Úvod do základů vědecké práce - cvut.cz

© prof. Zdeněk Molnár 1

Úvod do základů vědecké práce (aneb jak napsat úspěšnou disertaci) Sylabus pro potřeby semináře doktorandů zpracoval: prof. Ing. Zdeněk Molnár, CSc


Obsah 1 Doktorská disertační práce, její obsah a struktura............................................................3

1.1 Co je doktorská disertační práce .............................................................................3 1.2 Struktura doktorské disertační práce (DDP).............................................................3 1.3 Postup zpracování DDP...........................................................................................4 1.4 Podmínky pro napsání kvalitní disertace..................................................................5

2 Věda, vědci a vědecké myšlení. ......................................................................................5 2.1 Co to je věda a kdo jsou to vědci? ...........................................................................5 2.2 Teorie, metoda, metodologie, metodika a technika ..................................................6

3 Metody vědeckého zkoumání..........................................................................................7 3.1 Přístupy k vědeckému zkoumání .............................................................................7 3.2 Vědecké metody......................................................................................................8 3.3 Kolbův experimentální cyklus ...............................................................................10 3.4 Metodologická triangulace ....................................................................................11 3.5 Hypotéza a její formulace......................................................................................11 3.6 Čím se liší výzkum v oblasti managementu od výzkumu v technických disciplinách?.....................................................................................................................12 3.7 Jak vzniká teorie managementu.............................................................................12

4 Systém a systémový přístup ..........................................................................................13 4.1 Definice systému...................................................................................................13 4.2 Tvrdé a měkké systémy........................................................................................13

5 Model a modelování .....................................................................................................14 5.1 Co to je model? .....................................................................................................14 5.2 Modelování...........................................................................................................15 5.3 Isomorfizmus a homomorfizmus ...........................................................................15 5.4 Abstrakce, strukturalizace, analogie ......................................................................15 5.5 Modelová zkreslení ...............................................................................................16 5.6 Typologie jako model ...........................................................................................17

6 Metody a techniky sběru dat .........................................................................................18 6.1 Techniky sběru dat ................................................................................................18 6.2 Formulace otázek ..................................................................................................18 6.3 Metriky .................................................................................................................19 6.4 Metody kvantitativního výzkumu ..........................................................................20 6.5 Metody kvalitativního výzkumu............................................................................20 6.6 Reliabilita a validita ..............................................................................................20 6.7 Možné šalby a záludnosti manažerského výzkumu ................................................21 6.8 Spolehlivost a přesnost dat ...................................................................................22

7 Etika vědecké práce ......................................................................................................22 7.1 Autorská etika .......................................................................................................22 7.2 Oprávněná práce s informačními zdroji .................................................................23

Použitá a doporučená literatura.............................................................................................24 Příloha 1. Příklady citací podle ČSN ISO 690.......................................................................26


1 Doktorská disertační práce, její obsah a struktura

1.1 Co je doktorská disertační práce Doktorská disertační práce je, podle § 47 Zákona č. 111/1998 Sb „výsledkem doktorského studia, „které je zaměřeno na vědecké bádání a samostatnou tvůrčí činnost v oblasti výzkumu nebo vývoje nebo na samostatnou teoretickou a tvůrčí činnost v oblasti umění. Studium se řádně ukončuje obhajobou disertační práce, která musí obsahovat původní a uveřejněné výsledky, nebo výsledky přijaté k uveřejnění“. (dostupné na http://www.msmt.cz/vzdelavani/zakon-c-111-1998-sb-o-vysokych-skolach ). Studium se řádně ukončuje státní doktorskou zkouškou a obhajobou disertační práce, kterými se prokazuje schopnost a připravenost k samostatné činnosti v oblasti výzkumu nebo vývoje nebo k samostatné teoretické a tvůrčí umělecké činnosti. Disertační práce musí obsahovat původní a uveřejněné výsledky nebo výsledky přijaté k uveřejnění.1) (tamtéž)

1.2 Struktura doktorské disertační práce (DDP) Obvykle by DDP měla mít následující strukturu:

1) Úvod, který by měl obsahovat podrobnější zdůvodnění tématu DDP zejména odpovědi na otázky:

Jaký problém je v DDP řešen? Proč je tento problém řešen resp. proč je důležité ho řešit?

V jakém kontextu (prostředí) je problém řešen? Pro koho je řešení tohoto problému určeno?

2) Teoretická východiska resp. současný stav poznání, kde se v plné míře využijí zásady práce s informačními zdroji, které vyústí v kritickou rešerši.

2) Cíl práce a pracovní hypotézy, které vyplynou z poznání „bílých míst“ v současném stavu poznání při řešení dané problematiky resp. z poznaného rozporu mezi teorií a praxí.

3) Použité vědecké metody zkoumání, kde by měla být provedena charakteristika a zejména zdůvodnění použitých metod. Neměla by zde chybět úvaha o možných problémů, které se mohou vyskytnout v průběhu výzkumu při použití té které metody řešení.

4) Vlastní výsledky DDP. Tato část DDP spolu s částí 2) by měla představovat podstatnou obsahovou i rozsahovou část DDP. Zde by měl disertant podrobně popsat všechny své modelové a experimentální práce, průběh a výsledky průzkumů, a dalších výzkumných prací. Výsledky práce by měly být: konfrontovány s teoretickými východisky uvedenými v části 2)

ověřeny na reálném systému 5) Přínosy DDP, které by měly být explicitně disertantem formulovány a to v členění na

přínosy pro další rozvoj vědního oboru přínosy pro ekonomickou či technickou praxi

1) § 10 zákona č. 35/1965 Sb., o dílech literárních, vědeckých a uměleckých (autorský zákon).


6) Doporučení pro případný další postup výzkumu, pokud se v průběhu řešení DDP objevily další problémy související s problémem řešeným v DDP, jejich řešení by dále posunulo vědní obor.

7) Závěr shrnující podstatné výsledky výzkumu a zejména pak osobní přínosy disertanta se zdůvodněním původnosti řešení

8) Použitá literatura, která by měla být uvedena v souladu s normou a řádně v textu DDP citována (viz samostatná Příloha č. 1)

9) Vlastní publikace v rozdělení na Knižní publikace (části)

příspěvky ve sbornících z konferencí (zvlášť mezinárodní), články v odborném tisku

skripta a jiné učební pomůcky (programy apod.) V závěru je také vhodné uvést zde své stručné Curriculum Vitae

1.3 Postup zpracování DDP Obsahu DDP by měl zhruba odpovídat i vlastní postup jejího zpracování, který můžeme stručně zobrazit schématem na obr. 1.

Vymezení oblasti výzkumu – tématu DDP

Shromáždění a studium informačních zdrojů

Definování cílů

Formulace výzkumných otázek a hypotéz

Volba vhodných metod výzkumu

Provedení výzkumu podle zvolených metod

Vyhodnocení výsledků

Formulace závěrůa doporučení

Modifikace cílů, hypotéz či metod výzkumu

Zpracování a předloženídisertace

Obr. 1. Obvyklý postup zpracování DDP Ke každé etapě zpracování DDP by si měl disertant stanovit přibližný termín jejího zpracování tak, aby celou DDP byl schopen zpracovat zhruba za 3 až 4 roky. Pokud se doba zpracování neúměrně prodlužuje je nebezpečí, že se ztratí aktuálnost původního tématu i validita dříve získaných dat a poznatků a tím pádem roste riziko neúspěchu při obhajobě DDP.

Samozřejmě, že výše uvedený postupový diagram neznamená, že se musí postupovat striktně lineárně. Je třeba respektovat existenci trvalé zpětné vazby a následné korekce předchozích etap. Někdy se bohužel přihodí i to, že při vyhodnocování výsledků se ukáže, že výzkum jde špatným směrem a je třeba se vrátit na formulaci cílů a hypotéz.


V této souvislosti je dobré se také zmínit o strategii výzkumu. Strategie v obecném chápání není nic jiného, než „stanovování cílů (v našem případě globálních cílů výzkumu, které mají spíše charakter záměrů) a způsobů jejich dosahování.

1.4 Podmínky pro napsání kvalitní disertace První podmínkou je to, že disertant má vhodnou motivace pro získání titulu PhD

dobré vedení a podpora vědecký (investigativní a kreativiní) styl myšlení

časový a věcný plán Druhou podmínkou je to, že v průběhu svého studia úspěšně zvládne všech sedm pocitů při zpracování disertace:

1. entuziasmus (jsem doktorand)

2. isolace (ztracen v mlhovině) 3. zájem (objeví se světélko)

4. nezávislost (pustil jsem se do samostatné práce) 5. únava (už to trvá moc dlouho)

6. frustrace (já to nikdy nedopíši) 7. vítězství (konečně je to hotovo)

Třetí podmínkou je to, že disertace stojí pevně na třech nohách Současný stav poznání světa – teoretická východiska (desk research) – Jak by to mělo

být? Poznání reality v dané oblasti výzkumu (field research) – Jak to ve skutečnosti je?

Vlastní zkušenosti z praktického řešení problémů (ethnographic research) – Jak jsem to poznal resp. zažil já?

