Маркус Бакингем - Сначала нарушьте все правила!

• 31% всех бизнес-единиц занимались розничными операциями, 28% — финансовыми; 21% оказывали медицинские услуги, 9% — образовательные и 11% занимались другими видами деятельности.

Объем данных о восприятии сотрудников и о результатах коммерческой деятельности, которые можно было обобщить (агрегировать) на уровне, достаточном для проведения сравнительного анализа, сильно варьировался. В организациях розничной торговли и финансовых учреждениях нам представилось множество возможностей собрать численные данные для такого анализа, так как каждая такая компания обычно включает большое число бизнес-единиц, которые используют сходные показатели.

Методы метаанализа

Исследования включали в себя средневзвешенные оценки истинной достоверности, оценки стандартного отклонения достоверностей, а также корректировку ошибок выборки и измерения зависимых переменных для этих достоверностей. Метаанализ в своей простейшей форме позволяет корректировать оценки дисперсии только для ошибки выборки. Существуют и другие корректировки (Hunter & Schmidt, 1990): ограничение пределов измерения или ошибка измерения переменных, отражающих результаты коммерческой деятельности. Определения этих процедур мы дадим чуть позже.

Для этого исследования мы собирали данные о результатах коммерческой деятельности за несколько периодов, чтобы рассчитать надежность показателей коммерческой деятельности. В некоторых случаях у нас не было возможности получить такие данные для разных периодов, и тогда мы использовали методы метаанализа, опирающиеся на искусственные распределения (Hunter & Schmidt, 1990, p. 158–197), для того, чтобы скорректировать ошибки измерения переменных, отражающих результаты коммерческой деятельности. Использованные искусственные распределения были основаны на стабильных, повторяющихся из года в год результатах различных исследований, если они были доступны.

К моменту этого исследования не было оценок стандартного отклонения ключевых элементов по генеральной совокупности для всех использованных шкал измерения. Следовательно, не было корректировки ошибок, связанных с ограничением диапазона, и ошибок измерения независимых переменных (13 ключевых элементов). Чтобы адекватно скорректировать ошибки измерения на уровне независимых переменных, нужны были результаты (устойчивости), стабильные при повторном тестировании через короткие промежутки времени. Такие оценки были недоступны на момент проведения этого исследования. Для многомерных величин (приведенных позже в этом обзоре) оценки корреляции были получены с использованием оценок на основе альфы Кронбаха для надежности независимых переменных.

Как уже было отмечено, не было корректировки достоверности ключевых элементов и дисперсий, обусловленных ошибками измерения независимых переменных, а также из-за ограничения пределов измерения.

В любом метаанализе могут быть различные искусственные искажения, по которым имеется лишь отрывочная информация. К примеру, предположим, что ошибка измерения и ограничение диапазона — это единственные относящиеся к делу искусственные искажения, кроме выборочной ошибки. В этом случае типичный основанный на искусственном распределении метаанализ проводится в три этапа.

• Во-первых, собирается информация по четырем распределениям: распределению наблюдаемых корреляций, распределению надежности независимых переменных, распределению надежности зависимых переменных и распределению отклонения диапазона. Таким образом, весь набор исследований, какую бы информацию они не содержали, дает четыре средних значения и четыре дисперсии.

• Во-вторых, распределение корреляций корректируется с учетом ошибки выборки.

• В-третьих, в распределении, исправленном с учетом ошибки выборки, корректируются ошибки измерения и ограничения диапазона (Hunter & Schmidt, p. 158–159).

В данном исследовании корректировки ошибок измерения зависимых переменных были проведены во всех видах анализа. Метаанализ каждого ключевого элемента и каждого показателя деятельности компании включает оценки взвешенных по размеру выборки значений среднего, а также дисперсии корреляций — тоже взвешенных по размеру выборки. Кроме того, был вычислен размер прогнозируемой дисперсии взвешенных корреляций на основе выборочной ошибки. Дисперсия с учетом выборочной ошибки рассчитывается в метаанализе Bare Bones с использованием метода Хантера–Шмидта, упомянутого в предыдущем абзаце, по следующей формуле: