Description du module

La recherche quantitative est largement utilisée dans les domaines de la gestion, de l’administration des affaires et du leadership. Elle examine la relation entre les variables et établit des (co)relations ainsi que des relations de cause à effet dans des circonstances hautement contrôlées. Plus précisément, l'analyse statistique utilisée tout au long d'une étude quantitative réduit et restructure un problème complexe faisant l'objet de l'investigation en un nombre limité de causes possibles (variables). Ce module offre aux étudiants un aperçu de la méthodologie de recherche quantitative applicable à l'investigation de différents phénomènes observés. Il approfondit les compétences et les concepts nécessaires pour concevoir et mener une recherche en administration des affaires destinée aux étudiants en doctorat, ainsi que pour renforcer la capacité des étudiants à évaluer les recherches d'autrui. Grâce à ce module, les étudiants développeront les compétences essentielles pour concevoir des études expérimentales, quasi-expérimentales et par enquête ; pour analyser les données recueillies dans le cadre de ces études ; et pour interpréter les résultats des analyses de données. Les étudiants exploreront les designs et les techniques statistiques à utiliser dans le cadre de leur projet de recherche doctorale envisagé.

Objectif du module

Le module vise à fournir aux étudiants une compréhension critique de la philosophie, des principes, des théories, des méthodologies quantitatives, des méthodes, des techniques et des critères d'évaluation associés à la recherche en administration des affaires, à utiliser dans leur projet et pour la revue de littérature.

Résultats d'apprentissage

À l'issue de ce module, l'étudiant devrait être capable de :

1) Formuler un problème de recherche en administration des affaires et un énoncé de l’objectif.

2) Construire des questions de recherche alignées sur le problème et l'énoncé de l’objectif.

3) Évaluer l'objectif des designs quantitatifs.

4) Critiquer les designs quantitatifs.

5) Décrire divers outils, procédures de collecte de données et analyses statistiques quantitatives.

6) Analyser les avantages, les inconvénients et les alternatives aux tests d'hypothèse nulle.

7) Expliquer comment l'exploration des variables médiatrices, modératrices et indépendantes peut contribuer à la théorie.

8) Comparer le rôle des techniques d'échantillonnage, des échantillons de convenance et du biais de sélection dans les designs quantitatifs.

9) Réaliser une analyse de données sur SPSS et interpréter les résultats.

10) Appliquer des considérations éthiques à la recherche.