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Scholarly Paper (Advanced Seminar), 2003, 30 Pages
Authors: Katja Berger, Michael Mazaschyk
Subject: Statistics
Details
Tags: Auswertung, Mitarbeiterbefragung, Firma, Oelgemoeller, Wurstwaren, Angaben, SPSS
Year: 2003
Pages: 30
Grade: 1,0
Language: German
ISBN (E-book): 978-3-638-23895-3
File size: 243 KB
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Excerpt (computer-generated)
Universität Lüneburg
Forschungsinstitut Freie Berufe
Statistik mit SPSS
Seminararbeit zum Thema:
Auswertung der Mitarbeiterbefragung der Firma Oelgemoeller Wurstwaren AG
über soziodemografische und firmenspezifische Angaben
Katja Berger und Michael Mazaschyk
01.09.2003
INHALTSVERZEICHNIS
Abbildungsverzeichnis ii
1 Einleitung 1
2 Beschreibung der zu untersuchenden Stichprobe 1
3 Untersuchung der Unterschiede in den Einkommens-, Alters- und Zufriedenheitsangaben getrennt nach den Abteilungen 3
3.1 Abteilung Innendienst 3
3.2 Abteilung Außendienst 4
3.3 Werk Todtglüsing 5
3.4 Gegenüberstellung der Unterschiede zwischen den Abteilungen 7
4 Untersuchung der Zufriedenheitsangaben 11
4.1 Zusammenhang zwischen den Zufriedenheitsangaben und anderen Einflussgrößen 11
4.1.1 Zusammenhang zwischen der Zufriedenheit und dem Einkommen 11
4.1.2 Zusammenhang zwischen den Zufriedenheitsangaben und der Abteilungszugehörigkeit 12
4.2 Geschlechterspezifische Unterschiede in der Zufriedenheit 14
4.3 Untersuchung der Gründe für Zufriedenheit bzw. Unzufriedenheit der Mitarbeiter 16
5 Untersuchung der Gründe für Einkommensunterschiede in der Firma 19
6 Gruppierung der Aspekte des Arbeitsverhältnisses anhand ihrer Wichtigkeit 22
7 Fazit 26
Literaturverzeichnis 27
Abbildungsverzeichnis
Abbildung 1: Deskriptive Statistik des Innendienstes 3
Abbildung 2: Deskriptive Statistik des Außendienstes 4
Abbildung 3: Deskriptive Statistik des Werkes Todtglüsing 5
Abbildung 4: Vergleich des Alters 7
Abbildung 5: Vergleich des Nettoeinkommens 7
Abbildung 6: Vergleich der Zufriedenheitsangaben 8
Abbildung 7: Box-Plot zu Zufriedenheitsangaben 9
Abbildung 8: Box-Plot zum Nettoeinkommen 9
Abbildung 9: Box-Plot zum Alter 10
Abbildung 10: Korrelation zwischen Einkommen und Zufriedenheit 11
Abbildung 11: Kreuztabelle zwischen Zufriedenheit und Abteilung 13
Abbildung 12: Kontingenzkoeffizient zwischen der Zufriedenheit und den Abteilungen 14
Abbildung 13: Gruppenstatistik beim Anteilswertvergleich 15
Abbildung 14: Anteilswertvergleich bei unabhängigen Stichproben 15
Abbildung 15: Modellgüte im MNL 16
Abbildung 16: Anpassungsgüte des MNL 16
Abbildung 17: Test auf Einfluss der Variablen 17
Abbildung 18: Regressionskoeffizienten im MNL 18
Abbildung 19: Bestimmtheitsmaß der Regression 20
Abbildung 20: ANOVA Tabelle 20
Abbildung 21: Koeffizienten der Regressionsschätzung 21
Abbildung 22: Kommunalitäten 22
Abbildung 23: Erklärte Gesamtvarianz 23
Abbildung 24: Sceeplot 23
Abbildung 25: Rotierte Komponentenmatrix 24
Abbildung 26: Komponentendiagramm im rotierendem Raum 25
Abbildung 27: zweiter Datensatz mit gefunden Faktorwerten 25
1 Einleitung
In folgender Arbeit soll eine von der Firma Oelgemoeller Wurstwaren AG erhobene Mitarbeiterbefragung bei 460 Personen nach verschiedenen Gesichtspunkten untersucht werden.
Dazu wird die erhobene Stichprobe zuerst näher beschrieben. Anschließend wird eine Untersuchung der Unterschiede der Einkommens-, Alters- und Zufriedenheitsangaben durchgeführt, wobei die Stichprobe in die drei Abteilungen der Firma getrennt wird. Dabei werden die Abteilungen miteinander verglichen.
Anschließend werden die Zufriedenheitsangaben der Mitarbeiter nach verschiedenen Fragestellungen untersucht. Zuerst werden Zusammenhänge zwischen der Zufriedenheit und dem Einkommen bzw. der Abteilungszugehörigkeit untersucht. Danach wird ermittelt, ob es geschlechterspezifische Unterschiede bei den Zufriedenheitsangaben gibt und später die Gründe für Zufriedenheit bzw. Unzufriedenheit analysiert.
