Diese Studienarbeit spürt der spannenden Frage nach, ob die möglichen Einflussmöglichkeiten, die ein Kandidat im Prozess mit einer Personalberatung hat, sich auf seine Gesamtzufriedenheit (seinen Zufriedenheitsmittelwert) im Bewerbungsprozess auswirken.
Dazu wurden in einer nicht-experimentellen empirischen Untersuchung der Autorin im Zeitraum Dezember 2014 bis Januar 2015 mit einer kleinen Stichprobe (N=39) die Kandidaten einer inhabergeführten und international vernetzten Personalberatung in München mittels web-basiertem Fragebogen befragt. Zum Tragen kamen theoretische Hintergründe zum Machtmotiv und zum Einfluss des Vertrauens. Zusätzlich wurde analysiert, ob weibliche und männliche Bewerber unterschiedliche Zufriedenheitsmittelwerte aufweisen.
Die Studienarbeit geht neben der Relevanz und dem Hintergrund zur Kandidatenzufriedenheit in Kapitel zwei mit einem kurzen theoretischen Abriss ebenfalls auf den aktuellen Forschungsstand zur „Candidate Experience“ ein. Neben Definitionen und der Betrachtung von Personaldienstleistern im passiven Bewerbungsprozess folgt die Aufstellung der theoretischen Hypothesen.
In den nächsten zwei Hauptkapiteln - Kapitel drei und vier - geht es um die Methodik der Untersuchung, die genaue Analyse der Gütekriterien bzw. der Validität der Untersuchung sowie die statistische Hypothesenprüfung. Kapitel fünf rundet diese Studienarbeit mit einer kritischen Diskussion und Erläuterungen zu den Ergebnissen der Datenaus-wertungen sowie einem Ausblick auf mögliche künftige Forschungsansätze ab.
I. Inhaltsverzeichnis
I. Inhaltsverzeichnis... I
II. Abbildungs- und Tabellenverzeichnis... II
III. Anhangsverzeichnis... III
IV. Abkürzungsverzeichnis... IV
1. Einleitung... 1
2. Das Untersuchungskonstrukt „Kandidatenzufriedenheit“... 3
2.1 Definitionen... 3
2.2 Stand der Forschung und Literatur... 4
2.3 Personaldienstleister im passiven Bewerbungsverfahren... 8
2.4 Fragestellung und Hypothesen...10
3. Methode... 14
3.1 Stichprobe... 15
3.2 Messinstrumente... 16
3.2.1 Selbstentwickelter Fragebogen... 16
3.2.2 Verwendete Skalen...17
3.3 Untersuchungsdesign und Durchführung... 18
4. Ergebnisse... 18
4.1 Faktorenanalyse... 19
4.1.1 KMO- und Bartlett-Test... 19
4.1.2 Screeplot und Faktorenmatrix... 19
4.1.3 Reliabilitätsanalyse der Items und Faktoren... 20
4.1.4 Korrelationen zwischen den Faktoren... 21
4.2 Analysen zur Hypothesenprüfung... 22
4.2.1 Voraussetzungen... 22
4.2.2 T-Test... 23
4.2.3 Korrelationsanalyse... 23
4.2.4 Regressionsanalyse... 25
5. Fazit und Diskussion... 27
V. Anhang... 33
VI. Literaturverzeichnis... 41
II. Abbildungs- und Tabellenverzeichnis
Tab. 1 : Aktueller Forschungshintergrund und -stand zur "Candidate Experience"... 5 Abb. 1 : Hypothesenmodell zur Kandidatenzufriedenheit im Bewerbungsprozess... 11 Tab. 2 : Theoretische Einteilung der Teildimensionen, Indikatoren und Items... 13 Tab. 3 : Dimensionen bzw. Faktoren mit Items nach der Faktorenanalyse mittels SPSS... 19
III. Anhangsverzeichnis
Tab. 4 : KMO- und Bartlett-Test für 12 Items zur Kandidatenzufriedenheit... 30
Abb. 2 : Screeplot... 30
Tab. 5 : Strukturmatrix - Hauptachsen-Faktorenanalyse für 12 Items... 31
Tab. 6 : Korrelationen nach Pearson... 31
Tab. 7 : Verteilungscharakteristik bzw. Lagemaße der Items... 32
Tab. 8 : Test für 11 Items auf Normalverteilung für den KZM... 32
Tab. 9 : T-Test (Geschlecht) vom KZM... 32
Tab. 10 : T-Test (für die Geschlechtshypothese) von Einzelitems... 33
Tab. 11 : Korrelation von Zufriedenheit in der Kontaktart und dem KZM... 33
Tab. 12 : Korrelation von Zufriedenheit in der Kontaktart und im Folgekontakt... 34
Tab. 13 : Korrelation von Zufriedenheit im Umgang mit den persönlichen Daten u. KZM... 34
Tab. 14 : Korrelation von KZM und Faktor 1... 34
Tab. 15 : Partielle Korrelation KZM und Faktor 1... 34
Tab. 16 : Lineare Regressionsanalyse - Modellzusammenfassung... 35
Tab. 17 : Lineare Regressionsanalyse - ANOVA... 5
Tab. 18 : Lineare Regressionsanalyse - Koeffizienten... 35
Tab. 19 : Lineare Regressionsanalyse - Residuenstatistik... 36
Tab. 20 : Lineare Regressionsanalyse - Streudiagramm... 36
Tab. 21 : Lineare Regressionsanalyse - Kollineratitätsdiagnose... 36
IV. Abkürzungsverzeichnis
α Cronbachs Alpha AART Applicant Attribution-Reaction Theory Abb. Abbildung AV Abhängige Variable AVs Abhängige Variablen BDU e. V. Bundesverband Deutscher Unternehmensberater BDU e. V. beta, β standardisiertes Partialgewicht des Prädiktors CEM Customer-Experience-Management EUR Euro F F-verteilte Prüfgröße H1 Hypothese 1 H2 Hypothese 2 H3 Hypothese 3 H4 Hypothese 4 H5 Hypothese 5 KMO-Test Kaiser-Meyer-Olkin-Test KZM Kandidatenzufriedenheitsmittelwert M Mittelwert Mrd. Milliarden N Stichprobengröße p Signifikanzniveau r Korrelationskoeffizient R2 Determinationskoeffizient RC Research Consultant SD Standardabweichung T T-verteilte Prüfgröße Tab. Tabelle
USA United States of Amerika (Vereinigte Staaten Amerikas)
UV Unabhängige Variable
1. Einleitung
Laut Weuster (2008) besteht ein unmittelbarer Zusammenhang zwischen dem finanziellen Unternehmenserfolg und der gründlichen Personalauswahl (vgl. Ruhdorfer-Ritt 2013, S. 175). Vor 1990 wurde die meiste Forschung in Bezug auf die Personalauswahl und die Bewerbungsprozesse aus einer organisationsorientierten Perspektive (also überwiegend aus Unternehmenssicht heraus – Anm. d. Verf.) betrieben. Im Hauptfokus standen Selektionsmethoden und Vorgehensweisen hinsichtlich psychometrischer Eigenschaften, ungünstiger Einflüsse sowie der von Nützlichkeit (vgl. Breaugh Starke 2000; Connerley Rynes 1993; Hunter Schmidt 1998[1]). Unter anderem entwickelten sich daraus eigenschaftstheoretische Ansätze wie die „Great Man Theory“ (vgl. Dörr et al. 2013, S. 250 f.), die der Personalsuche und –auswahl zugrunde gelegt wurden.
Im Laufe der letzten beiden Jahrzehnte hat sich der Forschungsfokus jedoch hin zum Bewerber, genauer gesagt zum Bewerberdenken und -erleben, entwickelt. Dabei wurden primär Kognitionen, Einstellungen, Emotionen, Absichten und Verhalten von Bewerbern im Auswahlprozess untersucht (vgl. Day et al. 2004, Ployhart Ryan 2000[2]); basierend auf den kognitiven Theorieansätzen aus der Forschungsszene der Sozialpsychologie (vgl. Elbe 2013, S. 59 f.).
Empirische Untersuchungen wie die Bewerber-Zuordnungs-Reaktions-Theorie (englisch: Applicant Attribution Reaction Theory; kurz: AART) von van Dierendonck, Ryan, Schinkel und van Vianen (2011), wurden jedoch lediglich in Bezug auf das „klassische“ aktive Bewerbungsverfahren in Organisationen, ohne die Einschaltung einer Personalberatung, durchgeführt.
Im Gegensatz zu einem aktiven Bewerbungsverfahren, indem der Bewerber selbst an ein Unternehmen herantritt (vgl. Hermann 2010, S. 13) geht bei einem passiven Bewerbungsverfahren, bei dem ein Profil in einer Datenbank hinterlegt wird (vgl. Eckhardt et al. 2014a, S. 7), des Öfteren auch die Initiative vom Unternehmen aus, welches die Rekrutierung an ein Dienstleistungsunternehmen (eine Personalberatung) outsourct [3], um neue Fach- und Führungskräfte zu gewinnen. Laut der Studie Bewerbungspraxis 2014 ziehen es vier von zehn Befragte vor, von einem Unternehmen angesprochen zu werden und 21,7 % fanden über eine passive Bewerbung zu einem neuen Arbeitgeber (Eckhardt et al. 2014a, S. 33).
Headhunting – wie es oft umgangssprachlich genannt wird – existiert seit Anfang der 50er Jahre auf dem deutschen Arbeitsmarkt und ist inzwischen immer populärer geworden. Die Branche der Personalexperten verzeichnete in 2014 im Vergleich zum Vorjahr einen Zuwachs von 5,7 % auf 1,7 Mrd. EUR (vgl. BDU e. V. 2015). In Mitarbeitersuche zu investieren, lohnt sich, denn eine Kündigung in der Probezeit kann schnell ungefähr 15 Monatsgehälter kosten (vgl. Perspektive Mittelstand 2014), abgesehen von den Opportunitätskosten im Zuge einer Nichtbesetzung der Position bei entsprechendem Bedarf.
Ob nun selbst initiiert - oder im Zuge eines „Werbungsversuches“ durch einen Mitarbeiter der Personalberatung - befindet sich der Arbeitnehmer als Kandidat in einem Bewerbungsprozess. Die Forschung aus der Perspektive des Kandidaten (besonders in Bezug auf dessen Erleben oder bezüglich dessen Zufriedenheit) im Bewerbungsprozess, die „Candidate Experience“, steckt jedoch noch in den Kinderschuhen. Laut einer Studie von Athanas Wald (2014) enden 86% aller Bewerbungsprozesse ohne die Möglichkeit eines Feedbacks durch die Kandidaten (Athanas Wald 2014, S. 29).
Die Initiative zur Einholung von Feedback seitens der Bewerber wurde in Deutschland vor allem von Bewerberportalen aufgegriffen. Hierbei sind die jeweiligen Stichprobenziehungen meist entsprechend groß (d. h. N 1.000) und aussagekräftig. Hier wird vor allem eine Forschung mit Hinblick auf das Personalmarketing (vgl. hierzu auch Ruhdörfer-Ritt 2013, S. 181) bzw. Employer Branding [4] von Unternehmen (vgl. hierzu auch Eger Schrank 2013) betrieben.
Diese Studienarbeit spürt der spannenden Frage nach, ob die möglichen Einflussmöglichkeiten, die ein Kandidat im Prozess mit einer Personalberatung hat, sich auf seine Gesamtzufriedenheit (seinen Zufriedenheitsmittelwert) im Bewerbungsprozess auswirken. Dazu werden, in einer nicht-experimentellen empirischen Untersuchung der Autorin mit einer kleinen Stichprobe [5] der Kandidaten einer inhabergeführten und international vernetzten Personalberatung in München, theoretische Hintergründe zum Machtmotiv und zum Einfluss des Vertrauens statistisch untersucht. Zusätzlich wurde analysiert, ob weibliche und männliche Bewerber unterschiedliche Zufriedenheitsmittelwerte aufweisen.
Die Studienarbeit geht neben der Relevanz und dem Hintergrund zur Kandidatenzufriedenheit in Kapitel zwei mit einem kurzen theoretischen Abriss ebenfalls auf den aktuellen Forschungsstand zur „Candidate Experience“ ein. Neben Definitionen und der Betrachtung von Personaldienstleistern im passiven Bewerbungsprozess folgt die Aufstellung der theoretischen Hypothesen. In den nächsten zwei Hauptkapiteln - Kapitel drei und vier - geht es um die Methodik der Untersuchung, die genaue Analyse der Gütekriterien bzw. der Validität der Untersuchung sowie die statistische Hypothesenprüfung. Kapitel fünf rundet diese Studienarbeit mit einer kritischen Diskussion und Erläuterungen zu den Ergebnissen der Datenauswertungen sowie einem Ausblick auf mögliche künftige Forschungsansätze ab.
2. Das Untersuchungskonstrukt „Kandidatenzufriedenheit“
Das abstrakte Konstrukt „Kandidatenzufriedenheit“ im passiven Bewerbungsprozess (auch später Kandidatenzufriedenheitsmittelwert (KZM) genannt) wird zunächst operationalisiert, um es messen zu können und eine weitergehende Analyse dessen möglich zu machen. Es folgen theoretische Überlegungen, die später durch statistische Verfahren (siehe Kapitel drei und vier) der empirisch erhobenen Ergebnisse näher untersucht und entweder bestätigt oder widerlegt bzw. zurückgewiesen werden.
2.1 Definitionen
Der Begriff „Kandidat“ geht auf das lateinische Wort „candidatus“ (in weiß gekleidet) zurück und bezieht sich damit auf die weißfarbige Toga, die Amtsanwärter im alten Rom trugen. Auch heute noch bezieht sich die Bezeichnung auf politische Anwärter, die die Begleitung eines offiziellen Amtes, eine Mitgliedschaft oder Auszeichnung anstreben. Herauszustellen sei der Umstand der Erwartung (eines Motivs – Anm. d. Verf. – siehe hierzu auch Kapitel 2.4), eindeutig jedoch der fortgeschrittene Status eines Bewerbers im Prozess bis zur finalen Neueinstellung, um als „Kandidat“ klassifiziert zu sein (vgl. Crispin Mehler 2011, S. 10 f.).
Laut Gabler Wirtschaftslexikon ist ein Bewerber jemand, der „ in eigener Sache wirbt, ..., um eine Stellung, ein Amt oder eine sonstige Tätigkeit zu erlangen“ (vgl. Springer Gabler). In dieser Studienarbeit werden die Begriffe „Kandidat“ und „Bewerber“ synonym verwendet.
„Zufriedenheit“ ist laut Duden (Bibliographisches Institut GmbH 2015) mit den folgenden Synonymen gleichzusetzen: Ausgeglichenheit, Behagen, Eintracht, Erfüllung, Freude, Genugtuung, Harmonie, Seligkeit, Wohlbefinden, Wohlgefühl.
Die Zufriedenheit der Kandidaten im Bewerbungsprozess wird in dieser Studienarbeit mit Blick auf die „Candidate Experience“ untersucht. Die „Candidate Experience“[6] beinhaltet die Zufriedenheit des jeweiligen Kandidaten im Rekrutierungsprozess. Allerdings wird in dieser Studienarbeit, im Gegensatz zu den vorgestellten Studien zur „Candidate Experience“ im nachfolgenden Kapitel 2.2, ein klarer Fokus auf einen Stakeholder - nämlich auf die involvierte Personalberatung - gelegt. Es geht zudem vorrangig um den Einfluss, den der Kandidat auf den Prozess hat und damit um die Erfüllung seiner Erwartungen analog zur Begriffsdefinition der Arbeitszufriedenheit nach Bruggemann[7] (1974). Das Konstrukt der Arbeitszufriedenheit wird nach Bruggemann auch als Züricher Modell bezeichnet (vgl. Bruggemann 1974, 1976) [8].
Nach dem Züricher Modell bilden Arbeitnehmer anhand ihrer Bedürfnisse und Erwartungen einen Soll-Wert, der in Bezug auf die Arbeitssituation (hier: auf den Rekrutierungsprozess – Anm. d. Verf.), mit den tatsächlich erfüllten Bedingungen, dem Ist-Zustand verglichen wird. Dies führt bei einem positiven kongruenten Ergebnis zu einer Zufriedenheit. Umgekehrt bei einem negativen diskrepanten Ergebnis entsprechend zu einer Unzufriedenheit.
Die Kandidatenzufriedenheit kann als ein Teilkonstrukt der Arbeitszufriedenheit gesehen werden, wenn der Rekrutierungsprozess mitbetrachtet wird. Die Autorin hat jedoch bei der Literatursuche einen klaren Fokus auf Forschungen aus Kandidaten- bzw. Bewerbersicht im Rekrutierungsprozesses – der sogenannten „Candidate Experience“ - gelegt und keine gesonderte Suche mit einem Fokus auf Aspekte der Arbeitszufriedenheit betrieben.
2.2 Stand der Forschung und Literatur
Die gängige Literatur in Bezug auf die Kandidatenzufriedenheit hat ihren Ursprung hauptsächlich im anglosächsischen Bereich, bzw. in den USA. Sie beruht auf den Forschungen zum Customer-Experience-Management (CEM) von Bernd H. Schmitt (vgl. Athanas Wald 2014, S. 37), welche auch unter dem Schlagwort „Employer Branding“ einzuordnen sind.
Mit Blick auf die Rekrutierungstheorie z. B. von Heneman Judge (2008) werden Ansätze bzw. Studien in Bezug auf Erfahrungen der Bewerber aufgegriffen, die jedoch immer nur Teilaspekte beleuchten (vgl. Crispin Mehler 2011, S. 3). Sie werden nicht gesondert aufgeführt, da sie größtenteils für diese sehr praxisorientierte Studienarbeit zu praxisfern und allgemein gehalten sind.
In Deutschland wurden in den letzten beiden Jahren (2013 und 2014) wissenschaftliche Studien zur Kandidatenzufriedenheitsmessung überwiegend von Jobportalen und Unternehmen in Auftrag gegeben. Dabei wird das Erleben im Bewerbungsprozess und die Kandidatenzufriedenheit vor allem unter dem Blickwinkel des Employer Branding und des E-Recruiting[9] betrachtet. Die Studien beinhalten in ihrem Design Handlungsempfehlungen für Unternehmen und haben einen stark verkürzten Teil der statistischen Auswertungen.
Die nachfolgende Tabelle gibt einen kurzen Überblick über das erwähnte Basiswerk von Henemann Judge zum theoretischen Forschungshintergrund in Bezug auf die „Candidate Experience“ und u. a. für die Kandidatenzufriedenheit im Rekrutierungsprozess. Der aktuelle Forschungsstand auf dem deutschen Arbeitsmarkt mit Blick auf die neuesten Studien zur „Candidate Experience“ (welche Messungen zur Zufriedenheit der Kandidaten beinhalten), weisen zum Teil ebenfalls Auswertungen mit Hinblick auf den passiven Bewerbungsprozess auf. Die Autorin konnte jedoch keine Studien oder Literatur finden, die sich ausschließlich auf den passiven Bewerbungsprozess mit nur einem Stakeholder, einer Personalberatung, bezogen hat oder gar von einer Personalberatung selbst durchgeführt wurde. Es wird zwar kein Anspruch auf Vollständigkeit erhoben, aber deutlich, dass unter Anbetracht einer wachsenden Wichtigkeit des Employer Branding - in Bezug auf demographische Überlegungen und eines steigenden Fachkräftemangels - für die „Candidate Experience“ noch erheblicher Forschungsbedarf besteht.[10]
[Dies ist eine Leseprobe. Grafiken und Tabellen sind nicht enthalten.]
Tabelle 1: Aktueller Forschungshintergrund und -stand zur "Candidate Experience" (Eigene Darstellung)
2.3 Personaldienstleister im passiven Bewerbungsverfahren
Es gibt verschiedene Personaldienstleister, die grundsätzlich alle für eine Messung der Kandidatenzufriedenheit im passiven Bewerbungsverfahren infrage kämen. Nachfolgend werden die drei Arten voneinander abgegrenzt: die Personalberatung, die Personalvermittlung und die Bewerberportale.
Personalberatung, Personalvermittlung und Bewerberportale werden umgangssprachlich gelegentlich synonym verwendet. Im Zuge dessen wird dann davon ausgegangen, dass Personalberatungen von Bewerbern Suchaufträge entgegennehmen und / oder diese sogar ausschließlich beraten. Es wird ebenfalls des Öfteren nicht unterschieden, dass Bewerber sich im Zuge von Rekrutierungsmaßnahmen durch Personalberatungen „passiv“ bewerben.
„Oft ist es dem Klienten (Kundenunternehmen – Anm. d. Verf.) nicht klar genug, dass es sich bei ihren Gesprächspartnern nicht um Stellensuchende handelt, sondern um erfolgreiche Führungskräfte, die bereit sind, über einen Wechsel nachzudenken .“ (Hasemann 2002, S. 40).
Personalberatungen werden von Kundenunternehmen gegen ein entsprechendes Honorar beauftragt, passgenaues Personal für eine bestimmte Position in ihrer Organisation zu finden. Die Bewerber für die zu besetzenden Positionen werden im Zuge dessen meist von Wettbewerbsunternehmen entsprechend ab- bzw. umworben (vgl. zu diesem Abschnitt Hasemann 2002). Personalberatungen sind heute meist als Unternehmensberatung tätig und „Headhunting ist eine außerordentlich sensible Methode der Fach- (Anm. d. Verf.) und Führungskräfterekrutierung“ (vgl. Hasemann 2002, S. 40).
„Bei strikter Beachtung bestimmter Verhaltensregeln seitens aller Beteiligten ist Headhunting als hochgradig effiziente Methode der Personalrekrutierung anzusehen. Intensität und Zielgenauigkeit der Bemühungen um eine Übereinstimmung zwischen Anforderungs- und Eignungsprofil sind bei keiner anderen Methode der Personalrekrutierung so groß.“ (Hasemann 2002, S. 40)
Zusätzlich zur Rekrutierung soll letztlich der Personalberater – im Unterschied zur Personalvermittlung (z. B. durch Zeitarbeitsunternehmen) und den Bewerberportalen (Anm. d .Verf.) - den Kandidaten von der Attraktivität der zu besetzenden Position überzeugen und somit zu einem Arbeitgeberwechsel ermutigen (vgl. Hasemann 2002, S. 38).
Headhunting als Dienstleistung einer Personalberatung stammt aus den USA. Die älteste Executive Search Firma ist die 1926 in New York gegründete Thomdike Deland Associates, die 2001 ihre Aktivitäten einstellen musste. Als erste Beratungsfirma dieser Art wurde ab 1952 „George Fry Associates“ aus Chicago auf dem deutschen Markt tätig (vgl. zu diesem Absatz www.executivesearchconsultants.de 2009).
