چارچوبی نظام‌مند برای انتخاب روش‌های تحلیل آماری پارامتریک در پژوهش‌های علوم اجتماعی و مدیریت

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 استاد، گروه مدیریت صنعتی، دانشکده علوم اداری و اقتصاد، دانشگاه فردوسی، مشهد، ایران

2 دانشجوی دکتری، گروه مدیریت صنعتی، دانشکده علوم اداری و اقتصاد، دانشگاه فردوسی، مشهد، ایران

چکیده
این مقاله با هدف ارائه راهنمایی کاربردی و جامع برای انتخاب روش‌های آماری مناسب در پژوهش‌های علوم اجتماعی و مدیریت، به بررسی نظام‌مند انواع روش‌های آماری و کاربردهای آن‌ها در تحلیل داده‌ها می‌پردازد. با توجه به پیچیدگی روزافزون روابط بین متغیرها و تنوع چشمگیر مقیاس‌های اندازه‌گیری در مطالعات علوم انسانی، انتخاب روش آماری مناسب از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است و نقشی تعیین‌کننده در اعتبار و دقت نتایج پژوهشی ایفا می‌کند. در این راستا، این مقاله با ارائه فلوچارت و جداول جامع و کاربردی، به پژوهشگران کمک می‌کند تا با در نظر گرفتن دقیق نوع و تعداد متغیرها، اهداف پژوهش و مفروضات روش‌های آماری، روشی متناسب و کارآمد را انتخاب نمایند. هدف اصلی این جداول، تسهیل فرآیند تصمیم‌گیری و انتخاب روش آماری مناسب برای پژوهشگران است. همچنین، مقاله حاضر به بحث و بررسی نقش و اهمیت روش‌های آماری در ارتقای کیفیت و اعتبار پژوهش‌های علوم اجتماعی و مدیریت می‌پردازد و نشان می‌دهد که انتخاب صحیح روش‌های آماری می‌تواند به افزایش دقت، قابلیت تعمیم و اعتبار نتایج پژوهشی منجر شود. در نهایت، این مقاله تلاش می‌کند تا با ارائه راهنمایی‌های عملی و کاربردی، به پژوهشگران علوم اجتماعی و مدیریت در انجام پژوهش‌های دقیق‌تر و معتبرتر کمک کند. در این راستا، مقاله حاضر با ذکر مثال‌های عینی از حوزه‌های مدیریتی کاربرد عملی روش‌های آماری را برای پژوهشگران این عرصه ملموس‌تر می‌سازد.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله English

A Systematic Framework for Selecting Parametric Statistical Analysis Methods in Social Sciences and Management Research

نویسندگان English

Alireza Pooya 1
Motahareh Sagharidooz 2
1 Professor, Department of Industrial Management, Faculty of Administrative Sciences and Economics, Ferdowsi University, Mashhad, Iran
2 PhD Student, Department of Industrial Management, Faculty of Administrative Sciences and Economics, Ferdowsi University, Mashhad, Iran
چکیده English

This paper aims to provide a practical and comprehensive guide for selecting appropriate statistical methods in social science and management research by systematically examining various statistical techniques and their applications in data analysis. Given the increasing complexity of relationships among variables and the significant diversity of measurement scales in human sciences studies, the selection of a suitable statistical method is of paramount importance and plays a decisive role in the validity and precision of research findings. To this end, this article presents comprehensive and applied flowcharts and tables to assist researchers in choosing a proportionate and efficient method by carefully considering the type and number of variables, research objectives, and the assumptions of statistical methods. The primary goal of these tables is to facilitate the decision-making process for researchers. Furthermore, the present paper discusses the role and importance of statistical methods in enhancing the quality and credibility of social science and management research, demonstrating that the correct choice of statistical techniques can lead to increased accuracy, generalizability, and validity of research outcomes. Ultimately, this article endeavors to aid researchers in the fields of social sciences and management in conducting more precise and credible research by offering practical guidance. In this regard, the paper makes the practical application of statistical methods more tangible for researchers by including concrete examples from various managerial domains.

