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[gepanski]

Hallo ihr Lieben,

ich arbeite momentan an meiner Thesis:

Untersuchung: Der Vergleich organisationaler Symmetrie auf die Stabilität strategischer Allianzen
Hier: Strategische Allianz = Zusammenschluss zweier Unternehmen
Abhängige Variable: Stabilität strat. Allianzen (gemessen durch: Dauer der Allianz bei Termination).
Unabhängige Variable: Symmetrie/ Asymmetrie (manifestiert durch Unternehmensgröße [Anzahl Mitarbeiter und oder Mittelwert Sales in €] und Unternehmensalter)
--> Unternehmen sind also entweder klein&jung oder groß&alt

Daraus ergibt sich die Darstellung der unabhängigen Variable als Dummy:
1 = Firma 1: klein&jung und Firma 2: klein&jung (symmetrisch)
2 = Firma 1: klein&jung und Firma 2: groß&alt (asymmetrisch)
3 = Firma 1: groß&alt und Firma 2: klein&jung (asymmetrisch)
4 = Firma 1: groß&alt und Firma 2: groß&alt (symmetrisch)

...und habe folgendes Problem:

Mein Stichprobenumfang ist an sich ausreichend (n=84). Allerdings beinhaltet der Datensatz 50% Unternehmen, welche auf Basis der Unternehmensgröße und des Unternehmensalters bspw. nicht zuzuordnen sind (bspw. klein&alt oder groß&jung). Da diese aufgrund des Dummies auch noch heruntergebrochen wird, habe ich teilweise pro Dummycode nur vier Allianzen, welche per Definition testbar sind.

Meine Frage:
Ich habe zwei Hypothesen (im Groben):
1. Symmetrische Allianzen sind auf Basis der Unternehmensgröße instabiler.
2. Symmetriche Allianzen sind auf Basis des Unternehmensalters instabiler.

Kann ich den Einfluss der Unternehmensgröße und des -alters getrennt voneinander testen? Also quasi zwei lineare Regressionen parallel schätzen mit jeweils einem Dummy für das Alter und einem Dummy für die Größe?

A: Alter
1. jung & jung
2. jung & alt
3. alt & jung
4. alt & alt
B: Größe
1. klein & klein
2. klein & groß
3. groß & klein
4. groß & groß

Dann kann ich alle 84 Allianzen untersuchen. Allerdings werden dann einige Untersuchungsobjekte doppelt verwendet.

Ich hoffe das Fall wirkt nicht zu verworren und jemand von euch weiß Rat.
Besten Dank und liebe Grüße,
Géza

[PonderStibbons]

Daraus ergibt sich die Darstellung der unabhängigen Variable als Dummy:
1 = Firma 1: klein&jung und Firma 2: klein&jung (symmetrisch)
2 = Firma 1: klein&jung und Firma 2: groß&alt (asymmetrisch)
3 = Firma 1: groß&alt und Firma 2: klein&jung (asymmetrisch)
4 = Firma 1: groß&alt und Firma 2: groß&alt (symmetrisch)

Wieso teilst Du ihne Not die intervallskalierten Variablen nach willkürlichen (?!) Cutoffs in je 2 Gruppen? Dadurch werden sehr unterschiedliche Größen als gleich betrachtet und sehr ähnliche Größen als ungleich. Auch die Betrachtung symmetrisch/asymmetrisch/sonst nix wirkt ein bißchen sehr gewollt und unterkomplex. Statistisch gesehen vernichtet es Informationen und kann zu fehlerhaften Schlüssen führen.

Naheliegend wäre, den GRAD der Ähnlichkeit/Unähnlichkeit(en) als Prädiktor(en) zu verwenden.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[gepanski]

Vielen Dank für die schnelle Antwort.

Wieso teilst Du ihne Not die intervallskalierten Variablen nach willkürlichen (?!) Cutoffs in je 2 Gruppen? Dadurch werden sehr unterschiedliche Größen als gleich betrachtet und sehr ähnliche Größen als ungleich. Auch die Betrachtung symmetrisch/asymmetrisch/sonst nix wirkt ein bißchen sehr gewollt und unterkomplex. Statistisch gesehen vernichtet es Informationen und kann zu fehlerhaften Schlüssen führen.

Da bin ich absolut bei Dir.
Aus der Literatur geht die Definition relativ eindeutig hervor:
Kleine Unternehmen: <500 Mitarbeiter; <50 mio. in sales/ Jahr; junge Unternehmen: <12 Jahre
Große Unternehmen: >500 Mitarbeiter; >50 mio. in sales/ Jahr; alte Unternehmen: >12 Jahre

Die Grenzen sind sehr flapsig - sicher hat man Unternehmen die jeweils an den Grenzen liegen. Eine weitere Unterteilung wäre sicher sinnvoll. Allerdings würde das meinen Stichproben Umfang pro Gruppe weiter einschränken.

Naheliegend wäre, den GRAD der Ähnlichkeit/Unähnlichkeit(en) als Prädiktor(en) zu verwenden.

Den Einfluss der Unternehmensgröße und des Unternehmensalters direkt auf die Stabilität zu testen funktioniert nicht so wie ich mir das anfangs vorgestellt habe, da ich pro Allianz zwei unterchiedliche Firmen habe. Daher die Manifestation und Clusterung in Symmetrie und Asymmetrie (im Datensatz nur messbar durch Mitarbeiteranzahl; Sales & Unternehmensalter).
Wie kann ich den Grad der Ähnlichkeit prognostizieren ohne eine Gruppierung vorzunehmen?

Kann ich den Einfluss der Unternehmensgröße und des -alters getrennt voneinander testen?

Was sagst Du hierzu? Funktioniert ein Test mit Separation? Ist es generell möglich in einer Schätzung einige Untersuchungseinheiten doppelt zu nutzen?

Beste Grüße,
Ge

[PonderStibbons]

Aus der Literatur geht die Definition relativ eindeutig hervor:
(...)
Wie kann ich den Grad der Ähnlichkeit prognostizieren ohne eine Gruppierung vorzunehmen?

Mehr als so eine Einteilung ist in der ökonomischen Fachliteratur nicht zu finden, und wie man Ähnichkeiten darstellt auch nicht?

Ich selber hätte was gedacht in die Richtung eines Regressionsmodells Stabilität = b1*Größenunterschied + b2*Altersunterschied + b3*Größenunterschied*Altersunterschied + Fehler. Eventuell muss man noch die absolute Größe bzw. das absolute Alter reinbringen, eventuell wären auch logarithmierte Differenzen passender als absolute.

Kann ich den Einfluss der Unternehmensgröße und des -alters getrennt voneinander testen?

Was sagst Du hierzu? Funktioniert ein Test mit Separation? Ist es generell möglich in einer Schätzung einige Untersuchungseinheiten doppelt zu nutzen?

Es ging um 50% Unternehmen, welche auf Basis der Unternehmensgröße und des Unternehmensalters bspw. nicht zuzuordnen sind (bspw. klein&alt oder groß&jung)? Dann sind das eben teilsymmetrische Beziehungen und Du hast 4 Gruppen bzw. ein 2x2-Design (Alter gleich/ungleich, Größenkategorie gleich/ungleich = 4 Kombinationen). Da kannst Du Dir die Effekte der beiden Faktoren simultan ansehen. Aber wie gesagt leuchtet mir die Kategorisierung nicht ein.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons