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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
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Grundlagenstudie
Personen - Organisationen FitVon
O‘ Reilly & Chatman & Caldwell
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Autoren
Charles A. O‘Reilly III Jennifer Chatman David F. Caldwell
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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
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Autoren
Jennifer Chatman
Berkley University
Organizational culture and post merger integration.Managing diverse professionalsManaging teams and cooperations
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Autoren
David F. Caldwell
Santa Clara University
Human Ressource Management
Organizational behavior
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Einführung
„Untersuchung des Personen-Kultur Fits und seine Implikationen für Arbeitseinstellung und -verhalten“
1. Person - Situation Fit
2. Person - Culture Fit
3. OCP
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1. Person - Situation Fit
VS.
Persönlichkeit Situation
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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.“
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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
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Eigene Methodik und Ergebnisse
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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)
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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)
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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
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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
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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
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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
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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
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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 …“
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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 …“
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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)
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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
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Kreuztabellen / Ergebnisse
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!
![Page 24: Was machen wir? Ablauf des empirischen Arbeitens: –Grundlagenstudie lesen & Methodik nachvollziehen –Hypothesen aufstellen –Items generieren (Durchgeführtes](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022062417/55204d6349795902118b92ec/html5/thumbnails/24.jpg)
Kreuztabellen / Ergebnisse
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
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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
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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
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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)
![Page 28: Was machen wir? Ablauf des empirischen Arbeitens: –Grundlagenstudie lesen & Methodik nachvollziehen –Hypothesen aufstellen –Items generieren (Durchgeführtes](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022062417/55204d6349795902118b92ec/html5/thumbnails/28.jpg)
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
![Page 29: Was machen wir? Ablauf des empirischen Arbeitens: –Grundlagenstudie lesen & Methodik nachvollziehen –Hypothesen aufstellen –Items generieren (Durchgeführtes](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022062417/55204d6349795902118b92ec/html5/thumbnails/29.jpg)
Faktorenanalyse
Clusteranalyse:
– Wenn Zusammenhänge zwischen Variablen existieren werden sie sich klumpen
– Klumpen isolieren inhaltliche Interpretation der beobachteten Zusammenhänge
– Ziel: interne Homogenität & externe Heterogenität
![Page 30: Was machen wir? Ablauf des empirischen Arbeitens: –Grundlagenstudie lesen & Methodik nachvollziehen –Hypothesen aufstellen –Items generieren (Durchgeführtes](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022062417/55204d6349795902118b92ec/html5/thumbnails/30.jpg)
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
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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
![Page 32: Was machen wir? Ablauf des empirischen Arbeitens: –Grundlagenstudie lesen & Methodik nachvollziehen –Hypothesen aufstellen –Items generieren (Durchgeführtes](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022062417/55204d6349795902118b92ec/html5/thumbnails/32.jpg)
Faktorenanalyse / Ergebnisse
• 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:
![Page 33: Was machen wir? Ablauf des empirischen Arbeitens: –Grundlagenstudie lesen & Methodik nachvollziehen –Hypothesen aufstellen –Items generieren (Durchgeführtes](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022062417/55204d6349795902118b92ec/html5/thumbnails/33.jpg)
Faktorenanalyse / Ergebnisse
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)
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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.
![Page 35: Was machen wir? Ablauf des empirischen Arbeitens: –Grundlagenstudie lesen & Methodik nachvollziehen –Hypothesen aufstellen –Items generieren (Durchgeführtes](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022062417/55204d6349795902118b92ec/html5/thumbnails/35.jpg)
FIT / Ergebnisse
Hoher FIT
0.00 komplette Übereinstimmung zwischen Ist- und Sollzustand
![Page 36: Was machen wir? Ablauf des empirischen Arbeitens: –Grundlagenstudie lesen & Methodik nachvollziehen –Hypothesen aufstellen –Items generieren (Durchgeführtes](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022062417/55204d6349795902118b92ec/html5/thumbnails/36.jpg)
FIT / Ergebnisse
Hoher FIT
0.00 komplette Übereinstimmung zwischen Ist- und Sollzustand
![Page 37: Was machen wir? Ablauf des empirischen Arbeitens: –Grundlagenstudie lesen & Methodik nachvollziehen –Hypothesen aufstellen –Items generieren (Durchgeführtes](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022062417/55204d6349795902118b92ec/html5/thumbnails/37.jpg)
FIT / Ergebnisse
Niedriger FIT
0.00 komplette Übereinstimmung zwischen Ist- und Sollzustand
![Page 38: Was machen wir? Ablauf des empirischen Arbeitens: –Grundlagenstudie lesen & Methodik nachvollziehen –Hypothesen aufstellen –Items generieren (Durchgeführtes](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022062417/55204d6349795902118b92ec/html5/thumbnails/38.jpg)
Hypothesen
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)
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Korrelation / Vorgehen
Der FIT wird mit den folgenden unabhängigen Variablen korreliert:
• Vordiplomsnote
• Wochenstundenzahl Uni
• Wochenstundenzahl Arbeit
• Voraussichtliche Fachsemesteranzahl bei Studienende
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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
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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
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FIT / Ergebnisse
Hoher FIT
0.00 komplette Übereinstimmung zwischen Ist- und Sollzustand
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FIT / Ergebnisse
Niedriger FIT
0.00 komplette Übereinstimmung zwischen Ist- und Sollzustand
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Hypothesen
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)
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Korrelation / Vorgehen
Der FIT wird mit den folgenden unabhängigen Variablen korreliert:
• Vordiplomsnote
• Wochenstundenzahl Uni
• Wochenstundenzahl Arbeit
• Voraussichtliche Fachsemesteranzahl bei Studienende
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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 .*.
Korrelation / Ergebnisse
Nicht- signifikante Korrelationen
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Korrelation / Ergebnisse
Abweichung vom Faktor Leistungsorientierung – Wochenstunden Uni
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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
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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