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経営学をはじめとする学術研究のうち数量的研究では、検証したい理論や仮説を数量的にモデル化し、収集したデータを用いた統計分析を実施することで妥当性を検証する。統計分析について、一見するとあまり脚光を浴びていないように思えるが実は極めて重要な…
グラウンデッド・セオリー・アプローチとは、質的研究の１つで、リアルな世界に立脚した形で理論を構築したり理論を精緻化するための方法論である。リアルな世界の現象をとらえた具体的な質的・量的データから出発し、データを分析することで、新たなアイデ…
経営学に限らず、学問の世界では、優れた理論の構築が目的とされる。優れた理論は、人々の世界観や思考・実践のあり方を変え、世界を変える力を持っている。では、優れた理論の条件とは何だろうか。Gligor, Esmark, & Gölgeci (2016)は、先行文献をまとめつ…
研究者であれば、同分野の雑誌に投稿された論文を査読する機会が増えてくる。投稿論文の査読は、投稿された論文の内容を、科学的厳密性、妥当性の観点から批判的に評価することである。批判的評価といっても、当然分野によってその判断基準が異なってくるこ…
分散分析について初めて勉強するとおそらく混乱すると思われる言葉が、平方和や平均平方である。分散分析なのだから分散という言葉を用いて説明してほしいのに、平方和とか平均平方がでてきて混乱するのである。平方和については、偏差平方和とか、残差平方…
統計学の中でももっとも重要な概念といってもよいのが、正規分布である。正規分布は、世の中の本質を表しているといってもよい概念でありながら、式を見ると複雑でかつミステリアスである。実際に、正規分布の式は、分布の平均をμ、分散をσ^2とすると以下の…
統計学では、母集団からサンプルを採取し、そのサンプルの情報から、ある値を推定する。その際、推定した値の信頼区間(confidence interval)や確信区間(credibility interval)を構築する。信頼区間と確信区間は、紛らわしいが似て非なるものである。豊田(201…
相関係数は、２つの変数の関係を表す統計指標である。XとYの２つの変数があるとすると、Xが上がった場合にYも上がる度合が強ければ、XとYの相関は正であり強く、Xが上がったときにYが下がる度合いが強ければ、XとYの相関は負で弱い。Xが動く方向性とYが動く…
HARKingとは、Hypothesizing After the Results are Knownの略語で、データを分析してみて結果を見てから、それにフィットするように仮説を作り、あたかもその仮説がデータ収集よりも先に存在していたかのように論文化していく行為である。このような行為は…
組織行動学の実証研究で主流なのは、サーベイ研究である。いわゆるアンケート調査である。サーベイ調査の大きな利点は、実際に組織で働いている人々を対象とするために、調査の妥当性が高いことである。一方、欠点は、実験のように因果関係を厳密に検証でき…
物事の本質に迫るため、正しい研究を行い、正しい報告を行うことは研究者の使命である。しかしながら、経営学を含め、多くの学問で、そのような適切な研究のあり方が危機に陥っている。学術界の社会制度自体が、研究者による不適切な研究を助長しているとも…
仮説検証型の数量的な実証研究などに比べ、新たな理論の構築や視点の提供を目的とする理論論文の場合、さまざまな論文形式が存在し、論文執筆のテンプレートやレシピのようなものは存在しない。むしろ、新たな理論やコンセプト、視点を提唱するための論文で…
経営学において最も優れた理論論文を掲載している雑誌のひとつが、Academy of Management Review(AMR))である。この雑誌から様々な革新的な理論が提唱されてきた。では、AMRに掲載されるような優れた理論論文はどのような特徴を持っているのだろうか。Lange …
私たちは、物事を判断したり意思決定したりする場合には「考える」必要がある。より深く理解したり、根源的に考える場合には、より厳密に、論理的に考える必要がある。しかし、すべての事柄を、深く、根本的に、厳密に、論理的に考えられるほど私たちの能力…
経営学や心理学を始めとする多くの社会科学で仮説検証型の実証研究を行うとき、p値が重要な役割を果たしているように思える。とりわけ、「p アスタリスク「*」に着目することで研究の良し悪しを判断したりする。しかし、最近は、このような傾向が不適切であ…
