Эмпирический анализ системы управления рисками на малых и средних предприятиях.

Эмпирический анализ системы управления рисками на малых и средних
предприятиях.
В статье с помощью эмпирического метода опрашивается 82 представителей малого и
среднего бизнеса и анализируется собранные данные.
Эмпирическое знание — это совокупность высказываний о реальных, эмпирических
объектах. Эмпирическое знание основывается на чувственном познании. Рациональный
момент и его формы (суждения, понятия и др.) здесь присутствуют, но имеют подчиненное
значение. Поэтому исследуемыйобъект отражается преимущественно со стороны своих
внешних связей и проявлений, доступных созерцанию и выражающих внутренние
отношения. [1]
Основной целю опросного метода в статье является:
 Выяснить отношение предпринимателей к рискам,
 Состояние управления рисками на практике малого и среднего бизнеса,
 Выявление факторов, влияющих внедрению системы управления рисками на
предприятиях малого и среднего бизнеса;
 Выявление факторов, стимулирующих внедрению системы управления рисками на
предприятиях малого и среднего бизнеса;
Результаты полученные в ходе опроса, подверглись регрессионному анализу, факторному
анализу, дискриптивному анализу.
Всего было опрошено 82 предприятий, из них 44 ответа было получено с помошью онлайн
опросника SurveyMonkey, и остальные 38 ответов проводились на бумажном носителе.
В ходе опроса все этические нормы были соблюдены. Всем учасникам опроса были
разяснены цели и задачи опроса. Также, участие на опросе проходило исключительно по
желанию опрашиваемого.
Основным инструментом обследования была анкета, которая содержала 36 вопросов. Опрос
проводился на русском и казахском языке, но большинство предпринимателей изявили
желание ответить на русском языке.
С содержательной точки зрения, все вопросы анкеты можно разделить, как минимум,
на две группы:
1) Первые десять вопросов анкеты дают представление об общих характеристиках
объектов наблюдения (размер, возраст бизнеса, организационно-правовая форма,
вид деятельности, годовой оборот) и респондентов (пол, возраст, должность,
образование).
2) Остальные вопросы анкеты (c 11 по 36) направлены на выяснение особенностей
внешней и внутренней среды бизнеса, наличия или отсутствия элементов рискменеджмента, достаточности и доступности ресурсов для управления рисками на
предприятии.
Со статистической точки зрения, вопросы анкеты можно разделить на три группы:
1) Вопросы, в которых респондент должен был выбрать один вариант ответа из
предложенных (вопросы с 2 по 11, а также 18, 20, 23, 25, 27, 28, 30, 33, 34 и 36).
Каждому из этих вопросов в рамках нашего статистического анализа ставится в
соответствие одна переменная qj, где j равно номеру вопроса в анкете, которая
является категориальной (номинальной) и принимает целые значения от 1 до n, где
n – количество вариантов ответа на данный вопрос. То есть каждому варианту
ответа соответствует свое значение переменной.
2) Вопросы, которые предусматривали возможность одновременного выбора
нескольких вариантов ответа (вопросы с 12 по 17, 19, 21, 22, 24, 29, 31, 32, 35). В
этом случае каждому варианту соответствовала своя переменная qj_k, где j равно
номеру вопроса в анкете, а k – порядковому номеру варианта ответа для данного
вопроса. Эти переменные являются бинарными (также относятся к числу
номинальных переменных), то есть принимают значение 1 для тех респондентов,
которые выбрали этот вариант ответа, и 0 – в противном случае.
3) Вопрос 26, в котором респондентов просили в баллах оценить степень значимости
различных рисков для бизнеса. Для каждого риска была создана переменная q26_k,
где k – порядковый номер, соответствующий данному виду риска в перечне всех
рисков в этом вопросе. Эта переменная является порядковой, то есть позволяет
ранжировать риски по степени их значимости для субъектов малого бизнеса.
В обследовании приняло участие 82 респондента. Распределения их ответов на основные
вопросы анкеты представлены в рис.1 – 10.
Организационно-правовая
форма
36
44%
Численность работников
6 4
8 7% 5%
10%
ИП
46
56%
ТОО
17
21%
1 чел.
24
29%
2-5 чел.
6-9 чел.
10-25 чел.
23
28%
Рисунок 1
26-49 чел.
50+ чел.
Рисунок 2
Вид деятельности
2; 2%
M; 3;N;4%
L; 3; 4%
K; 3; 4%
A; 16; 19%
J; 3; 4%
I; 3; 4%
H; 4; 5%
B; 12; 14%
G; 4; 5%
F; 5; 6%
E; 5; 6%
C; 10; 12%
D; 9; 11%
A Услуги по проживанию и питанию
H Другое
Профессиональная, научная и техническая
Транспорт и складирование
B
I
деятельность
C Прочие виды услуг
J Информация и связь
D Торговля
K Финансовая и страховая деятельность
E Здравоохранение и социальные услуги
L Образование
F Производство
Административное и вспомогательное
G
обслуживание
M Искусство, развлечения, отдых
Операции с недвижимым имуществом
N
Рисунок 3
Возраст бизнеса
5 3 6
4%7%
12 6%
15%
7
8%
Годовой оборот бизнеса
<1 года
1-4 года
5-7 лет
27
33%
8-10 лет
11-14 лет
12
15%
4
35%
4%
10
13%
15-19 лет
22
27%
25
32%
До 5 млн.тг
От 5 млн. тг
до 15 млн.тг
24
31%
20+ лет
Рисунок 4
Рисунок 5
Финансовое положение
бизнеса
43
4%
5%
38
47%
Отличное
36
44%
Хорошее
Удовлетвори
тельное
Рисунок 6
Пол респондента
42
52%
39
48%
Должность респондента
Женщина
Мужчина
Владелец
бизнеса
9
5 11%
6%
24
29%
Директор
44
54%
Бухгалтер
Др.
Рисунок 7
Рисунок 8
Возраст респондента
12
14%
3
8 4%
10%
22
27%
Образование респондента
3
4% 11
13%
<30
30-39
среднее
специальное
40-49
50-59
37
45%
Рисунок 9
60+
среднее
высшее
68
83%
Рисунок 10
В целом, недопредставленность субъектов бизнеса с неудовлетворительным
финансовым положением, в том числе выявленном по объективным критериям, является
распространенной практикой (и проблемой) исследований, поскольку обычно такие
субъекты отказываются участвовать в опросах. Как следствие, мы не можем в рамках нашего
исследования оценить, насколько наличие системы управления рисками помогает
справляться с финансовыми трудностями бизнесу, который находится, допустим, на грани
банкротства, то есть наши результаты относятся, скорее, к стабильно функционирующим
малым предприятиям.
Последнее предположение подкрепляется также тем, что ожидания респондентов
относительно перспектив развития национальной экономики довольно благоприятные: 70%
ждут от нее роста (стабильного или незначительного), 12% считают, что экономическая
динамика останется без изменений, и только 16% и 1%, соответственно, предрекают
экономике Казахстана незначительное или сильное падение. Более того, в основном,
субъективная оценка финансового положения коррелирует с этими ожиданиями:
представители бизнеса с неудовлетворительным финансовым состоянием, в основном,
ожидают падения или стабильности, с хорошим и удовлетворительным – незначительного
роста или стабильности, с отличным – только значительного роста. Это также может
свидетельствовать о том, что мнение респондента о финансовом положении бизнеса зависит
от степени его делового оптимизма.
С другой стороны, 44% опрошенных считают, что если экономическая обстановка в
стране будет неблагоприятной, это помешает развитию их бизнеса в текущем году, и только
29% относят благоприятную экономическую ситуацию к факторам роста. То есть ожидания
ожиданиями, но малое предпринимательство довольно зависимо от макроэкономических
шоков, и зависимость эта своеобразная: если экономика падает, оно несет существенные
потери, в том числе в виде ликвидации предприятий, а если растет, то не всегда это служит
толчком к развитию малого бизнеса, поскольку выгоды от экономического роста
перераспределяются, прежде всего, в пользу крупных и отчасти средних компаний. По
факту, 2013 год оказался довольно сложным для большинства опрошенных предприятий:
половина из них столкнулась с повышением цен на рынке, 37%  с усилением конкуренции,
18%  с нехваткой наличности, 15%  со снижением продаж, еще 15% отметили, что условия
оказались сложнее, чем они ожидали. Только 11% опрошенных заявили, что у их бизнеса
появились новые возможности, и лишь у 6% фирм выросли продажи. Большинство (58%)
непосредственно связывают это с девальвацией. В этой связи настроение опрошенных, в
основном, можно считать оптимистичным, если при таких условиях они продолжают верить
в рост экономики или ее стабильное развитие.
При этом можно обратить внимание на то, что субъекты малого бизнеса полагаются, в
основном, на внутренние источники развития, которыми они могут управлять (прежде всего,
увеличение продаж и улучшение бизнес-модели), а страдают, в основном, от негативных
факторов внешней среды (повышение цен и арендной платы, неблагоприятная
экономическая обстановка в стране, усиление конкуренции). Кроме того, наиболее
значимыми видами риска для них являются финансовый и рыночный, тогда как значимость
риска управления и риска персонала по сравнению с ними на 1-1,5 балла (по 7-балльной
шкале) ниже (см. рис.11).
Обратим внимание на то, что ожидания респондентов относительно
макроэкономической динамики завият не только от уровня их оптимизма – их также можно
считать существенно обремененными «грузом прошлого», поскольку ожидания и прошлый
опыт довольно сильно коррелируют друг с другом. Так, две трети респондентов,
столкнувшихся в 2013 г. с повышением цен, ожидают негативного влияния данного фактора
и в текущем году, тогда как почти четверть тех, кто не сталкивался с этим, считают, что и в
этом году им не придется испытать на себе действия данного фактора.
В отошении препятствий развития на уровне рынка сбыта или внутренней среды
организации наблюдается иная картина: несмотря на прошлый негативный опыт, большая
часть респондентов ожидает в будущем отсутствия небагоприятного воздействия со стороны
таких факторов, тогда как подавляющее большинство тех, кто не сталкивался в прошлом с
ними, продолжают считать, что и в будущем не столкнутся. Например, 67% испытавших в
2013 г. усиление конкуренции фирм и 85% не имевших такого опыта в текущем году не
относят этот фактор к числу препятствий. Практически аналогичные цифры можно
наблюдать и в отношении фактора снижения продаж.
Что же предприняли субъекты малого бизнеса, чтобы справиться с неблагоприятными
условиями развития и предотвратить негативные последствия от них? В основном, улучшили
работу с клиентами (64%). Кроме того, 38% пересмотрели текущие расходы, 25% улучшили
маркетинг, 22% внесли изменения в бизнес-процесс. Только по 6% пришлось на тех, кто был
вынужден уйти с некоторых рынков или поменять поставщиков.
Что касается поддержки извне, то более половины участников анкетирования
признали, что их бизнес нуждается во внешнем финансировании (44%  точно, 13% 
возможно). 11% сочли проблемы с финансированием препятствием для развития их бизнеса
в текущем году. И если четверть предприятий еще не сталкивались с проблемой привлечения
средств из внешних источников, то практически для всех остальных это связано с
трудностями (лишь 5% опрошенных считают, что это легко осуществимо). При этом фонды
поддержки предпринимательства нельзя признать популярным источником финансирования:
72% предприятий ни разу не обращались к ним, 5% не знали об их существовании, 10% не
доверяют этой системе, еще 5% не смогли получить от них помощи. Только 7% имели
успешный опыт обращения в эти фонды, и всего на двух из 82 опрошенных предприятий
средства этих фондов являются одним из источников финансирования бизнеса. О
государственных программах поддержки предпринимательства также осведомлено менее
60% опрошенных. В основном, малый бизнес существует за счет собственных средств (70%
фирм), поддержки друзей и родственников (12%), а из внешних источников наиболее
популярным являются средства банков (21%).
Представление о составе респондентов также может быть важным для интерпретации
ответов и результатов исследования. Большинство опрошенных – 83% – это владельцы
бизнеса или директора предприятий, а значит, мы можем с большей уверенностью
утверждать, что полученные от них ответы соответствуют реальному положению дел на
предприятии и дают адекватное представление о практике управления рисками на нем. 6%
респондентов – бухгалтеры, 11% – представители прочих должностных позиций (в
основном, администраторы, секретари), и в этом случае мы можем только надеяться на то,
что представленная в их ответах «картина мира» адекватно отражает действительность. По
крайней мере, почти все они имеют вышее образование (12 из 14 человек).
Наконец, перейдем к вопросам, которые непосредственно относятся к управлению
рисками в малом бизнесе.
Из 82 предприятий полноценная система управления рисками действует только на 6
(это 7% от общего объема выборки), частичная – на 19 (23%). Еще четверть собирается ее
внедрить в скором времени, и по 22% приходится на тех, кто еще изучает основы рискменеджмента и обдумывает его преимущества для своего бизнеса, и тех, кто вовсе не
собирается такую систему внедрять. При этом подавляющее большинство опрошенных
(92%) хотели бы лучше управлять, оценивать и контролировать риски своего бизнеса, в том
числе 16 из 18 не собирающихся внедрять систему риск-менеджмента на своем предприятии.
Вместе с тем, больше чем у половины таких желающих (у 55%), по их собственному
мнению, недостаточно знаний в области управления рисками. Недостаток знаний отмечается
даже там, где рисками уже управляют на системной основе: это справедливо для 17%
предприятий с полноценной и для 47% фирм с частичной системой управления рисками.
Сами респонденты считают отсутствие квалификации в данной области основным
препятствием к внедрению системы управления рисками (32% опрошенных).
Несмотря на отсутствие на большинстве предприятий системы управления рисками,
почти все респонденты утверждают, что учитывают риски в процессе планирования (53%
всегда, 44% иногда). Вместе с тем, четко определенная стратегия поведения в случае
наступления рисковых ситуаций на половине фирм отсутствует (в основном, на тех, которые
не учитывает риски при планировании или делают это лишь иногда).
Таким образом, желание управлять рисками в малом бизнесе есть, но на лицо явный
недостаток у респондентов не только знаний в этой области, но и общего представления о
том, что из себя представляет системный риск-менеджмент и какие преимущества он может
дать малому предприятию. Последнее может отражаться, в том числе, и на том, какие
инструменты управления рисками используют фирмы на текущий момент и как принимают
решения в рисковых ситуациях. Так, основной инструмент риск-менеджмента среди
опрошенных – избегание рискованных сделок (53%), а решения относительно рисков
большинство принимает, полагаясь на прошлый опыт (59%) и интуицию (21%). Более
«продвинутые» методы, такие как диверсификация бизнеса, использование результатов
математических расчетов и привлечение внешних консультантов, присутствует менее чем на
четверти предприятий.
Прежде чем приступать непосредственно к работе с данными нашего обследования,
нам необходимо понять, насколько надежным оказался выбранный нами опросный
инструментарий, насколько он соответствует задачам нашего исследования. Мы поставили
себе целью определить, как предприятия малого бизнеса ведут себя в отношении рисков, с
которыми им приходится сталкиваться, и задали с этой целью ряд вопросов. Мы хотим
получить ответы, как можно более точно и полно характеризующие изучаемое явление, то
есть, говоря математическим языком, в процессе сбора данных мы стремимся для каждого
объекта наблюдения (i) минимизировать разницу между действительным значением для
каждой переменной ( Qireal ) и наблюдаемым ( Qiobs ).
Отклонение одного от другого относят на счет ошибок измерения данной переменной
(MEQ):
Qiobs  Qireal  MEQi .
Ошибки измерения могут быть случайными (MEQ
то есть для каждого объекта наблюдения (i):
rand
(1)
) и систематическими (MEQsyst),
MEQi  MEQsyst  MEQirand .
(2)
Случайные ошибки всегда присутствуют в процессе измерения, они варьируются от
одного объекта наблюдения к другому и могут быть вызваны непредвиденными
отклонениями в понимании и интерпретации вопросов отдельными респондентами,
непредсказуемой разницей в условиях проведения анкетирования с разными участниками и
т.п. Важно подчеркнуть, что случайность отклонений означает не только то, что они не
являются постоянными для всех объектов наблюдения, но и то, что их появление не связано
с какими-либо характеристиками этих объектов. Например, понимание вопроса – не ответ на
него, а именно понимание! – систематически не зависит от пола, возраста, образования,
должности и других характеристик респондентов.
Среднее значение случайных ошибок измерения для каждой переменной в выборке
равно нулю:
N
MEQ rand 
rand
 MEQi
0.
1
N
(3)
Систематические ошибки измерения, если они есть, присутствуют во всех
наблюдениях, их причина кроется в некорректности инструмента измерения (в нашем случае
– анкетирования, то есть выборе количества вопросов анкеты и вариантов ответов на них,
формулировках, пояснениях и требованиях к заполнению опросного листа). Если такие
ошибки присутствуют, то они либо постоянны для всей выборки, либо пропорциональны
фактическому значению переменной. В первом случае:
N
 MEQ
MEQsyst 
syst
 MEQsyst  0 .
1
N
(4.1)
Во втором:
N
MEQsyst 
real
 a * Qi


 aQ real  Q real  0  0 ,
1
N
(4.2)
где a – коэффициент пропорциональности, a > 0.
В процессе статистического анализа данных мы переходим к использованию средних
значений переменных ( Q
obs
) и характеризуем соответствующий признак также в среднем
( Q real ), где:
N
Q obs 
N
obs
 Qi
1
,Q
N
real

real
 Qi
1
N
,
(5)
N – количество наблюдений (респондентов).
Чтобы мы могли говорить о достоверности полученных нами данных, необходимо,
чтобы Q obs  Q real .
Если есть ошибки измерения, имеем:
Q obs  Q real  MEQ ,
(6)
где
MEQ  MEQrand  MEQsyst .
(7)
С учетом свойств случайных и систематических ошибок, если последние отсутствуют,
то:


Q obs  Q real  MEQ  Q real  MEQsyst  если _ MEQsyst  0  Q real . (8)
В противном случае:


Q obs  Q real  MEQ  если _ MEQsyst  0  Q real .
(9)
Таким образом, наличие случайных ошибок не мешает использованию
статистического анализа, то есть не искажает его результаты и позволяет считать их
достоверными для всей выборки. Что касается систематических ошибок, то если
исследователь знает об их присутствии, их причинах и природе (постоянные или
пропорциональные), то с целью получения более достоверных результатов он обычно может
внести соответствующие корректировки в данные или оценки, либо при повторном сборе
данных изменить используемый инструментарий и его организацию. В противном случае,
суждения об исследуемом явлении, основанные на наблюдаемых данных, дадут
исследователю картину, не соответствующую действительности.
В данной работе, чтобы удостовериться, что полученные нами ответы на множество
вопросов нашей анкеты достоверно описывают одно, общее, исследуемое нами проблемное
поле, мы проверяем их на внутреннюю согласованность с помощью показателя α (альфа)
Кронбаха. Этот тест строится на оценке соотношения между дисперсией фактических
значений и дисперсией наблюдаемых значений переменных. Дисперсия наблюдаемых
значений для каждой переменной складывается из дисперсии фактических показателей
(ответов респондентов) и дисперсии ошибок измерения [2].
