• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Глава

Статистические методы анализа инновационной деятельности в российских фирмах

С. 190-191.
Просвиркина Е. Ю., Суббочева А.

Специфика статистической обработки результатов исследования инновационной деятельности заключается в том, что анализируемая база данных характеризуется большим количеством показателей различных типов, их высокой вариативностью, сложностью корреляционных связей между переменными выборки.

Одной из главных целей исследования является анализ мотивации инновационной деятельности персонала в рассматриваемых компаниях, оценка используемых методов и выявление основных факторов, влияющих на инновационную активность.

Процедура анализа была разбита на несколько этапов. Во-первых, была подготовлена к анализу база данных. Этот этап включал в себя конвертацию данных в электронный формат, их проверку на наличие выбросов, выбор метода работы с пропущенными значениями.

Во-вторых, была проведена описательная статистика  (вычисление средних, дисперсий, ассиметрии и эксцесса, центральных моментов, при необходимости моды, медианы, квартилей распределения и разброса, матриц ковариации и корреляции и т.д.). В результате определены характеристики параметров анализируемой выборки.

В-третьих, было проведено содержательное исследование различных групп показателей выборки, их взаимосвязей, выявление основных явных и скрытых (латентных) факторов, влияющих на данные, отслеживание изменений показателей, их взаимосвязей и значимости факторов. Инструментом исследования являются различные методы и технологии корреляционного, факторного и кластерного анализа. Целью анализа является формулировка гипотез, касающихся как данной выборки, так и генеральной совокупности.

В-четвертых, в результате были проверены гипотезы относительно видов функции распределения случайных переменных, значимости различий средних и дисперсий в подвыборках, т.е. их однородности, значимости различий корреляционных матриц и факторных нагрузок в факторном представлении в подвыборках, интерпретация латентных факторов и т.д. Были использованы методы дисперсионного, факторного и регрессионного анализа.

В исследовании использовался статистический компьютерный пакет, позволяющий проводить стандартные виды анализа – SPSS.