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Untersuchungsmethodik

  • Fritz M. Schüle
Part of the Neue Betriebswirtschaftliche Forschung book series (NBF, volume 151)

Zusammenfassung

Als Verfahren zur Zusammenfassung der empirischen Diversifikationsstudien wird in Kapitel 4 und 5 die Metaanalyse eingesetzt. Im folgenden wird die Wahl dieser Methode begründet (Kapitel 3.1.) und ihre Funktionsweise sowie ihre konkrete Anwendung in dieser Arbeit erläutert (Kapitel 3.2.). Das Vorgehen bei der Suche nach relevanten Studien und deren Codierung wird dokumentiert und eine überblicksartige Charakterisierung der resultierenden Literaturbasis vorgenommen (Kapitel 3.3.).

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Literatur

  1. 1.
    Fricke, Reiner/Treinies, Gerhard (Metaanalyse, 1985), S. 9.Google Scholar
  2. 2.
    In den Gesellschaftswissenschaften liegen zu einzelnen Themen mehrere hundert empirische Stu-dien vor. Vgl. z.B. Wolf, Frederic M. (Meta-analysis, 1986), S. 10 f.; Hunter, John E./Schmidt, Frank L. (Meta-analysis, 1990), S. 13.Google Scholar
  3. 3.
    Vgl. z.B. Hedges, Larry V./Ölkin, Ingram (Meta-analysis, 1985), S. 1; Hunter, John E./Schmidt, Frank L./Jackson, Gregg B. (Meta-analysis, 1982), S. 10.Google Scholar
  4. 4.
    Vgl. z.B. Martin, Albert (Forschung, 1989), S. 198.Google Scholar
  5. 5.
    So stellt beispielsweise Martin, Albert (Forschung, 1989), S. 148 ff., sowohl einen absoluten als auch relativen Anstieg empirischer Beiträge in deutschen betriebswirtschaftlichen Fachzeitschriften seit Mitte der siebziger Jahre fest.Google Scholar
  6. 6.
    Vgl. Cooper, Harris M. (Review, 1984), S. 9.Google Scholar
  7. 7.
    Vgl. Cooper, Harris M. (Review, 1984), S. 9 f.Google Scholar
  8. 8.
    Vgl. Hedges, Larry V./Olkin, Ingram (Meta-analysis, 1985), S. XV.Google Scholar
  9. 9.
    Vgl. Hunter, John E./Schmidt, Frank L. (Meta-analysis, 1990), S. 37: “Clearly, at this point the need is not for more primary research studies, but for some means of making sense of the vast number of accumulated study findings”.Google Scholar
  10. 10.
    Vgl. z.B. die Übersicht bei Hunter, John E./Schmidt, Frank L./Jackson, Gregg B. (Meta-analysis, 1982), S. 129.Google Scholar
  11. 11.
    Vgl. zu dieser Einteilung Fricke, Reiner/Treinies, Gerhard (Metaanalyse, 1985), S. 12 ff. Literaturlisten und Kurzreferate einzelner Untersuchungen (vgl. Fricke, Reiner/Treinies, Gerhard (Metaanalyse, 1985), S. 10) haben aufzeigende bzw. beschreibende Funktion und leisten keinen Beitrag zu einer Ergebniszusammenfassung.Google Scholar
  12. 12.
    Hunter, John E./Schmidt, Frank L. (Meta-analysis, 1990), S. 468. Ein ausführliches Beispiel eines Sammelreferats auf dem Gebiet “Diversifikation und Unternehmenserfolg” stellt Ramanujam, Vasudevan/Varadarajan, P. Rajan (Synthesis, 1989) dar. Vgl. auch die (mehr oder weniger umfangreichen) Literaturübersichten, die als “Vorspann” vor fast alle untersuchten empirischen Arbeiten gestellt werden.Google Scholar
  13. 13.
    Vgl. Jackson, Gregg B. (Methods, 1980), S. 438; Cooper, Harris M. (Review, 1984), S. 10 f.Google Scholar
