Advanced methods of management research II - Cheatsheet

Gestaltung von empirischen Studien

Definition:

Gestaltung von empirischen Studien umfasst die Planung und Strukturierung methodischer Untersuchungen zur Gewinnung von Daten und deren Auswertung.

Details:

• Forschungsfrage: Klar definieren, was untersucht werden soll.
• Theoretischer Rahmen: Auf bestehenden Theorien aufbauen.
• Operationalisierung: Variablen messbar machen.
• Stichprobe: Auswahl der Studienteilnehmer festlegen.
• Erhebungsmethoden: Methoden zur Datensammlung auswählen (z.B. Umfragen, Beobachtungen).
• Datenanalyse: Plan für die Auswertung der Daten entwickeln.
• Validität und Reliabilität: Sicherstellen der Gültigkeit und Zuverlässigkeit der Ergebnisse.
• Ethik: Ethische Aspekte und Datenschutz beachten.

Datenerhebung und -auswertung

Definition:

Prozess der Sammlung (Erhebung) und Analyse (Auswertung) von Daten zur Gewinnung von Erkenntnissen.

Details:

• Datenerhebungsmethoden: Umfragen, Interviews, Beobachtungen, Experimente
• Quantitative und qualitative Daten: numerische vs. nicht-numerische Daten
• Primär- und Sekundärdaten: neu erhobene vs. bereits existierende Daten
• Analyseverfahren: deskriptive Statistik (z.B. Mittelwert, Median), inferentielle Statistik (z.B. Hypothesentests)
• Tools: SPSS, R, Excel
• Gütekriterien: Objektivität, Reliabilität, Validität

Hypothesenentwicklung und -testing

Definition:

Erstellung und Überprüfung von Annahmen zur Untersuchung von Kausalzusammenhängen in der Managementforschung.

Details:

• Hypothesenentwicklung: Formulierung spezifischer, testbarer Aussagen basierend auf theoretischem Wissen.
• Hypothesentests: Verifizierung oder Falsifizierung der Hypothese durch empirische Daten.
• Nullhypothese (H₀): Annahme, dass kein Effekt existiert oder kein Unterschied besteht.
• Alternativhypothese (H₁): Annahme, dass ein Effekt existiert oder ein Unterschied besteht.
• Verwendung von Signifikanzniveaus (z.B. \alpha=0.05) zur Entscheidung, ob H₀ abgelehnt wird.
• p-Wert: Wahrscheinlichkeit, dass die beobachteten Daten unter Annahme von H₀ auftreten.
• Regression, T-Test, Chi-Quadrat-Test als häufige Methoden.

Regressionsanalyse

Definition:

Statistische Methode zur Untersuchung von Zusammenhängen zwischen einer abhängigen Variable (Y) und einer oder mehreren unabhängigen Variablen (X).

Details:

• Ziel: Vorhersage und Erklärung der abhängigen Variable
• Lineares Modell: \(Y = \beta_0 + \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + ... + \beta_n X_n + \text{Fehlerterm}\)
• \(\beta_i\): Regressionskoeffizienten, geben die Änderung in Y bei Änderung von X um eine Einheit an
• Annahmen: Linearität, Homoskedastizität, Normalverteilung der Residuen, Unabhängigkeit der Beobachtungen
• Anwendung: Hypothesentests, Modellanpassungen, Diagnose von Datenproblemen
• Software: SPSS, R, Stata, Python (pandas, statsmodels)

Analyse von Varianzen (ANOVA)

Definition:

Statistisches Verfahren zum Vergleich der Mittelwerte mehrerer Gruppen.

Details:

• Prüft die Nullhypothese, dass alle Gruppenmittelwerte gleich sind.
• Varianzzerlegung: Gesamtvariabilität in zwischen- und innerhalb-Gruppen-Varianz.
• Formeln: F-Statistik: Formel: Formel:
• ANOVA-Typen: Einfaktor-ANOVA, Mehrfaktor-ANOVA, ANOVA mit Messwiederholungen.
• Voraussetzungen: Normalverteilung, Varianzhomogenität, unabhängige Stichproben.
• Verwandte Methoden: MANOVA (multivariate ANOVA), ANCOVA (Analyse mit Kovariaten).

Verbindung von Theorie und Praxis

Definition:

Integration theoretischer Konzepte in praktische Anwendungen zur Verbesserung des Managements.

Details:

• Ermöglicht fundierte Entscheidungsfindung durch theoretische Grundlagen.
• Anwendung von Modellen, z.B., SWOT-Analyse und Balanced Scorecard.
• Verbessert Problemlösungsfähigkeiten und strategische Planung.
• Beispiele: Industriepraktika, Fallstudien, Simulationsprojekte.

Einführung und Problemstellung in Artikeln

Definition:

Kurze Einführung des Themas und Darstellung der zentralen Forschungsfrage oder des Problems.

Details:

• Ziel: Leser in das Thema einführen, Relevanz aufzeigen
• Kurzfassung des aktuellen Wissensstands
• Klar herausstellen, warum das Thema wichtig ist
• Formulierung der zentralen Forschungsfrage
• Struktur des Artikels kurz skizzieren

Interpretation der Ergebnisse

Definition:

Interpretation der Ergebnisse - Verstehen und Deuten der gewonnenen Daten nach der Analyse, um Schlussfolgerungen zu ziehen

Details:

• Sicherstellen, dass Daten korrekt und zuverlässig sind
• Bezug zu Forschungshypothesen und -fragen herstellen
• Ergebnisse in den Kontext der bestehenden Literatur setzen
• Erklären von unerwarteten oder widersprüchlichen Ergebnissen
• Praktische Implikationen der Ergebnisse hervorheben
• Einschränkungen der Studie und deren Einfluss auf die Resultate diskutieren
• Zukunftsforschung vorschlagen basierend auf den Ergebnissen