Was machen wir? Ablauf des empirischen Arbeitens: –Grundlagenstudie lesen & Methodik...

Was machen wir?

Ablauf des empirischen Arbeitens:

– Grundlagenstudie lesen & Methodik nachvollziehen

– Hypothesen aufstellen

– Items generieren (Durchgeführtes Brainstorming)

– Fragebogen erstellen

– Umfrage durchführen

– Dateneingabe in SPSS

– Methodik überlegen

– Ergebnisse sammeln und selektieren

– Auswertung (Hypothesen bestätigt oder falsifiziert)

– Präsentation

Grundlagenstudie

Personen - Organisationen FitVon

O‘ Reilly & Chatman & Caldwell

Autoren

Charles A. O‘Reilly III Jennifer Chatman David F. Caldwell

Autoren

Charles A. O‘Reilly III

Standford Graduate School

Organizational behavior

Professor Charles O’Reilly’s research includes studies of leadership, organizational culture and demography, the management of human resources, and the impact of change and innovation on firms

Autoren

Jennifer Chatman

Berkley University

Organizational culture and post merger integration.Managing diverse professionalsManaging teams and cooperations

Autoren

David F. Caldwell

Santa Clara University

Human Ressource Management

Organizational behavior

Einführung

„Untersuchung des Personen-Kultur Fits und seine Implikationen für Arbeitseinstellung und -verhalten“

1. Person - Situation Fit

2. Person - Culture Fit

3. OCP

1. Person - Situation Fit

VS.

Persönlichkeit Situation

2. Person - Culture Fit

Organisationenkulturen erscheinen verschiedenen Typen von Personen unterschiedlich attraktiv

Definition von Kultur: Rosseau: „Annahmen, Werte, Normen, Erwartungen und Verhaltensweisen die von einer sozialen Gruppe geteilt werden.“

3. Organizational Culture Profile

OCP: Organizational Culture Profile

Step 1: Werte der Organisation

Step 2: Individuelle Präferenzen

Step 3: Charakteristiker der Organisation

Step 4: Ermittlung des Person- Organization Fit

Eigene Methodik und Ergebnisse

Hypothesen

H1: Je höher der universitäre Aufwand, desto niedriger der sonstige Aufwand & vice versa (Grund: natürliche Zeitrestriktion)

H2: Je höher der Uni-Aufwand desto besser die Vordiplomsnote

H3: Je höher der sonstige Aufwand desto schlechter die Vordiplomsnote

H4: Je höher der FIT, desto höher die Vordiplomsnote

H5: Je höher der FIT, desto kürzer das Studium (Fachsemesteranzahl bei Studienende)

H6: Je höher der FIT, desto höher der Arbeitsaufwand (Wochenstundenzahl Uni)

H7: Je höher der FIT, desto niedriger der außeruniversitäre Aufwand (Wochenstundenzahl Arbeit)

Itemgenerierung

Durchführung eines Brainstormings, um Fakultätsrelevante Items zu erhalten

Übertragung und Erweiterung der Items aus der Originalstudie

Erstellung des Fragebogens und Durchführung im Kurs

N=41 (Teilnehmer)

Deskriptive Statistik

• Beschreibende Statistik

• Beschreibende Auswertung einer Sammlung von Daten

• Contra induktive Statistik:

– Wenn keine vollständigen Daten vorliegen und Rückschlüsse auf die Grundgesamtheit gezogen werden soll

– Wahrscheinlichkeitsrechnung

Mittelwerte

• Median:– Zentralwert– Der Wert (in einer der Größe nach geordnete Reihe von Werten) bei

welchem rechts und links von diesem gleich viele Ausprägungen liegen– Vorteil: extreme Werte üben nicht so großen Einfluss aus – Beispiel: 1-2-3-4-5-6-7-8-100– Nachteil: Verzerrung wenn sich Daten nicht schwerpunktmäßig in der

Mitte konzentrieren

• Modalwert/Modus:– Häufigster Wert– Nur sinnvoll bei Vorliegen einer Häufigkeitsverteilung– Beispiel: 3-4-4-6-6-6-7-8-8

Mittelwerte

• Arithmetische Mittel/Mittelwert:– Durchschnittswert– Alle Werte gehen mit gleicher Gewichtung ein – Nachteil: extreme Werte haben viel Gewicht– Anwendung: Aufteilung der Ausprägungen einer Variablen in zwei

Kategorien

Mittelwerte / Ergebnisse

Betrachtung des durchschnittlichen Mittelwertes aller Items beider Fragebögen:

Likert Skala zwischen 1 (sehr gut) bis 9 (überhaupt nicht)

Fragebogen „Ist-Zustand“ 4,6

Fragebogen „Soll-Zustand“ 2,95

Streuungsmaße

• Standardabweichung:

– Streuung der Ausprägungen einer Variable um den Mittelwert

• Varianz:

– Quadrierte Abstände der Werte vom Mittelwert werden addiert und durch die Anzahl der Werte geteilt

Mittelwerte / Streuungsmaße

Stati stik en

inno vativ41

0

2,32

2,00

1

1,19 2

1,42 2

Gült ig

Fe h lend

N

Mitt el wert

Median

Modus

Standardabwei c h ung

Varia nz

Beispiel der Variable „innovativ“ in Bezug auf die Frage „Ich würde mich als Student an einer Fakultät wohlfühlen, die …“

Mittelwerte / Streuungsmaße

Statist iken

inno vativ41

0

4,83

5,00

4

1,74 5

3,04 5

Gült ig

Feh lend

N

Mitt elw er t

Median

Modus

Standardabweichun g

Varian z

Beispiel der Variable „innovativ“ in Bezug auf die Frage „Inwiefern ist die WISO-Fakultät …“

Kreuztabellen

• Technik der Untersuchung bivariater (2 Variablen) Zusammenhänge

• Hypothese über einen Zusammenhang wird aufgestellt, z.B: Je höher Variable A, desto höher Variable B (B = abhängige Variable; A = unabhängige Variable)

• die Richtung des Zusammenhangs (wird B von A beeinflusst, oder ist es umgekehrt?) kann nicht überprüft werden

• mögliche verzerrenden Einflüssen durch Drittvariablen nicht messbar (multivariate Untersuchung)

Kreuztabellen / Ergebnisse

H1: Je höher der universitäre Aufwand, desto niedriger der sonstige Aufwand

& vice versa (Grund: natürliche Zeitrestriktion)

Aufteilung Uni Wochenstunden : Aufteilung Wochenstunden Sonst:

0 bis 30 h/Woche „geringer Aufwand“ 0 bis 14 h/Woche „geringer Aufwand“

31 bis 150 h/Woche „hoher Aufwand“ 15 bis 50 h/Woche „hoher Aufwand“

Die Hypothese wurde bestätigt!

Wochens tunden Uni * Wochenstunden S onst Kreuztabell e

10 13 23

45,5% 68,4%56,1 %

12 6 18

54,5% 31,6 %43,9 %

22 19 41

100 , 0% 100, 0 % 100,0%

Anzah l

% vo n W o ch en st un denSonst

Anz ahl

% vo n Wochenstund enSon st

Anz ahl

% vo n Woch e nstund enSon st

geringer A ufwand

hoher A ufw a nd

Woche n stund enUni

Ges am t

ge ring erAu f wan d

hohe rAuf wand

Woche ns tunden Son st

Gesa mt


Wochenstu nd en Uni * Vordi p lomsno te K reuzt ab e l le

15 8 0 23

71,4%44,4% ,0% 56,1%

6 10 2 18

28,6% 55,6% 100,0% 43,9%

21 18 2 41

100,0% 100, 0%100, 0%100, 0%

Anza hl

% vo n V ordip lo m sn o te

Anza hl

% vo n V or d iploms note

Anzahl

% von Vordiplomsn ote

geringer Aufw and

hoher Aufwan d

Wochenst undenUni

Gesamt

schle ch teNote gute N o te k.A.

Vordi ploms n ote

Gesam t

H2: Je höher der Uni-Aufwand desto besser die Vordiplomsnote

Aufteilung Uni Wochenstunden: Aufteilung Vordiplomsnote:

0 bis 30 h/Woche „geringer Aufwand“ 1,0 bis 2,5 „gute Note“

31 bis 150 h/Woche „hoher Aufwand“ 2,5 bis 4,0 „schlechte Note“

Die Hypothese wurde bestätigt!