Laut einer Studie vom Bundesverband Deutscher Unternehmensberater e. V. (BDU e. V. 2015) arbeiten in Deutschland rund 6.200 Personalberater in knapp 2.000 Unternehmensberatungen. Der Branchenumsatz betrug in 2014 rund 1,7 Mrd. EUR. In 2014 wurden ungefähr 53.500 Positionen für Fach- und Führungskräfte durch die Unterstützung von Personalberatern besetzt (vgl. BDU e. V. 2015).
Bei der Personalvermittlung und auch bei Bewerberportalen sind Bewerber meist „wechselfreudiger“ auf der Suche nach einer neuen Arbeitsstelle. Bewerber geben im Zuge dessen ihre Daten selbst ein oder diese Daten werden gezielt von einem Personaldienstleister aufgenommen. Die Bewerber können in der Regel ein (Stellen-)Suchprofil erstellen und werden bei passenden offenen Positionen in Unternehmen per Newsletter darüber informiert.
Es muss keine gesonderte Ansprache (durch die Personaldienstleister – Anm. d. Verf.) vorgenommen werden (vgl. Springer Gabler Verlag 2014) und die Kandidaten durchlaufen den Bewerbungsprozess für die Position im rekrutierenden Unternehmen meist mit wenig oder gänzlich ohne Betreuung durch die Personalvermittlung oder das Bewerberportal.
Die befragten Kandidaten der empirischen Untersuchungsstudie der Münchner Personalberatung hatten insgesamt einen besseren Mittelwert (Zufried_Mittelwert mit M (39) = 1,49, SD = 0,47)[11] als die Teilnehmer der „CandEx“-Studie (M (1379) = 3,75)[12] von Athanas und Wald (2014), die aktiv über ein Bewerberportal nach einer neuen beruflichen Herausforderung suchten.
Laut der „CandEx“-Studie ist es für „80% der Bewerber wichtig oder (sogar – Anm. d. Verf.) sehr wichtig einen persönlichen Ansprechpartner zu ihrer Bewerbung im Unternehmen zu haben und jederzeit über den Status ihrer Bewerbung informiert zu sein. “ (Athanas Wald 2014, S. 8). Die „CandEx“-Studie ergab außerdem, dass die Kandidaten nach dem Bewerbungsprozess insgesamt niedrigere Werte hatten (der Imagewert des rekrutierenden Unternehmens sank von anfangs M = 4,43 auf M = 3,82).
Außerdem erschließt sich, mit Hinblick auf die Zufriedenheitswerte der Kandidaten der Personalberatung, dass die Kandidaten im Vergleich zur Erstansprache (M = 1,51, SD = 0,72) - in ihrer Beurteilung des gesamten Bewerbungsprozesses (M = 1,47, SD = 0,76) - diesen insgesamt zufriedener verlassen als sie ihn begonnen haben.
Diese Indizien sprechen für potentielle Einflussmöglichkeiten auf die Kandidatenzufriedenheit in einem passiven Bewerbungsprozess. Dies kann u. a. durch die mehrmalige Kontaktaufnahme gekennzeichnet sein und / oder in Bezug auf die Kontrolle des Kandidaten hinsichtlich der Art und Weise eines Folgekontaktes, was wiederum zu guten Werten für die Zufriedenheit im Folgekontakt (M = 1,26, SD = 0,50) führte.
2.4 Fragestellung und Hypothesen
Im Kern geht es bei dieser Studienarbeit um die Theorie [13] der Kandidatenzufriedenheit und deren Ausprägung im passiven Bewerbungsprozess. Es wird davon ausgegangen, dass der Kandidat zumeist im Zuge des Bewerbungsprozesses über eine Personalberatung insgesamt zufriedener als bei einem „unbetreuten“ Ablauf ist, bei dem sich ein Kandidat aus einer originären Eigenmotivation um eine neue Arbeitsstelle bemüht und indem ein zeitnahes Feedback im Bewerbungsprozess leider keine Selbstverständlichkeit ist.
Aus den Daten der Studien von Athanas Wald (2014) sowie von Sundermann Thissen (2014) geht hervor, dass es in ca. 19 – 23% (bei N = 1.055) und 27% (bei N = 1.379) der Fälle von Seiten der Unternehmen zu keinem Folgekontakt (vgl. Sundermann Thissen 2014) oder zumindest zu keiner finalen Rückmeldung auf die Bewerbung (vgl. Athanas Wald 2014, S. 15) kam.
In beiden Fällen kann davon ausgegangen werden, dass die Kandidaten sehr wahrscheinlich keine oder kaum Einflussmöglichkeiten auf den Bewerbungsprozess verspürten und dies folglich auch zu keinem hohen Zufriedenheitswert beitrug. Nach der Studie von Athanas Wald (2014) verschlechterte sich der Zufriedenheitswert nach einer negativen Erfahrung im Bewerbungsprozess (von M = 4,27 auf M = 2,28) (vgl. Athanas Wald 2014, S. 32).
Um die Theorie der Kandidatenzufriedenheit und deren Ausprägung näher zu beleuchten, werden im folgenden verschiedene fast-universelle Hypothesen [14] (H1 bis H5) aufgestellt, die im weiteren Verlauf der Studienarbeit statistisch näher untersucht werden, um „einen ungefähren Bestätigungs- oder Bewährungsgrad“ zu bestimmen (vgl. Huber 2013, S. 54).
Zunächst sei noch angemerkt, was als Hypothese definiert werden kann: Eine Hypothese kann eine „noch unbewiesene Annahme, unterstellte Voraussetzung“ (Großes Fremdwörterbuch 1990, S. 158[15]) oder „Annahme,Vermutung, Vorentwurf für eine Theorie“ (Duden 2004, S. 486 [16]) sein.
Neben den eben umbeschriebenen Sachhypothesen gibt es außerdem statistische Hypothesen (vgl. Huber 2013, S. 32). Für die Überprüfung statistischer Hypothesen werden statistische Verfahren zur Datenanalyse (siehe Kapitel 4) herangezogen (vgl. Huber 2013, S. 36). Eine Hypothese wird vor ihrer ausführlichen Prüfung aufgestellt (vgl. Huber 2013, S. 60). Die folgende Abbildung 1 gibt einen graphischen Überblick auf die zugrunde liegenden Hypothesen (H1 bis H5).
[Dies ist eine Leseprobe. Grafiken und Tabellen sind nicht enthalten.]
Abbildung 1 : Hypothesenmodell zur Kandidatenzufriedenheit im Bewerbungsprozess (Eigene Darstellung)
Abgesehen von der Erwartungshaltung, die ein Kandidat im Bewerbungsprozess hat, wird jede Bewerbung entsprechend auch mit einer Motivation verbunden. Außerdem sind „Motivation und Zufriedenheit eng miteinander verbunden“ (Mertel 2006, S. 9). Eine Motivation unterliegt (in der Regel – Anm. d. Verf.) verschiedenen Motiven (Schmal Schneider 2000).
„Motive sind Beweggründe menschlichen Handelns, die dessen Richtung, Intensität und Ausdauer bestimmen.“ (McClelland 1985; Schmalt Schneider 2000)[17]
Der Wunsch auf Andere Einfluss zu nehmen ist Teil des Machtmotives [18] nach McClelland (1985). In einer Langzeituntersuchung von Boyartzis und McClelland (1982) konnten die Autoren nachweisen, dass „ Manager mit hohem Machtmotiv (...) insgesamt erfolgreicher waren als Personen ohne eine derartige Motivstruktur.“ (Eichstaedt et al. 2012, S. 2). Da nun von den Personalberatungen tendenziell „erfolgreichere“ Fach- und Führungskräfte angesprochen werden, werden diese somit auf einer Ebene „abgeholt“, welche ihrem Machtmotiv[19] entspricht. [20]
Fach- und vor allem Führungskräfte wurden in wissenschaftlichen Studien bereits grundsätzlich unter dem Aspekt der Macht- und Einflussansätze im Prozess der sozialen Einflussnahme betrachtet. Eine Studie von Falbe und Yukl (1991) untersuchte die verschiedenen Machtressourcen mit einem Schwerpunkt auf die beiden Faktoren „Positionsmacht“ und „personale Macht“ im Unternehmen“ (vgl. Dörr et al. 2013, S. 254). Dazu wurden jedoch noch keine weitergehenden Studien mit Hinblick auf den Rekrutierungsprozess durchgeführt.
Wenn man das Machtmotiv im Allgemeinen betrachtet, ist demnach die Zufriedenheit des Kandidaten im Bewerbungsprozess u. a. an seine wahrgenommenen Einflussmöglichkeiten bzw. seine Möglichkeit der Kontrolle auf den Prozess gekoppelt, da ein Motiv auch ein persönliches Ziel (vgl. Brunstein Schmitt 2004; Elliot Trash 2001) oder Anliegen (Brunstein et al. 1995) darstellen kann. Die Kongruenz von Ist- und Sollzustand eines Motivs führt somit zu einer Zufriedenheit.
Unabhängig davon, wurde bereits erforscht, dass beispielsweise eine eigengesteuerte Kontrolle [21] - im Zuge der Ausübung einer Berufstätigkeit - zu positiven Auswirkungen wie der Begünstigung positiver Arbeitserfahrungen als auch einer Begünstigung der intrinsischen Motivation und zu einer Produktivitätserhöhung führt (vgl. Bongers et al. 2003, Ferris Fried 1987). [22]
Aus diesen Überlegungen ergibt sich die nachfolgende erste Hypothese (H1): Die Einfluss- bzw. Kontrollmöglichkeiten des Bewerbers (Zufriedenheit mit dem Auftreten und der schnellen Rückmeldung des RC, Zufriedenheit im Folgekontakt und mit der Art und Weise des Kontaktes sowie Zufriedenheit im Umgang mit den persönlichen Daten) auf den Rekrutierungsprozess haben einen kausalen Zusammenhang mit der Kandidatenzufriedenheit (dem KZM) im passiven Bewerbungsprozess.
Auch die nächsten beiden Hypothesen haben ihren Ursprung in den Annahmen zum Machtmotiv. Hierbei wird die Art und Weise des Kontaktes näher betrachtet. Denn, wie bereits erwähnt, kann die Einflussmöglichkeit auf den Bewerbungsprozess durch die Art und Weise des Kontaktes geprägt sein. Der Kandidat kann sich in aller Regel im Erstkontakt mit einer Personalberatung aussuchen, ob und wann er vom Research Consultant (RC) wieder kontaktiert werden möchte.
Wenn sich der Kandidat die Art und Weise (auch zeitlich betrachtet) des Kontaktes aussuchen kann, führt dies zu einem hohen Wert für die Zufriedenheit im Prozess (KZM). Die zweite Hypothese (H2) geht infolge dessen von folgender Annahme aus : Die Art und Weise des Kontaktes korreliert positiv mit der Kandidatenzufriedenheit (dem KZM).
Es wird daher auch davon ausgegangen, dass, wenn der Kandidat durch die Einflussmöglichkeit mit Hinblick auf die Art und Weise des Kontaktes hohe Zufriedenheitswerte aufweist, dies auch positive Auswirkungen auf seine Zufriedenheitswerte im Folgekontakt hat. Folglich müsste ein hoher Wert für die Art und Weise des Kontaktes ebenfalls zu einem hohen Wert für die Zufriedenheit im Folgekontakt führen. In der dritten Hypothese (H3) wird daher folgendes postuliert: Die Zufriedenheit mit der Art und Weise des Kontaktes korreliert positiv mit der Zufriedenheit im Folgekontakt.
