Literature has established that var

Literature has established that variance components analysis (VCA) is the most
appropriate statistical method to examine corporate effects (Bowman and Helfat, 2001).
As a technique used to apportion variance in a continuous dependent variable across a
number of independent variables, VCA is commonly used in strategic management
research involving comparisons of the relative influence of various factors on firm
performance (e.g. Adner and Helfat, 2003; Chang and Hong, 2002; Chang and Singh,
2000; Crossland and Hambrick, 2007; McGahan and Porter, 1997; Roquebert et al., 1996;
Schmalensee, 1985; Rumelt, 1991). While previous VCA studies have employed either
fixed-effect models (e.g. Schmalensee, 1985), random-effect models (e.g. Chang and
Singh, 2000; Rumelt, 1991), or both (e.g. Crossland and Hambrick, 2007; McGahan and
Porter, 1997), this study employs random-effect models estimated with the restricted
maximum likelihood technique. This approach is suggested to avoid potentially
confounding effects caused by the order of entry of the independent variables, which
may associate with fixed-effect models and other estimation techniques such as least
squares (e.g. Chang and Hong, 2002; Crossland and Hambrick, 2007; Roquebert et al.,
1996).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เอกสารประกอบการจัดตั้งวิเคราะห์ส่วนประกอบความแปรปรวน (VCA) เป็นที่สุดวิธีทางสถิติที่เหมาะสมเพื่อตรวจสอบผลกระทบขององค์กร (Bowman และ Helfat, 2001)เป็นเทคนิคที่ใช้แบ่งกลุ่มความแปรปรวนในตัวแปรขึ้นอยู่กับการต่อเนื่องในการหมายเลขของตัวแปรอิสระ VCA เป็นที่นิยมใช้ในการจัดการเชิงกลยุทธ์งานวิจัยที่เกี่ยวข้องกับการเปรียบเทียบอิทธิพลของปัจจัยต่าง ๆ ในบริษัทเปรียบเทียบประสิทธิภาพ (เช่น Adner และ Helfat, 2003 ช้างและฮ่องกง 2002 ช้างและสิงห์2000 Crossland และ Hambrick, 2007 McGahan และพนักงานยกกระเป๋า 1997 Roquebert et al. 1996Schmalensee, 1985 Rumelt, 1991) ในขณะที่ศึกษา VCA ก่อนหน้านี้ได้ว่าจ้างอย่างใดอย่างหนึ่งรุ่นผลคงที่ (เช่น Schmalensee, 1985), รุ่นผลสุ่ม (เช่นช้าง และสิงห์ 2000 Rumelt, 1991), หรือ (เช่น Crossland และ Hambrick, 2007 McGahan และพนักงานยกกระเป๋า 1997) การศึกษานี้ใช้รุ่นผลสุ่มประเมิน ด้วยการจำกัดเทคนิคโอกาสสูงสุด แนะนำวิธีการนี้อาจหลีกเลี่ยงรบกวนผลกระทบที่เกิด โดยรายการของตัวแปรอิสระ ซึ่งอาจเชื่อมโยงกับผลคงรูปแบบและเทคนิคการประเมินอื่น ๆ เช่นอย่างน้อยสี่เหลี่ยม (เช่นช้างและฮ่องกง 2002 Crossland และ Hambrick, 2007 Roquebert et al.,1996)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วรรณกรรมได้จัดตั้งว่าการวิเคราะห์องค์ประกอบความแปรปรวน (VCA) เป็นส่วนใหญ่
วิธีการทางสถิติที่เหมาะสมในการตรวจสอบผลกระทบขององค์กร (โบว์แมนและ Helfat, 2001).
