Samenvatting onderzoeksmethodologie
Hoofdstuk 1: kenmerken van het wetenschappelijk onderzoek in de
bedrijfseconomie
Het is belangrijk altijd kritisch na te denken over een conclusie
Wat levert wetenschappelijk onderzoek op? Pragmatische invalshoek
Belang van de wetenschap voor de manager:
* Oplossen van dagelijkse problemen, wordt verrijkt met kennis
Voorbeeld: Welke opleiding voor werknemers organiseren voor optimale motivatie?
* Oplossen van grotere (risicovollere) problemen, wordt versterkt met kennis
Voorbeeld: Extra varianten van mijn producten fabriceren? Ergens een optimum
Een manager:
• Probeert goed en slecht onderzoek onderscheiden, niet altijd even duidelijk
Kent grote lijnen van de literatuur, technieken die tot aanvaardbare kennis leiden
• Kan meedenken met de onderzoekers en hen bijsturen
Toekomstige trends en opportuniteiten laten onderzoeken
• Kan best een academische/onderzoekende houding hebben
Maakt een manager bewust van alternatieve verklaringen
Voorbeeld: verkoop daalt, intuïtieve verklaring dat er goedkope concurrenten zijn,
alternatieve verklaring dat het een verouderd product betreft
Een manager moet opletten voor confirmation bias, hier worden vaak grote fouten door
gemaakt = neiging om aandacht en waarde te hechten aan informatie die de eigen ideeën,
overtuigingen of hypotheses bevestigd
Complexiteit van de verklaring:
o Onvermoede interacties tussen causale factoren -> moeten ook onderzocht worden
o Het is niet omdat iets gewerkt heeft in 2010, dat het nu nog gaat werken
o Het is niet omdat iets effect heeft in België, dat het effect heeft in Nederland
Belang van de wetenschap voor het bedrijf/de organisatie:
* Kostenbesparend
* Probleemdetectie
* Opportuniteitendetectie
* Technologische vooruitgang
* Maatschappelijke vooruitgang
Wat levert wetenschappelijk onderzoek op? Wetenschapsfilosofische invalshoek
Het ontstaan van de gangbare opvatting van wetenschappelijk onderzoek in 3 grote lijnen
1. Logisch empirisme en probabilistische confirmatie
Logisch empirisme is de oudste
2 aspecten: proces van de ontdekking en hypotheseformulering = niet logisch-
wetenschappelijk/ confirmatiemethode = logisch-wetenschappelijk
,Iets wordt wetenschappelijk als het gesteund wordt door empirische bevindingen
Deductief: theorie => bevindingen => confirmeren
Grote doorbraak! Empirie op zich een grote rol gaan spelen
We hebben een methode gevonden om de theorieën die mensen in hun zetel vinden te gaan
testen MAAR er zijn wel een aantal problemen opgedoken:
• Er kan altijd nog niet-consistente evidentie gevonden worden in de toekomst
Voorbeeld: we zeggen nu “transparante regels maken boekhouding accurater” maar
mogelijks vinden we in de toekomst situaties waar dit niet geldt
• Irrelevante aspecten van de theorie worden evengoed bevestigd door de evidentie
Implicatie: confirmerende evidentie is nooit sluitend
Probabilistische confirmatie
Evidentie is niet conclusief maar de observaties bieden wel informatie, we gaan het
probabilistisch maken
Voorbeeld: als ik zie dat waardering de productiviteit verhoogt en ik observeer dit vaker en
vaker dan zal dit waarschijnlijk wel zo zijn
Als P(E)/H = 1 > P(E)/H = 0, dan confirmeert E H
Met E = evidentie en H = hypothese => E verhoogt de plausibiliteit van H
Voorbeeld: Bij elke observatie dat transparante regels de accuraatheid van de boekhouding
verhogen, wordt deze hypothese meer plausibel
MAAR ook hier zijn een aantal problemen:
• De probabiliteiten van de theorieën en de evidentie gegeven de theorieën zijn niet
gekend
• Subjectieve prior probabilities kunnen zo gebiased zijn dat er ‘te veel’ evidentie nodig
is voor de juiste theorie om te winnen
• Wetenschappers redeneren niet in termen van probabiliteit van theorieën, maar
vinden theorieën juist of fout
Implicatie: het belang van evidentie mag niet gevoelig zijn voor subjectieve bias
2. Eliminatie en falsificatie
Wetenschappers moeten niet confirmeren (evidentie voor) maar verwerpen (evidentie
tegen)
Voorbeeld: om aan te tonen dat alle zwanen wit zijn moet je opzoek gaan naar 1 niet-witte
zwaan i.p.v. opzoek gaan naar alleen maar witte zwanen
Stappenplan bij falsificatie om de ware hypothese te vinden:
1. Rivaliserende hypotheses ontwikkelen
2. Testen ontwikkelen om ze tegen elkaar af te toetsen
3. Elimineer de hypotheses waar geen evidentie voor is
4. De hypothese die overblijft is de ware hypothese -> de winnaar is altijd voorlopig
Ook hier zijn een aantal problemen maar deze zijn minder ondermijnend als deze in de
vorige stromingen:
• Logisch: wat als de ware hypothese niet bij de rivaliserende hypotheses zit?
