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6.3.1.2 Hochtechnologieindustrie

Die Analysen für die Korrelationsstatistik wurden hier analog zum Automobilsektor vorgenommen. Auch hier wurde das Spearman's rho für das Ranking und die Korrelation nach Pearson für die Innovationsfähigkeitsskala ermittelt. Dabei sind alle Korrelationen für das Ranking hoch signifikant (<0,01). Zwei der Korrelationen sind mit 0,5 hoch, die Korrelation des Rankings der Experten 1 und 3 ist mit 0,7 sogar sehr hoch einzustufen (vgl. Tabelle 19). Es handelt sich um 20 Geschäftseinheiten in dem Automobilsektor, damit ist das N = 20.

Das gleiche Bild bietet sich bei der Korrelationsstatisik des Ratings zur Innovationsfähigkeit (vgl. Tabelle 20). Alle Korrelationen sind hoch und zeigen einen klaren Zusammenhang zwischen den einzelnen Experteneinschätzungen auf. Dabei sind zwei der drei Korrelationen sehr hoch signifikant mit (<0.01) und eine hoch signifikant mit (<0,05). Beides ist aber statistisch gesehen über jeden Zweifel erhaben.

Tabelle 19: Korrelationsstatistik für das Ranking in der Hochtechnologieindustrie

E1_r

E2_r

E3_r

Ranking Experte 1 (E1_r)

Korrelationskoeffizient

1

0,5

0,7

Sig. (1-seitig)

.

0,01

0,00

N

20

20

20

Ranking Experte 2 (E2_r)

Korrelationskoeffizient

0,5

1

0,5

Sig. (1-seitig)

0,01

.

0,01

N

20

20

20

Ranking Experte 3 (E3_r)

Korrelationskoeffizient

0,7

0,5

1

Sig. (1-seitig)

0,00

0,01

.

N

20

20

20

Tabelle 20: Korrelationsstatistik für das Rating in der Hochtechnologieindustrie

E1_s

E2_s

E3_s

Rating Experte 1 (E1_s)

Korrelation nach Pearson

1

0,6

0,7

Sig. (1-seitig)

0,00

0,00

N

20

20

20

Rating Experte 2 (E2_s)

Korrelation nach Pearson

0,6

1

0,5

Sig. (1-seitig)

0,00

0,01

N

20

20

20

Rating Experte 3 (E3_s)

Korrelation nach Pearson

0,7

0,5

1

Sig. (1-seitig)

0,00

0,01

N

20

20

20

6.3.1.3 Telekommunikationsindustrie

Um es vorweg zu nehmen: Alle Korrelationen in dieser Industrie sind größer als 0,5 und dabei auch hoch signifikant (< 0,01). Für das Ranking weisen zwei der Korrelationen zwischen den Experten ein Koeffizienten von 0,6 auf, eines ist 0,5 und damit absolut ausreichend (vgl. Tabelle 21, s. S. 62). Es handelt sich um 25 Geschäftseinheiten in der Telekommunikationsindustrie, damit ist das N = 25.

Exakt das gleiche Bild ergibt sich für die Korrelation nach Pearson (vgl. Tabelle 22,

s. S. 62). Die Korrelation des Ratings von Experte 1 und Experte 2 ist mit 0,5 ausreichend und mit einer Signifikanz von kleiner 0,01 hoch signifikant. Die anderen beiden Korrelationen sind sogar mit 0,6 noch etwas höher.

Bleibt festzuhalten, dass für alle drei Sets an Expertenbefragungen die Korrelationen sehr hoch sind und aufzeigen, dass alle Experten sehr konsistent die Geschäftseinheiten bezüglich Innovationsfähigkeit eingestuft haben. Um dieses Ergebnis zu bestätigen, werden nun in einem nächsten Schritt die Reliabilitäten für die Experteneinschätzungen ermittelt.

Tabelle 21: Korrelationsstatistik für das Ranking in der Telekommunikationsindustrie

E1_r

E2_r

E3_r

Ranking Experte 1 (E1_r)

Korrelationskoeffizient

1

0,5

0,6

Sig. (1-seitig)

.

0,00

0,00

N

25

25

25

Ranking Experte 2 (E2_r)

Korrelationskoeffizient

0,5

1

0,6

Sig. (1-seitig)

0,00

.

0,00

N

25

25

25

Ranking Experte 3 (E3_r)

Korrelationskoeffizient

0,6

0,6

1

Sig. (1-seitig)

0,00

0,00

.

N

25

25

25

Tabelle 22: Korrelationsstatistik für das Rating in der Telekommunikationsindustrie

E1_s

E2_s

E3_s

Rating Experte 1 (E1_s)

Pearson Correlation

1

0.5

0.6

Sig. (1-tailed)

0.00

0.00

N

25

25

25

Rating Experte 2 (E2_s)

Pearson Correlation

0.5

1

0.6

Sig. (1-tailed)

0.00

0.00

N

25

25

25

Rating Experte 3 (E3_s)

Pearson Correlation

0.6

0.6

1

Sig. (1-tailed)

0.00

0.00

N

25

25

25

 
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