Сравнение двух зависимых (= парных) выборок
Зависимыми, или парными, являются две выборки, содержащие результаты измерений какого-либо количественного признака, выполненных на одних и тех же объектах. Во многих исследованиях какой-то определенный отклик измеряется у одних и тех же объектов до и после экспериментального воздействия. При такой схеме эксперимента исследователь более точно оценивает эффект воздействия именно потому, что прослеживает его у одних и тех же объектов.
Но как в таких случаях оценить наличие эффекта от воздействия статистически? В общем виде критерий Стьюдента можно представить как
t=оценка параметра−истинное значение параметраст. ошибка оценки параметраt=оценка параметра−истинное значение параметраст. ошибка оценки параметра
Нас интересует "истинное значение параметра" - среднее изменение какого-либо количественного признака как результат экспериментального воздействия - обозначим его δδ. Оценкой этого истинного параметра является наблюдаемое (выборочное) среднее изменение признака. Тогда t-критерий примет вид
t=¯d−δS¯dt=d¯−δSd¯
Если нулевая гипотеза заключается в равенстве истинного эффекта нулю, формула для парного критерия Стьюдента примет вид
t=¯dS¯dt=d¯Sd¯
U-критерий Манна-Уитни – это непараметрический статистический критерий, использующийся для сравнения выраженности показателей в двух несвязных выборках.
Что такое непараметрический? Не вдаваясь в статистические тонкости, нужно понимать следующее. Параметрические статистические критерии более точные, но они предъявляют более строгие требования к данным. То есть, перед расчетом нужно все данные в группах проверять, например, на нормальность распределение. Это значит, что на графике распределения такие данные должны располагаться в виде колокола – больше всего испытуемых со средними значениями, а меньшинство имеют низкие и высокие показатели. t-критерий Стъюдента является параметрическим критерием.
Непараметрические критерии менее точные, но зато у них нет жестких требований к данным. Эти данные могут быть почти любыми.
Что значит несвязные выборки? Это означает, что группы не пресекаются, то есть в них разные испытуемые. Расчет различий в связных выборках используется, например, при выявлении эффективности тренингов, когда производятся замеры «до» и «после», а потом сравниваются. У критерия Стъюдента есть вариант для связных выборок. Критерий Манна-Уитни используется только для несвязных.
Число испытуемых в группах при использовании критерия Манна-Уитни не должно быть больше 60 человек.
Минимальное число испытуемых – 3 в каждой группе.
Объем групп не должен быть строго одинаковым, но не должен сильно различаться.
Сравниваемые показатели могут быть как психологическими (тревожность, агрессивность, самооценка и пр.), так и не психологическими (успешность обучения, эффективность профессиональной деятельности и пр.)
Если вы будет пользоваться для расчета критерия Манна-Уитни статистической программой, то в выдаче результатов будут присутствовать два важных показателя:
U – это, собственно, численное значение критерия. Для определения достоверности различий выраженности показателей в группах нужно сравнить полученное значение Uэмп с критическим значением из специальной таблицы – Uкр. Если Uэмп≤ Uкр, то различия выраженности показателей в группах статистически значимы.
р – уровень статистической значимости. Этот показатель присутствует при расчете всех статистических критериев и отражает степень точности вывода о наличие различий. В психологических исследованиях приняты два уровня точности:
р≤0,01 – вероятность ошибки 1%;
р≤0,05 – вероятность ошибки 5%.
Этот метод определяет, достаточно ли мала зона перекрещивающихся значений между двумя рядами (ранжированным рядом значений параметра в первой выборке и таким же во второй выборке). Чем меньше значение критерия, тем вероятнее, что различия между значениями параметра в выборках достоверны.
http://ikit.edu.sfu-kras.ru/files/17/posobie/3mod5.pdf Тут вроде норм написано, на странице 8, она же 180 в самом документе
Множественная регрессия широко используется в макроэкономических расчетах и является одним из наиболее распространенных методов в эконометрике. Основная цель множественной регрессии – построить модель с большим числом факторов, определив при этом влияние каждого из них в отдельности, а также совокупное их воздействие на моделируемый показатель. Модель множественной регрессии описывает, как изменяется в среднем значение зависимой переменной у (результативного признака) при изменении значений объясняющих переменных (факториальных признаков). По характеру взаимосвязей модели могут быть линейными и нелинейными как по переменным, так и по параметрам. Для оценки параметров модели методом наименьших квадратов нелинейные по параметрам модели должны быть приведены к линейному виду, часто путем логарифмирования. Основные предпосылки модели линейной регрессии такие же, как и в парной регрессии. Важным дополнительным условием является некоррелированность объясняющих переменных между собой (отсутствие мультиколлинеарности). Считается, что явление мультиколлинеарности наблюдается тогда, когда коэффициент корреляции между объясняющими переменными превышает по модулю 0,7. Количество наблюдений при построении модели множественной регрессии должно не менее чем в 3 раза (лучше в 5-6 раз) превышать число оцениваемых параметров. Уравнение линейной множественной регрессии имеет вид: ????=???? 0+???? 1∙????1+???? 2∙????2+⋯+???? ????∙????????+????
Коэффициент регрессии ???? ???? показывает, на сколько единиц изменится величина зависимой переменной у при изменении значения i-й объясняющей переменной на одну единицу при прочих равных условиях (все остальные объясняющие переменные равны своим средним значениям). Оценка значимости коэффициентов регрессии осуществляется, как и в парной регрессии, по критерию Стьюдента. Качество построенной модели также оценивает коэффициент детерминации 2. При линейной зависимости коэффициент детерминации равен квадрату коэффициента множественной корреляции. Чтобы учесть влияние числа факторов в модели, используют скорректированный коэффициент детерминации (для модели той же формы и числа наблюдений).
Концепция «национальных инновационных систем» (НИС) впервые появилась в Европе и США в 1980-е годы как прямая альтернатива «стандартной» экономической теории и политики. Предлагалось рассматривать не просто «традиционные» аспекты связи инноваций с экономическим ростом, но акцентировать внимание на роли знаний в широком социально-культурном и институциональном контексте1. Впоследствии стали появляться такие понятия как «экономика знаний», «информационное общество» и т.д. Основное отличие от традиционной экономической теории состоит в том, что исследуются не присущие в основном индустриальной экономике линейные зависимости, а динамические процессы, связанные с развитием инноваций и экономического роста.
Во второй половине XX в. конкурентный механизм стал испытывать влияние процессов, соединивших в себе последствия глобализации, реиндустриализации, формирования «новой экономики». В результате конкуренция стала приобретать глобальный характер и интенсифицироваться, что усиливало внешние конкурентные угрозы на страновом уровне и, следовательно, обостряло проблему национальной конкурентоспособности.
Рассмотрим основные принципы организации системы лидера инновационного развития – США. Опыт этой страны признается наиболее успешным и широко тиражируется.
США в качестве цели развития инновационной системы определяют сохранение своих возможностей во всех ключевых технологических направлениях на высшем мировом уровне с упором на поддержание промышленности и обеспечение национальной безопасности. Модель, сформировавшаяся в Штатах, характеризуется незначительной ролью государства. В основном это решение задач, связанных с поддержкой фундаментальной науки, образования и малого бизнеса. Главным же отличием американской модели инновационного развития
является формирование системы «снизу», чему во многом способствовала ориентация инновационной политики на саморазвитие компаний в жесткой конкурентной борьбе.
Национальная инновационная система США состоит из трёх взаимосвязанных элементов.
Первый из них – университеты, многие из которых занимают лидирующие позиции в мировых рейтингах. В США большое внимание уделяется расширению возможностей коммерциализации результатов интеллектуальной деятельности университетов, в том числе полученных за счет бюджетного финансирования, при соблюдении баланса интересов государства и университетов. Кроме того, при помощи венчурных компаний университеты могут осуществлять трансфер технологий в промышленность.
Второй элемент НИС – крупнейшие национальные лаборатории, разрабатывающие какие-либо направления прикладной науки. Наряду с ними в США существуют
так называемые thinktanks – научно-исследовательские организации, занимающиеся как фундаментальными, так и прикладными исследованиями.
Третий элемент американской НИС – инновационные кластеры, в рамках которых работает более половины организаций страны, а доля производимого в них ВВП превышает 60 %.
Заметим, что повышение конкурентоспособности посредством кластерных инициатив становится базовым элементом национальных (региональных) инновационных стратегий (стратегий социально-экономического развития). Анализ более 500 кластерных инициатив, реализованных за последние 10 лет, показывает, что высокая национальная конкурентоспособность основана на сильных позициях кластеров, оптимизирующих управление инновационной экономикой.
