Nonspuriousness: Ruling out Alterna

Nonspuriousness: Ruling out Alternative
Independent Variables
The final criterion of causality is no spuriousness and requires the research to demonstrate that a relation between two variables cannot be explained by a third variable. There are at least three obstacles researchers must face when attempting to establish that relationships with public service motivation are not spurious: measurement, research design, and model specification. The first two of these obstacles have already been discussed in detail and, therefore, require only brief reiteration here. First, researchers must establish that their empirical tests use valid measures and that their empirical findings are not measure specific. As discussed above, considerable variation exists in the operational definitions of public service motivation used in empirical research and there is also some evidence that some of these measures are not capturing the same underlying construct and that empirical findings vary depending on how public service motivation is measured (i.e. Alonso & Lewis, 2001; Karl & Peat, 2004). Second, the reliance on cross-sectional data collection designs has limited the ability of the existing public service motivation research to rule out alternative explanations for empirical relationships by randomly assigning participants to experimental and control conditions. Instead, researchers must rely on the more fallible methods such as the use of subgroup comparisons and statistical controls. Qualitative studies may be particularly helpful in this regard as they produce richer data allowing for greater depth in interpretation. A mix of qualitative and quantitative longitudinal studies, for example, has been used to provide a more comprehensive and convincing understanding of both the formation and stability of civic identity and behaviors (Youniss et al., 1997). While many of the issues raised in this chapter are relevant to both quantitative and qualitative studies, the latter can rely on triangulation of results from multiple sources (data, investigators, and theories) to rule out alternative explanations (Mathison, 1988; Patton, 2002).

Kết quả (Việt) 1:

Nonspuriousness: Cầm quyền ra thay thế Biến độc lậpCác tiêu chí cuối cùng của nhân quả là không có spuriousness và đòi hỏi phải nghiên cứu để chứng minh rằng một mối quan hệ giữa hai biến không thể được giải thích bởi một biến thứ ba. Có rất ít nhất ba trở ngại nhà nghiên cứu phải đối mặt khi cố gắng thiết lập mối quan hệ với động lực dịch vụ công cộng không phải là giả mạo: đo lường, thiết kế nghiên cứu, và đặc điểm kỹ thuật của mô hình. Việc đầu tiên hai của những trở ngại này đã được thảo luận chi tiết, và do đó, yêu cầu chỉ ngắn mới ở đây. Trước tiên, các nhà nghiên cứu phải thiết lập rằng các xét nghiệm thực nghiệm sử dụng các biện pháp hợp lệ và của những phát hiện thực nghiệm không phải là biện pháp cụ thể. Như được thảo luận ở trên, nhiều biến thể tồn tại trong các định nghĩa hoạt động của động lực dịch vụ công cộng được sử dụng trong nghiên cứu thực nghiệm và chỗ ở này cũng có một số bằng chứng rằng một số trong những biện pháp không đang bắt xây dựng cơ bản tương tự và rằng những phát hiện thực nghiệm khác nhau tùy thuộc vào cách động lực dịch vụ công cộng là đo (tức là Alonso và Lewis, năm 2001; Karl & than bùn, năm 2004). Thứ hai, dựa vào các mặt cắt dữ liệu bộ sưu tập thiết kế có giới hạn khả năng nghiên cứu hiện có động lực dịch vụ công cộng để loại bỏ các giải thích thay thế cho mối quan hệ thực nghiệm bằng cách gán một cách ngẫu nhiên những người tham gia để thử nghiệm và điều kiện kiểm soát. Thay vào đó, các nhà nghiên cứu phải dựa vào phương pháp hơn fallible chẳng hạn như việc sử dụng của phân nhóm so sánh và thống kê điều khiển. Chất lượng nghiên cứu có thể đặc biệt hữu ích trong lĩnh vực này vì họ sản xuất dữ liệu phong phú hơn cho phép cho sâu hơn trong giải thích. Một kết hợp của tính và định lượng nghiên cứu theo chiều dọc, ví dụ, đã được sử dụng để cung cấp một sự hiểu biết toàn diện hơn và thuyết phục của cả hai sự hình thành và ổn định của công dân nhận dạng và hành vi (Youniss và ctv., 1997). Trong khi nhiều người trong số các vấn đề nêu ra trong chương này có liên quan đến nghiên cứu định lượng và chất lượng, sau này có thể dựa vào triangulation của các kết quả từ nhiều nguồn (dữ liệu, các nhà điều tra, và lý thuyết) để cai trị ra giải thích thay thế (Mathison, 1988; Patton, 2002).