2 Věda, vědci a vědecké myšlení.

2.1 Co to je věda a kdo jsou to vědci? Teorie poznání zejména vědeckého řeší základní problém „Jak vůbec světu rozumíme a jací jsme, že jej můžeme (nějak) poznávat?“ V praxi to potom znamená, že věda resp. vědci (Kuhn, 1962): si tvoří své pojmy (vědecký jazyk), pomocí nichž poznávají svět a své poznání sdělují

stanovují předpoklady (hypotézy), ze kterých musí věda vycházet a které stojí v základu jejich poznávacích schopností

stanovují způsob a pravidla, podle kterých se dobírají poznání (metody vědecké práce) Jinými slovy to znamená, že neexistuje univerzální definice vědy, jsou jen definice přijímané v rámci určitého vědního oboru. Definice vědy má tedy sociální charakter: věda je to, co za vědu považují vědci v daném oboru. Každý vědní obor vytváří po jistém vyzrání určité postupy tzv. paradigmata (příklady, vzory, modely), jejichž struktura zajišťuje přiměřený či očekávaný výsledek. Vývoj ve vědě se pak


děje postupnou či náhlou změnou starých vzorů a způsobů poznání, potom hovoříme o změně paradigmatu. 2 Paradigma je to, co pojí členy vědeckého společenství a naopak vědecké společenství tvoří vědci, kteří mají společné paradigma. Kuhn zavádí v této souvislosti pojem normální věda jako „ výzkum pevně zakotvený v jednom či více minulých vědeckých výdobytcích, které určitá vědecká komunita přijímá, jako základ pro budoucí vědeckou praxi“.3

To, co dělají vědci s použitím svých vědeckých metod, nazýváme výzkumem, přičemž rozlišujeme dvě kategorie výzkumu:

Základní výzkum není zaměřen na hledání určitého konkrétního výsledku. Je motivován hlavně zvědavostí. Vědec obvykle neví, co hledá, neví, jak to najít a někdy ani neví, proč to vlastně hledá.

Aplikovaný výzkum je více zaměřený na určitý cíl. Na rozdíl od základního výzkumu víme, co a proč to chceme, ale nevíme, jak to udělat. Hledají se odpovědi na určité předem dané otázky.

Úlohou vědce je především klást otázky (tzv. Research Questions). V té souvislosti můžeme rozlišit čtyři úrovně zkoumání (Investigation) REPORTING založený na pouhé statistice není výzkum, protože obyčejně neobsahuje

odvození závěrů i když pečlivý a rozsáhlý sběr dat může přinést hodnotu, např. u klinického výzkumu.

DESCRIPTION se snaží objevit odpovědi na otázky Kdo?, Co?, Kdy?, Kde? a Jak? se něco stalo

EXPLANATION se snaží odpovědět na otázku Proč se tak stalo?

PREDICTION se snaží odpovědět na otázku Co se stane?, resp. Jak se to bude chovat?

2.2 Teorie, metoda, metodologie, metodika a technika4 Teorie je „vědecky konsistentní výklad, soubor pravidel nějaké oblasti vzniklý na základě systematického seskupování vzájemně souvisejících koncepcí a principů, které dávají rámec nebo vzájemně spojují významnou oblast znalostí Metoda v původním významu znamená „cesta někam“. Metoda je vědomý a plánovitý postup jak dosáhnout nějakého teoretického i praktického cíle. Pro úspěšnou realizaci cílů disertační práce může být využito více metod v souvislosti s realizací dílčích cílů. Vždy je třeba uvést ale jak a kde konkrétně a proč byla určitá metoda použita.

2 Bohužel zejména v oblasti managementu i informatice jsme svědky postulování čehosi, co by sice autoři rdi viděli jako paradigma, ale má to jepičí život. Stačí zahlédnout do dnes již „zaprášených“ knih s tématy jako Management Science, Business Process Reengineering, Lean Management, Total Quality Management, Just in Time, objektové či strukturované programování, v poslední době e-cokoliv a řadua dalších. 3 Pro odlehčení tématu zde můžeme uvést Cimmermanovu teorii poznání. Podle vulgárního materialisty F.C. Bohlena je základním pojmem našeho poznání PRAVDA i když je na začátku našeho zkoumání NEPŘESNÁ. Zkoumáním postupně ZPŘESŇUJEME PRAVDU a tak se DOZVÍME VŠE. Zatím co J.Cimmerman naopak tvrdí, že na začátku našeho zkoumání je OMYL, který je vždy PŘESNÝ. Postupným zkoumáním pak VYVRACÍME TENTO OMYL a na konci poznávacího procesu, kdy je omyl vyvrácen NEVÍME NIC. 4 Akademický slovník cizích slov. Academia, 2001, ISBN 80-200-0607-9


Metodologie je pak nauka o vědeckých metodách v určité oblasti zkoumání - zabývá se výkladem metod určitého vědního oboru. Metodika představuje souhrn doporučených praktik a postupů pro vykonání nějaké činnosti, například nauka o metodách vědecké práce. Technika resp.postup je souhrn pracovních postupů a prostředků vycházející z principů a zásad metody. Jsou v podstatě zásady, určující jak provádět metody, čili jak dosahovat požadovaných výsledků. Techniky vycházejí z teorie a umožňují lidem vykonávat příslušné činnosti nejefektivněji.(např. rozpočetnictví, síťové plánování apod.).

3 Metody vědeckého zkoumání Vědecké metody zahrnují určení skutečnosti prostřednictvím pozorování. Po klasifikaci a analýze se hledají příčinné souvislosti. Jestliže se spolehlivost obecných závěrů či hypotéz ukáže jako vyhovující, to znamená, že odráží a vysvětluje realitu, potom se tyto závěry či hypotézy nazývají principy. Jejich význam je v tom, že umožňují předvídat co se stane, když nastanou podobné podmínky.

3.1 Přístupy k vědeckému zkoumání Positivistický, konstruktivistický a phenomenologický přístup Positivisté pracují s předpokladem, že celý svět je objektivní realitou. Pak positivista

pozoruje tuto objektivní realitu a následně odvozuje (generalizuje) zákonitosti. Sociální konstruktivismus je skupina sociologických směrů, které tvrdí, že sociální

realita není jedinci objektivně dána jako fakt, ale je neustále znovu konstruována v procesu sociální interakce a komunikace. Mezi konstruktivistické směry patří zejména fenomenologie

Phenomenologický přístup se naopak zaměřuje na subjektivní vnímání (uvědomování si) světa.Každou situaci vidí různí „pozorovatelé“ (výzkumníci) jinak podle momentálních podmínek a „angažovanosti“ pozorovatele v problému. Závisí na individualitě každého výzkumníka, na jeho zkušenostech a také míře jeho zodpovědnosti k výsledkům výzkumu.

Phenomenologický přístup tedy mnohem více odpovídá potřebám výzkumu ve společenských vědách

Normativní versus deskriptivní přístup. Normativní přístup ke zkoumání systému vychází z podrobné analýzy a navrhuje

teoretické postupy jak by to mělo být. Metodou je analýza a syntéza minulosti, současnosti a predikce budoucnosti.

Deskriptivní přístup je založen na empirickém rozboru již existujících a uskutečněných systémů a ukazuje, jak to ve skutečnosti je. Metodou je empirický výzkum.

Exploratorní versus explanatorní výzkum Explanatorní výzkum vysvětluje a potvrzuje chování či závislosti v systému

Exploratorní výzkum hledá a popisuje jak se systém chová či jaké jsou v něm závislosti

Deduktivní versus induktivní přístup


Deduktivní přístup vychází z positivismu, nejprve, na základě teorie, formuluje hypotézy a pomocí logického uvažování a již známých faktů testuje tuto hypotézu. K tomu využívá především kvantitativní data. Deduktivní přístup bývá často realizován průzkumem pro odhalování kauzálních vztahů mezi proměnnými.

Induktivní přístup, který je typický pro sociální vědy, vychází z konstruktivismu a pracuje především z kvalitativními daty. Sběru dat se využívá k získání několika různých pohledů na daný problém ( v závislosti na účelu zkoumání). Na základě zjištěných poznatků se vytváří hypotézy, které se následně testují za účelem zobecnění a tím i vzniku „nové“ teorie. Induktivní přístup bývají spojovány případové studie pro řešení otázek „proč“ a „jak“ a vyžaduje hlubší pochopení daní problematiky. Částo se jedná o exploratoní (mapující) výzkum, pak není zvykem na začátku práce stanovovat hypotézy. Ty mohou být naopak jedním z výstupů práce, jako východisko pro navazující výzkum.