  14. 14.
    Vgl. Fricke, Reiner/Treinies, Gerhard (Metaanalyse, 1985), S. 12; Cooper, Harris M. (Review, 1984), S. 11.Google Scholar
  15. 15.
    Vgl. z.B. Hunter, John E./Schmidt, Frank L. (Meta-analysis, 1990), S. 468 f.; Glass, Gene V. (Meta-analysis, 1976), S. 4 f.Google Scholar
  16. 16.
    Vgl. Fricke, Reiner/Treinies, Gerhard (Metaanalyse, 1985), S. 14.Google Scholar
  17. 17.
    Vgl. als betriebswirtschaftliches Anwendungsbeispiel der Auszählmethode Capon, Noel/Farley, John U./Hoenig, Scott (Determinants, 1990).Google Scholar
  18. 18.
    Vgl. hierzu und im folgenden Light, Richard J./Pillemer, David B. (Combining, 1982), insbesondere S. 3 f.Google Scholar
  19. 19.
    Die Auszählmethode ist zudem mit einem hohen Fehler zweiter Art verbunden, so daß die Gefahr, vorhandene Effekte zu übersehen, beträchtlich ist. Vgl. z.B. Hunter, John E./Schmidt, Frank L. (Meta-analysis, 1990), S. 469 ff.Google Scholar
  20. 20.
    Der Ausdruck “Metaanalyse” (die “Analyse von Analysen”) wurde von Glass, Gene V. (Meta-analysis, 1976), S. 3, geprägt, der dazu auch - aufbauend auf Arbeiten anderer Forscher - das notwendige Instrumentarium zur Verfügung stellte. Während der Begriff der Metaanalyse zunächst allein quantitative Techniken der Ergebnisintegration bezeichnete, so wurden zunehmend auch qualitative Aspekte darunter subsumiert.Google Scholar
  21. 21.
    Fricke, Reiner/Treinies, Gerhard (Metaanalyse, 1985), S. 18. Ergänzungen in eckigen Klammern durch den Verfasser.Google Scholar
  22. 22.
    Vgl. hierzu und im folgenden Fricke, Reiner/Treinies, Gerhard (Metaanalyse, 1985), S. 18 ff. Vgl. dazu ausführlich z.B. Rosenthal, Robert (Procedures, 1984), S. 93 ff., insbesondere S. 102.Google Scholar
  23. 23.
    Vgl. Fricke, Reiner/Treinies, Gerhard (Metaanalyse, 1985), S. 20. Vgl. ausführlich zur Interpretation statistischer und deskriptiver Kenngrößen Kapitel 4.2.Google Scholar
  24. 24.
    Vgl. z.B. Hunter, John E./Schmidt, Frank L. (Meta-analysis, 1990); Fricke, Reiner/Treinies, Gerhard (Metaanalyse, 1985); Hedges, Larry V./Olkin, Ingram (Meta-analysis, 1985); Glass, Gene V./McGaw, Barry/Smith, Mary Lee (Meta-analysis, 1981).Google Scholar
  25. 25.
    Vgl. z.B. Hunter, John E./Schmidt, Frank L. (Meta-analysis, 1990), S. 14; Fricke, Reiner/Treinies, Gerhard (Metaanalyse, 1985), S. 21 ff.Google Scholar
  26. 26.
    Hunter, John E./Schmidt, Frank L. (Meta-analysis, 1990), S. 42 f., schätzen, daß zwischen 1978 und 1988 ca. 45 Metaanalysen aus dem Bereich der Organisationspsychologie erschienen sind.Google Scholar
  27. 27.
    Vgl. z.B. Thornton III, George C./Gaugler, Barbara B./Rosenthal, Douglas B./Bentson, Cynthia (Validität, 1978); Petty, M.M./McGee, Gail W./Cavender Jerry W. (Meta-analysis, 1984); Maukisch, Hermann (Erfolgskontrollen, 1986) Miller, Katherine I./Monge, Peter R. (Review, 1986); McEvoy, Glenn M./Cascio, Wayne F. (Meta-analysis, 1987).Google Scholar
  28. 28.
    Vgl. Gooding, Richard Z./Wagner III, John A. (Review, 1985). Der Untersuchung liegt ein weit-gefaßter Organisationsbegriff zugrunde, der auch die nichterwerbswirtschaftliche Organisation beinhaltet.Google Scholar