H3: Je höher der sonstige Aufwand desto schlechter die Vordiplomsnote

Aufteilung Wochenstunden Sonst: Aufteilung Vordiplomsnote:

0 bis 14 h/Woche „geringer Aufwand“ 1,0 bis 2,5 „gute Note“

15 bis 50 h/Woche „hoher Aufwand“ 2,5 bis 4,0 „schlechte Note“

Die Ergebnisse sind uneindeutig!

Wochens tu nd en Sonst * Vord iploms note Kreu zt a b el le

12 9 1 22

57,1%50,0% 50,0%53, 7 %

9 9 1 19

42,9 % 50,0 % 50,0 % 46,3 %

21 18 2 41

100 ,0 % 100 ,0%100 ,0 %100 ,0 %

Anz ahl

% von V ordi pl om sno te

Anza h l

% von V or dip l omsnote

Anza h l

% vo n V or d iplomsnote

geringer Aufwand

hoher A ufwand

Wochenstu ndenSons t

Gesamt

schle c hteNoteg u t e Not ek.A.

Vordip l omsno te

Ges a m t

Siginifikanztests bei Kreuztabellen

Chi-Quadrat:

ermittelt, ob überhaupt irgendein Zusammenhang zwischen den beiden

Variablen besteht oder ob es eine reine Zufallsverteilung ist

Hier wird die „Nullhypothese“ getestet = die Annahme, dass zwischen den

beiden Variablen (Wochenstunden Uni / Vordiplomsnote) KEIN

Zusammenhang besteht

Die Signifikanz des Chi-Wertes = die Irrtumswahrscheinlichkeit beim

Verwerfen dieser Nullhypothese

Wenn ein Zusammenhang gegeben ist, dann muss der einseitige Signifikanzwert klein sein p < .05

In unserem Fall ist ein Zusammenhang der Variablen gegeben, da wir einen marginalen Signifikanzwert von p =.062/2 (weil einseitiger Test) haben

Korrelation

• Korrelationsrechnung:

– Zusammenhang zwischen zwei Variablen ohne Feststellung eines kausalen Zusammenhangs

– Positiv: je mehr, desto mehr

– Negativ: je mehr, desto weniger

• Korrelationskoeffizient: relatives, dimensionsloses Maß für die Art und Enge eines linearen stochastischen Zusammenhanges zwischen 2 Zufallsvariablen

– Art des Zusammenhanges durch Vorzeichen

• negativ

• positiv

– Enge durch Ausmaß

• nahe 1 = enger Zusammenhang

• nahe 0 = loser Zusammenhang

Faktorenanalyse

• Aus einer Vielzahl von Merkmalen sollen übergeordnete, von einander unabhängige Merkmale /Faktoren errechnet werden

• Datenreduzierend

• Von sichtbaren Erscheinungen auf die diesen zu Grunde liegenden unbeobachtbaren Ursachen zu schließen

• Viele wechselseitig hoch korrelierende Variablen werden durch wenige unabhängige Faktoren ersetzt

• Möglichst gute Abbildung der Daten vs. Geringe Zahl von Faktoren Ergebnisse hängen von Subjektivität ab (Faktorenanzahl und Interpretation)

Faktorenanalyse

Eigenwert:

– Vor der Faktorrotation anzuwenden

– Dient der Entscheidung unwichtige Faktoren zu eliminieren

– Wie viel Gesamtvarianz wird durch Faktor erfasst? Eigenwert < 1 : Faktor erklärt weniger als die Varianz einer einzigen Variable

Rotation:

– orthogonale Rotation

– für die Interpretation der Ergebnisse

– Varimax: Faktoren korrelieren nicht miteinander Variablen können besser den Faktoren zugeordnet werden

Faktorenanalyse

Clusteranalyse:

– Wenn Zusammenhänge zwischen Variablen existieren werden sie sich klumpen

– Klumpen isolieren inhaltliche Interpretation der beobachteten Zusammenhänge

– Ziel: interne Homogenität & externe Heterogenität

Faktorenanalyse / Vorgehen

Gegeben: 2 Fragebögen à 70 Items

Ziel: Faktoren bilden um die Variablenanzahl zu reduzieren

Variablen in einem Faktor müssen einen starken Zusammenhang aufweisen = stark korrelieren =

in sich homogen sein

&

die Faktoren untereinander sollten so heterogen wie möglich sein

Faktorenanalyse / Ergebnisse

• jeder Fragebogen hat aus den jeweils 70 Items ca. 17 Faktoren generiert

• jetzt kommt der Abgleich der Faktoren zwischen den Fragebögen die analoge Variablen beinhalten.