Bei hohen Zufriedenheitswerten für die Art und Weise des Kontaktes und im Folgekontakt spricht dies deutlich für einen hohen Qualitätsanspruch einer Personalberatung im Umgang mit ihren Kandidaten. Eine enge Betreuung der Kandidaten im Bewerbungsprozess hat ebenfalls entsprechende Auswirkungen auf die notwendige Vertrauensbasis.
Die Rolle der Vertrauenswürdigkeit[23] im Rekrutierungsprozess ist nach einer Studie von Buckley, Gavin, Da Motta Veiga und Klotz (2013) wichtig. Nach der Studie von Athanas Wald (2014) ist Vertrauen für das positive Bewerbungserleben sogar notwendig. Das Fehlen von Vertrauenswürdigkeit, noch während der Rekrutierungsphase und vor Antritt der neuen Arbeitsstelle hat andauernde Auswirkungen auf die letztliche Entwicklung von Vertrauen innerhalb von Organisationen (vgl. Buckley et al. 2013, S. 106). Im Zuge dieser Untersuchung der Kandidatenzufriedenheit wurde allerdings nicht direkt nach Vertrauen oder Vertrauenswürdigkeit gefragt. Stattdessen wurde die Zufriedenheit mit dem Umgang der persönlichen Daten zur Disposition gestellt, um entsprechendes Vertrauen zu messen.
Der diskrete Umgang mit den persönlichen Daten der Bewerber ist – vor allem in der Personalberatungsbranche - ein sehr wichtiges Thema (vgl. Olschner 2007). Dieser Umgang hat neben der Gesamtzufriedenheit des Kandidaten ebenfalls einen großen Einfluss mit Hinblick auf die Glaubwürdigkeit der, für die Rekrutierung beauftragten, Personalberatung und nicht zuletzt auf das Employer Branding [24] des rekrutierenden Unternehmens selbst. Daraus ergibt sich die vierte Hypothese (H4): Das Vertrauen der Kandidaten in Hinblick auf die Zufriedenheit im Umgang mit den persönlichen Daten korreliert positiv mit dem KZM im Bewerbungsprozess.
Die fünfte und letzte, geschlechtsspezifische Hypothese (H5) geht davon aus, dass es einen Unterschied zwischen Frauen und Männern in Bezug auf die Kandidatenzufriedenheit (KZM) gibt. Grundlage hierfür ist der Arbeitsklima-Index der Job AG (einem Personaldienstleister für Personalvermittlung und Zeitarbeit), der seit 2008 die Zufriedenheit bei Berufstätigen misst. Im vierten Quartal 2013 (mit N = 1.165) waren demnach Männer (M = 7,7) etwas zufriedener als Frauen (M = 7,6) (vgl. Job AG 2014).
3. Methode
Zunächst wurden, für den theoretischen Begriff und das Hauptkonstrukt bzw. die Hauptdimension „Kandidatenzufriedenheit“, drei Teildimensionen (später auch Faktoren genannt) mit Items für die entsprechenden Indikatoren entwickelt (siehe nachfolgende Tabelle 2). Diese Abfrage erfolgte mit 39 Teilnehmern (siehe Kapitel 3.1) durch einen von der Verfasserin selbstentwickelten webbasierten Fragebogen (siehe Kapitel 3.2.1) mit unterschiedlichen Skalen (siehe Kapitel 3.2.2) in einem Zeitraum von 2 Monaten (siehe Kapitel 3.3).
[Dies ist eine Leseprobe. Grafiken und Tabellen sind nicht enthalten.]
Tabelle 2: Theoretische Einteilung der Teildimensionen, Indikatoren und Items (Eigene Darstellung)
3.1 Stichprobe
Bei der Stichprobe handelt es sich um eine sogenannte Klumpenstichprobe (vgl. Bortz Döring 2006, S. 51). Ein gemeinsames Merkmal war, dass alle Studienteilnehmer den Bewerbungsprozess komplett durchlaufen und an mindestens einem Vorstellungsgespräch beim potentiellen neuen Arbeitgeber teilgenommen haben. Die Stichprobenziehung erfolgte durch die Berater, dem Head of Research und die Geschäftsführer der Personalberatung.
Es wurden Daten von 39 Personen erhoben. Der Anteil der Männer überstieg mit 87,2 % deutlich den Anteil der weiblichen Studienteilnehmer (12,8 %). Das Alter der Probanden bewegte sich zwischen 25 und 55 Jahren und wurde über Alterskategorien abgefragt. In Hinblick darauf lagen drei Studienteilnehmer zwischen 25 bis 34 Jahren (7,7 %), 17 Teilnehmer zwischen 35 bis 44 Jahren (43,6 %) und weitere 18 Kandidaten zwischen 45 bis 54 Jahren (46,2 %). Lediglich ein Teilnehmer zählte zur Kategorie der ab 55jährigen.
In Bezug auf die Berufserfahrung lag die Mehrheit der Teilnehmer bei über 20 Jahren (35,9 %) sowie zwischen 16 und 20 Jahren (33,33 %). Hinsichtlich der Branche ließ sich ein deutlicher Überhang von Kandidaten im Maschinen- und Anlagenbau (30,8 %) feststellen.
Bei der Untersuchungsidee handelt es sich um einen „Informed Consent“, d. h., dass den Teilnehmern der unentgeltlichen Studie auf freiwilliger Basis sämtliche Informationen über die Untersuchung mitgeteilt werden bzw. ihnen auf Verlangen die gesamte Studie mit den anonymisierten Daten (Anm. d. Verf.) zur Verfügung gestellt wird (vgl. Bortz Döring 2006, S. 44), welches u. a. ohnehin ebenfalls die kostenlose Publikation der Studie ermöglicht.
3.2 Messinstrumente
Die Untersuchung erfolgte mit einem webbasierten Fragenbogen [25], der neben Fragen zur Demographie (Alterskategorie, Berufserfahrung, Branchenzugehörigkeit und Geschlecht) ebenfalls Fragen zu Erfahrungen mit Mitarbeitern der Personalberatungsbranche und zehn Skalen zur Messung der Zufriedenheitsausprägungen (1 = sehr zufrieden, 2 = relativ zufrieden, 3 = weder zufrieden noch unzufrieden, 4 = relativ unzufrieden, 5 = sehr unzufrieden) enthielt. Zusätzlich wurde bei einer Frage mittels Ranking die Wichtigkeit der einzelnen Punkte in Bezug auf die Zufriedenheit mit dem Verhalten und Erlebnissen in Hinblick auf den RC der Münchner Personalberatung gemessen.
3.2.1 Selbstentwickelter Fragebogen
Da zum Thema der Studienarbeit - besonders unter Betrachtung des Prozesses mit einer Personalberatung - kein Forschungsmaterial mit entsprechenden Studien zu finden war, erfolgte die Entwicklung des Fragebogens mit Hinblick auf mögliche theoriegeleitete psychologische Einflussgrößen, spezifisch in Bezug auf „Vertrauen“, dem Machtmotiv und der Theorie des geplanten Verhaltens.
Der selbstentwickelte webbasierte Fragenbogen wurde von der involvierten Personalberatung rezensiert sowie vorab von mehreren Mitarbeitern auf Plausibilität und Verständlichkeit überprüft. Mittels elektronischer Mailings wurde er zudem den Studienteilnehmern vorab avisiert, damit sich diese ein etwa fünf- bis zehnminütiges Zeitfenster zur Durchführung einplanen konnten.
Er gliedert sich in vier Teilbereiche. Insgesamt wurden 28 Fragen gestellt, wovon drei Fragen optional waren. Es gab unterschiedliche Frage- und Antwortformate. Es wurden neben zwei geschlossenen, überwiegend halboffene Fragen mit vorgegebenen Antwortmöglichkeiten, sowie zwei offene Fragen (Freitextfragen) für mögliche Kommentare und Anmerkungen, verwendet. Cronbachs Alpha für 12 bzw. 11 [26] Items lag bei α = .896 bzw. α = .891.
(1) Der erste Teil besteht aus einer Einleitung mit einem kurzen Informationstext zum Zweck der Befragung und dem Disclaimer über die anonyme Erfassung sowie Verarbeitung der Daten. Dann folgt eine Abfrage von demografischen Daten wie dem Geschlecht, der Altersstruktur, der Berufserfahrung und der Branchenzugehörigkeit.
(2) Im zweiten Teil geht es um die Erfahrungen und die Kontakthäufigkeit mit Personalberatern im Allgemeinen - unabhängig von den Erfahrungswerten der betreffenden Personalberatung. Dies erfolgte vor allem vor dem Hintergrund, dass nach der Bewerbungspraxis-Studie von Eckhardt, Laumer, Maier, von Stetten, Weinert und Weitzel (2014) 58,5 % der Studienteilnehmer aufgrund von negativen Eindrücken beim Vorstellungsgespräch Jobangebote abgelehnt haben (vgl. Eckhardt et al. 2014a, S. 13) und vor dem Hintergrund der Theorie des geplanten Verhaltens von Ajzen (1985).
(3) Im dritten Teil geht es um die Zufriedenheit und Art und Art und Weise des Kontaktes mit der besagten Münchner Personalberatung.
((4) Im vierten und letzten Teil werden schließlich konkrete Fragen zur Zufriedenheit hinsichtlich der Zeitdauer im Prozess, Umgang mit den persönlichen Daten und dem Kontakt mit dem RC[27] und der Gesamtzufriedenheit hinsichtlich der Betreuung im Bewerbungsprozess gestellt.
3.2.2 Verwendete Skalen
Für die Beantwortung der Fragen und Messung der Ergebnisse wurde, wie es bei psychologisch-angelehnten Studien hauptsächlich der Fall ist, auf eine Nominalskala (vgl. Bortz Döring 2006, S. 67; Huber 2013, S.95) (für die Bestimmung des Geschlechtes), auf Kardinalskalen (vgl. Bortz Döring 2006, S. 69) bzw. Intervallskalen (vgl. Bortz Döring 2006, S. 68 f.) (z. B. in Bezug auf die Alterskategorie und vorgegebene Einheiten der Berufserfahrung) und auf ein komparatives Skalierungsverfahren mittels Rangordnungsverfahren, überwiegend jedoch auf Ordinalskalen (vgl. Bortz Döring 2006, S. 67 f.; Huber 2013, S. 96) zurückgegriffen. Für die Messung von 12 Items, als Ratingskala, wurde eine Adaption der fünf-stufigen Likert-Skala (vgl. Statista 2015) gewählt, um keine „Forced Choice“ für die Kandidaten (siehe dazu auch Kapitel 5) zu generieren.
3.3 Untersuchungsdesign und Durchführung
Die Datenerhebung erfolgte online von Anfang Dezember 2014 bis Anfang Februar 2015. Der Link für den Fragebogen wurde mit einem jeweiligen Begleittext in einer zweiten und dritten E-Mail an ausgewählte Kandidaten (siehe Kapitel 3.1) im Dezember 2014 und Januar 2015 versandt. Diese Art der Datenerhebung wurde gewählt, um den Versuchsleiter-Erwartungseffekt (auch Rosenthal-Effekt) auszuschließen (vgl. Huber 2013, S. 182), was ein individuelles Telefoninterview nicht gewährleistet und zudem auch Schwierigkeiten hinsichtlich der Datenanonymität verursacht hätte.
Es handelt sich darüber hinaus um eine experimentelle Untersuchung, da die befragten Kandidaten zufällig zusammengestellt wurden (vgl. Bortz Döring 2006, S. 54). Dies hat positive Auswirkungen auf die interne Validität der Studie (vgl. Bortz Döring 2006, S. 53).
4. Ergebnisse
Der Ergebnisteil befasst sich im Besonderen mit der Validität statistischer Schlussfolgerungen (Kapitel 4.1) und der Überprüfung der Hypothesen (Kapitel 4.2) durch geeignete statische Verfahren.
Für die Prüfung der Validität erfolgte zunächst die Untersuchung der Verteilungscharakteristik der Items (siehe Kapitel 4.1), da in Vorbereitung auf die Hypothesenüberprüfungen (siehe Kapitel 4.2) einige Testverfahren (wie der T-Test) normalverteilte Daten oder Homogenität der Varianzen (z. B. für den Lewin-Test – Anm. d. Verf.) erfordern (vgl. Huber 2013, S. 146 - 148).
In der Analyse der Konstruktvalidität (Kapitel 4.1) werden das Maß der Stichprobeneignung durch den Kaiser-Meyer-Olkin-Test (KMO-Test) und die räumliche Verwandtschaft der Items durch den Bartlett-Test (Kapitel 4.1.1) näher betrachtet. Items, die viele Überschneidungen bzw. eine eindeutig zurechenbare Hauptladung hatten, wurden entsprechend in eine Dimension bzw. einen Faktor gruppiert (Kapitel 4.1.2). Die Items und Faktoren wurden zudem in Hinblick auf ihre innere Konsistenz (Reliabilität bzw. Aussagekraft) überprüft (Kapitel 4.1.3).
DDarüber hinaus wurden die einzelnen Items in Bezug auf deren Korrelationen zueinander überprüft (Kapitel 4.1.4). Die Hypothesenprüfung für H5 erfolgte anhand eines T-Test-Verfahrens für Unterschiedshypothesen (Kapitel 4.2.2), die Hypothesen H2 bis H4 wurden als Zusammenhangshypothesen anhand von Korrelationsverfahren nach Pearson überprüft (Kapitel 4.2.3). Hinsichtlich H1 wurde außerdem exemplarisch [28] für eine Variable eine lineare Regressionsanalyse (Kapitel 4.3.3) durchgeführt.
4.1 Faktorenanalyse
Die Faktorenanalyse dient der Erhöhung der Testgenauigkeit und der Eliminierung von weniger aussagekräftigen Variablen. Diese Analyse dient vor allem der Konstruktvalidität.[29] Es werden dabei Items auf „Basis ihrer korrelativen Beziehungen“ zu Faktoren zusammengefasst (vgl. Bühl 2008, S. 510). Dabei kann es vorkommen, dass Gemeinsamkeiten zwischen Themenbereichen auftauchen, die sich bei mehreren Dimensionen durch Nebenladungen in der Faktorenmatrix bemerkbar machen.
4.1.1 KMO- und Bartlett-Test
Das Maß der Stichprobeneignung wird nach dem KMO-Test durchgeführt. Die anschließende Prüfung auf Sphärizität durch den Bartlett-Test dient der Feststellung, ob Items räumlich miteinander verwandt sind. Ein KMO-Test für 12 Items ergab einen Wert von .76 und lag damit über dem Wert von .50, der für die Eignung der Stichprobe erforderlich ist[30], sowie auch die notwendige Erreichung einer Signifikanz (p = .000) (siehe hierzu auch Tabelle 4 im Anhang).
4.1.2 Screeplot und Faktorenmatri x
Die 12 Items, die in der Faktorenanalyse untersucht werden, sind in Form von Fragen formuliert. Anhand des Screeplots (siehe Abbildung 2 im Anhang) kann man erkennen, dass ein eindeutiger Eigenwerteknick bei zwei vorliegt. Wenn man ihn jedoch bei vier berücksichtigt, sich (von links gezählt) jedoch statt einem Faktor drei Faktoren bzw. drei Dimensionen abzeichnen. Die Hauptachsen-Faktorenanalyse wurde im ersten Durchlauf ohne feste Faktorenanzahl durchgeführt. Im weiteren Verlauf wurden drei Dimensionen (analog als Vergleich zu den theoretisch vorab überlegten Faktoren) berücksichtigt und demnach auch drei Faktoren für die Extraktion verwendet. Im Fazit (siehe Kapitel 5) wird ebenfalls näher auf die sich daraus ergebenden Dimensionen eingegangen.
In der Strukturmatrix (siehe Tabelle 5 im Anhang) sind die Variablen bzw. Items auf die einzelnen Faktoren verteilt. Die genaue Zuordnung pro Faktor erfolgt aufgrund der Haupt- und Nebenladung. Dabei gilt, dass die Höhe der Ladung viel über den Informationsgehalt der Variablen aussagt. Aufgrund des starken Eigenwerteknicks bei zwei und der damit verbundenen Annahme einer einzigen Dimension, fallen die Nebenladungen entsprechend hoch aus.
Alle Items rangieren in einem angemessenen Bereich, welcher für alle Items in der Hauptladung über .40 liegt (vgl. Kline 2005). Wenn die Nebenladung sich um weniger als .10 von der Hauptladung unterscheidet, wird das Item von der weiteren Analyse ausgeschlossen. Dies geschieht in Hinblick auf eine schlechte Trennschärfe (vgl. Spurk Volmer 2013), insofern der Unterschied zu klein (d. h. weniger als .10) ausfällt. Die Trennschärfe gilt als eines der wichtigsten Kriterien für die Validität. Im Zuge dessen wurde das Item „Zufried_Zeit_Erstgespr“ von weiteren Analysen ausgeschlossen.
4.1.3 Reliabilitätsanalyse der Items und Faktoren
Um die Reliabilität der internen Konsistenz der Faktoren zu überprüfen, wurde Cronbachs Alpha für alle drei Faktoren berechnet (siehe dazu nachfolgende Tabelle 3). Ergänzend wurde beispielhaft ebenfalls die Reliabilität einer einzigen Dimension gemessen, die im Zuge der „theoretischen Vorüberlegungen“ für die Bewertung der Kandidatenzufriedenheit über den gesamten Bewerbungsprozess für die entsprechenden Items infrage gekommen wäre. Diese Dimension / dieser Faktor wird jedoch trotz seines „theoretisch“ hohen Reliabilitätswertes später nicht weiter betrachtet. Stattdessen wurde der KZM errechnet, der alle Dimensionen umfasst, da die Dimensionen, wie man später sieht, ohnehin positiv miteinander korrelieren.
DDer Wert für Dimension / Faktor 1 ist mit .891 als gut zu bewerten. Damit weisen die Werte der Items eine hohe Korrelation mit dem Gesamtkonstrukt der Kandidatenzufriedenheit im passiven Bewerbungsprozess auf. Der Faktor 2 ist mit .786 noch als zufriedenstellend zu bewerten, da er über .60 liegt (vgl. Leung 2001, S. 84). Faktor 3 liegt mit einem Wert von .536 jedoch knapp etwas abseits vom Mindestmaß entfernt.
In keiner der Dimensionen bzw. Faktoren verbessert sich der Wert von Cronbachs Alpha, wenn ein Item weggelassen wird. Dies spricht insgesamt für aussagekräftige Items.
[Dies ist eine Leseprobe. Grafiken und Tabellen sind nicht enthalten.]
Tabelle 3: Dimensionen bzw. Faktoren mit Items nach der Faktorenanalyse mittels SPSS (Eigene Darstellung)
4.1.4 Korrelationen zwischen den Faktoren
Für die Faktoren wurde zusätzlich eine Korrelationsanalyse nach Pearson durchgeführt. Dieses Verfahren „ setzt zwei Variablen auf mind. Intervallskalenniveau/em>“ mit einem linearen Zusammenhang voraus (vgl. Schendera 2011, S. 7). Korrelationen zwischen den Faktoren geben Auskunft über die einzelnen Subskalen oder Facetten des Gesamtkonstrukts.
„Der maximal mögliche positive Zusammenhang (r = 1,0) wird dann erreicht (und auch entsprechend in der Korrelationsmatrix neben jeder Variablen angegeben, weil diese je eine perfekte lineare Korrelation mit sich selbst haben – Anm. d. Verf.) , wenn beide Variablen exakt dieselbe Verteilungsform aufweisen (jedoch nicht notwendigerweise eine Normalverteilung).“ (Schendera 2011, S. 7)
Der Test auf Korrelation nach Pearson ergibt, dass alle Faktoren positiv [31] miteinander korreliert sind. Zwischen Faktor eins und zwei liegt der Wert bei r = .653, was einer mittleren Korrelation entspricht. Zwischen Faktor eins und drei (r = .473) liegt eine geringe Korrelation vor. Gleiches gilt zwischen Faktor zwei und drei (r = .415) (vgl. Schendera 2011, S. 16). Zwischen den Faktoren besteht jeweils eine zweiseitige hoch signifikante Korrelation (siehe hierzu auch Tabelle 6 im Anhang).
KKorrelationen werden meist bei der nicht-experimentellen [32] Forschung (so wie es auch für diese Studienarbeit zutrifft) näher untersucht, um ggf. genauere Aussagen über die Ursache-Wirkungs-Beziehungen bzw. Kausalitäten (der Variablen, die meist als Hypothesen formuliert werden – Anm. d. Verf.) machen zu können (vgl. Huber 2013, S. 67-69).
4.2 Analysen zur Hypothesenprüfung
Bei den statistischen Hypothesenanalysen geht es um die Bestätigung oder Zurückweisung von Hypothesen. Dabei orientiert man sich an der Nullhypothese, die auf dem 1%-Signifikanzniveau verworfen wird und dann dazu führt, dass die Alternativhypothese entsprechend akzeptiert wird. Die statistische Hypothesenprüfung ermöglicht es, auf die Gültigkeit oder Ungültigkeit der empirischen Vorhersage zu schließen (vgl. zu diesem Abschnitt Huber 2013, S. 141).
4.2.1 Voraussetzungen
Neben der Verteilungscharakteristik für die einzelnen Dimensionen und deren Korrelationen zueinander wurden für elf Items jeweils die folgenden statistischen Werte für die Untersuchung ihrer Lagemaße ermittelt: Mittelwert, Standardabweichung, Varianz, Schiefe und Kurtosis (siehe Tabelle 7 im Anhang).
Die Werte der Schiefe und Kurtosis geben Auskunft darüber wie weit die Items vom Null-Wert entfernt sind. Dabei konnte festgestellt werden, dass bis auf drei Items alle anderen Items normalverteilt waren. Zwei der drei Items („Zufried_Auftritt_RC“ und „Zufried_Profess_RC“) sind jedoch lediglich als „grenzwertig“ zu beschreiben. Das Item „Zufried_Umgang_Daten“ weist hingegen signifikante Abweichungen von der Normalverteilung auf.
DDaher wurde ergänzend mit dem Kolmogorov-Smirnov-Test (siehe Tabelle 8 im Anhang) ermittelt, ob sich die Daten der erhobenen Stichprobe mit einem normalverteilten Datenset mit gleichabständigen Mittelwerte und Standardabweichungen vergleichen lassen (vgl. Field 2009, S. 145). Da es sich um ein signifikantes Testergebnis (p = .05) handelt, ist davon auszugehen, dass die Stichprobendaten normalverteilt sind. Gleiches wird für die Mittelwerte der Kandidatenzufriedenheit ermittelt. Für elf Items ergab sich ein Mittelwert bei einer Normalverteilung von M(39) = 1,4855 mit einem signifikantem Ergebnis (p = .000).
4.2.2 T-Test
Bei einem T-Test wird ein Merkmal (z. B. das Geschlecht) verglichen. Die Nullhypothese besagt, dass es keine Unterschiede gibt. Falls es doch Unterschiede gibt, wird auf dem 1%-Signifikanzniveau die Nullhypothese zurückgewiesen (vgl. Huber 2013, S. 141).
Bei der Prüfung der Geschlechtshypothese (H5) ergab sich (siehe Tabelle 9 im Anhang) für die männlichen und weiblichen Teilnehmer ein Wert von T = -1,2 und p = .205 für Varianzhomogenität. Somit ist das Ergebnis nicht signifikant, da p .05. Für H5 wird demnach die Nullhypothese angenommen. Es wird also davon ausgegangen, dass die männlichen und weiblichen Kandidaten im gesamten Bewerbungsprozess eine gleichartige Zufriedenheit aufweisen.
EEs fällt jedoch auch auf, dass sich der Mittelwert einzelner Items vom Gesamtmittelwert unterscheidet. Es gab somit stark signifikante Ergebnisse für die Items in Bezug auf die Zufriedenheit mit dem RC (Professionalität, Auftreten), der Zufriedenheit mit dem Umgang der persönlichen Daten, sowie der Zufriedenheit beim Erstkontakt und beim Folgegespräch (siehe dazu Tabelle 10 im Anhang). Bei diesen Items wiesen die Teilnehmerinnen der Studie höhere Werte auf und waren folglich in Bezug auf die genannten Teilaspekte zufriedener als ihre männlichen Probanden.
4.2.3 Korrelationsanalyse
Die Korrelationsanalyse erlaubt zwar eine Aussage über die Tatsache und das Ausmaß zweier Variablen, sie gibt jedoch nicht die Art des Zusammenhanges in Hinblick auf die Ursache und Wirkung an. Falls jedoch eine bivariate Korrelation vorliegt, kann man ggf. auch auf eine bivariate Kausation schließen (vgl. Schendera 2011, S. 2).
Der benötigte Stichprobenumfang für die Berechnung des Pearson-Korrelationskoeffizienten liegt bei mind. N = 30 (vgl. Borg Gall 1989 [33]). Bei normalverteilten Variablen (wie es überwiegend für die herangezogenen Variablen der Fall ist – Anm. d. Verf.) kann von der Stichprobe auf die Grundgesamtheit geschlossen werden (vgl. Schendera 2011, S. 33).
Die Hypothesen H2 bis H4 basieren auf bivarianten Korrelationen von Variablen. Es wird jeweils das Vorliegen von positiv korrelierten und signifikanten Zusammenhängen geprüft. Die Hypothesen H2 und H3 können bestätigt werden, da jeweils positive Korrelationen vorliegen. Die Art und Weise des Kontaktes ( r = .66, p < .01) korreliert zum einen positiv mit dem KZM und zum anderen ebenfalls positiv mit der Zufriedenheit im Folgekontakt (r = .57, p .01) (siehe auch Tabelle 11 und Tabelle 12 im Anhang). Für beide Hypothesen (H2 und H3) wird eine 77 %ige Varianzaufklärung erreicht, indem die Korrelationen jeweils quadriert werden. Auch die Hypothese H4 kann bestätigt werden, da auch sie positiv korreliert. Es besteht demnach ein Zusammenhang zwischen der Zufriedenheit im Umgang mit den persönlichen Daten und dem KZM (r = .68, p .01) (siehe auch Tabelle 13 im Anhang). Alle Variablen weisen mit r 0,7 eine mittlere Korrelation auf (vgl. Schendera 2011, S. 16). Die Nullhypothese kann jeweils für die Hypothesen H2 bis H4 zurückgewiesen werden.
Ergänzend wurde zusätzlich - mit Hinblick auf die Theorie des geplanten Verhaltens von Ajzen (1985) - über eine Korrelationsanalyse erforscht, ob die Zufriedenheit in Bezug auf den Faktor eins (Zufriedenheit mit den Mitarbeitern - Schwerpunkt Research - der Münchner Personalberatung, siehe Faktorenanalyse und Tabelle 2) positiv mit dem KZM korreliert.
Es ergab sich eine hoch signifikante Korrelation mit einem sehr hohen Wert (r = .941, p .01) (siehe auch Tabelle 14 im Anhang). Über eine partielle Korrelationsanalyse wurde zusätzlich untersucht, ob die Zufriedenheit mit anderen Personalberatern einen Einfluss auf diese Korrelation hat. Der etwas höhere Wert von (r = .947, p .05) (siehe auch Tabelle 15 im Anhang) bestätigt einen schwachen, aber dennoch signifikanten Einfluss.
BBei der Berechnung des Pearson-Korrelationskoeffizienten wird allerdings kein Kausalverhältnis zwischen den Variablen überprüft, sondern ein Zusammenhang dargestellt. Daher wird für die Interpretation der ersten Hypothese (H1) ein Kausalmodell herangezogen, dass systematisch die Variation einer anderen Variable (AV – Anm. d. Verf.) durch eine bestimmte Variable (UV – Anm. d. Verf.) statistisch untersucht. Dies erfolgt durch das Verfahren der Regression (vgl. Schendera 2011, S. 5,), d. h. durch die Regressionsanalyse.
4.2.4 Regressionsanalyse
Die Regressionsanalyse dient dazu Vorhersagen zu treffen (prädiktiv) oder einen Zusammenhang zu erklären (explanativ) (vgl. Schendera 2011, S. 36). Die Bestimmung der β-Gewichte (Standardpartialregressionskoeffizienten) dient dazu die Kriteriumsvariable (AV – Anm. d. Verf.) möglichst genau vorherzusagen (vgl. Brok 2012, S. 137). Im Unterschied zur Korrelationsanalyse liegt eine Kausalrichtung vor, welche durch die Bestimmung der Variablen theoretisch vorab festgelegt wird. Allerdings schließt die Regressionsanalyse nicht die Gültigkeit anderer, konkurrierender Modelle aus (vgl. Schendera 2011, S. 37).
Bei der Durchführung einer linearen Regressionsanalyse gilt es einige Voraussetzungen zu beachten: Es muss eine lineare Funktion vorliegen und die Verteilung der Residuen[34] muss zufällig sein. Darüber hinaus muss Homoskedastizität (der Varianzen) (vgl. Schendera 2011, S. 35) als auch eine Normalverteilung der standardisierten Residuen vorliegen (vgl. Schendera 2011, S. 62).
Bei einer einfachen linearen Regressionsanalyse für die Hypothese H1 kann man jedoch im theoretischen Modell (mit allen infrage kommenden Variablen: „Zufried_Folgekontakt“, „Zufried_Auftritt_RC“, „Zufried_Feedback_RC“, „Zufried_Umgang_Daten“ und „Zufried_Kontaktart“) davon ausgehen, dass es sich ggf. um einen nichtlinearen Zusammenhang handelt. Eine Analyse in Bezug auf die Kurvenanpassung mittels SPSS für die meisten infrage kommende Items („Zufried_Auftritt_RC“, „Zufried_Feedback_RC“, „Zufried_Umgang_Daten“ und „Zufried_Kontaktart“) bestätigt den Verdacht. Die Verteilung der Daten für die genannten Items bzw. UVs ist nicht linear.
Intrinsisch nichtlineare Modelle sind nicht für die Analyse mittels OLS-Regression geeignet, da höchstwahrscheinlich Heteroskedastizität vorliegt und diese meist nur durch komplizierte Transformation[35] behoben werden kann (vgl. Schendera 2011, S. 70). Exemplarisch wurde jedoch eine lineare Regressionsanalyse mit der UV „Zufried_Folgekontakt“ gerechnet, welche (nach Überprüfung mittels Kurvenanpassung) einen linearen Zusammenhang mit dem KZM aufweist.
Zentrale statistische Kennziffern der Regressionsanalyse sind R2 [36] (Determinationskoeffizient bzw. quadrierter Korrelationskoeffizient nach Pearson), die Signifikanz der Regressionsgleichung (vgl. Schendera 2011, S. 41) und der T-Wert, welcher die relative Bedeutung der UV im Modell anzeigt (vgl. Schendera 2011, S. 59). Die Durbin-Watson-Statistik prüft die Residuen, welche möglichst unabhängig sein sollten, auf Autokorrelation (vgl. Schendera 2011, S. 56).
Es ergab sich ein Determinationskoeffizient von R2 = .767, welches einer Aufklärung der Varianz in der AV von knapp 77% durch die UV entspricht. In einem Vergleichsmodell 2 (indem zusätzlich noch die Variablen „Zufried-Profess_RC“, „Zufried_Erreichb_RC“ und „Zufried_Feedback_Zeit“ zur Berechnung herangezogen wurden), ergab sich eine 94%ige Aufklärung. Beide Modelle weisen eine hohe Signifikanz [37] auf (siehe Tabelle 16 im Anhang). Demnach besteht zwischen der UV („Zufried_Folgekontakt“) und der AV (KZM) ein linearer Zusammenhang.
Die Durbon-Watson-Statistik zeigt einen Wert von 1,505. Auch die ANOVA (siehe Tabelle 17 im Anhang) ergibt, dass die Quadratsumme für die Regression (6,796) höher als die für die Residuen (1,980) ist und zeigt somit auf, dass das Modell die Variation der AV gut erklärt. Es kann also davon ausgegangen werden, dass bei zunehmenden Werten in der UV ebenfalls die Werte in der AV zunehmen.
Zusätzlich kann man an den T-Werten erkennen, die über dem Wert 2,0 liegen sollen (vgl. Schendera 2011, S. 59), dass der UV (Zufried_Folgekontakt) (T = 4,115) (siehe Tabelle 18 im Anhang) eine relative Bedeutung zugewiesen werden kann. Auch der Beta-Wert (Regressionskoeffizient) ist ein bedeutsamer Faktor, insofern er statistisch signifikant ist. Für die UV (p = .000) liegt eine sehr hohe Signifikanz mit einem entsprechend hohen Regressionskoeffizienten (β = .88) vor.
Die standardisierten Residuen sind einigermaßen normalverteilt (siehe Tabelle 19 im Anhang) und somit ist diese Voraussetzung für eine lineare Regression erfüllt (vgl. Schendera 2011, S. 62). Das Streudiagramm (siehe Tabelle 20 im Anhang) zeigt allerdings eine Tendenz zur Homoskedastizität an, welche ggf. noch einmal genauer (aufgrund der Ausreißer) geprüft werden müsste.
Die Kollineratitätsdiagnose (siehe Tabelle 21 im Anhang) ergibt, dass in der Dimension 5 die Variablen „Zufried_Feedback_RC“ (r = .57) und „Zufried_Auftritt_RC“ (r = .69) stark und in der Dimension 6 die Prädiktoren „Zufried_Folgekontakt“ (r = .83) und „Zufried_Feedback_RC“ (r = .23) etwas miteinander korrelieren.
SSumma summarum hat demnach die ausgewählte UV „Zufried_Folgekontakt“ insgesamt einen hohen Einfluss auf die AV.