  29. 29.
    Vgl. im folgenden Capon, Noel/Farley, John U./Hoenig, Scott (Determinants, 1990).Google Scholar
  30. 30.
    Ein Vergleich dieser Befunde mit den Ergebnissen dieser Metaanalyse findet in Kapitel 4.3. statt.Google Scholar
  31. 31.
    Vgl. dazu auch die Autoren selbst Capon, Noel/Farley, John U./Hoenig, Scott (Determinants, 1990), S. 1146.Google Scholar
  32. 32.
    Vgl. z.B. Eysenck, H.J. (Exercise, 1978), S. 517, der die Metaanalyse als eine “exercise in mega-silliness” bezeichnet.Google Scholar
  33. 33.
    Vgl. im folgenden die Zusammenstellungen an Einzelkritiken bei Smith, Mary Lee/Glass, Gene V./Miller, Thomas I. (Benefits, 1980), S. 47 ff.; Glass, Gene V./McGaw, Barry/Smith, Mary Lee (Meta-analysis, 1981), S. 217 ff.; Fricke, Reiner/Treinies, Gerhard (Metaanalyse, 1985), S. 169 ff.; Hunter, John E./Schmidt, Frank L. (Meta-analysis, 1990), S. 506 ff.; vgl. auch die Diskussion bei Schmidt, Frank L. et al. (Forty questions, 1985); Jackson, Gregg B. (Methods, 1980), S. 452 ff.Google Scholar
  34. 34.
    Smith, Mary Lee/Glass, Gene V./Miller, Thomas I. (Benefits, 1980), S. 47. Smith et al. weisen ferner darauf hin, daß die Zusammenfassung völlig gleichartiger Studien überflüssig ist, da dann auch die Ergebnisse identisch seien.Google Scholar
  35. 35.
    Ist eine Qualitätsbewertung möglich, so können mit Hilfe der Metaanalyse - mit der Studienqualität als Schichtungskriterium - Aussagen über systematische Auswirkungen der Qualititat auf die Ergebnisse der Studien gemacht werden.Google Scholar
  36. 36.
    Darunter fallen z.B. Selektionsprozesse der Herausgeber wissenschaftlicher Zeitschriften.Google Scholar
  37. 37.
    Vgl. dazu ausführlich z.B. Fricke, Reiner/Treinies, Gerhard (Metaanalyse, 1985), S. 170 ff.; Glass, Gene V./McGaw, Barry/Smith, Mary Lee (Meta-analysis, 1981), S. 221 ff. und die dort angegebene Literatur, die über Ergebnisse von Untersuchungen zu Qualitätsunterschieden berichtet. Zu systematischen Unterschieden von publiziertem und nicht publiziertem Material und möglichen Folgen für die Gültigkeit der Aussagen einer Metaanalyse vgl. z.B. Glass, Gene V./McGaw, Barry/Smith, Mary Lee (Meta-analysis, 1981), S. 64.Google Scholar
  38. 38.
    Vgl. Wolf, Frederic M. (Meta-analysis, 1986), S. 16.Google Scholar
  39. 39.
    Vgl. hierzu und im folgenden Cooper, Harris M. (Guidelines, 1982).Google Scholar
  40. 40.
    Vgl. Anhang 1.3 mit einer Liste gesichteter Studien und deren Ausschlußgründe sowie die ausführlichen Begründungen dieser Einschränkungen in Kapitel 2.1. und 2.2.Google Scholar
  41. 41.
    Vgl. jedoch die Zusammenstellung von Befunden dieser Untersuchungen in Kapitel 6.2.2.Google Scholar
  42. 42.
    Vgl. ähnlich auch Bühner, Rolf (Risikoanalyse, 1983), S. 1037, Fußnote 2.Google Scholar
  43. 43.
    Vgl. Fricke, Reiner/Treinies, Gerhard (Metaanalyse, 1985), S. 36.Google Scholar
  44. 44.
