Advanced methods of management research VI - Cheatsheet

Quantitative und qualitative Analyseverfahren

Definition:

Quantitative: Nutzung von numerischen Daten zur Analyse und Hypothesenprüfung. Qualitative: Interpretation von Texten/Bildern zur Erfassung von Bedeutungen und Mustern.

Details:

• Quantitative Analyseverfahren: Hypothesengenerierung und -prüfung, statistische Methoden, große Stichproben, Standardisierung.
• Zentrale Methoden: Regressionsanalyse, Varianzanalyse, Faktorenanalyse.
• Qualitative Analyseverfahren: Theoriebildung, tiefgehendes Verständnis, kleinere Stichproben, nicht-standardisierte Daten.
• Zentrale Methoden: Interviews, Fokusgruppen, Inhaltsanalyse, Grounded Theory.
• Vor- und Nachteile beider Verfahren: Quantitativ - Verallgemeinerbarkeit; Qualitativ - Tiefe des Verständnisses.
• Kombination von Methoden: Mixed-Methods-Ansätze zur Komplementierung der Stärken beider Verfahren.

Ableitung von Hypothesen aus theoretischen Modellen

Definition:

Ableitung von Hypothesen aus bestehenden theoretischen Modellen zur empirischen Überprüfung.

Details:

• Modellannahmen: Basisannahmen und Rahmenbedingungen des Modells.
• Logische Konsequenzen: Ergebnis, das sich logisch aus den Modellannahmen ableiten lässt.
• Operationalisierung: Messbare Variablen definieren, um Hypothesen zu testen.
• Kausalzusammenhänge: Hypothesen formulieren, die mögliche Ursachen-Wirkung-Beziehungen darstellen.
• Prüfmethoden: Empirische Methoden zur Hypothesenprüfung auswählen.

Operationalisierung von Variablen

Definition:

Prozess der Übersetzung abstrakter Konzepte in messbare Größen.

Details:

• Dient der Empirie, um theoretische Modelle prüfbar zu machen.
• Ausüberfühurng in messbare Indikatoren erforderlich.
• Beispiel: Kundenzufriedenheit (Konzept) in eine Umfrageskala (Indikator) umwandeln.
• Operationalisierungsschritte: Definition, Dimensionen festlegen, Indikatoren wählen.
• Wichtig für Validität und Reliabilität der Forschung.
• Kann qualitative oder quantitative Herangehensweisen einbeziehen.

Inferentielle Statistik: T-Tests, ANOVA, Regression

Definition:

Methoden der inferentiellen Statistik zur Überprüfung von Hypothesen und zur Analyse von Beziehungen zwischen Variablen.

Details:

• T-Tests: Vergleicht Mittelwerte zweier Gruppen. Zwei Haupttypen: unabhängiger T-Test (zwischen zwei unabhängigen Gruppen) und abhängiger T-Test (gleiche Gruppe zu zwei Zeitpunkten).
• Formel: \[ t = \frac{\bar{X_1} - \bar{X_2}}{\sqrt{s^2(\frac{1}{n_1} + \frac{1}{n_2})}} \]
• ANOVA (Analysis of Variance): Vergleicht Mittelwerte von mehr als zwei Gruppen. Haupttypen: Einfaktorielle ANOVA und mehrfaktorielle ANOVA.
• Formel: \[ F = \frac{MS_{zwischen}}{MS_{innerhalb}} \]
• Regression: Analysiert Beziehung zwischen abhängiger und unabhängigen Variablen. Einfache lineare Regression: eine unabhängige Variable, Multiple Regression: mehrere unabhängige Variablen.
• Formel (einfache lineare Regression): \[ Y = \beta_0 + \beta_1X + \epsilon \]

Fallstudien und ihre Bedeutung

Definition:

Verwendung detaillierter Kontextanalysen, um tieferes Verständnis für Managementprozesse und -entscheidungen zu gewinnen.

Details:

• Erlaubt tiefgehende Untersuchung von Phänomenen im realen Managementumfeld
• Unterstützt Theorieentwicklung durch Praxisbezug
• Datenquellen: Interviews, Beobachtungen, Dokumentenanalyse
• Kann Einzel- oder Mehrfachfallstudien umfassen
• Stärker auf Kontext und spezifische Bedingungen fokussiert als quantitative Methoden
• Wichtig für das Verständnis komplexer Zusammenhänge und kausaler Mechanismen
• Herausforderungen: Generalisierbarkeit, Subjektivität der Datenanalyse
• Häufig kombiniert mit anderen Methoden (Mixed Methods)

Verwendung statistischer Software (z.B. SPSS, R)

Definition:

Verwendung von Software zur Durchführung und Analyse von statistischen Methoden in der Managementforschung.

Details:

• SPSS: Benutzerfreundlich, ermöglicht vielfältige statistische Analysen wie Regressionsanalyse, ANOVA, Chi-Quadrat-Test.
• R: Flexibel & leistungsstark, ideal für statistische Modellierung, Datenvisualisierung und Programmierung.
• Datenimport/-export: Unterstützung verschiedener Formate (CSV, Excel, etc.).
• Syntax: SPSS verwendet GUI oder eigene Skriptsprache, R verwendet R-Skript.
• Erstellen von Datenmodellen zur Hypothesentestung.
• Visualisierung: Diagramme, Plots, Grafiken.
• Packages/Bibliotheken: Erweiterung der Funktionalität.
• Reproduzierbarkeit: Skripte für wiederholbare Analysen.

Interpretation von empirischen Daten

Definition:

Analyse und Schlussfolgerungen aus den gesammelten empirischen Daten ziehen

Details:

• Visuelle Darstellung: Diagramme, Grafiken
• Statistische Tests: Hypothesentests, Regressionsanalysen
• Erkenntnisse: Muster, Trends erkennen
• Validität und Reliabilität berücksichtigen
• Kontextualisierung der Ergebnisse

Ethik in der Forschung

Definition:

Einhaltung moralischer Prinzipien und Richtlinien in der wissenschaftlichen Forschung.

Details:

• Schutz der Würde, Rechte und Wohlergehen der beteiligten Personen
• Vermeidung von Täuschung und Fehlinformation
• Freie und informierte Einwilligung der Teilnehmer
• Vertraulichkeit und Anonymität gewährleisten
• Bewahrung der wissenschaftlichen Integrität
• Offenlegung von Interessenkonflikten
• Gesellschaftlicher Nutzen und Verantwortung beachten