Advanced management research methods I - Cheatsheet
Entwicklung von Forschungsfragen
Definition:
Entwicklung von Forschungsfragen - Formulierung präziser und relevanter Fragen, die ein konkretes Forschungsziel definieren und den Rahmen für die Untersuchung setzen.
Details:
- Ziel: Leitfaden für den Forschungsprozess
- Beachte theoretische und praktische Bedeutung
- Klar und präzise Fragestellung
- Vermeidung von zu breiten oder triviale Fragen
- Operationalisierung: Übersetzung in messbare Variablen und Indikatoren
- Beispiel: \( \text{Wie beeinflusst X die Leistung von Y?} \)
- Integration von Literaturrecherche
Operationalisierung von Variablen
Definition:
Prozess, theoretische Konzepte oder Konstrukte messbar und empirisch überprüfbar zu machen.
Details:
- Beinhaltet die Festlegung von Indikatoren bzw. Messinstrumenten.
- Erfordert eindeutige Definition der Variablen.
- Mögliche Methoden: direkte Messung, Skalen, Indexbildung u.a.
- Ziel: Sichere und valide Erfassung des geplanten Konstrukts.
Statistische Analyseverfahren
Definition:
Verfahren zur Auswertung und Interpretation von Daten. Zentral für die Identifizierung von Mustern, Trends und Zusammenhängen in Managementforschung.
Details:
- Deskriptive Statistik: Mittelwert, Median, Modus
- Induktive Statistik: Hypothesentests (z.B. t-Test, Chi-Quadrat-Test)
- Regressionsanalyse: lineare und multiple Regression
- Varianzanalyse (ANOVA)
- Multivariate Verfahren: Faktorenanalyse, Clusteranalyse
- Software: SPSS, R, Stata
Qualitative Methoden: Interviewführung und Beobachtungstechniken
Definition:
Qualitative Methoden: Ansätze zur Erhebung und Analyse von nicht-numerischen Daten in der Managementforschung.
Details:
- Interviewführung: Halbstrukturierte, strukturierte, und unstrukturierte Interviews; Leitfadenentwicklung, Fragetechniken (offene Fragen, W-Fragen).
- Beobachtungstechniken: Teilnehmende und nicht-teilnehmende Beobachtung; Feldnotizen, Beobachtungsprotokolle.
- Gütekriterien: Validität, Reliabilität, Objektivität.
- Datenanalyse: Kategorienbildung, Codierung, Theoretisches Kodieren.
Deskriptive und inferenzielle Statistik
Definition:
Deskriptive und inferenzielle Statistik bezieht sich auf die Methoden der Datenanalyse. Deskriptive Statistik beschreibt und visualisiert Daten. Inferenzielle Statistik ermöglicht Schlussfolgerungen und Vorhersagen von Stichproben auf die Grundgesamtheit.
Details:
- Deskriptive Statistik: Mittelwerte, Median, Modus, Varianz, Standardabweichung, Grafiken.
- Inferentielle Statistik: Hypothesentests, Konfidenzintervalle, p-Werte, Fehler 1. und 2. Art.
- Stichprobe vs. Grundgesamtheit: Stichprobe repräsentativ für Analysen.
- Wichtige Formeln:
- Deskriptiv: Mittelwert \(\bar{x} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n x_i\), Varianz \(\text{Var}(X) = \frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^n (x_i - \bar{x})^2\)
- Inferentiell: Standardfehler \(SE = \frac{\sigma}{\sqrt{n}}\), t-Test-Statistik \(t = \frac{\bar{x} - \text{Mittelwert}_0}{SE}\)
Verwendung von Datenanalyse-Software (z.B. SPSS, R)
Definition:
Verwendung von Datenanalyse-Software (z.B. SPSS, R) in Fortgeschrittenen Methoden der Managementforschung I
Details:
- Ermöglicht die Durchführung komplexer statistischer Analysen
- Wichtige Funktionen: Datenmanagement, deskriptive Statistiken, inferenzstatistische Tests
- SPSS: Benutzerfreundliche Oberfläche, gut für Anfänger
- R: Frei verfügbar, große Flexibilität und Anpassbarkeit, umfangreiche Bibliotheken
- Anwendung: Hypothesentests, Regressionsanalysen, Varianzanalysen etc.
- Typische Befehle in SPSS:
ANALYZE, COMPARE MEANS, REGRESSION - Typische Befehle in R:
lm(), summary(), t.test()
Ethische Richtlinien in der Forschung
Definition:
Ethische Richtlinien in der Forschung sorgen dafür, dass wissenschaftliche Studien integritätsbewusst und respektvoll gegenüber Menschen und Umwelt durchgeführt werden.
Details:
- Informed Consent: Teilnehmer müssen umfassend informiert und einwilligen.
- Vermeidung von Schaden: Risiken minimieren und Nutzen maximieren.
- Vertraulichkeit: Sicherstellung der Anonymität und Datenschutz.
- Kein Plagiat: Eigenständige Arbeit und Zitieren fremder Quellen.
- Offenlegung von Interessenkonflikten: Transparenz bei finanziellen oder persönlichen Interessen.
- Treue und Fairness: Redlichkeit in den Ergebnissen und ihrer Veröffentlichung.
Modellentwicklung und Anwendung
Definition:
Modellentwicklung erarbeitet theoretische Modelle, Anwendung setzt diese praktisch um.
Details:
- Modellierungsschritte: Erfassen, Anpassen, Validieren
- Methoden: Lineare Regression, Strukturgleichungsmodelle
- Ziel: Hypothesen testen, Systeme verstehen
- Anwendungsbereiche: Marktforschung, Entscheidungsfindung
