Почему только одиннадцать компаний попали в окончательный список?
Есть три основные причины. Первая, мы использовали очень жесткий стандарт (трехкратное превышение средних показателей по рынку в течение пятнадцати лет) как критерий выдающих результатов. Вторая, исключительные результаты в течение пятнадцати лет — редкий параметр. Многие компании демонстрировали взлет на пять или десять лет благодаря успешному продукту или сильному лидеру, но немногим удалось удерживать высокие показатели в течение пятнадцати лет. Третья, мы искали особый характер изменения показателей: исключительные результаты в длительной перспективе, которым предшествовал долгий период посредственных результатов (или того хуже). Не трудно найти великие компании, но компании, которые осуществили бы переход от хорошего к великому, очень редки. Если соединить все эти факторы, то неудивительно, что осталось только одиннадцать компаний.
Однако я хотел бы отметить, что «только одиннадцать» не должно никого смущать. Нам нужно было установить фильтры, и мы выработали очень жесткие критерии. Если бы мы установили более низкие барьеры, например в 2,5 раза больше, чем средний показатель доходности по рынку, тогда гораздо большее число компаний попало бы в список. Я убежден, что многие организации могут совершить путешествие от хорошего к великому, если они усвоят уроки, приведенные в этой книге. Проблема не в статистике, проблема в том, что люди тратят свое время и силы не на то.
А как же статистическая значимость, учитывая то, что только одиннадцать компаний вошли в окончательный список компаний, которые добились выдающихся результатов, а общая выборка для исследования — 28 компаний (включая те, которые использованы для сравнения)?
Мы привлекли двух ведущих специалистов, чтобы они помогли решить этот вопрос: один — профессор статистики, а другой — прикладной математики. Специалист в области статистики Джеффри Т. Лафтиг из Университета Колорадо, изучив вопрос, сказал, что, с точки зрения статистики, здесь нет никаких проблем, указав на то, что термин «статистическая значимость» применим только, когда используется репрезентативная выборка. «Послушайте, вы не работаете с выборкой, — сказал он. — Вы отобрали из списка Fortune 500 одиннадцать компаний, отвечающих вашим критериям. При сравнении этих одиннадцати компаний с семнадцатью, которые вы отобрали для сравнения, вероятность того, что ваши концепции — это случайность, практически нулевая.» Когда мы попросили профессора прикладной математики Уильяма П. Бриггса проверить наш исследовательский метод, он так сформулировал вопрос: «Какова вероятность того, что ваши заключения — случайность, когда все ваши компании имеют эти характеристики, а все компании, которые вы выбрали для сравнения, не имеют этих характеристик?» Он заключил, что вероятность меньше, чем 1 из 17 миллионов. Нулевой шанс, что мы нашли одиннадцать случайных компаний, которые чисто случайно демонстрируют такие результаты. Мы можем заключить с полной уверенностью, что те характеристики, которые мы определили в компаниях, неразрывно связаны с процессом перехода от хороших результатов к выдающимся.
Почему вы ограничили ваше исследование открытыми акционерными обществами?
Открытые акционерные общества имеют два преимущества: общепринятые нормы для того, что считать результатами их деятельности (так что можно установить жесткие критерии отбора компаний) и огромное количество доступной информации. По частным компаниям нет достаточной информации, что особенно осложнило бы работу с компаниями, отобранными для сравнения. Привлекательность открытых акционерных обществ в том, что нам не нужно их разрешение, чтобы получить все необходимые данные. Нравится им это или нет, но информация о них доступна широкой общественности.