Книга: Как думают великие компании: три правила

Приложение F. Анализ согласованности

Приложение F. Анализ согласованности

Поскольку в качестве переменной для оценки эффективности мы используем годовые значения ФР, при анализе любого промежутка времени более одного года как единого, недифференцированного промежутка возникает риск маскировки существенных годовых колебаний. Периоды и эры, которые мы используем для идентификации релевантных различий в поведении, были бы чрезвычайно зыбкой основой, если бы имели место сильные колебания наших независимых переменных (РП и ОСА как составляющих преимущества по ФР за определенные промежутки времени), которые мы сопоставляем с относительно плавно меняющимися или вообще неизменными различиями в поведении в течение тех же периодов времени.

Чтобы избежать этого, мы проанализировали динамику изменений составляющих элементов преимущества по ФР для каждого из наших попарных сравнений за соответствующие периоды времени. В приведенных ниже таблицах приводятся процентные доли от общего числа наблюдений по всей выборке для каждой сравниваемой пары, которые соответствуют общим цифрам за весь рассматриваемый период.

Например, если мы посмотрим на обобщенную статистику для «чудотворцев» и «стайеров» по всем девяти сравнениям, мы увидим, что в среднем в течение 87 % времени преимущество по годовой валовой прибыли имело тот же знак, что и преимущество по валовой прибыли за весь период сравнения «чудотворцев» со «стайерами». Если рассматривать отдельно периоды относительно высокой рентабельности, это значение возрастает до 90 %, а в периоды относительно низкой рентабельности оно уменьшается до 81 %. Медианное значение в целом и в периоды относительно высокой рентабельности составляет 100 %, то есть это максимальное значение, которое может иметь наш параметр соответствия, и это означает, что не менее половины всего времени имеет место идеальное соответствие между знаком годового значения и средним значением за период.

Рассматривая конкретные попарные сравнения, например Linear Technology с Micropac Industries, мы видим, что средний процент преимущества по ФР, обусловленного преимуществом по валовой прибыли, равен 25,7 %, медианное значение равно 25 %, межквартильный размах (МКР) равен 9,7 %, а соответствие составляет 100 %.

Ниже приведены обобщенные статистические данные для всех трех типов попарных сравнений и для всех 27 попарных сравнений, так что вы сами сможете решить, является ли разброс элементов преимущества за периоды времени, выявленный с помощью наших статистических методов, достаточно малым, чтобы оправдать наши поиски устойчивых различий в поведении за те же периоды.

Обобщенный уровень: попарные сравнения для всей выборки

Обобщенные статистические данные для выборки

«Чудотворцы» и «стайеры»

«Чудотворцы» и «середнячки»

«Стайеры» и «середнячки»

Обобщенная статистика для всех попарных сравнений

Linear Technology – Micropac Industries[8]

Linear Technology – International Rectifier

Micropac Industries – International Rectifier

Medtronic – Stryker

Medtronic – Invacare

Stryker – Invacare

Thomas & Betts – Hubbell

Thomas & Betts – Emrise

Hubbell – Emrise

Abercrombie & Fitch – Finish Line

Abercrombie & Fitch – Syms

Finish Line – Syms

Wm. Wrigley Jr. Company – Tootsie Roll Industries

Wm. Wrigley Jr. Company – Rocky Mountain Chocolate Factory

Tootsie Roll Industries – Rocky Mountain Chocolate Factory

Weis Markets – Publix Super Markets

Weis Markets – Whole Foods Market

Publix Super Markets – Whole Foods Market

Merck & Co. – Eli Lilly & Co.

Merck & Co. – KV Pharmaceutical

Eli Lilly & Co. – KV Pharmaceutical

Heartland Express – Werner Enterprises

Heartland Express – P.A.M. Transportation Services

Werner Enterprises – P.A.M. Transportation Services

Maytag – HMI Industries

Maytag – Whirlpool

HMI Industries – Whirlpool

Оглавление книги