Kun András István DE GTK Debrecen, 2015. 12. 07 Kedvcsináló bevezető az üzleti problémák általános kutatásmódszertanához Kun András István DE GTK Debrecen, 2015. 12. 07

A rejtélyeket kedvelő elme: „Több dolgok vannak földön és egen, Horatio, mintsem bölcselmetek Álmodni képes.” (Hamlet, I.5.) A tudományos elme: „Igen, de már dolgozunk rajta.” A fenti képzelt párbeszéd Dawkinstól kölcsönözve.

Mire jó a kutatásmódszertan? A teljesség igénye nélkül Akadémiai nézőpontból: levizsgázni belőle szak/diploma/PhD dolgozat megírásához Gyakorló üzletember nézőpontjából: megbízható válaszokat találni az üzletvitel során felmerülő kérdésekre Mindennapi élet szempontjából: megbízható választ kapni saját egyéni kérdéseinkre felvérteződni a csalókkal szemben szórakozás (elmejáték)

Kutatási módszerek vs. kutatásmódszertan Speciális tevékenységek adatok gyűjtéséhez, feldolgozásához, elemzéséhez A kutatómunkához kapcsolódó attitűd és megértés, és az a stratégia, ahogyan kérdéseinket megközelítjük

Ismerősek a következő szerkezetek? A legújabb kutatások azt mutattak ki… Több kutatás is azt támasztja alá… Research shows that … … majd pedig egyből közlik az eredményt. A Royal Society (The Royal Society of London for Improving Natural Knowledge, alapítva: 1660) jelmondata: Nullius in verba, vagyis Senkinek a szavára. A Royal society híres tagjai: Sir Isaac Newton, Niels Bohr, Albert Einstein, Stephen Hawking… Magyar tagok: Gábor Dénes, Kármán Tódor Aki kutatásmódszertant tanul, remélhetőleg soha többé nem él ilyen fordulattal; és nem is ad annak a szavára, aki csak ennyit árul el a kutatásról.

A megfelelően kivitelezett kutatás Fair és valid kérdésekkel dolgozik. Közvetlenül a szükséges információkra koncentrál. Világos, objektív célja van. Az adatgyűjtés szisztematikus, megbízható és fair. Pl.: kiktől kérdezünk, hogyan fogják értelmezni a kérdéseinket, ha nem mindenkit kérdezünk meg, indokolnunk kell a mintaválasztást stb. Az adatelemzés szintén rigorózus: körültekintő, óvatos és szisztematikus. Mindezektől függ, hogy az eredményünk mennyire megbízható, hiteles és érvényes.

A tudományos igényű kutatómunka legfőbb ismérvei tehát Biztos tudásra törekszik: racionalitás, objektivitás, megbízhatóság, validitás szigorú ellenőrzése. Csak olyat állít, amit alá tud támasztani, és pontosan ismerteti ezt az alátámasztást. A (megfigyelhető) valóságra vonatkozik (empirista). Ezt teheti úgy, hogy a megfigyelésekből általánosít (indukció) vagy az általánosból következtet (dedukció) és ezt ellenőrzi (tesztel). Mivel elemezni csak úgy lehet, ha korlátozott tényezőt kell figyelembe venni, ezért analitikus és koherens. Egyik legfontosabb ismérve a predikciós (előrejelző) képesség, ami egyben ellenőrizhetőséget is nyújt.

A tudományos igényű kutatómunka legfőbb ismérvei tehát A fentiekből következik néhány kiegészítő (nem kötelező) hüvelykujj szabály: az egyszerűbb jobb, a hasznosság erény, és az új ismeret ismeretek érték. Jellemzi a használt nyelvezet: kerüli a személyes megfogalmazást az objektivitás miatt, körülményes és szakszavakat használ a pontosság miatt, száraz (szenvtelen), szintén az objektivitás miatt. Ez persze nem jelenti, hogy pusztán a nyelvezet tudományossá is tesz valamit. És miért diadalmaskodott a tudományos gondolkodás a többi, sokak számára „vonzóbb” megismerési mód helyett? Mert HATÉKONY.