Внутри каждого кластера созданы финансовые институты НИС – грантодержатели, или грантообразующии фонды. Кроме того, в кластерах функционируют информационно-консалтинговые институты, призванные организовывать сетевые структуры и бизнес-процессы. Важнейшие элементы инновационного кластера – научно-производственные институты (бизнес-инкубаторы, особые экономические зоны, технопарки) – способствуют возникновению и динамичному развитию промышленных кластеров. Относительно новой формой институционализации в США на уровне штатов (субъектов федерации) являются «институты сотрудничества» (или институты стратегического партнерства), объединяющие представителей администраций субфедерального уровня, университетов, промышленных групп и исследовательских институтов. Такую форму
институциональных образований целесообразно определить как организационный институт, чья основная задача – поддержка и координация инновационного развития отдельного штата.
Одним из важнейших управленческих процессов в инновационной системе США считается управление рисками инновационных проектов. Так, в сфере разработок военного назначения, которые в США находятся в ведении DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency – Агентства передовых оборонных исследовательских проектов в структуре Министерства обороны США, его цель – сохранение технологического превосходства вооруженных сил США), технологиям управления рисками исследовательских проектов придается центральное значение. Результативное функционирование сектора исследований и разработок (ИиР) – основа успешного
трансфера технологий. Затраты на ИиР в США в период с 1991 по 2015 г. выросли в 2 раза, с 236,8 млрд
до 462,8 млрд долл. Схожую динамику роста показывают заявки на получение охранных документов, являющиеся одним из главных индикаторов развития НИС.
Опыт современного Китая
После трех десятилетий экстенсивного экономического роста китайское правительство осознало необходимость перехода к более наукоемкой экономике. Современная китайская модель развития экономики, основанной
на знаниях, характеризуется высокой долей участия государственных институтов развития. Китайские территории научно-технологического развития (технопарки, инкубаторы и др.) создаются не «снизу», как в Западной Европе и, особенно, в США, а «сверху» – под строгим руководством китайского правительства и коммунистической партии. Предпринимательский дух – не самая сильная сторона восточного менталитета, чужд ему и «лузерский капитализм». Поэтому китайское правительство сосредоточило в своих руках управление не только научно-технической деятельностью, но и соответствующей производственной деятельностью и распределением ресурсов
между специальными ведомствами власти. Отличительная особенность реализации государственных перспективных направлений в области инноваций – их финансовая поддержка. Все инновационные начинания получают значительное государственное финансирование. В период с 1991 по 2015 г. затраты на ИиР в Китае выросли с 13,5 млрд до 376,9 млрд долл. США, существенно увеличилось и число заявок на получение охран-
ных документов на изобретения до 1101,8 тыс.ед.
На практике это привело к коммерциализации знаний и лидерству резидентов Китая во многих технологических областях (цифровая связь, электрооборудование и энергетика, компьютерные технологии, измерительные приборы и пр.). Развитие данного сектора экономики обусловило сокращение рентных поступлений
(уход от экстенсивного производства) и рост экспорта высокотехнологичных товаров и услуг. В период с 1980 по 2014 г. рента от использования природных ресурсов в Китае сократилась с 22,9 до 4 % от ВВП, зато экспорт
высокотехнологичных товаров увеличился с 4,3 млрд в 1992 г. до 558,6 млрд долл. в 2014 г. Благодаря жесткой централизации (и китайскому менталитету) в Китае удалось создать уникальный инвестиционный механизм, обеспечивающий норму накопления (долю инвестиций в ВВП) в размере 40–50 %. В США, России данный показатель находится на уровне около 20 %.
