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PODCAST

Empirisch denken — damit wir wissen, was wir tun

Der Methodenkompass

Empirisch denken ist eine Podcast-Reihe über wissenschaftliches Arbeiten in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften – verständlich, kritisch und anhand vieler Beispiele. Im Mittelpunkt stehen Forschungsfragen, Hypothesen, Daten, Modelle, Kausalität, Regression, Fragebögen, Textanalyse, Repräsentativität und typische Denkfehler. Der Podcast richtet sich an alle, die empirische Forschung nicht nur anwenden, sondern wirklich verstehen wollen. Basierend auf meiner 15-jährigen Arbeit an der

science social sciences

All Episodes

00:02:20

Folge 66: Wenn Unternehmertum zur Falle wird

Empirisch denken — damit wir wissen, was wir tun ·

2026/09/30

Entrepreneurship hilft nicht automatisch. Für schwache Unternehmen kann es Suchenergie freisetzen. Für stark gewachsene Unternehmen kann es Selbstüberschätzung und riskantes Festhalten am bisherigen Wachstumspfad verstärken.

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00:02:18

Folge 64: Postures als Routinen des Denkens

Empirisch denken — damit wir wissen, was wir tun ·

2026/09/30

In der Behavioral Theory of the Firm spielen Regeln, Standard Operating Procedures und Routinen eine zentrale Rolle. Organisationen greifen auf bewährte Muster zurück, wenn Unsicherheit groß ist.

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00:02:20

Folge 67: Digitalisierung schützt nicht automatisch

Empirisch denken — damit wir wissen, was wir tun ·

2026/09/30

Digitale Haltung ist kein Schutzschild gegen Turbulenz. Sie hilft, wenn digitale Optionen zur neuen Lage passen. Sie schadet, wenn sie Organisationen in alten technologischen Pfaden festhält.

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00:02:17

Folge 65: Das Growing-Pains-Modell

Empirisch denken — damit wir wissen, was wir tun ·

2026/09/30

Growing Pains zeigt nicht einfach, ob digitale oder unternehmerische Haltungen gut sind. Es zeigt, dass ihre Wirkung davon abhängt, aus welcher Wachstumsgeschichte ein Unternehmen in die Krise hineingeht.

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00:02:21

Folge 63: Erfolg kann Suche verhindern

Empirisch denken — damit wir wissen, was wir tun ·

2026/09/23

Organisationen vergleichen ihre tatsächliche Leistung mit einem Anspruchsniveau. Läuft es schlechter als erwartet, entsteht Unzufriedenheit.

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00:02:26

Folge 62: Bounded Rationality — warum gut genug oft...

Empirisch denken — damit wir wissen, was wir tun ·

2026/09/23

Begrenzte Rationalität bedeutet nicht, dass Menschen irrational sind. Es bedeutet: Sie versuchen vernünftig zu handeln, aber unter Grenzen.

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00:02:55

Folge 61: Unternehmen sind keine Optimierungsmaschinen

Empirisch denken — damit wir wissen, was wir tun ·

2026/09/23

Strategische Haltungen, die Unternehmen normalerweise stark machen, können ihnen in schweren Krisen schaden.Mit diesem Link können die ersten 50 Besucher den Artikel kostenlos lesen und herunterladen 👉 https://www.tandfonline.com/eprint/RM7SRBTZV4EAVHCEGX8S/full?target=10.1080/0960085X.2026.2623954

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00:02:57

Bonus-Folge: Juvenal — der schwarze Schwan als...

Empirisch denken — damit wir wissen, was wir tun ·

2026/09/15

Das Unmögliche ist oft nicht unmöglich.Es ist nur noch nicht Teil unseres Erfahrungsraums.Und genau deshalb braucht Wissenschaft nicht nur Bestätigung.Sie braucht die Bereitschaft, vom Unerwarteten überrascht zu werden.

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00:03:26

Bonus-Folge: Schwanensee — wenn Wahrnehmung nicht...

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2026/09/15

Der schwarze Schwan ist nicht nur ein Bild für Krise.Er ist ein Bild für die Grenzen dessen, was wir wissen, sehen und erwarten.

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00:03:38

Das Graue Nashorn — wenn wir wissen, aber nicht handeln

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2026/09/15

Während der Schwarze Schwan für das Unerwartete steht, beschreibt das Graue Nashorn eine sichtbare, wahrscheinliche und potenziell folgenreiche Gefahr.

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00:03:01

Warum Widerspruch produktiv ist

Empirisch denken — damit wir wissen, was wir tun ·

2026/09/15

Nur weil bislang alles für unsere Annahmen sprach, können wir uns trotzdem irren.

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00:05:02

Nach der Krise ist vor der Krise

Empirisch denken — damit wir wissen, was wir tun ·

2026/09/15

Der Schwarze Schwan von gestern kann zum Grauen Nashorn von morgen werden.

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00:03:32

Von Prediction zu Preparedness

Empirisch denken — damit wir wissen, was wir tun ·

2026/09/15

Strategische Anpassungsfähigkeit entsteht nicht durch perfekte Vorhersage.Sie entsteht durch die Fähigkeit, unter begrenztem Wissen handlungsfähig zu bleiben — und vorhandenes Wissen rechtzeitig in Handeln zu übersetzen.

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00:03:23

Von schwarzen Schwänen und grauen Nashörnern - Wenn...

Empirisch denken — damit wir wissen, was wir tun ·

2026/09/15

Nicht jedes erschütternde Ereignis ist automatisch ein Schwarzer Schwan.Manchmal ist nicht das Ereignis völlig unvorhersehbar, sondern nur unsere Bereitschaft gering, vorhandene Warnsignale ernst zu nehmen.

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00:02:44

Folge 52: Stratifizierung — wenn Stichproben mehrere...

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2026/09/08

Heute geht es um Stratifizierung.Stratifizierung bedeutet:Eine Stichprobe besteht aus unterschiedlichen Schichten oder Gruppen.

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00:02:22

Folge 51: Warum Mittelwerte manchmal die falsche...

Empirisch denken — damit wir wissen, was wir tun ·

2026/09/08

Das erinnert an ein Kamel und ein Dromedar.Von vorne sehen beide vielleicht ähnlich aus.Aber von der Seite erkennt man:Das eine Tier hat einen Höcker.Das andere zwei.

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00:02:37

Folge 53: Signifikant heißt nicht wichtig

Empirisch denken — damit wir wissen, was wir tun ·

2026/09/08

Ein signifikantes Ergebnis wird oft so gelesen, als sei es wichtig.Aber das ist ein Missverständnis.

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00:02:56

Folge 55: Effektstärke — wie groß ist der Effekt...

Empirisch denken — damit wir wissen, was wir tun ·

2026/09/08

Signifikanz sagt uns, ob ein Ergebnis statistisch auffällig ist.Effektstärke sagt uns, wie groß ein Effekt ist.Das ist ein entscheidender Unterschied.

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00:02:27

Folge 54: Power — warum echte Effekte manchmal...

Empirisch denken — damit wir wissen, was wir tun ·

2026/09/08

Heute geht es um den Beta-Fehler.Wir übersehen einen Effekt, obwohl er tatsächlich existiert.

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00:01:00

Folge 49: Erst das Modell, dann die Koeffizienten

Empirisch denken — damit wir wissen, was wir tun ·

2026/09/01

Der erste Blick gilt R-Quadrat.Wie viel Varianz des Kriteriums erklärt das Modell?Dann folgt die Modellsignifikanz.Leistet das Modell insgesamt einen statistisch bedeutsamen Erklärungsbeitrag?

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