针对建设性偏差的形成机制与影响效果的调查分析

对研究内容2—4实施问卷调查，从而对研究内容2—4的理论模型和研究假设进行实证检验。

在测量工具方面，研究2中的员工建设性偏差采用Galperin（2012）编制的量表，研究3中的员工建设性偏差采用研究1中的自编量表；建设性偏差氛围则根据“参照物转移模型”（The Referent-shift Model）（Chan，1998），将本研究所编制的员工建设性偏差量表题项的参照物由“我”变为“同事们”。在整合每个组织的员工回答后，形成关于组织内建设性偏差氛围的整体评价。其他变量均尽量采用华人学者所编制的，或目前已在华人企业组织应用过，并且被证明具有良好的信度和效度的成熟测量工具进行测量。

在数据收集方面，针对不同的研究收集了3批来自企业员工、团队和领导等的数据。其中，研究2主要收集了来自员工的多时点数据；研究3和研究4收集了来自员工、团队和领导的配对数据，但由于实施难度的限制，研究3和研究4均为单一时点的数据。关于研究3和研究4阶段的配对取样，团队与员工的比例维持在1∶5左右，企业与团队的比例维持在1：3左右。员工创新绩效由上司进行评价；其他变量由员工作出判断。(www.xing528.com)

在数据处理方面，研究3和研究4为跨层次研究，研究中所关注的领导行为、环境动态性、建设性偏差氛围和团队创新绩效属于团队层面变量，对于每一团队而言，它们应当是唯一的，因此本研究将每一团队中所有个体的评价数据汇聚到团队层次；组织变革为组织层次变量，需将其汇聚到组织层次。在汇聚之前，本研究将考察ICC（1）、ICC（2）、Rwg三个判断汇聚是否可靠的常用指标。在指标满足汇聚要求的前提下，将每一群体中的个体数据取均值获得团队得分。在具体的假设检验方面，针对研究内容2—4中涉及同一层面变量（同在个体层面或同在团队层面）的相关研究假设，本研究主要采取层次回归分析和结构方程建模等方法进行分析；对于涉及多层面变量的相关研究假设，则采用基于多层次考虑的多层线性模型（HLM）或多层结构方程模型（MSEM）进行分析。