, • Praktisch: de overblijvende theorieën krijgen heel veel krediet
• Filosofisch: tegenevidentie is ambigu, falsificatie is evenmin conclusief
Belangrijk en invloedrijk inzicht tot op de dag van vandaag: goede wetenschappelijke
theorieën moeten verwerpbaar zijn door evidentie
Moderne opvattingen:
Filosofisch zitten we eigenlijk vast, de kritieken zijn moeilijk te weerleggen, we kunnen niks
zeggen over de waarheid van onze theorieën maar aan de andere kant zijn we heel succesvol
is het doen van dingen
2 standpunten:
1. In de praktijk zijn de kritieken op de standpunten niet zo problematisch
2. Nieuwe theorieën winnen aan aanhang niet omdat ze methodologisch sterk zijn of op
evidentie bouwen, maar omdat hun aanhangers strategieën gebruiken - rationeel, retorisch
of achterbaks - om hun zaak vooruit te helpen “anything goes”
Het realisme:
Ultiem argument voor het realisme: de accuraatheid (van bijvoorbeeld onobserveerbare
variabelen) van voorspellingen
Voorbeeld: Utility, we gebruiken het en het werkt, maar misschien is het wel iets dat niet
bestaat
Wellicht gebruiken we het over 30 jaar niet meer, we veronderstellen nu dat utility bestaat
omdat het handig is maar het bestaat niet in de zin zoals mijn laptop bestaat
Filosofisch blijft de agnostische positie het meest verdedigbaar
= kennis van (een) hogere macht(en) kan niet zeker zijn, omdat deze niet met de
wetenschappelijke methode te bewijzen is
Nieuwe theorieën maken oude onobserveerbare variabelen vaak irrelevant maar we weten
op voorhand niet welke variabelen irrelevant zullen blijken te zijn
We kunnen best gewoon doen alsof, werkende theorieën zijn niet perse waar maar de
realisten stellen dat ze goede benaderingen zijn
Wat meer aandacht krijgt: sociale aangelegenheid
We hebben fases van normale wetenschap (waar we bijvoorbeeld allemaal met het model
van utility werken) en fases waar er anomalieën zijn
=> Het breekt, te veel tegenevidentie, we krijgen een crisis en er komt een nieuw paradigma
Het paradigma dat wint is niet persé juister dan het vorige, theoretisch is achteruitgaan
mogelijk
Wetenschap is meer een sociologische aangelegenheid, het is wel collectief gereguleerd ->
wat eruit komt is zeker nuttig tot op zekere hoogte
MAAR er wordt meer en meer beseft dat wat wetenschap produceert sterk gekleurd is door
de interesses van de wetenschapsbeoefenaars en op hun beurt gekleurd door
maatschappelijke interesses
=> Sluit daardoor groepen en hun perspectieven uit
Voorbeeld: Wat traditionele volkeren relevant vinden wordt niet onderzocht
, Voorbeeld: Relatief minder aandacht voor wat vrouwen relevant vinden want minder
vrouwelijke onderzoekers
DUS de samenleving bepaalt de waarde en de richting waarin de wetenschap evolueert, in
die zin is wetenschap gebiased
De theorieën zijn daarom niet fout maar de stand van kennis is gebiased
We hebben 3 niveaus van onderzoek: onderscheid o.b.v. doelstelling
1. Fundamenteel = basis of puur onderzoek, ‘blue sky research’
Geen directe toepasbaarheid maar omdat we iets willen weten
Doel: ontwikkelen van kennis, veralgemenen van bevindingen, ‘waarom, wat en hoe’
vragen beantwoorden, commerciële objectieven niet het directe doel maar kan wel
leiden tot innovaties en oplossingen voor praktische problemen
2. Toegepast = lost specifieke problemen op, heeft directe applicaties in de wereld,
algemeen geldig maar binnen een bepaald subdomein
= strategisch basis onderzoek (strategisch -> doel om een bepaalde vraag te
beantwoorden, basis = algemeen geldig)
3. In opdracht
Fundamenteel Toegepast onderzoek Onderzoek in opdracht
onderzoek
Breedte van Varieert Middelmatig Laag
toepassing
Onmiddellijke bruikbaarheid Laag Middelmatig Hoog
Wetenschappelijkheid van Hoog Hoog Varieert, budget en
de methode tijdsdruk
Theoretische implicaties Hoog Middelmatig Laag
Vergankelijkheid Laag Middelmatig Hoog
Economisch/maatschappelijk Varieert Hoog Middelmatig want
potentieel beperkt
Toegankelijkheid Algemene Algemene Soms ontoegankelijk
toptijdschriften als toptijdschriften als (bedrijfsgeheim), soms
theoretisch relevant, maatschappelijk relevant, in ‘lagere’ tijdschriften
gespecialiseerde gespecialiseerde
(top)tijdschriften (top)tijdschriften binnen
binnen fundamentele toegepaste disciplines
disciplines
De meeste van ons komen in aanmerking met onderzoek in opdracht ≠ wetenschappelijk
onderzoek maar maakt gebruik van de wetenschappelijke methode
Wetenschappelijkheid van de methode: proberen te evalueren wat is goed wetenschappelijk
onderzoek en wat niet
Theoretische implicaties: als iets onmiddellijk bruikbaar is, dan heeft het waarschijnlijk niet
veel theoretische implicaties, gebruikt gewoon bestaande theorieën ó een heel
fundamenteel onderzoek doen, theoretische implicaties kunnen heel groot zijn
Hoofdstuk 1: kenmerken van het wetenschappelijk onderzoek in de
bedrijfseconomie
Het is belangrijk altijd kritisch na te denken over een conclusie
Wat levert wetenschappelijk onderzoek op? Pragmatische invalshoek
Belang van de wetenschap voor de manager:
* Oplossen van dagelijkse problemen, wordt verrijkt met kennis
Voorbeeld: Welke opleiding voor werknemers organiseren voor optimale motivatie?
* Oplossen van grotere (risicovollere) problemen, wordt versterkt met kennis
Voorbeeld: Extra varianten van mijn producten fabriceren? Ergens een optimum
Een manager:
• Probeert goed en slecht onderzoek onderscheiden, niet altijd even duidelijk
Kent grote lijnen van de literatuur, technieken die tot aanvaardbare kennis leiden
• Kan meedenken met de onderzoekers en hen bijsturen
Toekomstige trends en opportuniteiten laten onderzoeken
• Kan best een academische/onderzoekende houding hebben
Maakt een manager bewust van alternatieve verklaringen
Voorbeeld: verkoop daalt, intuïtieve verklaring dat er goedkope concurrenten zijn,
alternatieve verklaring dat het een verouderd product betreft
Een manager moet opletten voor confirmation bias, hier worden vaak grote fouten door
gemaakt = neiging om aandacht en waarde te hechten aan informatie die de eigen ideeën,
overtuigingen of hypotheses bevestigd
Complexiteit van de verklaring:
o Onvermoede interacties tussen causale factoren -> moeten ook onderzocht worden
o Het is niet omdat iets gewerkt heeft in 2010, dat het nu nog gaat werken