เป็นเทคนิคที่ใช้ในการแบ่งความแปรปรวนในตัวแปรตามอย่างต่อเนื่องข้าม
จำนวนตัวแปรอิสระ, VCA เป็นปกติ ที่ใช้ในการจัดการเชิงกลยุทธ์
การวิจัยที่เกี่ยวข้องกับการเปรียบเทียบของอิทธิพลญาติของปัจจัยต่างๆที่เกี่ยวกับ บริษัท
ผลการดำเนินงาน (เช่น Adner และ Helfat 2003; ช้างและฮ่องกง 2002; ช้างและสิงห์
2000 Crossland และ Hambrick 2007; McGahan และพอร์เตอร์ 1997; Roquebert et al, 1996;.
Schmalensee 1985; Rumelt, 1991) ขณะที่การศึกษา VCA ก่อนหน้านี้มีการจ้างงานอย่างใดอย่างหนึ่ง
คงมีผลบังคับใช้แบบจำลอง (เช่น Schmalensee, 1985), รุ่นสุ่มผล (เช่นช้างและ
สิงห์ 2000 Rumelt, 1991) หรือทั้งสองอย่าง (เช่น Crossland และ Hambrick 2007; McGahan และ
Porter 1997 ) การศึกษาครั้งนี้มีพนักงานรุ่นสุ่มผลกระทบที่คาดกับการ จำกัด
เทคนิคโอกาสสูงสุด วิธีการนี้จะแนะนำให้หลีกเลี่ยงการที่อาจเกิด
ผลกระทบรบกวนที่เกิดจากคำสั่งของการเข้ามาของตัวแปรอิสระซึ่ง
อาจเชื่อมโยงกับรุ่นคงมีผลบังคับใช้และเทคนิคการประมาณค่าอื่น ๆ เช่นอย่างน้อย
สี่เหลี่ยม (เช่นช้างและฮ่องกง 2002; Crossland และ Hambrick 2007; Roquebert et al.,
1996)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

วรรณกรรมได้ก่อตั้งขึ้นที่การวิเคราะห์ส่วนประกอบความแปรปรวน ( vca ) มากที่สุดวิธีการทางสถิติที่เหมาะสมเพื่อศึกษาผลขององค์กร ( โบว์แมนและ helfat , 2001 )เป็นเทคนิคที่ใช้เพื่อแบ่งปันความแปรปรวนในตัวแปรตามข้ามอย่างต่อเนื่องจำนวนตัวแปรอิสระ vca เป็นที่นิยมใช้ในการจัดการเชิงกลยุทธ์งานวิจัยที่เกี่ยวข้องกับการเปรียบเทียบอิทธิพลของปัจจัยต่าง ๆใน บริษัท สัมพันธ์ประสิทธิภาพ ( เช่น adner และ helfat , 2003 ; ชาง และ ฮอง , 2002 ; ชาง และ ซิงห์2000 และ crossland hambrick , 2007 ; เมิ่กแกเฮินและ Porter , 1997 ; roquebert et al . , 1996 ;schmalensee , 1985 ; rumelt , 1991 ) ในขณะที่การศึกษาก่อนหน้านี้ได้ vca ใช้อย่างใดอย่างหนึ่งผลแบบคงที่ ( เช่น schmalensee , 1985 ) , แบบสุ่ม เช่น ช้าง และ ผลซิงห์ , 2000 ; rumelt , 1991 ) หรือทั้งสองอย่าง ( เช่น crossland และ hambrick , 2007 ; และเมิ่กแกเฮินพอร์เตอร์ , 1997 ) การศึกษานี้ใช้แบบจำลอง Random Effect ประมาณที่มี จำกัดวิธีความควรจะเป็นสูงสุด วิธีนี้ควรหลีกเลี่ยง ซ่อนเร้นเพิ่มโอกาสเสี่ยงที่เกิดจากคำสั่งของรายการของตัวแปรอิสระซึ่งอาจเชื่อมโยงกับการแก้ไขผลแบบจำลองและเทคนิคการประเมินอื่นๆ เช่น น้อยที่สุดสี่เหลี่ยม ( เช่น ชาง และ ฮอง , 2002 ; crossland และ hambrick , 2007 ; roquebert et al . ,1996 )