Einfluss von Lob auf die Produktivität von Mitarbeitern

Inhaltsverzeichnis

Abbildungs- und Tabellenverzeichnis

1. Einleitung
1.1. Operantes Konditionieren
1.1.1 Behaviorismus
1.1.2 Lob als positiver Verstärker und als Form der Belohnung
1.2. Die Fragestellung
1.3. Die Hypothesen
1.3.1 Variable Vertragsabschlüsse
1.3.2 Variable Krankmeldungen

2. Methode
2.1 Die Durchführung des Experimentes
2.2 Die deskriptiven Statistiken zur Prüfung der Hypothesen: Lage und Streuungsmaße
2.2.1 Variable Vertragsabschlüsse
2.2.2 Variable Krankmeldungen
2.3 Die Signifikanztests zur Prüfung der Hypothesen
2.3.1 Variable Vertragsabschlüsse
2.3.2 Variable Krankmeldungen

3. Die Ergebnisse
3.1 Variable Vertragsabschlüsse
3.2 Variable Krankmeldungen
3.3 Deskriptive Statistiken
3.4 Signifikanztests
3.4.1 Variable Vertragsabschlüsse
3.4.2 Variable Krankmeldungen

4. Fazit
4.1 Ergebnis
4.2 Kritik am Forschungsdesign

Literaturverzeichnis

Anhang

Zusammenfassung

Kann Lob von Führungskräften sinnvoll eingesetzt werden, um die Produktivität bei Mitarbeitern positiv zu beeinflussen? Diese Frage soll durch die nachfolgende Hausarbeit näher untersucht werden. Es soll eine Erkenntnis darüber gewonnen werden, ob ein Zusammenhang zwischen Lob als positivem Verstärker und der Produktivität von Mitarbeitern, gemessen an deren Anzahl von Vertragsabschlüssen und deren Krankmeldungen, besteht. Die Erwartung ist eine durch das Lob abnehmende Anzahl von Krankmeldungen und eine Steigerung in der Anzahl der Vertragsabschlüsse. Grundlage zur Untersuchung der Forschungsfrage bildet eine Datenbank aus einem Experiment mit 32 Mitarbeitern eines unbekannten Unternehmens. Alle Mitarbeiter sind für den Sales-Bereich tätig, der aus zwei Abteilungen à 16 Personen besteht. Eine Abteilung ist für den Verkaufs-Bereich „Nord“ zuständig, die andere Abteilung ist für den Verkaufsbereich „Süd“ zuständig. Die Mitarbeiter aus Bereich Nord wurden als Testgruppe verwendet und deren Führungskräfte instruiert, einen Monat lang, konsequent jedes schnell entgegengenommene Telefonat mündlich zu loben. Die Führungskräfte aus Bereich Süd erhielten keine gesonderte Instruktion und somit wurden ihre Mitarbeiter als Kontrollgruppe nicht gelobt.

Anlass zum Experiment gaben vorangegangene Beschwerden seitens der Kunden, die beklagten, sich zu lange in der Warteschleife zu befinden, bis sie schließlich beraten wurden.

Den Ergebnissen zur Folge besteht ein Zusammenhang zwischen Lob als eingesetztem positiven Verstärker und der Anzahl an Vertragsabschlüssen. Ein Unterschied in den Krankmeldungen konnte ebenfalls nachgewiesen werden.

Abbildungs- und Tabellenverzeichnis

- Abbildung 1.1: Schematische Darstellung des Operanten Konditionierens (Rosenstiel, Regnet & Domsch, 2014, S. 240)

- Abbildung 2.1.: Formel zur Berechnung des Mittelwerts (Schäfer, 2015, S.12 )

- Abbildung 2.2: Formel zur Berechnung der Varianz (Schäfer, 2015, S.21)

- Abbildung 2.3.: Formel zur Berechnung der Standardabweichung (Schäfer, 2015, S.21)

- Abbildung 2.4. Formel zur Berechnung des t-Wertes, google images, http://images.google.de/es?rl=http://help.sap.com/static/saphelp_em70/de/43/2a3d7b8e070d2ce10000000a1553f7/TEMPLATE_image006.gif&efurl=http://help.sap.com/saphelp_em70/helpdata/de/43/2a3d7b8e070d2ce10000000a1553f7/content.htm&h=144&w=480&tbnid=gSIFxm_HiR9jPM:&vet=1&tbnh=90&tbnw=300&docid=-KYS92EAQCrKeM&client=firefox-b-ab&usg=__KyniSZ0trLyVDDw9-LOLNdv9FBw=&sa=X&ved=0ahUKEwixp5Gi-93QAhWCrxoKHd_9CxQQ9QEIRDAH, zuletzt besucht am 03.12.2016

- Abbildung 2.5 Formel zur Berechnung des Freiheitsgrades, (Schäfer, 2015, S.18)

- Abbildung 2.6 t-Verteilung, (Schäfer, 2015, S. 69)

- Abbildung 3.1.: Darstellung zum Vergleich der Vertragsabschlüsse in Bereich Nord und Süd, Eigene Darstellung

- Abbildung 3.2.: Darstellung zum Vergleich der durchschnittlichen Anzahl von Vertragsabschlüssen in Bereich Nord und Süd, Eigene Darstellung

- Abbildung 3.3.: Darstellung zur Häufigkeit von „keiner Krankmeldung“ in Bereich Nord und Süd, Eigene Darstellung

- Abbildung 3.4.: Darstellung zur Häufigkeit von „mindestens einer Krankmeldung“ in Bereich Nord und Süd, Eigene Darstellung

- Tabelle 3.5.: Lage- und Streuungsmaße der Variablen „Krankmeldung“ und „Vertragsabschlüsse“ im Bereich Süd, Eigene Darstellung

- Tabelle 3.6.: Lage- und Streuungsmaße der Variablen „Krankmeldung“ und „Vertragsabschlüsse“ im Bereich Nord, Eigene Darstellung

- Tabelle 3.7.: Gegenüberstellung der Lage- und Streuungsmaße der Variable „Krankmeldung“ im Bereich Nord und Süd, Eigene Darstellung

- Tabelle 3.8.: Gegenüberstellung der Lage- und Streuungsmaße der Variable „Vertragsabschlüsse“ im Bereich Nord und Süd, Eigene Darstellung

- Tabelle 3.9.: Kontingenztabelle IST Zustand, Eigene Darstellung/ Excel

- Abbildung 3.10.: Berechnung Wahrscheinlichkeit beobachteter Zustand, Eigene Darstellung/ Excel

- Tabelle 3.11.: Kontingenztabelle SOLL Zustand, Eigene Darstellung/ Excel

- Abbildung 3.12.: Berechnung Wahrscheinlichkeit beobachteter Zustand, Eigene Darstellung/ Excel

1. Einleitung

Das Belohnen eines bestimmten Verhaltens, wenn dies auch zukünftig wieder gezeigt werden soll, findet bereits lange Zeit Anwendung in verschiedenen Situationen des Alltags. Ob bei der Kindererziehung, im Berufsleben oder selbst im Umgang mit Haustieren, wird diese Art des Lernens praktiziert: Die Rede ist vom Operanten Konditionieren.

1.1. Operantes Konditionieren

Unter dem Begriff „operante Konditionierung“ versteht man eine Variante des Lernens, bei der ein Verhalten durch einen Verstärker unterstützt und somit gefördert oder bestraft und somit verhindert werden kann.

Den Grundbaustein des operanten Konditionierens bei einem Organismus bildet dessen Assoziation seines eigenen Verhaltens mit einer darauf folgenden Konsequenz. Die Konsequenz auf ein gezeigtes Verhalten kann hierbei ein positiver oder negativer Verstärker oder eine Bestrafung sein und der Organismus zeigt das Verhalten dementsprechend bei positiver Konsequenz eher erneut, als bei einer negativen Konsequenz. (Gerrig & Zimbardo, 2008, S.207)

Unter einem positiven Verstärker versteht man einen Stimulus „der-wird er kontingent zum Verhalten dargeboten – die Wahrscheinlichkeit dieses Verhaltens im Laufe der Zeit erhöht. (Gerrig & Zimbardo, 2008, S.208)