A kutatómunka alkotó tevékenység Újdonságot teremt: Új adat, információ Új összefüggéseket tár fel, ír le vagy pontosít Együtt: új tudást ad A tudást pedig akár új termékek, szolgáltatások vagy az életünk egyéb területeinek megújítása is követheti. Ez a fajta alkotás soha nem évül el (helyesebben, az volt az igazi tudományos teljesítmény, ami kiállja az idők próbáját azzal, hogy mások építhetnek rá), és nem függ az ízléstől. Mind a Nobel-díjat, mind a közgazdasági Nobel-emlékérmet arra adományozzák, hogy mekkora volt a tudományos munka hatása az adott tudományterületre.

A tudomány, a kutatómunka: LÁZADÁS „A tudomány maga elsöpri a dogmákat, elsodorja az isteneket, világosságot és boldogságot teremt” (Emilé Zola). Még ha a fenti csak hiú ábránd is, a lényegre rámutat: a kutatómunka természeténél fogva felszámolja vagy hitelessé átalakítja a hiedelmeket, és állandó megújulást hoz tudásunkban. A tudomány önmagát is felülvizsgálja (dogmák helyett axiómákkal dolgozik). A kutató MINDIG KRITIKUS. Ha egy munka valamit csak dicsér, az szinte biztosan rossz. A hallgatói dolgozatoknál is fontos a KRITIKUS megközelítés! Metál és tudományos gondolkodás: http://www.blabbermouth.net/news/heavy-metal-music-can-help-promote-scientific-thinking-says-canadian-professor/

Az üzleti kutatómunka sajátosságai Nem lehet kizárólag akadémikusan művelni (nem lehet „szemellenzős”). Multidiszciplináris: közgazdaságtan (főként), matematika, pszichológia, szociológia, politológia, történelem, nyelv, természettudományok.

A kutatómunka szintjei A vizsgálat szintje (mélysége) a kutatási kérdéstől függ és a kutató döntése (a kutatási kérdéssel együtt változtatható). A vizsgált adatok aggregáltsága A közvetlenül megfigyelhető vagy a mélyben húzódó jelenségek

Íróasztali- és terepkutatás Desk research: amihez elég a számítógép és a nyomtatott anyagok: deduktív és szekunder empirikus kutatások. Field research: ami a tényleges valóságban zajlik (primer empirikus). Átmenetek? Elavult fogalmak?: A közösségi oldalakon zajló tevékenységek vizsgálata.

Teoretikus és gyakorlati kutatás Akadémiai motiváció: a teljes (általános) tudásanyag bővítése Kiindulás: mit tudunk már? Hol lehet hozzátenni? A túl specifikus (nem általánosítható) értéktelen. Praktikus: A gyakorló szakemberek és döntéshozók adják vagy indukálják a problémát. Kontextusfüggő: az általánosíthatóság nem érték. Társadalmi szinten hasznosítható: Nem egyes szereplők, hanem a társadalom egésze szempontjából van praktikus haszna. Kiindulás: közösségi döntéshozók

A teória (az irodalom) szerepe a dolgozatokban Kontextust ad az eredményeknek Segít értelmezni (interpretálni) őket (az előző dia szerinti közegben) Egyben az igazi tudományos munkák (pl. PhD dolgozatok) célja is a teóriához való hozzájárulás (bővítés, tesztelés, módosítás).

Kinek/minek kell a kutatómunka? Akadémiai karrier Felsőoktatás Kutatóintézetek Üzleti megrendelés (főnök vagy megbízó): Saját célra (innováció, K+F, marketingkutatás stb.) Kutatócégként megbízásra Közösségi döntéshozók Maga az egyén: Saját problémák Érdeklődés/szórakozás Ego-növelés

Kell-e az üzleti kutatásoknál az akadémiai kutatásmódszertan? Igen. Az elvárt alaposság általában (!) kisebb Külön kutatást igényelhet a kutatási kérdés megtalálása (a megrendelő nem mindig képzett kutató)

Az üzleti kutatás specialitása Megbízás alapján, pénzért Alapja a döntéshozói információszükséglet A döntéshozói probléma NEM tudományos és NEM azonos a kutatási problémával, kutatási kérdésekkel („jéghegy-elv”) Ezért itt bonyolultabb és több erőforrást igényel a probléma-meghatározás, és 3 lépésből áll: Vezetői probléma meghatározása Kutatási probléma meghatározása Kutatás értékének meghatározása

A kutatási téma és kérdés megtalálása Két kiindulópont: tágabb tudományterület vs. gyakorlati probléma Menete: Egyetlen témára szűkíteni: érdeklődés, megvalósíthatóság Megtalálni azon kontextust, amelyben segítséget lehet találni: gyakorló szakemberek, adatok Releváns teória és tudásanyag feltárása

Kutatás lehetséges céljai Feltárás Leírás Magyarázat Igazolás

A kutatás általános folyamata Probléma-meghatározás és a megközelítési mód kiválasztása; döntés a kutatás elvégzéséről Kutatási terv Terepmunka és adatgyűjtés Adat-előkészítés és adatelemzés Jelentéskészítés, prezentáció, tanulmányírás (interpretálás)

A kutatási terv Alapprobléma: milyen nagyobb kérdés megoldásához visz közelebb „Nézőpont”, megközelítés: tudományterület, iskola Cél: mit akarunk elérni azzal, hogy a kutatást elvégezzük (konkrét haszon) Szakirodalmi elemzés: tömör, csak alátámasztásra Kutatási kérdés(ek): konkrét, megválaszolható, csak az alapprobléma egy részét érintik Hipotézis(ek): előzetes, tesztelhető válasz a kutatási kérdésre. Ezt is alá kell támasztani. Nem mindig kell. Vizsgálati módszer(ek), mintavétel Korlátok és feltevések Ütemezés & költségvetés (pénz, eszköz, emberi erőforrás) Várható eredmények: ellenőrizhető legyen. „Ezzel adjuk el”.

Ideális eset a kutatás folyamatára Kutatási probléma meghatározása Hipotézisek megfogalmazása Operacionalizálás Kutatási eszköz megtervezése Adatgyűjtés Adatelemzés Következtetések megrajzolása Eredmények közreadása McCord&McCord, 1958

És ami általában történik… Adatgyűjtés Kérdések feltevése Adatrögzítés Kutatási téma meghatározása Tanulmány- írás Adatelemzés Spradley, 1980

Az irodalom-feldolgozás funkciói Tudásbázis megszerzése Elméleti alapozás a kutatáshoz Segít azonosítani a kutatási problémát: Mit ismerünk és nem ismerünk már Hol járulhatunk hozzá magunk a tudomány vagy szakma ismereteihez (fehér foltok) Megfelelő kutatási kérdések és hipotézisek megfogalmazása (abdukció) Segít megtalálni a megfelelő módszertant Formális hipotézisek, kutatási technikák, mintavétel… Segít kontextusba helyezni az eredményeinket

Az irodalomkutatási paradoxon A tudás megszerzése miatt olvasunk, de Csak az tudja mit olvasson el (és hogyan értelmezze azt, amit elolvasott), aki már rendelkezik a megfelelő tudással Feloldása: iteratív, az ‚egyszerűbbtől’ a ‚nehezebb’ felé tartó kutatási folyamat

Hogyan segít fejleszteni módszertanunkat Melyek az elfogadott módszerek Milyen problémák merülhetnek fel, és azt mások hogyan oldották meg (vagy épp: mit nem tudtak mások sem megoldani)

Legfontosabb forrás-típusok Könyvek: Szótárak, enciklopédiák, kézikönyvek Monográfiák Folyóiratok és periodikák: Lektorált (vak, dupla stb.) vagy nem lektorált (vagy csak szerző által lektorált) Impakt faktor Szürke irodalom Diplomamunkák, disszertációk Kutatási jelentések, műhelytanulmányok Vállalati dokumentumok egyéb Statisztikai adatbázisok „Bulvárirodalom” és kétes források: magazinok, honlapok, blogok, kormányzati kiadványok stb.

Kritikai irodalomelemzés Leíró Kritikai Kijelenti, hogy mi történt Leírja a milyenségét Megmondja, mit kell tenni Leírja, mit mond az elmélet Leírja az alkalmazott módszert Információkat közöl Meghatározza a jelentőségét Értékel: erősségei/gyengeségei Tényekre alapozva érvel Megmutatja miért releváns Megfelelő-e a módszer? Levonja a konklúziókat

Kvalitatív – kvantitatív megközelítések „puha” Rugalmas Szubjektív Ideologizált Esettanulmány Hipotézis-alkotás Magyarázat Konkrét adatok „kemény” Rugalmatlan, merev Objektív Értéksemleges Survey-jelleg Hipotézis-tesztelés Leírás Elvont adatok Statisztikailag kezelhető Halfpenny, 1979 Hammersley, 1992

