Erhvervsakademisk metode og feltstudie - REMA 1000 casen

Den røde tråd

Sammenhængen gennem hele opgaven, så problembaggrund, problemformulering, metode, empiri, analyse og konklusion hænger sammen.

Eksempel: Hvis problemformuleringen handler om hvorfor unge bruger Scan Selv, skal interview, observation og analyse også hjælpe med at besvare det

Forklar de 4 typer Triangulering og herunder især Metodetriangulering

Fire typer:

• Datatriangulering — Forskellige datakilder (tid, sted, personer).

• Forskertriangulering — Flere forskere analyserer samme data.

• Teoritriangulering — Flere teorier på samme data.

• Metodetriangulering — Man undersøger det samme emne med flere forskellige metoder og sammenholder resultaterne.

  • Fx spørgeskema + interview + observation

  • Formål: At få både bredde og dybde og se, om metoderne peger i samme retning

Triangulering betyder at bruge flere kilder, metoder eller parter til at undersøge, måle eller håndtere det samme fænomen

Forklar de forskellige observationsteknikker og former samt, hvordan nogle af disse kom i spil ved jeres observationer i fredags?

Observationsteknikker og former

Grad af deltagelse:

• Fuldstændig deltager — Du er del af gruppen, skjuler forskerrolle.

• Deltager som observatør — Du deltager, men de ved du forsker.

• Observatør som deltager — Primært observatør, lidt interaktion.

• Fuldstændig observatør — Ren observation, ingen deltagelse.

Struktur:

• Struktureret — Fast skema, foruddefinerede kategorier.

• Ustruktureret — Åben notering, ingen faste kategorier.

Spradleys tre faser:

• Deskriptiv — Bred, noter alt.

• Fokuseret — Zoom ind på mønstre.

• Selektiv — Målrettet efter specifikke variationer.

Forklar hvad dokumentation af observationer kan indeholde og hvorfor det er smart

Kan indeholde:

• Feltnoter — Hvad du ser, hører, oplever. Skrives helst under eller lige efter observation.

• Tidspunkter og varighed — Hvornår og hvor længe.

• Kontekst — Sted, tilstedeværende, stemning, fysiske rammer.

• Direkte citater — Hvad folk faktisk sagde.

• Forskerens egne refleksioner — Tanker, undren, forforståelse. Holdes adskilt fra det observerede.

• Skitser/fotos/video — Visuel dokumentation af setting.

Hvorfor det er smart:

• Hukommelsen er upålidelig, detaljer forsvinder hurtigt.

• Gør analysen mulig bagefter, fordi du har rådata.

• Skaber transparens, så andre kan vurdere troværdigheden.

• Adskillelsen mellem observation og refleksion tvinger dig til at skelne fakta fra fortolkning.

Forklar de 3 (4) interview former + reflekter over, hvilken I valgte til i fredags og hvorfor

Struktureret — Faste spørgsmål, fast rækkefølge. Tæt på spørgeskema. Kvantitativt orienteret.

Semistruktureret — Interviewguide med temaer, men fleksibilitet til at følge op. Den mest brugte i kvalitativ forskning.

Ustruktureret — Ingen fast guide, nærmest en samtale. Meget eksplorativt.

(Gruppeinterview/fokusgruppe) — Flere personer interviewes sammen. Giver dynamik og diskussion, men stærke stemmer kan dominere.

Uformelt interview - Ved kaffemaskinen

Forklar hvad kvalitetskriterierne for et interview går ud på?

• Korte spørgsmål, lange svar — Interviewpersonen taler mest.

• Spontane, rige svar — Uden at du skal trække det ud.

• Opfølgning — Interviewer forfølger og uddyber svar undervejs.

• Fortolkning undervejs — "Forstår jeg dig rigtigt, at…?"

• Selvkorrigerende — Personen får plads til at nuancere sig selv.

• Interviewet taler for sig selv — Kræver minimal forklaring bagefter.

Forklar forskellen på den sonderende og den specificerende interview

Sonderende — Bredt og udforskende. Afdækker nye temaer. "Fortæl om din oplevelse med X."

Specificerende — Borer ned i noget konkret. "Du sagde frustrerende, giv et eksempel?"

Sonderende = bredde. Specificerende = dybde.

• Rekontekstualisering

  • Sætte data/fund tilbage i en meningsfuld sammenhæng

  • Samle temaer og koble dem til helheden eller teori

  • Fx: Interviewfund kobles sammen i den samlede analyse

Husk: Rekontekstualisering = samle data igen og give dem mening.

• Dekontekstualisering

  • Tage data ud af den oprindelige sammenhæng

  • Opdele materialet i mindre dele, fx koder eller temaer

  • Gør det lettere at finde mønstre

Husk: Dekontekstualisering = skille data ad.

1. 
   

• Bruge data til at besvare problemformuleringen

• Finde mønstre, forskelle og sammenhænge

• Omsætte rå data til viden

• Danne grundlag for analyse og konklusion

2. 
   

• Opdele data i mindre dele

• Sammenligne og finde mønstre

• Se sammenhænge og forskelle

• Fortolke hvad data betyder

3. 
   

• Analyse = Hvad viser data?

• Fortolkning = Hvad betyder det?

• Vurdering = Hvor troværdigt/stærkt er det?

• Delkonklusion = Hvad kan vi konkludere på dette område?

• Informationsbehov = Hvilket spørgsmål hjælper analysen med at besvare?

4. 
   

• Teori bruges som “briller” til at forstå data

• Litteratur kan understøtte eller udfordre vores fund

• Sekundær data kan bruges til sammenligning

• Hjælper med at forklare hvorfor et mønster opstår

• Empiri + teori = stærkere analyse

5. 
   

• Hermeneutik som tilgang

• TAM kan bruges til at forstå teknologivalg

• Fx:

  • Oplevet nytte

  • Brugervenlighed

  • Tidsbesparelse

  • Besvær/barrierer

6. 
   

• Korrelation = To ting hænger sammen

• Kausalitet = Den ene ting medfører den anden

• Kausalitet kræver typisk:

  • Sammenhæng

  • Årsagen kommer før virkningen

  • Andre forklaringer kan udelukkes

• Eksempel:

  • Kø og brug af Scan Selv hænger sammen = korrelation

  • Lang kø får unge til at vælge Scan Selv = kausalitet, hvis vi kan dokumentere det ordentligt

Den røde karamel

Gap/misfit

Break-down

Hvad kan man bruge til at vurdere løsningsforslag?

1. Desirability

• Løser løsningen problemet? (Rammes det faktiske behov?)

• Skaber den værdi for brugeren/kunden? (Er den nyttig i praksis?)

• Vil målgruppen acceptere og anvende løsningen? (Er der reel interesse og behov?)

2. Feasibility

• Kan virksomheden realistisk gennemføre det? (Er det praktisk muligt?)

• Har de kompetencer, teknologi og partnerskaber? (Har de de nødvendige ressourcer?)

• Kan løsningen driftes i praksis? (Kan den fungere stabilt over tid?)

3. Viability

• Kan idéen betale sig? (Er der økonomisk værdi?)

• Er omkostningerne proportionale til gevinsten? (Står udgifter og udbytte mål med hinanden?)

• Er løsningen økonomisk bæredygtig på længere sigt? (Kan den fortsætte uden at blive for dyr?)

Hvilke fejlkilder skal man være opmærksom på ved et interview og hvad betyder det ”at opnå rapport”?

Fejlkilder:

• Ledende spørgsmål

• Interviewereffekt (fremtoning, adfærd)

• Social desirability (svarer "rigtigt")

• Hukommelsesbias

• Asymmetrisk magtrelation

• Fortolkningsfejl

Rapport — At skabe tillid og tryghed, så personen åbner sig og svarer ærligt. Uden rapport får du overfladiske svar.

informationsbehov, begreber og operationalisering

Metodevalg?

Observationsteknikker og forme

TYPER af observationer

Interviewformer

Forklar hvordan man laver gode undersprøgsmål

Beskrivende — Afdækker hvad der sker. "Hvordan ser processen ud i dag?"

Analyserende — Undersøger sammenhænge og årsager. "Hvilke faktorer påvirker medarbejdernes motivation?"

