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Vorlesung Empirische Managementforschung Wissenschaftstheoretische Grundlagen Prof. Dr. Frank Walter  Thema der heutigen Vorlesung Wissenschaftstheoretische Grundlagen...

Vorlesung Empirische Managementforschung Wissenschaftstheoretische Grundlagen Prof. Dr. Frank Walter  Thema der heutigen Vorlesung Wissenschaftstheoretische Grundlagen Auswahl des Forschungsproblems Theorie- und Hypothesenbildung Konzeptspezifikation, Bestimmung des Operationalisierung, Messung Forschungsdesigns Auswahl der Untersuchungseinheiten Datenerhebung Datenerfassung und Datenanalyse Publikation 2 Quelle: nach Schnell et al., 2023 Heutige Agenda Wissenschaftstheoretische Grundbegriffe Wissenschaftliche Erklärung 3  Grundbegriffe: „Definition“ Sprachliche Präzisierung eines empirischen Begriffs – Definiendum: Begriff, dessen Bedeutung festgelegt werden soll – Definiens: Begriffe, die den Inhalt des Definiendum darstellen Beispiel: – Abusive supervision: “subordinates’ perceptions of the extent to which supervisors engage in the sustained display of hostile verbal and nonverbal behaviors, excluding physical contact” (Tepper, 2007, S. 264) Sichert gemeinsames Verständnis eines Begriffs; sprachökonomische Funktion Nominaldefinition erhebt keinen Anspruch, das “Wesen” eines Begriffs zu erfassen (keine “Realdefinition”) 4 Quelle: Schnell et al., 2023  Grundbegriffe: „Definition“ Nicht richtig oder falsch, aber mehr oder weniger nützlich Intensionale Begriffsbedeutung Extensionale Begriffsbedeutung Merkmale, die gegeben sein Menge aller Objekte, die die müssen, damit ein Objekt Intension des Begriffs mit dem Begriff bezeichnet erfüllen werden kann Extension kann null sein: Existenz eines Begriffs bedingt keine empirische Entsprechung Nützliche Definition: Klare, deutlich bestimmte Intension Unklare Extension → evtl. Anlass zu empirischer Forschung 5 Quelle: Schnell et al., 2023 Definitorische Probleme Jangle Fallacy Jingle Fallacy Unterschiedliche Begriffe für Gleicher Begriff für (fast) identische Konstrukte unterschiedliche Konstrukte „Construct proliferation“ Bsp: Destruktive Führung Bsp: Emotionale Intelligenz Destructive leadership …als Fähigkeit zur Lösung Abusive supervision emotionaler Probleme Petty tyranny …als Kombination von Supervisor incivility Kompetenzen, Persönlichkeits- merkmalen, und Selbstein- Supervisor aggression schätzungen Supervisor undermining → Erschwert wissenschaftliche Kommunikation → Behindert Wissensfortschritt 6  Grundbegriffe: „Hypothese“ und „Gesetz“ Nicht nur sprachliche Konventionen, sondern Aussagen über empirische oder logische Zusammenhänge Hypothese: Aussage, die einen Zusammenhang zwischen mindestens zwei Variablen postuliert. Bsp.: Variable A Variable B (z.B. Arbeitszufriedenheit) (z.B. Arbeitsleistung) Unabhängige Variable Abhängige Variable Gesetz: Strukturell identisch mit Hypothesen (i.d.R. besonders gut bewährt) 7 Quelle: Schnell et al., 2023  Grundbegriffe: „Hypothese“ Arten von Hypothesen Deterministisch – Gilt ausnahmslos für alle Objekte – In den Sozialwissenschaften sehr selten Probabilistisch – Gilt nur mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit – Normalfall in den Sozialwissenschaften – Bsp.: „Kognitive Intelligenz erhöht das Einkommen“ 8 Quellen: Diekmann, 2013; Fig. 1 aus Zagorsky, 2007  Grundbegriffe: „Hypothese“ Arten von Hypothesen Wenn-dann-Hypothesen – Häufig: Wenn unabhängige Variable dichotom ist – „Wenn der CEO eines Unternehmens ein Mann ist, dann werden im Top-Management Team mehr Männer als Frauen sein.“ Je-desto-Hypothesen – Unabhängige und abhängige Variable kontinuierlich – „Je höher die Arbeitszufriedenheit desto höher die Leistung.“ – Alternativen „Arbeitszufriedenheit erhöht die Leistung.“ „Arbeitszufriedenheit und Leistung hängen positiv zusammen.