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