Metody Badan Spolecznych MSD Slajdy

© Krzysztof Klincewicz

Metody badań społecznychWydział Zarządzania UW

MSD-MSW, rok IV

dr hab. Krzysztof [email protected]


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.


Warunki zaliczenia

przygotowanie do zajęćaktywność,prace cząstkowe (w tym projekt badawczy) przekazywane w ustalonych terminach


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


Lektura obowiązkowa

Wydanie 1 Wydanie 2 Inna książka!


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


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.


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.


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.


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).


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”)


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


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


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


Pytanie 2

“Dlaczego lustro odwraca lewo i prawo zamiast górę i dół?”

− Odpowiedź wymaga wiedzy... a może tylko chwili zastanowienia?


Pytanie 3

“Dlaczego puszki piwa są zaokrąglone na górze?”

− Odpowiedź wymaga wiedzy− ale jeśli jej nie posiadamy, można próbować zgadnąć!


Pytanie 4

“Jak zważyć samolot?”

− Bez korzystania z dokumentacji technicznej i Internetu – ani cięcia na kawałki

− Odpowiedź wymaga kreatywności – i planowanego działania


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



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?



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



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?


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?”


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


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


Ćwiczenie zespołowe

Ile piłeczek ping-pongowych zmieści się w sali zajęciowej?

Ile jest stacji benzynowych w Polsce?


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)


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


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



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



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!


Ćwiczenie

Jesteś pracownikiem urzędu skarbowego – jak sprawdzisz, czy agencja pośrednictwa pracy nie oszukuje przy opłacaniu podatków?


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


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


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!”


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”!


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


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? :-)


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. […]”


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?)

http://www.bankier.pl/wiadomosc/Zarzadzanie-konfliktem-1639232.html


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


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?


Pojedyncza i podwójna pętla uczenia się

działanie

konsekwencje

ukryteprzyczynyproblemów

pojedynczapętla

uczenia się

podwójnapętla

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? ...



Przykład: masowe odejście pracowników z lokalnego oddziału firmy


− Podwyższenie pensji

− Zastosowanie motywacji pozafinansowej


− Analiza przyczyn odejść Kultura firmy, promująca rywalizację?

Rozczarowanie porażkami firmy?

Nowy atrakcyjny pracodawca w mieście? ...



Przykład: korzystanie z pomocy konsultantów przy wprowadzaniu zmian w organizacji


− Konsultanci wykonują pracę, nie ucząc firmy, jak samemu wprowadzić podobne zmiany

− Jeśli analogiczny problem wystąpi w przyszłości – znowu trzeba ich zatrudnić


− Pracownicy firmy angażują się w projekt wspólnie z konsultantami

− Firma jest przygotowana do samodzielnych interwencji w podobnych przypadkach


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


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


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!


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.


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”


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%”


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


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


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


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?


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


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


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


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


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)


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?


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?


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...


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)


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


Korelacja nie oznacza współzależności


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


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


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”


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


Przykład – diagram „ości ryby” Ishikawy

Źródło: http://www.ibspan.waw.pl/~sikorski/tqm/wyk_3.htm


Przykład – diagram “ości ryby” Ishikawy

Źródło: http://www.ibspan.waw.pl/~sikorski/tqm/wyk_3.htm


Przykład – sieć sprzężeń zwrotnych

Źródło: http://www.vensim.com

http://www.vensim.com/


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


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



plagiat

kopiowanie z Internetu

prac zaliczeniowych

prac dyplomowych

literatury popularnej

literatury naukowej “usługodawcy"

kompilacjeksiążek

oryginalnośćprzez imitację

wykrywalność

sposobywykrywania

"rynek"

zasady prawne



plagiat

kopiowanie z Internetu

prac zaliczeniowych

prac dyplomowych

literatury popularnej

literatury naukowej “usługodawcy"

kompilacjeksiążek

oryginalnośćprzez imitację

wykrywalność

sposobywykrywania

"rynek"

