Full-text resources of CEJSH and other databases are now available in the new Library of Science.
Visit https://bibliotekanauki.pl

Results found: 2

first rewind previous Page / 1 next fast forward last

Search results

help Sort By:

help Limit search:
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
EN
This essay-like text discusses 10 pitfalls in the analysis of data in management science: (1) Too small a number of experimental studies; (2) Ignoring the specifics of the research object; (3) Lack of standard operationalizations; (4) Weakness of measurement ; (5) Weakness of data analyses; (6) Too high a level of generality of theory and too few replications; (7) Misinterpretation of the outcomes of statistical analyses; (8) Reviewers’ expectation regarding the samples and hypotheses testing; (9) Missing “time” in the list of predictors; (10) Wrong standards of publication. Most of these risks apply also to psychological and sociological research.
PL
W niniejszym tekście omawiamy 10 pułapek analiz danych w naukach o zarządzaniu: (1) zbyt mała liczba badań doświadczalnych; (2) ignorowanie specyfiki przedmiotu badań; (3) brak standardowych operacjonalizacji; (4) słabość pomiaru; (5) słabość analiz danych; (6) zbyt wysoki poziom ogólności teorii i zbyt mała liczba replikacji; (7) błędna interpretacja wyników analiz statystycznych; (8) oczekiwania recenzentów dotyczące doboru próby i testowania hipotez; (9) brak „czasu” na liście predyktorów; (10) niewłaściwe standardy publikacji. Większość z tych zjawisk odnosi się również do badań psychologicznych i socjologicznych.
PL
W tekście omówiono cztery metodologiczne zagrożenia pojawiające się w badaniach ilościowych z zakresu nauk o zarządzaniu: (1) Zbyt mała liczba eksperymentów; (2) Słabość modeli teoretycznych; (3) Słabość pomiaru; (4) Słabość analiz. Większość tych zagrożeń dotyczy także badań psychologicznych i socjologicznych. W podsumowanie znajdują się odpowiedzi na potencjalnie nieuzasadnione zarzuty recenzentów dotyczące próby i braku hipotez.
EN
The text discusses four threats in the analysis of data in management science: (1) Too small number of experimental studies; (2) Weakness of theoretical models; (3) Weakness of measurement; (4) Weakness of analysis. Most of these pitfalls apply also to psychological and sociological research. The summary covers answers to reviewers’ potentially unjustified objections concerning samples and lack of hypotheses.
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.