Kvantitativní versus kvalitativní přístup Cílem kvantitativního výzkumu je testování hypotéz . Logika kvantitativního

výzkumu je deduktivní Cílem kvalitativního výzkumu je vytváření nových hypotéz, nového porozumění,

nové teorie. Logika kvalitativního výzkumu je induktivní

3.2 Vědecké metody Metody vědecké zkoumání můžeme rozdělit do dvou základních skupin:

Metody empirické, které jsou založeny na bezprostředním živém obrazu reality. Do těchto metod se zahrnují takové metody, v nichž se odraz jevů uskutečňuje prostřednictvím smyslových počitků a vjemů zdokonalovaných úrovní techniky. Jedná se tedy o metody, kterými je možno zjistit konkrétní jedinečné vlastnosti nějakého objektu či jevu v realitě. Obyčejně jsou tyto metody rozděleny do podskupin podle způsobu jejich realizace a to na pozorování

měření experimentování

Z hlediska realizace výzkumu můžeme rozdělit empirické metody na: Experimentální metody je skupina technik používaných při vědeckém výzkumu v

technických a přírodních vědách Neexperimentální metody. Nejčastěji se jedná o metody, které jsou užívány při

výzkumech sociotechnických systémů v oblasti společenských věd : o Historický výzkum, je to přímé dotazování lidí a zkoumání historických

přehledů a biografií o jevech a událostech v minulosti za účelem pochopení současnosti a předpovědi budoucnosti

o Průzkum přímé dotazování dostatečně velké skupiny lidí za účelem vysvětlení problémů a jevů, které se odehrávají v současnosti

o Případové studie, které vysvětlují problémy a jevy jak v minulosti, tak i v současnosti, které se udály/dějí v jedné organizaci (single case study), nebo v celé skupině/třídě organizací (comparative case study)

Quasi experimentální metoda .Akční výzkum je proces systematického sběru dat o fungování systému v relaci ke stanoveným záměrům a cílům včetně sběru dat v rámci


systémové zpětné vazby a plánování akcí za účelem plánování akcí na základě formulovaných hypotéz

Metody logické, které zahrnují množinu metod využívajících principy logiky a logického myšlení. Patří k nim trojice „párových metod“ abstrakce –konkretizace

analýza –syntéza indukce –dedukce

V praxi konkrétního vědeckého výzkumu se tyto metody vzájemně doplňují, kombinují a samozřejmě ve svém účinku překrývají a tím vytvářejí i určitou synergii

Abstrakce - konkretizace Abstrakce je myšlenkový proces, v jehož rámci se u různých objektů vydělují pouze jejich podstatné charakteristiky (nepodstatné se neuvažují), čímž se ve vědomí vytváří model objektu osahující jen ty charakteristiky či znaky, jejichž zkoumání nám umožní získat odpovědi na otázky, které si klademe Konkretizace je opačný proces, kdy vyhledáváme konkrétní výskyt určitého objektu z určité třídy objektů a snažíme se na něj aplikovat charakteristiky platné pro tuto třídu objektů.

Analýza - syntéza Analýza je proces faktického nebo myšlenkového rozčlenění celku (jevu, objektu) na část. Je to rozbor vlastností, vztahů, faktů postupující od celku k částem. Analýza umožňuje odhalovat různé stránky a vlastnosti jevů a procesů, jejich stavbu, vyčleňovat etapy, rozporné tendence apod. Analýza umožňuje oddělit podstatné od nepodstatného, odlišit trvalé vztahy od nahodilých. Syntéza znamená postupovat od části k celku. Dovoluje poznávat objekt jako jediný celek. Je to spojování poznatků získaných analytickým přístupem. Syntéza tvoří základ pro správná rozhodnutí.

Oba myšlenkové pochody (analýzu a syntézu), podobně jako abstrakci a konkretizaci, nelze chápat odděleně, izolovaně. Je důležité důmyslně rozebírat jev na menší složky a z nich potom sestavit celek. Není to však pouhé skládání jednotlivých částí, ale je to činnost odhalování nových vztahů a zákonitostí.

Indukce - dedukce Indukce je proces vyvozování obecného závěru na základě poznatků o jednotlivostech. Indukce zajišťuje přechod od jednotlivých soudů k obecným. Induktivní závěr lze považovat za hypotézu, protože nabízí vysvětlení, i když těchto vysvětlení může být v praxi více. Závěry induktivních myšlenkových pochodů jsou vždy ovlivněny subjektivními postoji (zkušenostmi, znalostmi) a mají proto omezenou platnost.

Indukce se objeví všude tam, kde pozorujeme nějaký fakt (jev, vlastnost) a ptáme se „Proč to je?“ Pro získání odpovědi si vytvoříme předběžné (nezávazné) vysvětlení (hypotézu) a tato hypotéze je přijatelná jestliže nám vysvětlí proč daný jev nastal. Dedukce je způsob myšlení, při němž od obecných závěrů, tvrzení a soudů přecházíme k méně známým, zvláštním. Vycházíme tedy ze známých, ověřených a obecně platných závěrů a aplikujeme je na jednotlivé dosud neprozkoumané případy. Dedukce je proces, ve kterém testujeme, zda vyslovená hypotéza je schopna vysvětlit zkoumaný fakt.


Bohužel imponující nezvratnost deduktivních důkazů je však dosahována za cenu toho,že nic nevypovídají a reálném světě. Proto má dedukce význam jen jako článek myšlenkového řetězce, ve kterém se uplatňují i jiné typy myšlení (viz Kolbův cyklus dále).

3.3 Kolbův experimentální cyklus Dedukce začíná formulací teoretických poznatků získaných většinou studiem abstraktních systémů a přes jejich testováním v realitě se získají nové znalosti a zkušenosti. Zatímco indukce vychází právě z této konkrétní zkušenosti a jejím opakovaným pozorováním (měřením) se dospěje k formulaci obecných konceptů, teorií a generalizací, které vysvětlují minulé zkušenosti a předpovídají budoucí chování systému Metoda indukce a dedukce spolu velmi úzce souvisejí a často se v konkrétním výzkumu vzájemně doplňují resp. kombinují. Tuto souvztažnost dobře vystihuje tzv. Kolbův experimentální cyklus (Kolb, Rubin, McIntyre: Organizational Psychology. An experimental Approach. 1979). Schematicky to můžeme zobrazit na obr. 3 Indukce a dedukce se používají sekvenčním způsobem tzv. „double movement of reflective reasoning“. (viz Coooper 1995) Začínáme otázkou „Proč se něco děje tak jak se to děje?“ a indukcí vyslovujeme předběžnou hypotézu. Tato hypotéza je přijatelná, když dostatečně uspokojivě vysvětluje fakt na který se ptáme. Dedukcí potom testujeme tuto hypotézu, zda má obecnou platnost. Indukce a dedukce mají tedy sekvenční vztah (viz obr. 2.)..

Konkrétnízkušenosti v real ite

Formulace teoretických

konceptu

DEDUKCE

INDUKCE

Testo vání(aplikace)

teoretických konceptu

Pozorování real ity a (poucení) zobecnení

Obr. 3. Kolbův experimentální cyklus

Pozorování (otázka)

Obecná teorie (odpověď)

INDUKCE (inference)

DEDUKCE (predikce)

Obr. 2. Sekvenční vztah indukce a dedukce


3.4 Metodologická triangulace Termín triangulace je odvozen z oblasti geometrie a navigace, kde se používá k označení postupu určování přesné polohy konkrétního objektu vzhledem k několika různým referenčním bodům a je základním metodologickým nástrojem. Představuje kombinaci kvalitativních a kvantitativních metod při zkoumání. V triangulaci jde o paralelní užívání různých druhů dat či různých metod při studiu jednoho a téhož problému. Cílem triangulace je zkrátka očistit spolehlivé informace od nespolehlivých, získat validní a objektivní obraz studovaného objektu. Metodologická triangulace znamená použití nejméně dvou metod (obyčejně kvalitativních a kvantitativních). [PAVLICA] Mezi zastánci kvalitativního a kvantitativního výzkumu tradičně probíhají spory o vědeckém přínosu obou typů výzkumu. Přes tyto diskuse mnoho výzkumníků kombinuje tyto přístupy různými způsoby v rámci jednoho výzkumu. Při výzkumu je vhodné používat jak kvalitativní tak kvantitativní přístupy. Omezení na jeden ze dvou uvedených přístupů sebou nese riziko, že opomineme některé důležité aspekty zkoumaného problému. Jestliže se používají jenom kvantitativní metody, výzkumník se často dopouští chyby, že se pohybuje spíše po povrchu problému, protože je vzdálen od toho, jak lidé skutečně dospívají ke svým rozhodnutím, jak prožívají svůj život a jak se chovají. Kvalitativní i kvantitativní výzkumníci musejí zpravidla vynaložit mnoho úsilí, aby získali potřebná data a provedli jejich adekvátní kvalitativní analýzu. Také je zřejmé, že některé typy výzkumných otázek mohou být zodpovězeny pouze kvantitativním výzkumem. Kvalitativnímu výzkumu se také vytýká, že jeho závěry nemají takovou zobecňující sílu, kterou pro své výsledky nárokují kvantitativní výzkumníci. V průběhu doby se prosadil názor, že oba výzkumné pohledy jsou potřebné. Významný sociolog a metodolog Norman Denzin je jedním z hlavních zastánců možnosti kombinování metod. Tuto strategii označuje slovem triangulace. Definuje ji jako "kombinaci metodologií v jedné studii stejného fenoménu" [DENZIN, HENDL]

3.5 Hypotéza a její formulace. Hypotéza5 představuje předběžné tvrzení, představu o vztahu mezi zkoumanými proměnnými a s tím související předpoklad budoucího chování systému. Při formulaci hypotéz bychom se měli držet určitých zásad (Pavlica)

- měla by být formulována stručně, jednoznačně, logicky a jednoduše

- měla by být formulována ve formě oznamovací věty, nejčastěji implikace - měla by být ověřitelná, tj. všechny proměnné musejí být definovány operacionálně

- měli bychom se vyhýbat slovům, která vyjadřují osobní a kulturní soudy či preference

- za hypotézu by neměla být vydávána definice nebo neurčité tvrzení Operacionalizace „operační definice“ hypotézy znamená, že nám nevysvětluje co určitá věc či jev je, ale jak se to pozná (změří). Jinými slovy to znamená, že hypotéza obsahuje proměnné, které vstupují do zkoumaného problému a pro které máme operacionální vymezení, tj. určení toho, jak je změříme.