Vurderende/normative — Tager stilling eller anbefaler. "Hvordan kan processen forbedres?"

Logikken: De bygger på hinanden. Du skal beskrive før du kan analysere, og analysere før du kan vurdere.

Målgruppe, population og sampling

Målgruppe — Hvem undersøgelsen handler om. Fx "danske sygeplejersker."

Population — Alle i målgruppen. Ofte for stor til at undersøge alle.

Sampling — At udvælge en del af populationen. To typer:

• Sandsynlighedsudvælgelse — Tilfældig, giver generaliserbarhed.

• Ikke-sandsynlighedsudvælgelse — Bevidst valgt, bruges i kvalitativ forskning. Fx snowball, bekvemmelighed, purposive.

•Hvad betyder forhåndsviden om emnet og verbaliseringsgrad for valg af indsamlingsmetode?

Forhåndsviden — Meget viden → struktureret metode (survey). Lidt viden → åben metode (interview, observation).

Verbaliseringsgrad — Kan respondenterne sætte ord på emnet? Høj → interview virker. Lav → brug observation eller visuelle hjælpemidler.

•Hvad er kvantitative metoder gode til?

• Måle hvor meget, hvor mange og hvor ofte

• Sammenligne grupper

• Finde mønstre og statistiske sammenhænge

• Arbejde med større mængder data

• Generalisere fra stikprøve til population, hvis sampling er god

• Fx: Hvor stor en andel af unge bruger Scan Selv frem for kassen?

•Hvilken kvantitativ metode er god til at indsamle data om folks holdninger? Hvilken metode er god til at indsamle data om adfærd?

• Holdninger: Spørgeskema, fx med skalaer fra meget uenig til meget enig.

• Adfærd: Observationer, hvor man registrerer hvad folk faktisk gør.

Eksempel fra REMA:

• Holdning: “Jeg synes Scan Selv er nemt at bruge” → spørgeskema.

• Adfærd: Vælger kunden Scan Selv eller kassen? → observation.

•På hvilke parametre adskiller spørgeskemaer sig fra strukturerede observationer?

Spørgeskema:

• Måler holdninger, meninger, selvrapporteret adfærd

• Respondenten fortæller selv

• Kan nå mange mennesker

• Risiko for social desirability

Struktureret observation:

• Måler faktisk adfærd

• Forskeren registrerer selv

• Tidskrævende, færre enheder

• Ingen selvrapporteringsbias, men Hawthorne-effekt

Kerneforskellen: Spørgeskema fanger hvad folk siger de gør. Observation fanger hvad de faktisk gør.

•Giv et eksempel på operationalisering af begrebet ”lykke” der skal undersøges i et spørgeskema?

• Begreb: Lykke

• Operationalisering: Gøre “lykke” målbart gennem konkrete spørgsmål.

Eksempel i spørgeskema:

• “Hvor lykkelig føler du dig generelt i din hverdag?”

  • 1 = Slet ikke lykkelig

  • 2 = Lidt lykkelig

  • 3 = Hverken/eller

  • 4 = Ret lykkelig

  • 5 = Meget lykkelig

Man kunne også måle dele af lykke, fx:

• Tilfredshed med hverdagen

• Sociale relationer

• Trivsel

• Følelse af mening

•Hvilke svarskalaer er de mest benyttede – hvilke bruger man til hvad og hvad er fordele og ulemper?

• Likert-skala

  • Fx 1–5 fra meget uenig til meget enig

  • Bruges til: Holdninger og vurderinger

  • Fordel: Nem at besvare og analysere

  • Ulempe: Folk kan vælge midten uden rigtig at tage stilling

• Numerisk skala

  • Fx 1–10

  • Bruges til: Tilfredshed, vurdering, oplevet kvalitet

  • Fordel: Giver mere nuance

  • Ulempe: Forskellen mellem fx 7 og 8 kan være forskellig fra person til person

• Ja/nej

  • Bruges til: Enkle fakta eller tydelige valg

  • Fordel: Meget nem at analysere

  • Ulempe: Giver næsten ingen nuance

• Kategorier

  • Fx alder: 16–20, 21–25, 26–29

  • Bruges til: Baggrundsoplysninger og grupper

  • Fordel: Let at sammenligne grupper

  • Ulempe: Man mister præcision

• Frekvensskala

  • Fx aldrig, sjældent, nogle gange, ofte, altid

  • Bruges til: Adfærd og vaner

  • Fordel: God til at måle hvor ofte noget sker

  • Ulempe: “Ofte” kan betyde noget forskelligt for forskellige personer

•Hvordan kan man reducere observatørbias i observationer?

• Klare observationskategorier — Fast skema reducerer subjektiv tolkning.

• Flere observatører — Forskertriangulering, sammenlign registreringer.

• Træning — Observatører øver sig inden, så de registrerer ens.

• Interrater reliability — Mål graden af enighed mellem observatører.

• Adskil observation fra fortolkning — Skriv hvad du ser, ikke hvad du tror det betyder.

• Video/lyd-optagelse — Gør det muligt at genbesøge situationen objektivt.

•Hvad betyder operationalisering i observationer?

At oversætte abstrakte begreber til konkrete, observerbare adfærdskategorier.

Eksempel: "Engagement" er abstrakt. Operationaliseret til observation → tæl antal gange en elev rækker hånden op, stiller spørgsmål, eller kigger på telefonen.

Uden operationalisering ved du ikke hvad du skal kigge efter.

Kval vs. kvan metode

Tidsperspektiv og praktisk dataindsamlingsdesign

Tidsperspektiv

Tværsnitsdesign — Data indsamles på ét tidspunkt. Giver et øjebliksbillede. Fx en survey i dag.

Longitudinelt design — Data indsamles over tid. Fanger udvikling og forandring. Fx interviews hver 3. måned i et år.

Praktisk dataindsamlingsdesign

Handler om de konkrete valg:

• Hvornår indsamles data (tidspunkt, varighed, hyppighed)?

• Hvor (setting, kontekst)?

• Hvem (sampling, adgang til respondenter)?

• Hvordan (metode, værktøjer, rækkefølge)?

• Ressourcer (tid, økonomi, mandskab)?

Pointen: Designet skal være realistisk og matche din problemformulering, teori og analysemetode.

Analyse metode

Hvorfor er det centralt at bestemme styrken af ens undersøgelse, før man går i gang?

• Så du ved, om undersøgelsen kan bære den konklusion, du vil lave.

• Du planlægger fx antal respondenter, sampling og tid.

Styrke = Hvor stærkt er fundamentet?
→ Planlægges før undersøgelsen.

Troværdighed = Kan jeg stole på resultatet?
→ Handler om kvaliteten af det, du faktisk har gjort.

Husk:
Styrke = kan data bære konklusionen?
Troværdighed = kan jeg stole på konklusionen?

Hvilke parametre kan du skrue på for at justere styrken af din undersøgelse?

• Antal respondenter/enheder

• Antal metoder (triangulering)

• Samplingmetode (tilfældig vs. bevidst)

• Grad af struktur

• Tid i feltet

• Antal variable/temaer (bredde vs. dybde)

I hvilke typer undersøgelser er høj styrke afgørende, og i hvilke er den mindre vigtig?

• Høj styrke er afgørende i kvantitative undersøgelser, især når man vil:

  • Generalisere til en større population

  • Sammenligne grupper

  • Teste hypoteser

  • Finde statistiske sammenhænge

  • Fx et spørgeskema om hvor stor en andel af unge bruger Scan Selv

• Høj styrke er mindre vigtig i kvalitative undersøgelser, hvor målet er:

  • Dyb forståelse

  • Oplevelser og holdninger

  • At forstå hvorfor mennesker handler som de gør

  • Fx semistrukturerede interviews om hvorfor unge vælger Scan Selv

Hvorfor er det vigtigt at være skarp på analysemetode, før vi går i krig med dataindsamlingen?

Fordi analysemetoden bestemmer hvilken type data du har brug for. Forkert data = analysen kan ikke lade sig gøre.

Fx: Vil du lave statistisk test → du skal have tal. Vil du lave tematisk analyse → du skal have rige, åbne svar.

Vælger du analysemetode bagefter, risikerer du at stå med data der ikke passer.

Undersøgelsdesign

Hvad er formålet med hhv. Problembaggrunden og Problemstillingen i indledningen?

Forklar de forskellige metoder til dybere problemafdækning samt hvilken du valgte til REMA1000-casen og hvorfor.

Eller break-down

Hvad er de vigtigste forskelle på en god og en dårlig PF?

Slutningsformer

Taksonomi’ske nivuear

Beskrivende/redegørende — Hvad sker der? Gengivelse af fakta, teori, situationen. "Sådan ser processen ud."

Analyserende — Hvorfor sker det? Sammenhænge, årsager, teori koblet til empiri. "Disse faktorer påvirker processen."

Vurderende — Er det godt/dårligt, og hvad bør der gøres? Kan være en vurdering eller en anbefaling af løsninger. "Processen bør ændres fordi…"

Forklar billedet

Positivistisk — Verden er som en maskine. Den følger faste love, og vi kan måle os frem til sandheden. Fx: "40% af medarbejderne er utilfredse ifølge vores survey." Forskeren er neutral og objektiv.

Fænomenologisk — Det vigtige er hvordan mennesker oplever verden. Samme situation kan føles helt forskellig for to personer. Fx: "Hvordan oplever DU at være utilfreds på jobbet?"

Hermeneutisk — Alt handler om fortolkning. Vi forstår dele ud fra helheden og helheden ud fra dele. Fx: Du forstår en sætning ud fra hele teksten, og hele teksten ud fra de enkelte sætninger. Det er den hermeneutiske cirkel.

Socialrealistisk — Virkeligheden findes derude, men vi kan aldrig se den 100% objektivt. Vores perspektiv farver altid. Fx: Utilfredshed er reel, men vores måling af den er altid ufuldstændig.

Socialkonstruktivistisk — "Sandheden" er noget vi skaber sammen gennem sprog og kultur. Fx: "Utilfredshed" er ikke bare en ting derude, det er et begreb vi har konstrueret, og det betyder noget forskelligt i forskellige kulturer.

Hvad er forskellen på processkrivning, færdigskrivning, metaskrivning

Processkrivning er at skrive for at tænke.

Færdigskrivning er den færdige tekst til læseren.

Metaskrivning forklarer hvad man gør, hvorfor man gør det, og hvordan opgaven hænger sammen.

Eksempel: Først laver man noter og brainstorm, derefter skriver man den færdige tekst, og til sidst forklarer man læseren hvorfor man har valgt sin metode

Triple Diamond

En proces hvor man skiftevis åbner op for mange muligheder og indsnævrer fokus.

Eksempel: I REMA-casen startede vi bredt med Scan Selv, afgrænsede til unge 16-29 år, indsamlede data og fandt de vigtigste faktorer bag deres valg

Empiri

Data og information man bruger til at undersøge sit problem.

Eksempel: Interviews og observationer af unge REMA 1000-kunder

Metode

Den måde man systematisk går til værks for at indsamle og analysere data.

Eksempel: Semistrukturerede interviews og observationer

Hvordan ser i de største kilder til subjektivitet i jeres bachlorprojekt? Eller i Rema-1000 casen?

• Forskerens forforståelse — I bringer allerede holdninger og antagelser med ind, som påvirker hvad I ser og spørger om.

• Valg af teori — Teorien er en linse der fremhæver noget og skjuler andet.

• Valg af metode — Interview giver andre fund end survey. Valget er subjektivt.

• Interviewsituation — Jeres tilstedeværelse, spørgsmålsformulering og relation til interviewpersonen påvirker svarene.

• Fortolkning af data — Kodning og tematisering er subjektive processer. To forskere kan nå forskellige konklusioner på samme data.

• Udvælgelse af respondenter — Hvem I vælger (og fravælger) former resultaterne.

Hvordan forholder man sig objektivt, når man undersøger et objekt?

• Transparens — Gør dine valg og forforståelse eksplicitte.

• Systematik — Følg en fast metode, ikke mavefornemmelse.

• Adskil data og fortolkning — Hvad ser du vs. hvad tror du.

• Triangulering — Flere vinkler reducerer ensidighed.