Néhány módszer (a besorolás nem abszolút, függ a tényleges megvalósítástól) kvalitatív kvantitatív Strukturálatlan interjú Egyes strukturált interjúk Mélyinterjú Fókuszcsoportos interjú Strukturálatlan megfigyelés Kérdőíves vizsgálatok Egyes strukturált interjúk Egyes strukturált megfigyelések Kísérletek

Fókuszcsoportos interjú Kiscsoportos, moderátor által irányított beszélgetés „laboratóriumi körülmények” közt, amely egy meghatározott témára irányul, „fókuszál”. A csoport mérete változó, de a 15 fő feletti nem ajánlott (5-7, 8-12, 12-15 fő). Céloktól függ: több szempont, csoportdinamika, átláthatóság, kezelhetőség. A kisebb csoport bizalmasabb témákat, megnyilvánulásokat tesz lehetővé. Kvalitatív adatgyűjtő módszer. Célja feltárás vagy értelmezés (általában).

Különbségek a csoportos interjúhoz képest Az interjú a kérdező és az interjúalany közt zajlik, kérdés-felelt formájában. A fókuszcsoportos vizsgálat a csoportdinamikára, a csoporttagok egymásra gyakorolt hatására, a többoldalú interakcióra (is) épít egyrészt a válaszok, megoldások keresése során, másrészt pedig magának a csoportos döntéshozatalnak, viselkedésnek a leírása, elemzése is cél. A fókusz a fentek miatt a valós élet közelítésére alkalmasabb. Az interjúztató által nem tervezett aspektusok bekerülése valószínűbb.

Lehetséges FCs célok Általános háttérinformációk gyűjtése adott témában Potenciális problémák vizsgálata (pl. termék használata során) Kreatív ötletek gyűjtése, pl. termék kialakítása, marketingkommunikáció, meglévő termék lehetséges használati módjai kutatástervezés „Fogyasztói szótár” összeállítása: pl. kérdőív megfogalmazásához Szükségletek, attitűdök feltárása Korábbi (ált. kvantitatív) adatok értelmezése

Fókuszcsoport előnyei Csoport-interakciókból származó többlet (pozitív szinergia): legfontosabb a kreativitás Alkalmazkodás lehetősége a spontán módon felmerülő problémákhoz, új szempontokhoz Könnyen érthető, interpretálható eredmények (ránézésre való érvényessége nagy) Vizsgálati módszerek széles skálája beilleszthető (akár gyermekek, analfabéták stb. számára is) Az alanyok tudása kiegészítheti a kutatókét (pl. szakértői fcs.) Olcsó Gyors (egyszerre sok személy, szempont) DE nem általánosítható Veszély! Egy fókuszcsoport tagjainak száma nem azonos a minta nagyságával, azaz 2 db 10 fős fcs, nem jelent 20 elemű mintát. Az 2 db fcs, azaz a fcs-ok két elemű mintája!

Fókuszcsoport hátrányai A csoportot kontrollálni nehezebb, mint egyetlen interjúalanyt Személyes konfliktusok felmerülhetnek Az eredmények általánosításának veszélye: egyszeri, adott társas környezetre vonatkoznak, melyet a moderátor személye és viselkedése is befolyásol. Mégis nagy a kísértés az általánosításra. Csoportgondolkodás veszélyei (torzítások) Az egyes csoportok nagyon különbözőek lehetnek a külső körülményektől függően is („energikusság”, együttműködési hajlandóság stb.) Az összes információ begyűjtése formalizálása, kódolása nehéz és időigényes, sokszor szubjektív is (videó, hanganyag és moderátori benyomások lefordítása írott információvá) Speciálisan képzett moderátort igényel Szervezési nehézségek: pl. alanyok felkutatása, beszervezése a megfelelő számban, időpont stb.

Kérdőíves vizsgálatok Ha nagy számú válaszadóval dolgozunk Ha olyan kérdéseink vannak, mint például: „Adott populáció hány százalékára jellemző…”

Kérdés-típusok Nyílt Félig nyílt (félig zárt): Zárt Fajtái (lehet szabad válasz vagy behelyettesítés): Numerikus Szöveges: Szavak Mondatok Hosszabb szöveg Egyéb (pl. ábra) Elektronikus rögzítésénél „kicsúszhat a képből” Félig nyílt (félig zárt): „Egyéb” „Éspedig?” Zárt

