管理科学最基本的研究方法分为思辨式、归纳式和实证式三种，在发展过程中，衍生出林林总总的具体研究方法，包括：实证研究、实验研究、案例研究、模拟研究和模型研究等^[1]。

通过实证研究，可以挖掘出问题的深层次原因，提出具有针对性的对策和建议。实证研究的一般步骤是：提出问题，确立研究目标；搜集相关的数据和资料；根据已有研究提出假设；设计研究标度和调查方案；确定抽样方法和样本容量；采集数据；整理数据；统计分析数据；检验假设；得出结论。实证研究在获取数据时最常用的方法是以问卷调查为主，观察法和文献法等其他方法为辅。本书主要通过调查问卷来获取数据。

实证研究通过发现变量之间的关系，来使人们客观地理解科学和社会现象。但是这些变量往往隐藏在现象之中，不能被直接观测到。因此，需要使用可观测的指标来测量这些变量，用于测量变量的调查工具叫做量表。量表开发是问卷调查中至关重要的步骤之一。

问卷统计分析包括收集数据、整理数据和分析数据。收集数据是进行统计分析的前提和基础。整理数据是将收集到的无序的、零散的、不系统的数据进行核实、剔除、归类和汇总，使原始数据变得简单化、形象化和系统化。分析数据是在整理数据的基础上，通过统计运算，得出结论的过程，是统计分析的核心和关键。(www.daowen.com)

结构方程模型（SEM）是目前社会科学领域使用最为普遍的统计方法之一，是一种把因子分析和路径分析相结合的综合性统计分析方法，能同时估计因子结构和因子关系，并且允许测量有误差的存在，能够同时处理多个变量，还可以估计整个模型的拟合程度。1979年，偏最小二乘法（PLS）算法被首次用于结构方程模型的参数估计中，之后经过了多次改进，这一方法逐步成熟。与传统的基于样本协方差矩阵的估计方法相比，偏最小二乘法具有诸多优点，它是通过一系列多元线性回归的迭代来进行求解的，不需要严格的数据分布假设，不需要大量的样本数量，不存在模型无法识别的问题，且适合小样本（样本数量小于200）模型^[2]。

通过适用性比较后，本书采用实证的方法，对技术标准联盟内部的知识协同与标准实施效益的关系假设做验证性分析，再利用SPSS 21．0和SmartPLS 3．0来进行数据分析。首先，使用SPSS 21．0进行描述性分析，对调查所得的大量数据资料进行初步的整理和归纳，通过均值、中位数、众数、方差和频数等，对样本数据的分布情况和整体状况有初步了解。然后，使用SPSS 21．0和SmartPLS 3．0，对数据进行信效度分析，确保数据具有较高的可靠性和有效性。接着，使用SPSS 21．0进行相关分析和多元回归分析，对模型中变量间关系进行相关性检验，确定变量间相互关系。最后利用结构方程模型方法，使用SmartPLS 3．0对各变量之间的路径关系进行检验，逐一讨论假设检验结果。