Ein Verstärker erhöht also die Wahrscheinlichkeit, dass ein gezeigtes Verhalten erneut auftritt. Sowohl ein positiver, als auch ein negativer Verstärker bewirkt, das Wiederholen von Verhaltensweisen, unterscheidend ist hier, dass beim positiven Verstärker ein als angenehm empfundener Stimulus folgt, z.B. Lob aufgrund einer guten Arbeit und Erhalt eines Geschenkes, während beim negativen Verstärker ein unangenehmer Stimulus entfernt und nicht mehr angewendet wird, z.B. das Entfernen eines lauten, störenden Geräusches. Nicht verwechselt werden darf der negative Verstärker mit der Bestrafung, als eine auf nicht gewünschtes Verhalten eingesetzte Konsequenz. Als Bestrafung wird ein Stimulus bezeichnet, der die Wahrscheinlichkeit eines Wiederholens von Verhaltensweisen senkt. Man unterscheidet dabei das Hinzufügen eines unangenehmen Reizes, z.B. Anwendung von Gewalt und der Entfernung eines angenehmen Reizes, als Strafe auf ein Verhalten, z.B. Verbot Computer zu spielen. (Gerrig & Zimbardo, 2008, S.209 ff.)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1.1: Schematische Darstellung des Operanten Konditionierens (Rosenstiel, Regnet & Domsch, 2014, S. 240)

1.1.1 Behaviorismus

John Watson (1878 – 1958) konzipierte mit dem Behaviorismus das Grundgerüst für alle zukünftigen Forschungen zum operanten Konditionieren und prägte die Begriffe „Verstärker“ und „Belohnung“ maßgeblich. Er war der Überzeugung, dass die Introspektion, das Berichten über Ergebnisse der Selbstbeobachtung, aufgrund der Subjektivität „kein akzeptables Mittel zur Untersuchung von Verhalten sei. (Gerrig & Zimbardo, 2008, S.193)

So formte Watson die Begrifflichkeit des beobachtbaren Verhaltens und schob diese in den Mittelpunkt seiner psychologischen Forschungen: Bewusstseinszustände seien „nicht objektiv verifizierbar „und könnten daher „niemals als wissenschaftliche Daten herangezogen werden.“ (Watson, 1913/1968, S. 14 zitiert nach Gerrig & Zimbardo, 2008, S. 193 u. 194)

Erweitert wurde das Konzept durch B.F. Skinner (1904-1990), der die Kenntnisse auf verschiedene Verhaltensweisen anwendete, jedoch sein Augenmerk von den „inneren Zuständen“ auf die „Umwelteinflüsse“ richtete. Er war der Auffassung, dass weder das Denken, noch die die Vorstellungen, relevant für ein Verhalten sein. Verhalten würde vielmehr durch Reize aus der Umwelt hervorgerufen werden. (Gerrig & Zimbardo, 2008, S.194) Aufbauend auf Thorndikes (1874-1949) festgestelltem „Gesetz des Effekts“, welches besagt, dass eine auf eine Reaktion folgende angenehme Konsequenz, die Auftrittswahrscheinlichkeit der Reaktion erhöht, entwickelte Skinner die sogenannte Skinnerbox als Versuchsexperiment. Hierbei handelte es sich um eine Vorrichtung, in der Tiere, beispielsweise Ratten, durch ein bestimmtes Verhalten (Drücken eines Hebels, der Nahrungszufuhr auslöste) sich dieses Verhalten aneigneten. (Gerrig & Zimbardo, 2008, S.207+208)

1.1.2 Lob als positiver Verstärker und als Form der Belohnung

Welcher Mensch hört nicht gerne ein Lob für seine Arbeit, freut sich, für seine Taten Wertschätzung zu erhalten und darüber seine Bemühen honoriert zu wissen? Interessant in Bezug auf die Forschungsfrage ist das folgende Zitat: „ Lob und Anerkennung gehören ebenso wie richtig ausgesprochene Kritik zu den täglichen Führungsaufgaben. Die Praxis zeigt jedoch, dass Lob und Anerkennung viel zu selten ausgesprochen werden, weil gute Leistungen zu oft als Selbstverständlichkeiten hingenommen werden.“ (Mentzel, Grotzfeld & Haub, 2014, S.70)

Fehlendes Lob und fehlende Anerkennung kann für Mitarbeiter demotivierend wirken und das wirkt sich logischerweise wiederum auf die Produktivität aus. Jedoch ist Lob nicht gleich Lob und nicht alles kommt bei Mitarbeiter auch als solches an. Lob an falscher Stelle oder für Dinge, die der Mitarbeiter als selbstverständlich ansieht und die er ohnehin in seinem Kompetenzbereich sieht, birgt die Gefahr, dass der Mitarbeiter sich nicht ernstgenommen fühlt. „ Wenn Sie Leistung anerkennen, dann begründen Sie bitte, warum Sie gerade dies (…) besonders herausragend finden. Eventuell steht ja gerade das, was Sie gut finden, in der Werteskala Ihres Mitarbeiters ganz unten.“ (Kohlmann-Scheerer, 1999, S.140)

1.2. Die Fragestellung

Beantwortet werden soll die Frage, ob Lob als eingesetzter positiver Verstärker einen positiven Einfluss auf die Produktivität der Mitarbeiter, gemessen an den Variablen „Vertragsabschlüsse“ und „Krankmeldungen“ nimmt. Es wird erwartet, dass die Mitarbeiter aus Verkaufsbereich Nord, die von Ihren Vorgesetzten mündlich gelobt werden, wenn sie schnell ein Telefonat entgegennehmen, signifikant mehr Vertragsabschlüsse vorweisen könne, als ihre Kollegen aus Verkaufsbereich Süd, deren Vorgesetzte nicht instruiert wurden, zu loben. Des Weiteren wird erwartet, dass in Verkaufsbereich Nord signifikant weniger Krankmeldungen verzeichnet werden können, als in Verkaufsbereich Süd. Auch hier hofft man also auf eine positive Auswirkung des Lobes auf die Krankmeldungen der Mitarbeiter. In Bezug auf das Experiment im Unternehmen möchte man durch mündliches Lob als positiven Verstärker, die Mitarbeiter dazu beeinflussen ihr Verhalten beizubehalten und somit möglichst viele Abschlüsse vorweisen zu können. Das Durch Lob erhoffte gute Arbeitsklima soll helfen, die Krankmeldungen möglichst gering zu halten.

1.3. Die Hypothesen

Die Alternativhypothese, auch H1 genannt, beschreibt den gewünschten Effekt der Forschungsfrage. Die Nullhypothese, auch H0 genannt, gegen die H1 getestet wird, beschreibt, dass kein Effekt in der Population vorhanden ist. Die Hypothesenpaare können daher wie folgt formuliert werden:

1.3.1 Variable Vertragsabschlüsse

Alternativhypothese (H1): Das Lob seitens der Führungskräfte hat einen positiven Effekt auf die Anzahl der Vertragsabschlüsse der Mitarbeiter in Verkaufsbereich Nord

Nullhypothese (H0): Das Lob seitens der Führungskräfte hat keinen positiven Effekt auf die Anzahl der Vertragsabschlüsse der Mitarbeiter in Verkaufsbereich Nord

1.3.2 Variable Krankmeldungen

Alternativhypothese (H1): Das Lob seitens der Führungskräfte hat einen positiven Effekt auf die Anzahl der Krankmeldungen der Mitarbeiter in Verkaufsbereich Nord

Nullhypothese (H0): Das Lob seitens der Führungskräfte hat keinen positiven Effekt auf die Anzahl der Krankmeldungen der Mitarbeiter in Verkaufsbereich Nord

Können nach Auswertung der Ergebnisse die Alternativhypothesen bestätigt werden, so bestätigt sich demnach ein positiver Effekt von Lob auf beide Variablen. Anderenfalls gilt die Nullhypothese als bestätigt und somit wäre kein positiver Effekt von Lob auf die beiden Variablen erkennbar.

2. Methode

2.1 Die Durchführung des Experimentes

Die Datenerhebung erfolgte durch eine unabhängige Messung auf Basis eines „Between-subjects-designs“, denn es wurden Personen verschiedener Gruppen miteinander verglichen. (Schäfer, 2015, S.61) So wurden hier Mitarbeiter aus Verkaufsbereich Nord mit den Mitarbeitern aus dem Verkaufsbereich Süd verglichen. Beide Gruppen weisen die gleiche Abteilungsgröße von jeweils 16 Personen auf und Umsätze und Vertragsabschlüsse werden als recht ähnlich und somit miteinander vergleichbar angegeben.

Zur Durchführung des Experimentes wurden die Führungskräfte aus Verkaufsbereich Nord instruiert, über die Dauer eines Monats, die Mitarbeiter aus Ihrem Bereich konsequent mündlich zu loben, wenn ein Telefonat schnell angenommen wurde. Die Führungskräfte aus Verkaufsbereich Süd bekamen keine Instruktion ihren Mitarbeitern bei schneller Telefonannahme ein Lob auszusprechen und dementsprechend wird davon ausgegangen, dass diese auch kein Lob erhielten. Die Daten aus einem Monat wurden aufgezeichnet und geben an, wie viele Vertragsabschlüsse pro Mitarbeiter zu verzeichnen sind und ob sich die Mitarbeiter gar nicht, oder mindestens einmal in diesem Monat krankgemeldet haben. Mithilfe deskriptiver Statistiken und grafischer Darstellung können diese Daten aufbereitet und bewertbar gemacht werden. Grundlage für alle Berechnungen ist hier das Tool „Excel“. Wird bei der Datenauswertung ein Unterschied (ein positiver Effekt auf den Bereich Nord festgestellt, können die Alternativhypothesen angenommen werden. Da es sich um eine Unterschiedshypothese handelt ist besonders der Vergleich der Mittelwerte von Bedeutung.