Zárt kérdések fajtái Q rendezés (nominális): Kétértékű Általában nominális skála. Ha 0 és 1, akkor „dummy” változó. A dummy változó skálaváltozóként viselkedik. Választás több lehetőség közül (nominális skála): Állítások, fogalmak, számértékek stb. Egy vagy több megjelölés engedélyezése Egyszeres választás Többszörös választás Q rendezés (nominális): csoportosítás hasonlóság alapján Ordinális skálán mérő eszközök Intervallum vagy arányskálán mérő eszközök

Zárt kérdések: mértékskálák Sorba rendezés (ordinális) Kombinálható a választással (pl. a legfontosabb 3-at sorrendbe) Ekkor a ki nem választottak rangszáma kérdéses Gyakori tévesztés („visszabutítani”, átkódolni) Szemantikus differenciál (ordinális vagy jobb) Szembenálló fogalmak, kijelentések (irány és intenzitás is) Eredetileg grafikus de lehet számozott Likert-skála = „egyetértő skála” (ordinális): Attitűdmérés: mennyire ért egyet? Alapesetben 5-ös skála, de lehet ettől magasabb is Stapel-skála: -5 -4 -3 -2 -1 0 +1 +2 +3 +4 +5 Thurstone-skála (intervallum vagy arány): szakértői súlyozás Eredetileg kérdések súlyozására, de válaszokra is alkalmazható Guttman-skála (sorrendi vagy jobb): Kérdések minta alapú (empirikus) súlyozása Kumulativitás feltételezése a válaszokban – mérni kell a reprodukálhatóságot (aki egy erősebbet megjelöl, az a gyengébbet is) Kényszerített szétosztás + konstantösszeg-skála (arány) Index-skála (arány) Többdimenziós skálák (táblázatos forma)

Skálák tartománya, formája Érthetőség: minél kisebb Elemezhetőség: minél nagyobb Negatív értékek: elemzési nehézség Különböző skálák: együttes elemzés nehézsége Páros-páratlan: kutatási cél Számok vagy grafikus skála: érthetőség Grafikus megoldások: Szakaszok; Körök, négyzetek stb.; Szimbólumok Fontos lehet az érdeklődés felkeltése, fenntartása is Magyarázott skálák: csak ha világosan

A mintavétel Akkor alkalmazunk mintavételes vizsgálatot, ha a teljes sokaság vizsgálata: túl költséges (pénzben vagy időben), lehetetlen (pl. a sokaság elemei túl gyorsan cserélődnek vagy a sokaság praktikus szempontból végtelen nagyságú), az adatfelvétel tönkreteszi a vizsgált elemeket (pl. kósolás) vagy jelentősen megváltoztatja azokat (pl. .

Reprezentativitás A minta valamely szempontból reprezentatív, ha szerkezete e szempontból megegyezik a sokaságéval. Csak akkor fontos, ha a teljes sokaságra akarunk következtetni. A további elemzés kritikus faktora: ha a minta nem reprezentálja a sokaságot, akkor nem is lehet annak vizsgálatából a sokasága általánosítani a következtetéseinket! Általában vett reprezentativitás a valóságban nincs. Mindig csak adott jellemzőkre, dimenziókra lehet a minta reprezentatív. A kutatási kérdés dönti el, hogy mire nézve legyen a minta reprezentatív (ami a kérdés szempontjából befolyásol(hat)ja a sokaság viselkedését). Előzetesen nem mindig állapítható meg, ilyenkor általában szakirodalmi tapasztalatokra hagyatkozva döntünk róla.

Miből kell a mintát kiválogatni? Mintavételi keret: Olyan elemek (adategységek, pl. lakcímek, nevek) listája amelyekből a tényleges mintát vesszük. Ha nem illeszkedik tökéletesen a mintavételi keret és a célsokaság (pl. lakosság vs. telefonkönyv) akkor eleve lehetetlen a sokaságra nézve reprezentatív mintát venni.

Mintavételi eljárások Véletlen mintavétel: a sokaság minden elemének azonos esélye van arra, hogy bekerüljön a mintába. A valóságban azonban csak ezt közelítő eljárásokat is ide sorolják: a sokaság minden elemének ismert esélye van a mintába kerülésnek. Statisztikailag jól kezelhető. Nem véletlen mintavétel: a bekerülés valószínűsége nem azonos a sokaság minden elemére. Általában – különösen nagy mintáknál – statisztikailag rosszabb, mint a véletlen mintavétel (a minta nagyságának növekedés ugyanis nem vezet javuló reprezentativitáshoz).