α Кронбаха – это число от 0 до 1, которое показывает, насколько достоверно
тестируемые переменные описывают одно явление. Считается, что если 0,7 ≤ α ≤ 1, то
данные являются внутренне согласованными, ошибки измерения – случайными,
наблюдаемые зависимости – близкими к реально существующим, а выбранный опросный
инструментарий – надежным[3]. Следует заметить, что высокие значения α Кронбаха
необязательно свидетельствуют о внутренней согласованности данных, так как могут быть
следствием простого включения в анкету большего числа вопросов, измеряющих одно и то
же явление, но сформулированных по-разному[4]. Поэтому признать исследовательский
инструментарий надежным на основании теста по α Кронбаха можно только в том случае,
если вопросы в анкете не только объединены тематической общностью, но и каждая
отдельная переменная в анализе призвана собрать для исследователя некоторую уникальную
информацию, которая не может быть получена из данных по другим переменным. Для этого
в значениях показателей, то есть ответах респондентов на один и тот же вопрос или
подвопрос, должна наблюдаться определенная вариация.
Здесь важно подчеркнуть, что α Кронбаха рассчитывается именно по переменным, а
не вопросам анкеты (разница между ними показана выше, в разделе 1.1), а значит, может
принимать высокие значения в том случае, если вопросов в анкете мало, но хотя бы один из
них содержит большое количество вариантов ответа. Чтобы это не мешало оценке степени
согласованности данных, необходимо четко разграничивать эти варианты между собой по
смысловому наполнению так, чтобы они не пересекались значительным образом. В связи с
данным замечанием в своих данных мы указываем, по какому количеству переменных были
получены оценки (n).
С помощью α Кронбаха можно также рассчитать индекс ошибок измерения (ν): он
равен разнице между 1 и квадратом α Кронбаха. Если этот индекс высок (то есть α Кронбаха
мало), это может быть связано, как минимум, с двумя причинам. Во-первых, исследуемая
проблема в действительности может быть многоаспектной, и ответы на разные пункты
анкеты характеризуют разные ее стороны, и в дальнейшем анализе это необходимо
учитывать. Во-вторых, может оказаться, что ответы на разные группы вопросов
характеризуют совершенно разные явления, помимо непосредственно исследуемого. Втретьих, присутствуют систематические ошибки измерения, связанные с некорректностью
методов отбора наблюдений (формирования выборки), сбора данных или самого
инструмента обследования (анкеты). Например, вопросов анкеты было недостаточно для
достоверного описания интересующей исследователя проблемы, или данные содержат много
пропусков (вопросов, оставленных хотя бы некоторыми респондентами без ответа), или
вопросы были сформулированы некорректно и вследствие этого неверно поняты всеми
респондентами. Все это – потенциальные источники ошибок измерения.
Если α Кронбаха принимает низкие значения, то, к сожалению, по одной только этой
оценке нельзя точно сказать, какой из перечисленных выше причин она вызвана, так же, как
если мы не сомневаемся в корректности организации обследования и процесса сбора данных,
мы не сможем сказать, какое количество потенциально возможных явлений скрывается за
нашими данными и что это за явления.
Мы оценили α Кронбаха по всем переменным, отражающим состояние внешней и
внутренней среды бизнеса и системы управления рисками на предприятиях (вопросы анкеты
с 11 по 36), за исключением тех, для которых наблюдалась нулевая или низкая вариация
значений (иными словами, за исключением тех вопросов и подвопросов, на которые все или
практически все ответившие на них респонденты дали одинаковые ответы). Их исключение
необходимо, поскольку в противном случае мы можем получить завышенное значение α
Кронбаха и сделать ошибочный вывод о степени внутренней согласованности данных
(фактически она будет меньше оцененной). По аналогичной причине мы дополнительно
рассчитали α Кронбаха с исключением вопросов, сильно пересекающихся друг с другом по
смыслу (в нашей анкете таких вопросов оказалось две пары: 14 и 16, 28 и 34; при этом из
расчетов исключался один вопрос из каждой пары).
