|
ri 194 исследовал каждую модель компетенций на предмет возможного нарушения предпосылок. При регрессионном анализе функциональных компетенций не было I зафиксировано никаких нарушений предпосылок. Критерии, описывающие мультиколлинеарность tolerance и VIF, располагаются в пределах допустимых значений, что свидетельствует о низкой мультиколлинеарности, которая может повредить регрессионному анализу. Также стандартизированные остатки лежат в интервале ± 3 от стандартного отклонения, максимальное отклонение остатков составляет 2,25. Дополнительно проведенный тест Дурбина —Ватсона (проверка независимости остатков) на наличие автокорреляции показал значение 2,32, что ниже допустимой границы значений (табл. 4.8). При рассмотрении коэффициентов регрессии выяснилось, что переменная, характеризующая компетенцию логистики, не демонстрирует дисперсного влияния (t = 1,797). В целом, функциональные компетенции на 15,6 % (корректированная R2) объясняет дисперсию рыночного успеха интеграции предпринимательских структур при очень высоком значении F-теста (4,780). В таком случае, выдвинутая гипотеза о влиянии функциональных компетенций на успех интеграции предпринимательских структур подтверждена. При регрессионном анализе стратегических компетенций также не было зафиксировано никаких нарушений предпосылок модели. Критерии, описывающие мультиколлинеарность tolerance и VIF, находятся в пределах допустимых значений (табл. 4.9). Влияние стратегических компетенций на успех интеграции предпринимательских структур составляет 21,0% при одном из самых высоких значений F (5, 677). При рассмотрении влияния отдельных переменных, вызывает удивление негативное влияние переменной, описывающей когнитивность. С одной стороны, более и менее успешные предприятия очень позитивно оценивали влияние этой переменной на успех интеграции компаний. С другой стороны, можно предположить, что воздействие рассматриваемого индикатора на успех интеграции в рамках |
Далее, в рамках эмпирического исследования проведен регрессионный анализ анонсированных в § 3.1. гипотез, основной идеей которых является мысль о том, что чем более развита та или иная бренд-компетенция, тем больше рыночный успех бренда. Для начала, автор исследовал каждую модель компетенций на предмет возможного нарушения предпосылок. При регрессионном анализе бренд-компетенции поглощения информации не было зафиксировано никаких нарушений предпосылок. Критерии, описывающие мультиколлинеарность tolerance и VIF, располагаются в пределах допустимых значений, что свидетельствует о низкой мультиколлинеарности, которая может повредить регрессионному анализу. Также стандартизированные остатки лежат в интервале i 3 от стандартного отклонения, максимальное отклонение остатков составляет 2,25. Дополнительно проведенный тест Дурбина Ватсона (проверка независимости остатков) ыа наличие автокорреляции показал значение 2,32, что ниже допустимой границы значений (табл. 3.1). При рассмотрении коэффициентов регрессии выяснилось, что переменная, характеризующая получение информации о будущих тенденциях поведения потребителей, не демонстрирует дисперсного влияния (t= 1,797). Набольшее влияние на успех бренда на рынке приобретает переменная, характеризующая умение и возможность получения информации о поведении потребителей, что, безусловно, важно в современных условиях развития глобализации. В целом, бренд-компетенция поглощения информации на 19, 7 % (корректированный! R“) объясняет дисперсию рыночного успеха бренда при достаточно высоком значении F-теста (2, 322). В таком случае, выдвинутая гипотеза о влиянии бренд-компетенции поглощения информации на рыночный успех бренда подтверждена. Таблица 3.1 107 Оценка регрессионной модели влияния компетенции поглощения информации на рыночный успех бренда Переменные/ способность к: Коэффициенты Анализ коллинеарности Общая модель beta t Сгр>кт коэф tolerance VIF R2 Коррскт R2 Стандарт ошибка F S'S ДурбииВатсон Потучению информации о поведении потребителеft 0,145 1,510 0,134 0,702 0.746 1.340 0,197 0. 156 2,581 4,780 2,322 Получению информации о направлениях общественного развития 0,021 0,229 0,820 0,495 0,781 1,280 Получению информации о будущих тенденциях поведения потребителей 0,186 1,797 0,075 0,799 0,640 1.563 Получению информации о конкурентах и их стратегии 0,039 0,431 0,667 0,451 0,827 1,209 Получению информации о технологическом развитии конкурентов 0,118 1, 199 0 ,233 0,663 0,705 1,418 Способности по анализу информации 0,136 1,453 0,149 0.638 0.784 1,276 При регрессионном ан&чизе компетенции стратегического видения развития бренда также не было зафиксировано никаких нарушений предпосылок модели. Критерии, описывающие мультиколлинеарность tolerance и VIF, находятся в пределах допустимых значений (табл. 3.2). Влияние компетенции стратегического планирования на рыночный успех бренда составляет 21, 0 % при одном из самых высоких значений F (5, 677). При рассмотрении влияния отдельных переменных, вызывает удивление негативное влияние переменной, описывающей четкость и полномасштабность описания идентичности бренда. С одной стороны, более и менее успешные предприятия очень позитивно оценивали влияние этой переменной на успех бренда. |