التحليل التلوي في بحوث السلوك التنظيمي (OB)
التحليل التلوي هو إجراء إحصائي لدمج نتائج عدة دراسات مستقلة يمكن الجمع بينها. يساعدنا هذا التقييم الموضوعي في تفسير عدم التجانس بين نتائج الدراسات المستقلة القابلة للتكامل ، إن وجدت. التحليل التلوي هو منهج كمي لمراجعة الأدبيات البحثية في مجال معين.
في أبحاث OB ، قد تختلف العديد من العوامل من سياق لآخر ، مما يجعل من الصعب تصميم التجارب النهائية لتحديد ما إذا كان نهج معين يؤثر على سلوك معين. يجمع التحليل التلوي بين عدد من الدراسات (عادةً ما يجريها عدد من الباحثين المختلفين في مجموعة متنوعة من السياقات) لتحديد تأثير نهج معين على نتيجة معينة. من خلال توسيع نطاق البيانات ليشمل العديد من السياقات المختلفة (وزيادة أحجام العينات) ، يمكن إجراء تقدير كمي أفضل لمدى تأثير ممارسة تنظيمية معينة على الموظفين.
يخلص معظم الكتابات حول التحليل التلوي إلى أن هناك ثلاث خطوات عامة لأي بحث يستخدم التحليل التلوي.
هؤلاء هم:
1. توضيح المتغيرات المستقلة ومتغيرات النتائج ذات الاهتمام.
2. إجراء بحث كمي على المتغيرات المستقلة والنتائج ذات الأهمية.
3. تجميع المعلومات الكمية من كل دراسة مختارة للإشارة إلى تأثير المتغير المستقل على متغير النتيجة.
حجم التأثير هو الفرق بين وسائل نتائج النتائج للمجموعات التجريبية والضابطة مقسومًا على الانحراف المعياري للدرجات. يشار إلى تأثير إيجابي على متغير النتيجة من خلال حجم تأثير المتوسط عبر الدراسات ، وهذا هو ، أكبر من 0. لأبحاث OB ، للاستفادة من التحليل التلوي ، مثل أي بحث آخر ، نقوم بصياغة المشكلة ، وجمع وتحليل البيانات ، والإبلاغ عن النتائج.
يطلب من الباحث كتابة تقرير بحث تفصيلي يوضح بوضوح الأهداف والفرضيات والمنهجية. هناك حاجة إلى نموذج قياسي قياسي لجمع البيانات. من المفيد إذا استخرج مراقبون مستقلان البيانات لتجنب الأخطاء. في هذه المرحلة ، يمكن تصنيف جودة الدراسات ، مع واحد من العديد من المقاييس المصممة خصيصًا. المراقبون الأعمى لأسماء المؤلفين ومؤسساتهم ، وأسماء المجلات ، ومصادر التمويل والاعترافات تؤدي إلى نتائج أكثر اتساقا.
يجب التعبير عن النتائج الفردية بصيغة موحدة للسماح بإجراء مقارنة بين الدراسات. إذا كانت نقطة النهاية مستمرة ، فسيتم استخدام الفرق المتوسط بين مجموعات العلاج والرقابة. غير أن حجم الاختلاف يتأثر بالقيمة السكانية الأساسية.
وبالتالي ، يتم تقديم الاختلافات في وحدات الانحراف المعياري. إذا كانت نقطة النهاية ثنائية ، على سبيل المثال ، المرض مقابل عدم وجود مرض ، أو الموتى مقابل الحياة ، فغالباً ما يتم حساب نسب الأرجحية أو المخاطر النسبية. تتميز نسبة الأرجحية بخصائص حسابية مريحة ، والتي تتيح سهولة الجمع بين البيانات واختبار التأثير الكلي للأهمية. تعتبر التدابير المطلقة ، مثل الحد من المخاطر المطلقة أو عدد المرضى الذين يجب علاجهم لمنع حدث واحد ، أكثر فائدة عند تطبيق النتائج.
تتمثل الخطوة الأخيرة في حساب التأثير الكلي عن طريق دمج البيانات. يعطي المتوسط الحسابي البسيط لنتائج جميع التجارب نتائج مضللة. النتائج من دراسات صغيرة هي أكثر عرضة للعب فرصة وينبغي بالتالي ، أن تعطى وزنا أقل. تستخدم الطرق المستخدمة للتحليل المقتبس المتوسط المرجح للنتائج ، حيث يكون للتجارب الأكبر تأثيرًا أكبر من التأثيرات الأصغر.
يمكن تصنيف التقنيات الإحصائية للقيام بذلك على نطاق واسع إلى نموذجين ، والفرق يتكون في الطريقة التي يتم بها التعامل مع تباين النتائج بين الدراسات. يعتبر نموذج التأثيرات الثابتة ، غالبًا غير منطقي ، أن هذا التغير يرجع حصريًا إلى التباين العشوائي. لذلك ، إذا كانت جميع الدراسات كبيرة بشكل لا نهائي ، فإنها تعطي نتائج متطابقة.
يفترض نموذج التأثيرات العشوائية تأثيرًا أساسيًا مختلفًا لكل دراسة ويأخذ ذلك في الاعتبار كمصدر إضافي للتغير ، مما يؤدي إلى فواصل ثقة أوسع نوعًا ما من نموذج التأثيرات الثابتة.
يتم توزيع التأثيرات عشوائياً ، والنقطة المركزية لهذا التوزيع هي محور تقدير التأثير المشترك. على الرغم من أنه لا يمكن القول أن أيًا من النموذجين صحيح ، فإن الفرق الكبير في التأثير المشترك الذي يتم حسابه بواسطة نماذج التأثيرات الثابتة والعشوائية لن يظهر إلا إذا كانت الدراسات غير متجانسة بشكل ملحوظ.
يمكن تعزيز قيمة البحث التجريبي OB عندما يكون من الممكن للباحثين اللاحقين لتعميم النتائج. تتطلب التعميمات تكرارًا ويمكن تحقيق ذلك على أفضل نحو من خلال التحليلات الوصفية. صاغ زجاج (1976) لأول مرة مصطلح "التحليل التلوي" ليعني تحليل التحليلات.
بعد ذلك ، قام الباحثون من أمثال جاك هنتر وفرانك شميدت (Hunter 1979 و Hunter و Schmidt 1990) بإثراء الكتابات البحثية التي توصلت إلى نتائج البحوث عبر الدراسات. في OB ، نستفيد من التحليل التلوي للتوليف الكمي لنتائج البحث.