• Verificering — Tjek dine fund med respondenter eller medforskere.

• Refleksivitet — Vær bevidst om dine egne bias og antagelser.

Empiri, evidens og empirisk evidens

Empiri — Data du indsamler fra virkeligheden. Observationer, interviews, surveys osv.

Evidens — Belæg/bevis for en påstand. Kan være empirisk, men også teoretisk.

Empirisk evidens — Belæg der bygger på indsamlet data fra virkeligheden. Altså evidens baseret på empiri.

Simpelt: Empiri er dine data. Evidens er dit bevis. Empirisk evidens er bevis der kommer fra data.

Validitet og reliabilitet

Validitet og reliabilitet

Validitet — Måler du det du tror du måler? Handler om gyldighed. Fx: Måler dit spørgsmål om "trivsel" faktisk trivsel, eller noget andet?

Reliabilitet — Får du samme resultat hvis du gentager undersøgelsen? Handler om pålidelighed. Fx: Giver din survey samme svar hvis du kører den igen næste uge?

Sammenhæng: Du kan godt have høj reliabilitet og lav validitet (du måler det forkerte, men konsistent). Men uden reliabilitet kan du aldrig have validitet.

Analogi: En vægt der altid viser 2 kg for lidt er reliabel (konsistent) men ikke valid (forkert).

Evidens

Dokumentation der understøtter en påstand.

Eksempel: Hvis flere interviews viser at kø påvirker valget af Scan Selv, er det evidens for at kø kan have betydning

Bevis / indicium

Et bevis er stærk dokumentation for at noget er tilfældet.

Et indicium peger i en bestemt retning uden alene at bevise noget.

Eksempel: Flere kunder siger at de bruger Scan Selv ved lang kø. Det er et indicium på at kø har betydning

Divergerende og konvergerende tænkning

• Divergerende betyder at åbne op for mange muligheder og perspektiver.

• Konvergerende betyder at indsnævre og vælge det mest relevante.

Eksempel: Først brainstormer vi alle grunde til at bruge Scan Selv, bagefter vælger vi tid, vane og brugervenlighed som centrale temaer

Kildens faglige niveau

Etik og regler

Videnskabsetik

Etik vs. moral

Tre moralfilosofiske traditioner

Data etik

Etikken i teknikken

Virksomhedsetik

Forsking og etik

Objekt / subjekt

Objektet er det eller dem der undersøges.

Subjektet er den person der undersøger eller oplever noget.

Eksempel: Unge REMA-kunder kan være vores objekt, mens vi som studerende er subjekterne der undersøger dem

Forklar de forskellige videnskabteorier

Forklar: Ontologi, Epistemologi og metodologi

Positivisme

Et verdenssyn med fokus på det der kan observeres, måles og dokumenteres.

Eksempel: Måle hvor lang tid Scan Selv og kassen tager

Kildekritik

At vurdere om en kilde er troværdig, relevant og muligvis påvirket af bestemte interesser eller bias.

Eksempel: REMA 1000 kan have interesse i at fremstille Scan Selv positivt

Reproducerbarhed

Om andre kan gentage undersøgelsen ud fra ens beskrivelse og gennemføre den på samme måde.

Eksempel: Hvis vi beskriver præcist hvor, hvornår og hvordan observationerne blev lavet, kan andre gentage dem

Gennemsigtighed

At man tydeligt beskriver sine valg, metoder, data og begrænsninger.

Eksempel: Vi skriver at vi havde svært ved at finde unge respondenter om formiddagen

Bias (forklar ukendt, kendt osv)

En systematisk skævhed der kan påvirke undersøgelsen.

Eksempel: Hvis vi på forhånd tror at unge bruger Scan Selv for at spare tid, kan vi komme til at stille for mange spørgsmål om tid

Reliabilitet

Hvor konsistente og pålidelige målingerne er.

Eksempel: Hvis alle observatører måler tiden fra samme startpunkt til samme slutpunkt, bliver reliabiliteten bedre

Teori

En eksisterende forklaring eller model som bruges til at forstå og analysere et fænomen. Eksempel: TAM kan bruges til at forstå hvorfor kunder tager Scan Selv i brug

Forklar de 5 verdenssyn

Fem videnskabsteoretiske retninger

Positivisme — "Hvad er årsagen?"
Verden er objektiv og målbar. Find årsag-virkning gennem data og eksperimenter. Bevise og forklare.

