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         现有统计数据都属于二次数据,有两类来源:一类是组织内部,如企业财务报表市场调查报告等;另一类是政府、公共组织和咨询机构公布的资料。原始数据的优点是可以完全按研究者的要求去收集数据,贴近操作变量的含义,并可监控外部的干扰因素,以保证数据的信度和度。缺点是费时、成本高。二次数据优缺点正好相反。二次数据由于成本低、费时少,吸引研究者优先考虑采用。如果研究对象是过去的事件,那更要依赖二次数据。
       应用现有统计数据进行论证,一定要服从研究假设的要求和操作变量的含义由于二次数据原收集者的意图与二次数据引用者所欲达到的目的不可能相同,这会导致在应用中出现问题,研究者需要心中有数,多加辨别消除偏差。值得注意的问题有研究对象错位,以及信度和效度不足。

       统计报表的数据一般都经过分类,多半是以地域、组织等群体为分析单位,但许多研究者又期望使用这些数据来作出以个体为分析单位的论断。这种由于分析单位引起的偏差称为区位谬误( ecological fallacy)。例如,城市人口比重大的省份,其大学升学率也高,但这组数据并不能作为“城市学生的大学升学率高于农村学生的大学升学率”这个假设的论据。因为这组统计数据是以“省份”为分析对象,而后者的结论是以“学生”为分析对象得出的,不能以“省份”的数据推出“学生”个体的结论。

        如果要做比较研究的话,就须将“学生”作为分析对象,从农村学生和城市学生中抽样,在两组样本符合同一性和环境条件同一性的情况下进行测试,才可能对农村学生和城市学生升入大学可能性的差异作出科学判断。同样,以个体为分析单位的数据用来推断以群个体谬误( individualistic fallacy)。例如,数据显示大学本科毕业生的创业成功率大体为分析单位的论
断也会引起于博士毕业生的创业成功率,如用此数据来推论博士创业的企业要比本科生创业
的企业绩效差,这就不确切了,前者分析单位是毕业生个体,而后者分析单位是企业。博士创业可能成功率低,但创业成功后,企业绩效未必就比较差,至少要另行研究才能得出结论。
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