5 Hypotéza = předpoklad, domněnka, navržená teorie, konstatování opírající se o naše domněnky či tentativní (pokusný, nezávazný) výrok o vztazích mezi dvěma nebo více pozorovanými nebo nepozorovatelnými jevy/proměnnými (viz http://www.slovnik-cizich-slov.cz


3.6 Čím se liší výzkum v oblasti managementu od výzkumu v technických disciplinách?

Navzdory tomu, že existuje dnes již etablovaný a historicky zakořeněný pojem Management Science (věda o řízení), nechová se praktický management podle paradigmat této vědecké discipliny. Je to dáno tím, že management základním paradigmatem tzv. Management Science byly „tvrdé“ kvantitativní metody (operační výzkum). Od té doby došlo k výraznému posunu paradigmatu managementu směrem k respektování tzv. „měkkých“ disciplin jako je sociologie, psychologie apod. Metody těchto disciplin nejsou pro řadu „vědců“ dostatečně exaktní a management je jimi považován za příliš prakticky orientovaný a je mu dokonce vyčítána určitá „intelektuální prázdnota“

Hlavní výhradou „vědců“ k výzkumu managementu je to, že zde není možno uplatnit podmínku „ceteris paribus“ tj. „za ostatních stejných podmínek“. Prostě není pro ně možné zřídit laboratoř. Sociotechnické a společenské systémy jsou živým organizmem a jejich vývoj není možné zastavit ani vrátit. Experimentování s těmito systémy je velmi obtížné a často nemožné proto, že je vždy přítomno příliš mnoho proměnných a že by bylo příliš drahé. Jinými slovy náklady takového pokusu by jistě převýšily potenciální užitek získaný příslušným experimentem. Esterby-Smith (viz Pavlica) uvádějí tři okruhy problémů (specifika) výzkumu managementu:

Management má v praxi charakter eklektické činnosti6 , protože manažeři musejí ve své řídící praxi vedle nezbytných sociálních a psychologických aspektů (zejména při komunikaci se svými nadřízenými i podřízenými), ale musejí zohledňovat i celou řadu technických, ekonomických, legislativních a politických aspektů. Čili manažer se při své práci nemůže spolehnout na závěry jen jedné z disciplin, ale vždy je musí používat ve vyváženém kontextu a v závislosti na neustále se měnícím prostředí, ve kterém se jeho podnik nachází.

Manažeři jsou velmi zaměstnaní lidé a „nemají na nic čas“, zejména na různá interwiev, dotazníky a „hlubokomyslné“ úvahy. Pokud si na takovou činnost udělají čas, pak nutně očekávají nějaký praktický výsledek, který jim zlepší jejich pozici v podniku, nebo zlepší pozici podniku na trhu. Manažeři mají často značnou moc a, zejména jsou-li úspěšní, dávají tuto moc najevo kromě jiného tím, že sami nejlépe všechno vědí a nepotřebují žádnou radu.

Z předchozího bodu také vyplývá, že manažeři nemají zájem na nějakých „obecných“ pravdách, ale chtějí nějaký praktický návod, jak řešit tu kterou konkrétní situaci ve které se jejich organizace právě nachází. Čili chtějí řešit „projekt zavedení něčeho“ což rozhodně není vhodné pro DDP.

3.7 Jak vzniká teorie managementu. Teorie je možné tvrzení o tom, co se děje a proč. Vědečtí pracovníci v oblasti managementu obyčejně provádějí třístupňový proces výzkumu: k tomu, aby vytvořili nějakou teorii.

1. Pečlivě pozorují, popisují a měří to co se děje. Popisují to jednoduchými pojmy, někdy náhodně vytvořenými a dokumentují to

2. Potom, aby si zjednodušili život seskupují svá pozorování do kategorií. Jednotlivé kategorie se od sebe liší atributy a výzkumníci se snaží vytvořit teorii, která vysvětluje jak určitá množina atributů vede k určitým výsledkům.

6 Ekleticizmus (viz Akademický slovník cizích slov) nestaví na vlastním novém přínosu ani nenavazuje na jeden vyhraněný myšlenkový podnět, ale vybírá si to, co mu vyhovuje z různých předloh a tyto prvky pak spojuje ve více či méně jednotném celku.


3. To je ovšem jenom počátek vývoje teorie . Poté, co vytvoří výchozí teorii se musí vrátit na spodek pyramidy a užijí teorii k predikci jevů, které mohou nastat v různých situacích.

Za této situace pak často výzkumníci zjistí anomálie, tj. situace, kdy jevy predikované teorií nenastanou a naopak. Je to proto, že teorie založená na atributech má snahu zjistit korelace a nikoliv vysvětlit příčiny. Výzkumníci pak nemohou vysvětlit proč různé atributy vedou k různým výsledkům.

Potom jiní výzkumníci, kteří pozorují stejné jevy vytvoří zcela jinou kategorizační schéma. Tím vznikají střety teorií a následně tak krok po kroku vznikne správná a robustní teorie. Ačkoliv řada výzkumníků se snaží vyhnout těmto anomáliím, je to právě odhalování anomálií tou správnou cestou k vytvoření obecně platné teorie.

4 Systém a systémový přístup

4.1 Definice systému Definici zkoumaného systému musíme věnovat velkou pozornost, protože v ní sdělujeme odborné veřejnosti co řešíme a hlavně co neřešíme. V literatuře existuje celá řada definicí systému (Ashby, Bertalanffy, Vlček), ale pro naše účely se spokojíme s jednoduchou definicí systému následovně: „Systém je účelově definovaná neprázdná množina prvků a množina vazeb mezi nimi, přičemž vlastnosti prvků a vazeb mezi nimi určují vlastnosti (chování) celku“ Pro takto systém, který je předmětem našeho zájmu v DDP pak identifikujeme především

účel systému, tj. cíl, resp. cílové chování systému strukturu systému, tj. prvky systému a vazby mezi nimi

vlastnosti prvků systému významné pro celkové chování systému vlastnosti vazeb mezi prvky systému významné pro celkové chování systému

okolí systému, tj. vymezení prvků, které již nepatří do systému, ale jejichž vlastnosti a vazby systému na ně významným způsobem ovlivňují chování systému

případné subsystémy, pokud zkoumání systému jako celku je příliš složité a je třeba (a hlavně je možno) systém rozdělit na menší relativně samostatné (uzavřené) samostatní celky uvnitř systému.

Prostřednictvím principu systémového přístupu nahlížíme na předmět našeho zájmu jako na systém a zvažujeme všechny jeho děje a části ve významných souvislostech.Systémový přístup (viz Vlček) vychází z partnerství definice systému a člověka (uživatele této definice). Úlohy na systému a metody jejich řešení hledá a používá člověk podle svého zájmu, úrovně a schopností. V systémovém přístupu jde spíše o způsob myšlení (nahlížení na systém) usměrněný konceptem a definicí systém. .

4.2 Tvrdé a měkké systémy Tvrdé systémy pracují s tzv. dobře strukturovanými úlohami. Řešení problémů v těchto systémech jde prakticky vždy algoritmizovat a proto je většinou svěřeno počítačům. Z toho vyplývá i charakter struktury systému, který je většinou řízen automaticky a člověk do řízení prakticky nezasahuje. Úloha člověka pak zůstává v tom navrhnout tento systém pro to, aby se dosáhlo žádoucích cílů (výstupů, chování) systému


Vstupní i výstupní data (parametry) mají převážně kvantitativní charakter a výhodou těchto systémů je jejich přesnost, protože vztahy mezi vstupy a výstupy v nich lze exaktně vyjádřit. Podstatnou nevýhodou těchto systémů je malá variabilita procesů a s tím související neschopnost rychlé adaptace na měnící se vnější prostředí a změnu požadovaných cílů. Z těchto důvodů se nehodí pro řešení úloh z oblasti ekonomiky a managementu.

Měkké systémy jsou spojovány s tzv. špatně strukturovanými úlohami kdy infrastruktura systému většinou jasně nedefinuje vzájemné vazby mezi prvky systému ani jejich požadované vlastnosti. Tyto systémy jsou blíž reálnému světu. Do interakce vstupuje celá řada faktorů, z nichž pouze některé jsou kvantifikovatelné. Vyskytují se zde neurčitosti, rizika a nejistoty a vstupní informace nemusí být stoprocentně pravdivé a jsou tedy často jen odhadovatelné. Proto do rozhodování a řízení těchto systémů vstupuje osobnost člověka, který ovšem pracuje s informacemi obvykle jinak, než naprogramovaný počítač. Jak uvádí Peter Checkland, (autor tzv. Soft Systém methodology) ve svém základním díle „System Thinking, System Practice: „V lidském světě se nic neopakuje dvakrát přesně stejně“ Typickými představiteli měkkých systémů jsou všechny sociální a sociotechnické systémy.

Základem měkkého systémového myšlení je předpoklad, že systémy neexistují, ale představují způsob, cestu, jak pohlížet a porozumět složitým činnostem reálného světa. Každý člověk může vidět reálný svět jinak v závislosti na svém vývoji, zkušenostem, kultuře apod. Základní myšlenky měkkého systémového myšlení P. Checklanda tedy jsou:

systém, ve kterých figuruje člověk, je možné dostatečně přesně popsat jen tehdy, pokud je vztáhneme k určitým sociálním, kulturním, historickým, politickým apod. vlastnostem – světovému názoru

svět je problematický, a proto systémovost je v procesu zkoumání reality, nikoliv v ní samé

5 Model a modelování

5.1 Co to je model? S pojmem systém velmi úzce souvisí pojem model a to tak, že v běžném životě se pojem systém zaměňuje s pojmem model systému, protože právě modelování systémů nám slouží k jejich zkoumání. V různých vědních disciplinách má slovo model různý význam (slévárenský model, architektonický model, ekonomický model, matematický model, počítačový model, myšlenkový návrh apod.) Při tom výrazové prostředky pro tvorbu modelu mohou být velmi různorodé od fyzických modelů (např. modely budov v architektuře), přes matematicko-logické modely (např. soustavy rovnic), různé grafické modely (např. ikonografické modely), počítačové modely (programy) až po verbální slovní popisy (např. popisy podnikové kultury, procesu učení se apod.)

Pro naše účely se spokojíme s obecnou a jednoduchou definicí modelu: „Model je každé účelové a zjednodušené zobrazení skutečnosti“ Modelová technika umožňuje promítnutí alternativního vývoje systému pomocí modelového experimentu, umožňuje sledování změn jednotlivých parametrů hodnot prvků i jejich vazeb, vliv změny chování okolí na systém, stabilitu systému apod. Na modelu systému můžeme experimentovat se strukturou systému, jeho prvky i vazbami, okolím systému změnou vstupních parametrů a zkoumáme chování systému na základě změny vstupních parametrů. Na modelu pak zkoumáme zejména souvislosti, příčiny a analogie a hledáme nejlepší řešení systému z hlediska požadovaného cíle systému.


Model nemůže nikdy vyjadřovat všechny prvky a vazby zkoumaného systému, protože takový model by byl nepřehledný, výpočetně nezvládnutelný, nezobrazitelný a hlavně „lidsky“ nepochopitelný, takže by nesplňoval svůj účel tj. poznat chování systému s možností jej následně ovlivnit.

5.2 Modelování Modelování je tedy proces projektování a konstrukce modelu, která se nikdy neobejde bez ujasnění výchozích premis (předpokladů, hypotéz, teorií). Právě volba výchozích hypotéz tvoří z konstrukce modelu tvůrčí činnost, při které musí disertant prokázat svojí vědeckou erudici. Identifikace systému a selekce hypotéz vyžaduje nejen dobrou znalost věcné problematiky ale občas i trochu intuice.

Na procesu modelování je podstatný účel, pro který model konstruujeme tj.na jakou otázku spojenou s vlastnostmi systému nám má dát model odpověď. Ten určuje míru zjednodušení tj. výběr prvků, vazeb a jejich vlastností. Nad jedním systémem pak můžeme definovat nespočet možných modelů podle toho, pro jaký účel model tvoříme resp. na jaké otázky týkající se zkoumaného systému nám má model dát odpověď.

5.3 Isomorfizmus a homomorfizmus Při modelování zobrazujeme vlastně jeden systém jiným systémem např. fyzickou silniční síť (kde prvkem je silnice) jejím grafickým zobrazením (kde prvkem je namalovaná čára), přičemž tyto dva systémy mohou obecně být buď isomorfní nebo homomorfní

Izomorfní systém, kdy zobrazení prvků jednoho systému na druhý je vzájemně jednoznačné, čli je tvarově „shodný“, tj. existuje vztah prvku jednoho systému s prvkem druhého systému a naopak Homomorfismus je pak takové zobrazení mezi systémy, které zachovává vztahy mezi systémy, ale vytváří jednodušší obraz, což vede k tomu, že homomorfní systém má méně prvků než původní, zobrazovaný systém.

Homomorfismus je tedy vztah jednosměrný, který vede k vytváření analogií. A právě analogie je jednou z významných metod vědeckého bádání, protože umožňuje zkoumat objektivní realitu bez ohledu na její fyzickou reprezentaci. Analogie je velmi účinnou metodou při hledání obecných podobností různých systémů, jejich struktur a chování.

5.4 Abstrakce, strukturalizace, analogie Při modelování aplikujeme zejména následující metody: Abstrakce znamená zanedbání vedlejších aspektů pro snížení komplexnosti systému.Tato abstrakce nutně musí být účelová, jak již bylo mnohokráte uvedeno. Právě účel a otázky, které chceme zodpovědět jsou vodítkem pro redukci prvků, jejich vlastností a vazeb mezi nimi.

Strukturalizace znamená nalézt pro komplexní systém redukované znázornění takové, které by zachovalo charakter celku s jeho specifickými znaky. Často strukturujeme zkoumaný systém z praktických důvodů do subsystémů a pak zkoumáme každý subsystém samostatně, protože zkoumání celého systému by bylo příliš složité, nákladné, případně nemožné. Je otázkou, podle jakého hlediska systém strukturujeme. Opět tom závisí na účelu zkoumání. Pozor ale na zachování tzv. holistického (celostního) principu, čili vedle zkoumání jednotlvých subsystémů musíme také zkoumat vzájemné vazby těchto subsystémů v celku. Zvlášť se musíme věnovat individuálním vazbám jednotlivých podsystémů na okolí systému.

Nejčastěji volíme pro abstrakci a strukturalizaci princip hierarchie resp. hierarchizace, kdy rozklad systému do podsystémů provádíme podle jejich vztahu nadřazenosti a podřízenosti.


Analogie je odvození závěru na základě podobnosti s jiným systémem či s jinou situací. Používá se především při případovém usuzování. Místo aby znalosti měly podobu (obecných) pravidel jsou tvořeny souborem dříve vyřešených (typických) případů a to jak úspěšně, tak i neúspěšně (Tudy cesta nevede – J.Cimerman). Výhodou je, že na rozdíl např. od klasických expertních systémů, není třeba pracně získávat znalosti od „experta“, ale stačí získat jen dostatek representativních případů. Analogie reprezentuje všechny druhy či typy podobností (od geometrické podobnosti až třeba po izomorfismus a homomorfizmus).

Poznání analogických struktur je základním požadavkem pro úspěšné řešení problémů na základě analogie a právě nalezení analogií je obtížnou, n-li nejobtížnější fází celého procesu.

V souvislosti s tím často řešíme problém klasifikace a srovnání (Comparative Study) resp. mapování základních strukturních charakteristik mezi analogický a řešeným problémem.

Problém účelové klasifikace sám může být samostatným výzkumným problémem se značným přínosem pro řešení řady technicko-ekonomických problémů (viz. např.typová (skupinová) technologie, nebo strukturní národohospodářské modely) . Porozumět novým situacím pomocí analogií se starými situacemi a řešit problémy na základě dříve řešených analogických problémů, je sice pozoruhodnou vlastností lidí, ale bohužel může být v případě výzkumu managementu velmi ošidné a to jak z důvodů možného přehlédnutí nějaké nové podstatné veličiny, tak i z důvodů posunu cílů (kriterií) managementu.

5.5 Modelová zkreslení Z předchozího vyplývá, že při modelování musí vždy nutně dojít ke zjednodušení pohledu na systém, čili zkoumáme jen jeho obraz, který je neúplným popisem původního systému. Při tom se můžeme dopustit celé řady zkreslení při zkoumání závislostí prvků systému. Jsou to zejména (viz Disman):

nepravá korelace, která vzniká tehdy, když třetí nepozorovaná nebo nezkoumaná veličina ovlivňuje nějak obě veličiny, jejichž závislost zkoumáme.

vývojová sekvence je takové zkreslení, které vzniká tím, že nezávislá veličina, která ovlivňuje závislou zkoumanou veličinu, je sama ovlivňována třetí nepozorovanou nebo nezkoumanou veličinou. Podle zásady, „že všechno souvisí se vším“ (regresus ad infinitum) je tato situace obecně nevyhnutelná a je třeba si na ní dát zvlášť pozor.

chybějící střední člen je taková situace, kdy mezi závislou a nezávislou veličinou je ještě jedna veličina, přes kterou se děje závislost a kterou jsme nezahrnuli do analýzy. Je to otázka detailnosti pohledu (velikosti lupy) na systém, protože taková situace zase obecně vždy existuje

dvojí příčina je situace, kdy závislá veličina má dvě příčiny, ale my zkoumáme vlv jen jedné. Opět zde můžeme konstatovat, že ve světě sociotechnických systémů prakticky nic nemá jen jednu příčinu.