“ … 9 Quelle: Diekmann, 2013; Schnell et al., 2023  Grundbegriffe: „Hypothese“ Arten von Hypothesen Kausale vs. nicht-kausale Hypothesen – „Arbeitszufriedenheit erhöht die Leistung.“ – „Arbeitszufriedenheit und Leistung hängen positiv zusammen.“ Lineare vs. nicht-lineare Hypothesen – Linear: s.o. – Nicht linear: „There is an inverted U-shaped relationship between assertiveness and leadership perceptions.“ 10 Quelle: Diekmann, 2013; Abb.: Ames & Flynn, 2007, S. 309 Grundbegriffe: „Hypothese“ Hypothesen mit mehr als 2 Variablen Moderation: M beeinflusst den Zusammenhang zwischen A und B Expertise Arbeitszufriedenheit Arbeitsleistung Mediation: M erklärt den Zusammenhang zwischen A und B Arbeitszufriedenheit Anstrengung Arbeitsleistung Komplexe Kombinationen von Moderation und Mediation 11  Grundbegriffe: „Hypothese“ Theoretisches Niveau von Hypothesen unabhängige Variable abhängige Variable 1) Individualhypothese individuell individuell 2) Kollektivhypothese kollektiv kollektiv 3) Kontexthypothese kollektiv individuell 4) Aggregations- oder individuell kollektiv Transformationsregel Kollektivmerkmal (2) Kollektivmerkmal (z.B. Zusammenhalt im Team) (z.B. Teamleistung) (3) (4) Individualmerkmal (1) Individualmerkmal (z.B. Arbeitszufriedenheit) (z.B. Arbeitsleistung) 12 Quelle: nach Diekmann, 2013  Grundbegriffe: „Hypothese“ Theoretisches Niveau und ökologischer Fehlschluss Kollektive Zusammenhänge können nicht ohne Weiteres zur Individualebene generalisiert werden, und umgekehrt Stimmbezirk A Stimmbezirk B Anteil Katholiken (%) 20 40 Anteil CDU-Wähler (%) 20 40 Stimmbezirk A Stimmbezirk B katholisch nicht-kathol. katholisch nicht-kathol. CDU 0% 20% CDU 0% 40% andere 20% 60% andere 40% 20% Parteien Parteien 13 Quelle: Diekmann, 2013, S. 117  Grundbegriffe: „Theorie“ System von Aussagen, das mehrere Hypothesen umfasst Komponenten von Theorien – Definitionen – Grundannahmen (Axiome), kaum empirisch prüfbar – Eigentliche Hypothesen (auch: Propositionen) Relevante Theorien für die Managementlehre z.B.: – Upper-echelons Theorie – Soziale Identitätstheorie – Conservation of resources theory Achtung: Sehr weitgehende und unpräzise Verwendung des Theoriebegriffs in den Sozialwissenschaften 14 Quelle: Diekmann, 2013; Schnell et al., 2023 Grundbegriffe: „Theorie“ Theorien sind Ziel und Kern wissenschaftlicher Arbeit Funktionen von Theorien – Phänomene und deren Zusammenhänge erklären – Empirische Phänomene vorhersagen – Wege zur praktischen Zielerreichung aufzeigen – Verleihen Konstrukten Bedeutung – Zeigen auf, welche Konstrukte in einem Kontext relevant sind „Theories provide meaning. They allow us to understand and interpret data. Theories specify which variables are important …and explain the relationships that link these variables, and identify the boundary conditions under which variables should or should not be related.“ (Campbell, 1990) 15 Grundbegriffe: „Theorie“ Kennzeichen wissenschaftlicher Theorien Falsifizierbarkeit: Theorien müssen so formuliert sein, dass Beobachtungen ihnen widersprechen können. Widerspruchsfreiheit/logische Konsistenz Abstraktheit: Gute Theorien haben einen breiten Anwendungsbereich, Konstrukte sind oft sehr abstrakt Einfachheit (parsimony): Theorien sollten nicht unnötig komplex sein 16  Wissenschaftstheoretische Grundbegriffe Theoretische vs. empirische Hypothesen Theoretische Hypothese: Zusammen- Konstrukt Konstrukt hang zw. theoretischen Konstrukten A B (Propositionen) Korrespondenzproblem: Operationalisierung bzw. Messung muss Konstrukte adäquat abbilden Variable A Variable B Empirische Hypothese: Zusammen- hang zw. beobachteten Indikatoren 17 Quelle: nach Schnell et al., 2023 Grundbegriffe: „Modell“ (Teilweise) Übersetzung einer allgemeinen Theorie in ein konkretes System von Hypothesen Entwicklung und Überprüfung von