Diese dreiteilige Serie wurde von Bruce MacEwen und Janet Stanton von Adam Smith, Esq. geschrieben.
„Denk nicht an Elefanten“, heißt es in der Kindheit, mit der unmittelbaren Folge, dass man nur an Elefanten denken kann.
Auf die Gefahr hin, dass wir unsere eigenen Bemühungen zunichte machen, bevor wir überhaupt angefangen haben, wäre unser Ratschlag für die Liste der Am Law 200 für 2020: „Denk nicht an Durchschnittswerte.“
Warum nicht an Durchschnittswerte? Das Wort selbst (wir haben es überprüft) erscheint 14 Mal in der Juni-Ausgabe 2020 von The American Lawyer, in der die diesjährige vollständige Am Law 200-Liste veröffentlicht wurde. Und wenn man eine Liste oder eine Rangliste vorlegt, scheint das bei den analytisch veranlagten Anwälten den unwiderstehlichen Impuls hervorzurufen, nach den Durchschnittswerten zu fragen. Wir sind hier, um Ihnen zu sagen, dass das ein Fehler erster Ordnung wäre, wenn Sie die Am Law 200 betrachten.
Warum? In erster Linie, weil Durchschnittswerte eine hilfreiche und informative Komponente bei der Erstellung einer Zusammenfassung oder Übersicht von Daten sein können, die über eine Standard-, Normal- oder Glockenkurve verteilt sind. Allerdings – und das ist der Schlüssel – stellt das Am Law 200 Daten dar, die über eine Leistungskurve verteilt sind. Bei dieser Art der Verteilung führen Durchschnittswerte nicht nur in die Irre, sondern können manchmal sogar lügen.
Was ist der Unterschied?
Hier ist eine Glockenkurve, die wir in Excel gezeichnet haben:
Sieht vertraut aus. Sehen Sie sich jetzt die Leistungskurve an:
Anstatt dies zu behaupten, erlauben Sie uns, es Ihnen zu zeigen.
Drei der wichtigsten Datenreihen in den Am Law-Zahlen sind i) Bruttoeinnahmen; ii) Gesamtgewinne (bekannt als Nettobetriebseinkommen); und iii) die Anzahl der Anwälte. Hier sehen Sie, wie jede dieser Reihen nach Dezilen aussieht – die 200 Firmen in 10 Gruppen von je 20 Firmen:
Alle drei Diagramme erzählen im Wesentlichen die gleiche Geschichte: Beginnend am oberen Ende der Tortendiagramme und im Uhrzeigersinn, können Sie sehen, dass die ersten beiden Dezile mehr als die Hälfte (durchschnittlich 53 %) der gesamten 200 Unternehmen ausmachen und die unteren vier Dezile etwa 10 %. Eine andere Möglichkeit, denselben Punkt auszudrücken – und zu sehen, wie stark diese Verteilung verzerrt ist – ist, dass die fünf größten Firmen fast so viel Umsatz (16,6 Mrd. $) wie die 90 kleinsten Firmen (17,1 Mrd. $) erwirtschafteten.
Alles sehr interessant, natürlich, aber was sagt das über Durchschnittswerte aus? The American Lawyer berichtet, dass „das durchschnittliche Umsatz- und Gewinnwachstum der Am Law 200 im vergangenen Jahr bei 5 % lag.“ Gut und schön. Unweigerlich drängt sich die Vermutung auf, dass die überwiegende Mehrheit der 200 Kanzleien daher bei Umsatz und Gewinn ziemlich genau diese 5 % erreicht hat. Aber es gibt eine ganze Reihe anderer Möglichkeiten, einen 5%-Durchschnitt für diese kritischen und hochkarätigen Datenreihen zu ermitteln, die diese Realität nicht widerspiegeln würden.
Hier sind zum Beispiel ein paar andere Möglichkeiten, zu diesen 5% zu gelangen:
- Die obersten 10% der Firmen wuchsen jeweils um 10% und die anderen 180 Firmen um 1.5%
- Die Top 20 % der Firmen wuchsen jeweils um 9% und die anderen 160 erfuhren ein Nullwachstum.
- Die Top 100 Firmen wuchsen jeweils um 17% und alle anderen Firmen gaben ihr Geschäft auf – und wurden in den Am Law 200 überhaupt nicht ersetzt.
Natürlich beschreiben diese drei Szenarien – zugegeben, einige surrealer als andere – ziemlich unvereinbare Zustände in der Welt. Aber alle passen perfekt zu einem „5 %-Durchschnitt“
Was ist die Moral?
Bei der Analyse von Leistungskurven muss man das vertraute Statistikbuch 101 über Bord werfen und genauer nachdenken. Man sollte sich fragen: „Gibt es sinnvolle und informative Verallgemeinerungen, die man über diesen Datensatz von Unternehmen ziehen kann?“ (Gehen Sie nicht davon aus, dass die Antwort „Ja“ lauten muss; vielleicht handelt es sich hauptsächlich um Rauschen und nur um ein sehr schwaches und unbedeutendes Signal.)
Weitere Fragen sind: „Was will ich wirklich herausfinden?“ oder „Wenn ein direkter Vergleich der Einnahmen, des Nettobetriebsergebnisses oder der Zahl der Anwälte nicht wirklich aufschlussreich ist, was wäre es dann?“
„Muss ich Firmen innerhalb von Teilmengen und nicht mit den gesamten 200 vergleichen?“ „Welcher Klassifizierungsmechanismus wäre hilfreich, um die Grenzen dieser Untergruppen zu definieren?“ Und, was am wichtigsten ist: „Welche Informationen (wenn ich sie ableiten könnte) würden mein Management und mein Verhalten tatsächlich verändern?“
Eine unserer Grundüberzeugungen ist, dass Daten fast immer versuchen, eine Geschichte zu erzählen, und unsere Aufgabe ist es, herauszufinden, was diese Geschichte ist.
Wir werden demnächst einige unserer eigenen Hypothesen zu dieser Geschichte vorschlagen und Sie dabei auffordern, sich zu fragen, ob die Am Law 200 – oder Am Law 100 oder Second Hundred – überhaupt nützliche Kategorien sind.
In der Zwischenzeit sollten Sie sich die Elefanten aus dem Kopf schlagen.