کلیدواژه‌ها English

Parametric Statistical Methods
Social Sciences and Management
Data Analysis
Statistical Method Selection
Measurement Scale
[1]    Bryman, Alan, Social research methods, Oxford University Press, 2016.
[2]    Canning, J., Statistics for Humanities, Available from http://statisticsforhumanities.net, 2014.
[3]    Lepš, J., & Šmilauer, P., Biostatistics with R: an introductory guide for field biologists, Cambridge University Press, 2020.
[4]    Baron, R.M., & Kenny, D.A., The moderator-mediator variable distinction in social psychological research: conceptual, strategic, and statistical considerations, J Pers Soc Psychol, 51(6), 1986, 1173-82. https://doi.org/10.1037/0022-3514.51.6.1173
[5]    Johnson, R. A., & Bhattacharyya, G. K., Statistics: principles and methods, John Wiley & Sons, 2019.
[6]    Field, A., Discovering statistics using IBM SPSS statistics, Sage publications limited, 2024.
[7]    Tabachnick, B. G., Using multivariate statistics, Alyn and Bacon, 2007.
[8]    Yulianto, Y., Robihaningrum, N., & Elinda, B. D., (Management Multivariate Analysis Methods for Variables Measurement in Scientific Papers), Aptisi Transactions On Management, 3(1), 2019, 65-72.
[9]    Mishra, P., Singh, U., Pandey, C. M., Mishra, P., & Pandey, G., (Application of student's t-test, analysis of variance, and covariance), Annals of Cardiac Anaesthesia, 22(4), 2019, 407-411. https://doi.org/10.4103/aca.ACA_94_19
[10]    Weaving, D., Jones, B., Ireton, M., Whitehead, S., Till, K., & Beggs, C. B., (Overcoming the problem of multicollinearity in sports performance data: A novel application of partial least squares correlation analysis), PLoS One, 14(2), 2019, e0211776. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0211776
[11]    Chumney, F., (Principal components analysis, exploratory factor analysis, and confirmatory factor analysis), Reading and understanding multivariate statistics, American Psychological Association, 2012, 99-136.
[12]    Jangi Zahi, M., Maleki, M. R., & Salmasnia, A. (2022). Ranking of sustainable development indicators in free zones using a hybrid method based on multi-criteria decision making (DANP) and factor analysis, Journal of Modern Research in Decision Making, 7(3): 1-26, 20.1001.1.24766291.1401.7.3.1.6 (in Persian).
[13]    Zolfaghari, F., Khosravi, H., et al., (Hierarchical cluster analysis to identify the homogeneous desertification management units), PLoS ONE, 14, 2019. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0226355, (in Persian).
[14]    Zareei, A., & Siahsarani Kojouri, M. A. (2017). Discovering and Analyzing the Purchasing Behavior of Elderly Customers in the Decision to Buy Organic Products: A Hybrid Approach of Clustering and Decision Tree, Journal of Modern Research in Decision Making, 2(3): 147-172, (in Persian).
[15]    Talaie, H. R. (2024). Evaluating the Barriers to Adopting Circular Economy and Industry 4.0 in the Home Appliance Industry Using Interpretive Structural Modeling and Structural Equation Modeling, Journal of Modern Research in Decision Making, 9(2): 99-128, (in Persian).
[16]    Deng, L., & Yuan, K. H., (Which method is more powerful in testing the relationship of theoretical constructs? A meta comparison of structural equation modeling and path analysis with weighted composites), Behavior Research Methods, 55(3), 2023, 1460-1479. https://doi.org/10.3758/s13428-022-01838-z
[17]    Teli, A., Nayaka, R., & Ghatanatti, R., (Data analysis–preference of pertinent statistical method in research), National Journal of Physiology, Pharmacy and Pharmacology, 13(10), 2023, 2010-2014.
[18]    Khusainova, R., Shilova, Z., & Curteva, O., (Selection of appropriate statistical methods for research results processing), International electronic journal of mathematics education, 11(1), 2016, 303-315. https://doi.org/10.12973/iser.2016.21030a
[19]    Ajee, K. L., Valsan, A., & Sankaran, R., (Choosing the right statistical test: A guide for data analysis), Amrita Journal of Medicine, 20(2), 2024, 86-88. https://doi.org/10.4103/amjm.amjm_4_24
[20]    Kim, J., Kim, D. H., & Kwak, S. G., (Comprehensive guidelines for appropriate statistical analysis methods in research), Korean Journal of Anesthesiology, 77(5), 2024, 503-517. https://doi.org/10.4097/kja.24016