Äriuuringute kontspekt eksamiks (0)

Kuidas saada vastust?
*Tuleb küsida 1-2 eksperdi käest või väga paljude käest.
*Analüüsid – SWOT , PEST, 4 (6)
Eesmärk – teadustöö kirjutamise kogemus, bakalaurusetöö kirjutamise kogemus.
Anda üliõpilastele teoreetiline ettevalmistus ja reaalne kogemus ärialaste praktiliste ja akadeemiliste ülesannete lahendamiseks teaduslikel meetoditel.
2015 plaan :
• Vähendada kodutöö kirjaliku osa mahtu
• Uurida ettevõtete asemel kaastudengeid
• Alustame uuringu ettevalmistust kohe esimestes seminarides
Kodutöö üldteema ‘ innovatsioon / õppimisvõime’
Kvantitatiivne küsimustik
Kvalitatiivne case - study – intervjuud (avatud küsimused, läheb sügavuti)
Kodutöös on kohustuslik leida 25 kontakti
Kvantitatiivne küsimustik: statistiline analüüs, seosed kodutööti erinevad – valim 50
Kvalitatiivne intervjuu – trantskribeerimine, within -case analüüs, märksõnade leidmine.
Psühholoogilised faktorid :
• Values • Traits • Beliefs • Emotions • Cognitive bias
Väärtused – saavutus, võim, traditsioonid
Omadused – ausus, integrity
Cognitive bias – tsempion , üleoptimism, tatus quo
Emotisoonid – õnnelik – kurb, excited – calm, controlling - controlled
Õppimisvõime:
ACAP process : • Acquisition • Assimilation • Transformation • Exploitation

Õppimine:
1. harjutades ja korrates teadmisi, oskusi, vilumusi omandama (koolis käies , kellegi juhendamisel v. iseseisvalt); harjutades, treenides mingit konkreetset oskust omandama. Õpib algkoolis, gümnaasiumis, õhtukoolis. Õppis ülikoolis matemaatikat. …
2. eeskuju v. kogemuse mõjul mingit kommet, harjumust, hoiakut, käitumisviisi vms. omandama. Lapsed õpivad üksteiselt igasuguseid rumalusi.
Ettevõtte õppimine ( organizational learning)
• Organizational learning is an area of knowledge within organizational theory that studies models and theories about the way an organization learns and adapts.
*Ülikoolides rakendatavad grupitööd, projektid , tagasiside arvestamine jne. teevad individuaalse ja ettevõttes toimuvad õppimised omavahel sarnaseks!
Exploration - Exploration is “to gain knowledge unrelated to their current areas of expertise”; (innovation).
Keskendub - “long- term viability”
Exploitation - Exploitation is to advance existing knowledge; (kommerilisatsioon ja marketing)
Keskendub - “short-term profit maximization”
Odavam, vähem riskantsem, lihtsam allhankida, kindlam ja kiirem, väiksem keerukus , lühiajalisem.
Õppimisprotsess:
Õppimine on mitmetasandiline protsess:
– Individual (intuiting, interpreting) – tunnetamine, tõlgendamine iseendale ja teistele
– Group (integrating) – arusaamade ühtlustamine
– Organization (institutionalizing) – korduva tegevuse korral ettevõtte poliitika osaks saamine ja teistesse üksustesse levitamine
Õppimisviisid:
1. Proaktiivne ehk ennetav õppimine – Kuigi turg ja tehnoloogilised muutused on ennustamatud võib ennetav õppimine anda konkurentsieelise
2. Adaptiivne ehk kohanev õppimine - Standardiseeritud ärimudelid, madal ebakindlus ja stabiilne keskkond viivad imiteerimisteni – institutsionaalne teooria; IMMITEERIMINE
Juhi töö:
• Turundus – mida inimesed tahavad osta, miks, mis hinnaga, …
• Strateegia – kuhu paika panna pikaajalised eesmärgid …
• Personal – kuidas inimesi paremini tööle saada, mis inimesi motiveerib …
JUHTIMISTEADUS
• Management ei ole distsipliin vaid erinevate uurimisvaldkondade kokkupuutepunkt.
• Management on multidistsiplinaarne valdkond (esimesed olid antropoloogid, sotsioloogid, psühholoogid)
“organizational research relies heavily on borrowed concepts and theories from neighboring disciplines such as psychology and sociology”
ONTOLOOGIA – olemisõpetus
Kas sotsiaalsed objektid ( organisatsioon , struktuur, projekt, võimekus, motivatsioon jne.) eksisteerivad objektiivselt reaalsuses või on inimese poolt kunstlikult/mõttes loodud
EPISTEMOLOOGIA – tunnetusteooria
kuidas saab teadmisi sotsiaalsete objektide (organisatsioonide jne.) kohta. Kas kasutatada loodusteaduslikke meetodeid või sotsiaalseid?
Uurimisküsimuse:
Miks uurida? - • Uued teadmised looduse, inimese ja inimühiskonna toimimisest (sotsioloogia, majandus, juhtimine) • Tootearendus • Poliitika
Uurimisküsimuse leidmine: • Probleem ettevõttes • Puudujääk teoorias • Avastamata valdkond • Heureka • Varasemast kodutööst väljakasvanud teema • Juhindumine tühimikust kirjanduses. • Juhindumine soovist avastada (vähem täpne) või testida avastuse tõekspidavust. • Juhindumine teooria edasiarendamisest vs. uue teooria loomisest.
GAP olemasoli  Just because a gap exists does not necessarily make the study interesting or worthwhile.
Uurimisküsimus – pluralism
Argumendipluralism - demokraatlikus diskursuses ei saa (1) ühtki argumenti ette välistada, s.t. enne, kui see on püstitatud
Huvide pluralism - ei saa ühtki huvi ette seadusetuks tembeldada, mis tähendab jällegi enne, kui seda on kaalutud.
Vigade vältimine uurimisküsimuses:
• Ratta leiutamine
• Uurimisväite/-argumendi olemasolu, mitte ainult kirjanduse ülevaade ja kirjeldavad andmed (samas laialt kasutuses)
• Uurimisväide ei ole tulenev algandmetest
• Sea ja käo ühte patta panemine (võrreldamatute võrdlemine)
1-2 UURIMISKÜSIMUST
Uurimistasand: • Isik • Tiim • Projekt • Üksus/ osakond • Ettevõte • Tööstusharu • Riik • Maailmajagu
Metoodika:
ratsionaalsusnõuded: „kontrollitavus, korratavus, mõisteline selgus ja vastuolude puudumine“
„Kõik teadused, eriti ühiskonnateadused, peaksid hoidma andmast praktilisi hinnanguid, see tähendab, esitamast hinnangulisi väiteid oma ainese kohta“
Induktsioon - empiirilistest tõenditest seaduspärasuste tuletamine .
Esimene luik on valge Teine luik on valge … Tuhandendas luik on valge Järeldus: Kõik luiged on valged
Induktsiooni piirangud – oht jõuda valede järeldusteni ja teatavate leidude kättesaamatus.
Deduktsioon – eeldustest loogilise järelduse tuletamine.
Eeldus: Audi on auto Eeldus: Kõikidel autodel on mootor Järeldus: Audil on mootor
Ei anna/loo uusi teadmisi
Abduktsioon – järeldustest parima selgituseni.
Ootamatust leiust usutava ja tähendusrikka algteooria leidmine. /parima valimine
Viib harva lõpliku tõeni!
Ühelt faktikogumilt teise järeldamine, mitte sarnaselt sarnasele
Milline meetod valida andmete kogumiseks?
• Fenomeni olemus
 Hästi mõõdetav – kvantitatiivne
 Mittemõõdetav ega jälgitav - kvalitatiivne
• Uurimisküsimus
 Kuidas? – kvalitatiivne
 Kui palju? – kvantitatiivne
• Eesmärk
 Testida teooriat – kvantitatiivne
 Luua uut teooriat – kvalitatiivne (Vafidis, 2007)
 Sügavutiminev detailne kirjeldus – kvalitatiivne
 Fenomeni kirjeldamine – kvantitatiivne/kvalitatiivne
• Valim
 Suur (üle 100) – kvantitatiivne
 Väike (n. 4-10) – kvalitatiivne
Kvalitatiivne vs kvantitatiivne
Kvalitatiivne – uurib sügavalt ja detailselt.