Hermeneutik — "Hvordan skaber mennesker mening?"
Verden forstås gennem fortolkning. Del og helhed hænger sammen. Forstå og fortolke.

Fænomenologi — "Hvordan opleves verden?"
Fokus på den enkeltes levede erfaring. Subjektiv oplevelse er udgangspunktet. Genopdage og forstå.

Socialkonstruktivisme — "Hvordan skabes det?"
Virkeligheden er ikke givet, den skabes gennem sprog, kultur og relationer. Kritisere og konstruere.

Pragmatisme — "Hvad virker i praksis?"
Ligegyldig hvilken teori, det der tæller er hvad der faktisk fungerer. Handling og læring i centrum. Afprøve og evaluere.

---

Positivisme — Du laver en survey med 500 ansatte og finder at 70% er utilfredse. Du måler en sammenhæng mellem lønstigning og faldende sygefravær.

Hermeneutik — Du læser en virksomheds strategi og fortolker hvad den egentlig siger om ledelsens menneskesyn. Du forstår den enkelte sætning ud fra hele dokumentet.

Fænomenologi — Du interviewer en nyansat om hvordan det føles at starte i virksomheden. Fokus er på deres personlige oplevelse, ikke fakta.

Socialkonstruktivisme — Du undersøger hvordan begrebet "god ledelse" forstås helt forskelligt i to afdelinger. Det er ikke en fast sandhed, men skabt i de to kulturer.

Pragmatisme — Du tester to onboarding-metoder og måler hvilken der giver bedst resultat. Teorien bag er underordnet, det handler om hvad der virker.

Motiv: Hvad vil kilden?

At undersøge hvilke interesser eller formål en kilde har. Eksempel: Danish Crown og en dyreaktivist kan beskrive samme emne forskelligt fordi de har forskellige interesser

CRAAP

En model til kildekritik: Currency, Relevance, Authority, Accuracy og Purpose.

Eksempel: En gammel blog uden forfatter vil normalt være en svagere kilde end en ny rapport fra en troværdig institution

Den hellige treenighed

Teori, empiri og metode. Eksempel: Teori hjælper os med at forstå Scan Selv, empiri er vores interviews og observationer, og metode beskriver hvordan vi indsamlede og analyserede dem

Dunning-Kruger

En effekt hvor personer med begrænset viden kan overvurdere hvor meget de ved.

Eksempel: Efter to interviews kan man fejlagtigt tro at man allerede har forstået hele problemet

Empirisk evidens

Evidens der bygger på faktisk indsamlet data eller observationer.

Eksempel: Observationer viser at flere unge vælger kassen end Scan Selv

Deduktion

Fra teori til empiri. Man starter med teori eller en hypotese og undersøger den gennem data.

Eksempel: Vi tager udgangspunkt i at tidsbesparelse påvirker brugen af Scan Selv og undersøger derefter om interviewene understøtter det

Induktion

Fra empiri til teori. Man starter med data og finder mønstre som kan føre til mere generelle forklaringer.

Eksempel: Flere interviews viser at få varer betyder noget, og derfra udvikler vi en forklaring

Abduktion

En proces hvor man bevæger sig frem og tilbage mellem teori og empiri.

Eksempel: Vi starter med en antagelse om tid, interviewene viser at vane også betyder noget, og derfor ændrer vi vores forståelse

Videnskabsteori

Handler om hvordan viden bliver skabt, og hvordan forskellige verdenssyn påvirker den måde vi undersøger virkeligheden på.

Eksempel: Positivisme og hermeneutik vil undersøge Scan Selv på forskellige måder

Ontologi

Hvordan vi opfatter virkeligheden og hvad vi mener eksisterer.

Eksempel: Ser vi kundernes valg som noget objektivt målbart eller som noget der også afhænger af deres egne oplevelser og fortolkninger?

Epistemologi

Hvordan vi mener at man kan opnå viden om virkeligheden.