A právě k velkému počtu často velmi rozdílných aspektů a veličin každého sociotechnického systému se nám nikdy nepodaří pracovat s úplně popsaným přirozeným systémem, ale vždy budeme pracovat s redukovaným (modelovým) popisem reality a to co do:

nutné redukce počtu pozorovaných proměnných nutné redukce počtu analyzovaných vztahů mezi nimi

nutné redukce časového kontinua na popis jednoho, nebo jen několika časových bodů nutného zjednodušení škálovatelnosti (metrik) proměnných a vztahů mezi nimi


nutné redukce populace na účelový vzorek

Právě pro možná zkreslení uvedená výše je nesmírně významným procesem modelování testování modelu na reálných datech resp. na reálných situacích aby odpovědi na položené otázky (formulované hypotézy) byly validní a zobecnitelné na celou třídu systémů. Pak často může dojít k tomu, budeme muset revidovat svá původní rozhodnutí o míře zjednodušení modelu. Za tím účelem často postupujeme ve dvou etapách tak, že nejprve vyslovíme pracovní hypotézy a provedeme předvýzkum abychom si prověřili proveditelnost daného výzkumu a získali představu správnosti získaných výsledků. Teprve potom se věnuje výzkumu v celém potřebném rozsahu.

5.6 Typologie jako model Jedním z nástrojů, které vědci v oblasti sociálních věd používají k tomu rozčlenili, utřídili a zpřehlednili složité systémy sociální (organizační/podnikové) reality, je konstrukce typologií. Typy, resp. typologie jako soubory typů, jsou v podstatě poznávacím nástrojem, který umožňuje zjednodušit a do jisté míry uspořádat jinak nepřehledný a komplikovaný obsah reality. Vyvíjeny jsou v zásadě dvojím způsobem: teoreticky či empiricky. Teoretické (konstruované) typy jsou plánovitě vytvořené soustavy vybraných

charakteristik daného jevu (systému). Výběr charakteristik je při tom řízen především snahou o redukci složitých tříd jevů a postižení nejpodstatnějších charakteristik, které mohou vytvářet rozdíly mezi jednotlivými skupinami jevů. Mapují typické vlastnosti a chování systémů a tak prohlubují vědecké poznání.

Empirické typologie mají stejný účel, jsou však získávány analýzou empirických dat a teprve následně dochází k teoretické konceptualizaci. Umožňují porovnávat vlastnosti a chování systémů a jejich typické případy , které pak slouží jako teoretický základ pro vývoj diagnostických nástrojů, použitelných v poradenské praxi.

Ukázky nástrojů modelování typologie

Slovní: Typy informačních strategií organizace (Davenport) feudalismus (isolované řízení v jednotlivých útvarech – hradech)

monarchie (řízení z jednoho místa) anarchie (bez systému řízení)

federace (centrální „vláda“ a autonomní provoz) Nebo typy strategií (Heijden) plameňák (vytrvalý se vzrůstající tendencí) postřelená kachna (kulhá, něco tomu chybí)

pštros (strká hlavu do písku před hrozbami okolí) Ikaros (prudký vzestup a pak rychlý pád)


Grafický: Gridy Piktografy:

účel

nost

(effe

ctiv

ness

)„d

ělat

sprá

vné

věci

“

účinnost (efficiency)„dělat věci správně“

nízká vysoká

nízk

ávy

soká

PŘEŽITÍ

POMALÁSMRT

PROSPERITA

RYCHLÁSMRT

Hodnocení podniků (podle Druckera) kultura moci kultura rolí

kultura úkolů(výkonu) kultura osob

(podpory)

Typologie organizačních kultur (Harrison,

Handy)

Obr. 4. Různá grafická modelová zobrazení

6 Metody a techniky sběru dat

6.1 Techniky sběru dat Existuje mnoho různých technik sběru dat, která potřebujeme získat pro to, abychom si konfrontovali svoje teoretické předpoklady s praxí, vysvětlili chování zkoumaného systému, či odhalili nějaký problém, který si zaslouží řešení.Obecně rozlišujeme tyto metody sběru dat: Přímé či nepřímé (přes nějaké indikátory) pozorování, které je zaměřené na

plánované vnímání vybraných jevů, které jsou pak systematicky zaznamenávány (někdy se též nazývá etnografický výzkum)

Strukturovaný rozhovor (interview), při kterém jsou vyžadované informace získávány v přímé interakci s respondentem. Rozhovor může být prováděn „face-to-face, nebo pře nějaké komunikační medium (telefon, mail apod.)

Dotazník, při kterém respondent písemně odpovídá na otázky tištěného, nebo elektronického formuláře

Experiment, při kterém vystavujeme zkoumaný systém působení specifických, předem stanovených podmínek (vstupních veličin) a vyhodnocujeme jejich vliv na výstupy a chování systému

Analýza dokumentů je analýza jakýchkoliv dokumentů, které nebyly vytvořeny za účelem našeho výzkumu.

6.2 Formulace otázek Z hlediska formy odpovědi můžeme zvolit formu uzavřenou, otevřenou nebo škálovou. Uzavřené otázky poskytují dvě nebo více předem formulované možnosti

odpovědi, z nichž respondent vybírá bez možnosti vlastní volby. U otevřených otázek nejsou žádné předem formulované odpovědi, respondent

odpovídá podle svého uvážení. Někdy se používá forma polootevřených otázek, ty poskytují možné odpovědi,

ale zároveň je možné doplnit vlastní variantu. Z hlediska účelu se může jednat o otázky orientující se na


charakteristiky předmětů, osob apod., které nás zajímají

či na otázky týkající se existence určitých vztahů spojujících proměnné našeho výzkumu nebo předměty jimi určené.

Z hlediska funkce se může jednat o otázky filtrační (klasifikační) , které mají za účel oddělit část respondentů, kteří

nemohou na danou otázku odpovědět, případně rozdělit respondenty na skupiny, kterým budou kladeny následně rozdílné otázky

zjišťující, objektivní stav hodnot určitých veličin (prvků či jejich vztahů) systému či názory respondentů na vybrané problémy a jejich možné příčiny či způsoby jejich řešení.

6.3 Metriky Při používání různých matematicko-statistických metod si musíme vždy dát bedlivý pozor na charakter měřené (hodnocené, pozorované) veličiny a s tím související metriku. Metrika je přesně vymezené hodnotící kriterium (kategorizace), které je použito pro hodnocení úrovně sledované proměnné veličiny.

Podle možnosti použít určitý soubor statistických operací rozlišujeme proměnné veličiny na: Nominální proměnné, nebo také kvalitativní proměnné. Jejich kategorie jsou

pouhá jména nebo označení vlastnosti (např. muž, žena, barva vlasů, vzdělání, sektor podnikání apod.) V tomto případě můžeme použít jen nominální statistické operace, např. modus (nejčetnější hodnota)

Pořadové (ordinární) proměnné. U těchto proměnných mohou být jejich kategorie seřazeny do nějaké hierarchie. Např. klasická školní známka: výborný, chvalitebný, dobrý, nedostatečný určuje, že ten, kdo má jedničku je lepší, než ten, kdo má čtyřku. Ale nemůžeme se ptát o kolik je lepší?, Můžeme zde aplikovat jak nominální, tak i pořadové operace, zejména pak medián (prostřední hodnotu). Když míst slovního vyjádření kategorií použijeme bodové 1, 2, 3, 4, tak nás to svádí k použití klasického aritmetického průměru. Ten nám ale opět může posloužit jen k seřazení hodnocených subjektů (například jednotlivých tříd ve škole). Pak můžeme na základě takto vypočteného průměr říci, že třída A je lepší než třída B, ale už nemůže říci o kolik?

Intervalové proměnné nám umožňují říci, o kolik je určitá kategorie vyšší nebo nižší než jiná. Na rozdíl od ordinálního měření, kdy rozdíly mezi jednotlivými stupni mohly být rozdílné, při intervalovém měření vytváříme pořadí, v němž jsou tyto intervaly shodné. Hodnoty můžeme sčítat a odčítat a můžeme s nimi provádět prakticky všechny běžné matematicko-statistické operace.7

Poměrové proměnné mají škálu, která má přirozený počátek (nulový bod) a platí pro ní, že poměr intervalů mezi dvěma sousedními body se rovná poměru mezi jakýmikoliv jinými sousedními body. Můžeme hodnoty násobit a dělit.