Interpreeritav, subjektiivne, paindlik uurimisprotsess, Suundumus pigem õige protsessi kasutamisele uurimises mitte nii tulemusele, kontekstist sõltuv, uurib nähtusi nende toimumiskohas, uurib nähtusi nende toimumiskohas, pehme „ebateaduslik“, spekuleerib põhjenduste üle peale sündmuste toimumist .
Ei sobi kõikide asjade uurimiseks.
Eelised: sügav sissevaade.
Kvantitatiivne - sobib kus ei ole selgepiirilist objektiivsust või reaalsust.
Rohke kirjanduse olemasolu.
Mitte ükski meetod eraldiseisvalt ei anna piisavalt valiidsust.
Kvalitatiivse uuringu üldistamisvõime on väike. Kvalitatiivsete ja kvantitatiivsete andmete kooskasutamine parandab üldistamisvõimet.
Kombineeritud /segu (mixed) meetod
• Teadusfilosoofia näeb kvantitatiivseid/kvalitatiivseid meetodeid rakendatavat nii
– järjestikuselt (kvantitatiivne -> kvalitatiivne -> kvantitatiivne -> ...),
– paralleelselt
– kui ka koos
• Järjestikuses mixed meetodis töötatakse edasi ja laiendatakse ühe meetodi tulemusi teise meetodiga
• Peab sisaldama mõlemat: kvalitatiivset ja kvantitatiivset küsimust kitsendamaks ja fokusseerimaks küsimust
• Järjestikusel segu (mixed) meetodi puhul on teise faasi uurimisküsimust raske ette defineerida
Tegelikkus ja faktid ei räägi iseenese eest, vaatluste raporteerimisest ei piisa, vajalik on arutlemine ja argumenteerimine
Teaduse eesmärk on nähtuste toimimise mõistmine (kirjeldamine, selgitamine , ennustamine ), jagatud mõistmine.
Teooriaid on väga palju, orienteerumine väga raske. Piltlikult eksisteerib teooriate džungel .
Teooria on instrument , mitte mõistatuse vastus
„Teooria on mingi fenomeni toimimise üldistus “
Teoreetiline mudel - „mudelid on teoreetilised kujundid, mis taotlevad lihtsust (keerulistes asjades) ja piltlikkust (abstraktsete struktuuride kohta), olles mõeldud tagasi võitma midagi sellist, mis kaotsi on läinud, vähemalt vahetu ligipääsuvõimalusena“
Teooria eesmärk on andmete interpreteerimine nähtuse käitumise mõistmiseks.
Hea teoreetilise panuse saamiseks on suur osa
– õigel ajal õiges kohas olemisel
– intuitsioonil
– seosel reaalse maailma probleemiga
– isiklikul pühendumisel ja motivatsioonil (Campbell, Daft ja Hulin, 1982)
– suhtlemisel kolleegide ja teistega
Uurimisdisain tegeleb kuidas leida uurimisküsimustele vastavaid sobilikke uurimismeetodeid
- eesmärk on vältida teelt kõrvalekaldumist.
Juhtimise neli osategevust: planeerimine , organiseerimine, eestvedamine ja kontrollimine. Uurimisdisain on planeerimine
Tugev uurimisdisain ei pruugi kõrvaldada valiidsusprobleeme nii hästi kui korduvuuringud.
Uurimisdisaini komponendid:
Kvalitatiivse uuringu disaini arenemine toimub jooksvalt töö käigus.
Uurimisdisain paneb paika kompromissid kolme komponendi vahel:
1) Üldistatavus „generalizability to the population that supports the issue of external validity (Sackett & Larson, 1990),“
2) Mõõtmiste täpsus ja kontrollitavus „precision in measurement and control of the behavioral variables, affecting internal and construct validity (Sackett & Larson, 1990), and“
3) „ realism of context.“
Kvantitatiivse uuringu üldistamisvõime kõrge.
Kvantitatiivne uuring sobib eelnevate teooriate testimiseks olukordades kus fenomeni on varasemalt uuritud kuid empiirikat ei ole piisavalt.
