© Krzysztof Klincewicz Metody badań społecznych Wydział Zarządzania UW MSD-MSW, rok IV dr hab. Krzysztof Klincewicz [email protected]
Jun 09, 2015
© Krzysztof Klincewicz
Metody badań społecznychWydział Zarządzania UW
MSD-MSW, rok IV
dr hab. Krzysztof [email protected]
© Krzysztof Klincewicz
Cele zajęć
Zapoznanie z technikami rozwiązywania złożonych problemów,Przygotowanie do samodzielnego definiowania oraz poprawnego metodologicznie rozwiązywania problemów w biznesie i nauce,Przegląd terminologii i podstawowych metod badawczych,Omówienie technik interpretacji i prezentowania danych.
© Krzysztof Klincewicz
Warunki zaliczenia
przygotowanie do zajęćaktywność,prace cząstkowe (w tym projekt badawczy) przekazywane w ustalonych terminach
© Krzysztof Klincewicz
Literatura obowiązkowa
Senge, Peter M. (1998), Piąta Dyscyplina. Teoria i praktyka organizacji uczących się, Dom Wydawniczy ABC, Warszawa
− dostępne także wydanie II: Senge (2003), ~, Oficyna Ekonomiczna. Kraków
− książka w Bibliotece WZ UW, BUW, Bibliotece Narodowej i księgarniach
© Krzysztof Klincewicz
Lektura obowiązkowa
Wydanie 1 Wydanie 2 Inna książka!
© Krzysztof Klincewicz
Literatura uzupełniająca
Babbie, E. (2007) Badania społeczne w praktyce. PWN, Warszawa
Kostera M. (2005) Antropologia organizacji. PWN, Warszawa
Shively W.P. (2001) Sztuka prowadzenia badań politycznych. Zysk i S-ka, PoznańFerguson G.A., Takane, Y. (2002) Analiza statystyczna w psychologii i pedagogice. PWN, Warszawa
Kaczmarczyk S. (1999) Badania marketingowe. Metody i techniki. PWE, WarszawaMiles M.B., Huberman A.M. (2000) Analiza danych jakościowych. Trans Humana Wydawnictwo Uniwersyteckie, Białystok
© Krzysztof Klincewicz
Program zajęć
1) Wprowadzenie do zajęć− Rozwiązywanie problemów w życiu codziennym, biznesie i nauce. Wprowadzenie do terminologii badań społecznych. Definiowanie problemu badawczego i pytań badawczych.
2) Podstawy metodologii nauk społecznych
− Elementy filozofii nauk, zwłaszcza nauk społecznych i teorii organizacji. Ograniczenia perspektyw badawczych.
© Krzysztof Klincewicz
Program zajęć
3) Projektowanie badań− Konstrukty i mapa pojęciowa w badaniach. Warianty badawcze. Dobór badanej próby.
4) Myślenie systemowe− Istota dynamiki systemów. Opis zależności w systemie społecznym i jego przydatnośc w projektach badawczych. “Prawa” dynamiki systemów i archetypy systemowe.
© Krzysztof Klincewicz
Program zajęć
5) Badania jakościowe− Przegląd orientacji badawczych – etnografia, teoria ugruntowana, historiografia. Techniki badawcze – obserwacja, wywiad, analiza tekstu i dokumentacji. Komputerowe wsparcie dla badań jakościowych.
6) Badania ilościowe− Przegląd technik badawczych – psychometria, socjometria, bibliometria, analiza i modelowanie ekonomiczne, badania ankietowe i eksperymentalne. Zasady budowy kwestionariuszy. Pomiar postaw. Skale Likerta i semantyczna.
© Krzysztof Klincewicz
Program zajęć
7) Interpretacja i prezentacja danych − Techniki porządkowania, analizy i interpretacji danych jakościowych i ilościowych. Metoda reprezentacyjna. Zmienna zależna i niezależna. Analiza korelacji, regresji i skupień. Kategoryzacja i typologia. Analiza czynnikowa i eksploracja danych (data mining).
© Krzysztof Klincewicz
Tematyka zajęć
Rozwiązywanie problemów – a nie tylko prowadzenie badan naukowych
− poprawność metodologiczna!!! Od definiowania problemu badawczego i podstaw metodologicznych – do specyficznych technik i metod analizy danych
Badania jako podstawa działalności firm doradczych i rekrutacyjnych, a także wdrażania programów zarządzania zmianą
Zaprojektowanie badań ważniejsze od przeprowadzenia („biegania z kwestionariuszami”)
© Krzysztof Klincewicz
Pytania i zagadki
Sprawdzające wiedzę (szczególnie specjalistyczną)
Stymulujące kreatywność (brain teasers) Wymagające analizy i planowego działania
− William Poundstone (2003) How would you move Mount Fuji? Little, Brown and Company, New York
© Krzysztof Klincewicz
Pytania i zagadki w procesie rekrutacji
William Poundstone (2003) How would you move Mount Fuji? Little, Brown and Company, New York
− sekrety rekrutacji pracowników intelektualnych
− praktyki stosowane m.in. w branży doradczej
© Krzysztof Klincewicz
Pytanie 1
“Co chodzi rano na 4 nogach, w południe na 2, a wieczorem na 3?” (Edyp i Sfinks)
− Odpowiedź wymaga oryginalnej KONCEPTUALIZACJI problemu, kreatywności
© Krzysztof Klincewicz
Pytanie 2
“Dlaczego lustro odwraca lewo i prawo zamiast górę i dół?”
− Odpowiedź wymaga wiedzy... a może tylko chwili zastanowienia?
© Krzysztof Klincewicz
Pytanie 3
“Dlaczego puszki piwa są zaokrąglone na górze?”
− Odpowiedź wymaga wiedzy− ale jeśli jej nie posiadamy, można próbować zgadnąć!
© Krzysztof Klincewicz
Pytanie 4
“Jak zważyć samolot?”
− Bez korzystania z dokumentacji technicznej i Internetu – ani cięcia na kawałki
− Odpowiedź wymaga kreatywności – i planowanego działania
© Krzysztof Klincewicz
Pytanie 5
“Ilu jest stroicieli fortepianów w Polsce?”
− Pytania Fermi’ego - ćwiczenia dla studentów z szacowania dużych liczb Noblisty z fizyki Enrico Fermi
− Nie muszę znać danych statystycznych− Szacuję istotne wartości
© Krzysztof Klincewicz
“Ilu jest stroicieli fortepianów w Polsce?”
Liczba powiązana z liczbą pianin i częstotliwością stro1jenia
Fortepiany w szkołach, salach koncertowych, barach, studiach nagrań, muzeach...
Pianina w domach
− drogie i duże – tylko wyższa klasa− ~15 mln gospodarstw domowych w Polsce− załóżmy, że 0.5% ma pianino− 75.000 fortepianów i pianin?
© Krzysztof Klincewicz
“Ilu jest stroicieli fortepianów w Polsce?”
Stroiciel pracuje 40 godzin w tygodniu, dojeżdza do klientów
Jedno strojenie: 60 minut pracy, 60 minut dojazdu
20 nastrojonych instrumentów w tygodniu
50 tygodni w roku -> 1.000 pianin w roku
© Krzysztof Klincewicz
“Ilu jest stroicieli fortepianów w Polsce?”
Jak często stroi się instrumenty?
− średnio raz w roku? (wiele nieużywanych)− 75.000 strojeń w roku− a jeden stroiciel może rocznie obsłużyć 1.000 instrumentów
− -> 75 stroicieli?
© Krzysztof Klincewicz
Pytanie 6
“Zdawałeś ważny egzamin – ale nie wiesz, czy go zdałeś. Pojawia się niesamowita okazja taniego wyjazdu do Egiptu – decyzję trzeba podjąć do jutra. Nie znasz oceny z egzaminu – czy wykupisz wyjazd?”
© Krzysztof Klincewicz
Pytanie 7
“Jak zaprojektowałbyś półkę na przyprawy?”
− To nie jest prośba o konkretne rozwiązanie
− Potrzebny dialog: dla kogo, ja używana, itp. - ciąg wyborów
− WAŻNE: wyjaśnienie, jakie przyjmuje się założenia
© Krzysztof Klincewicz
Brain teasers w procesach rekrutacji
Często stosowane – ale też często powtarzane
− Nie stosować pytań, które są już znane− Nie stosować pytań, bazujących na specjalistycznej wiedzy
− Najlepsze – pytania BEZ jednej poprawnej odpowiedzi
Wymagają myślenia Nie można znaleźć podpowiedzi w Internecie i innych źródłach danych
© Krzysztof Klincewicz
Ćwiczenie zespołowe
Ile piłeczek ping-pongowych zmieści się w sali zajęciowej?
Ile jest stacji benzynowych w Polsce?
© Krzysztof Klincewicz
Rodzaje pytań badawczych
Jedna poprawna odpowiedź, trzeba do niej dotrzeć
− “prawda” (np. prawa fizyki i inne weryfikowalne zjawiska)
Sposób uzyskania odpowiedzi, choć brak pewności, że odpowiedź jest poprawna
− najlepsza odpowiedź dopóki ktoś nie znajdzie lepszej (nauki społeczne)
Opinie, postawy, orientacje poznawcze
− odpowiedź mówi o BADAJĄCYM, jego wartościach, podejściu do świata (antropologia)
© Krzysztof Klincewicz
Badania w codziennej pracy
Procedury rekrutacji i selekcji
Analiza dokumentów
Badania rynku pracy i oczekiwań kandydatów
Badania rynku, konkurentów i oczekiwań klientów
Rozumienie rzeczywistości organizacyjnej i wprowadzanie zmian – badania pracowników
Przykład problemów rekrutacyjnych firmy Hitachi i „rynku pracownika” w Polsce
© Krzysztof Klincewicz
Przykład: badamy rynek pracy
Jedna poprawna odpowiedź
− “Ilu jest absolwentów szkół wyższych?”− “Ilu kandydatów złożyło do nas podania?”− “Ilu kandydatów złożyło podania do naszego konkurenta?” (problem etyczny!)
Wynik: niekwestionowane dane liczbowe
− FAKTY
© Krzysztof Klincewicz
Przykład: badamy rynek pracy
Ważny sposób uzyskania odpowiedzi
− “Ilu potrzebujemy nowych pracowników?”− “Ile osób powinniśmy rekrutować w x przyszłych latach?
Wynik: szacunki, zależności między zjawiskami, uzasadnione postulaty
− ZAŁOŻENIA I ZALEŻNOŚCI
© Krzysztof Klincewicz
Przykład: badamy rynek pracy
Opinie, postawy i orientacje poznawcze
− “Dlaczego mamy mniej kandydatów niż konkurent?”
− “Jaki jest profil osób zainteresowanych pracą dla nas?”
− “Kto nie chce u nas pracować?”− “Jak jesteśmy postrzegani przez kandydatów?”
Wynik: wiele różnych OPINII, POSTAW Uwaga: kandydaci mogą mieć określone opinie o firmie niezależnie od faktów!
© Krzysztof Klincewicz
Ćwiczenie
Jesteś pracownikiem urzędu skarbowego – jak sprawdzisz, czy agencja pośrednictwa pracy nie oszukuje przy opłacaniu podatków?
© Krzysztof Klincewicz
Pytania badawcze a problem badawczy
Dotychczas – pytania badawcze: ktoś już je dla nas sformułował
− Ustrukturalizowany problem− Musimy tylko wybrać metodę, sposób rozwiązania
Większość sytuacji: problem nieustrukturalizowany, niezdefiniowany (“nie wiemy, gdzie boli”)
Analogia: diagnoza i analiza
© Krzysztof Klincewicz
Problem badawczy
Określenie problemu badawczego to NAJWIĘKSZE WYZWANIE przy planowaniu badań
− brak jasno postawionych pytań: np. Wiemy że „coś jest nie tak” z rekrutacją
− stawianie pytań jest UMIEJĘTNOŚCIĄ często są niewłaściwie określone, nieprecyzyjne
wtedy również odpowiedzi nie będą satysfakcjonowały
© Krzysztof Klincewicz
Poprawność metodologiczna badań
Różnica między badaniami naukowymi a typowymi badaniami firm doradczych, przygotowujących raporty dla klienta
Przykład autorstwa Eero Eloranty (Helsinki University of Technology):
− “Miliony much nie mogą się mylić –
X jest smaczne!”
© Krzysztof Klincewicz
Typowy raport firmy doradczej
Zapoznanie się ze zjawiskiem “jedzenia X”
Sprawdzenie, czy inne firmy doradcze postulują “jedzenie X”
Sprawdzenie, czy największe firmy międzynarodowe “jedzą X”
Zaproponowanie “jedzenia X” jako doskonałego rozwiązania
por. teoria mód w zarządzaniu
ale wiele dobrych firm doradczych odrzuca argumentację typu: “bo inni to stosują”!
© Krzysztof Klincewicz
Badania naukowe
Sprawdzenie, czy napisano już coś o “jedzeniu X”
Powiązanie “jedzenia X” z dotychczasowymi pokrewnymi badaniami
Sprawdzenie, czy są przykłady osób “jedzących X”
Pomiar, czy “jedzenie X” przynosi korzyści
Gromadzenie danych o “jedzeniu X” - w jakich okolicznościach, w jaki sposób
Analiza relacji przyczynowo-skutkowych: co powoduje “jedzenie X”, co z niego wynika
Wyjaśnienie i udokumentowanie
Wnioski praktyczne
© Krzysztof Klincewicz
Poprawność metodologiczna
Badania poprawne metodologicznie postępują zgodnie z zasadami naukowymi
− Oparcie na danych empirycznych− Umiejętność przekonującego uzasadnienia wniosków
− Pogłębianie wiedzy
Praca magisterska – jak badanie naukowe czy jak raport firmy doradczej? :-)
© Krzysztof Klincewicz
Tekst popularny czy tekst naukowy?
„Zarządzanie konfliktem jest integralną częścią skutecznego zarządzania. Badania pokazują, że przeciętny menedżer poświęca dziennie 20% swojego czasu próbując zaradzić konfliktom. Chociaż konflikty są czymś normalnym w środowisku pracy, ważne jest aby szybko rozpoznawać ich źródła i poszukiwać rozwiązań, które na stałe wyeliminują przyczyny. Ważne jest, aby szybko wyłapać i pokonać szkodliwy aspekt konfliktu, co więcej, spróbować wyszukać korzyści jakie mogą pojawić się w tej trudnej sytuacji. […]”
© Krzysztof Klincewicz
Tekst popularny czy tekst naukowy?
Cytowany artykuł opublikowano na portalu Bankier.pl, 14.09.2007
http://www.bankier.pl/wiadomosc/Zarzadzanie-konfliktem-1639232.html
Tekst popularny
− Brak bibliografii
− Brak problemu badawczego, tezy lub pytań
− Brak dowodów przy stwierdzeniach normatywnych („menedżer powinien…”, „ważne jest…” – a dlaczego?)
© Krzysztof Klincewicz
Problem badawczy
Jedno lub dwa zdania, na które nie można po prostu odpowiedzieć “tak” lub “nie”
Oparty o przegląd literatury tematu
Rozpisany później na szczegółowe tezy (twierdzenia) lub hipotezy
Punkt wyjścia do określenia konstruktów teoretycznych (tego, co jest mierzone i analizowane)
Przy definiowaniu problemu badawczego ważne jest postrzeganie problemu
© Krzysztof Klincewicz
Uczenie się w organizacjach
Uczenie się na własnych błędach, refleksja nad złożonością podejmowanych decyzji, ciągłe doskonalenie organizacji
Pojęcie wglądu w psychologii – przemyślenie sytuacji zamiast powtarzania dotychczasowych działań
Pojedyncza i podwójna pętla uczenia się (single and double loop learning) – Argyris i Schön
− powtarzanie działań z niewielkimi modyfikacjami
− czy poszukiwanie ukrytych przyczyn problemów, radykalne zmiana podejścia?
© Krzysztof Klincewicz
Pojedyncza i podwójna pętla uczenia się
działanie
konsekwencje
ukryteprzyczynyproblemów
pojedynczapętla
uczenia się
podwójnapętla
uczenia się
© Krzysztof Klincewicz
Pojedyncza i podwójna pętla uczenia się
Przykład: problemy ze sprzedażą produktu
Pojedyncza pętla uczenia się
− Redukcja ceny− Poszukiwanie nowych kanałów dystrybucji− Intensyfikacja działań promocyjnych
Podwójna pętla uczenia się
− Identyfikacja przyczyn niewielkiego zainteresowania klientów
Niedostosowanie produktu do potrzeb?
Tańszy odpowiednik od konkurencji?
Zacofany technologicznie? Często się psuje?
Złe postrzeganie firmy na rynku? ...
© Krzysztof Klincewicz
Pojedyncza i podwójna pętla uczenia się
Przykład: masowe odejście pracowników z lokalnego oddziału firmy
Pojedyncza pętla uczenia się
− Podwyższenie pensji
− Zastosowanie motywacji pozafinansowej
Podwójna pętla uczenia się
− Analiza przyczyn odejść Kultura firmy, promująca rywalizację?
Rozczarowanie porażkami firmy?
Nowy atrakcyjny pracodawca w mieście? ...
© Krzysztof Klincewicz
Pojedyncza i podwójna pętla uczenia się
Przykład: korzystanie z pomocy konsultantów przy wprowadzaniu zmian w organizacji
Pojedyncza pętla uczenia się
− Konsultanci wykonują pracę, nie ucząc firmy, jak samemu wprowadzić podobne zmiany
− Jeśli analogiczny problem wystąpi w przyszłości – znowu trzeba ich zatrudnić
Podwójna pętla uczenia się
− Pracownicy firmy angażują się w projekt wspólnie z konsultantami
− Firma jest przygotowana do samodzielnych interwencji w podobnych przypadkach
© Krzysztof Klincewicz
Konstrukty teoretyczne
To, co podlega pomiarowi w badaniach
− np. opinie o firmie, poziomy wynagrodzeń, zakresy obowiązków zatrudnianych pracowników
Przy wielu konstruktach – trzeba dowieść, że nie pokrywają się, nie są zależne
− np. poziom płacy podstawowej i premii – mogą być współzależne, lepiej: “poziom wynagrodzeń”
Konstruktry służą do interpretacji zjawisk:
− np. “sukces rekrutacji zależy od a, b, c” Później weryfikuję twierdzenia przez gromadzenie danych
© Krzysztof Klincewicz
Ćwiczenie
Młoda polska firma biotechnologiczna ABC ma problemy z rekrutacją. Polskie uczelnie wypuszczają co roku kilkakrotnie więcej absolwentów kierunku biotechnologia niż ofert pracy na rynku krajowym. Mimo wszystko firma ABC nie może znaleźć nowych pracowników.
Zdefiniuj problem badawczy
© Krzysztof Klincewicz
Problem badawczy
Co skłania absolwentów do podejmowania pracy dla firmy ABC?
a może: co zniechęca?
Dwa różne problemy badawcze – w zależności od przyjętego problemu, różne rozwiązania i różne rekomendacje
− dwuczynnikowa teoria motywacji Herzberga
Uwaga: brak zainteresowania nie musi wynikać z czynników związanych z pracą i firmą – ale też np. z form promocji i poszukiwania kandydatów!
© Krzysztof Klincewicz
Ćwiczenie
Wydział Zarządzania UW planuje uruchomienie nowego kierunku studiów podyplomowych, związanego z zarządzaniem potencjałem społecznym.
Samorząd Studentów WZ UW chce udoskonalić portal internetowy Szturmowa.com
Dla każdego przypadku, zaproponuj 5 możliwych (i odmiennych) problemów badawczych.
© Krzysztof Klincewicz
Prawda w filozofii
Tradycyjne nurty filozofii – słowa odzwierciedlają świat zewnętrzny
Filozofia analityczna – relacje między słowami
− Tarski: poziomy języka (por. paradoks kłamcy)
− Wittgenstein: gry językowe (konwencje) Postmodernizm – prawdy nie da się poznać (albo nie istnieje?)
− Rorty – prawda tworzona intersubiektywnie, przez wspólnoty ludzkie; filozofia jako lustro
− Derrida - podważanie “obiektywizmu”
© Krzysztof Klincewicz
Pozytywizm i funkcjonalizm
Pozytywizm – związany z przekonaniem o możliwości zgłębienia prawdy
− Poszukiwanie uniwersalnych praw rządzących światem
− Typowy dla XIX-wiecznych nauk ścisłych Funkcjonalizm – w socjologii i w teorii organizacji
− powiązany z pozytywizmem – również poszukuje uniwersalnych zależności
− „zwiększenie o 10% pensji w określonych warunkach zwiększa średnio wydajność pracy o 5%”
© Krzysztof Klincewicz
Problemy funkcjonalizmu
Rzeczywistość społeczna różni się od przedmiotu badań nauk ścisłych
− wola ludzka i świadome decyzje− nie tylko akcja i reakcja (jak w behawioryzmie)
W naukach ścisłych też zwątpiono w metodę pozytywistyczną
− skąd pewność? może nie uwzględniam wszystkich zmiennych? może inni widzą to inaczej?
− Karl Popper, Thomas Kuhn – podstawy współczesnej filozofii nauk
© Krzysztof Klincewicz
Hipotezy i rozwój wiedzy (Karl Popper)
Wiedzę gromadzimy przez falsyfikację kolejnych hipotez
− dziecko i kuchenka gazowa− dopóki nie udowodnię, że “~X”, mogę twierdzić że “X”
Nauka zajmuje się falsyfikacją hipotez
− wierzenia religijne nie mogą być weryfikowane, więc nie są nauką
Wnioski następców Poppera: nie ma ostatecznej prawdy, a jedynie stan konsensusu do czasu nowych odkryć, nowych sposobów falsyfikacji
© Krzysztof Klincewicz
Rozwój wiedzy przez badania naukowe
Wiele badań ma na celu uszczegółowienie wyników wcześniejszych studiów
− por. rozwój teorii motywacji− np. zależności psychologiczne mogą być różne w różnych warunkach kulturowych
− ważna jest też weryfikacja wyników (koreańskie badania chemiczne, klonowanie prof. Hwanga)
Często badania wydają się mało oryginalne – ale tak tworzona jest nauka!
Oryginalna tematyka badawcza – wizjonerzy, którzy muszą przekonać innych do swojego sposobu widzenia świata
© Krzysztof Klincewicz
Teoria paradygmatów (Thomas Kuhn)
Rewolucja naukowa = przełom intelektualny, jak za czasów Kopernika i Einsteina
Nowa teoria tworzy nowy paradygmat – wzorzec do naśladowania dla innych badaczy, sposób myślenia o badanych zjawiskach
Okres zamętu intelektualnego− zwolennicy i przeciwnicy
− emocjonalne decyzje, utrata wartości dorobku naukowego
Stopniowe upowszechnienie się nowego paradygmatu i wymieranie zwolenników starego
Postęp naukowy? Czy tylko zmiana?
© Krzysztof Klincewicz
Przykład zmiany paradygmatu
Paradygmat 2terminologia
metodyteorie
założenia
Paradygmat 1terminologia
metodyteorie
założenia
Teoria Atermninologia
metodyzałożenia Teoria B
terminologiametody
założenia
Teoria Cterminologia
metodyzałożenia
badacze akceptująwspólny paradygmat
krytyka dawnegoparadygmatu
specjalizacjabadaczy
(“rozwiązywaniezagadek”)
Problemynie rozwiązane
przez paradygmat 1
Zmia
ny n
auko
we
Dyn
amik
a sp
ołec
zna
Dojrzaładyscyplinanaukowa
badacze akceptująwspólny paradygmat
specjalizacjabadaczy
(“rozwiązywaniezagadek”)
Problemynie rozwiązane
przez paradygmat 2
Rozwią-zania
Niedojrzaładyscyplinanaukowa
© Krzysztof Klincewicz
Paradygmaty w nauce
Kuhn: każda dyscyplina nauk ścisłych opiera się na określonym paradygmacie, który w przyszłości może się zmienić
Nauki społeczne – równocześnie wiele różnych paradygmatów, których nie da się porównywać: każdy opisuje inny aspekt rzeczywistości społecznej
Burrell, Morgan - paradygmaty w teorii organizacji
− Funkcjonalizm – poszukiwanie reguł, przewidywanie i zmiana rzeczywistości
− Interpretatywizm – poszukiwanie znaczeń, rozumienie rzeczywistości
© Krzysztof Klincewicz
Funkcjonalizm i interpretatywizm
Funkcjonalizm
− Przykład: klasyczne teorie motywacji− Wiedza ma bezpośrednie zastosowanie, jest “narzędziem”
− cel: PRZEWIDYWANIE Interpretatywizm
− Przykład: teorie kultury organizacyjnej (rozumienie kultury i świadomość, że nie da się jej tak łatwo zmienić)
− Wiedza nie ma bezpośredniego zastosowania - ale może się przydać, dostarcza wglądu
− cel: WYJAŚNIANIE
© Krzysztof Klincewicz
Podejście nomotetyczne i idiograficzne
Podejście nomotetyczne – poszukiwanie ogólnych praw w dużych populacjach
Podejście idiograficzne – opis unikalnych jednostek, zwłaszcza studia przypadku, w których wnioski nie mogą być generalizowane dla większych populacji
© Krzysztof Klincewicz
Wnioski dla nauk o zarządzaniu
Nie da się znaleźć ogólnych “praw” zarządzania
Ale można poszukiwać “lokalnych teorii”, dotyczących efektywnego działania firm danej branży lub kraju (funkcjonalizm),
Albo opisywać pojedyncze firmy dla lepszego zrozumienia rzeczywistości organizacyjnej (interpretatywizm)
© Krzysztof Klincewicz
Pytanie
Odwołując się do wiedzy z zakresu filozofii nauki, wyjaśnij dlaczego przy obecnym stanie wiedzy astrologia nie może być uważana za naukę.
W jakich okolicznościach mogłoby to się zmienić?
© Krzysztof Klincewicz
Praca do domu (grupowa)
Odwołując się do wiedzy z zakresu filozofii nauki, wyjaśnij dlaczego przy obecnym stanie wiedzy homeopatia nie może być uważana za naukę.
W jakich okolicznościach mogłoby to się zmienić?
© Krzysztof Klincewicz
Testowanie hipotez(statystyka + filozofia Poppera)
Hipoteza zerowa
− brak związku między X a Y Hipoteza alternatywna
− (statystycznie istotny) związek Odrzucenie hipotezy zerowej = przyjęcie hipotezy alternatywnej
− H0: wykładowca nie obrazi się, jeśli spóźnię się na zajęcia
− Ha: wykładowca obrazi się, jeśli spóźnię się na zajęcia
− testuję H0...
© Krzysztof Klincewicz
Błędy w testowaniu hipotez
Błąd typu 1
− Błędny wniosek, że istnieje związek− przyjąłem pracownika sądząc, że posiada cechy, które sprawią że sprawdzi się na stanowisku – a nie sprawdził się (KOSZTY)
Błąd typu 2
− Wniosek, że nie istnieje związek, podczas gdy istnieje („błąd producenta filmowego”)
− nie przyjąłem pracownika, który mógł się sprawdzić na stanowisku (UTRACONE KORZYŚCI)
© Krzysztof Klincewicz
Współzależność i przyczynowość
Korelacja – dwa zjawiska występują równocześnie, ale nie muszą być przyczyną i skutkiem
Przyczynowość – jedno zjawisko wywołuje drugie w określonych okolicznościach
Typowe badania zmiennych – tylko korelacje, brak dowodu wpływu jednej zmiennej na drugą
− sprzedaż lodów i deszcz; ankiety, dane ekonomiczne
− Wnioski w pracach magisterskich – zwykle nadużywa się relacji przyczynowo-skutkowych
© Krzysztof Klincewicz
Korelacja nie oznacza współzależności
© Krzysztof Klincewicz
Badania eksperymentalne
“Silne” dowody przyczynowości w sztucznie wytworzonej sytuacji
− grupa eksperymentalna, na którą oddziałuje analizowany czynnik
− grupa kontrolna, bez wpływu czynnika Problem: badań eksperymentalnych nie da się zwykle prowadzić dla zjawisk organizacyjnych
− a nawet jeśli – warunki eksperymentu różnią się od rzeczywistych, wiele istotnych zmiennych nie będzie uwzględnionych
© Krzysztof Klincewicz
Metodologia(e?)
Poprawne określenia w języku polskim:
− Metoda badawcza i technika badawcza− Metodyka (ang. methodology) – powtarzalne podejście do rozwiązywania podobnych problemów (np. metodyka wdrażania systemów IT, metodyka zarządzania projektami, metodyka wprowadzania zmian)
− Metodologia (ang. methodology) – nauka o metodach badawczych i metodykach
© Krzysztof Klincewicz
Strukturalizowanie problemów
Ethan M. Rasiel, Paul N. Friga (2002) The McKinsey Mind, McGraw-Hill, New York
Struktura niezwykle ważna przy rozwiązywaniu problemów
− rama pojęciowa – w badaniach naukowych− model (framework) – w doradztwie
Dobrze sformułowany problem warto rozpisać na “czynniki pierwsze”
© Krzysztof Klincewicz
Model w zarządzaniu a teoria
W zarządzaniu funkcjonuje wiele modeli i schematów decyzyjnych (framework)
− np. model łańcucha wartości Portera, macierz BCG, model kultury Scheina
− to nie teorie – a sposoby uporządkowania danych, ułatwiające ich gromadzenie
− nie zawierają twierdzeń ani wniosków
Zamęt pojęciowy – bo w niektórych dyscyplinach nauk społecznych pojęcie „model” jest stosowane w inny sposób
© Krzysztof Klincewicz
Przykład – diagram „ości ryby” Ishikawy
Źródło: http://www.ibspan.waw.pl/~sikorski/tqm/wyk_3.htm
© Krzysztof Klincewicz
Przykład – diagram “ości ryby” Ishikawy
Źródło: http://www.ibspan.waw.pl/~sikorski/tqm/wyk_3.htm
© Krzysztof Klincewicz
Przykład – sieć sprzężeń zwrotnych
Źródło: http://www.vensim.com
© Krzysztof Klincewicz
Tworzenie ramy pojęciowej
Stworzenie RAMY POJĘCIOWEJ
− Określa badane zjawisko− Identyfikuje aktorów− Wskazuje co mnie interesuje, a co nie− Wskazuje badaną próbę
W ten sposób opisuję PROBLEM BADAWCZY
− Rama uwzględnia konstrukty teoretyczne i graficznie symbolizuje zależności między nimi
− Te zależności BĘDĄ WERYFIKOWANE w badaniach, na razie są tylko POSTULOWANE
© Krzysztof Klincewicz
Przygotowywanie ram pojęciowych - przykład
Interesuje mnie zjawisko plagiatów
− bardzo obszerny temat – chcę wybrać tylko niektóre zagadnienia
− rama pojęciowa prezentuje zagadnienia w sposób graficzny i ułatwia decyzję
© Krzysztof Klincewicz
Przygotowywanie ram pojęciowych - przykład
plagiat
kopiowanie z Internetu
prac zaliczeniowych
prac dyplomowych
literatury popularnej
literatury naukowej “usługodawcy"
kompilacjeksiążek
oryginalnośćprzez imitację
wykrywalność
sposobywykrywania
"rynek"
zasady prawne
© Krzysztof Klincewicz
Przygotowywanie ram pojęciowych - przykład
plagiat
kopiowanie z Internetu
prac zaliczeniowych
prac dyplomowych
literatury popularnej
literatury naukowej “usługodawcy"
kompilacjeksiążek
oryginalnośćprzez imitację
wykrywalność
sposobywykrywania
"rynek"
zasady prawne
© Krzysztof Klincewicz
Rama pojęciowa
Plagiatpracy
dyplomowej
Źródłakontaktu
Analiza zawartości
Analiza procesutworzenia
Strony www
Listy dyskusyjne
Ogłoszenia
Marketingszeptany
Technologie
Instytucje
Interakcje
Sposobywykrywania
© Krzysztof Klincewicz
Zakres ramy pojęciowej
Plagiatpracy
dyplomowej
Źródłakontaktu
Analiza zawartości
Analiza procesutworzenia
Strony www
Listy dyskusyjne
Ogłoszenia
Marketingszeptany
Technologie
Instytucje
Interakcje
Sposobywykrywania
© Krzysztof Klincewicz
Aktorzy
Student“Usługodawca"
Promotor
Recenzent
Uczelnia
Inni:np. serwis Plagiat.pl,specjalistyczne firmy
Plagiatpracy
dyplomowejProkuratura i organy ścigania
© Krzysztof Klincewicz
Wybór aktorów
Student“Usługodawca"
Promotor
Recenzent
Uczelnia
Inni:np. serwis Plagiat.pl,specjalistyczne firmy
Plagiatpracy
dyplomowejProkuratura i organy ścigania
© Krzysztof Klincewicz
Dobór próby badawczej
Student
Promotor
Recenzent
UczelniaPlagiatpracy
dyplomowejna przykładzieWydziału Zarządzania Uniwersytetu Warszawskiego
wywiady z X pracownikami centrali, Y promotorami, Z recenzentami
© Krzysztof Klincewicz
Wybór aktorów społecznych a dobór próby
Aktorzy społeczni – osoby, które interesują nas w badaniu
Próba badawcza – osoby (organizacje itp.), które zostały wybrane jako źródła danych
np. w badaniach plagiatów, informacje o recenzentach mogą być uzyskane na podstawie wywiadów z promotorami i pracownikami dziekanatów
− recenzenci są aktorami społecznymi
− recenzenci nie należą do próby badawczej
© Krzysztof Klincewicz
Populacja badana a próba badawcza
Populacja badana – skończona zbiorowość, o której gromadzimy dane
− każda zbiorowość jest skończona – nawet jeśli nie możemy dotrzeć do wszystkich jej uczestników
Ważne jest ustalenie liczebności populacji
− sporządzenie wykazu jednostek
− estymacja (por. pytania Fermiego)
Próba badawcza to część populacji badanej, wybrana w określony sposób
© Krzysztof Klincewicz
Dobór próby
Dobór losowy – przypadek decyduje o tym, która jednostka będzie wybrana
− losowanie bezpośrednie− losowanie systematyczne− losowanie kwotowe/warstwowe
Uwaga: musimy znać relacje w populacji badanej i stratyfikację
Dobór celowy – świadoma decyzja badacza o zaliczeniu lub nie do próby
podejście idiograficzne – bez generalizacji dla całej populacji
przypadek typowy, przypadki skrajne, dwa przeciwstawne przypadki, metoda łańcuchowa (kuli śnieżnej)
© Krzysztof Klincewicz
Reprezentatywność
Niewłaściwy dobór próby
− błędne wnioski o występowaniu zjawisk
− brak podstaw do generalizacji dla całej populacji badanej
Wzory statystyczne, wyznaczające pożądaną liczebność próby badawczej w doborze losowym
− przy założonym poziomie ufności i znanych niektórych parametrach populacji badanej
Metoda reprezentacyjna jako dziedzina statystyki
© Krzysztof Klincewicz
Przykład: klienci banku są niezadowoleni z obsługi
Problem badawczy: Co wywołuje niezadowolenie klientów?
Buduję ramę pojęciową – rozpisuję obszary, które mogą wpływać na niezadowolenie
© Krzysztof Klincewicz
Przykład: klienci banku są niezadowoleni z obsługi
Niezadowolenieklientów
Pracownicy banku
Procedury
Usługi konkurencji
Oferta bankuLiczba oddziałówKosztyPortfolio produktów
Czas obsługiPotrzebne dokumentyPapier a inne kanały dostępu
Umiejętności interpersonalneZnajomość oferty bankuWiedza o rynkach finansowychZaangażowanie i entuzjazm
SzkoleniaWynagrodzenia
Oczekiwania klientów
Systemmotywacyjny
(fragment ramy pojęciowej)
Czas oczekiwania Atmosferapracy
© Krzysztof Klincewicz
Przykład: klienci banku są niezadowoleni z obsługi
Pytania badawcze odnoszą się do poszczególnych elementów ramy pojęciowej:
− Jakie są oczekiwania klientów?
− Jaki jest przeciętny czas obsługi klienta?
− Czy pracownicy obsługi klienta znają ofertę banku?
− Czy wymagana od klientów dokumentacja odpowiada wymaganiom banków X i Y?
itp.
© Krzysztof Klincewicz
Ćwiczenie – dla opisanej dalej sytuacji:
Określ problem badawczy
Narysuj ramę pojęciową
Określ pytania badawcze
Określ aktorów społecznych i próbę badawczą
© Krzysztof Klincewicz
Wybierz JEDNĄ z sytuacji:
Masowe odejścia z oddziału firmy w Łomży
Firma planuje wprowadzenie nowego systemu premiowego
Spadła znacząco sprzedaż produktów firmy, choć oferta nie uległa zmianom
© Krzysztof Klincewicz
Wyciąganie wniosków z własnych doświadczeń
Nadawanie sensu (sense making) – Weick podsumowanie doświadczeń z projektu (lessons learned)
lektura biografii znanych menedżerów, studia przypadków
Psychologia błędów w procesie podejmowania decyzji (stupidologia)
Kluczowe nieustępliwości (core rigidities) jako przeciwieństwo kluczowych kompetencji (core competences) – Leonard-Barton
− firmy powinny “nauczyć się zapominać“ - Hamel i Prahalad
© Krzysztof Klincewicz
“Piąta Dyscyplina“ - Peter Senge
Jeden z największych bestsellerów menedżerskich lat 90-tych XX wieku
Piąta dyscyplina zarządzania = budowa uczących się organizacji
“Sztuka widzenia i całego lasu, i pojedynczych drzew“
− zrozumienie zależności w organizacji i otoczeniu tak, by uczyć się na własnych sukcesach i porażkach
gotowana żaba a japońskie firmy motoryzacyjne
mądry Polak po szkodzie
© Krzysztof Klincewicz
“Piąta Dyscyplina“ - Peter Senge
“Najwięcej uczymy się z doświadczenia, ale często nie doświadczamy bezpośrednio konsekwencji wielu naszych najważniejszych decyzji“
− efekt motyla – Edward Lorenz
− odroczone w czasie efekty szkolenia, wydatków na promocję lub przejęcia firmy
− zakresy odpowiedzialności pracowników – komercyjne skutki decyzji o rozwoju nowego produktu poznamy po wielu latach, będą interesowały dział marketingu a nie B&R
© Krzysztof Klincewicz
“Piąta Dyscyplina“ - Peter Senge
Sposób analizy złożonych zależności w organizacji – dynamika systemów (systems dynamics)
− stworzona przez Jaya W. Forrestera z MIT w latach 60-tych XX wieku
− Wykorzystywana do modelowania systemów społecznych – np. Raport Klubu Rzymskiego, prognozujący wyczerpanie zasobów naturalnych planety
− Wykorzystana przez Sengego do analizy organizacji i wzbogacona o tzw. archetypy systemowe
© Krzysztof Klincewicz
Dynamika systemów
Jay W. Forrester – MIT, lata 60-te XX wieku
− Sformalizowany proces modelowania
− Uwzględnianie sprzężeń zwrotnych
− Matematyczna strona modelu – pozwala na symulacje
Peter Senge – MIT, lata 90-te XX wieku
− Modelowanie ”konceptualne”
− Identyfikacja zależności w organizacjach
− Odkrywanie nieintuicyjnych skutków decyzji
− Analiza jakościowa, nie ilościowa (psychologia a nie ekonomia)
© Krzysztof Klincewicz
“Piąta Dyscyplina“ - Peter Senge
Archetyp systemowy – typowa zależność, występująca w życiu codziennym i organizacyjnym (problemem jest jej zauważenie!)
− Formalne nazwy w książce Sengego
− Odpowiadają mądrościom ludowym i przysłowiom – np.:
Miłe złego początki, a koniec żałosny
Ziarnko do ziarnka a zbierze się miarka
Póty dzban wodę nosi, póki się ucho nie urwie
Wyjdziesz na tym jak Zabłocki na mydle ...
© Krzysztof Klincewicz
”Prawa Piątej Dyscypliny” (Senge)
Dzisiejsze problemy wynikają z wczorajszych ”rozwiązań”
Im mocniej naciskasz, tym mocniejszy jest opór systemu
Sprawy idą lepiej, zanim zaczną iść gorzej
Proste wyjścia z sytuacji prowadzą zwykle tam, skąd właśnie chcemy wyjść
Kuracja może być gorsza niż choroba
Szybciej znaczy wolniej
© Krzysztof Klincewicz
”Prawa Piątej Dyscypliny” (Senge) cd.
Przyczyna i skutek są rozdzielone w czasie i w przestrzeni
Niewielkie zmiany mogą powodować znaczące rezultaty, ale sposoby uzyskania największego wzmocnienia są zwykle najmniej oczywiste
Możesz i zjeść ciastko, i mieć je, ale nie w tym samym momencie
Podzielenie słonia na pół nie daje dwóch małych słoni
Winnych nie ma
© Krzysztof Klincewicz
Granice wzrostu – przykład inwestycji w B&R
sprzedażfirmy
wydatki natworzenie wiedzy
noweprodukty
liczba pracownikówtworzących wiedzę
wielkośćorganizacji
złożonośćzarządzania
obciążeniedoświadczonych
pracowników
czas rozwojunowych
produktów
+
+ +
+
+
+
+
+
-
© Krzysztof Klincewicz
Przerzucanie brzemienia – przykład odejść pracowników
odejścia pracowników
rozwój osobisty, ścieżki kariery,szkolenia, ambitne zadania
podwyżka pensji,premie i nagrody
ROZWIĄZANIEFUNDAMENTALNE
PRÓBA ELIMINACJISYMPTOMÓW
PROBLEM
© Krzysztof Klincewicz
Istota dynamiki systemów
Identyfikacja nieintuicyjnych zależności
− wydaje mi się, że oczywistym następstwem działania X będzie efekt Y
− W rzeczywistości są też inne czynniki, które wpływają na Y
− W skrajnym przypadku: im więcej X, tym mniej Y!
Przykład: motywacja finansowa pracowników kreatywnych – a poszukiwanie nowych wyzwań i interesującej pracy
© Krzysztof Klincewicz
”Duży” model w dynamice systemów – przykład zarządzania ludźmi
< D e s i r e dP r o d u c t i o n S t a r t
R a t e >
P r o d u c t i v i t y
S t a n d a r dW o r k w e e k
E x p e c t e dP r o d u c t i v i t y
L a b o r
Q u i t R a t e
A d j u s t m e n tf o r L a b o r
E x p e c t e dA t t r i t i o n
R a t e
A v e r a g eT i m e t o F i l lV a c a n c i e s
+
+
-
+
D e s i r e dH i r i n g R a t e
+
+
L a b o rA d j u s t m e n t
T i m e
-
A v e r a g eD u r a t i o n o f
E m p l o y m e n t
H i r i n g R a t e
-
D e s i r e dL a b o r
-
L a y o f f R a t e
M a x i m u mL a y o f f R a t e
A v e r a g eL a y o f f T i m e
++
-
D e s i r e dL a y O f f
R a t e
+
+
W i l l i n g n e s st o L a y O f f
+
D e s i r e dV a c a n c y
C r e a t i o n R a t e
A d j u s t m e n t f o rV a c a n c i e s D e s i r e d
V a c a n c i e s+
+
B
V a c a n c yC r e a t i o n
+V a c a n c y
A d j u s t m e n tT i m e
-
+
E x p e c t e dT i m e t o F i l lV a c a n c i e s
+
+
V a c a n c i e s
V a c a n c yC r e a t i o n
R a t e
V a c a n c yC l o s u r e R a t e
+
-
V a c a n c yC a n c e l l a t i o n
R a t e
M a x i m u mV a c a n c y
C a n c e l l a t i o nR a t e
V a c a n c yC a n c e l l a t i o n
T i m e
++
-
D e s i r e dV a c a n c y
C a n c e l l a t i o nR a t e
+
+
+
+
B
L a b o rA d j u s t m e n t
-+
-
Źródło: John D. Sterman 2004
© Krzysztof Klincewicz
Modelowanie na komputerze
Program Vensim, www.vensim.com
− Vensim PLE (Personal Learning Edition) dostępny za darmo dla celów niekomercyjnych
Możliwości
− graficzny opis zjawisk
− identyfikacja pętli przyczynowych
− opis matematyczny i symulacja Uwaga. Zwykle Vensim wykorzystywany jest przez ekonomistów do zaawansowanych symulacji i analiz ilościowych, dla naszych potrzeb wystarcza ~5% możliwości programu
© Krzysztof Klincewicz
Analiza przyczyn, skutków i pętli zależności
Wybrana zmienna(podświetlona)
Drzewo przyczyn(causes tree)
Drzewo skutków(uses tree)
Pętle(loops)
© Krzysztof Klincewicz
Drzewo przyczyn (causes tree)dla wybranej zmiennej
Vacancies
Desired VacanciesDesired Hiring Rate
Expected Time to Fill Vacancies
Vacancy Cancellation RateDesired Vacancy Cancellation Rate
Maximum Vacancy Cancellation Rate
Vacancy Closure RateHiring Rate
Vacancy Creation RateDesired Vacancy Creation Rate
© Krzysztof Klincewicz
Drzewo skutków (uses tree) dla wybranej zmiennej
Vacancies
Adjustment for Vacancies Desired Vacancy Creation Rate
Hiring RateLabor
Vacancy Closure Rate
Maximum Vacancy Cancellation Rate Vacancy Cancellation Rate
© Krzysztof Klincewicz
Pętle (loops) dla wybranej zmiennej
Uwaga: może ich być bardzo wiele!Loop Number 13 of length 9 Vacancies
− Hiring Rate− Labor− Adjustment for Labor− Desired Hiring Rate− Desired Vacancies− Adjustment for Vacancies− Desired Vacancy Creation Rate− Desired Vacancy Cancellation Rate− Vacancy Cancellation Rate
© Krzysztof Klincewicz
Projekt zespołowy
Przeprowadź diagnozę wskazanego dla Twojego zespołu problemu-podstawy do badań
− stwórz model-ramę pojęciową jako sieć sprzężeń zwrotnych
− opisz zależności w oparciu o podejście dynamiki systemów (uwzględnij archetypy systemowe)
− wyodrębnij najważniejsze drzewa przyczyn, drzewa skutków i pętle (na odrębnych schematach)
− zaznacz wybrany fragment modelu-ramy pojęciowej, który będzie punktem wyjścia do badań
− na kolejnych zajęciach – ciąg dalszy...
© Krzysztof Klincewicz
Badania wtórne i pierwotne
Badania wtórne, gabinetowe (desk research)
− analiza danych zebranych wcześniej do innych celów
dane statystyczne dostępne w firmie (o rekrutacji, pracownikach, finansowo-księgowe)
dane GUS, zrzeszeń przedsiębiorstw
wyniki badań naukowych, rządowych i firm doradczych
bazy danych – np. firma Kompass
− analiza danych wtórnych to uprawniona metoda badawcza, nie jest gorsza od badań pierwotnych, terenowych (field research)
© Krzysztof Klincewicz
Wyzwanie badań wtórnych
Dane wtórne mogą zawierać zafałszowania
− np. artykuł X opiera się na rządowym raporcie Y, który z kolei sięga do badań naukowych prowadzonych przez uczelnię Z, która część danych otrzymała od firmy doradczej W – błędy i pominięcia?
− dane wtórne najlepiej weryfikować porównywać kilka różnych (niezależnych) źródeł danych wtórnych
uzupełniać danymi pierwotnymi – zwłaszcza, jeśli mają służyć podjęciu krytycznej decyzji biznesowej
© Krzysztof Klincewicz
Badania pierwotne
Badania pierwotne, terenowe – gromadzenie danych, których nikt dotąd nie zebrał
− nie tylko typowe ankiety, wywiady, obserwacje
− także wywiad gospodarczy i benchmarking
© Krzysztof Klincewicz
Wymiar czasu w badaniach
Badania przeszłości
− Historiografia
− Analizy trendów
− Studia przekrojowe, ciągłe (zmian w czasie)
− Badania syndykatowe (powtarzalny panel)
Badania momentu obecnego
− Studia wycinkowe
− Analizy nie uwzględniające wymiaru czasu (np. etnografia)
© Krzysztof Klincewicz
Pomiar w badaniach
Pomiar czyli zbieranie danych jako sposób weryfikacji hipotez lub udzielania odpowiedzi na pytania badawcze
− np. administrowanie kwestionariusza− np. prowadzenie wywiadu− np. obserwacja
Pojęcie pomiar nie dotyczy wyłącznie badań ilościowych i zjawisk mierzalnych
Błąd pomiaru to sytuacja, gdy sposób zbierania danych prowadzi do niewłaściwych interpretacji
© Krzysztof Klincewicz
Instrument badawczy
„Narzędzie” pozwalające na pomiar− np. kwestionariusz− np. scenariusz wywiadu− np. schemat obserwacji
Nie każdy instrument nadaje się do określonych badań – przydatnośc zależy od problemu badawczego i pytań badawczych
Poszczególne instrumenty mają swoje ograniczenia, warunki wykorzystywania i sposoby weryfikacji poprawnego zastosowania
− o tym więcej na dalszych zajęciach, omawiających szczegółowe techniki
© Krzysztof Klincewicz
Problemy pomiaru - rzetelność
Rzetelność - czy wynik badań będzie powtarzalny
plastikowa linijka zmienia się pod wpływem temperatury
nieprecyzyjne pytanie („Czy jesteś żonaty?”/”Czy masz żonę?”)
zmienność odpowiedzi (opinie zależą od nastroju)
© Krzysztof Klincewicz
Problemy pomiaru - trafność
Trafność – czy pomiar odzwierciedla mierzony konstrukt
− pytanie nie odnosi się do pożądanego problemu – błąd w ramie pojęciowej i konstruktach
zadowolenie pracowników mierzone wskaźnikami rotacji i retencji
wiedza i kompetencje mierzone poziomem wykształcenia
− uogólnianie wniosków dla całej populacji, choć próba nie była reprezentatywna
opinie o firmie tylko z rozmów z kandydatami typowe sondaże gazetowe
© Krzysztof Klincewicz
Rzetelność i trafność pomiaru
Pomiar rzetelny
ale nietrafny
Pomiar trafny ale
nierzetelny
Pomiar trafny i rzetelny
© Krzysztof Klincewicz
Trafność i rzetelność
Badania trzeba zaprojektować tak, by zagwarantować trafność i rzetelność
− jeśli decydujemy się na dobór celowy – musimy być świadomi ograniczeń w generalizacji wniosków z badań
− narzędzie badawcze musi być opracowane przy świadomości obu wymogów
© Krzysztof Klincewicz
Typowe błędy w badaniach
Błąd określenia problemu badawczego
Błąd wyboru populacji
Błąd wykazu członków populacji
Błąd doboru próby
Błąd budowy narzędzia badawczego
Błędy zbierania danych
Błędy na etapie agregacji, analizy, interpretacji i prezentacji danych
© Krzysztof Klincewicz
Projekt zespołowy – część 1(z poprzednich zajęć)
Przeprowadź diagnozę problemu ...
− stwórz model-ramę pojęciową jako sieć sprzężeń zwrotnych
− opisz zależności w oparciu o podejście dynamiki systemów (uwzględnij archetypy systemowe)
− wyodrębnij najważniejsze drzewa przyczyn, drzewa skutków i pętle (na odrębnych schematach)
− zaznacz wybrany fragment modelu-ramy pojęciowej, który będzie punktem wyjścia do badań
− na kolejnych zajęciach – ciąg dalszy...
© Krzysztof Klincewicz
Projekt zespołowy – część 1
Wstępna diagnoza problemu (rama pojęciowa jako sieć sprzężeń zwrotnych, drzewa i pętle, wybrany do szczegółowych analiz fragment modelu) do przekazania w formie pliku PDF i wydruku komputerowego
(praca do przygotowania w zespołach, będzie podstawą kolejnych zadań)
© Krzysztof Klincewicz
Projekt zespołowy – część 2
Dla wybranego fragmentu ramy pojęciowej określ:
− problem badawczy i pytania badawcze
− aktorów społecznych i próbę badawczą
− sposoby gromadzenia danych (techniki badawcze, szczegółową procedurę i instrumenty pomiaru)
− metodę doboru próby badawczej
− sposoby zagwarantowania trafności i rzetelności pomiaru
© Krzysztof Klincewicz
Projekt zespołowy – część 2
Zarys planu badań (w podziale na podane wcześniej punkty) do przekazania w formie pliku PDF i wydruku komputerowego
(praca do przygotowania w zespołach, będzie podstawą kolejnych zadań)
UWAGA: Kolejne zajęcia – w tym omówienie poszczególnych metod badawczych – mogą być przydatne przy przygotowaniu tej części pracy
© Krzysztof Klincewicz
Program zajęć
1) Wprowadzenie do zajęć 2) Podstawy metodologii nauk społecznych
3) Projektowanie badań 4) Badania jakościowe 5) Badania ilościowe 6) Interpretacja i prezentacja danych 7) Test końcowy
© Krzysztof Klincewicz
Techniki badań jakościowych
Obserwacja− Nieuczestnicząca− Uczestnicząca
Wywiad− Standaryzowany, ustrukturalizowany− Swobodny/antropologiczny
Analiza tekstu− Krytyczna analiza kultury− Analiza retoryczna i semiotyczna
Historiografia
Lektura:Kostera
rozdział 3“Metody
badawcze”
© Krzysztof Klincewicz
Obserwacja
Często w połączeniu z innymi technikami - “tło” dla wywiadów, wstępna orientacja
Znaczenie indywidualnych doświadczeń badacza → wady i zalety
Obserwacja nieuczestnicząca – jasno określona rola badacza, brak udziału w badanej sytuacji społecznej
Obserwacja uczestnicząca – badacz uczestnikiem badanej organizacji
Shadowing (bycie cieniem) – udział w życiu innej osoby (por. London Business School MBA)
© Krzysztof Klincewicz
Wyzwania obserwacji
Orientacja antropologiczna
− opis a ocenianie i interpretacja
− ciekawość świata a pospieszne wnioski
− tabula rasa czy ekspert
− dystans wobec sytuacji badanej - “przybysz z kosmosu” - lub jego brak
− insider czy outsider
Psychologia - zaburzenia percepcji
Etyka - “szpiegowanie”
Praktyka prowadzenia notatek
© Krzysztof Klincewicz
Wywiad
Wywiad – ukierunkowana rozmowa
Standaryzacja – zadawanie respondentom tych samych pytań w podobnej kolejności
− “Co sądzisz o polityku XXX?”, “Czy astrologia może być uważana za naukę?”
Strukturalizacja – zadawanie pytań tak, by uzyskać określoną strukturę odpowiedzi
− pytanie ustrukturalizowane: “Ile razy dziennie myjesz zęby” → “3 razy”
− pytanie nieustrukturalizowane: “Jak często myjesz zęby?” → “po każdym posiłku”, “3 razy dziennie”, “14 razy w tygodniu”
© Krzysztof Klincewicz
Wywiady w badaniach ilościowych i jakościowych
Strukturalizacja i standaryzacja – pozwalają wykorzystać wywiad do badań ilościowych, jak przy badaniach ankietowych (weryfikacja hipotez)
Wywiad antropologiczny – swobodny, nieustrukturalizowany i niestandaryzowany (poszukiwanie nowych treści)
− Wywiady swobodne często stosowane także w badaniach pilotażowych dla lepszego zrozumienia zagadnienia przed przygotowaniem kwestionariusza
− Dobry badacz potrafi w swobodnej rozmowie zdobyć wszystkie dane potrzebne także do badań ilościowych
© Krzysztof Klincewicz
Wywiad antropologiczny
Celem uzyskanie jak najwięcej informacji
− “gęsty opis” (thick description – Geertz)
Nawiązanie kontaktu z rozmówcą
− nie wszystkie pytania są bezpośrednio przydatne do późniejszych analiz
− zainteresowanie różnymi aspektami życia, nie tylko bezpośrednim tematem
Świadomość zainteresowań badawczych
− ale bez gotowej listy pytań
− “proszę mi o tym więcej opowiedzieć”
− gotowość do zmiany tematu
− poszukiwanie narracji
© Krzysztof Klincewicz
Wyzwania wywiadów
Czas rozmówcy
Wzajemne korzyści (opowieść a docenienie)
Problem anonimowości respondentów
Problem nagrywania wywiadu i przygotowywania transkryptów
Nawiązanie kontaktu
Ujawnianie lub nie przedmiotu badań
„Przełamywanie lodów”
Cisza w rozmowie
Odchodzenie od tematu (czy to problem?)
© Krzysztof Klincewicz
Analiza tekstu
Tekst już istnieje, nie trzeba gromadzić nowych danych → badania wtórne
− te same techniki stosowane też do analizy transkryptów wywiadów
Wiele różnych podejść
− antropologiczne (krytyczna analiza kultury, analiza retoryczna i semiotyczna)
− historyczne (historiografia)
− inne (np. matematyczna analiza zawartości, psychoanalityczne metody projekcyjne, dekonstrukcja)
© Krzysztof Klincewicz
Krytyczna analiza kultury
Dotyczy badań środków przekazu
− Poszukiwanie w tekście realiów kulturowych
− Założenie wpływu mediów na kulturę
Przykłady: analiza romansów Harlequin, telenowel, prasy w trakcie kampanii wyborczej, magazynów dla menedżerów, raportów rocznych spółek giełdowych, wewnętrznych dokumentów danej firmy
− Jaki obraz świata społecznego jest kształtowany przez analizowane teksty?
− Jakie są wspólne cechy uczestników danej kultury?
© Krzysztof Klincewicz
Analiza retoryczna i semiotyczna
Analiza retoryczna
− poszukiwanie figur retorycznych obecnych w tekście
Analiza semiotyczna
− interpretacja relacji między autorem i czytelnikiem, wzajemnych oczekiwań i założeń;
− interpretacja znaków nie tylko w tekstach pisanych
W obu przypadkach:
− szczególne zainteresowanie formą i strukturą przekazu, a nie tylko przekazywaną treścią
© Krzysztof Klincewicz
Historiografia
Praca z tekstem jako dokumentem archiwalnym
− umiejscowienie w czasie i realiach kulturowych
− konieczność kontrastowania z innymi źródłami i weryfikacji wartości dokumentalnej (ludzka omylność, niewiedza lub zła wola)
− dążenie do zgromadzenia jak największej liczby dokumentów z różnych źródeł dla zagwarantowania poprawności wniosków
© Krzysztof Klincewicz
Historiografia w zarządzaniu
Nie jest metodą antropologiczną - znaczenie następstwa zdarzeń, zależności czasowych
− „historia jako bumerang”, źródło wiedzy która może się przydać w przyszłości
Stosowana w teorii organizacji i zarządzania
− „co się wydarzyło” - studia przypadków, historie firm i samego zarządzania
− zwykle nie używa się określenia “historia”
− specyficzne techniki – np. mikrostoria (poszukiwanie alternatywnych interpretacji znanych wydarzeń)
© Krzysztof Klincewicz
Wyzwania historiografii (Topolski)
“Mit postępu” - założenie, że upływowi czasu towarzyszy poprawa warunków
“Mit rewolucji” - założenie, że warunki w dwóch różnych okresach radykalnie się różnią
“Mit spójności” - dążenie do udzielenia pełnego wyjaśnienia mimo braku danych, dla przedstawienia pełnego obrazu zdarzeń
“Mit aktywizmu” - przecenianie roli jednostek a nie czynników sytuacyjnych
„Mit wzniosłości” - tendencja do gloryfikacji przeszłych wydarzeń, tworzenia “wielkiej historii”
© Krzysztof Klincewicz
Studia przypadków
• 3 zjawiska pod tą samą nazwą
1."małe" studia przypadków wykorzystywane na zajęciach: 1-3 strony przykładu firmy z pytaniami dla studentów
2."harwardzkie" studia przypadków dla studentów: >10 stron szczegółowego opisu firmy bez pytań
3.studium przypadku jako metoda badawcza: dobór CELOWY a nie LOSOWY próby badawczej
© Krzysztof Klincewicz
Przygotowywanie typowego studium przypadku
• Definiuję problem badawczy, ramę pojęciową i szczegółowe pytania
• Wybieram firmę A
• Gromadzę dane ze źródeł ogólnodostępnych w oparciu o ramę pojęciową
• Piszę wstępną “historię”
• Znajduję luki i problemy
• Przygotowuję pytania
• Przeprowadzam wywiady
• Piszę studium przypadku
© Krzysztof Klincewicz
Rodzaje studiów przypadków
• Historyczne
• Wydarzenia
• Istotna kolejność wydarzeń
• “Jak to było naprawdę"
• Problemowe
• Postawy, opinie, złożone procesy
• Istotne zależności
• "Co Pan sądzi", "Z czego to wynika"
© Krzysztof Klincewicz
Triangulacja
1
2 3
Triangulacja = korzystanie z różnych,wzajemnie uzupełniającychsię źródeł danych, podejść,badaczy, ...
© Krzysztof Klincewicz
Triangulacja danych
1
2 3
Artykuły prasowe o firmie(pisane przez dziennikarzy -- albo przez firmę!)
Wywiady w firmie("oficjalne" stanowisko)
Opiniekonkurentów,akta sądowe,dyskusjeinternetowe...
© Krzysztof Klincewicz
Triangulacja technik
1
2 3
Analiza dokumentacji
Wywiady
Analiza statystyczna,Obserwacja,Inne
© Krzysztof Klincewicz
Triangulacja w pracach badawczych
• Gwarantuje poprawność analiz, interpretacji i wniosków
• Niezbędna: triangulacja danych
• np. nie wierzę naiwnie we wszystko, co opowiedzą mi pracownicy firmy
• np. nie rozmawiam tylko z dyrektorem, ale też jego podwładnymi i kolegami
• Zalecana: triangulacja technik badawczych
© Krzysztof Klincewicz
Teoria ugruntowana(Glaser, Strauss)
Nie „teoria” (naukowa) a „technika teorii ugruntowanej“!!!
Punkt wyjścia badania: tabula rasa
− pytam o wszystko od początku (nie zawsze mam sprecyzowany problem badawczy!)
− zdobywając wiedzę, dokonuję stopniowych podsumowań, uogólnień i wniosków
− potem dalej je weryfikuję i uszczegóławiam (krok po kroku)
− stopniowo “gruntuję” moje wnioski aż do momentu, kiedy każda kolejna sytuacja je potwierdza i nie mam żadnych wątpliwości
− W ten sposób tworzę „teorie”
© Krzysztof Klincewicz
Kodowanie w badaniach jakościowych
Dotyczy tekstu wywiadów, dokumentów lub notatek
Wybór istotnych fragmentów i przypisanie im kodów, odpowiadających poszczególnym tematom
− kolorowe podkreślenia i klamry na marginesie strony
− zaznaczanie w programach komputerowych (np. NVivo, ATLAS.ti, EdEt)
© Krzysztof Klincewicz
Przykład kodowania
Włoszczowa
PKP
NBP
Balce-rowicz
deficyt
konflikt
konflikt
© Krzysztof Klincewicz
Kodowanie
Dalsze analizy dla poszczególnych kodów - łatwość odnalezienia fragmentu, zestawienia
− przydatność programów komputerowych
Czasem też strukturalizacja tekstu – przekształcanie w odpowiednik kwestionariusza
− występowanie kodu w wywiadzie – jak określona odpowiedź w kwestionariuszu
Wyzwanie: przygotowanie książki kodów
− jednoznaczne określenie, kiedy należy zastosować dany kod, a kiedy nie
− doskonalona w trakcie kodowania
© Krzysztof Klincewicz
Przykład książki kodów
„Balcerowicz” - wypowiedzi odnoszące się do prezesa NBP Leszka Balcerowicza
„konflikt” - rozbieżność opinii na tematy polityczne lub gospodarcze
“oskarżenie” - wypowiedż zarzucająca osobie lub instytucji nieprawidłowe działanie
“łagodzenie rozbieżności” - wypowiedź sugerująca, że nie istnieje w rzeczywistości (znacząca) rozbieżność między opiniami
itd.