Modellen ist Fokus der Feldforschung Können durch Pfaddiagramme veranschaulicht werden – Pfeil: kausale Wirkung – Doppelpfeil: Beziehung, ohne kausale Aussage 18  Grundbegriffe: „Modell“ Beispiel (Cole et al., 2010): → Modell zur Wirkung org. Gerechtigkeit → Hypothesen auf Basis versch. Theorien begründet (z.B. justice 19 theory; conservation of resources theory) (Details nicht klausurrelevant) Heutige Agenda Wissenschaftstheoretische Grundbegriffe Wissenschaftliche Erklärung 20 Grundlegende Erkenntnisarten Induktion Deduktion Abduktion Allg. Regel/ Allg. Regel/ Allg. Regel/ Theorie Theorie Theorie 1 2 Beobachtung/ Beobachtung/ Beobachtung/ Daten Daten Daten 21 Induktion Grundidee der Induktion – Beobachtungen werden generalisiert – Weitere Beobachtungen bestätigen die Generalisierung Älteste Methode der Erkenntnisgewinnung – Urvater: Francis Bacon (16. Jhd.) – Bsp.: Newton‘s Gravitationsgesetz Problem: – Induktionsschlüsse sind logisch unhaltbar – Aus noch so vielen Beobachtungen kann keine Generalisierung abgeleitet werden Beispiel: Beobachtung weißer Schwäne beweist nicht, dass alle Schwäne weiß sind 22 Deduktion Grundidee der Deduktion – Auf Basis einer Theorie werden Hypothesen entwickelt – Hypothesen werden mit Hilfe von Daten geprüft Hypothesen nicht bestätigt → Theorie falsch Hypothesen bestätigt → Theorie gestützt (nicht „wahr“) Idealtypisches Vorgehen in moderner Wissenschaft (nicht unumstritten) – Bedeutender Vertreter: Karl Popper (1902-1994) Grundlage/Abgrenzungskriterium: – Wissenschaftliche Theorien müssen falsifizierbar sein Falsifikation als „Motor des Erkenntnisfortschritts“ 23  Erkenntnisfortschritt durch Deduktion/Falsifikation Idealtypischer Ablauf wissenschaftlicher Entwicklung (Popper) Entwicklung möglichst „kühner Hypothesen“ mit hohem Informationsgehalt Harte Bewährungsproben durch Vielzahl empirischer Untersuchungen Nicht-falsifizierte Hypothesen werden (vorläufig) beibehalten, falsifizierte Hypothesen ausgesondert Fortschritt durch Überwindung falsifizierter Theorien und Entwicklung & Prüfung neuer Theorien Quelle: Diekmann (2013)  Erkenntnisfortschritt durch Deduktion/Falsifikation Probleme des „idealtypischen“ wiss. Fortschritts „Naive Falsifikation“ bei einmaliger Nichtbestätigung einer Hypothese nicht zielführend Forschungspraxis Falsifikation wird häufig methodischen Problemen zugerechnet Bewährte Theorien haben i.d.R. einen „Schutzgürtel“ von Hilfs- oder Instrumententheorien → Falsifikationen werden auf diesen Schutzgürtel umgelenkt Trotz mehrfacher Falsifikation werden Theorien in der Praxis oft nicht aufgegeben Quelle: Schnell et al., 2023  Deduktiv-nomologische Erklärung Idealtypische Form der wissenschaftlichen Erklärung auf Basis des Deduktionsprinzips Zwei Elemente 1. Gesetz, das ein Phänomen auf einen anderen Faktor zurückführt 2. Randbedingung, die das tatsächliche Vorliegen des Faktors bestätigt Gesetz Wenn Konkurrenz, dann (z.B. “wenn A, dann B”) Ausländerfeindlichkeit Explanans Randbedingung In Gesellschaft X besteht (z.B. “A liegt vor”) Konkurrenz Explanandum Zu erklärendes Phänomen In Gesellschaft X existiert (z.B. “B liegt vor”) Ausländerfeindlichkeit 26 Quelle: Diekmann, 2013; Schnell et al., 2023  Strukturelle Gleichheit von Erklärung und Prognose Frage Gesetz Randbedingung Explanandum Erklärung Warum B? gesucht gesucht gegeben Prognose Welches Ereignis gegeben gegeben gesucht wird in Folge von A eintreten? → Nichts ist praktischer als eine gute Theorie! → Zentral für Hypothesen- bzw. Theorietest (v.a. experimentell) Herstellung der Randbedingungen (Manipulation) Überprüfung, ob vom Gesetz vorhergesagtes Ereignis auftritt 27 Quelle: Diekmann, 2013; Schnell et al., 2023  Praktische Probleme der deduktiv- nomologischen Erklärung Falsifikation ist in der Praxis problematisch – Im Prinzip: Ein einziger