Math Candel
Universiteit Maastricht
• Achtergrond: – Diagnose probleem– Meetinstrumenten– Conceptueel model
• Presentaties van eigen analyses
• Voorbeeld analyse
1. Is burnout problematisch onder thuisverzorgenden ?
2. Welke variabelen zijn determinanten van burnout ?
3. Welke van deze determinanten zijn risicofactoren ?Op welke determinanten scoren thuisverzorgenden ongunstig ?
1. Schalen voor de meer subjectieve constructen:
• Emotionele belasting• Werkdruk• Emotionele uitputting• Depersonalisatie• Persoonlijke bekwaamheid• Sociale steun• Probleemgerichte coping• Emotiegerichte coping
Emotionele belasting (Veldhoven & Meijman,1994) (o.a.):• Is uw werk emotioneel zwaar ?
• Wordt u in uw werk met dingen geconfronteerd die u persoonlijk raken ?
• Wordt er door anderen een persoonlijk beroep op u gedaan ?
Antwoordklassen:1 : nooit2 : soms3 : vaak4 : altijd
Werkdruk (Jonge, J. de, 1995) (o.a.):
Daar waar ik werk:• Wordt onder tijdsdruk gewerkt
• Wordt met pieken gewerkt
• Moet te hard worden gewerkt
• Moet teveel werk verricht worden
Antwoordklassen:1 : nooit2 : zelden3 : soms4 : vaak5 : altijd
Emotionele uitputting (Schaufeli & Van Dierendonck, 1994) (o.a.):
• Ik voel me mentaal uitgeput door mijn werk• Als ik op mijn werk iets afrond, dan vrolijkt me
dat op• Ik voel me opgebrand door mijn werk
Antwoordklassen:1 : nooit2 : sporadisch3 : af en toe4 : regelmatig5 : dikwijls6 : zeer dikwijls7 : altijd
2. Socio-demografische gegevens via enkele eenvoudige vragen:
• Geslacht• Leeftijd• Functie van verzorgende:
• Thuishulp• Verzorgingshulp• Verzorgende C• Verzorgende D• Gespecialiseerd verzorgende E
• Werkjaar: aantal jaren werkzaam in thuiszorg• Uurwerk: aantal uren werkzaam per week
Work load: - werkdruk
Interpersonal demands - emotionele belasting
DEMANDS
Emotional exhaustion - emotionele uitputting
Depersonalisation - depersonalisatie
Lack of resources - sociale steun
BURNOUT
Wanneer is de score op burnout problematisch ?
We kunnen het gemiddelde op de schaal berekenen;
Hierin worden alle burnout scores betrokken
We kunnen de mediaan op de schaal berekenen;
Minder gevoelig voor uitbijters
Maar wanneer wijst geniddelde of mediaan op
problematische burnout ?
Ideaal:
Een klinisch bepaald afkappunt.
Als personen hierboven scoren, dan is er een grote kans om “burned-out” te raken
Als personen hieronder scoren, dan is er een grote kans om “gezond” te blijven
Alternatief:
Een op basis van de antwoord klassen bepaald afkappunt
We kunnen een afkappunt nemen en bekijken welk percentage hierboven scoort
Emotionele uitputting:
Niet een klinisch bepaald afkappunt
Antwoordklassen:1 : nooit2 : sporadisch3 : af en toe4 : regelmatig5 : dikwijls afkappunt; erop of erboven dan “burned-out”6 : zeer dikwijls7 : altijd
7 op 258 oftewel 2.7%
Analyse A:
• Afhankelijke variabele: emotionele uitputting
• Onafhankelijke variabele:
werkdruk, emotionele belasting, sociale steun
• Effectmodificator: sociale steun
Analyse B:
• Afhankelijke variabele: depersonalisatie
• Onafhankelijke variabele:
emotionele uitputting
• Mediator: emotionele uitputting
• Aantal variabelen:– Onafhankelijke variabelen– Afhankelijke variabelen
• Type variabele:– Binair– Polytoom– Continu
• Type design:– Tussen-subject design– Binnen-subject design
Y continu Y binair
1 X
binair T-toets
Mann-Whitney
2- toets voor
kruistabel
polytoom 1-weg ANOVA
Kruskal-Wallis test
2- toets voor
kruistabel