© Krzysztof Klincewicz
Rzetelność kodowania
Sędziowie kompetentni – osoby niezależnie kodujące tekst
− dla eliminacji błędów pominięcia i niewłaściwej klasyfikacji
− dla zapewnienia intersubiektywnych interpretacji
Współczynniki rzetelności kodowania
•Darmowy program CDC EZ-Text: kodowanie wywiadów standaryzowanych, porównanie dwóch niezależnych procesów kodowania, współczynniki rzetelności i dalsze analizy
© Krzysztof Klincewicz
Badania ankietowe
Budowa kwestionariusza
− typowe błędy Skale pomiarowe
− odwzorowania zjawisk i relacji pomiędzy nimi
Pomiar postaw
− skale semantyczna i Likerta
© Krzysztof Klincewicz
Kwestionariusz
Zbiór pytań przygotowanych w celu uzyskania pożądanych odpowiedzi
− wypełniany przez respondenta – kwestionariusz ankietowy
− wypełniany przez ankietera – kwestionariusz wywiadu
Szczegółowe rady dotyczące konstrukcji kwestionariuszy i skal pomiarowych w książce Kaczmarczyka “Badania marketingowe” (w spisie literatury do zajęć) – dotyczą wszystkich przypadków badań społecznych, nie tylko w marketingu
© Krzysztof Klincewicz
Błąd pomiaru
Błąd pomiaru – to samo pytanie, wyskalowane na dwa różne sposoby, da różne odpowiedzi
− “Ilu pracowników zatrudnia Pana firma?” 1-5/6-10/11-24/25-49/powyżej 50 1-10/11-49/50-249/powyżej 250
Zwykle nie dotyczy skal nominalnych – chyba że pytanie jest niejednoznaczne
Sposób na jego ograniczanie: pomiar próbny, porównywanie kilku wariantów konstrukcji tego samego pytania
© Krzysztof Klincewicz
Dobór treści pytań
Czy pytanie jest niezbędne?− związek z problemem badawczym i pytaniami badawczymi
Czy respondent będzie potrafił udzielić odpowiedzi?
− “W którym roku uzyskał Pan prawo jazdy?”
− “Jakie obroty osiągnięła w ubiegłym roku Pana firma?”
Czy respondent będzie chciał udzielić odpowiedzi?
− “Jak często czyta Pan pisma erotyczne?”
− “Czy kiedykolwiek zdarzyło się Panu coś ukraść w firmie?”
© Krzysztof Klincewicz
Przedmiot zainteresowań
Czy badana cecha nie jest tymczasowa, niestała?
− wyniki mogą być zaburzone przez: stan emocjonalny, samopoczucie, problemy z pamięcią, nastawienie do badacza
Czy występowanie cechy nie jest wynikiem określonej sytuacji?
− por. mit aktywizmu omawiany przy analizie dokumentów; podstawowy błąd atrybucji w psychologii społecznej
Czy cecha nie występuje pod wpływem pomiaru?
− por. efekt facylitacji, badania Eltona Mayo
© Krzysztof Klincewicz
Sposób formułowania pytań
Dobór słownictwa− niektóre pojęcia mogą nie być zrozumiałe
Sugestie i zabarwienie emocjonalne
− “Większość biologów jest przekonanych o słuszności teorii ewolucji, czy Pan też?”
− “Co sądzi Pan o łamaniu prawa przez podejmowanie strajku?”
− “Kto jest największym bohaterem ludzkości i dlaczego Włodzimierz Ilicz Lenin?”
Pytania pośrednie− nie dotyczą bezpośredniego przedmiotu badania, aby ukryć jego cel i ujawnić określone cechy respondenta – ale nie zawsze pozwalają na wyciąganie wniosków!
© Krzysztof Klincewicz
Pytania otwarte
Nie zawsze pozwalają na porównania i analizy statystyczne
− “Co sądzisz o studiach na WZ UW?”
− “Wymień swoje zainteresowania”
Należy stosować je wtedy, gdy chce się uzyskać pogłębione odpowiedzi
− “proszę to wyjaśnić”, “dlaczego” Mogą zniechęcać respondentów – lepiej nadają się do wywiadów niż do badań ankietowych (wymagają interakcji)
© Krzysztof Klincewicz
Skale pomiarowe
Skala nominalna – jednoznaczna klasyfikacja− “Czy ma Pan dzieci?” - TAK/NIE (0/1)
− “Ile ma Pan dzieci?” - 1/2/3/4/5/6
− “Na jakiej uczelni zdobył Pan tytuł magistra?” - UW/UJ/WSPiZ/SGH/INNA (podaj jaka)
Skala porządkowa – różnice między cechami
− “Jak ważna jest dla Pana motywacja finansowa?” - Bardzo ważna/Ważna/Średnia/Mało ważna/Nieistotna (lub: 1-5, 1: bardzo ważna, 5: nieistotna)
Skala przedziałowa – jednostka miary− “Ilu pracowników zatrudnia Pana firma?” - 1-5/6-10/11-24/25-49/powyżej 50
© Krzysztof Klincewicz
Pomiar postaw
Postawa
− komponent poznawczy, afektywny i behawioralny
− zawiera negatywną lub pozytywną ocenę− wyjaśnia przyczyny zachowania
Problem rozbieżności deklaracji i działań
Psychologiczna kategoria, stosowana w odniesieniu do zjawisk, określanych w potocznym języku jako 'opinie'
− częsty przedmiot badań ankietowych− np. satysfakcja, lubienie, ważność, chęć zrobienia, stosunek do
© Krzysztof Klincewicz
Skale wykorzystywane do oceny postaw
Bardzo dobry / dobry / średni / niedobry / bardzo niedobry
2 / 1 / 0 / -1 / -2
5 / 4 / 3 / 2 / 1
itd.
Problem interpretacji odpowiedzi 'nie wiem'
Nieprzemyślana skala uniemożliwia interpretację i zastosowanie technik statystycznych
Gotowe wzorce skalowania: m.in. skala semantyczna i skala Likerta
© Krzysztof Klincewicz
Skala semantyczna
Przykład: Zaznacz swoje opinie o firmie X (każda skala reprezentuje jedną cechę o pięciostopniowej intensywności)
Duża └─┘└─┘└─┘└─┘└─┘ Mała
Znaczący └─┘└─┘└─┘└─┘└─┘ Mały
udział w rynku udział w rynku
Nowoczesna └─┘└─┘└─┘└─┘└─┘ Zacofana
Renomowana └─┘└─┘└─┘└─┘└─┘ Mało renomowana
Etyczna └─┘└─┘└─┘└─┘└─┘ Nieetyczna
Skala przeciwstawia dwa określenia
© Krzysztof Klincewicz
Skala Likerta
Przykład: Zaznacz swoje opinie o firmie X
_ 5 4 3 2 1_ ┌─┐ ┌─┐ ┌─┐ ┌─┐ ┌─┐Duża └─┘ └─┘ └─┘ └─┘ └─┘
_ 5 4 3 2 1_ ┌─┐ ┌─┐ ┌─┐ ┌─┐ ┌─┐Nowoczesna └─┘ └─┘ └─┘ └─┘ └─┘
5 – całkowicie się zgadzam4 – zgadzam się4 – ani się zgadzam, ani się nie zgadzam3 – nie zgadzam się2 – całkowicie się nie zgadzam
© Krzysztof Klincewicz
Skala Likerta
Skala złożona z wielu pozycji (zwykle 5)
Każda pozycja wyraża określoną postawę
Pozycje różnią się intensywnością, która zmienia się proporcjonalnie
Każdej pozycji jest przyporządkowany numer (np. od 1 do 5)
Na etapie analiz numery zaznaczonych odpowiedzi są zliczane
− standaryzacja odpowiedzi ułatwia obliczenia
− łatwo dostrzec pozytywną lub negatywną postawę
− metody statystyczne pozwalają wybrać pozycje najsilniej różnicujące respondentów o postawach negatywnej i pozytywnej
© Krzysztof Klincewicz
Przykłady błędów w kwestionariuszach
Problemy prac magisterskich i ankiet prowadzonych przez firmy
Na błędach cierpi trafność i rzetelność wyników
− mierzymy nie to, co byśmy chcieli zmierzyć
− albo nie mierzymy tak naprawdę niczego
Dalsze przykłady pochodzą z prac studenckich – fikcyjnych kwestionariuszy
© Krzysztof Klincewicz
Pytania na które respondentmoże nie potrafić odpowiedzieć
Przykład ankiety dla klientów banku
− Jak ocenia Pan/Pani czas oczekiwania na połączenie z konsultantem infolinii?
− Jak ocenia Pan przebieg rozpatrywania reklamacji złożonych przez klientów?
− Jak ocenia Pan przystosowanie infrastruktury banku dla niepełnosprawnych klientów?
− Jak ocenia Pan poziom znajomości języków obcych przez personel banku?
Te pytania mają sens tylko gdy klient korzysta z określonych usług
© Krzysztof Klincewicz
Pytania na które respondent może nie potrafić odpowiedzieć
Przykład ankiety dla klientów banku
− Jak ocenia Pan/Pani bezpieczeństwo przesyłanych dokumentów?
− Jak ocenia Pan(i) poziom obsługi klienta w konkurencyjnych firmach?
− Czy Pana zdaniem przynależność do stowarzyszeń banków przynosi korzyści dla działalności firmy?
Uwaga: mimo wszystko dostaniemy od klienta odpowiedź na zadanej skali!
Dodatkowy problem: klient może zacząć myśleć o tych zagadnieniach... (zjawisko primingu w psychologii)
© Krzysztof Klincewicz
Pytania sugerujące
[klient banku] Denerwuje mnie fakt obsługi przez personel dopiero co uczący się
[spadek sprzedaży] W ostatnim czasie zaobserwowałem zmiany w jakości produktu. Uważam, że jakość: znacznie się pogorszyła, pogorszyła się, bez zmian, poprawiła się, znacznie się poprawiła
[spadek sprzedaży] Czy odpowiada Panu/Pani obecny system rabatowy naszej firmy?
[odejścia z firmy] Co skłoniłoby Pana do pozostania w firmie?
[odejścia z firmy] Czy uważa Pan, że przejście do konkurencyjnej firmy byłoby dla Pana korzystniejsze?
© Krzysztof Klincewicz
Pytania niekoniecznie mierzące to, co chcemy zmierzyć
[klient banku] Denerwuje mnie fakt obsługi przez personel dopiero co uczący się
[klient banku] Czy logo banku jest rozpoznawalne?
[pracownik banku] Jaka jest według Pana efektywność systemu motywacyjnego stosowanego przez kierownictwo banku?
[pracownik banku] Jak ocenia Pan skuteczność prowadzonych przez bank kampanii reklamowych i innych działań marketingowych?
© Krzysztof Klincewicz
Pytania na które respondent może nie chcieć odpowiedzieć
[klient] Czy posiada Pan rachunek bankowy w Naszym Banku? Tak / Nie, ponieważ ...
[klient] Co najbardziej podobało się Panu w naszej ostatniej kampanii reklamowej?
[odejścia z firmy] Czy ww. sytuacja miałaby miejsce, jeżeli płace wahałyby się w granicach średniej krajowej?
© Krzysztof Klincewicz
Pytania o fakty a nie postawy (nie nadają się do skalowania)
W firmie istnieje system szkoleń
− Lepiej: Uważam, że system szkoleń w firmie jest dopasowany do specyfiki pracy/oczekiwań pracowników
W firmie są możliwości awansu
− Lepiej: Mam możliwości awansu
Czy w Pana firmie pozostaje się po godzinach?
− Lepiej: Czy Pan? Czy inni?
Czy w Łomży powstała nowa konkurencyjna firma?
© Krzysztof Klincewicz
Pytania wieloznaczne
Jaki stopień ważności przypisze Pan/Pani następującym elementom: jakość obsługi, jakość produktów, zróżnicowanie produktów
− ważność czy zadowolenie z tego banku?
Na jakim poziomie kształtuje się przepływ informacji w Twoim dziale?
Otrzymuję od mojego przełożonego odpowiednią ilość informacji zwrotnej
W firmie są przestrzegane europejskie standardy zarządzania potencjałem firmy
Czy odświeżasz wiedzę z zakresu obsługi klienta?
© Krzysztof Klincewicz
Pytania wieloznaczne
Jak oceniasz relację między wynikami Twojej pracy a otrzymywaną premią? Niezadowalająca ----- Zadowalająca
− czy chodzi o to, że dobrze pracuję, czy że dobrze mi płacą?
Jak postrzegasz istotę funkcjonowania systemów premiowych w firmie?
Czy jeżeli pojawiłaby się możliwość wyjazdu za granicę rozwiązałby Pan obecną umowę o pracę w trybie natychmiastowym?
− delegacja zagraniczna czy emigracja?
− a z dotrzymaniem terminów umownych?
© Krzysztof Klincewicz
Problemy ze skalowaniem
Skala zawierająca po środku wartość “trudno powiedzieć“
− ryzyko braku jednoznacznych odpowiedzi!
Skala nierozłączna, bez proporcji
− Jak wpływają na Pana warunki panujące w firmie? Bardzo / średnio / w ogóle nie mają wpływu na moją pracę / wywołują u mnie duży stres
© Krzysztof Klincewicz
Problemy braku skali
Jak długo jest Pan obsługiwany?
− od 2 lat / długo / średnio 5 minut
Jak długo jest czynna telefoniczna obsługa klienta?
− długo / w godz. 8-16 / od 2 lat
Jakie jest oprocentowanie kredytów?
− zależy od rodzaju kredytu
Jak bank reklamuje się na rynku?
− aktywnie
© Krzysztof Klincewicz
Zbyt obszerne pytania
Dwa pytania w jednym
− W jaki sposób firma robi cięcia budżetowe? Jakie jest Pana zdanie na ten temat?