zasady prawne


Rama pojęciowa

Plagiatpracy

dyplomowej

Źródłakontaktu

Analiza zawartości

Analiza procesutworzenia

Strony www

Listy dyskusyjne

Ogłoszenia

Marketingszeptany

Technologie

Instytucje

Interakcje

Sposobywykrywania


Zakres ramy pojęciowej

Plagiatpracy

dyplomowej

Źródłakontaktu

Analiza zawartości

Analiza procesutworzenia

Strony www

Listy dyskusyjne

Ogłoszenia

Marketingszeptany

Technologie

Instytucje

Interakcje

Sposobywykrywania


Aktorzy

Student“Usługodawca"

Promotor

Recenzent

Uczelnia

Inni:np. serwis Plagiat.pl,specjalistyczne firmy

Plagiatpracy

dyplomowejProkuratura i organy ścigania


Wybór aktorów

Student“Usługodawca"

Promotor

Recenzent

Uczelnia

Inni:np. serwis Plagiat.pl,specjalistyczne firmy

Plagiatpracy

dyplomowejProkuratura i organy ścigania


Dobór próby badawczej

Student

Promotor

Recenzent

UczelniaPlagiatpracy

dyplomowejna przykładzieWydziału Zarządzania Uniwersytetu Warszawskiego

wywiady z X pracownikami centrali, Y promotorami, Z recenzentami


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


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


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)


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


Przykład: klienci banku są niezadowoleni z obsługi

Problem badawczy: Co wywołuje niezadowolenie klientów?

Buduję ramę pojęciową – rozpisuję obszary, które mogą wpływać na niezadowolenie



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



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.


Ćwiczenie – dla opisanej dalej sytuacji:

Określ problem badawczy

Narysuj ramę pojęciową

Określ pytania badawcze

Określ aktorów społecznych i próbę badawczą


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


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


“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



“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



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


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)



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 ...


”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


”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


Granice wzrostu – przykład inwestycji w B&R

sprzedażfirmy

wydatki natworzenie wiedzy

noweprodukty

liczba pracownikówtworzących wiedzę

wielkośćorganizacji

złożonośćzarządzania

obciążeniedoświadczonych

pracowników

czas rozwojunowych

produktów

+

+ +

+

+

+

+

+

-


Przerzucanie brzemienia – przykład odejść pracowników

odejścia pracowników

rozwój osobisty, ścieżki kariery,szkolenia, ambitne zadania

podwyżka pensji,premie i nagrody

ROZWIĄZANIEFUNDAMENTALNE

PRÓBA ELIMINACJISYMPTOMÓW

PROBLEM


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


”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


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


Analiza przyczyn, skutków i pętli zależności

Wybrana zmienna(podświetlona)

Drzewo przyczyn(causes tree)

Drzewo skutków(uses tree)

Pętle(loops)


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


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


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


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...


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)


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


Badania pierwotne

Badania pierwotne, terenowe – gromadzenie danych, których nikt dotąd nie zebrał

− nie tylko typowe ankiety, wywiady, obserwacje

− także wywiad gospodarczy i benchmarking


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)


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


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


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)


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


Rzetelność i trafność pomiaru

Pomiar rzetelny

ale nietrafny

Pomiar trafny ale

nierzetelny

Pomiar trafny i rzetelny


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


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


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...


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)



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



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


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


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”


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)


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


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”


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


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


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?)


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)


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?


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


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


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)


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”


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


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


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"


Triangulacja

1

2 3

Triangulacja = korzystanie z różnych,wzajemnie uzupełniającychsię źródeł danych, podejść,badaczy, ...


Triangulacja danych

1

2 3

Artykuły prasowe o firmie(pisane przez dziennikarzy -- albo przez firmę!)

Wywiady w firmie("oficjalne" stanowisko)

Opiniekonkurentów,akta sądowe,dyskusjeinternetowe...


Triangulacja technik

1

2 3

Analiza dokumentacji

Wywiady

Analiza statystyczna,Obserwacja,Inne


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


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”


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)


Przykład kodowania

Włoszczowa

PKP

NBP

Balce-rowicz

deficyt

konflikt

konflikt


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


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.


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


Badania ankietowe

Budowa kwestionariusza

− typowe błędy Skale pomiarowe

− odwzorowania zjawisk i relacji pomiędzy nimi

Pomiar postaw

− skale semantyczna i Likerta


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


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


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?”


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


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!


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)


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


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


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


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


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


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


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


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


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)


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?


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?


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?


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?


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?


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?


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


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


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?


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???


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!


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


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


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


Techniki badań ilościowych

Badania ankietowe


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



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)


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


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


Przykład – „kto komu powiedział?”

Źródło: Johnson Brown, Reingen (1987) Social ties and word-of-mouth referral behavior. Journal of Consumer Research, 14, s. 358


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


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)


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)


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)


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”


Przykład – porównanie krajów

Nauki techniczne (1990-2004)artykuły w bazie Compendex i patenty zarejestrowane w USA


Przykład – ranking badaczy

Źródło: Ramos-Rodriguez, Ruiz-Navarro (2004) Changes in the intellectual structure of strategic management research. Strategic Management Journal, 25, s. 989


Przykład – sieć cytatów

Źródło: Ramos-Rodriguez, Ruiz-Navarro (2004) Changes in the intellectual structure of strategic management research. Strategic Management Journal, 25, s. 993


Przykład – powiązania badaczy

Współpraca pomiędzybadaczami z UW (2000-2004)informatykaartykuły z bazy INSPEC


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


Przykład analizy wskaźnikowej – wycena kapitału ludzkiego

Źródło: Ogan (1976) A Human Resource Value Model for Professional Services Organizations. The Accounting Review, 4, s. 319


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


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)


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


Wykres dla danych nie poddanych obróbce


Wykres dla danych posortowanych


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]


Problem częstości pomiaruzmian w czasie

Źródło: www.money.pl








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


Metoda reprezentacyjna

populacjageneralna

próbabadawcza

statystyki dla próby(np. średnia, mediana)

nieznane parametrypopulacji

generalnej

szacowane (estymowane)parametry populacji

(1) dobórlosowy

(2) pomiar

(3) estymacja


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


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


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


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


Graficzna analiza korelacji

Diagram rozproszeń (scatterplot)

− zestawienie wyników dwóch zmiennych dla każdej badanej jednostki

− wskazuje, czy istnieją korelacje i możliwe zależności


Zależność funkcyjna


Wysoki współczynnik korelacji


Brak korelacji


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


Korelacja nie oznacza współzależności


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


Analiza skupień


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


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


Graficzna identyfikacja typów

liderzy

aspiranci

opóźnieni teoretycy

Pusty obszar: czy tworzenie patentówpowiązane z publikacjami naukowymi?


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


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


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


Wykresy słupkowe i kolumnowe (prezentacja wartości)

wartości skumulowane


Wykresy kołowe i warstwowe (prezentacja proporcji)

moment w czasie

zmiany


Wykres bąbelkowy (3 serie danych: X, Y i średnica bąbla)


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


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


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 → …


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


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


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“)


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


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


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


Przykład – EBSCO: wyszukiwanie artykułów


Przykład – EBSCO: wyszukiwanie zaawansowane


Przykład – EBSCO: wyniki i podzbiory artykułów


Przykład – EBSCO: bibliografia cytowana w konkretnym artykule


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


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


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


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?



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?



4. Jakie pozycje uwzględniono w przeglądzie literatury?

czy była odpowiednia dla problemu badawczego?

czy przegląd literatury był wyczerpujący?

czy pominięto ważne koncepcje/pozycje?



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?



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?



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?



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

Documents

Metody Badan Spolecznych MSD Slajdy