2.2 Die deskriptiven Statistiken zur Prüfung der Hypothesen: Lage und Streuungsmaße

2.2.1 Variable Vertragsabschlüsse

Die Werte für die Variable Vertragsabschlüsse sind auf metrischem Skalenniveau.

Es lassen sich die folgenden Lagemaße ermitteln: (Schäfer, 2015, S.8 ff.)

Mittelwert = Der Durchschnitt aller Werte

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2.1.: Formel zur Berechnung des Mittelwerts (Schäfer, 2015, S.12 )

Median = Der Wert der in der Mitte aller Werte einer Verteilung liegt

Modus = Die Merkmalsausprägung, die am häufigsten vorkommt

Folgende Streuungsmaße können ermittelt werden: (Schäfer, 2015, S.8 ff.)

Varianz = Die Streuung der Werte zum Erwartungswert

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2.2: Formel zur Berechnung der Varianz (Schäfer, 2015, S.21)

Standardabweichung = Maß für die Streuweite eines Merkmals rund um dessen Mittelwert

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2.3.: Formel zur Berechnung der Standardabweichung (Schäfer, 2015, S.21)

Spannweite = Differenz zwischen dem größten und dem kleinsten Wert

2.2.2 Variable Krankmeldungen

Es lässt sich aufgrund der Nominalskalierung nur das folgende Lagemaß ermitteln: (Schäfer, 2015, S.8 ff.)

Modus = Die Merkmalsausprägung, die am häufigsten vorkommt

2.3 Die Signifikanztests zur Prüfung der Hypothesen

2.3.1 Variable Vertragsabschlüsse

Für die Variable Vertragsabschlüsse soll angenommen werden, dass diese normalverteilt ist. Ausgewählt wurde daher der t-Test als parametrisches Verfahren. Mit dem t-Test wird geprüft, ob sich die Mittelwerte zweier Vergleichsgruppen signifikant voneinander unterscheiden. Es wird gegen die Nullhypothese H0 getestet. Für die unten stehende Formel benutzt man die bereits berechneten Mittelwerte für die Bereich Nord und Süd und man benötigt die Standardabweichung, die ebenfalls berechnet wurde. Zur Vervollständigung der Formel fehlt noch der Wert n1 und n2 und das ist die Anzahl an Personen je Bereich. Wichtig ist hier, dass die Standartabweichungswerte-Werte zu den Personen passen, also bei n1 der s1-Wert und bei n2 der s2-Wert. Das hieraus resultierende Ergebnis gibt an, um wie viel sich die Mittelwerte unterscheiden. Man nennt es empirischen t-Wert.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2.4. Formel zur Berechnung des t-Wertes, google images

Die Nullhypothese würde ja annehmen, dass die Mittelwerte gleich sind, sich also kein Einfluss von Lob auf einen Wert bemerkbar macht. Um hier fortzufahren muss der empirische t-Wert mit dem kritischen t-Wert verglichen werden. Es wird anschließend der Freiheitsgrad bestimmt. Die Formel hierfür ist:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2.5 Formel zur Berechnung des Freiheitsgrades, (Schäfer, 2015, S.18)

Ebenfalls benötig wird das Signifikanzniveau, welches angibt, wie hoch die Wahrscheinlichkeit ist, dass sich der Test irrt. Standardmäßig wurde ein Wert von 5 % angenommen, womit die Fläche bei 95 % (0,95) liegt.

In der unten eingefügten Tabelle sucht man nun nach dem Wert unter df= 30 und Fläche 0,95 und findet damit den kritischen t-Wert. Überschreitet der empirische t-Wert den Wert des kritischen t-Wertes nicht, zeigt das an, dass die Werte auch durch Zufall entstanden sein können und die Nullhypothese nicht wiederlegt, sondern angenommen werden muss.

Das Ergebnis wäre hier dann nicht signifikant.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2.6 t-Verteilung, (Schäfer, 2015, S. 69)

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