ব্যবসায় স্কুল গবেষকরা উদ্যোক্তা বুঝতে তাদের প্রচেষ্টায় একটি মৌলিক ত্রুটি তৈরি করেছেন। তারা ভুলভাবে ধরে নিয়েছে যে স্টার্টআপ বিশ্বে আগ্রহের বেশিরভাগ ফলাফল সাধারণত তারা বিদ্যুৎ আইন বিতরণের অনুসরণে বিতরণ করা হয়, ক্রিস ক্রফোর্ড এবং তার সহকর্মীরা জার্নাল অফ বিজনেস ভেন্টারিংয়ের একটি নতুন পত্রিকায় খুঁজে পান।
সামাজিক বিজ্ঞানীরা সাধারণত অনুমান করেন যে ঘটনাগুলি তারা ব্যাখ্যা করতে চাইছেন একটি স্বাভাবিক বন্টন অনুসরণ করে। এই বিশ্বের মধ্যে অনেক জিনিস ব্যাখ্যা করার জন্য বেশ ভাল কাজ করে, যেমন প্রাপ্তবয়স্ক পুরুষদের বা মুদি দামের উচ্চতা, তবে তারা স্টার্টআপের কর্মক্ষমতা ব্যাখ্যা করার পরিবর্তে খারাপভাবে কাজ করে।
$config[code] not foundক্রাউফোর্ড এবং অন্যদের মতো, জেরি নিউম্যান রিপোর্ট করেছেন যে নতুন কোম্পানিগুলির কর্মক্ষমতাগুলির মূল সূচকগুলি - রাজস্ব ও কর্মসংস্থান বৃদ্ধি, দৃঢ় মূল্যায়ন এবং দেবদূত এবং উদ্যোগের মূলধন ফেরতের সহিত - একটি পাওয়ার আইন বিতরণের অনুসরণ করুন। বিদ্যুৎ আইন বিতরণের সাথে সাথে, কয়েকটি চরম ক্ষেত্রে প্রায় সব ফলাফলের জন্য অ্যাকাউন্ট রয়েছে, আপনি যা পরিমাপ করছেন তা হল Y-Combinator এর আয় যা এয়ারবন্নে বিনিয়োগ থেকে আসে, সেভোয়ায় ক্যাপিটালের সর্বশেষ তহবিলে বা চাকরিগুলির মুনাফার উত্স। আমেরিকান শিল্প দ্বারা নির্মিত।
ক্রফোর্ড এবং তার সহকর্মীরা তাদের কাগজ বিমূর্ত একটি সাহসী দাবি করে। তারা বলে, "আমাদের ফলাফল নতুন তত্ত্বের বিকাশের আহ্বান জানাচ্ছে এবং এই বিতরণগুলি এবং আউটলায়ারগুলি তৈরি করে এমন প্রক্রিয়াগুলির পূর্বাভাস দেবে।"
কেন তারা সঠিক তা বোঝার জন্য, আমাকে তাদের ফলাফলগুলির তিনটি বিষয় তুলে ধরতে দাও:
• আজ পরিচালিত বিপুল সংখ্যক উদ্যোক্তা গবেষণার পরিসংখ্যানগত অনুমানটি ভুল, তাদের ফলাফলগুলি সন্দেহজনক করে তোলে। উদাহরণস্বরূপ, Syracuse University এর জোহান উইকলোন্ড এবং ইন্ডিয়ান ইউনিভার্সিটির ডিন শেফার্ডের লেখা একটি পণ্ডিত নিবন্ধ থেকে এই লাইনটি লিখুন যিনি লিখেছেন (2011: 9 27) "কোন সংস্থার কোনও নমুনাতে এটি যুক্তিসংগতভাবে গ্রহণ করা যেতে পারে যে পারফরম্যান্সটি স্বাভাবিকভাবেই পরিবর্তিত হবে। "
দৃঢ় কর্মক্ষমতা বিতরণের ধারণা স্বাভাবিক বিতরণগুলির উপর ভিত্তি করে পরিসংখ্যানগত পরিসংখ্যান ব্যবহার করতে উইকিল্যান্ড এবং শেফার্ডের মত গবেষকদের নেতৃত্ব দেয়। কিন্তু ক্রাউফোর্ড এবং সহকর্মীরা দেখান যে স্টার্ট-আপ দৃঢ় কর্মক্ষমতা তথ্য সাধারণত বিতরণ করা হয় না, কিন্তু একটি পাওয়ার আইন বিতরণের অনুসরণ করে। আমি তাদের কাগজ শো থেকে ধার করা যে চিত্র হিসাবে, স্বাভাবিক বিতরণ এবং ক্ষমতা আইন বিতরণ খুব ভিন্ন প্রাণী। এটি আসলে অন্য একটি অনুসরণ করে যখন একটি প্যাটার্ন অনুসরণ করে অনুমান করা হচ্ছে যে আপনার পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ ভুল হবে।
• জনগণের গোপনীয়তা সম্পর্কে নীতিনির্ধারকদের উদ্বেগগুলি উদ্যোক্তাদের ব্যাখ্যা করার জন্য গবেষকরা সঠিকভাবে সরকারি ডেটা ব্যবহার করে খুব কঠিন করে তোলে। সেন্সাস ব্যুরো বা ফেডারেল রিজার্ভ দ্বারা সরবরাহিত বেশিরভাগ সরকারি ডেটাবেসগুলি, ব্যবহারকারীদের গবেষণা অংশগ্রহণকারীদের সনাক্ত করতে বাধা দেওয়ার জন্য তাদের ডেটা সেটগুলির জনসাধারণের সংস্করণগুলিতে - নিয়মিত "শীর্ষ কোড" - বা সর্বাধিক সর্বোচ্চ অভিনয়কারীগুলিকে সরান। গোপনীয়তা রক্ষা করার যে খুব প্রচেষ্টার উদ্যোক্তা সঠিক পরিমাপ হ্রাস যখন key variables গবেষক একটি ক্ষমতা আইন বন্টন অনুসরণ পূর্বাভাস। ডেটাবেসে তথ্যগুলির সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ অংশ বিশ্লেষণ থেকে লুকানো যে সংখ্যাগুলি।
Shutterstock মাধ্যমে স্টার্টআপ ছবি
মন্তব্য ▼
