Prof. Urbig präsentiert beim Brown-Bag-Seminar an der Schumpeter School of Business and Economics.
In der vergangenen Woche durften wir Prof. Diemo Urbig zu unserem Brown-Bag-Seminar an der Schumpeter School of Business and Economics begrüßen.
Für Prof. Urbig war der Besuch eine Rückkehr an einen vertrauten Ort: Bevor er seine derzeitige Position antrat, war er mehrere Jahre als Assistenzprofessor an unserem Forschungszentrum tätig. Es war daher besonders schön, ihn wieder bei uns begrüßen zu dürfen und mehr über seine aktuelle Arbeit zu erfahren.
Sein Vortrag basierte auf einem im Journal of Management in Druck befindlichen Artikel und konzentrierte sich auf nichtlineare Effekte und Interaktionseffekte in der empirischen Managementforschung.
Das Thema mag technisch klingen, doch die zugrunde liegende Fragestellung ist für viele quantitative Studien von großer Relevanz. Managementwissenschaftler untersuchen häufig Beziehungen, die nicht einfach linear sind: Effekte können auf verschiedenen Ebenen stärker oder schwächer ausfallen oder von anderen Variablen abhängen. In solchen Fällen kann die Art und Weise, wie ein Modell spezifiziert wird, die Schlussfolgerungen der Forscher stark beeinflussen.
Prof. Urbig und seine Co-Autoren zeigen, dass dies kein nebensächliches Problem ist. In einer Auswertung von 548 quantitativen Artikeln, die zwischen 2021 und 2023 im Academy of Management Journal, im Journal of Management und im Strategic Management Journal veröffentlicht wurden, stellten sie fest, dass rund 73 % nichtlineare oder Interaktionseffekte untersuchten, während nur 3 % die entsprechenden nichtlinearen oder interaktiven Kontrollvariablen einbezogen. Ihre Arbeit zeigt, dass das Weglassen solcher Kontrollen statistische Tests und Schätzungen der Effektgröße verzerren und in einigen Fällen sogar zu gegenteiligen Schlussfolgerungen führen kann.
Vor diesem Hintergrund stellt der Beitrag einen fünfstufigen Leitfaden vor, mit dem sich relevante nichtlineare und interaktive Steuerungsmechanismen auf systematische und theoriegeleitete Weise identifizieren und integrieren lassen. Die übergeordnete Botschaft des Seminars war eindeutig: Eine sorgfältige Modellspezifikation ist nicht nur ein technisches Detail, sondern von zentraler Bedeutung für robuste empirische Ergebnisse und die Theorieentwicklung.
Der Vortrag regte eine lebhafte Diskussion über Kausalinferenz, Modellspezifikation und die Interpretation komplexer empirischer Modelle an.
Vielen Dank an Prof. Urbig für den Besuch und den aufschlussreichen Austausch.