continu (Rang)correlatie
Lineaire regressie
Logistische
regressie
Meerdere X’en
Lineaire regressie
ANOVA
Logistische
regressie
Y continu Y binair
1 X
binair T-toets
Mann-Whitney
2- toets voor
kruistabel
polytoom 1-weg ANOVA
Kruskal-Wallis test
2- toets voor
kruistabel
continu (Rang)correlatie
Lineaire regressie
Logistische
regressie
Meerdere X-en
Lineaire regressie
ANOVA
Logistische
regressie
Y continu Y binair
1 X
binair T-toets
Mann-Whitney
2- toets voor
kruistabel
polytoom 1-weg ANOVA
Kruskal-Wallis test
2- toets voor
kruistabel
continu (Rang)correlatie
Lineaire regressie
Logistische
regressie
Meerdere X-en
Lineaire regressie
ANOVA
Logistische
regressie
Y continu Y binair
1 X
binair T-toets
Mann-Whitney
2- toets voor
kruistabel
polytoom 1-weg ANOVA
Kruskal-Wallis test
2- toets voor
kruistabel
continu (Rang)correlatie
Lineaire regressie
Logistische
regressie
Meerdere X-en
Lineaire regressie
ANOVA
Logistische
regressie
Y continu Y binair
1 X
binair T-toets
Mann-Whitney
2- toets voor
kruistabel
polytoom 1-weg ANOVA
Kruskal-Wallis test
2- toets voor
kruistabel
continu (Rang)correlatie
Lineaire regressie
Logistische
regressie
Meerdere X-en
Lineaire regressie
ANOVA
Logistische
regressie
Y continu Y binair
1 X
binair T-toets
Mann-Whitney
2- toets voor
kruistabel
polytoom 1-weg ANOVA
Kruskal-Wallis test
2- toets voor
kruistabel
continu (Rang)correlatie
Lineaire regressie
Logistische
regressie
Meerdere X-en
Lineaire regressie
ANOVA
Logistische
regressie
Top-down toetsen: start met het meest complexe model en verwijder telkens de minst en (ook) niet-significante termen uit het model
Meest complexe regressiemodel:
Emotionele uitputting =
0 + 1 werkdruk +
2 emotionele belasting + 3 sociale steun
4 werkdruk*sociale steun +
5 emotionele belasting*sociale steun +
SPSS uitvoer
Model Summary
.587a .344 .331 .79Model1
R R SquareAdjustedR Square
Std. Error ofthe Estimate
Predictors: (Constant), STEUN, EMOTIEBELASTING,WERKDRUK, STEUN X WERKDRUK, STEUN XEMOTIE BELASTING
a.
ANOVAb
79.446 5 15.889 25.426 .000a
151.233 242 .625
230.679 247
Regression
Residual
Total
Model1
Sum ofSquares df Mean Square F Sig.
Predictors: (Constant), STEUN, EMOTIE BELASTING, WERKDRUK, STEUN XWERKDRUK, STEUN X EMOTIE BELASTING
a.
Dependent Variable: EMOTIONELE UITPUTTINGb.
SPSS uitvoer
Coefficientsa
-1.830 1.794 -1.020 .309
1.506 .399 1.243 3.776 .000
.129 .932 .051 .138 .890
-.321 .130 -.826 -2.476 .014
.122 .294 .182 .413 .680
.592 .550 .294 1.076 .283
(Constant)
WERKDRUK
EMOTIEBELASTING
STEUN X WERKDRUK
STEUN X EMOTIEBELASTING
STEUN
Model1
B Std. Error
UnstandardizedCoefficients
Beta
StandardizedCoefficients
t Sig.
Dependent Variable: EMOTIONELE UITPUTTINGa.
SPSS uitvoer
Interactie tussen sociale steun en werkdruk:
Analyse per stratum voor de variabele steun
Coefficientsa
-2.368 1.231 -1.924 .056
1.437 .362 1.186 3.972 .000
.508 .155 .201 3.278 .001
.760 .368 .377 2.066 .040
-.298 .117 -.766 -2.555 .011
(Constant)
WERKDRUK
EMOTIEBELASTING
STEUN
STEUN X WERKDRUK
Model1
B Std. Error
UnstandardizedCoefficients
Beta
StandardizedCoefficients
t Sig.
Dependent Variable: EMOTIONELE UITPUTTINGa.
SPSS uitvoer: Hoge sociale steun
Coefficientsa
.200 .305 .655 .513
.407 .100 .336 4.080 .000
.565 .189 .247 2.994 .003
(Constant)
WERKDRUK
EMOTIEBELASTING
Model1
B Std. Error
UnstandardizedCoefficients
Beta
StandardizedCoefficients
t Sig.
Dependent Variable: EMOTIONELE UITPUTTINGa.