o Het is niet omdat iets effect heeft in België, dat het effect heeft in Nederland
Belang van de wetenschap voor het bedrijf/de organisatie:
* Kostenbesparend
* Probleemdetectie
* Opportuniteitendetectie
* Technologische vooruitgang
* Maatschappelijke vooruitgang
Wat levert wetenschappelijk onderzoek op? Wetenschapsfilosofische invalshoek
Het ontstaan van de gangbare opvatting van wetenschappelijk onderzoek in 3 grote lijnen
1. Logisch empirisme en probabilistische confirmatie
Logisch empirisme is de oudste
2 aspecten: proces van de ontdekking en hypotheseformulering = niet logisch-
wetenschappelijk/ confirmatiemethode = logisch-wetenschappelijk
,Iets wordt wetenschappelijk als het gesteund wordt door empirische bevindingen
Deductief: theorie => bevindingen => confirmeren
Grote doorbraak! Empirie op zich een grote rol gaan spelen
We hebben een methode gevonden om de theorieën die mensen in hun zetel vinden te gaan
testen MAAR er zijn wel een aantal problemen opgedoken:
• Er kan altijd nog niet-consistente evidentie gevonden worden in de toekomst
Voorbeeld: we zeggen nu “transparante regels maken boekhouding accurater” maar
mogelijks vinden we in de toekomst situaties waar dit niet geldt
• Irrelevante aspecten van de theorie worden evengoed bevestigd door de evidentie
Implicatie: confirmerende evidentie is nooit sluitend
Probabilistische confirmatie
Evidentie is niet conclusief maar de observaties bieden wel informatie, we gaan het
probabilistisch maken
Voorbeeld: als ik zie dat waardering de productiviteit verhoogt en ik observeer dit vaker en
vaker dan zal dit waarschijnlijk wel zo zijn
Als P(E)/H = 1 > P(E)/H = 0, dan confirmeert E H
Met E = evidentie en H = hypothese => E verhoogt de plausibiliteit van H
Voorbeeld: Bij elke observatie dat transparante regels de accuraatheid van de boekhouding
verhogen, wordt deze hypothese meer plausibel
MAAR ook hier zijn een aantal problemen:
• De probabiliteiten van de theorieën en de evidentie gegeven de theorieën zijn niet
gekend
• Subjectieve prior probabilities kunnen zo gebiased zijn dat er ‘te veel’ evidentie nodig
is voor de juiste theorie om te winnen
• Wetenschappers redeneren niet in termen van probabiliteit van theorieën, maar
vinden theorieën juist of fout
Implicatie: het belang van evidentie mag niet gevoelig zijn voor subjectieve bias
2. Eliminatie en falsificatie
Wetenschappers moeten niet confirmeren (evidentie voor) maar verwerpen (evidentie
tegen)
Voorbeeld: om aan te tonen dat alle zwanen wit zijn moet je opzoek gaan naar 1 niet-witte
zwaan i.p.v. opzoek gaan naar alleen maar witte zwanen
Stappenplan bij falsificatie om de ware hypothese te vinden:
1. Rivaliserende hypotheses ontwikkelen
2. Testen ontwikkelen om ze tegen elkaar af te toetsen
3. Elimineer de hypotheses waar geen evidentie voor is
4. De hypothese die overblijft is de ware hypothese -> de winnaar is altijd voorlopig
Ook hier zijn een aantal problemen maar deze zijn minder ondermijnend als deze in de
vorige stromingen:
• Logisch: wat als de ware hypothese niet bij de rivaliserende hypotheses zit?
