“Amplifying Voice in Organizations”的版本间的差异

来自OBHRM百科
跳转至: 导航搜索
(Lichaoping移动页面Amplifying Voice in Organizations2021 Amplifying Voice in Organizations,不留重定向)
 
(未显示同一用户的5个中间版本)
第2行: 第2行:
 
Bain, K., Kreps, T. A., Meikle, N. L., & Tenney, E. R. (2021). Amplifying Voice in Organizations. Academy of Management Journal, 64(4), 1288–1312. https://doi.org/10.5465/amj.2018.0621
 
Bain, K., Kreps, T. A., Meikle, N. L., & Tenney, E. R. (2021). Amplifying Voice in Organizations. Academy of Management Journal, 64(4), 1288–1312. https://doi.org/10.5465/amj.2018.0621
  
==开放数据网址==
+
==开放数据下载网址==
 +
作者提供了全部研究的数据和R代码。
 
   https://osf.io/v6abf/
 
   https://osf.io/v6abf/
  
 
==说明==
 
==说明==
 +
* 研究1采用2X3组间设计(2因素组间设计),通过Prolific招募了1197名被试,最终获得了1188名有效被试的数据。实验完成后,采用anova、回归分析对数据进行了统计分析。
 +
* 研究2采用2X2X4组间设计(3因素组间设计),通过Mturk招募了1610名被试,最终获得了1501名有效被试的数据。实验完成后,采用anova、回归分析对数据进行了统计分析。
 +
* 研究3为干预实验
  
研究1采用2X3组间设计,通过Prolific招募了1197名被试,最终获得了1188名有效被试的数据。实验完成后,采用anova、回归分析对数据进行了统计分析。
+
==适合学习的统计分析==
 +
* ANOVA
 +
* 调节效应分析
 +
 
 +
==致谢==
 +
感恩作者支持开放科学(Open science),无私公开了文章的数据和代码(Open data),谨向作者致以崇高的敬意!
  
研究2采用2X2X4组间设计,通过Mturk招募了1610名被试,最终获得了1501名有效被试的数据。实验完成后,采用anova、回归分析对数据进行了统计分析。
 
  
==适合学习的统计分析==
 
anova
 
  
==致谢==
+
[[AMJ开放数据汇总 AMJ Open dataset collections]]
感谢作者支持开放科学(Open science),无私公开了文章的数据和代码(Open data),谨向作者致以崇高的敬意!
 

2022年10月9日 (日) 09:57的最新版本

文章信息

Bain, K., Kreps, T. A., Meikle, N. L., & Tenney, E. R. (2021). Amplifying Voice in Organizations. Academy of Management Journal, 64(4), 1288–1312. https://doi.org/10.5465/amj.2018.0621

开放数据下载网址

作者提供了全部研究的数据和R代码。

 https://osf.io/v6abf/

说明

  • 研究1采用2X3组间设计(2因素组间设计),通过Prolific招募了1197名被试,最终获得了1188名有效被试的数据。实验完成后,采用anova、回归分析对数据进行了统计分析。
  • 研究2采用2X2X4组间设计(3因素组间设计),通过Mturk招募了1610名被试,最终获得了1501名有效被试的数据。实验完成后,采用anova、回归分析对数据进行了统计分析。
  • 研究3为干预实验

适合学习的统计分析

  • ANOVA
  • 调节效应分析

致谢

感恩作者支持开放科学(Open science),无私公开了文章的数据和代码(Open data),谨向作者致以崇高的敬意!


AMJ开放数据汇总 AMJ Open dataset collections