Nem véletlen mintavételi eljárások Kényelmi vagy hozzáférhetőségi mintavétel Szakértői (elbírálásos) mintavétel: előzetes tudásunk alapján válogatjuk össze a mintát úgy, hogy az minél reprezentatívabb legyen. Kis minták esetén akár jobb is lehet, mint a véletlen minta. Kvótás mintavétel: a részsokaságokat bizonyos ismérvek szerint a teljes sokaságra jellemző arányban szerepeltetjük a mintában. Azokra nézve tehát biztosítjuk a reprezentativitást. A többi ismérv szerint azonban az súlyosan sérül (itt ugyanis kényelmi mintavétel történik).

Nem véletlen mintavételi eljárások Hólabda mintavétel: az első válaszadók javasolják vagy szervezik be a későbbi válaszadókat. Hatásosan növeli a válaszadási hajlandóságot, de rendkívül torzított mintát eredményez. Koncentrált kiválasztás: reprezentánsok (olyan elemek, amelyekből kevés van, de nagy a befolyásuk a teljes sokaság viselkedésére) kiválasztása. Kvalitatív módszereknél gyakori.

Véletlen mintavételi eljárások Valójában nincs ilyen, csak kvázi-véletlen eljárások vannak (hiszen már a véletlen szám generálása is lehetetlen), de az egyszerűség kedvéért ezeket összefoglalóan mégis így hívják.

Véletlen mintavételi eljárások Egyszerű véletlen mintavétel: Ha adott egy teljes mintavételi keret, akkor ennek minden egységének azonos esélyt adunk a mintába kerülésre (pl. véletlenszám-generátorral). Egyszerű, de az egyes mintavételek nagyon eltérő mintákat is eredményezhetnek (a becslés standard hibája nagy).

Véletlen mintavételi eljárások Szisztematikus mintavétel: Egy véletlenszerűen meghatározott első elemtől kezdve azonos képlet alapján kapja meg a következő elemeket (pl. minden 5-dik járókelő, vagy minden balra második ajtó stb.). Egyik fajtája a véletlen út módszere: ha előre rögzítik az adatfelvevő mozgási szabályait (pl. egy emeletet fel és egy ajtót jobbra) , az adott terep előzetes ismerete nélkül, akkor véletlen-közeli mintát eredményez. Az első elemet véletlenszerűen kell kiválasztani.

Véletlen mintavételi eljárások Rétegzett mintavétel: Akkor használható ha a teljes sokaság diszjunkt részhalmazokra (rétegekre) osztható, és ha adott egy teljes keret. Az egyes rétegekből véletlenszerűen veszünk mintát.

Véletlen mintavételi eljárások Csoportos mintavétel: A sokaságnak itt is diszjunkt részhalmazokra (klaszterekre) kell bonthatónak lennie, melyek belül minél heterogénebbek. Itt azonban a részhalmazokat választjuk ki véletlenül, és azokon belül vagy teljes adatfelvételt végzünk (egylépcsős), vagy véletlen mintát veszünk (kétlépcsős). Előnye, hogy koncentráltabb az adatfelvétel. Nem működik jó, ha a klaszterek közti külső szórás nagy.

A kiválasztási torzítás Abból ered, ha a minta kialakítója vagy az adatfelvevő nem véletlenszerűen dönti el, hogy mely elemet választ be a mintába, vagy zár ki a mintából. Önkiválasztási torzítás: ennek az a változata, ha maga a sokasági elem (pl. válaszadó) dönt úgy (nem véletlenszerűen), hogy bekerül vagy kimarad.

Etika az üzleti kutatásban Morális választások a kutatás bármely fázisában: sztenderdek, döntések, viselkedés Néhány etikailag veszélyes terület: mintavétel, adatgyűjtés, adatrögzítés, befolyásoló viselkedés az adatgyűjtés során, anonimitás biztosítása, adatok felhasználása és továbbadása, adatkozmetikázás stb.

Tanácsok etikus magatartáshoz Ha van a területen etikai kódex, használjuk Adjunk teljes információt a kutatás céljairól, a kutató státuszáról, szerepéről Ne ártsunk! Legyen a részvétel önkéntes Biztosítsunk anonimitást, és ismertessük ennek mértékét Objektivitás Ellenőrizhetőség biztosítása

Kérdések?