, • Praktisch: de overblijvende theorieën krijgen heel veel krediet
• Filosofisch: tegenevidentie is ambigu, falsificatie is evenmin conclusief
Belangrijk en invloedrijk inzicht tot op de dag van vandaag: goede wetenschappelijke
theorieën moeten verwerpbaar zijn door evidentie
Moderne opvattingen:
Filosofisch zitten we eigenlijk vast, de kritieken zijn moeilijk te weerleggen, we kunnen niks
zeggen over de waarheid van onze theorieën maar aan de andere kant zijn we heel succesvol
is het doen van dingen
2 standpunten:
1. In de praktijk zijn de kritieken op de standpunten niet zo problematisch
2. Nieuwe theorieën winnen aan aanhang niet omdat ze methodologisch sterk zijn of op
evidentie bouwen, maar omdat hun aanhangers strategieën gebruiken - rationeel, retorisch
of achterbaks - om hun zaak vooruit te helpen “anything goes”
Het realisme:
Ultiem argument voor het realisme: de accuraatheid (van bijvoorbeeld onobserveerbare
variabelen) van voorspellingen
Voorbeeld: Utility, we gebruiken het en het werkt, maar misschien is het wel iets dat niet
bestaat
Wellicht gebruiken we het over 30 jaar niet meer, we veronderstellen nu dat utility bestaat
omdat het handig is maar het bestaat niet in de zin zoals mijn laptop bestaat
Filosofisch blijft de agnostische positie het meest verdedigbaar
= kennis van (een) hogere macht(en) kan niet zeker zijn, omdat deze niet met de
wetenschappelijke methode te bewijzen is
Nieuwe theorieën maken oude onobserveerbare variabelen vaak irrelevant maar we weten
op voorhand niet welke variabelen irrelevant zullen blijken te zijn
We kunnen best gewoon doen alsof, werkende theorieën zijn niet perse waar maar de
realisten stellen dat ze goede benaderingen zijn
Wat meer aandacht krijgt: sociale aangelegenheid
We hebben fases van normale wetenschap (waar we bijvoorbeeld allemaal met het model
van utility werken) en fases waar er anomalieën zijn
=> Het breekt, te veel tegenevidentie, we krijgen een crisis en er komt een nieuw paradigma
Het paradigma dat wint is niet persé juister dan het vorige, theoretisch is achteruitgaan
mogelijk
Wetenschap is meer een sociologische aangelegenheid, het is wel collectief gereguleerd ->
wat eruit komt is zeker nuttig tot op zekere hoogte
MAAR er wordt meer en meer beseft dat wat wetenschap produceert sterk gekleurd is door
de interesses van de wetenschapsbeoefenaars en op hun beurt gekleurd door
maatschappelijke interesses
=> Sluit daardoor groepen en hun perspectieven uit
Voorbeeld: Wat traditionele volkeren relevant vinden wordt niet onderzocht
, Voorbeeld: Relatief minder aandacht voor wat vrouwen relevant vinden want minder
vrouwelijke onderzoekers
DUS de samenleving bepaalt de waarde en de richting waarin de wetenschap evolueert, in
die zin is wetenschap gebiased
De theorieën zijn daarom niet fout maar de stand van kennis is gebiased
We hebben 3 niveaus van onderzoek: onderscheid o.b.v. doelstelling
1. Fundamenteel = basis of puur onderzoek, ‘blue sky research’
Geen directe toepasbaarheid maar omdat we iets willen weten
Doel: ontwikkelen van kennis, veralgemenen van bevindingen, ‘waarom, wat en hoe’
vragen beantwoorden, commerciële objectieven niet het directe doel maar kan wel
leiden tot innovaties en oplossingen voor praktische problemen
2. Toegepast = lost specifieke problemen op, heeft directe applicaties in de wereld,
algemeen geldig maar binnen een bepaald subdomein
= strategisch basis onderzoek (strategisch -> doel om een bepaalde vraag te
beantwoorden, basis = algemeen geldig)
3. In opdracht
Fundamenteel Toegepast onderzoek Onderzoek in opdracht
onderzoek
Breedte van Varieert Middelmatig Laag
toepassing
Onmiddellijke bruikbaarheid Laag Middelmatig Hoog
Wetenschappelijkheid van Hoog Hoog Varieert, budget en
de methode tijdsdruk
Theoretische implicaties Hoog Middelmatig Laag
Vergankelijkheid Laag Middelmatig Hoog
Economisch/maatschappelijk Varieert Hoog Middelmatig want
potentieel beperkt
Toegankelijkheid Algemene Algemene Soms ontoegankelijk
toptijdschriften als toptijdschriften als (bedrijfsgeheim), soms
theoretisch relevant, maatschappelijk relevant, in ‘lagere’ tijdschriften
gespecialiseerde gespecialiseerde
(top)tijdschriften (top)tijdschriften binnen
binnen fundamentele toegepaste disciplines
disciplines
De meeste van ons komen in aanmerking met onderzoek in opdracht ≠ wetenschappelijk
onderzoek maar maakt gebruik van de wetenschappelijke methode
Wetenschappelijkheid van de methode: proberen te evalueren wat is goed wetenschappelijk
onderzoek en wat niet
Theoretische implicaties: als iets onmiddellijk bruikbaar is, dan heeft het waarschijnlijk niet
veel theoretische implicaties, gebruikt gewoon bestaande theorieën ó een heel
fundamenteel onderzoek doen, theoretische implicaties kunnen heel groot zijn