• Das kann dazu führen, dass Items gestrichen werden müssen, um im Endeffekt zwei Faktoren miteinander vergleichen zu können.

Beispiel:

Fragebogen I - Faktor Leistung Fragebogen II - Faktor Leistung

anspruchsvoll anspruchsvoll

leistungsorientiert leistungsorientiert

angesehen modern


• Bei dem Ist-Fragebogen kam es zu sehr starken Faktoren mit hohen Mittelwerten bei „Leistungsorientierung“ und „Wettbewerbsorientierung“

• Bei dem Wunsch-Fragebogen kam es zu sehr starken Faktoren mit hohen Mittelwerten bei „Sozialer Verantwortung“ und „Harmonie“

Interessante Beobachtung:


wir erhalten jeweils 7 Faktoren für die beiden Fragebögen:

Faktor: Name: Variablen die hoch korrelieren:

Faktor 1 „soziale Verantwortung“ (familienfreundlich, behindertengerecht)

Faktor 2 „Organisation“ (sorgfältig, strukturiert, organisiert)

Faktor 3 „Wettbewerbsorientierung“ (konkurrenzfähig, einflussreich)

Faktor 4 „Offenheit“ (ungezwungen, kreativ)

Faktor 5 „ Kommunikation“ (dynamisch, modern, kontaktfreudig)

Faktor 6 „Leistungsorientierung“ (anspruchsvoll, leistungsorientiert)

Faktor 7 „Harmonie“ (Unterstützung, Wohlfühlen)

Messung des FIT

Erste Herangehensweisen:

Vergleiche für jeden Fragebogen die Distanz zwischen dem Ist- und Sollwert

Zum Beispiel:

Soziale Verantwortung (Soll) Soziale Verantwortung (Ist)

Organisation (Soll) Organisation (Ist)

etc.

FIT / Ergebnisse

Hoher FIT

0.00 komplette Übereinstimmung zwischen Ist- und Sollzustand

FIT / Ergebnisse

Niedriger FIT


Hypothesen





Korrelation / Vorgehen

Der FIT wird mit den folgenden unabhängigen Variablen korreliert:

• Vordiplomsnote

• Wochenstundenzahl Uni

• Wochenstundenzahl Arbeit

• Voraussichtliche Fachsemesteranzahl bei Studienende

Korrel a tion e n

,007 ,082 ,007 -,001

,965 ,612 ,967 ,996

39 41 41 41

,048 ,067 -,290 ,020

,771 ,678 ,066 ,899

39 41 41 41

-,15 0 ,027 ,169-,05 4

,368 ,869 ,297 ,742

38 40 40 40

,049-,0 80-,01 3,286

,765 ,618 ,936 ,070

39 41 41 41

,164 -,05 0 ,054,132

,318 ,759 ,735 ,409

39 41 41 41

,119 -,09 7,306 ,050

,471 ,544 ,051 ,756

39 41 41 41

,021-,12 3 -,006 ,071

,898 ,443 ,972,658

39 41 41 41

Ko r r el a tion n ac h Pearson

Signi fikanz ( 2-seitig )

N

Ko r r elati on nach Pearson

Sig n ifik anz (2- seitig)

N

Ko r r el a t ion n ach Pear son

Signifi ka n z (2-seitig)

N

Kor relation n a c h Pearson

Sign ifikanz (2-seitig )

N

Kor rela tion nach Pea rson

Signif ikanz (2-se itig)

N

Korr elation na c h Pea r so n

Signi f i kanz (2-seitig)

N

Ko r r el a tion n ac h P e ar s on

Sig n ifikanz (2- s eitig)

N

individuelle Sozial eVerantwort u n g

indivi d u ell e Organisati o n

individuelleWettbewerbso rientier ung

indivi duelle Offe nheit

indivi duelleKommunikat ion

indivi duelleLeistungsorient i erung

indivi d uelle Ha rmonie

Vordipl omsnot e

Wochens tunden Uni

Wochen stunden Ar beit

Semeste ranzah l bei

Studi u mende

Korrelation / Ergebnisse

Nicht- signifikante Korrelationen

Messung des FIT

Zweite Herangehensweisen:

Erstellung einer Fakultäts-Kulturnorm (Istwerte).