Исследование опыта США и Китая в деле создания финансовых институтов НИС, в том числе методов и инструментов управления рисками, используемых в рамках их функционирования, позволило выделить основные их цели и формы финансирования:
– снижение финансовых рисков инновационных проектов за счет обеспечения проекта финансированием, особенно на первых этапах функционирования организации, путем осуществления отлаженных процедур привлечения частного венчурного капитала на выгодных условиях, включая льготное налогообложение;
– предоставление безвозмездной государственной технологической поддержки инновационным организациям, в том числе оказание поддержки для опубликования результатов научно-технических разработок, выполненных в государственных НИИ и лабораториях, оказание информационной и консультационной помощи указанным организациям;
– реализация государственных программ финансовой и технической поддержки инновационных организаций, выполняющих НИОКР по приоритетным направлениям государственной инновационной политики;
– прямое финансирование (субсидирование, в том числе предоставление субсидий на возмещение части затрат на уплату процентов по кредитам, привлеченным на финансирование инновационных проектов;
– предоставление льготных займов и др.), достигающее 50 % расходов на создание новой продукции и технологий;
– целевые дотации на проведение НИОКР (практически во всех развитых странах);
– создание специальной инфраструктуры для развития страхования рисков инновационных проектов;
– государственные программы по снижению рисков и возмещению рисковых убытков;
– поддержка и развитие частного венчурного инвестирования;
– создание крупных государственных организаций (корпораций, агентств), предоставляющих всестороннюю научно-техническую, финансовую и производственную помощь инновационным организациям;
– предоставление на достаточно открытых и конкурентных условиях государственных заказов на проведение НИОКР.
«Лучшие практики» функционирования НИС зарубежных стран свидетельствуют о том, что их государственная инновационная политика направлена на:
– укрепление слабых звеньев в инновационной системе, вынуждающих организации к «перемещению» своих НИОКР, объектов интеллектуальной собственности за границу или характеризующих национальную социально-экономическую систему как непривлекательную для инвестиций;
– устранение препятствий для гармоничного сотрудничества различных звеньев инновационной системы;
– формирование в стране среды, благоприятствующей инновациям (это означает, что инновационная политика должна реализовываться в стабильной макроэкономической среде и дополняться реформами в других сферах).
В современном мире, когда все развитые и развивающиеся страны ориентированы на становление и развитие инновационной экономики, происходит кардинальная переоценка роли науки и ее интеграции с образованием, бизнесом и властью. Согласно данным Всемирного банка, национальное богатство развитых стран только на 5 % состоит из природных ресурсов, на 18 % – из капитала, а на 77 % – из знаний и умения ими распорядиться. Ключевая роль в обеспечении сбалансированного устойчивого развития экономики и общества принадлежит теперь НИС и ее структурным элементам. В условиях колоссальной конкуренции в областях военно-промышленного и финансового секторов процесс развития НИС, включающий в себя аккумулирование знаний, их последующий трансфер в область промышленности и всего реального сектора экономики, обретает все большее значение. Как показывает история, любая нация, которая по экономическим или политическим причинам «выпадает» из мировой системы «наука – техника – технология», ослабляет свою технологическую базу по сравнению с нациями, действующими в рамках этой системы, и утрачивает экономическую безопасность, становясь поставщиком дешевой рабочей силы для стран-лидеров.
Опыт стран стран с плановой экономикой
Другой способ развития инноваций использовался в странах с плановой экономикой – в СССР и странах социалистического лагеря. Здесь инновационная политика получила широкое развитие преимущественно на общенациональном, государственном уровне.
Централизованное, мобилизационное управление научно-техническим прогрессом (НТП) позволило Советскому Союзу достичь выдающихся успехов, прежде всего в военно-технической области: на мировом уровне, подчас с опережением, развивалось производство ядерного оружия и средств его доставки (авиации и ракетной техники), развитие атомного флота, космонавтики, средств химического поражения противника, а также некоторых видов обычной техники — танков, автоматов и др.
Вместе с тем продолжало нарастать отставание советской экономики от экономики США и развитых стран Западной Европы по важнейшим показателям (низкий уровень гражданского ВВП на душу населения; низкий уровень оснащенности наукоемкими технологиями; высокая доля тяжелых и вредных видов труда; необеспеченность населения товарами и услугами современного качества и ассортимента, определяющими качество жизни). Туго затянулся узел нерешаемых жизненных проблем (зерновая зависимость страны от Запада, жилищная проблема, бездорожье, нецивилизованный уровень телефонной связи, экологические проблемы, закрытость от внешнего мира и др.).
Нарастала угроза отставания в области информационно-емких вооружений. Это были очевидные проблемы, которые постоянно беспокоили партийно-советское и хозяйственное руководство, ученых и общественность страны. Начиная с середины 1950-х годов на всех съездах КПСС, наряду с рапортами о «великих победах», все сильнее звучала тревога за судьбу экономического соревнования СССР с развитыми странами Запада. Предпринимались реформы административного и хозяйственного управления.