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态”的潜在特征,正如同时期公司的非会计报告所计量的.

(二)摆脱Vs与Zs对X的影响　为方便介绍,作者假定X仅在两种水平上取值：一是Y来自未“处理”(Treatment)的控制组(ControlGroup)；二是来自接收处理的处理组(TreatmentGroup)(例如,为了检验加速折旧法的理论,控制组可能被定义为使用直线折旧法的公司,处理组可能被定义为使用加速折旧法的公司).为了简单起见,作者假定只有前期影响因素V影响Y,无论对象是来自控制组还是处理组,V对Y有同样的影响.此外,假定没有同期影响因素Zs影响Y,Y的模型是可以改为：

Yij等于B0+B1X1+B2Vij+eij　(2)

其中：在这里Yij是第j个对象在第i个处理中的独立变量的值；B.是对控制组的截距；Xi是哑变量(0表控制组,1代表处理组)；B0+B1是对处理组的截距；B2是联系V和Y的回归系数；eij是随机差误项,包括其他的Vs和Zs的影响,假定eij的期望是0,与X或V是无关的.

实验者可以忽略V,可以随机地把各个对象分配给各个组.一般来说,关于V各个组将是等价的.然而这样会存在很大的风险,比方说,这样一个程序可能把具有V高值的对象分配给处理组,而把具有V低值的对象分配给控制组.在结果分析中,V高值的影响将与处理结果混合在一起.实验者可以通过以V为计量的对象在各组之间随机分配,达到排除V可能影响的效果.以V计量的样本对象根据它们的V值被分成两组,每一组的样本对象被随机地分配给处理组.因此,甚至对于小样本来说,关于V这两组都是近似地等价的.

观察者没有机会把样本对象随机分配到处理组,并且实验者开展令人满意的随机分类也有困难,因为可能存在太多潜在重要的Vs和Zs,而它们必须同时匹配.这样研究者就面临处理组的问题,这些处理组关于V不等价.

对于非等价的组,有三种基本方法可以减少模型(1)中V因素对X的影响：第一,忽略V,结果可以用单因素方差分析(ANOVA)；第二,关于V本质上等同于处理组,结果能够通过使用一个随机化的分组设计(BlockDesign)分析；第三,用协方差分析(ANCOVA).

(三)a、b、样本容量和研究设计　摆脱X、Vs和Zs影响的研究计划包括四个相关的因素.它们是a、b、样本容量和所谓的“研究设计”因素(用D表示).在特定的情况下,确定了其中三个,也就确定了第四个.统计因素a(第一类错误的可能性,或者是错误地拒绝一个没有处理影响而真正等于零假设的可能性)；b(第二类错误的可能性.或者是当事实上有处理影响时没有拒绝原假设的可能性)；样本容量已知.研究设计因素是两个次要因素的比率：它的分子是(X)处理影响的假设规模(用d表示)；分母是等式中X的系数估计值的标准偏差(用s表示),由此得出D等于d/s.其中,分子决定于研究者的理论,分母决定于研究者怎样摆脱Vs和Zs在现象检验中的潜在可变性.

所要求的样本容量是a、b、d的递减函数,是s的递增函数.因此,对于一个特定的a和b,如果所提出的理论意味着对Y有较大影响,或聪明的研究者设计一个可以摆脱Vs和Zs的影响的方案.那么所要求的样本容量将会较小.这四个因素和它们对会计研究的影响将通过检验的功效和对原假设的偏见来讨论.

(1)检验有效性.研究者可能认为处理结果存在正向关系,因此,他只会关心检验原假设(处理的真正结果是小于或等于零)的检验情况.假定样本已经根据V与控制对象匹配或“配对”了.同时基于目前这个问题的适当的显著性水平的评价,已经确定a为0.05,研究者在头脑中就有了一个研究设计.

在计划阶段,研究者可能不会考虑的问题是所假设的影响大小(例如,对于备择假设特定的d)和对于特定的d可允许的b.d可能不会被考虑,因为绝大多数理论都仅表明影响的方向,而不是影响的大小.b没有被考虑,因为没有指定特定的d.在没有考虑被计划的检验是否有足够的可能性拒绝原假设,甚至是失败的情况下,研究者可以继续检验.

为了举例说明,作者画出样本分布图,如图2所示.在图2的a图中,如果原假设是真的,左边的分布是对于配对差异的均值.如果特定的情况是真的,右边的分布适用.在图2的图b中.d与在图a中的相同,但是样本分布更平缓,也许是因为小样本容量,或者保留Vs和zs的影响产生较大的标准差.假设在图b中,研究者观察到一个几乎显著的检验统计量,处理结果的样本估计等等于Fd.但是如果他决定再选取一个样本进行检验,或许由于样本容量较小而有可能显著地接受原假设.

如果在计划阶段能够预料到低有效性,可尝试减轻它的消极影响,否则可以中止这个研究.主要的解决办法有：增加样本容量；发展更好地理论；增加设计因素D；细心关注v8和zs；更好地利用特定的样本容量和理论.在会计实证研究中,样本容量通常受到很大限制,改善研究设计通常是唯一的方式.

此外,对于一个特定的研究范例,随着时间的推移,低有效性的问题可能会变得更复杂.随着知识的扩展,最好研究潜在的x8,将其变成Vs或Zs.例如,早期研究检验关于所有者与管理者控制度(作为一个X影响的会计选择)的假设,之后的研究就使用了同样的变量,作为V或Z.

事实上,期盼一种基于会计方法的特定理论能产生一个真正有差异,且与Y的变化密切相关的影响,这种期盼是不切实际的.在投资昂贵的数据收集或实验之前,通过对有效性进行尝试性测试,可以为研究者节省一些费用和时间.例如,对会计政策变化和股票报酬之间关系的研究,观察者可以对回报剩余的标准离差做合理的估计,可以对d的不同水平做有效性的估计.如果估计的有效性对于可能合理存在的d来说不足,那么这个研究可以被重新设计或中止.实验者或许更熟悉预期有效性的计算,频繁处理实验样本,以便于更好地选择样本容量或设计研究方案.

(2)对原假设的偏见.理论通常详细阐述处理结果的方向,研究者通常以拒绝假设为目的开始研究,这种假设基于这样的假定：处理结果是零或与理论预测方向相反.拒绝原假设的焦点来源于对可能导致混乱结果的零的“偏见”.为了能够更好地避免它们,作者讨论了四个可能对会计研究最重要的影响因素：第一,出于发表考虑,除非与零假设相反的结果“显著”,否则论文很难发表；第二,辅助假设的地位在结果说明中将被提升,当次要假设显著性较强,也许就成为了作者的重点解释内容；第三,只要“初步”检验结果不显著的,可供选择的变量或它们的函数形式将被直接否决,作者不会进一步研究下去；第四,对错误的探究将不对称,相对于支持拒绝原假设的人,支持原假设的局外人将更趋向于细心不断地关注这个问题.

实证会计文写作范式参考属性评定
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