Vergleich von Sollwerten der Befragten mit dieser Norm.

Fakultäts-Kulturnorm:durch bilden der gesamtheitlichen Mittelwerte über die Faktoren

Soziale Verantwortung 4,84Organisation 3,94Wettbewerbsorientierung 3,68Offenheit 5,85Kommunikation 5,07Leistungsorientierung 2,87Harmonie 6,01

FIT / Ergebnisse

Hoher FIT


FIT / Ergebnisse

Niedriger FIT


Hypothesen





Korrelation / Vorgehen

Der FIT wird mit den folgenden unabhängigen Variablen korreliert:

• Vordiplomsnote

• Wochenstundenzahl Uni

• Wochenstundenzahl Arbeit

• Voraussichtliche Fachsemesteranzahl bei Studienende

Korrela ti on en

-,163 -,014 -,209-,110

,321 ,932 ,189 ,493

39 41 41 41

,001-,10 4-,05 8 ,159

,993 ,516 ,719 ,322

39 41 41 41

,098 ,113 ,217 ,194

,557 ,489 ,179 ,230

38 40 40 40

-,01 2 -,11 1,051 ,234

,943 ,492 ,754,141

39 41 41 41

-,003 -,198 -,105,081

,987 ,215 ,515 ,616

39 41 41 41

,070 -,374* ,388* ,038

,672 ,016 ,012 ,811

39 41 41 41

-,16 7 -,19 6 ,025 ,065

,308 ,219 ,875 ,685

39 41 41 41

Ko r r elation nac h Pearson

Signifikanz ( 2 - s e it i g )

N

Ko r r elation nac h P e ar s o n

Sig n ifikanz (2-seitig)

N

Korrelat ion nach Pearson

Signifi kan z (2-seitig)

N

Kor relation nach Pearson

Sign ifi kanz (2-seitig)

N

Kor rel a tion na c h P earso n

Sign ifikan z (2 - seit ig )

N

Korr ela tion n a c h Pe arson

Signifi kanz (2 - seiti g )

N

Ko r r el a tion n ac h P e ars o n

Sig n ifi kan z (2 - seiti g )

N

Abweichung Soz i a leVerant wortung

Abweich ung Organisation

A b w e ich ungWettbewerbsorienti e r ung

Abweich un g Offenhe it

A b w ei c h ungKommunikation

AbweichungLeis tun gsorienti erung

Abweich ung Harmonie

Vor diplomsnote

Woche nstunden U ni

Wochens tunden Arb eit

Semeste ranzahl bei

Studium ende

Die Ko rrelation ist auf dem Niv eau von 0,05 (2- seitig) signi f ik a n t .*.


Nicht- signifikante Korrelationen


Abweichung vom Faktor Leistungsorientierung – Wochenstunden Uni

Unsere aufgestellten FIT- Hypothesen konnten nicht bestätigt werden

• H4: Je höher der FIT, desto höher die Vordiplomsnote• H5: Je höher der FIT, desto kürzer das Studium (Fachsemesteranzahl bei

Studierende)• H6: Je höher der FIT, desto höher der Arbeitsaufwand (Wochenstundenzahl Uni)• H7: Je höher der FIT, desto niedriger der außeruniversitäre Aufwand

(Wochenstundenzahl Arbeit)

H6 umformulieren zu: Je höher der FIT der Leistungsfähigkeit, desto höher der Arbeitsaufwand, dann wäre sie bestätigt

- gesamtheitliche FIT (Ausnahme Leistungsfähigkeit) irrelevant - Uni beurteilt nur Leistungen

- Studenten antizipieren das Leistungsfähigkeit wichtigstes Kriterium ist

Endergebnis

Überlegung, ein FIT z.B. bei sozialer Verantwortung ist gar nicht wünschenswert,da dies bedeuten würde, die Stundenten möchten eine niedrige sozialeVerantwortung, wie sie bei der Fakultät festgestellt wurde

Überlegung, ob das Design, die Durchführung oder die angewendete Methodikabgeändert werden kann, um die Hypothesen doch bestätigen zu können

Überlegung, ob eine Formulierung neuer Hypothesen aufgrund der gewonnenen Ergebnisse sinnvoll ist

Überlegungen

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