Кроме того, мы оценили α Кронбаха как по всем предприятиям нашей выборки, так и
исключительно по тем, представители которых ответили на все вопросы анкеты (таковых в
нашей выборке было 51). В первом случае расчет производится по парным корреляциям
между переменными, во втором – по общим. Если пропущенных ответов в данных нет, то
они дают одинаковые результаты. Если пропуски есть, но они носят случайный характер или
их количество относительно невелико, то имеет смысл опираться на результаты второго
подхода. Под случайностью пропусков подразумевается то, что они не зависят значимым
образом от характеристик респондентов и исследуемого явления, то есть нет такого, что
определенные группы респондентов значимо чаще оставляют определенные вопросы без
ответа, чем другие.
Какой-либо специальной методологии проверки пропусков на случайность нет, но мы
оценили регрессионные зависимости наличия пропущенных ответов от основных
характеристик респондентов и их бизнеса. Результаты представлены в табл.2.1 Приложения
2. Из них следует, что значимых различий между отдельными группами предприятий по
наличию пропущенных ответов нет, за исключением случая разделения предприятий в
зависимости от наличия системы управления рисками: если она есть (полноценная или
частичная, исходя из ответов на 30-ый вопрос анкеты), то респонденты значимо чаще
отвечали на все вопросы анкеты, чем те, которые отмечали отсутствие такой системы в их
бизнесе. В целом, это ожидаемый результат, поскольку те, кто не управляет рисками своего
бизнеса, во-первых, могут хуже понимать некоторые вопросы анкеты, а во-вторых, могут
считать эту проблематику неактуальной и неинтересной для себя. Вместе с тем, необходимо
понимать, что эти наблюдения, возможно (в зависимости от того, какие вопросы остались
без ответа), будут исключены из дальнейшего анализа, в том числе из оценки регрессионных
уравнений, в результате чего мы можем получить неполную или некорректную информацию
о факторах наличия системы управления рисками на предприятиях.
Поэтому в нашем случае мы можем считать показатели α Кронбаха, рассчитанные с
помощью первого и второго подходов, нижней и верхней границами истинного значения α
Кронбаха, соответственно. Все полученные нами оценки представлены в табл.1.
Таблица 1
Показатели α Кронбаха и индекс ошибок измерения ν
(n – количество переменных, включенных в анализ)
Все наблюдения
(респонденты)
Все переменные, кроме
α = 0,74
Без наблюдений с пропущенными
значениями (только респонденты,
ответившие на все вопросы анкеты)
α = 0,86
Все наблюдения
(респонденты)
переменных с нулевой и низкой
вариацией
(n = 105)
ν = 0,45
Без наблюдений с пропущенными
значениями (только респонденты,
ответившие на все вопросы анкеты)
ν = 0,26
α = 0,74
α = 0,85
ν = 0,45
ν = 0,28
α = 0,72
α = 0,86
Без вопросов 14, 28 (n = 97)
ν = 0,48
ν = 0,26
Примечание. Показатели α Кронбаха рассчитаны по стандартизированным значениям
переменных. Стандартизация данных позволяет привести ответы на все вопросы к одной
шкале (со средним значением, равным 0, и дисперсией, равной 1) в том случае, когда шкалы
ответов на отдельные вопросы не совпадают между собой.
Все эти значения превышают порог в 0,7, поэтому мы можем считать использованную
нами анкету надежным инструментом для изучения состояния системы управления рисками
на выбранных субъектах малого бизнеса.
Без вопросов 16, 34 (n = 98)
Список литературы:
1. A.Bryman, E.Bell., Business Research methods, 3rd Edition, Oxford University press,
2011,p. 10-38
2. Cronbach L.J. (1951) Coefficient Alpha and the Internal Structure of Tests // Psychometrika,
Vol.16, No.3, pp. 297–334.
3. Nunnally J.C. (1978) Psychometric Theory. 2nd ed. New York: McGraw-Hill.
4. Cortina J.M. (1993) What is Coefficient Alpha? An Examination of Theory and
Applications // Journal of Applied Psychology, No.78, pp.98–104.