Brak konkretu
− Jakie zmiany należałoby wprowadzić w firmie?
© Krzysztof Klincewicz
Pytania inwazyjne
Stan cywilny: żonaty/zamężna; mieszkający z partnerem/partnerką; kawaler/panna; rozwiedziony/rozwiedziona; wdowiec/wdowa
− a może ile osób liczy Pana/Pani gospodarstwo domowe?
Szczegółowe pytania o zarobki i wiek
− lepsze pytania pośrednio uzyskujące te informacje
− ale czy ta wiedza jest istotna dla odpowiedzi na konkretne pytania badawcze???
© Krzysztof Klincewicz
Błędy merytoryczne
Jak obecny system premiowy wpływa na Twoje zadowolenie z pracy?
− postawy związane z pracą (satysfakcja z pracy, zaangażowanie organizacyjne) oraz motywacja do pracy
− problem badawczy dotyczy w rzeczywistości zaangażowania organizacyjnego a nie zadowolenia z pracy
pomiar nie tego, co jest istotne: niewłaściwe konstrukty teoretyczne!
© Krzysztof Klincewicz
Czasem najprostsze pytania są najlepsze
[odejścia z oddziału firmy] Dlaczego Pan odszedł?
[klient] Jeśli nie kupuje Pan produktu X, dlaczego?
[klient] Czy ostatnio Pana sytuacja finansowa uległa: poprawie / pogorszeniu / nie zmieniła się
− zmiana sytuacji ekonomicznej klientów może lepiej wyjaśnić spadek sprzedaży niż ich poziom zamożności
© Krzysztof Klincewicz
Pytanie o znaczenie dla respondenta
[pracownik] Czy firma oferuje swoim pracownikom preferencyjne warunki korzystania z...
+ Jak ważne jest dla Pana(i) korzystanie z tych warunków?
− w ten sposób wyodrębnimy np. te elementy systemu motywacyjnego które są jednocześnie korzystne i istotne dla pracownika
− zamiast 1000 możliwych elementów, wybierzemy 10 potencjalnie najefektywniejszych
© Krzysztof Klincewicz
Badania pilotażowe
Mają na celu weryfikację poprawności instrumentu badawczego (kwestionariusza)
− Czy respondenci rozumieją pytania?
wątpliwości w czasie wypełniania
− Czy respondenci potrafią lub chcą odpowiadać na pytania?
brak odpowiedzi
− Statystyczna eliminacja pytań
gdy odpowiedzi nie są zróżnicowane
gdy wysoka korelacja między odpowiedziami na dwa pytania
− Ewentualne sugestie nowych pytań od respondentów
© Krzysztof Klincewicz
Techniki badań ilościowych
Badania ankietowe
Badania eksperymentalne
Psychometria – testy psychologiczne
Socjometria – analiza sieci społecznych
Bibliometria – dane bibliograficzne
Analiza ekonomiczna
− UWAGA: Polskie podręczniki do badań społecznych w rozdziałach o wykorzystaniu technik ilościowych opisują zwykle tylko badania ankietowe i eksperymentalne
© Krzysztof Klincewicz
Badania eksperymentalne
Kontrolowany eksperyment
− porównanie dla grupy badanej i kontrolnej
− badanie uproszczonej rzeczywistości społecznej – nadaje się do badań psychologicznych, trudne do wykorzystania w badaniach organizacji
Oferuje silne dowody na istnienie zjawisk i zależności przyczynowo-skutkowych
− lepsze od analizy korelacji
− uproszczona rzeczywistość może nie zawierać istotnych elementów (zmiennych)
© Krzysztof Klincewicz
Psychometria
Pomiar psychologiczny, oparty o standardowe testy
− podstawą teorie psychologiczne− poprawność metodologiczna− adaptacja kulturowa− normy i klucze− uprawnienia do wykorzystywania− ograniczenia
Psychometria często mylona z „psychotestami” lub nadużywana – nie powinny z niej samodzielnie korzystać osoby bez wykształcenia psychologicznego
1
© Krzysztof Klincewicz
Socjometria
Analiza sieci społecznych – powiązań między jednostkami i organizacjami
− poszukiwanie “ulubieńców” grupy− poszukiwanie sposobów przekazywania informacji i dyfuzji innowacji
teoria słabych więzi (Granovetter 1972) marketing szeptany (word of mouth) dyfuzja wirusów
− analiza zależności między firmami sieci aliansów mechanizmy powstawania klastrów w gospodarce
© Krzysztof Klincewicz
Przykład – „kto komu powiedział?”
Źródło: Johnson Brown, Reingen (1987) Social ties and word-of-mouth referral behavior. Journal of Consumer Research, 14, s. 358
© Krzysztof Klincewicz
Przykład – sieć aliansów firm oferujących i produkujących
notebooki
Apple
Compaq
Dell
Fujitsu
Gateway
HP
IBM
NEC
Sony
Toshiba
Arima
Asustek
Compal
First International Computer
Hon Hai
Inventec
Quanta
Wistron
© Krzysztof Klincewicz
Typowe zależności w socjometrii
Powiązania między jednostkami
− słabe i silne więzi (Granovetter)− wzorce komunikacji
Centralność w sieci
− wyraz sympatii lub strategii działania− liczba połączeń w sieci
Ścieżki łączące poszczególne jednostki
− hipoteza małego świata (Milgram)
© Krzysztof Klincewicz
Bibliometria
Ilościowa analiza danych bibliograficznych
− publikacje naukowe i patenty− autorzy, afiliacje, słowa kluczowe, występowanie określonych terminów w streszczeniach
− cytowalność Dane gromadzone w oparciu o reprezentatywną bazę artykułów – np. EBSCO, ProQuest, Compendex, INSPEC, Factiva
Metody analityczne często odwołują się do technik analizy sieci (socjometrii)
© Krzysztof Klincewicz
Możliwe zastosowania bibliometrii
Analiza rozwoju i wzrostu popularności nowych dyscyplin naukowych lub podejść
Porównanie znaczenia krajów, regionów, ośrodków badawczych i magazynów w wybranej dziedzinie nauki
Ocena dorobku naukowego wybranego badacza (impact factor)
Poszukiwania najbardziej kompetentnych badaczy w danej dziedzinie (dylemat firmy wchodzącej na nowy rynek)
© Krzysztof Klincewicz
Przykłady – zmiany popularności
0
100
200
300
400
500
1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002
Year
Artic
le c
ount
Total article count
Article countof articles presenting solutions
“Knowledge management”
© Krzysztof Klincewicz
Przykład – porównanie krajów
Nauki techniczne (1990-2004)artykuły w bazie Compendex i patenty zarejestrowane w USA
© Krzysztof Klincewicz
Przykład – ranking badaczy
Źródło: Ramos-Rodriguez, Ruiz-Navarro (2004) Changes in the intellectual structure of strategic management research. Strategic Management Journal, 25, s. 989
© Krzysztof Klincewicz
Przykład – sieć cytatów
Źródło: Ramos-Rodriguez, Ruiz-Navarro (2004) Changes in the intellectual structure of strategic management research. Strategic Management Journal, 25, s. 993
© Krzysztof Klincewicz
Przykład – powiązania badaczy
Współpraca pomiędzybadaczami z UW (2000-2004)informatykaartykuły z bazy INSPEC
© Krzysztof Klincewicz
Analiza ekonomiczna
Badania wtórne danych ekonomicznych
− dane gromadzone przez urząd statystyczny− dane wewnętrzne firmy
Możliwe scenariusze
− analiza wskaźnikowa (ocena zjawisk)− modelowanie ekonomiczne (opis zależności przyczynowo-skutkowych i prognozowanie)
ekonometria dynamika systemów
© Krzysztof Klincewicz
Przykład analizy wskaźnikowej – wycena kapitału ludzkiego
Źródło: Ogan (1976) A Human Resource Value Model for Professional Services Organizations. The Accounting Review, 4, s. 319
© Krzysztof Klincewicz
Modelowanie ekonomiczne
1.Zgromadzenie danych i weryfikacja zależności między nimi (naturalny eksperyment, natural experiment)
2.Sprawdzenie dopasowania danych do wybranych równań matematycznych (modelu)
• model nigdy nie jest doskonałym odzwierciedleniem danych
• model nie uwzględnia wszystkich czynników występujących w rzeczywistości
1.Wykorzystanie modelu do prognoz• rozwój tego samego zjawiska w przyszłości• zmiany w wyniku zmian wybranych czynników
© Krzysztof Klincewicz
Ograniczenia modelowania ekonomicznego
Model – funkcje, opisujące zależności w świecie zewnętrznym
− np. jeśli średnie wynagrodzenie w firmie wzrośnie o 1%, wydajność pracy wzrośnie o ...
− np. jeśli zwiększymy wydatki na reklamę o 1%, sprzedaż produktów firmy wzrośnie o ...
Problem: w rzeczywistości te zależności nie są tak oczywiste
− nieuwzględnione w modelu czynniki− rola przypadku− ludzka wolna wola (intencjonalność)
© Krzysztof Klincewicz
Program zajęć
1) Wprowadzenie do zajęć
2) Podstawy metodologii nauk społecznych
3) Projektowanie badań 4) Dynamika systemów 5) Badania jakościowe 6) Badania ilościowe 7) Interpretacja i prezentacja danych
© Krzysztof Klincewicz
Wykres dla danych nie poddanych obróbce
© Krzysztof Klincewicz
Wykres dla danych posortowanych
© Krzysztof Klincewicz
Podstawowe statystyki – przykład kalkulacji
Średnia = 8,11 =AVERAGE(B2:B155) Mediana = 8,75 =MEDIAN(B2:B155) Dominanta = 11,51 =MODE(B2:B155) Odchylenie stnd. = 3,32 =STDEV(B2:B155) 3 kwartyl = 10,5 =QUARTILE(B2:B155;3) 90 centyl = 11,93 =PERCENTILE(B2:B155;0.90)
[dla danych zebranych w komórkach od B2 do B155]
© Krzysztof Klincewicz
Problem częstości pomiaruzmian w czasie
Źródło: www.money.pl
© Krzysztof Klincewicz
Problem częstości pomiaruzmian w czasie
Źródło: www.money.pl
© Krzysztof Klincewicz
Problem częstości pomiaruzmian w czasie
Źródło: www.money.pl
© Krzysztof Klincewicz
Wnioskowanie statystyczne – metoda reprezentacyjna
Wykorzystanie rachunku prawdopodobieństwa i statystyki opisowej
Sposób na zdobycie informacji o populacji generalnej, której całej nie możemy przebadać
− pobieramy reprezentatywną próbę losową
− analizujemy jej statystyki opisowe
− wyciągamy wnioski o parametrach całej populacji
− oszacowane (estymowane) wartości parametrów populacji są prawdopodobne, nie pewne
© Krzysztof Klincewicz
Metoda reprezentacyjna
populacjageneralna
próbabadawcza
statystyki dla próby(np. średnia, mediana)
nieznane parametrypopulacji
generalnej
szacowane (estymowane)parametry populacji
(1) dobórlosowy
(2) pomiar
(3) estymacja
© Krzysztof Klincewicz
Wymogi metody reprezentacyjnej
Próba musi być dobrana losowo
statystyczna weryfikacji losowości doboru
Próba musi składać się z odpowiedniej liczby jednostek
wzory na minimalną wielkość próby
Wnioskowanie statystyczne musi opierać się na odpowiednim teście/wzorze
poszczególne techniki są przeznaczone dla różnych przypadków – w zależności od cech populacji i próby oraz dostępnych danych
najczęstszy błąd: wybór niewłaściwego testu – poprawne wzory i obliczenia, ale nie dające się poprawnie zinterpretować
© Krzysztof Klincewicz
Problemy przy nielosowym doborze próby
Analiza wybranego zjawiska (np. natężenie określonej cechy, mierzone w skali 0-10)
− Populacja wszystkich 154 jednostek− Próba A: 50 pierwszych jednostek− Próba B: co 5 jednostka
_ populacja próba A próba Bjednostek 154 50 31średnia 8,11 7,61 7,97mediana 8,75 8,25 8,75odch.st. 3,32 3,19 3,46
© Krzysztof Klincewicz
Zmienna zależna i niezależna
y = a*x + b
Wartość zmiennej zależnej (y) zmienia się w wyniku zmian wartości zmiennej niezależnej (x)
− moja waga (y) rośnie wraz z konsumpcją (x)
− satysfakcja z pracy (y) rośnie proporcjonalnie do wynagrodzenia (x)
− umiejętności (y) rosną w wyniku procesu szkolenia (x)
zmienna zależna
zmienna niezależna
© Krzysztof Klincewicz
Zmienna zależna i niezależna
Badania mają wyjaśniać
− co wpływa na zmiany zmiennej zależnej (y)
− jak matematycznie wyrazić związek między zmienną zależną (y) i niezależnymi (x)
− jaka jest siła tego związku zależność funkcyjna – zawsze gdy x ulega zmianom, y zmienia się proporcjonalnie
korelacja – istnieje prawdopodobieństwo, że zmiana x wywoła zmianę y
W analogiczny sposób projektuje się badania eksperymentalne
© Krzysztof Klincewicz
Graficzna analiza korelacji
Diagram rozproszeń (scatterplot)
− zestawienie wyników dwóch zmiennych dla każdej badanej jednostki
− wskazuje, czy istnieją korelacje i możliwe zależności
© Krzysztof Klincewicz
Zależność funkcyjna
© Krzysztof Klincewicz
Wysoki współczynnik korelacji
© Krzysztof Klincewicz
Brak korelacji
© Krzysztof Klincewicz
Współczynnik korelacji
Obliczany w arkuszach kalkulacyjnych dla dwóch zmiennych
Wzór do wprowadzenia w arkuszu:=CORREL(B2:B155;C2:C155)[dla par danych w komórkach B2:B155 i C2:C155]
Interpretacja:
1.00: zależność funkcyjna
0.50-0.99: silna korelacja
wartość dodatnia: wzrost x i wzrost y
wartość ujemna: wzrost x i spadek y
© Krzysztof Klincewicz
Korelacja nie oznacza współzależności
© Krzysztof Klincewicz
Analiza skupień
Grupowanie jednostek w skupienia (cluster) w oparciu o podobieństwo cech
− proste grupowanie w tabelach, w oparciu o wybrane kryteria
np. przypisanie produktów do pól macierzy BCG
problem: brak pewności, czy grupowanie jest poprawne i czy nie przeoczono innych istotnych kryteriów
− analizy statystyczne, identyfikujące źródła podobieństw i znaczących statystycznie różnic
długotrwałe analizy komputerowe wiele wymiarów, graficzna prezentacja wyników
© Krzysztof Klincewicz
Analiza skupień
© Krzysztof Klincewicz
XXX
XXXXX XX X
X XXXXXXX
X X
X
X
X
Kategoryzacja
A
BC
D
jednoznaczne kryterium podziału
podział rozłączny
obejmuje wszystkie jednostki w populacji
rzadko stosowana w naukach społecznych – brak pewności, łatwość krytyki
© Krzysztof Klincewicz
XXX
XXXXX XX X
X XXXXXXX
X X
X
X
X
Typologia
a
bc d
e wybór grup typowych jednostek i ich nazwanie
typy nie muszą być rozłączne
nie musi obejmować wszystkich jednostek
często stosowana w naukach społecznych
wiele konkurencyjnych typologii dla tych samych zjawisk
© Krzysztof Klincewicz
Graficzna identyfikacja typów
liderzy
aspiranci
opóźnieni teoretycy
Pusty obszar: czy tworzenie patentówpowiązane z publikacjami naukowymi?
