Advanced methods of management research IV - Cheatsheet

Vertiefung in komplexe Forschungstechniken

Definition:

Eintauchen in spezielle Methoden zur Untersuchung komplexer Fragestellungen in der Managementforschung.

Details:

• Erweiterte statistische Analyseverfahren wie Strukturgleichungsmodelle (SEM).
• Anwendung von Mixed-Methods-Ansätzen.
• Nutzung von Big Data und passenden Analysetools.
• Vertiefende qualitative Methoden (z.B. Grounded Theory, ethnografische Studien).
• Experimentelle Designs und quasi-experimentelle Ansätze.
• Multivariate Techniken, z.B. Clusteranalyse, Faktorenanalyse.

Untersuchung moderner Ansätze und Modelle

Definition:

Analyse und Bewertung aktueller Methoden und theoretischer Modelle im Management.

Details:

• Identifikation und Evaluierung von innovativen Managementansätzen
• Untersuchung der Effektivität und Umsetzbarkeit in realen Geschäftsbedingungen
• Anwendung von statistischen und qualitativen Forschungsmethoden
• Vergleich traditioneller und moderner Modelle
• Modellierung und Simulation von Managementszenarien
• Berücksichtigung neuer technologischer Entwicklungen, z.B. Künstliche Intelligenz und Big Data
• Integration von interdisziplinären Perspektiven und Best Practices

Entwicklung und Testen von Hypothesen

Definition:

Entwicklung und Testen von Hypothesen - formulieren von Vermutungen, die empirisch überprüfbar sind

Details:

• Hypothese: Aussage, deren Gültigkeit überprüft wird.
• Formulierung: präzise und widerspruchsfreie Formulierung erforderlich.
• Nullhypothese (\text{H}_0): keine Wirkung oder Unterschied.
• Alternativhypothese (\text{H}_1): beschreibt den vermuteten Effekt.
• Fehlerarten: Fehler 1. Art (\text{Alpha}), Fehler 2. Art (\text{Beta}).
• Signifikanzniveau (\text{Alpha}): Wahrscheinlichkeit für Fehler 1. Art.
• Testmethoden: z.B. t-Test, ANOVA, Chi-Quadrat-Test.
• Prüfgröße: berechneter Wert zum Testen der Hypothese.
• p-Wert: gibt an, wie wahrscheinlich ein beobachtetes Ergebnis unter \text{H}_0 ist.

Interpretation statistischer Ergebnisse

Definition:

deutung und verständnis der numerischen ergebnisse von statistischen analysen; entscheidend für die ableitung von managementimplikationen

Details:

• Konfidenzintervalle: Bereich, in dem der wahre Parameterwert mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit liegt
• p-Wert: Wahrscheinlichkeit, dass das beobachtete Ergebnis unter der Nullhypothese auftritt. p < 0.05 oft als signifikant angesehen
• Effektgröße: Maß für die praktische Bedeutung eines Effekts; zum Beispiel Cohen's d
• Regressionskoeffizienten: Interpretation der Richtung und Stärke des Zusammenhangs zwischen Variablen
• R-Quadrat: Maß für die Güte der Anpassung des Modells an die Daten

Erstellung eines Forschungsplans

Definition:

Erstellung eines Forschungsplans umfasst die Entwicklung einer systematischen und detaillierten Strategie zur Durchführung von Forschung.

Details:

• Zielsetzung der Forschung definieren
• Relevanter theoretischer Hintergrund auswählen
• Forschungsfragen und Hypothesen formulieren
• Methodik (qualitativ/quantitativ) bestimmen
• Datenerhebungs- und Analysemethoden festlegen
• Zeit- und Ressourcenplan aufstellen
• Mögliche Risiken und deren Management berücksichtigen

Verwendung von Big Data und Analytics

Definition:

Verwendung von Big Data und Analytics zur Entscheidungsfindung und Effizienzsteigerung.

Details:

• Große Datenmengen (\textit{Big Data}) aus verschiedenen Quellen sammeln und analysieren.
• Nutzung von Data Mining, maschinellem Lernen und statistischen Methoden.
• Visualisierungswerkzeuge einsetzen für besseres Verständnis.
• Ziel: Mustererkennung, Prognosen, Optimierung von Geschäftsprozessen.
• Herausforderungen: Datenqualität, Datenschutz, Infrastruktur.

Qualitative vs. Quantitative Methoden

Definition:

Unterschiedliche Ansätze zur Datensammlung und -analyse in der Managementforschung

Details:

• Quantitativ: Zahlenbasierte Daten, statistische Analyse
• Beispiele: Umfragen, Experimente
• Qualitativ: Text- oder bildbasierte Daten, interpretative Analyse
• Beispiele: Interviews, Fallstudien
• Quantitativ: Objektivität, Generalisierbarkeit
• Qualitativ: Tiefe, Kontextualität
• Verwendung häufig kombiniert: sogenannte Mixed Methods

Ethik in der Forschung

Definition:

Bezieht sich auf moralische Prinzipien und Richtlinien, die das Verhalten und die Entscheidungen von Forschern bestimmen.

Details:

• Gewährleistung der Integrität und Redlichkeit in der Forschung
• Schutz der Rechte und des Wohlergehens der Forschungsteilnehmer
• Vermeidung von Interessenkonflikten
• Einhaltung von Datenschutz- und Vertraulichkeitsregeln
• Herstellung von Transparenz und Reproduzierbarkeit in der Forschung
• Beachtung der ethischen Normen und Standards der jeweiligen Fachdisziplin