V souvislosti s výzkumem managementu se pak hovoří spíše o dvou základních kategoriích metrik a to: Tvrdé metriky tj. objektivně měřitelné ukazatele, které sledují vývoj podnikových cílů, aktivit a procesů. Jejich základní charakteristiky jsou

7 Pro podrobnější studium doporučuji jakoukoliv pokročilejší učebnici statistiky


jsou snadno měřitelné (získatelné z informačního systému organizace)

jsou k dispozici bez dodatečných nákladů dají se většinou převést na finanční vyjádření

Měkké metriky, které slouží k měření a hodnocení úrovně jednotlivých procesů či funkčních oblastí podniku a to auditním způsobem, tj. pomocí expertních hodnocení, dotazníkových šetření či interwiev s kompetentními pracovníky. Jsou koncipovány v souladu s účelem použití, kupř. aby byly využitelné k hodnocení míry plnění konkrétních cílů v dané oblasti.

Metriky můžeme při zkoumání organizací dále členit na výsledkové metriky (účelnosti – effectiveness), které jsou zaměřeny na metriky

dosažení cílů (Key Goal Indicators – KGI). výkonnostní metriky (účinnosti – efficiency), které jsou zaměřeny na měření

výkonu a jeho podporu (Key Performance Indicators – KPI).

6.4 Metody kvantitativního výzkumu Cílem kvantitavního výzkumu testování hypotéz (Disman). Kvantitativní výzkum vyžaduje silnou standardizaci (ceteris paribus), která zajišťuje vysokou reliabilitu. Silná standardizace vede nutně k slné redukci informace. Respondent místo toho, aby plně popsal svoje mínění (zkušenosti) je omezen na volbu jedné kategorie z nabídnutého, často velice malého, souboru kategorií. To nutně vede k nízké validitě. Logika kvantitativního výzkumu je deduktivní. Na začátku je problém existující buď v teorii nebo v realitě. Tento problém je „přeložen“ do pracovních hypotéz. Ty jsou pak základem pro výběr proměnných. Výstupem je potom soubor přijatých nebo zamítnutých hypotéz.

6.5 Metody kvalitativního výzkumu Cílem kvalitativního výzkumu (Disman) vytváření nových hypotéz, nového porozumění, nové teorie. Standardizace (normalizace) v kvalitativním výzkumu je slabá a proto má kvalitativní výzkum poměrně nízkou reliabilitu. Slabá standardizace výzkumu, volná forma otázek a odpovědí nevynucuje taková omezení jako kvantitativní výzkum. Proto potenciálně může mít vysokou validitu

Logika kvalitativního výzkumu je induktivní. Na začátku výzkumného procesu je pozorování, sběr dat. Pak výzkumník pátrá po pravidelnostech existujících v těchto datech, pátrá po významu těchto dat, formuluje předběžné závěry a výstupem mohou být nově formulované hypotézy.

6.6 Reliabilita a validita Jednou ze základních otázek každého výzkumu se týká toho, jakým způsobem zajistit, aby jeho výsledky byly důvěryhodné a spolehlivé (Pavlica).Hovoříme o otázkách validity (platnosti) a reliability (spolehlivosti).

Validita má v případě kvantitativního výzkumu otázkuzda skutečně měříme to, co předpokládáme, že by se mělo měřit. V případě kvalitativního výzkumu jde spíše o to, aby výzkumník porozuměl určité výpovědi o zkoumaném systému v plné šíři jejích zjevných i skrytých významů.

Reliabilita určité metody v případě kvantitavního výzkumu je obvykle posuzována podle toho, jestli její opakované použití v různých situacích, za vyloučení zásadních měn či vývoje ve sledované charakteristice vede ke stejným výsledkům. V případě kvalitativního výzkumu


je výsledek považován za spolehlivý, pokud při studiu určitého problému dospějí různí výzkumníci k podobným závěrům. Kromě toho, se musí každý výzkum v oblasti společenských věd se vyrovnat s následujícími čtyřmi problémy: Pravdivostní hodnota (Truth Value): Jak je možné dosáhnout důvěry ve výsledky

výzkumu u osob, jichž se zkoumání týkalo a v jejichž kontextu se výzkum prováděl? Upotřebitelnost (Applicability): Jsou zjištěné skutečnosti aplikovatelné v jiném

prostředí nebo u jiné skupiny lidí? Konzistence (Consistency): S jakou spolehlivostí lze tvrdit, že výsledky jsou

opakovatelné, jestliže se zkoumání uskuteční znova u stejných nebo podobných osob a v podobných kontextech?

Neutralita (Neutrality): Jak je možné zajistit, aby výsledky studie byly skutečně určeny respondentem, situací a kontextem, a ne předpojatostí, zájmy nebo perspektivou výzkumníka?

6.7 Možné šalby a záludnosti manažerského výzkumu Rosenzweig ve své knize „Efekt svatozáře, a devět dalších podnikatelských šaleb/blubů/klamů, které klame manažery (Rosenzweig) upozorňuje na tyto záludnosti, se kterými se musíme vypořádat při každém empirickém výzkumu.

1. Efekt svatozáře. Platí všeobecná tendence dívat se na celkovou výkonnost podniku jako důsledek jeho kultury, vůdcovství,, hodnot (values) atd. Ve skutečnosti mnoho věcí, které obecně považujeme za příčinu podnikové výkonnosti jsou atributy, které vznikly v důsledku předchozí jeho výkonnosti

2. Šalba korelace a kauzality. Dvě věci mohou být korelovány, ale my nikdy nevíme, která je příčinou a která důsledkem. Je spokojenost zaměstnanců příčinou vysoké výkonnosti? Jsou jasné důkazy toho, že je tomu právě naopak: úspěch podniku má silný dopad na spokojenost zaměstnanců.

3. Šalba jednoduchého vysvětlení. Mnoho studií ukazuje, že dílčí faktor, např. silná podniková kultura, nebo zaměření na vysoký stupeň vůdcovství, vede ke zlepšení výkonnosti. Ale pokud mnoho těchto faktorů je vzájemně korelovaných, pak efekt každého z nich je obyčejně menší, než se předpokládá.

4. Šalba spojení vítězů. Když vybereme určitý počet úspěšných podniků a zkoumáme co mají společného, pak se nám nepodaří isolovat příčinu jejich úspěchu, protože nemáme možnost jejich srovnání s méně úspěšnými podniky.

5. Šalba přesného/pečlivého výzkumu. Jestliže máme k dispozici špatná/nekvalitní data, je jedno jak moc jich je a jakými sofistikovanými výzkumnými metodami byla zpracována.

6. Šalba trvajícího/trvalého úspěchu. Většina všech vysoce výkonných podniků časem pokleslo. Příslib plánu pro trvalý úspěch je sice atraktivní, ale nereálný.

7. Šalba absolutní výkonnosti. Výkonnost podniku je relativní, nikoliv absolutní. Podnik se může kdykoliv (v určitém čase) zlepšit, nebo naopak zhoršit vůči svým konkurentům.


8. Šalba špatného konce hole. Může být pravdou, že úspěšné podniky často jdou cestou vysokého zacílení na strategii, ale to neznamená, že to musí vést k úspěchu.

9. Šalba organizační „fyziky“. Výkonnost podniku se neřídí nezměnitelnými zákony přírody a nemůže být proto předikována s vědeckou přesností bez ohledu na naše přání a jistotách a řádu.

6.8 Spolehlivost a přesnost dat Při analýze dat se musíme také vypořádat s některým z následujících problémů. Spolehlivost dat je dána důvěryhodností jejich zdroje a účelem, pro jaký byla sbírána.

Stejná data mohou být získána z různých zdrojů, z nichž každý může mít svůj vlastní pohled na tato data, daný účelem pro který jsou data shromažďována

Přesnost dat obyčejně hodnotíme na základě svých dosavadních zkušeností a můžeme si pro ty účely i stanovit hodnotící stupnici.Přesnost nejlépe stanovíme tím, že data získaná z jednoho zdroje porovnáme stejnými daty z jiného zdroje. V případě že se neshodují, snažíme se o jejich potvrzení z dalšího zdroje. Ale i v případě, že se shodují bychom si měli ověřit, zda soubory dat získaných ze dvou různých zdrojů nepocházejí z jednoho společného zdroje. Také se mohou data získaná z jednoho zdroje porovnat se stejnými daty získanými z jiného zdroje.

Tzv. pseudopřesnost vzniká tím, že se v organizaci používá pro pojmenovávání určitých veličin a jevů žargon, kterému dobře rozumí vlastní pracovníci, které si ale „vnější“ pozorovatel může vykládat úplně jinak. Často má tento žargon za úkol právě vytvořit u vnějšího pozorovatele žádoucí obraz organizace.

K hodnocení spolehlivosti a přesnosti je třeba mít již nějakou zkušenost z minulých šetření a doporučuje se si vytvořit nějaký „vnitřní“ systém jejich hodnocení (známkování).

Anomálie je situace, kdy data z nějakých důvodů výrazně neodpovídají naším předpokladům. Pak se musíme především ujistit, že se nejedná o chybu. Pokud to není chyba, pak to může znamenat, že naše předpoklady nebyly správné a je třeba být ve střehu, že se děje něco, o čem nemáme tušení.

