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独立変数と従属変数

 

統計では、データ間にある因果関係について調べます

因果関係とは、ある要因によってもう一方の要因の結果に差が出るかどうかということです

そのとき、原因となる要因のことを「独立変数」
その結果現れるものを「従属変数」といいます

これはシステムに対する入力(input)を独立変数
システムからの出力(output)が従属変数とも考えられます

つまり独立変数を原因、従属変数を結果のように見ます

牛乳を飲む小学生ほど、背が伸びる
独立変数・・・牛乳の摂取量(cc)  原因
従属変数・・・背の伸び率(%)    結果

あるいは
平均気温が摂氏1度上昇すると
ビールの売れゆきは伸長する
独立変数・・・日々の平均気温    原因
従属変数・・・ビールケースの出荷数 結果

これを戦略会計の要素でみると、以下の通りになります

P 価格    準独立   Qと関係する場合がある
V 比例費   独立    完全に独立
M 付加価値  従属    PとVに従属する
Q 数量    準独立   Pと関係する場合がある
F 非比例費  独立    完全に独立
G 利益    従属    MQとFに従属する
H 時間    独立    完全に独立

PとVはお互いに独立しています
これはMGをやればすぐにわかります

Qはどうでしょう?

ミクロ経済学は、PとQには相関関係があると云います
Pが高いとQが出なくて、Pを下げればQが出るというやつですね

しかしMGをやれば、これも正しくは無いことがよくわかります
需要曲線のような相関関係にはならないのです

ハイPかつハイQのプレーヤーは必ず存在します

何故か?

もう一つの要因があるからです
Fの存在です

Fが介在することで、「ハイP(M)ハイQ経営」が可能になるのです
たしかにそんな経営は出来過ぎかも知れません

しかし間違いなく、Fは結果としてのQアップにつながっていくのです
Gアップを目的とする「経営の8パターン」とは、それぞれの要素別、あるいは独立変数のインプットの結果といえます

どのようにFを使うのか 配賦するのかが経営のキモです

経営理念の実現のためにF1からF5までの、どこに優先投資するのか?
経営者の志・理念がそこに反映されるからです

〈初出日2017.0501〉