    Vgl. auch Ramanujam, Vasudevan/Varadarajan, P. Rajan (Synthesis, 1989), S. 524, die mit 1962/63 die Erscheinungsjahre der wegweisenden Arbeiten von Gort, Michael (Diversification, 1962) und Chandler, Alfred D. (Strategy, 1963) als chronologischen Ausgangspunkt ihrer Literatursynthese zur Diversifikationsforschung verwenden.Google Scholar
  45. 45.
    Vgl. MacMillan, Ian C. (Forum, 1989), S. 393; vgl. auch MacMillan, Ian C./Stern, Ilene (Forum, 1987), S. 184. Die Befragten wurden gebeten, die Publikationen auf einer vierstufigen Ratingskala mit den Ausprägungen “outstanding quality’, ”significant quality“, ”appropriate quality“ und ”inappropriate quality’ einzuordnen. Den ausgewählten Zeitschriften wurden durchschnittlich zumindest “significant quality” zugesprochen.Google Scholar
  46. 46.
    Vgl. Jäger, Davor (Unterschiede, 1988), S. 53.Google Scholar
  47. 47.
    Vgl. Ramanujam, Vasudevan/Varadarajan, P. Rajan (Synthesis, 1989).Google Scholar
  48. 48.
    Durch die Anwendung dieses Kriteriums wurde sichergestellt, daß der Problemkreis der Diversifikation einen zentralen Aspekt und nicht nur ein Nebenprodukt der jeweiligen Studie darstellt und mit entsprechendem theoretischen Hintergrund abgeprüft wurde.Google Scholar
  49. 49.
    Vgl. zur Stichprobenauswahl nach dem “Schneeballprinzip” z.B. Schnell, Rainer/Hill, Paul B./Esser, Elke (Methoden, 1989), S. 275.Google Scholar
  50. 50.
    Oft ist jedoch derartiges unveröffentlichtes Material Grundlage einer späteren, im wesentlich unveränderten Publikation. Vgl. z.B. die (unveröffentlichte) Ph.D. Dissertation von Montgomery, Cynthia A. (Diversification, 1979), die als Ausgangspunkt einer Artikelserie diente (vgl. auch Kapitel 3.3.).Google Scholar
  51. 51.
    Zusätzlich zu den mit den beschriebenen Verfahren georteten Studien konnten einige weitere Untersuchungen ermittelt werden. Vgl. Anhang 1.4 mit einer Liste dieser “Serendipitätsfunde”. Vgl. auch Anhang 1.5 mit einer Liste relevanter, aber nicht beschaffbarer Arbeiten.Google Scholar
  52. 52.
    Vgl. dazu Anhang 1.2 mit einer Zusammenstellung inhaltlich relevanter, aber aus den genannten Gründen ausgeschlossenen Studien.Google Scholar
  53. 53.
    Vgl. Hunter, John E./Schmidt, Frank L. (Meta-analysis, 1990), S. 495 ff.; Fricke, Reiner/Treinies, Gerhard (Metaanalyse, 1985), S. 46.Google Scholar
  54. 54.
    Vgl. dazu die Ausführungen in den Kapitel 4. bis 6. zu wiederkehrenden Problemen in den untersuchten Studien. Kriterien zur Beurteilung der Qualität von empirischer Forschungsarbeiten haben z.B. Martin, Albert (Forschung, 1989), S. 162 ff., oder die American Sociological Association (Hrsg.) (Report, 1958) zusammengestellt. Zu Problemen der Validität und der Reliabilität einer Messung der methodischenGoogle Scholar
  55. 55.
    Qualität vgl. z.B. Glass, Gene V./McGaw, Barry/Smith, Mary Lee (Meta-analysis, 1981), S. 70 ff.Google Scholar
  56. 56.
    Vgl. zu rechnerischen Einzelheiten Kapitel 4.1. Vgl. Kapitel 3.3. bzw. Anhang 1.2.Google Scholar
  57. 57.
    Vgl. hierzu Fricke, Reiner/Treinies, Gerhard (Metaanalyse, 1985), S. 34.Google Scholar
  58. 58.
    Vgl. zu den codierten Daten der Studien und Auswertungen Anhang 2Google Scholar