Kontaktide haldus:
Tsentraalne
Mittetsentraalne – Vastanute andmete esitamine peale küsimustiku lõppu
– Vastanute esitamine koondina ühe faili/meilina
– kinnitusel peab olema üheselt arusaadav vastaja nimi, kinnituse teemakohasus
– Pisteline algallikast ülekontrollimine
– Töömahukam ja ebamugavam chattide jne. korral
– läbi mõelda
Kasulikud küsimuste stiilid:
Küsimused, mis aitavad välja tuua konkreetse küsimuse erinevaid aspekte (Mida teie arvate?)
Täpsustavad küsimused: aitavad paremini mõista seda, mida intervjueeritav tegelikult mõtles (Palun tooge näide)
*Väldi suunavaid küsimusi !
Sisuanalüüs – mitu korda kasutas intervjueeritav teatud sõna.
Mõnel juhul kiputakse valima 1-2 vastuskategooria vahel, teistel juhtudel lõpus või alguses olevad variandid.
Likert-skaala kasutamine (n. 5 – täiesti nõus, ... 1 – ei ole üldse nõus)
 4- astmelise skaala puhul antakse positiivsemaid vastuseid kui 5- astmelise puhul (sest keskmist väärtust skaalal ei ole) (Churchill, 1995: 416)
 5-astmeline on omadustelt sarnane 7-astmelisega
Big Five:
Andmete kogumine:
• Esmased andmed – kogutakse uurija poolt ja/või tema poolt määratletud eesmärkidel
• Teisesed andmed – on juba kellegi teise poolt kogutud teistel eesmärkidel (nt Statistikaameti poolt)
Üldkogum - kõik juhtumid või objektid, mille kohta järeldused kehtivad.
Valim - mõõtmiseks valitud (uuringusse kaasatud) üldkogumi osa
• Valimit kasutatakse, kuna koguvalimit mõõta on liiga kallis ja mahult võimatu
• Tõenäosuslikud valimid – igal ühikul on võimalus sattuda valimisse ja saab teha kehtivaid üldistusi. Representatiivsed e esindluslikud valimid.
• Mittetõenäosuslikud valimid – järeldused ei ole valiidsed ja ei saa üldistada. Mittereprsentatiivsed valimid. – Näit. tuttavad firmajuhid, üliõpilased
Psühholoogiaalastes küsimustes sobivad tudengid hästi vastama ettevõtete asemel.
Valimis vähemalt viis korda sama palju vastuseid kui sõltumatuid muutujaid.
Ühest ettevõttest võib küsitleda mitut inimest.
Valimi suurus sõltub kasutatava statistilise analüüsi nõudmistest  Alla 50 ei tohi olla, 100 on normaalne.
Tõenäosuslikud valemid:
1. Lihtne juhuslik valik e lihtjuhuvalim
• Kogumi kõikidel liikmetel on ühesugune võimalus sattuda valimisse.
• Juhuslike arvude tabel, loteriimeetod jt.
+ meetodit kerge rakendada
- eeldab üldkogumi kõikide ühikute täielikku loetelu
- hinnangufunktsioonide standarvead võivad olla suured
2. Süstemaatiline valim
• Valimisse võetakse näiteks iga 7-s. Eeldab järjestamise võimalust. Lähteühik võetakse tavaliselt juhuslikult.
• Saab kasutada hästi tänavaküsitlustes.
+ lihtne, valikuraam pole piiritletud
- varjatud perioodilisuse oht
3. Kihtvalim
• Kiht – üldkogumi alajaotus
• Üldkogum jagatakse üksteist välistavateks alamhulkadeks, millest võetakse lihtjuhuvalim, näit. vanuse, soo, tegevusvaldkonna järgi
+ eraldi tulemused iga kihi kohta
+ andmete kogumine lihtsam
+ suurem täpsusaste
- eeldab rohkem ettevalmistust, infot iga kihi kohta
4. Klastervalim
• Üldkogum jaotatakse alamhulkadeks ja valitakse alamhulkade juhuvalim .
• Erinevus kihtvalimiga – kihtvalikuga võetakse igast alamrühmast ühikute valim; klastervalikuga alamrühmade valim.
+ pole vaja täielikku valikuraami teiseste valikuühikute jaoks
- muutujad võivad varieeruda klastrite vahel ja täpsus väheneb
Replication – kordusuuring
Kordusuuring, sarnaste tulemuste kontroll; Skoobi ja piirangute laiendamine.