5. Fazit und Diskussion
Die Entwicklung des Fragebogens und die Item-Konstruktionen waren stark hypothesen- und theoriegeleitet. Es kommt daher dazu, dass die theoretische Unterteilung der Items in Teildimensionen (siehe Tabelle 2) anders ausfiel als nach der Faktorenanalyse mittels SPSS (siehe Tabelle 3). Ein empirisch gestützter Fragebogen (z. B. aus einer bereits durchgeführten Studie wie der von Sundermann Thissen 2014) oder anhand von Items aus anderen Skalen (z. B. mit Bezug zur Arbeitszufriedenheit) hätte wahrscheinlich zu anderen Ergebnisse geführt und daher sind z. B. die Ergebnisse in Bezug auf Bewertung des Informationsgehalts von Stellenanzeigen aufgrund eines anderen Schwerpunktes dieser Feldstudie (auch in Hinblick auf den besonderen Ablauf des Bewerbungsprozesses) nur bedingt vergleichbar.
Die unterschiedliche Zuordnung der Items in den Dimensionen im Zuge der statistischen Auswertungen erfolgt anhand der unterschiedlichen Trennschärfen und Faktorladungen, die in theoretischen Vorüberlegungen nicht berücksichtigt werden kann. In der weiteren Auswertung der Daten fanden die Faktorzuordnungen jedoch keine Berücksichtigung mehr. Bis auf ein Item wurden alle Variablen für die weitere Analyse genutzt werden.
Die Faktorenanalyse kann helfen eine Tendenz für eine bessere Unterteilung aufzuweisen. Die Tendenz für nur einen Faktor kommt u. a. in dieser Studie zustande, da die Betreuung und das Feedback im Rekrutierungsprozess (Faktor zwei) an die Performance der und an die entsprechende Kandidatenzufriedenheit mit den Mitarbeitern (Faktor eins) (und besonders auch mit dem RC, der als ständige Kontaktperson einen Großteil des Rekrutierungsprozesses begleitet) gebunden ist. Faktor zwei könnte man beispielsweise noch stärker mit Fragen in Richtung „Employer Branding“ ausbauen und im Zuge dessen gezielter nach der allgemeinen Wahrnehmung der Personalberatung seitens der Kandidaten fragen.
Die erwähnten Überschneidungen führten dazu, dass alle Faktoren nicht unabhängig von einander waren, da diese untereinander positiv miteinander korrelierten. Dies spiegelte sich auch durch die positiv signifikante Korrelationen in der Hypothesenüberprüfung wider. Bei den Zusammenhangshypothesen spielen annähernde Kollinearitäten eine Rolle, die einen Einfluss auf die Determinationskoeffizienten haben.
Zum anderen liegt es an der Konstruktion der Items, die zwar insgesamt als sehr aussagekräftig beurteilt werden können, gleichzeitig in ihrer Aussage jedoch sehr verallgemeinernd gehalten sind. In Anbetracht der untersuchten Stichprobe (hochqualifizierte Fach- und Führungskräfte mit einem geringen Zeitkontingent und hoch verantwortungsvollen Positionen) hätte eine tiefergehende, individuellere Analyse (z. B. mit Fragen zur Betrachtung einer Persönlichkeitstypologie oder mit gezielten Fragen zur Theorie zur Einstellung oder zur Theorie des geplanten Verhaltens, etc.) ggf. zu Irritationen geführt oder wäre vermutlich gar auf Desinteresse in Anbetracht einer freiwilligen Teilnahme gestoßen.
Bei der Hypothesenüberprüfung für H1 bis H4 hätten ggf. andere Modelle für eine noch bessere Varianzaufklärung sorgen können.
„Je kurvilinearer eine bivariante Streuung ist, desto weniger ist der lineare Korrelationskoeffizient als ein Index für die Streuung der vorliegenden Daten geeignet. Stattdessen sind passende Kurvenfunktionen zu wählen.“ (Schendera 2011, S. 14 f.)
In Bezug auf die Hypothesen H2 und H3 gilt es auch anzumerken, dass ggf. gleichzeitig auch die Bewertung der Kontrollüberzeugung (Control Beliefs - siehe hierzu auch Saleweski 2005) als Einstellungskomponente mit Blick auf die Theorie des geplanten Verhaltens von Ajzen (1985) wirkt. Das bedeutet, dass zu einer „bewusste(n) Entscheidung“ führt, „ein bestimmtes Verhalten auszuführen“ (Bohner 2002, S. 308) und folglich würde dieses gezeigte Verhalten eventuell unbewusst im Fragebogen bei der Zufriedenheitsabfrage zu einem „falsch“ positiven Ergebnis führen. Hier könnte eventuell eine Kontrollfrage mit Hinblick auf Zufriedenheit mit dem eigenen Verhalten zu aussagekräftigeren Ergebnissen führen.
Nichtdestotrotz spricht die hohe Varianzaufklärung für die Korrelationen der Variablen im theoretischen Modell (Hypothesenmodell zur Kandidatenzufriedenheit im Bewerbungsprozess - siehe Abbildung 1), ermöglicht jedoch keine Vorhersagen, sondern ergibt lediglich eine Erklärung über den längsschnittlichen Zusammenhang der Variablen.
Im Zuge der Regressionsanalyse, die nicht nur Aussagen über bestehende Zusammenhänge zulässt, sondern auch für Voraussagen bzw. Erklärungen herangezogen wird, ergab sich durch die beiden Modelle, dass eine Zufriedenheit im Folgekontakt (M = 1,26, β = .88, p = .000 für Modell 1 mit R2= .77 und β = .28, p = .001 für Modell 2 mit R2= .94 ), welcher meist ein Telefoninterview oder beispielsweise Rückfragen beinhaltet, einen hohen Einfluss auf die Gesamtzufriedenheit der Kandidaten (KZM) im passiven Bewerbungsprozess (M = 1,49) hat.
Als weiteres, wesentliches Merkmal mit hohen Einfluss auf den KZM wird die Professionalität des RC (M = 1,38, β = .20, p = .002) identifiziert, welche sich beispielsweise in Bezug auf den Informationsgehalt zur Stellenbeschreibung, zur diskreten Vorgehensweise und in Bezug auf die Rückmeldung auf Fragen widerspiegelt. Die Professionalität des RC wird von den befragten Kandidaten mit 86% als wichtigster Punkt hinsichtlich der Zufriedenheit mit dem RC gewertet. Der RC hat in den allermeisten Fällen überwiegend den telefonischen Erstkontakt mit den Kandidaten und ist somit auch zuständig für eine erste Kontaktaufnahme.
Die gute Erreichbarkeit des RC (M = 1,49, β = .20, p = .004) (auch außerhalb der üblichen Geschäftszeiten) wird mit 60% als weniger wichtig als die schnelle Rückmeldung (M = 1, 62, β = .05, p = .58) und das Auftreten des RC (M = 1,28, β = .01, p = .81) gewertet, obgleich - statistisch betrachtet - die gute Erreichbarkeit des RC einen hoch signifikanten Einfluss auf die Gesamtzufriedenheit der Kandidaten hat.
Gleiches gilt für die Zufriedenheit im Umgang mit den persönlichen Daten (M = 1,21, β = .16, p = .005) und die Zufriedenheit mit der Kontaktart (M = 1,33, β = .13, p = .011) (z. B. telefonisch, via Xing oder per E-Mail), als auch die Zufriedenheit mit der schnellen Rückmeldung des RC. Die Zufriedenheit mit der Rückmeldungszeit im Bewerbungsprozess (M = 1,44; β = .18, p = .007) spielt außerdem eine wichtige Rolle.
Mit Blick auf die Rückmeldungszeit im Bewerbungsprozess und die Professionalität des Research Consultants z. B. in Bezug auf den Informationsgehalt zur Stellenbeschreibung sind dies jedoch Variablen, die sehr störanfällig sind. So besteht zum Beispiel eine Abhängigkeit von der Informationsweitergabe seitens des Beraters und noch mehr seitens des Auftrag gebenden Unternehmens, in dem die Position zur Disposition steht. Die Informationsquantität und –qualität und Feedbackgeschwindigkeit kann demnach nur bedingt vom RC bzw. der Personalberatung beeinflusst werden. Dies hätte ggf. gesondert gemessen werden müssen, um noch bessere bzw. validere Ergebnisse zu erhalten.
Laut der Candidate Experience Studie (Sundermann Thissen 2014) beurteilen 7 % der Studienteilnehmer den Informationsgehalt von Stellenanzeigen als „meist schlecht“ und 35% sogar als „sehr schlecht“. Der erwähnte Informationsgehalt wird im Zuge des Bewerbungsprozesses bei einer Personalberatung meist über den RC vermittelt. Man kann also davon ausgehen, dass Rückfragen auftreten können. Inhalte der Stellenbeschreibung werden daher vom Berater in einem persönlichen Gespräch mit dem Kandidaten erneut thematisiert.
Die Relevanz dessen wird u. a. mit der Bewertung hinsichtlich der Professionalität des RC mitabgebildet und hätte analog mit Items in weitere Zwischenschritte unterteilt werden können. Gleiches hätte man auch für Rückmeldezeiten abfragen können (z. B. Zufriedenheit mit der Rückmeldung nach dem telefonischen Interview, dem persönlichen Gespräch mit dem Personalberater, dem ersten und ggf. zweiten Gesprächstermin beim Kundenunternehmen).
Als Manko der Studie ist die geringe Größe der Stichprobe zu bezeichnen. Da sich eine geringe Stichprobengröße negativ auf die statistische Validität der Untersuchung nach Cook und Campbell (1997) (vgl. Bortz Döring 2006, S. 53) auswirken kann.
„Die oft geringe Stichprobengröße in durchgeführten Studien erschwert das Auffinden kleiner Effekte mit den gängigen Signifikanztests und das gewählte Setting und Design schränken die Generalisierung der Ergebnisse ein.“ (Hülsheger et al. 2014, S. 186).
Die Zusammensetzung der Stichprobe spiegelt darüber hinaus nicht die Struktur der berufstätigen Gesamtbevölkerung in Deutschland wider. Hierzu enthält die Stichprobe zu viele Männer und zu wenig Frauen sowie nur hochspezialisierte Fach- und Führungskräfte. Durch eine entsprechende Felduntersuchung, d. h. einer Untersuchung in einer „möglichst unbeeinflussten, natürlichen Umgebung“ (z. B. über einen Link zum Fragebogen auf der Website – Anm. d. Verf.) und einer dadurch ggf. höheren Teilnehmerzahl hätte man möglicher Weise neben einer internen Validität der Studie zusätzlich eine hohe externe Validität erreichen können (vgl. Bortz Döring 2006, S. 57).
Eine weitere methodische Schwäche könnte die Wahl der Skala für die Bewertung von Items in Anlehnung an die fünfstufige Likert-Skala darstellen. Eine Studie von Carter, Dalal Lake (2014) besagt, dass mittelgewichtete Skalenoptionen für ideale Punktskalen ungeeignet sind und damit zu ungeeigneten Ergebnissen in der Auswertung von z. B. Fragenbögen führen können. Dies wird u. a. damit begründet, dass die Tendenz zu einer neutralen Antwort (vgl. Bishop 1987; Drasgow et al. 2004; Holt et al. 1980) mit einer ungeraden Skala verstärkt wird. Gleichzeitig würde eine neutrale Antwort meist nicht eine neutrale Meinung wiedergeben (vgl. Haynes et al. 2008), sondern habe andere Hintergründe (z. B. eine Ablehnung oder ambivalente Gefühle – vgl. Dhar et al. 2002) (vgl. zu diesem Abschnitt Carter et al. 2014, S. 466).