  59. 59.
    Vgl. hierzu und im folgenden Hunter, John E./Schmidt, Frank L. (Meta-analysis, 1990), S. 82 ff.Google Scholar
  60. 60.
    Vgl. hierzu und im folgenden Hunter, John E./Schmidt, Frank L. (Meta-analysis, 1990), S. 43 ff. Hunter und Schmidt nennen noch weitere Fehlerquellen, etwa aufgrund von fehlerhaften Originaldaten, auf die hier jedoch nicht eingegangen werden soll.Google Scholar
  61. 61.
    Vgl. z.B. Bortz, Jürgen (Statistik, 1989), S. 116 ff.Google Scholar
  62. 62.
    Vgl. Kapitel 4.2.2.Google Scholar
  63. 63.
    Vgl. z.B. Bortz, Jürgen (Forschung, 1984), S. 136.Google Scholar
  64. 64.
    Vgl. zu verschiedenen Arten von Reliabilitätskoeffizienten Bortz, Jürgen (Forschung, 1984), S. 136 f.Google Scholar
  65. 65.
    Vgl. zur Reliabilität der Diversifikationsmaße Kapitel 5.1.1.Google Scholar
  66. 66.
    Vgl. zu dieser “Konstruktvalidität” z.B. Bortz, Jürgen (Forschung, 1984), S. 138, oder Hunter, John E./Schmidt, Frank L. (Meta-analysis, 1990), S. 52.Google Scholar
  67. 67.
    Vgl. Hunter, John E./Schmidt, Frank L. (Meta-analysis, 1990), S. 53 sowie Kapitel 5.4.2.Google Scholar
  68. 71.
    Bestehen Vorabvermutungen über mögliche Moderatoren, so sollten sie - wie in dieser Arbeit geschehen - schon bei der Codierung der Studien berücksichtigt werden. Vgl. Hunter, John E./Schmidt, Frank L. (Meta-analysis, 1990), S. 43.Google Scholar
  69. 72.
    Vgl. z.B. Fricke, Reiner/Treinies, Gerhard (Metaanalyse, 1985), S. 84 ff.Google Scholar
  70. 73.
    Vgl. Jackson, Gregg B. (Methods, 1980), S. 453. Darüber hinaus wäre zu klären, auf welche Grundgesamtheit (alle vorhandenen oder alle möglichen Studien) sich die Inferenzschlüsse beziehen sollten. Aufgrund der überlappenden Stichproben von Großunternehmen in den einzelnen Studien (vgl. Kapitel 4.2.2.) liegen außerdem abhängige Stichproben vor, die die Anwendbarkeit der schließenden Statistik weiter beeinträchtigen. 74 Vgl. Glass, Gene V./McGaw, Barry/Smith, Mary Lee (Meta-analysis, 1981), S. 197 ff.Google Scholar
  71. 74.
    Vgl. zur Verallgemeinerungsfähigkeit bei nichtzufälligen Stichproben Kapitel 4.2.2.Google Scholar
  72. 75.
    Vgl. im folgenden Fricke, Reiner/Treinies, Gerhard (Metaanalyse, 1985), S. 155.Google Scholar
  73. 80.
    Vgl. hierzu Keller, Eugen von (Management, 1982), S. 228 und S. 245 ff., der die Hypothese eines “Produkt-Lebenszyklus” für die empirische Forschung formuliert: Nach anfänglicher “Unbefangenheit” und infolgedessen reger Forschungstätigkeit auf einem neuen Forschungsgebiet stelle sich mit zunehmender Datenakkumulation eine “Besinnungs-” oder gar “Ernüchterungsphase” mit der Notwendigkeit der theoretischen Konsolidierung des erarbeiteten Materials ein.Google Scholar
  74. 82.
    Vgl. z.B. Grant, Robert M./Jammine, Azar P./Thomas, Howard (Diversity, 1988), S. 775.Google Scholar

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© Betriebswirtschaftlicher Verlag Dr. Th. Gabler GmbH, Wiesbaden 1992

Authors and Affiliations

  • Fritz M. Schüle

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