Hüpotees :
Hüpoteesid on varasema kirjanduse kokkuvõte, mis juhib andmete kogumist ja analüüsi.
Hüpotees on väide seose kohta uuritavate muutujate X ja Y vahel; võetakse kokku varasem ja arendatakse enda tähelepanekuid
Dominantne hüpotees;
Konkureeriv hüpotees.
Hüpoteeside põhjendamine:
– Hüpoteesi väidete vastavus varasemate teooriatega
– Empiiriline tugi hüpoteesi väidetele.
– Selgitav jutt.
Mitmete teooriate kasutamine:
*Teooriate vastandamine
*Teooriate sidumine
Sidusus
Probleemid hüpoteeside kirjutamisel:
• Lack of specificity • Fragmented theorizing • Stating the obvious
Nullhüpoteesi ei ole võimalik tõestada. Selle vastuvõtmine tähendab, et kui uurija tahab mingit erinevust, mõju või seose olemasolu tõestada, siis tuleb tal mõõtmisi jätkata.
H1 – sisukas e. alternatiivne e. konkureeriv hüpotees - uurija soovib tõestada
• Tavaliselt mingi erinevuse, mõju või seose olemasolu
• Sisuka hüpoteesiga väidetakse vastupidist nullhüpoteesile
Vead:
1. Esimest liiki viga - õige nullhüpoteesi kummutamine valimi alusel ehk vale alternatiivhüpoteesi vastuvõtmine
2. Teist liiki viga – õige alternatiivhüpoteesi mitteäratundmine
• Olulisem on esimest liiki vea vältimine
Hüpoteeside kontrollimine:
• Olulisuse nivoo – esimest liiki vea ülempiir
• Olulisuse nivoo väärtused on 0,05; 0,01; 0,10
• Nullhüpoteesi kummutamisel tekkiv viga p
• Kui viga (p) on suurem kui olulisuse nivoo, siis ei saa kummutada nullhüpoteesi
• Kui viga (p) on väiksem kui olulisuse nivoo, siis võetakse vastu alternatiivhüpotees
Muutujad:
- Sõltumatu muutuja – manipuleeritav artribuut (Iseloomuomadused, väärtused)
-Sõltuv muutuja - atribuut mida mõõdetakse (Keskmine hinne)
 Eelduseks on normaaljaotus.
-Control variables
Eksisteerib üle 200 performance mõõdiku.
Performance muutuja tuleb valida vastavalt stakeholder-ite, ettevõtte suurusele, ümbritsevale keskkonnale, strateegilistele otsustele ja ajaperspektiivile.
*Raamatupidamuslikud näitajad muutujana - Raske kasutada statistilistes mudelites.
(Negatiivsed väärtused, Asümmetriline jaotus)  Kasutada harva!
Control muutuja suhe independent/ dependent muutujasse: Kontrollmuutuja (n. tööstusharu, ettevõtte suurus) peab omama mõju vaadeldavat nähtust mõjutavaile muutujatele/praktikatele  Pole vaja, kui valdkond on uus.
Mõõdikud:
• Sama fenomeni erinevad mõõdikud on erineva headusega.
• Valiidsus – mõõdik mõõdab mida peab.
• Raskused parima mõõdiku valimisel. – Mõõdiku koonduv valiidsus. Sama fenomeni erinevad mõõdiku tulemused peavad korreleeruma – Mõõdiku hajuv valiidsus. Erinevate fenomenide mõõdikud ei mõjuta iseenesestmõistetavalt üksteise valiidsust.