widersprüchlicher Fall reicht aus – Aber: Keine Sicherheit bzgl. Vorliegen von Randbedingung und Explanandum Duhem-Quine-These: Auch wenn eine Hypothese nicht bestätigt wurde, heißt das nicht, dass sie falsch sein muss Schlechte Messung (z.B. niedrige Reliabilität) Falsche Messung (fehlende Validität) Probleme bei der Stichprobenziehung Deterministische Gesetze existieren in den Sozial- wissenschaften nicht → DN-Erklärung i.d.R. nicht möglich 28 Quelle: Schnell et al., 2023  Induktiv-statistische Erklärung Strukturell identisch mit DN-Ansatz, aber probabilistisch Anstelle eines deterministischen Gesetzes tritt eine Wahrscheinlichkeitsaussage Gesetz/Hypothese 90% aller Personen mit Monats- einkommen > 3000 EUR besuchen Explanans regelmäßig die Oper Randbedingung Person X hat ein Monatseinkommen von 3200 EUR Explanandum Zu erklärendes Person X besucht regelmäßig die Oper Phänomen → Normalfall in den Sozialwissenschaften 29 Quelle: Schnell et al., 2023  Probleme der induktiv-statistischen Erklärung Duhem-Quine These bleibt relevant Explanandum nicht mehr logisch aus Explanans ableitbar – Falsifizierbarkeit auch logisch nicht mehr eindeutig möglich – Widersprüchliche Wahrscheinlichkeitsaussagen denkbar Erklärung/Prognose nur mit Wahrscheinlichkeitscharakter → Trotzdem aus pragmatischen Gründen unabdingbar! → Verweist nicht auf Unmöglichkeit von DN-Erklärungen in den Sozialwissenschaften, sondern auf unzureichende Theorie- und Methodenentwicklung 30 Quelle: Schnell et al., 2023 Forschungspraxis: Hypothesentest als Theorieprüfung? Test spezifischer Hypothesen kann gute Methode zur Prüfung übergeordneter Theorien sein Hängt von logischer Verknüpfung zwischen Hypothese und Theorie ab – Idealfall: Hypothese ist logisch direkt aus Theorie abgeleitet – Widerlegte Hypothese hat dann direkte Implikationen für Theorie In der Forschungspraxis: – Oft wird zu einer Hypothese eine „passende“ Theorie gesucht – Lose Beziehung Theorie – Hypothese – Widerlegte Hypothese schadet der Theorie nicht/kaum 31 Forschungspraxis: Abduktion Deduktiver Hypothesentest als wiss. Standardparadigma In der Praxis tauchen Hypothese jedoch oft erst im Laufe der Datenanalyse auf (→ Abduktion) – Auf Basis der Daten werden Hypothesen entwickelt, die diese Datenlage verursacht haben könnten Bsp.: Kommissar (Schluss von Indizien auf Täter) Ärztin (Schluss von Symptomen auf Krankheit) Problem: Deduktives Paradigma schafft Anreize, Ergebnisse als „hypothesenkonform“ darzustellen – Führt zu Pseudo-Unterstützung der Theorie 32 Forschungspraxis: Abduktion Abduktive Schlussfolgerungen sind Hypothesen → müssen selbst wieder in neuen Studien getestet werden Sonst Gefahr, nicht-replizierbare Ergebnisse zu finden (v.a. in selektiven und/oder kleinen Stichproben) → Abduktion als kreisförmiger Prozess! 1 33 Zusammenfassung: Wichtige Stichworte Kernbegriffe – Definition – Hypothese (Begriff, Arten, etc.) – Theorie, Modell Wissenschaftliche Erklärung – Induktion, Deduktion, Abduktion – Deduktiv-nomologische Erklärung – Induktiv-statistische Erklärung Literatur Klausurrelevant Schnell, R., Hill, P. B., & Esser, E. (2023). Methoden der empirischen Sozialforschung (12. Aufl.). Oldenbourg. – Kap. 3.1: Wissenschaftstheoretische Grundlagen Weiterführend (optional) Diekmann, A. (2013). Empirische Sozialforschung (7. Aufl.). Rowolth. – Kap. IV: Variablen, Hypothesen, Theorien Schnell, R., Hill, P. B., & Esser, E. (2023). Methoden der empirischen Sozialforschung (12. Aufl.). Oldenbourg. – Kap. 3: Wissenschaftstheorie und empirische Sozialforschung [komplett] 35 Nächste Vorlesung Themen – Forschungsproblem und Forschungsfrage – Literaturrecherche Lektüre zur Vorbereitung (klausurrelevant) Bortz, J., & Döring, N. (2006): Forschungsmethoden und Evaluation für Human- und Sozialwissenschaftler, S. 36-49. – Auf StudIP verfügbar 36