Eksempel: Vi kan få viden gennem målinger, interviews eller fortolkning afhængigt af vores verdenssyn

Metodologi

Den systematiske måde man frembringer og analyserer viden på.

Eksempel: Hvordan vi planlægger interviews, observationer og analyse

De 3 etiske skoler

1. Konsekvensetik vurderer handlinger ud fra konsekvenserne.

2. Pligtetik vurderer ud fra regler og principper.

3. Dydsetik fokuserer på personens karakter og intentioner.

Eksempel: Man kan vurdere brug af kundedata forskelligt afhængigt af hvilken etisk skole man bruger

Digital etik

Etik omkring brug af teknologi, data og AI.

Eksempel: Hvordan REMA må indsamle og bruge kundedata fra en app

Intern validitet

Om undersøgelsen faktisk undersøger det man siger at man vil undersøge.

Eksempel: Hvis problemformuleringen handler om hvorfor unge vælger Scan Selv, men vi kun spørger om tid, er den interne validitet svagere

Ekstern validitet

Hvor meget resultaterne kan overføres til andre personer, steder eller situationer.

Eksempel: Resultater fra tre butikker i Aarhus kan ikke automatisk overføres til alle unge i Danmark

Sampling

Processen hvor man udvælger hvilke personer eller enheder fra populationen der skal indgå i undersøgelsen.

Eksempel: Vi vælger unge 16-29 år som kommer ud af de tre REMA-butikker

Sampling bias

Når stikprøven bliver systematisk skæv.

Eksempel: Hvis vi kun interviewer om formiddagen, rammer vi færre unge som er på arbejde eller i skole

Stikprøve

De personer eller enheder fra populationen som konkret indgår i undersøgelsen. Eksempel: De unge kunder vi faktisk interviewer

Forskel på troværdighed og styrke

Troværdighed handler om kvaliteten af undersøgelsen. Styrke handler om hvor stærkt datagrundlaget er i forhold til den konklusion man vil lave. Eksempel: 5 gode interviews kan være troværdige, men ikke stærke nok til at generalisere til alle unge

Rekontekstualisering

Når viden eller data flyttes fra én sammenhæng til en anden, hvor man skal vurdere om den stadig kan bruges. Eksempel: En svensk undersøgelse om Scan Selv kan bruges som inspiration, men kan ikke nødvendigvis overføres direkte til Aarhus

Pragmatisme

Et verdenssyn hvor fokus er på hvad der virker i praksis. Eksempel: Hvis både observationer og interviews hjælper os med at besvare problemet, bruger vi begge dele

Primær data

Data man selv indsamler specifikt til den undersøgelse man arbejder med. Eksempel: Vores egne interviews og observationer

Sekundær data

Data som andre allerede har indsamlet til et andet formål, men som kan bruges i ens egen undersøgelse. Eksempel: Artikler, rapporter eller eksisterende undersøgelser om selvbetjening

Sandsynlighedsudvælgelse

Sandsynlighedsudvælgelse

Alle i populationen har en kendt chance for at blive valgt. Giver generaliserbarhed.

• Simpel tilfældig — Alle har lige stor chance. Fx trække navne fra en hat.

• Stratificeret — Opdel populationen i grupper (fx køn, alder), vælg tilfældigt inden for hver. Sikrer repræsentation.

• Klynge (cluster) — Vælg tilfældige grupper, undersøg alle i gruppen. Fx vælg 5 tilfældige afdelinger og spørg alle i dem.

• Systematisk — Vælg hver n'te person fra en liste. Fx hver 10. kunde.

Ikke-sandsynlighedsudvælgelse

Du vælger bevidst, ikke tilfældigt. Kan ikke generaliseres, men giver dybde.

• Bekvemmelighed — Du tager dem der er lettest tilgængelige. Fx spørger folk i kantinen. Nemt men skævt.

• Purposive/målrettet — Du vælger strategisk dem der ved mest om emnet. Fx kun ledere med 10+ års erfaring.

• Snowball — Én respondent leder til den næste. Fx "kender du andre der…?" God til skjulte grupper.

• Kvote — Du sætter krav om fordeling (fx 50/50 køn), men vælger ikke tilfældigt inden for kvoten.