Následovných 9 metodologických chyb zaručeně způsobí odmítnutí vašeho článku již před jeho odesláním na odborné recenzování:

1. Nesprávné sladění výzkumných metod a výzkumného problému/otázek/teorie: Používání metod, které nejsou vhodné pro zodpovězení položených výzkumných otázek.
2. Neadekvátní výzkumný design: problém s důvěryhodností, konzistentností, replikovatelností, platností, spolehlivostí nebo kvalitou výzkumného designu.
3. Problémy s výzkumným vzorkem, které podkopávají zobecnění zjištění: nereprezentativní nebo neobjektivní techniky výběru vzorku, nedostatečná (velmi malá) velikost vzorku neposkytující dostatečnou statistickou sílu. Nevhodný vzorek (některé časopisy odmítají publikovat příspěvky založené na výzkumu studentů).
4. Neadekvátní operacionalizace konstruktů: Příspěvky mohou být zamítnuty kvůli špatné definici a měření klíčových konstruktů. Použití nevalidovaných nebo nedostatečně ověřených postupů měření konstruktů, respektive postupů založených na mnoha různých zdrojích, a tedy vyžadujících jejich úplnou validaci.
5. Obavy z kvality údajů: Zahrnuje to používání zastaralých (velmi starých), neúplných nebo nespolehlivých údajů.
6. Nevhodné techniky analýzy dat: Jedná se o použití nesprávných nebo méně vhodných nástrojů a technik analýzy údajů.
7. Příspěvky založené výlučně na bibliometrické analýze, deskriptivních recenzích, deskriptivní metaanalýze a analýze sentimentu: Přestože tyto příspěvky poskytují zajímavé poznatky o vývoji témat a trendech, často jim chybí teoretická hloubka a proto jsou mnohé z nich odmítány vysoce kvalitními časopisy. V tomto případě redakce upřednostňují silné literární přehledy, které přesahují jednoduchý popis stávajícího stavu. Identifikují klíčová omezení současných teorií a modelů a demonstrují možnosti řešení těchto omezení.
8. Nedostatek křížové validace výsledků.
9. Neadekvátní vykazování metodických postupů: nedostatečná transparentnost v používaných metodách, postupech, nástrojích a analytických technikách.

Řešení těchto 9 metodologických chyb je zásadní pro zvýšení šance na publikování článku.

Doporučená literatura:

• Bono, J. E., & McNamara, G. (2011). Publishing in AMJ—part 2: Research design. Academy of management journal, 54(4), 657-660, https://doi.org/10.5465/amj.2011.64869103
• Zhang, Y., & Shaw, J. D. (2012). Publishing in AMJ—Part 5: Crafting the methods and results. Academy of Management Journal, 55(1), 8-12., https://doi.org/10.5465/amj.2012.4001
• Bansal, P., & Corley, K. (2012). Publishing in AMJ—Part 7: What’s different about qualitative research?. Academy of Management Journal, 55(3), 509-513, https://doi.org/10.5465/amj.2012.4003
• Maier, C., Thatcher, J. B., Grover, V., & Dwivedi, Y. K. (2023). Cross-sectional research: A critical perspective, use cases, and recommendations for IS research. International Journal of Information Management, 70, 102625, https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2023.102625
• Jeyaraj, A., & Dwivedi, Y. K. (2020). Meta-analysis in information systems research: Review and recommendations. International Journal of Information Management, 55, 102226, https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2020.102226
• Kar, A. K., & Dwivedi, Y. K. (2020). Theory building with big data-driven research–Moving away from the “What” towards the “Why”. International Journal of Information Management, 54, 102205, https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2020.102205

Poznámky na závěr

Článek byl přeložen a upraven z článku professora Yogesh K Dwivedi, editora časopisu: International Journal of Information Management

Foto: professor Yogesh K Dwivedi na konferenci ACIEK IAE Sorbonne Paris 2024