Effect van werkdruk op emotionele uitputting: 0.407
Work load: - werkdruk
Interpersonal demands - emotionele belasting
DEMANDS
Emotional exhaustion - emotionele uitputting
Depersonalisation - depersonalisatie
BURNOUT
0.407 ** 0.565 **
Legenda: ** p < 0.01 * p < 0.05
HOGE SOCIALE STEUN:
SPSS uitvoer: Lage sociale steun
Effect van werkdruk op emotionele uitputting: 0.821
Coefficientsa
-.985 .688 -1.433 .156
.821 .116 .626 7.049 .000
.530 .304 .155 1.742 .086
(Constant)
WERKDRUK
EMOTIONELE BELASTING
Model1
B Std. Error
UnstandardizedCoefficients
Beta
StandardizedCoefficients
t Sig.
Dependent Variable: EMOTIONELE UITPUTTINGa.
Work load: - werkdruk
Interpersonal demands - emotionele belasting
DEMANDS
Emotional exhaustion - emotionele uitputting
Depersonalisation - depersonalisatie
BURNOUT
0.821 ** 0.530
Legenda: ** p < 0.01 * p < 0.05
LAGE SOCIALE STEUN:
Regressiemodel:
Depersonalisatie = 0 + 1 emotionele uitputting +
SPSS uitvoer
Coefficientsa
1.193 .155 7.684 .000
.499 .057 .486 8.790 .000
(Constant)
EMOTIONELE UITPUTTING
Model1
B Std. Error
UnstandardizedCoefficients
Beta
StandardizedCoefficients
t Sig.
Dependent Variable: DEPERSONALISATIEa.
Work load: - werkdruk
Interpersonal demands - emotionele belasting
DEMANDS
Emotional exhaustion - emotionele uitputting
Depersonalisation - depersonalisatie
BURNOUT
0.821 ** 0.530
Legenda: ** p < 0.01 * p < 0.05
LAGE SOCIALE STEUN:
0.499 **
Is emotionele uitputting nu een mediator ?
Anders gezegd:
Is het pad tussen werkdruk en depersonalisatie via emotionele uitputting significant ?
zab
s ab
Werkdruk Emotionele Uitputting
Depersonalisatiea b
ab b a a bs a s b s s s 2 2 2 2 2 2
Baron & Kenny (1986):
zab
s ab
Coefficientsa
-.985 .688 -1.433 .156
.821 .116 .626 7.049 .000
.530 .304 .155 1.742 .086
(Constant)
WERKDRUK
EMOTIONELE BELASTING
Model1
B Std. Error
UnstandardizedCoefficients
Beta
StandardizedCoefficients
t Sig.
Dependent Variable: EMOTIONELE UITPUTTINGa.
Lage sociale steun:
zab
s ab
Coefficientsa
1.193 .155 7.684 .000
.499 .057 .486 8.790 .000
(Constant)
EMOTIONELE UITPUTTING
Model1
B Std. Error
UnstandardizedCoefficients
Beta
StandardizedCoefficients
t Sig.
Dependent Variable: DEPERSONALISATIEa.
ab b a a bs a s b s s s 2 2 2 2 2 2
Coefficientsa
-.985 .688 -1.433 .156
.821 .116 .626 7.049 .000
.530 .304 .155 1.742 .086
(Constant)
WERKDRUK
EMOTIONELE BELASTING
Model1
B Std. Error
UnstandardizedCoefficients
Beta
StandardizedCoefficients
t Sig.
Dependent Variable: EMOTIONELE UITPUTTINGa.
ab b a a bs a s b s s s 2 2 2 2 2 2
Coefficientsa
1.193 .155 7.684 .000
.499 .057 .486 8.790 .000
(Constant)
EMOTIONELE UITPUTTING
Model1
B Std. Error
UnstandardizedCoefficients
Beta
StandardizedCoefficients
t Sig.
Dependent Variable: DEPERSONALISATIEa.
zab
s ab
0 8 2 1 0 4 9 9
0 0 7 4 75 4 8 4
. * .
..
ab b a a bs a s b s s s 2 2 2 2 2 2
ab2 2 2 2 2 2
s (0 .8 2 1 ) (0 .0 5 7 ) (0 .4 9 9 ) (0 .11 6 ) (0 .11 6 ) (0 .0 5 7 )
= 0 .0 7 4 7
z > z(kritiek) = Z( = 0.05) = 1.96; dus H0 verwerpen
H0: er is geen verband tussen werkdruk en depersonalisatie via emotionele uitputting
Klinisch bepaalde afkappunten
Afkappunt op basis van inhoudsanalyse van antwoordklassen
Van belang is een afkappunt of normscore:
Wanneer is een determinant van burnout een risicofactor ?
Werkdruk:
Niet een klinisch bepaald afkappunt
Antwoordklassen:1 : nooit2 : zelden3 : soms4 : vaak afkappunt; erop of erboven dan “riskant”5 : altijd
31 op 258 oftewel 12%
Is werkdruk nu een risicofactor ?