Мета-аналіз як інструмент підвищення якості наукових досліджень: на прикладі галузі менеджменту

Автори:
Генрік Двізол1
1. Сілезійський технологічний університет (Польща)
Сторінки:
324 - 335
Мова оригіналу:
Англійська
Цитувати як:
Dzwigol, H. (2021). Meta-Analysis in Management and Quality Sciences. Marketing and Management of Innovations, 1, 324-335. http://doi.org/10.21272/mmi.2021.1-25
Отримано:
10.12.2020
Прийнято:
07.03.2021
Опубліковано:
30.03.2021


Анотація

Систематизація наукових напрацювань, присвячених питанням методологічного інструментарію наукових досліджень, свідчить про недостатній рівень опрацювання питань емпіричного підходу до забезпечення якості дослідницького процесу. У рамках даної статті проаналізовано детермінанти якості дослідницького процесу в менеджментології. Емпіричне дослідження проведено з використанням інструментарію аналізу головних компонент (факторного аналізу). У статті автором представилено цілісну, упорядковану та налаштовану структуру для побудови методології дослідження. Автором наголошено, що дослідження у галузі менеджментології мають включати практичну та теоретичну частини. Так, попри прикладний або практичний характер менеджментології, особливу увагу необхідно приділяти теоретичним дослідженням. Головною метою роботи є визначення детермінант, як додаткових елементів сучасних методологічних підходів, що впливають на дослідницький процес. Систематизація наукових напрацювань свідчить про трансформації у методах управління. Так, методологія управління постійно доповнюється новими методами, які мають різні рівні пізнавальної та практичної ефективності. Автором зазначено, що головним поштовхом у розвитку діагностичних інструментів стали зміни у навколишньому середовищі та необхідність використання більш складних та ефективних інструментів. У рамках роботи, автором висвітлено особливості проведення мета-аналізу та застосування якісного підходу до проведення наукових досліджень. За результатами емпіричного дослідження доведено наявність детермінант, за якими можливо здійснити оцінювання якості наукового дослідження. Автором доведено, що якість дослідницького процесу у менеджментології визначається за допомогою перевірки узгодженості цілей дослідження  відповідно до його проблематики та висновків.


Ключові слова
мета-аналіз, менеджмент, дослідження, детермінанти, якість, емпіричний підхід.


Посилання
  1. Aguinis, H., Dalton, D. R., Bosco, F. A., Pierce, C. A., & Dalton, C. M. (2011). Meta-analytic choices and judgment calls: Implications for theory building and testing, obtained effect sizes, and scholarly impact. Journal of Management, 37(1), 5-38. [Google Scholar] [CrossRef]
  2. Arefieva, O., Polous, O., Arefiev, S., Tytykalo, V., & Kwilinski, A. (2021). Managing sustainable development by human capital reproduction in the system of company's organizational behaviour. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 628. [Google Scholar]
  3. Barker, A., Spackman, N., & Nancarrow, C. (2001). Informed eclecticism: a research paradigm for the 21st century. International journal of market research, 43(1), 1-21. [Google Scholar][CrossRef]
  4. Bogachov, S., Kwilinski, A., Miethlich, B., Bartosova, V., & Gurnak, A. (2020). Artificial intelligence components and fuzzy regulators in entrepreneurship development. Entrepreneurship and Sustainability Issues, 8(2), 487. [Google Scholar] [CrossRef]
  5. Boiko, V., Kwilinski, A., Misiuk, M., & Boiko, L. (2019). Competitive Advantages of Wholesale Markets of Agricultural Products as a Type of Entrepreneurial Activity: The Experience of Ukraine and Poland. Economic Annals-XXI, 175(1-2), 68-72. [Google Scholar] [CrossRef]
  6. Boland, A., Cherry, G., & Dickson, R. (Eds.). (2017). Doing a Systematic Review: A Student′s Guide. London, UK: Sage. [Google Scholar]
  7. Bryman, A. (2006). Integrating quantitative and qualitative research: how is it done?. Qualitative research, 6(1), 97-113. [Google Scholar] [CrossRef]
  8. Chen, J., Yin, X., & Mei, L. (2018). Holistic innovation: an emerging innovation paradigm. International Journal of Innovation Studies, 2(1), 1-13. [Google Scholar] [CrossRef]
  9. Coghlan, D., & Shani, A .B. (2016). Action Research in Business and Management (Fundamentals of Applied Research). London, UK: Sage. [Google Scholar]
  10. Cooke, R.B. (2003). Probabilistic risk analysis: foundations and methods. Cambridge, UK: Cambridge University Press. [Google Scholar]
  11. Cooper, H. (2010). Research Synthesis and Meta-analysis: A Step-by-step Approach. London, UK: Sage. [Google Scholar]
  12. Cyfert, S., Glabiszewski, W., Krzakiewicz, K., & Zastempowski, M. (2020). The Importance of Dynamic Capabilities in the Processes of Alignment of Chemical Industry Enterprises to Changes in the Environment. Przemysl Chemiczny, 99(6), 953-956. 
  13. Czakon, W., Kawa, A., & Scott, S. (2020). Network orientation of logistics service providers: the construct, dimensionality and measurement scale. International Journal of Logistics Research and Applications, 23(5), 474-492. [Google Scholar] [CrossRef]
  14. Dalevska, N., Khobta, V., Kwilinski, A., & Kravchenko, S. (2019). A model for estimating social and economic indicators of sustainable development. Entrepreneurship and Sustainability Issues, 6(4), 1839. [Google Scholar] [CrossRef]
  15. Darling-Hammond, L., Flook, L., Cook-Harvey, C., Barron, B., & Osher, D. (2020). Implications for educational practice of the science of learning and development. Applied Developmental Science, 24(2), 97-140. [Google Scholar] [CrossRef]
  16. Dementyev, V. V., & Kwilinski, A. (2020). Institutional component of production costs. Journal of Institutional Studies, 12(1), 100-116. [Google Scholar] [CrossRef]
  17. Denzin, N. (1970). The Research Act: Theorethical Introduction to Sociological Methods. Chicago, US: Aldine. [Google Scholar]
  18. Dincer, S. (2018). Content Analysis in Scientific Research: Meta-Analysis, Meta-Synthesis, and Descriptive Content Analysis. Bartın Universitesi Eğitim Fakultesi Dergisi, 7(1), 176-190. [Google Scholar] [CrossRef]
  19. Dyduch, W. (2019a). Entrepreneurial strategy stimulating value creation: Conceptual findings and some empirical tests. Entrepreneurial Business and Economics Review, 7(3), 65-82. [Google Scholar] [CrossRef]
  20. Dyduch, W. (2019b). Organizational design supporting innovativeness. Przegląd Organizacji, (6), 16-23. [Google Scholar] [CrossRef]
  21. Dzwigol, H., Aleinikova, O., Umanska, Y., Shmygol, N., & Pushak, Y. (2019a). An entrepreneurship model for assessing the investment attractiveness of regions. Journal of Entrepreneurship Education, 22(1). [Google Scholar]
  22. Dzwigol, H., Dzwigol-Barosz, M., Miśkiewicz, R., & Kwilinski, A. (2020). Manager competency assessment model in the conditions of industry 4.0. Entrepreneurship and Sustainability Issues, 7(4), 2630. [Google Scholar] [CrossRef]
  23. Dzwigol, H., Dzwigol-Barosz, M., Zhyvko, Z., Miśkiewicz, R., & Pushak, H. (2019b). Evaluation of the energy security as a component of national security of the country. Journal of Security & Sustainability Issues, 8(3). [Google Scholar]
  24. Field, A. P. (2001). Meta-analysis of correlation coefficients: a Monte Carlo comparison of fixed-and random-effects methods. Psychological methods, 6(2), 161. [Google Scholar] [CrossRef]
  25. Fikrat-Wevers, S., van Steensel, R., & Arends, L. (2021). Effects of Family Literacy Programs on the Emergent Literacy Skills of Children From Low-SES Families: A Meta-Analysis. Review of Educational Research, 1-37. [Google Scholar] [CrossRef]
  26. Fojud, A., Boniecki, P., Zaborowicz, M., Lisiak, D., Ślosarz, P., Stanisz, M., ... & Konieczny, A. (2017). Project of a computer system supporting extraction of the characteristics of pork half-carcases. Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering, 62(3). [Google Scholar]
  27. Glass, G. V. (1976). Primary, secondary, and meta-analysis of research. Educational researcher, 5(10), 3-8. [Google Scholar] [CrossRef]
  28. Gondek, A., & Mazur, K. (2014). Metodyka metaanalizy w naukach o zarządzaniu. In W. Czakon (Ed.), Podstawy metodologii badań w naukach o zarządzaniu (pp. 122-133). Warszawa: Wolters Kluwer Business. [Google Scholar]
  29. Gorynia, M. (2019). Competition and globalisation in economic sciences. Selected aspects. Economics and Business Review, 5(3). [Google Scholar] [CrossRef]
  30. Gorynia, M., Trąpczyński, P., & Bytniewski, S. (2019). The concepts of strategy and business models in firm internationalization research: Towards a research agenda. International Entrepreneurship Review, 5(2), 7-21. [Google Scholar] [CrossRef]
  31. Grudzewski, W. M., & Hejduk, I. (2006). Wspolczesne kierunki rozwoju nauk o zarządzaniu. Prace Naukowe Instytutu Organizacji i Zarządzania Politechniki Wroclawskiej. Studia i Materialy, 79(21), 283-298. [Google Scholar]
  32. Gurevitch, J., Koricheva, J., Nakagawa, S., & Stewart, G. (2018). Meta-analysis and the science of research synthesis. Nature, 555(7695), 175-182. [Google Scholar] [CrossRef]
  33. Harrington, H. J., & Voehl, F. (Eds.). (2016). The Innovation Tools Handbook, Volume 1: Organizational and Operational Tools, Methods, and Techniques that Every Innovator Must Know. CRC Press. [Google Scholar]
  34. Heesen, R., Bright, L. K., & Zucker, A. (2019). Vindicating methodological triangulation. Synthese, 196(8), 3067-3081. [Google Scholar] [CrossRef]
  35. Holmes, B. J., Finegood, D. T., Riley, B. L., & Best, A. (2012). Systems thinking and dissemination and implementation research. In R.C. Brownson, G. A. Colditz, and E. K. Proctor (Eds.), Dissemination and implementation research in health: Translating science to practice. Oxford: Oxford University Press. [CrossRef]
  36. Hung, C. K. (2019). Knowledge Advancement in Nonprofit and Public Management Research The Potential of Meta-Analysis. Tempe, USA: Arizona State University. [Google Scholar]
  37. Hunter, J. E., & Schmidt, F. L. (2015). Methods of Meta-analysis: Correcting Error and Bias in Research Findings. 3rd ed. London, UK: Sage Publications. [Google Scholar]
  38. Joslin, R., & Muller, R. (2016). Identifying interesting project phenomena using philosophical and methodological triangulation. International Journal of Project Management, 34(6), 1043-1056. [Google Scholar] [CrossRef]
  39. Kharazishvili, Y., Kwilinski, A., Grishnova, O., & Dzwigol, H. (2020). Social Safety of Society for Developing Countries to Meet Sustainable Development Standards: Indicators, Level, Strategic Benchmarks (with Calculations Based on the Case Study of Ukraine). Sustainability, 12(21), 8953. [Google Scholar] [CrossRef]
  40. King, W. R., & He, J. (2006). A meta-analysis of the technology acceptance model. Information & management, 43(6), 740-755. [Google Scholar] [CrossRef]
  41. Kostera, M. (2003) Antropologia organizacji. Metodologia badań terenowych. Warszawa: PWN.
  42. Kozmiński, K.A. (2011). Reaktywacja. Warszawa: Poltext.
  43. Kuzior, A., Kwilinski, A., & Tkachenko, V. (2019). Sustainable development of organizations based on the combinatorial model of artificial intelligence. Entrepreneurship and Sustainability Issues, 7(2), 1353. [Google Scholar] [CrossRef]
  44. Kwilinski, A. (2018a). Mechanism of formation of industrial enterprise development strategy in the information economy. Virtual Economics, 1(1), 7-25. [Google Scholar] [CrossRef]
  45. Kwilinski, A., & Kuzior, A. (2020). Cognitive Technologies in the Management and Formation of Directions of the Priority Development of Industrial Enterprises. Management Systems in Production Engineering, 28(2), 133-138. [Google Scholar] [ossRefCr]
  46. Kwilinski, A., Drobyazko, S., & Derevyanko, B. (2019). Synergetic and Value Effects in Corporate Mergers and Acquisitions of International Companies. In Proceedings of the 34th International Business Information Management Association Conference (IBIMA) (pp. 13-14). [Google Scholar]
  47. Kwilinski, A., Vyshnevskyi, O., & Dzwigol, H. (2020a). Digitalization of the EU Economies and People at Risk of Poverty or Social Exclusion. Journal of Risk and Financial Management, 13(7), 142. [Google Scholar] [CrossRef]
  48. Kwilinski, A., Zaloznova, Y., Trushkina, N., & Rynkevych, N. (2020b). Organizational and methodological support for Ukrainian coal enterprises marketing activity improvement. In E3S Web of Conferences (Vol. 168, p. 00031). [Google Scholar] [CrossRef]
  49. Kwilinski, А., Shteingauz, D., & Maslov, V. (2020c). Financial and credit instruments for ensuring effective functioning of the residential real estate market. Financial and credit activity: problems of theory and practice, 3(34), 131-138. [Google Scholar] [CrossRef]
  50. Kyrylov, Y., Hranovska, V., Boiko, V., Kwilinski, A., & Boiko, L. (2020). International Tourism Development in the Context of Increasing Globalization Risks: On the Example of Ukraine’s Integration into the Global Tourism Industry. Journal of Risk and Financial Management, 13(12), 303. [Google Scholar] [CrossRef]
  51. Labarca, C. (2017). Qualitative Research for beginners. Maracaibo, Venezuela: University of Zulia.
  52. Lipsey, M. W., & Wilson, D. B. (2001). Practical meta-analysis. SAGE publications, Inc. [Google Scholar]
  53. Ludeke-Freund, F., & Dembek, K. (2017). Sustainable business model research and practice: Emerging field or passing fancy?. Journal of Cleaner Production, 168, 1668-1678. [Google Scholar] [CrossRef]
  54. Lyulyov, O., Pimonenko, T., Kwilinski, A., Dzwigol, H., Dzwigol-Barosz, M., Pavlyk, V., & Barosz, P. (2021). The Impact of the Government Policy on the Energy Efficient Gap: The Evidence from Ukraine. Energies, 14(2), 373. [Google Scholar] [CrossRef]
  55. Madsen, D. Ø., & Slatten, K. (2019). Examining the emergence and evolution of Blue Ocean Strategy through the lens of management fashion theory. Social Sciences, 8(1), 28. [Google Scholar] [CrossRef]
  56. Melnychenko, O. (2019). Application of artificial intelligence in control systems of economic activity. Virtual Economics, 2(3), 30-40. [Google Scholar] [CrossRef]
  57. Melnychenko, O. (2020). Is Artificial Intelligence Ready to Assess an Enterprise’s Financial Security?. Journal of Risk and Financial Management, 13(9), 191. [Google Scholar] [CrossRef]
  58. Melnychenko, O. (2021). The Energy of Finance in Refining of Medical Surge Capacity. Energies, 14(1), 210. [Google Scholar] [CrossRef]
  59. Merigo, J. M., & Yang, J. B. (2017). A bibliometric analysis of operations research and management science. Omega, 73, 37-48. [Google Scholar] [CrossRef]
  60. Meyer, K., van Witteloostuijn, A., & Beugelsdijk, S. (2017). What's in ap?: Reassessing best practices for reporting hypothesis-testing research. Journal of International Business Studies (JIBS), 48(5), 535-551. [Google Scholar] [CrossRef]
  61. Miśkiewicz, R. (2019). Challenges facing management practice in the light of Industry 4.0: The example of Poland. Virtual Economics, 2(2), 37-47. [Google Scholar] [CrossRef]
  62. Miskiewicz, R. (2020a). Internet of Things in Marketing: Bibliometric Analysis. Marketing and Management of Innovations, 3, 371-381. [Google Scholar] [CrossRef]
  63. Miśkiewicz, R. (2020b). Efficiency of Electricity Production Technology from Post-Process Gas Heat: Ecological, Economic and Social Benefits. Energies, 13(22), 6106. [CrossRef] [CrossRef]
  64. Miśkiewicz, R., & Wolniak, R. (2020). Practical Application of the Industry 4.0 Concept in a Steel Company. Sustainability, 12(14), 5776. [Google Scholar] [CrossRef]
  65. Mohajan, H. K. (2018). Qualitative research methodology in social sciences and related subjects. Journal of Economic Development, Environment and People, 7(1), 23-48. [Google Scholar]
  66. Oesterreich, T. D., Schuir, J., & Teuteberg, F. (2020). The Emperor’s New Clothes or an Enduring IT Fashion? Analyzing the Lifecycle of Industry 4.0 through the Lens of Management Fashion Theory. Sustainability, 12(21), 8828. [Google Scholar] [CrossRef]