© Krzysztof Klincewicz
Analiza czynnikowa
Ograniczanie liczby zmiennych, wyodrębnianie najważniejszych czynników
− psychologia: czynnik g Spearmana jako miara inteligencji ogólnej
Kalkulacje w programach komputerowych (równania wielomianowe dla najwyżej skorelowanych zmiennych)
Czynniki często nie mają interpretacji – ale możemy podzielić w oparciu o nie populację badaną
− badania rynku, pracowników i widzów
− zamiast odpowiedzi na 50 pytań mamy tylko 4 czynniki, które wyjaśniają zmienność
© Krzysztof Klincewicz
Data mining – eksploracja danych
Zaawansowana statystyczna analiza danych, oparta m.in. na analizie czynnikowej
− Prowadzona dla baz danych – o zakupach w sklepie, transakcjach bankowych, wizytach na stronach internetowych, wynikach sondaży
− Specjalistyczne narzędzia informatyczne (systemy data mining, CRM) lub usługi zlecane zewnętrznym firmom
Poszukiwanie podobnych grup (segmentów) i ich cech charakterystycznych (profilu)
Poszukiwanie zależności: klienci kupujący piwo często kupują też pieluszki
© Krzysztof Klincewicz
Wizualizacja danych
Oddzielna dyscyplina badawcza w informatyce
− wykresy, sieci, mapy – też wielowymiarowe
Najprostsze rozwiązanie – arkusz kalkulacyjny
− nie każdy rodzaj wykresu nadaje się do określonego rodzaju danych (np. proporcje, wartości skumulowane)
− wybór serii danych, decyzja o tym, czy są porządkowane w kolumnach czy wierszach i skalowanie osi to najczęstsze błędy
© Krzysztof Klincewicz
Wykresy słupkowe i kolumnowe (prezentacja wartości)
wartości skumulowane
© Krzysztof Klincewicz
Wykresy kołowe i warstwowe (prezentacja proporcji)
moment w czasie
zmiany
© Krzysztof Klincewicz
Wykres bąbelkowy (3 serie danych: X, Y i średnica bąbla)
© Krzysztof Klincewicz
Wykres radarowy
wyraźnie widać różnice między dwoma seriami danych – wzrosty i spadki
0
50
100
50
30
60
36
53
60
38
62 65
30
20052006
© Krzysztof Klincewicz
Skala nominalna na wykresie
Polska 10 100USA 15000 15000Japonia 14500 12000Niemcy 14000 13000Rosja 30 50Czechy 15 120Litwa 5 80
-2500 -500 1500 3500 5500 7500 9500 11500 13500 15500-2500
-500
1500
3500
5500
7500
9500
11500
13500
15500
LitwaPolskaCzechyRosja
Niemcy
Japonia
USA
•Nie widać różnic między badanymi jednostkami:USA, Niemcy i Japonia w jednym skupisku, Polska Rosja, Czechy i Litwa w drugim
Skala nominalna utrudnia odczyt danych z wykresu
© Krzysztof Klincewicz
Skala logarytmiczna na wykresie
Polska 10 100USA 15000 15000Japonia 14500 12000Niemcy 14000 13000Rosja 30 50Czechy 15 120Litwa 5 80
1 10 100 1000 10000 1000001
10
100
1000
10000
100000
LitwaPolskaCzechy
Rosja
NiemcyJaponiaUSA
Pozwala dostrzec znaczące różnice między małymi wartościami
Wartości na osiach przyrastają w postępie logarytmiczym 1 → 1*10 → 10*10 → 100*10 → …
© Krzysztof Klincewicz
Internet w badaniach
Możliwe problemy metodologiczne
− Badania jakościowe - problem wiarygodności dokumentów (konieczna weryfikacja źródła, triangulacja)
− Badania ankietowe – ograniczenia populacji badanej i możliwości generalizacji wniosków
'Bezpieczne' scenariusze badań
− Wykorzystanie Internetu jako kanału kontaktu w badaniach – kwestionariusz wysłany mailem
− Specjalistyczne badania – np. analizy zawartości list dyskusyjnych i blogów
© Krzysztof Klincewicz
Internet i badania literaturowe
Internet może być cennym źródłem artykułów naukowych lub informacji o nich (głównie w języku angielskim)
Różnica rzetelności
− artykuły z recenzowanych (peer-reviewed) pism akademickich
− white papers (teksty naukowe, które nie przeszły przez recenzję)
− publikacje nieakademickie
− podręczniki
© Krzysztof Klincewicz
Jak szukać artykułów akademickich?
www.google.com: “motivation filetype:pdf“
− cały Internet, teksty akademickie i inne
scholar.google.com: “motivation“
− recenzowane teksty naukowe, często tylko nazwa i streszczenie
na podstawie tekstów cytowanych w jednym artykule, poszukuję kolejnych pozycji literaturowych (“metoda kuli śnieżnej“)
© Krzysztof Klincewicz
Pisma akademickie związane z zarządzaniem
Administrative Science Quarterly Strategic Management Journal Academy of Management Journal Organization Science Organization Studies Research Policy California Management Review Journal of Marketing American Journal of Sociology Information Systems Review
Uwaga: Harvard Business Review, McKinsey Quarterly, MIT Sloan Management Review nie są typowymi pismami akademickimi
© Krzysztof Klincewicz
Pisma akademickie związane z zarządzaniem
Polskie magazyny− Organizacja i Kierowanie− Problemy Organizacji− Zarządzanie Zasobami Ludzkimi− Problemy Zarządzania (WZ UW)− Studia i Materiały (WZ UW)− MBA (WSPiZ)
Mało polskich pism, artykułów i recenzentów – różnice w stosunku do pism zagranicznych
− Nie powinny być podstawowym źródłem wiedzy
− Przydają się przy sprawdzaniu, czy coś na dany temat pisano w Polsce
© Krzysztof Klincewicz
Bazy artykułów akademickich
Uniwersytet Warszawski płaci za dostęp do baz artykułów akademickich - “elektronicznych bibliotek“ z artykułami w formacie PDF www.buw.uw.edu.pl
-> Zasoby -> E-zasoby -> Bazy artykułów
− dostęp do baz z komputerów na uczelni – lub z domu (po zarejestrowaniu się w BUW)
-> Zasoby -> E-zasoby -> AtoZ
− lista czasopism, które są dostępne w poszczególnych bazach na UW
− jeśli znam nazwę czasopisma, AtoZ przełączy mnie do właściwej bazy
© Krzysztof Klincewicz
Przykład – EBSCO: wyszukiwanie artykułów
© Krzysztof Klincewicz
Przykład – EBSCO: wyszukiwanie zaawansowane
© Krzysztof Klincewicz
Przykład – EBSCO: wyniki i podzbiory artykułów
© Krzysztof Klincewicz
Przykład – EBSCO: bibliografia cytowana w konkretnym artykule
© Krzysztof Klincewicz
Gromadzenie literatury metodą „kuli śnieżnej”
Znajduję artykuł na interesujący mnie temat
− pomoc promotora?
− tekst opisywany w podręcznikach?
Sięgam do jego „cited references” i zbieram kolejne publikacje
Sięgam po artykuły które cytują ten tekst
Buduję drzewo cytatów i zależności
© Krzysztof Klincewicz
W jakich bazach szukać?
Dwie podstawowe bazy artykułów
− ABI/Inform (ProQuest)
− Business Source Complete (EBSCO)
Czasopisma wydawnictwa Elsevier
− Elsevier ScienceDirect
Baza notatek prasowych i informacji o firmach
− Factiva
Kilkadziesiąt innych, specjalistycznych baz dostępnych przez strony BUW
© Krzysztof Klincewicz
Lektura artykułu naukowego
Typowa struktura artykułu
− wprowadzenie
− przegląd dotychczasowej literatury
− określenie problemu badawczego i pytań
− opis metod badawczych
− analiza i interpretacja danych
− wnioski i implikacje menedżerskie
© Krzysztof Klincewicz
Pytania do analizy artykułu
1.Jakie jest podstawowy problem badawczy?
czego właściwie dotyczy tekst?
najlepiej wyrazić to jednym zdaniem
jeśli to niemożliwe
− może to świadczy o problemach artykułu?
2. Czy celem artykułu jest przedstawienie i opis nowych zagadnień – czy weryfikacja zależności?
© Krzysztof Klincewicz
Pytania do analizy artykułu
3. Jaką perspektywę teoretyczną zastosowano?
framework – model, koncepcja, podejście
czy jest dopasowana do problemu?
czy jest znana w literaturze przedmiotu?
czy istnieją inne, alternatywne perspektywy, które można było wykorzystać?
© Krzysztof Klincewicz
Pytania do analizy artykułu
4. Jakie pozycje uwzględniono w przeglądzie literatury?
czy była odpowiednia dla problemu badawczego?
czy przegląd literatury był wyczerpujący?
czy pominięto ważne koncepcje/pozycje?
© Krzysztof Klincewicz
Pytania do analizy artykułu
5. Co podlegało pomiarowi lub opisowi w badaniach?
6. Czy określono hipotezy badawcze? Jakie?
7. Czy hipotezy badawcze obejmowały zmienne zależne i niezależne?
8. Jakich instrumentów pomiaru użyto?
czy były odpowiednie do problemu?
czy gwarantują rzetelność i trafność?
czy można im coś zarzucić?
© Krzysztof Klincewicz
Pytania do analizy artykułu
9.Czy artykuł dotyczy zależności przyczynowo-skutkowych?
czy są zawarte w hipotezach?
czy są weryfikowane w badaniach?
czy rzeczywiście możemy mówić o przyczynie i skutku?
10. Jakie techniki badawcze zastosowano?
11. Jaką populację badano?
12. Jak dokonano doboru próby?
czy autorzy nie użyli łatwo dostępnych, niereprezentatywnych respondentów?
© Krzysztof Klincewicz
Pytania do analizy artykułu
13. Czy autorzy udokumentowali badania w sposób, który pozwala czytelnikowi na ich powielenie?
14. Jakie techniki analizy statystycznej wykorzystano?
czy były odpowiednie do specyfiki danych?
czy nie doszło do „fetyszyzacji” liczb?
15. Czy dokonano podsumowania wniosków z badań?
czy wszystkie są uzasadnione – czy popełniono nadużycia interpretacyjne?
© Krzysztof Klincewicz
Pytania do analizy artykułu
16. Jakie są ograniczenia wyciągniętych wniosków?
możliwości generalizacji
czy autorzy sami wskazali te ograniczenia?
17. Jakie dodatkowe zagadnienia badawcze autorzy mogli poruszyć a nie poruszyli?
inne sposoby analizy zebranych danych
wskazówki dla kontynuatorów badań