Außerdem werden Gründe für Einkommensunterschiede untersucht und im letzten Abschnitt eine Gruppierung der Aspekte des Arbeitsverhältnisses anhand ihrer Wichtigkeit vorgenommen.
2 Beschreibung der zu untersuchenden Stichprobe
Die Personalabteilung der Firma Oelgemoeller Wurstwaren AG führte eine Befragung unter 460 zufällig ausgewählten Mitarbeitern ihrer Firma durch. Dabei wurden gängige soziodemografische Merkmale erhoben (Alter, Geschlecht, Einkommen). Zusätzlich wurden firmenspezifische Angaben befragt (Abteilungsnummer, Anzahl der momentanen Überstunden und da Arbeitszeitmodell). Die Zufriedenheit mit der Arbeit wurde auf einer 10er-Skala von 0 (sehr unzufrieden) bis 10 (sehr zufrieden) erfasst und in der Variablen ZUFRIED abgespeichert. Des weiteren wurde nach der Wichtigkeit einiger Aspekte des Arbeitsverhältnisses gefragt (w_1 bis w_6). Auch diese Variablen sind auf einer 10er-Skala von 0 (sehr unzufrieden) bis 10 (sehr zufrieden) erhoben worden.
Am Anfang unserer Betrachtungen müssen alle Variablen der bereits erhobenen Mitarbeiterbefragung bestimmt und ihre möglichen Ausprägungen zur Untersuchung in SPSS kodifiziert werden. Am Beispiel der Variable „Mann“ soll dies nun näher erklärt werden. Die Einstellung NAME bezeichnet die Variable. Der Name darf allerdings nicht mehr als acht Zeichen enthalten. Hier wird der NAME „Mann“ ausgewählt.
Oft sind diese kurzen Variablen-Namen allerdings nicht ausreichend zur Kennzeichnung der Variable. Dafür gibt es die nächste Einstellung VARIABLENLABEL. Damit kann die Variable mit mehr als acht Zeichen noch einmal näher bestimmt werden. Das Ergebnisprotokoll wird wieder lesbar und dem eigentlich nichtssagenden Namen wird wieder eine umgangssprachliche Kennzeichnung zugeordnet.1 Es ist zum Beispiel möglich, die genaue Frage des Fragebogens zu vermerken. Da es sich bei der Variable „Mann“ um Aussagen zum Geschlecht handelt, wird als VARIABLENLABEL „Geschlecht“ verwendet. Die Variablenwerte müssen formalisiert werden, das bedeutet, dass verschiedene Ausprägungen durch Ziffern kodiert werden. Hierbei handelt es sich um die WERTELABELS. Bei Geschlechtsangaben sind die beiden Ausprägungen „weiblich“ und „männlich“ möglich. Da Statistikprogramme besser mit Ziffern als mit verschiedenen Bezeichnungen arbeiten, müssen diese beiden Ausprägungen nun umkodiert werden. Für die Ausprägung „weiblich“ wird in diesem Datensatz die Ziffer „0“ gewählt, für „männlich“ die Ziffer „1“.2
Allerdings kann es in der Erhebung auch fehlerhafte oder fehlende Werte geben. Zum Beispiel kann jemand die Angabe verweigern oder sich verschreiben. Daraufhin ist der ganze Datensatz zu durchsuchen und mit einer speziellen Kennzeichnung zu versehen. Diese Kennzeichnung darf sich allerdings nicht mit dem Wertebereich der Variable überschneiden. So kann man z.B. immer die Ziffer -99 für diese FEHLENDE WERTE angeben. In der Mitarbeiterbefragung gibt es keine fehlerhaften Werte für die Variable „Mann“, deshalb ist hier keine spezielle Kennzeichnung nötig.
Die Variablenwerte können teilweise Dezimalstellen beinhalten. Hier kann man über die Einstellung DEZIMALSTELLEN die Anzahl der angezeigten Dezimalstellen festlegen, damit die Ergebnisse so genau wie möglich, oder im Gegensatz dazu übersichtlich, dargestellt werden können.
Als wichtiges Kriterium für die späteren Analysen muss man das MESSNIVEAU jeder Variable bestimmen. Hier gibt es drei Varianten: nominale, ordinale und metrische Messniveaus. Die Variable „Mann“ hat nur zwei Ausprägungen „weiblich“ und „männlich“. Somit werden Personen lediglich klassifiziert. D.h. es wird ausschließlich festgestellt, ob eine Person zu einer bestimmten Klasse von Personen gehört. Es handelt sich hierbei um eine nominal skalierte Variable.
3 Untersuchung der Unterschiede in den Einkommens-, Alters- und Zufriedenheitsangaben getrennt nach den Abteilungen
[....]
1 Lehnert (1996), S.57
2 Lehnert (1996), S.57
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