  67. Patton, M. Q. (2002). Qualitative research and evaluation methods. Thousand Oaks. Cal.: Sage Publications, 4.
  68. Pyrczak, F. (2016). Writing empirical research reports: A basic guide for students of the social and behavioral sciences. London, UK: Routledge. [Google Scholar]
  69. Quinlan, Ch., Babin, B., Carr, J., & Griffin, M. (2019). Business Research Methods. 2nd Edition. Mason. OH: South Western Cengage Learning. [Google Scholar]
  70. Rahi, S. (2017). Research design and methods: A systematic review of research paradigms, sampling issues and instruments development. International Journal of Economics & Management Sciences, 6(2), 1-5. [Google Scholar]
  71. Sacks, H. S., Berrier, J., Reitman, D., Ancona-Berk, V. A., & Chalmers, T. C. (1987). Meta-analyses of randomized controlled trials. New England Journal of Medicine, 316(8), 450-455. [Google Scholar] [CrossRef]
  72. Sagan, A. (2009). Metaanaliza danych w marketingu zorientowanym na dowody – orientacja kliniczna w badaniach rynkowych i marketingowych. Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wroclawiu, 51. 114-124. [Google Scholar]
  73. Sauerbrei, W., & Blettner, M. (2003). Issues of traditional reviews and meta-analyses of observational studies in medical research. Meta-analysis: new development and applications in medical and social science. Munchen: Hogrefe & Huber. 
  74. Saunders, B., Sim, J., Kingstone, T., Baker, S., Waterfield, J., Bartlam, B., ... & Jinks, C. (2018). Saturation in qualitative research: exploring its conceptualization and operationalization. Quality & quantity, 52(4), 1893-1907. [Google Scholar] [CrossRef]
  75. Schwartz-Shea, P., & Yanow, D. (2013). Interpretive research design: Concepts and processes. Routledge. [Google Scholar]
  76. Thompson, S. G., & Sharp, S. J. (1999). Explaining heterogeneity in meta‐analysis: a comparison of methods. Statistics in medicine, 18(20), 2693-2708. [Google Scholar] [CrossRef]
  77. Tkachenko, V., Kwilinski, A., Kaminska, B., Tkachenko, I., & Puzyrova, P. (2019a). Development and effectiveness of financial potential management of enterprises in modern conditions. Financial and credit activity: problems of theory and practice, 3(30), 85-94. [Google Scholar] [CrossRef]
  78. Tkachenko, V., Kwilinski, A., Klymchuk, M., & Tkachenko, I. (2019b). The Economic-Mathematical Development of Buildings Construction Model Optimization on the Basis of Digital Economy. Management Systems in Production Engineering, 2, 119-123. [Google Scholar] [CrossRef]
  79. Trajer, J., Paszek, A., & Iwan, S. (2012). Zarządzanie wiedzą. Warszawa: PWE.
  80. Vaivio, J., & Sirén, A. (2010). Insights into method triangulation and “paradigms” in interpretive management accounting research. Management Accounting Research, 21(2), 130-141. [Google Scholar] [CrossRef]
  81. Vazquez, F. L., Otero, P., García-Casal, J. A., Blanco, V., Torres, A. J., & Arrojo, M. (2018). Efficacy of video game-based interventions for active aging. A systematic literature review and meta-analysis. PloS one, 13(12), e0208192. [Google Scholar] [CrossRef]
  82. Williams, A., Kennedy, S., Philipp, F., & Whiteman, G. (2017). Systems thinking: A review of sustainability management research. Journal of Cleaner Production, 148, 866-881. [Google Scholar] [CrossRef]
  83. Кwilinski, A. (2018b). Mechanism of Modernization of Industrial Sphere of Industrial Enterprise in Accordance with Requirements of the Information Economy. Marketing and Management of Innovations, 4, 116-128. [Google Scholar] [CrossRef]