Desinformace je poskytování informací, které vypadají jako pravdivé a při tom jsou záměrně neúplné či nepřesné. Často má za úkol vytvořit klamný dojem, odvést pozornost od nedostatků nebo problémů, nebo se skrývat podstatná fakta Je cíleně koncipovaná se záměrem, aby z ní byly udělány nesprávné závěry

7 Etika vědecké práce

7.1 Autorská etika Autorská etika (soustava mravních zásad) vědecké práce je složitý a citlivý problém a disertant by si měl být vědom a samozřejmě dodržovat příslušná pravidla „slušného chování“. Cílem etiky ve výzkumu zajistit, aby nikomu nebylo ublíženo a nikdo netrpěl důsledky našeho výzkumu.

Pro naše účely by se tato pravidla mohla shrnout do zásad: Nechlubit se „cizím peřím“! Nechápat věcnou kritiku jako nepřátelství! Publikovat jen správné a prověřené závěry! Vždy všem říkat co dělám a proč to dělám!


Dodržet vždy co jsem komu slíbil! Podílet se nezištně o své poznatky a zkušenosti se svými spolupracovníky!

Prakticky se může etický problém vyskytnout v těchto etapách zpracování disertace

1) Při zpracování (využívání) informačních (literárních) zdrojů, kde bychom vždy měli v textu řádně citovat zdroj. Týká se to nejen textových pasáží, ale zejména různých tabulek a grafů. Pokud je tabulka či graf mým vlastním dílem, pak se za to nestydět a uvést „vlastní zdroj autora“

2) Pokud se na jednom určitém výzkumu podílí více pracovníků (disertantů), pak vždy explicitně uvést co je mým dílem (přínosem) a pokud to není možné nebát se uvést, že se jedná o společnou práci vyjmenovaných osob.

3) V případech různých průzkumů, ať už se jedná o dotazník, interwiev či akční výzkum vždy by všem dotazovaným či pozorovaným měl být jasně řečen účel, pro který se výzkum dělá a získané informace by neměly být použity na cokoliv jiného.

4) Zejména v případě kvalitativních výzkumů se často dostává „výzkumník“ do osobního kontaktu s dotazovaným a měl by respektovat jeho právo na soukromí (Right to privacy). To znamená si uvědomit, že on něco potřebuje a ne dotazovaný a podle toho se chovat. Být k dotazovanému ohleduplný, respektovat jeho časové a vědomostní možnosti a klást mu jen ty otázky, které jsou relevantní ke zkoumanému problému. Jen tak má šanci si získat jeho důvěru a tím i šanci získat další užitečné informace nad rámec původního plánu výzkumu.

5) Je zcela samozřejmé, že průzkumem získané informace by měly být vždy „důvěrné“ (zásada Confidentiality) a neměly by být sdělovány v žádném případě „třetím“ osobám. Pokud jsou výsledky publikovány, tak vždy se souhlasem dotazovaného, nebo jen jako agregovaná informace bez identifikace respondenta.

6) V souvislosti s publikováním závěrů výzkumu je nutné dodržet požadavek kvalitního (správného) výzkumu (tzv. Right to quality). I když se to nezdá, patří tato zásada do etických zásad, protože nekvalitní výzkum může v některých případech poškodit mnoho subjektů, které např. mohou uvěřit nesprávným výsledkům výzkumu a tím utrpět značnou škodu.

7.2 Oprávněná práce s informačními zdroji 8 Při práci s informačními zdroji bychom měli rozlišovat mezi těmito třemi možnými formami jejich používání.

Kompilace je text vzniklý složením myšlenek a závěrů sebraných z více jiných původních textů, ne však kopírování celých doslovných pasáží textu. Kompilace neobsahuje žádný nový tvůrčí poznatek k tématu, není výsledkem výzkumné činnosti autora, je pouze složením již známých a publikovaných faktů a podává ucelený pohled na danou problematiku. Použité zdroje se řádně citují a odkazují, výsledná práce je prezentována jako kompilace, nevydává se za originál.

Parafráze je vyjádření obsahu původního díla jinou formou (v případě textu se jedná o použití jiných slov). Přebírají se pouze původní základní myšlenky autora,

8 Podrobně o tom, jak psát disertační práce se dočtete na http://knihovna.cvut.cz/studium/jak-psat-vskp/doporuceni/


formulují se vlastním způsobem a stylem, vlastními slovy a řádně se ocitují. Jakékoli převzaté výrazy (kromě odborných výrazů) jsou označeny v uvozovkách a citovány.

Všeobecně známá fakta není potřeba citovat. Jedná se o takové informace, které jsou obecně známé, nezpochybnitelné, popřípadě snadno ověřitelné ve všeobecných publikacích (encyklopedie nebo základní učebnice). Ve specializovaném odborném prostředí jsou to takové údaje a výrazy, které jsou v dané komunitě běžně užívány a které tvoří základní terminologický a znalostní rámec oboru.

Úmyslný plagiát vznikne v situaci, kdy nastane doslovné opsání nebo kopírování cizího textu a jeho vydávání za vlastní, aniž

by byl citován, převzetí a publikování cizí práce včetně té, která ještě nebyla dokončena a

odevzdána, vydávání kompilace (nebo její části) za vlastní originální text,

okopírování grafických prvků bez citace a odkazu na původní zdroj,okopírování názvu, struktury (např. obsahu, osnovy aj.) cizího textu, popřípadě až do té míry, že je možná záměna obou děl,

úmyslné neuvedení některých využitých zdrojů,

koupení či stažení cizí volně dostupné práce a její vydávání za vlastní.

Použitá a doporučená literatura Easterby-Smith M. a kol.: Management Research. An Introduction. 2nd edition.SAGE Publications 2002

Cooper, D.R., Emory, C.W.: Business Research Methods. 5th ed. London, McGraw-Hill, 1995

Denzin, N.: The research act. London, Prentice-Hall 1989, Disman M.: Jak se vyrábí sociologická znalost. Karolinum Praha, 2002

Gill, J., Johnson, P.: Research Methods for Managers. London, Paul Chapman Ltd., 1998 Hendl, J., Kvalitativní výzkum: Základní metody a aplikace. 1. vydání. Praha : Portál, s.r.o., 2005. 407 s. ISBN 80-7367-040-28, Kuhn T.: The structure of scientific revolution. University of Chicago Press, 1962

Mišovič J.: V hlavní roli otázka. (průvodce přípravou otázek v sociologických a marketingových průzkumech). ALDIS Hradec Králové, 2001

Pavlica a kol.: Sociální výzkum, podnik a management: průvodce manažera v oblasti výzkumu hospodářských organizací. Praha, Ekopress, 2000

Rosenzweig P.: The Halo Effect: ... and the Eight Other Business Delusions That Deceive Managers. Free Press; 2009

Řezanková H.: Analýza dat z dotazníkových šetření. Professional Publishing,. 2007 Saunders M., Thornhill A., Lewis P.:Research Methods for Business Students (5th Edition)

Vlček J.: Systémové inženýrství. ČVUT Praha 1999 Vymětal, J., Váchová, M.: Úvod do studia odborné literatury. Praha, ORAC 2000


Vymětal J., Diačiková A., Váchová M.: Informační a znalostní management v praxi. LexisNexis, 2006, ISBN 80-86920-01-1


Příloha 1. Příklady citací podle ČSN ISO 690 Odkaz na literární pramen se označí v textu číslem v hranatých závorkách. Literární prameny se uvedou v samostatné kapitole DDP v abecedním pořadí Bibliografické citace Kniha (jméno autora (ů), název, podnázev, pořadí vydání, místo vydání, nakladatel, rok vydání, rozsah, edice, ISBN) Poznámka autora . Pokud některý z údajů není k dispozici může se vynechat [1] BAILY, G., BENOIT, C. Talking Machines. Models and Design.. 1st ed. Amsterdam. Elsevier, 1998. 320 p. International Series in Automatisation, ISBN 80-214-256-4 Příspěvek ve sborníku (jméno autora (ů), název, podnázev, jméno editora, název sborníku, pořadí vydání, místo vydání, nakladatel, rok vydání, stránky, ISBN) [1] BAILY, G., BENOIT, C. Talking Machines. Models and Design..In: STEEL, D. New Ways in Communications. Amsterdam. Elsevier, 1998. p. 120-156, ISBN 80-214-256-4 Článek v časopise (jméno autora (ů), název, podnázev, název časopisu (běžně používaný zkrácený), rok, ročník, číslo, stránky, ISSN) [1] BAILY, G., BENOIT, C. Talking Machines. Models and Design. J. of New Ways in Comm.. Amsterdam. Elsevier, 1998, vol 1, no 5. p. 120-126, ISSN 1210-9479 Elektronické dokumenty (jméno autora (ů), název, podnázev, druh nosiče (online, CD-ROM), datum vydání, datum citování (povinné pro online), dostupnost (www adresa) [1] V0ŘÍŠEK, J.. Vývoj ICT očima konference Systémová integrace 2004 [online], 25.7.2004 [cit. 2004-08-16] Dostupné na <http:/www.si.vse.cz/kestazeni/59>

Documents

Úvod do základů vědecké práce - cvut.cz