Факторная матрица и факторные ротации

Использование каких-либо иных факторов, не­жели предлагаемые здесь, не приводит к созда­нию нужной, удовлетворительной модели. Если ротация достигла более простой структуры, чем обсуждаемая в данный момент, то появления соответствующих кластеров измерений следова­ло бы ожидать либо у концов каждой оси, либо у точек пересечения осей. Однако, как и пред­полагалось, исходные измерения (аспекты куль­туры) достаточно равномерно распределены в факторном пространстве.

Таким образом, вышеприведенные рассужде­ния не позволяют убедительно доказать, что меньшее количество измерений способно вполне адекватно описать вариантность собранных дан­ных. Этого можно было ожидать уже с учетом низких значений корреляции, о которых мы го­ворили выше. Однако исследование справедли­вости метода все-таки было проведено. Кроме всего прочего, вопрос, поставленный вначале,

520_________________________ Национально-культурные различия...

тесно связан с другими, поскольку некоторые вопросы используются в отношении более чем одной шкалы, и факторный анализ не делает поправку на такую внутреннюю корреляцию.

Некоторые исследователи могли бы предло­жить, чтобы мы отбросили как несостоятельные все приведенные ранее рассуждения на том ос­новании, что собранные сведения не являются в истинном смысле слова мультивариантными нор­мальными данными. Если данные являются ор­динальными (порядковыми) или непараметричес­кими, тогда при попытке редуцировать вариант­ность следует использовать неметрическое мно­гомерное взвешивание (MDS*), а не факторный анализ. В рассматриваемом случае исходным данным необходимо будет придать вид матрицы культурных различий. В этой связи следует вы­числить (для каждой страны и каждого измере­ния) разностьмежду конкретным набором пара­метров и всеми прочими наборами. Обычно это осуществляется посредством исчисления евкли­дова расстояния (квадратного корня различий), чтобы получить меру несходства. В модели MDS параметры каждой страны рассматриваются в некоем многомерном пространстве, устроенном таким образом, что расстояния между всеми па­рами случаев (стран) основаны на означенной разнице — страны с одинаковыми набранными баллами, например, по универсализму — парти­куляризму будут располагаться плотнее и т. д. Как и в случае с факторным анализом, если цель

* MDS (Multidimensional Scaling) — в переводе с англ. мно­гомерное вычисление. — Прим. ред.

Приложение 2. База данных Фонса Тромпенаарса_______________ 521

состоит в том, чтобы попытаться уменьшить чис­ло культурных измерений, можно рассмотреть комбинации культурных измерений, которые образуют кластеры, т. е., по большому счету, из­меряют один и тот же аспект. Необходимо исхо­дить из предположения, что данные всегда сим­метричны (разница между США и Японией в том или ином отношении всегда такая, как и разни­ца между Японией и США в этом же отноше­нии), а также проводить аналогичный анализ для каждого из измерений. Таким образом, необхо­дим алгоритм (RMDS) реплицированного немет­рического многомерного вычисления (по Мак-Джи), который применяет анализ несхожести к каждому измерению. Картирование координат RMDS производит точечный график, в котором измерения более или менее равномерно распре­делены между осями. Если бы культурные из­мерения являлись компонентами общих факто­ров более высокого порядка, распределение ко­ординат RMDS указывало бы на более выражен­ные кластеры среди всех измерений или некото­рых из них. Таким образом, мы приходим к тому же выводу посредством непараметрического ме­тода, а именно: модель культуры невозможно свести к одному или двум новым измерениям.

Наконец, рассмотрению подлежат и результа­ты применения агломерационного иерархичес­кого кластеринга. Здесь цель заключается в том, чтобы сформировать группы из стран, характе­ризуемых аналогичной культурной ориентаци­ей. Однако следует помнить, что кластерный анализ является субъективным, а не чисто ана-

522_________________________ Национально-культурные различия...

литическим методом. Когда известны компонен­ты, из которых состоит группа (кластер), можно применять дискриминантный анализ. В данном случае членство в группе (кластере) неизвестно, поэтому опять-таки приходится прибегать в ев­клидовой разнице. В классическом случае стра­ны с наиболее похожими признаками объединя­ются в кластеры в первую очередь, затем с ме­нее похожими признаками и т. д. Путем транс­понирования предпринимаются попытки объе­динить в кластеры все культурные аспекты.

Однако удается это далеко не всегда, посколь­ку, как мы уже отмечали, низки корреляцион­ные коэффициенты. Важным следствием при­менения кластерного метода является то, что мы наблюдаем больше вариантности в катего­рии «достижение— аскрипция», чем в других категориях. Об этом зачастую можно судить и из непосредственного опыта. Когда два челове­ка встречаются, они впервые приветствуют друг друга, например, так: «Добрый день! Я мистер Смит, юрист», или же: «Меня зовут Шейк Ха-саам. Эль-Рефайи— мой брат». Подтверждает ли это то, что, встречая кого-либо, мы запуска­ем встроенную программу «на выживание» («бе­жать или же принять бой?»), и потому, кто мы есть и чем занимаемся — это первое, что нам нужно знать о «противнике»? Как мы уже от­мечали, в бизнесе некоторые измерения могут иметь более высокий приоритет при первом на­лаживании межкультурных отношений.

Геерт Хофстеде в своих комментариях более ранних работ Тромпенаарса почему-то опирает-

Приложение 2. База данных Фонол Тромпенаарса_______________ 523

ся почти исключительно на выводы параметри­ческого анализа. Ему следовало больше исполь­зовать непараметрические методы, такие как сопоставительный анализ или же анализ гомо­генности, чтобы произвести оптимальное взве­шивание параметров. Вместе с тем все эти ме­тоды направлены на редукцию многомерности, когда это представляется возможным, а не на определение числа измерений, необходимых для того, чтобы дать объяснение вариантности ис­ходных данных. Утверждение, что данные мож­но рассматривать как два или три статистичес­ких производных фактора, не равносильно утверждению, будто семимерная модель Тром­пенаарса не находит подтверждения в получен­ных им данных или что на самом деле требует­ся меньше чем семь измерений.

Возьмем, к примеру, случай «посторонних» факторов. Хотя, как справедливо утверждает Г. Хофстеде, ответы на некоторые вопросы Тром­пенаарса могут коррелировать для многих стран и по этой причине рассматриваемые измерения можно скомбинировать. Бывает, что отдельно взятые измерения нужны в конкретных случаях (как, например, со странами Персидского зали­ва, которым Хофстеде практически не уделяет внимания), потому что для некоторых стран они вовсе не коррелируют.

В этой связи понятно, что для стран «боль­шой семерки» по сравнению со странами Пер­сидского залива нужны другие измерения, если потребуется объяснить различия между страна­ми первой и второй группы и внутренние раз-

524_________________________ Национально-культурные различия...

личия между странами, скажем, первой груп­пы («большой семерки»).

Итак, в ответ на наш риторический вопрос мы могли бы заключить, что, хотя меньшее количе­ство измерений может потребоваться для объяс­нения некоторой части данных, на практике нужны все семь для анализа разнообразия куль­тур всего мира. В различных практических си­туациях (например, при сравнении любых двух конкретных культур) мы в состоянии выбирать те измерения, которые в наибольшей степени позволяют подчеркнуть различия между ними. Следует понимать, что аналогично тому, как пол коррелирует с ростом, сказать, что два измере­ния коррелируют, не одно и то же, что сказать: они служат мерилом одного понятия.

Поиск по сайту: