Research Products, Based on the Par

Research Products, Based on the Paradigm of the Design Sciences

There are significant differences between the causal models of description-driven research and the technological rules of prescription-driven research. Their causal logic is comparable: one or more dependent variables are produced, deterministically or stochastically, through one or more independent ones. However, one difference lies in the nature of the independent variables: in the case of the causal model these are elements already present in reality (and not always manipulable), while in the case of the technological rule it is a designed intervention to solve an improvement problem or a designed artefact, like an organization structure or management system, to solve a construction problem. Or in the words of Cheng and McKinley (1983), in prescription-driven research the independent variables should be applicable.

Often the dependent variables are also different. For causal models in the field of management the 'bottom line' (or organizational effectiveness) is a much used result variable (see e.g. Lewin and Minton, 1986; March and Sutton, 1997), or it is even assumed that relevant management research should always focus on overall organizational performance as dependent variable (Cheng and McKinley, 1983, p. 98). However, March and Sutton show that the mechanisms causing variation in overall organizational performance are unstable. To this one may add that overall performance is typically not only influenced by the independent variables of interest, but by many more organizational and contextual variables as well. So the impact of the independent variables tends to 'drown in noise', forcing the researcher to restrict himself or herself to study only those independent variables that have a really strong impact on the bottom line. On the other hand, when testing technological rules one tends to investigate short causal chains. In such testing, the dependent variable is not the ultimate overall organizational performance, but rather one or more operational variables, like the question whether an intended change is realized or not (while it is still assumed that such operational outcomes will eventually contribute to organizational performance).

Results (Vietnamese) 1:

Nghiên cứu sản phẩm, dựa trên các mô hình của khoa học thiết kế

có những khác biệt đáng kể giữa các mô hình quan hệ nhân quả của mô tả hướng nghiên cứu và các quy tắc công nghệ của toa thuốc theo định hướng nghiên cứu. Quan hệ nhân quả logic của họ có thể so sánh: một hoặc nhiều phụ thuộc vào biến được sản xuất, deterministically hoặc ngẫu, thông qua một hoặc nhiều người độc lập. Tuy nhiên, một sự khác biệt nằm trong bản chất của các biến độc lập: trong trường hợp của các mô hình quan hệ nhân quả đây là yếu tố đã có trong thực tế (và không phải luôn luôn manipulable), trong khi trong trường hợp các quy tắc công nghệ, nó là một sự can thiệp được thiết kế để giải quyết một vấn đề cải thiện hoặc một artefact được thiết kế như một tổ chức cấu trúc hoặc quản lý hệ thống, để giải quyết một vấn đề xây dựng. Hoặc trong những lời của Cheng và McKinley (1983), toa thuốc theo định hướng nghiên cứu các biến độc lập nên được áp dụng.

thường phụ thuộc vào biến là cũng khác nhau. Cho các mô hình quan hệ nhân quả trong lĩnh vực quản lý 'bottom line' (hoặc tổ chức hiệu quả) là một biến được sử dụng kết quả nhiều (xem ví dụ như Lewin và Minton, 1986; Tháng 3 và Sutton, 1997), hoặc thậm chí người ta cho rằng nghiên cứu quản lý có liên quan nên luôn luôn tập trung vào các hiệu suất tổng thể tổ chức như là phụ thuộc vào biến (Cheng và McKinley, 1983, trang 98). Tuy nhiên, Tháng ba và Sutton Hiển thị rằng cơ chế gây ra sự thay đổi trong hoạt động tổ chức nói chung là không ổn định. Để điều này một trong những có thể thêm rằng hiệu suất tổng thể thường không chỉ bị ảnh hưởng bởi các biến độc lập quan tâm, nhưng bởi nhiều tổ chức và theo ngữ cảnh biến hơn là tốt. Do đó, tác động của biến độc lập có xu hướng 'chết đuối trong tiếng ồn', buộc các nhà nghiên cứu để hạn chế tự mình hoặc mình để nghiên cứu chỉ những biến độc lập có một tác động thực sự mạnh mẽ trên dòng dưới cùng. Mặt khác, khi thử nghiệm công nghệ quy tắc một có xu hướng để điều tra ngắn quan hệ nhân quả chuỗi. Trong thử nghiệm như vậy, phụ thuộc vào biến không phải là hiệu suất tổng thể tổ chức cuối cùng, nhưng thay vì một hoặc nhiều hoạt động biến, như câu hỏi cho dù một thay đổi dự định nhận ra hay không (trong khi nó vẫn còn giả định rằng như vậy kết quả hoạt động cuối cùng sẽ đóng góp cho tổ chức hiệu suất).

Results (Vietnamese) 2:

Sản phẩm nghiên cứu, dựa trên Mô hình của Khoa Thiết kế Có sự khác biệt đáng kể giữa các mô hình nhân quả của nghiên cứu mô tả định hướng và các quy tắc công nghệ nghiên cứu theo toa hướng. Logic nhân quả của họ có thể so sánh: một hay nhiều biến phụ thuộc được sản xuất, deterministically hoặc stochastically, thông qua một hoặc những người độc lập hơn. Tuy nhiên, một sự khác biệt nằm ở bản chất của các biến độc lập: trong trường hợp của mô hình quan hệ nhân quả là những yếu tố đã có trong thực tế (và không phải lúc nào manipulable), trong khi trong trường hợp của các quy tắc công nghệ đó là một sự can thiệp được thiết kế để giải quyết một vấn đề cải thiện hoặc một vật phẩm thiết kế, giống như một cơ cấu tổ chức, hệ thống quản lý, để giải quyết một vấn đề xây dựng. Hoặc trong những lời của Cheng và McKinley (1983), trong nghiên cứu theo toa hướng các biến độc lập có thể áp dụng. Thông thường các biến phụ thuộc cũng khác nhau. Cho các mô hình quan hệ nhân quả trong lĩnh vực quản lý của dòng dưới cùng (hoặc hiệu quả tổ chức) là một biến kết quả được sử dụng nhiều (xem ví dụ Lewin và Minton, 1986; tháng Ba và Sutton, 1997), hoặc thậm chí nó được giả định rằng nghiên cứu quản lý có liên quan nên luôn luôn tập trung vào hiệu năng tổ chức tổng thể như biến phụ thuộc (Cheng và McKinley, 1983, p. 98). Tuy nhiên, tháng ba và Sutton cho thấy cơ chế gây ra sự thay đổi trong hoạt động tổ chức tổng thể là không ổn định. Với trang này có thể thêm rằng hiệu suất tổng thể thường không chỉ bị ảnh hưởng bởi các biến độc lập quan tâm, nhưng do nhiều biến tổ chức và ngữ cảnh nhiều hơn là tốt. Vì vậy, tác động của các biến độc lập có xu hướng chìm trong tiếng ồn, buộc các nhà nghiên cứu để hạn chế bản thân mình để nghiên cứu thì chỉ những biến độc lập có tác động thực sự mạnh mẽ trên dòng dưới cùng. Mặt khác, khi kiểm tra quy tắc công nghệ một xu hướng để điều tra nguyên nhân các chuỗi ngắn. Trong thử nghiệm này, biến phụ thuộc không phải là hiệu suất tổng thể cuối cùng tổ chức, mà là một hay nhiều biến hoạt động, như câu hỏi liệu một sự thay đổi dự định được thực hiện hay không (trong khi nó vẫn còn cho rằng kết quả hoạt động như vậy cuối cùng sẽ góp phần tổ chức thực hiện ).