Page 50 - Gomezelj Omerzel, Doris. 2015. Inovativnost kot ključni dejavnik uspešnosti podjetja. Založba Univerze na Primorskem, Koper.
P. 50
inovativ nost kot ključni dejav nik uspešnosti podjetja
Ključna dilema raziskovalca je, ali je postavljeni model sprejemljiv ali ne. Preprosto
pravilo, ki nam pomaga ločiti dober model od slabega, je, da uporabimo več indeksov hkra-
ti. Po navadi trije ali štirje zadoščajo, da se lahko odločimo o veljavnosti modela. Rezulta-
tov statistike chi-square ne bomo upoštevali v analizi (izračuni so bili sicer narejeni), ker je
kazalec preobčutljiv za velikost vzorca in število spremenljivk. Ob vsakem modelu pa bomo
predstavili vrednosti indeksov. Ob tem se sklicujemo na Hair et al. (2006, 758), ki dodaja-
jo, da »magična« meja za vrednosti zgoraj omenjenih indeksov, ki bi ločila dobre modele
od slabih, ne obstaja. Zato v praksi ne moremo uveljaviti »varovalke« (angl. cut off rules)
in kar preprosto ne priznavati veljavnosti modelov, ki imajo katerega od indeksov nezado-
voljivega. Preprosti modeli z majhnim vzorcem so lahko izpostavljeni strožjim merilom in
kompleksnejših modelov, kamor naš model inovativnosti upravičeno lahko štejemo, ne mo-
remo ocenjevati z istimi merili. Meje 0,95 za NFI in CFI ter 0,05 za RMSEA in SRMR so
v takih primerih nerealistične.
Slovenija
Začetno število petih dimenzij za konstrukt podjetniške orientiranosti je bilo izbrano
v skladu s pričakovanji, ki so temeljila na teoriji. Za vsako dimenzijo smo priredili en fak-
tor. Vse spremenljivke imajo dovolj visoke komunalitete, tako da v tej fazi nismo izločili no-
bene spremenljivke. Prav tako so uteži na posamezne faktorje zadovoljive (0,605 do 0,854),
zato zadržimo vse spremenljivke, ki smo jih predvideli za pojasnjevanje podjetniške orien-
tiranosti. Bartlettov preizkus, ki statistično preverja korelacije med spremenljivkami, je po-
kazal, da ima korelacijska matrika značilne korelacije (sig. = 0,000 za vse spremenljivke).
KMO mere so od 0,60 do 0,75 in s tem ustrezne. Tudi Cronbachov koeficient α kot najpo-
gostejša mera za ugotavljanje zanesljivosti kazalnikov je v vseh primerih dovolj visok (0,64
do 0.82). Prav tako velja, da je vsaka dimenzija z enim faktorjem dovolj dobro pojasnjena
(varianca se giba od 52,34 % do 59,64 %), kar zadošča.
48
Ključna dilema raziskovalca je, ali je postavljeni model sprejemljiv ali ne. Preprosto
pravilo, ki nam pomaga ločiti dober model od slabega, je, da uporabimo več indeksov hkra-
ti. Po navadi trije ali štirje zadoščajo, da se lahko odločimo o veljavnosti modela. Rezulta-
tov statistike chi-square ne bomo upoštevali v analizi (izračuni so bili sicer narejeni), ker je
kazalec preobčutljiv za velikost vzorca in število spremenljivk. Ob vsakem modelu pa bomo
predstavili vrednosti indeksov. Ob tem se sklicujemo na Hair et al. (2006, 758), ki dodaja-
jo, da »magična« meja za vrednosti zgoraj omenjenih indeksov, ki bi ločila dobre modele
od slabih, ne obstaja. Zato v praksi ne moremo uveljaviti »varovalke« (angl. cut off rules)
in kar preprosto ne priznavati veljavnosti modelov, ki imajo katerega od indeksov nezado-
voljivega. Preprosti modeli z majhnim vzorcem so lahko izpostavljeni strožjim merilom in
kompleksnejših modelov, kamor naš model inovativnosti upravičeno lahko štejemo, ne mo-
remo ocenjevati z istimi merili. Meje 0,95 za NFI in CFI ter 0,05 za RMSEA in SRMR so
v takih primerih nerealistične.
Slovenija
Začetno število petih dimenzij za konstrukt podjetniške orientiranosti je bilo izbrano
v skladu s pričakovanji, ki so temeljila na teoriji. Za vsako dimenzijo smo priredili en fak-
tor. Vse spremenljivke imajo dovolj visoke komunalitete, tako da v tej fazi nismo izločili no-
bene spremenljivke. Prav tako so uteži na posamezne faktorje zadovoljive (0,605 do 0,854),
zato zadržimo vse spremenljivke, ki smo jih predvideli za pojasnjevanje podjetniške orien-
tiranosti. Bartlettov preizkus, ki statistično preverja korelacije med spremenljivkami, je po-
kazal, da ima korelacijska matrika značilne korelacije (sig. = 0,000 za vse spremenljivke).
KMO mere so od 0,60 do 0,75 in s tem ustrezne. Tudi Cronbachov koeficient α kot najpo-
gostejša mera za ugotavljanje zanesljivosti kazalnikov je v vseh primerih dovolj visok (0,64
do 0.82). Prav tako velja, da je vsaka dimenzija z enim faktorjem dovolj dobro pojasnjena
(varianca se giba od 52,34 % do 59,64 %), kar zadošča.
48
