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在开本浩矢所著的《研究开发的组织行动》（中央经济社）一书中对此进行了实际的研究论证，让我们来看一看其研究的结果。开本浩矢等人对企业研究对象的工作热情轨迹进行了分析，结果显示业绩较高的研究对象们的工作热情轨迹如图6–2所示。
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摘自：开本浩失，《研究开发的组织行动》，（中央经济社）。
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图6–2 高业绩群体的研究对象们的工作热情轨迹
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其中箭头上的–1~+1的数字就是相关系数，可以看作与相关性一致的指标。另外带星号（*）的数值，表示这个数值具有的关联性的p值小于0.05。
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开本浩矢等人针对“工作意义”这个心理学的概念，进行了关于“内在动力”的讨论。但是，像“对社会的贡献”和“学习与成长的机会”等与“工作意义”相关的因子，对高业绩的研究对象们却几乎没有影响（不过，对低业绩的研究对象们还是有影响的）。
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似乎对高业绩的研究对象们来说，已经从上述两个方面感受到了足够的工作意义，因此要想继续提高他们的工作热情，最好的办法是给予薪水和晋升空间等物质方面的激励。
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如此耗费心血制作的问卷，如果被其他的统计学家们当成毫无技术含量的“调查问卷”，那么心理统计学家们一定会感到十分伤心。
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调查问卷是将想要得到答案的问题直接写在问卷上，其中没有任何抽象的概念和科学的测试方法。所以对心理统计学家们来说，绝对不希望将自己的心血和那种东西相提并论。
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曾经我看过一家企业为了录用毕业生而自己设计的“测试问卷”，那就是一个完完全全的“调查问卷”。虽然我也能理解他们希望录用抗压能力强且能够坚持不懈的人，可是如果直接问对方有没有耐心，想必没有人会诚实地说出“我没有耐心，不能够坚持下去”这样的话。实际上，这样的“测试问卷”对于录用员工几乎帮不上任何忙。作为一名统计学家，我非常希望能够对入职后的员工业绩与这个“测试问卷”的成绩进行相关分析。这家企业最好能够录用一个学过心理统计学的毕业生，哪怕这个学生抗压能力不强且没有耐心，也可以让他去人事部工作来弥补“测试问卷”的不足。
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一般来说，搞市场调查、社会调查和流行病学研究的统计学家们都喜欢对自己想要得到答案的问题进行直接提问。他们乐观地认为直接得到的答案能够客观地反映事实，即便并非如此也可以将其看作单纯的误差。
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社会调查和流行病学研究的问卷上提出“你的亲人或朋友中有人吸烟吗？”这样的问题时，就是想知道“被动吸烟的人数占多少比例”，或者“被动吸烟对健康是否有影响”。但是，对于心理统计学家们来说，问题却并不是这么简单。
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对问题的回答有可能被回答者的主观判断所左右，心理统计学家们在这100年来一直对人类的主观情绪进行着反复讨论。
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比如说，“在同样都有朋友吸烟的情况下，有的人会意识不到吸烟者的存在”，还有的人可能对吸烟的行为感到非常厌恶，所以并不将吸烟者看作自己的“亲友”，所以对于心理统计学家们来说，他们会准备很多同种类的问题进行因子分析，然后找出其中的答案究竟对何种因子具有意义。
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在市场调查方面，也有被称为“消费者行为”的领域，这一领域的学者们往往具有心理统计学的知识基础，而且与社会调查学派的市场调查之间还有许多共同的调查方法。
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但是另一方面，在因子分析中假设有多个因子的情况，或者是否允许因子相互之间有关联性等，诸多细节都有可能导致结果产生巨大的区别。为了得到自己考虑的因子结构，而不断重复进行试验的心理统计学家的做法，在流行病学家和生物统计学家们看来，完全是一种自欺欺人的行为。
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就连通径分析也无法判断模型是否合适。假设在7个因子之间进行通径分析，从中取出两个进行组合的话有21（=7×6÷2）个通径，如果每个都有“A→B”、“A←B”、“A↔B”、“A与B之间没有箭头”等4个种类的关系性，那就要对84个通径的模型进行是否准确的验证。但是，心理统计学家却几乎从来不会进行全种类的测试。对他们来说就算数据合适，但是无法在心理学上解释的模型也是毫无意义的。
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基于上述原因，对于问卷调查的项目和分析方法，心理统计学家与其他统计学家之间的意见往往无法达成一致。
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没有针对性的智能测试毫无意义
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不过，在日本广泛应用的智能测试，却并没有经过上述介绍过的那些谨慎的心理统计学的分析。
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比如，在日本比较流行的智能测试方法之一“田中比奈式测验”，原本是阿尔弗莱德·比奈在1905年为了研究与同年龄孩子共同学习时跟不上进度的孩子，而对自己女儿的成长过程进行观察后所得出的测试方法。所以，就算在这个测验中得到较高的分数，也不能说明就是“天才儿童”。
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不管是心理测验还是物理测验，只要原本的定义和测验标准不相符的话都是毫无意义的。就好像如果要找一个“身体好的孩子”，需要根据是究竟准备打篮球还是准备练相扑来选择身材高大的还是身材魁梧的区别一样。
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由此可见，没有针对性的智能测试毫无意义，之所以会出现智能测试被滥用的问题，都是因为大家对智能测试不甚了解或者对其进行了过分解读。只要了解前提和极限，并且能够结合自己的目的进行应用，那么不管是智能测验还是其他的任何测验，都可以找到你真正想要知道的东西。这就是心理统计学赋予你的力量。
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看穿一切数字的统计学 [:1702626757]
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26 诞生于市场调查现场的数据挖掘
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