Nichtsdestotrotz wird bei Umfragen oft auf Likerts (1932) Empfehlung für die Verwendung eines mittleren Ankers durch eine „neutrale“ oder „?“-Option zurückzugriffen (vgl. Carter et al. 2014, S. 464). Die Autorin hat sich für eine solche Option entschieden, da sie bei den Kandidaten keine Wahrnehmung einer „Forced Choice“ (vgl. Holt et al. 1980) seitens der Kandidaten aufkommen lassen wollte und darüber hinaus eine neutrale Meinungsäußerung zu ermöglichen (vgl. Likert 1932; Holt et al. 1980).
Anhand der Analysen und Ergebnisse kann man abschließend feststellen, dass es eine Auswirkung auf die Kandidatenzufriedenheit hat, wenn Bewerber Einflussmöglichkeiten im Bewerbungsprozess durch die Dienstleistung einer Personalberatung verspüren bzw. haben.
Man könnte ggf. sogar so weit gehen, zu behaupten, dass die Kandidaten, die sich aktiv in den Prozess eingebunden fühlen und ihren Einfluss verspüren, insgesamt zufriedener sind, als jene, die eher abwartend und verharrend auf eine Reaktion vom potentiellen Arbeitgeber warten. Dies müsste jedoch in einer weiteren Studie erörtert werden. Dazu bedarf es einer entsprechenden Forschung mit einer Kontrollgruppe von Bewerbern, mit einer Befragung in einer ähnlichen Art und Weise wie sie dieser Studienarbeit zu Grunde lag. Teilnehmer und Versuchsleiter müssten darüber hinaus paralell dazu von einer weiteren Partei begleitet und kontrolliert werden.
Anhand des aktuellen Forschungsstandes von entsprechenden Jobportalen (siehe dazu auch Kapitel 2.2) gab es allerdings zu wenige Ähnlichkeiten in den Variablen, um entsprechende Vergleiche ziehen zu können.
Ein weiterer Ansatzpunkt in Richtung „Kandidatenzufriedenheitsforschung“ könnte eine tiefergehende Analyse der Kandidatenzufriedenheit über die „Big Five“ (Extraversion, Offenheit, Gewissenhaftigkeit, Neurotizismus und Verträglichkeit) mit Hilfe der deutschen Version des Big Five Inventory (BIF) von Lang, Lüdtke und Asendorpf (2001) sein. Man könnte erforschen, inwieweit bestimmte Persönlichkeitsausprägungen Einfluss auf die Zufriedenheit der Kandidaten im Bewerbungsprozess haben. Denn bestimmte Persönlichkeitsfaktoren beeinflussen maßgeblich das Erleben und Verhalten der Bewerber (vgl. Asendorpf 2009 [38]). Dies könnte dabei helfen festzustellen ob und inwieweit externe Faktoren einen signifikanten Einfluss auf die Zufriedenheit der Bewerber haben und zu weiteren Überlegungen führen wie dies zur weiteren Erforschung dieses wichtigen, praxisrelevanten Themas beitragen könnte. Darüberhinaus wäre dieser Forschungsansatz unabhängig vom Bewerbungsprozess betracht- und vergleichbar.
Es gilt unabhängig davon zu bedenken, dass ein Marketing bei der Rekrutierung von talentierten und hochqualifizierten Fach- und Führungskräfte nicht zu Ende sein sollte (vgl. hierzu auch ManpowerGroup 2014), sondern in den internen Human Resources-Prozessen der Unternehmen weitergeführt werden sollte, um die Bewerberzufriedenheit (und folglich auch deren Motivation) aufrecht zu erhalten und die Potenziale des neuen Mitarbeiters in Sinne eines Talent Managements optimal weiterzuentwickeln.
Hilfreich wäre bei allen weiteren Forschungsansätzen, nach Meinung der Autorin, neben einem gewissen Interesse oder einer entsprechenden Motivation auch eine „Nähe“ - getreu nach Patton (1990) - des Forschenden zum Thema, um möglichst praxisorientierte Ergebnisse liefern zu können.
„One finds many instances where closeness to sources of data made key insights possible – Piaget’s closeness to his children, Freud’s proximity to and empathy with his patients, Darwin’s closeness to nature, and even Newton’s intimate encounter with an apple. In short, closeness does not make bias and loss of perspective inevitable, and distance is no guarantee of objectivity“ ((Patton 1990, S. 48)[39]
V. Anhang
[Dies ist eine Leseprobe. Grafiken und Tabellen sind nicht enthalten.]
[1] Zit. nach Ababneh 2014, S. 111.
[2] Zit. nach Ababneh 2014, S. 111.
[3] Der Personalberater stellt dabei im weitesten Sinne die verlängerte Personalabteilung des Kundenunternehmens dar.
[4] Employer Branding beinhaltet den Aufbau einer eigenen Arbeitgebermarke (vgl. Ruhdorfer-Ritt 2013, S. 181).
[5] Die Stichprobe fällt mit 39 Teilnehmern sehr klein aus, da die Suchprofile von Personalberatern für ausgewählte Stellen meist sehr eng gefasst sind und es daher nur wenige Kandidaten gibt, die geeignet sind und die erforderliche Wechselwilligkeit aufweisen, da sie sich zumeist bereits in gut situierten Positionen befinden.
[6] „The attitudes and behaviors of individuals who aspire to work for a firm about the recruiting process, the stakeholders in the process, the work and the company itself as a place to work.“ (Crispin Mehler 2011, S. 11).
[7] Laut Bruggemanns Modell gibt es verschiedene Arten von Arbeits(un)zufriedenheit: stabilisierende Zufriedenheit, diffuse Unzufriedenheit, progressive Zufriedenheit, resignative Zufriedenheit, konstruktive Unzufriedenheit, fixierte Zufriedenheit und Pseudo-Zufriedenheit (vgl. Schlett Ziegler 2013).
[8] Zit. nach Haarhaus Süß 2013, S. 35.
[9] Siehe hierzu auch die Studie von Pommerien 2011.
[10] Siehe hierzu auch Eckhardt et al. 2014b.
[11] Eingesetzt wurde eine fünfstufige Skala mit 1 für den höchsten und 5 für den niedrigsten Wert.
[12] Eingesetzt wurde eine sechsstufige Skala mit 1 für den niedrigsten und 6 für den höchsten Wert (vgl. Athanas Wald 2014, S. 32).
[13] „Eine Theorie wird häufig als System von Hypothesen aufgefasst (...)“ (Huber 2013, S. 32).
[14] „ Fast-universelle Hypothesen sind ... Hypothesen über Anteile, in denen behauptet wird, dass ein Sachverhalt für einen hohen Anteil der Fälle zutrifft .“ (Huber 2013, S. 48).
[15] Zit. nach Pils Wolfthaler 2006.
[16] Zit. nach Pils Wolfthaler 2006.
[17] Zit. nach Eichstaedt et al. 2013, S. 1.
[18] Das Machtmotiv beinhaltet den Wunsch auf Andere Einfluss zu nehmen sowie das Bedürfnis nach Anerkennung und Prestige (vgl. McClelland 1985).
[19] Da Motive nicht nur explizit, sondern auch implizit sind, sind sie anhand dieser Tatsache teilweise nur indirekt messbar (vgl. Eichenstaedt et al. 2012).
[20] „Je höher die Leute in der Hierarchie stehen, zu denen ich Kontakt suche, desto einfacher ist die Kontaktaufnahme.“ (KarriereSPIEGEL 2011).
[21] Die selbstgesteuerte Kontrolle über die eigene Arbeitstätigkeit beinhaltet für den Stelleninhaber Freiheit, Unabhängigkeit und Möglichkeiten der Arbeitszeitgestaltung und Entscheidungsgewalt sowie angewandte Methodenvielfalt für die Aufgabenerfüllung (vgl. Weigl et al. 2012, S. 608).
[22] Zit. nach Angerer et al. 2012, S. 608.
[23] Vertrauenswürdigkeit wird u. a. durch zwei Hauptkomponenten umschrieben: die positive Wahrnehmung der Vertrauenswürdigkeit des Gegenübers und der allgemeinen Bereitwilligkeit sich dem Gegenüber verletzlich zu gestalten (Fulmer Gelfand 2012, zit. nach Gavin et al. 2013, S. 106).
[24] Zum Thema „Employer Branding“ siehe auch Eger Schrank 2013.
[25] Für die Erstellung des Fragenbogens und die Erhebung der Rohdaten wurde auf die kostenlose Dienstleistung der enuvo GmbH unter http://www.umfrageonline.com zurückgegriffen.
[26] Ein Item wurde aufgrund einer zu geringen Trennschärfe im Verlauf der Faktorenanalyse für weitere Analysen nicht weiter betrachtet.
[27] Der RC hat als Mitarbeiter der Personalberatung in den meisten Fällen überwiegend telefonischen Kontakt mit den Kandidaten und ist u. a. für die erste Kontaktaufnahme zuständig.
[28] Für die gesamte Überprüfung der Hypothese wäre eine nichtlineare Regressionsanalyse besser geeignet, da einige Voraussetzungen für die lineare Regressionsanalyse streng genommen verletzt waren.
[29] „Mit Konstruktvalidität ist die Güte der Operationalisierung von UV und AV gemeint.“ (Huber 2013, S. 146)
[30] „...Werte ab .80 sind sehr gut und Werte geringer als .50 inakzeptabel (Anderson et al. 2006; Mühlhaus Weiber 2010).“ (Brok 2012, S. 85)
[31] Eine Erhöhung der Werte in der einen Variablen führt bei einer positiven Korrelation zu einer entsprechenden Erhöhung der Werte in der anderen Variablen (vgl. Schendera 2011, S. 15).
[32] Bei nicht-experimentellen Forschungsmethoden greift der Forscher nicht aktiv und gezielt in das Geschehen ein und hat zumeist auch nicht die Möglichkeit dazu, da nicht nur Störvariablen identifiziert, sondern auch die Wirkungsweise anderer Variablen mit kontrolliert werden und sogar ausgeschaltet werden müsste (vgl. Huber 2013, S. 67 - 69).
[33] Zit. nach Schendera 2011, S. 32.
[34] „Die Differenz zwischen einem beobachteten Wert und dem durch die Regressionsgleichung geschätzten (vorhergesagten) Wert wird als (...) Residum bezeichnet.“ (Schendera 2011, S. 40).
[35] Eine entsprechende nicht-lineare Regressionsanalyse würde den Rahmen der Anforderungen für diese Studienarbeit sprengen und wurde daher nicht durchgeführt.
[36] R-Quadrat erklärt den Einfluss auf die AV im Modell durch die UV (vgl. Schendera 2011, S. 56).
[37] Durch eine erzielte Signifikanz erklärt die UV die Variation der AV gut und die Nullhypothese kann zurückgewiesen werden (vgl. Schendera 2011, S. 58).
[38] Zit. nach Pommerien 2014.
[39] Zit. nach Bretz et. al 1991, S. 492 f.
- Arbeit zitieren
- Dajana Morak (Autor:in), 2015, Untersuchung der Kandidatenzufriedenheit im passiven Bewerbungsprozess. „Candidate Experience“ mit einer Personalberatung, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/301164
-
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen. -
Laden Sie Ihre eigenen Arbeiten hoch! Geld verdienen und iPhone X gewinnen.