Сколько нужно аспектов

На этот вопрос ответить сложнее, поскольку ответ отчасти зависит от того, почему вообще возникает такой вопрос.

Нужны ли для рассматриваемой модели все аспекты и служит ли каждый из них задаче из­мерения какого-либо одного свойства культуры? Культура — понятийная конструкция, состоящая из рассматриваемых аспектов, но описывают ли они сами что-либо, при этом независимо друг от друга, т. е. являются ли они ортогональными единицами? Возможно, существуют альтернатив­ные и более простые модели культуры, такие как:

культура = cl х (унаследованные характеристики) с2 х (приобретенные характеристики) ... урав­нение 1 или:

культура = cl х (отношения между людьми) с2 х (отношения с природой) сЗ х (отношение ко времени или ориентация во времени) ... уравнение 2

В первом случае исследователю потребовалось бы только два измерения (и в связи с этим нужно

Национально-культурные различия...

Таблица 3. Корреляции между измерениями

было бы лишь определить коэффициенты cl и с2), а во втором случае — три измерения. По этой причине необходимо исследовать существующие взаимоотношения между базовыми измерениями. В таблице 3 представлена корреляция между измерениями. Исследователь мог бы начать ана­лиз с использования параметрических моделей, которые применяются в центральной предель­ной теореме. Если корреляция между измерени­ями равна нулю, тогда они независимо друг от друга служат мерой различного аспекта или свой­ства культуры. Взяв из базы данных средние по­казатели по странам, можно подсчитать, что ве­личины корреляции не нулевые, но всегда мень­ше 0,5. Тест сферичности Барлетта может быть использован для проверки гипотезы о том, что корреляционная матрица является тождествен­ной матрицей (т. е. все элементы, расположенные

Приложение 2. База данных Фонса Тромпенаарса_______________ 515

на одной из диагоналей, равны 1, а все осталь­ные — 0). Производится расчет хи-квадрата* для детерминанта обратной матрицы распределения. Данная величина не является малой, поэтому гипотезу о том, что корреляционная матрица тождественна, отбрасывать не следует.

Таким образом, чтобы определить, имеют ли какое-нибудь значение означенные малые кор­реляционные коэффициенты, расположенные вне диагонали матрицы, требуется дополнитель­ное исследование. Тест Барлетта, строго гово­ря, применим лишь к относительным данным из мультивариантной нормальной популяции; данные же из базы Тромпенаарса призваны пре­доставить ординальную/ранжированную меру культурных компонентов; обсуждению подле­жат усредненные показатели по странам, а не индивидуальные ответы. При рассмотрении индивидуальных ответов обнаруживаются еще меньшие перекрестные корреляции. Это само по себе может служить объяснением рассмат­риваемых малых недиагональных корреляций.

Частные корреляционные коэффициенты явля­ются дополнительным индикатором. Если измере­ния обладают некими общими факторами, тогда опять-таки недиагональные корреляционные ко­эффициенты должны быть малыми, когда мы кон­тролируем линейные влияния других измерений. Как видно из таблицы 4, недиагональные частные корреляционные коэффициенты вновь малы по значению, но снова не являются нулевыми.

* Хи-квадрат (L2) — критерий статистической значимости связи между двумя номинальными переменными. — Прим. ред.

Национально-культурные различия. ..

Таблица 4. Частные корреляции

Глубже проникнуть в причины незначитель­ных взаимовлияний позволяет расчет индекса Кейзера—Мейера—Олкина (КМО). Он дает воз­можность сравнить наблюдаемые корреляцион­ные коэффициенты с частными коэффициента­ми. Если сумма квадратных корней из частных коэффициентов для всех измерений мала по срав­нению с суммой корней из главных корреляций, то индекс КМО будет близок к единице. Малая величина КМО указывает на то, что корреляцию между измерениями нельзя объяснить с помо­щью иных переменных. Это дополнительный аргумент в пользу того, что все без исключения аспекты/измерения культуры, рассматриваемые в книге, важны для ее адекватного описания.

Можно также использовать факторный ана­лиз в попытке найти меньшее количество фак-

Приложение 2. База данных Фонса Тромпенаарса_______________ 517

торов, способных описать отношение между измерениями культуры. В данном случае цель состоит в том, чтобы охарактеризовать культу­ру при помощи меньшего количества слов (ин­дикаторов, факторов). Когда удается уменьшить число требуемых факторов, достигается не толь­ко упрощение модели, но можно ожидать и но­вых открытий на этой почве. В идеале новые факторы должны допускать некую свою интер­претацию, поскольку в этом случае, возможно, удалось бы получить представляющую интерес модель, основываясь на категориях культуры, а не просто при помощи аспектов, подвергае­мых измерению (в этом случае мы имеем «сы­рые» измерения). Таким образом:

1. Могут ли аспекты культуры, не допуска­ющие прямого измерения, получить объяс­нение на основе данных измерений?

2. Могут ли исходные данные быть интерпре­тированы с помощью модели, аналогичной уравнениям 1 или 2, приведенным выше?

3. Являются ли наблюдаемые корреляции следствием наличия общих факторов?

Индекс КМО указывает на то, что факторный анализ, скорее всего, обречен на неудачу. Более того, факторный анализ представляет собой не просто множественную регрессию. Его цель не в том, чтобы попытаться истолковать культурные явления как комбинацию измерений, а скомби­нировать эти измерения таким образом, чтобы получить факторы более высокого порядка, не-

518 ______________________ Национально-культурные различия. ,.

известные заранее. Вместе с тем задача фактор­ного анализа состоит в том, чтобы уменьшить число измерений, требуемых для объяснения имеющихся данных о культуре. Получение мень­шего числа факторов в результате факторного анализа не означает, что семимерная модель культуры недействительна или что число изме­рений в самом деле необходимо сократить. Если бы корреляционные коэффициенты были повы­ше, можно было бы ожидать, что удастся изба­виться от некоторых факторов, так как взаимо­влияние измерений объяснялось бы, возможно, присутствием того или иного «лишнего» фактора.

Составляя наиболее полную картину, не сле­дует забывать и об анализе главных компонен­тов. Для оценки величины влияния возможных факторов рассматриваются линейные комбина­ции наблюдаемых измерений. Первым компо­нентом является комбинация, которая харак­теризует наибольшую часть вариантов в преде­лах базы данных. Затем рассматриваются ком­бинации, относящиеся к последовательно мень­шим долям вариантности.

В таблице 5 показаны значения Айгена для каждого фактора. При попытке использовать лишь два фактора (как в уравнении 1) при помо­щи данного метода удается объяснить лишь око­ло 50 процентов вариантности (культурного мно­гообразия), и для ее обоснования необходимы либо семь подстановочных факторов, либо все изначальные измерения. Это подтверждает и гра­фический метод. Результат не должен вас удив­лять, поскольку и тест Барлетта, и индекс КМО

Приложение 2. База данных Фонсл Тромпенаарса_______________ 519

показали, что вероятность существования более простых глубинных факторов является низкой.

Таблица 5. Значения Айгена

Поиск по сайту: