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Forschungsmethoden
(Forschungs)Methoden sind Verfahren mit dem Ziel, ein Problem, eine Fragestellung bzw. eine wissenschaftliche Hypothese klären zu helfen. Für jeden Schritt innerhalb des Prozesses der Wissenskonstruktion gibt es eigene Verfahren, die, auch wenn sie IT-nahe sind, einen substantiellen Einfluss auf die erfolgreiche Klärung von Business Problemen bzw. einer wissenschaftlichen Hypothese haben. Wir unterstützen Sie auf allen nur denkbaren Ebenen:
- z.B. Fragestellungen (Hypothesen)
Sind Forschungshypothesen präzise, eindeutig, und praktisch prüfbar? Der Satz „Es gibt Forscher, die niemals irren“ ist z.B. keine praktisch falsifizierbare Hypothese. - z.B. Fragebogenkonstruktion
Es ist unglaublich, wieviele tendenziöse, unverständliche und z.T. noch das Ziel verfehlende Fragebögen es gibt. Basics der Skalenkonstruktion und ggf. der Umfrageforschung sind: Bias, Frageformulierung, Schwierigkeitsindizes, Itemanalysen, Trennschärfe, Cronbach’s Alpha, Reliabilität, Validität etc. - z.B. IT-nahe Methoden
Sind die angewandten Massnahmen der Fragestellung angemessen, z.B. Data Cleansing, ETL (Filterung, Matching, Parallelisierung), Kodierungen? - z.B. code-nahe Methoden
Sind Algorithmen korrekt programmiert, z.B. die Herleitung von LGD, EAD und PD oder die Implementierung von psycho- bzw. soziometrischer Skalen (u.a. BDI, BFS, BIP, BSRI, CBCL, IOE, FKB-20, GBB, GDS, HAKEMP, HAS, KKG, MLDL, MOS, OQ, PTSD, RMBPCL, SAM, SCL, STAI, STAXI)?
- z.B. Fragestellungen (Hypothesen)
- z.B. Forschungsmethoden im engeren Sinn
Sind die gewählten Methoden (z.B. klassisch: Beobachtung, Interview, Versuchsplanung, Ziehung etc.) den Forschungshypothesen angemessen?
- z.B. Forschungsmethoden im engeren Sinn
- z.B. Designs
Ist das gewählte Design geeignet? Varianten sind: Survey, quantitativ/qualitativ/mixed, (quasi/non) experimentell, Fall-Kontroll-Design, pro-/retrospektiv, (doppel)blind, Messwiederholung (oder nicht), explorativ/konfirmatorisch, kontrolliert/randomisiert/gemachted etc. - z.B. Statistik
Sind die statistischen Verfahren für Designs und Daten geeignet (u.a. Voraussetzungstests)? In der multivariaten Statistik sind z.B. verfahrenseigene Besonderheiten zu beachten: u.a. Multikollinearität, Mediationseffekte, Regressions- und Interaktionseffekte, oder die Bias der Clusterverfahren. - z.B. Ergebnisinterpretation
Erfolgt die Interpretation der erzielten Ergebnisse dem Rahmen der angewandten Methoden und den analysierten Daten? Statistische Signifikanz bedeutet z.B. nicht automatisch auch praktische Bedeutsamkeit, oder dass eine Annahme endgültig bewiesen ist (auch wenn dies zu schön wäre).
- z.B. Designs
Warum ist das wichtig? Wissen und Erkenntnis sind methodenabhängig. Dies gilt für den Business, wie auch den Academics Bereich. Theorien und Annahmen der Methoden, Modelle und Designs, die herangezogen werden, legen einen Rahmen fest, der nur bestimmte Interpretationen zulässt bzw. Annahmen und adäquat interpretierte Voraussetzungen voraussetzt. Um Wissen hinterfragen zu können, muss also bekannt sein, auf welchem Weg dieses Wissen genau zustande gekommen ist, um beurteilen können, ob die verwendeten Methoden überhaupt dieses Wissen begründen können. Die Komplexität von Forschungsmethoden wird oft unterschätzt. Selbstverständlich möchten Sie wissen, warum Sie etwas (nicht) wissen.
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