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Analytical Transparency

机译:分析透明

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摘要

Data are ever more available to academic researchers, and their ubiquity offers an evergrowing promise of addressing in a brute-force way many of the business problems firms face today. Despite-or perhaps because of-the ubiquity of these data, there is more than ever a need for theory in the research we as academic researchers do. Whether the theories are behavioral or economic in origin does not matter; theories help us navigate a path through data, determine what additional data need to be collected (lab or field) to test those theories, and interpret our empirical results-assuming, of course, that those theories are understandable. Interpretable and well-written theory provides sharp predictions that can be tested (Shugan 2007).
机译:数据越来越多地提供给学术研究人员,它们的普遍性为以暴力方式解决当今公司面临的许多业务问题提供了越来越大的希望。尽管(或者也许是由于)这些数据无处不在,但我们作为学术研究人员所做的研究比以往任何时候都需要理论。这些理论是从行为出发还是从经济出发都无关紧要;这些理论帮助我们在数据中导航,确定需要收集哪些其他数据(实验室或现场)以测试这些理论,并解释我们的经验结果-当然,假设这些理论是可以理解的。可解释且写得很好的理论提供了可以检验的清晰预测(Shugan 2007)。

著录项

  • 来源
    《Marketing Science》 |2009年第3期|403-404|共2页
  • 作者单位

    The Wharton School of the University of Pennsylvania, Philadelphia, Pennsylvania 19104;

    Kellogg School of Management, Northwestern University, Evanston, Illinois 60208;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

  • 入库时间 2022-08-17 23:35:48

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