田村(2016)によれば、物語分析とは、単独・理論事例を対象に「結果発生過程のダイナムズムを追う」分析手法である。単独・理論事例とは、統計分析のように複数のデータを比較するものではなく、また、歴史研究のように個別的かつ具体的な「事件」の連なりを…
研究者にとって、研究成果を論文化しジャーナルに掲載させ続けること、すなわち研究業績を出し続けることは重要である。しかし、さまざまな理由によって、持続的に研究成果を出し続けることには困難が伴う。例えば、博士論文で取り組んだ研究テーマはしばら…
研究者にとって、研究成果を論文として学術雑誌に掲載させることは重要な使命である。では、どうすれば学術論文を量産できるのだろうか。Campion (2011)は、学会賞授賞式でそのためのコツを伝授している。 研究生産性を高める方法 ハードワーク、長時間ワー…
Hodgkinson (2016) によれば、査読ジャーナルのエディターや経験豊富な査読者は、たった数分で、投稿論文が掲載されるポテンシャルを有しているのかを判断するためのテスト方法を知っている。投稿された論文がこれを通過できなければ、投稿論文や査読に回さ…
吉岡(2015)は、「シカゴ・スタイル」という世界標準の論文作法に基づいた文章上達術を説いているが、その中で、日本人や初心者が苦手なものとして「アンパッキング」と「説明(warrant)」を紹介している。 アンパッキングとは、自分がいったん述べた内容を、…
回帰分析における最小二乗法は理解していても、一般化線形モデルなどにおける最尤法について理解できていないというケースも多い。久保(2012)によれば、最尤法もしくは最尤推定は、統計モデルのパラメータを推計する方法の１つであり、尤度というモデルの当…
GLM(Generalized Linear Model:一般化線形モデル)およびGLMM(Generalized Linear Mixed Model: 一般化線形混合モデル）は、広範囲に適用可能で非常に使い勝手が良い統計モデルである。GLMやGLMMでは、いわゆる最少二乗法を用いる回帰分析やロジスティック分…
研究をするうえでまず決める必要があるのが、何について研究するのかという研究トピックであり、何を明らかにしたいのかというリサーチクエスチョンもしくは研究目的である。これは、とりわけビギナーにとっては、簡単に見えて意外と難しい。 まず、研究トピ…
保城(2005)は、「説明(explanation)」とはいったいなにかという問いを発し、説明という概念は３つの意味で使用されていると主張する。1つ目は「因果関係の解明」という意味であり、多くの実証主義者の間では主流となっている見方である。説明される現象（被…
保城(2005)によると、「理論」とは一般的に以下のように定義される。「繰り返して現れる（と考えられる）個々の現象を統一的に、単純化・抽象化されたかたちで説明でき、十分に検証もされている体系的知識」。この意味で、理論構築を目指す研究は、「法則定…
馬場(2015)によれば、最小二乗法とは、残差平方和（実際の値と予測値との差の二乗和）を最小にするようなパラメタを統計モデルに用いることである。一方、最尤法とは、尤度（そのデータが得られる確率）が最大になるようなパラメタを統計モデルに用いること…
そもそも、分散分析とは何だろうか。分散を分析することで何がわかるのだろうか。馬場(2015)によれば、分散分析は、「選択肢を変えることによって、平均値（期待値）が変わるか？」を検定したいときに使うという。このような理解は、回帰分析にも当てはまる…
研究の世界では、理論やモデルが登場するが、この中の「モデル」とはいったいなにか。これについて、馬場(2015)は次のように説明する。そもそも、世界は複雑である。そこで、この複雑な世界を人間が理解できるようにするには、単純化することが必要になる。…
正規分布というのは、富士山のように頂点があって裾野が広くて左右対称な分布である。そして、神秘的なことに、世の中の多くの分布が正規分布に従うといわれている。例えば、小学生や中学生の同一学年に全国学力テストを一斉に行ったとすれば、得点の分布は…
研究者の中には、何年もかけてたった１本の論文しか出版できないという人もいる。恐ろしく生産性が低いのではないかと思うであろう。しかし、それがノーベル賞を受賞するきっかけとなる論文だとしたらどうであろうか。恐ろしく生産性の高い、というか世界を…