Rahvusvaheline küsimustik – ekvivalentsuse probleem:
• Funktsionaalne ekvivalentsus – funktsionaalne kasutatavus peab olema samaväärne. N. ratta kasutamine: Austraalia – puhkus/ sport , Vietnam – põhiline transpordivahend
• Kontseptuaalne ekvivalentsus. N. töökoha lojaalsus: Aasias – pühendumine ühele töökohale, Austraalia – reeglite järgimine
• Instrumendi/mõõtmise ekvivalentsus. Mõned kultuurid väldivad skaalade äärmusi, teised mitte
Statistilised keskmised:
1. Aritmeetiline keskmine ehk keskväärtus (mean):
• Võimaldab võrrelda elementide näitaja väärtusi aritmeetilise keskmisega
• Võimaldab arvutada teisi statistilisi näitajaid
• Sõltub igast üksikust elemendist ja seetõttu on tundlik ekstremaalsete väärtuste suhtes – Näit, väga suured või väikesed üksikväärtused moonutavad aritmeetilist keskmist väiksemaks või suuremaks
• Arit. keskmine on abstraktsioon – sellist väärtust ei pruugi tegelikult üldse olla
2. Mood (mode)
• Reas kõige sagedamini esinev liige
• Mood puudub, siis kui kui kõik väärtused esinevad sama arv kordi .
• Mitu moodi esineb juhul, kui on mitu ühesuguse sagedusega väärtust. Sel juhul võib valimis esineda mitu erinevat gruppi, mida eraldi uurida.
• Antimood – kõige harvemini esinev väärtus
3. Mediaan (median)
• Jaotuse keskmine liige, millest mõlemale poole jääb võrdne arv elemente.
• Mediaan jaotab järjestatud statistilise rea kaheks
• Paarituarvulise rea korral on mediaan järjestatud rea keskmine liige
• Paarisarvulise rea korral leitakse mediaan kahe keskmise liikme aritmeetilise keskmisena
Variatsiooninäitarvud
• Variatsioonnäitarvud iseloomustavad uuritava suuruse varieerumist ehk hajuvust.
• Dispersioon ehk keskmine ruuthälve
• Standardhälve ehk ruutkeskmine hälve on ruutjuur dispersioonist (realiikmetega samades ühikutes)
• Standardhälbe kaudu iseloomustatakse tunnuse väärtuse hajuvust keskmise väärtuse suhtes • Mida suuremad on dispersioon ja standardhälve, seda suurem on tunnuste väärtuste hajuvus
• Mida suurem on hajuvus, seda moonutatum on ka aritmeetiline keskmine
Nähtustevahelised seosed:
• Seosed – ühtede objektide olemasolu, puudumine või muutumine on teiste objektide olemasolu, puudumise või muutumise eeldus
• Põhjuslikud e kausaalsed seosed – põhjusnähtus on tagajärgnähtuse esilekutsumiseks piisav ja vajalik
• Põhjuslik seos on kindla suunaga
Korrelatsioonanalüüs:
• Võimaldab analüüsida muutujate vahelise seose olemasolu, tugevust ja suunda
• Osakorrelatsioon - kirjeldab kahe muutuja vahelist korrelatsiooni, võttes arvesse ühe või enama muutuja mõju
• Positiivne korrelatsioon — ühe suuruse kasvades teine suurus samuti kasvab
• Negatiivne korrelatsioon — ühe suuruse kasvades teine suurus kahaneb
• Korrelatsioonisõltuvus puudub – tunnused on mittekorreleerunud, kui nt tunnuste hajuvus on väga suur ja seoseid ei teki
• Nähtuste vastastikune sõltuvus ehk suhe, mille tõttu muutused ühes nähtuses kutsuvad esile ka muutused teises nähtuses
• Lineaarne e Pearsoni korrelatsioonikordaja - standardiseeritud hälvete korrutiste keskmine – Excelis: CORREL=(array1;array2)
• Korrelatsioonikordaja (r) alusel hinnatakse nähtustevahelise seose tugevust:
– .....- 0,2 – tunnuste vahel puudub või on nõrk seos
– 0,3...0,6 keskmine seos
– 0,7-… tugev või väga tugev seos
Regressioonanalüüs:
• Võimaldab kvantitatiivselt uurida mitme nähtuse vahelisi seoseid (majandusnähtuste vahel) – Näit. Turunduskulutuste ja müügikäibe vahelised seosed
• Üks sõltuv muutuja (mida tuleb seletada) ja üks või mitu sõltumatut muutujat
• Tulemuseks on regressioonimudel (võrrand), mis kirjeldab statistilist seost sõltuva muutuja ning sõltumatute muutujate vahel.
Eeldus  Analüüsi teostamiseks vajalik kontrollida korrelatsioonianalüüsga, et ei esineks multikolleriaaansust (st. r