目的ToexploretheveracityofobservationsTooffersomesuggestionsabouthowtogoaboutmaintainingmethodologicalrigorandmanagerialrelevanceevenasincreasingthesizesofsamples.3一、谈论事实：Increasingpower,decreasingeffects二、开始思考存在的问题：TheresearchimplicationsoflargesamplesImplicationsofLargeSamplesforConstructMeasurement

3、ImplicationsofSmallEffectsforTheoreticalandManagerialRelevance三、找出解决方法：Recognizingpowerandhighlightingrelevance如何重新认识说服力——reportstatisticalpower如何说明相关性——reportstandardizedregressioncoefficientswherepossibleusespaceinDiscussionsectiontodescribetheimpactoftheindependentvariablesonthedependentvariable四

4、、得出结论：sampleandeffectsizemattersagreatdeal4效应量名称：effectsize◆英文缩写：ES◆同义翻译：效应大小效应量是指由于因素引起的差别，是衡量处理效应大小的指标。与显著性检验不同，这些指标不受样本容量影响。它表示不同处理下的总体均值之间差异的大小，可以在不同研究之间进行比较。一般用于针对某一研究领域内的元分析中，经常见于心理，教育，行为研究等。其主要统计思路是指主要变量引起的响应差别除以相应的标准误差，这一相对量对估算处理效应很重要。常见的几种ES：a)两个平均数间的标准差异；b)分组自变量与个体因变量分数间的相关--相关效应大小。c)方差分析中

5、处理效应的效应大小文中的Reporteffects以及第一部分提到的Effcets=？外部效度（externalvalidity)？（实验得出的结果推广到不同时空范围和不同研究对象的可能性）5Increasingpower,decreasingeffects一、抽取案例，观察样本量大小和averageeffectsizes的关系收集了过去两年（2007年和2008年）和更早的二十年（1987年和1988年）发表在“管理学杂志”上所有相关的定量研究。结果是，随着时间的推移发表总量的增加，在最近研究中的106个独立案例，只有57个来自早先时候，为了取得平衡，我从1989年增加研究，那年总共有86个

6、更早的学术研究。6Increasingpower,decreasingeffects更早的学术研究平均只有300个观察值，相反最新的学术研究有7578个。如果我们去除三个非常大有超过75000观察值（其中有两个超过150000），在新的研究中平均值降到了3423，但是剔除这些大样本后，在不同群体之间的统计上的差异会更大。与同一时间段相比，当去除大的能够描述同样构建关系的相关性高的样本时，衡量相关性的平均效应值从22%跌到17%（averageeffectsizesasmeasuredbycorrelations(r’s)fellfrom.22to.17）7二、分析影响效应大小的因素通过调查手段

7、进行研究，能产生更大的效应。（surveysgeneratedlargereffects）企业层面的研究由于严重依赖于初级的数据而非初级的调查，报告效应甚微。（firm-levelstudiesreportedsmallereffectsappearedtobetheirheavyrelianceonsecondarydataratherthansurveys）大样本研究中在样本规模和效应量间的整