Die Faktorenstruktur des BIP-6F und alternative Modelle

Inhaltsverzeichnis

Zusammenfassung

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

1 Einführung in das BIP-6F
1.1 Hintergründe zur Entstehung des BIP-6F
1.2 Konstruktion des BIP-6F
1.3 Inhaltliche Konzeption des BIP-6F
1.4 Gütekriterien des BIP-6F

2 Fragestellung

3 Methodik
3.1 Stichprobe
3.2 Vorgehen
3.3 Statistische Analysen
3.3.1 Konfirmatorische Faktorenanalysen
3.3.2 Explorative Faktorenanalysen

4 Ergebnisse
4.1 Konfirmatorische Faktorenanalysen
4.2 Explorative Faktorenanalysen

5 Diskussion
5.1 Bewertung des Sechsfaktorenmodells
5.2 Bewertung des Fünffaktorenmodells
5.3 Entwicklung eines Testentwurfs für ein ‚BIP-5F’
5.4 Schwächen der vorliegenden Untersuchung und Implikationen für die Praxis

Literaturverzeichnis

Anhang A: Statistische Kennwerte zum BIP-6F
A.1 Statistische Kennwerte zum BIP-6F nach Hossiep und Krüger (2012)
A.2 Statistische Kennwerte zum BIP-6F aus der vorliegenden Untersuchung

Anhang B: Syntaxen
B.1 Syntaxen für R
B.2 Syntaxen für SPSS

Zusammenfassung

Das Bochumer Inventar zur berufsbezogenen Persönlichkeitsbeschreibung – 6 Faktoren (Hossiep & Krüger, 2012) ist ein Fragebogenverfahren zur ökonomischen Erfassung sechs globaler, berufsbezogener Persönlichkeitseigenschaften. Sein induktives Konstruktionsprinzip basiert auf Faktorenanalysen des Bochumer Inventars zur berufsbezogenen Persönlichkeitsbeschreibung (Hossiep & Paschen, 2003). Aufgrund der Kritik an der faktoriellen Validität seines Mutterverfahrens und der bislang unzureichenden Befundlage zu seinen Gütekriterien, verfolgte diese Arbeit das Ziel, die Faktorenstruktur des BIP-6F auf Basis einer Stichprobe von 230 Studierenden mittels konfirmatorischer und explorativer Faktorenanalysen zu replizieren oder eine alternative Faktorenstruktur zu identifizieren. Die konfirmatorisch geprüften und explorativ ermittelten sechsfaktoriellen Modelle spiegelten die Faktorenstruktur des BIP-6F unzureichend wider. Eine zufriedenstellende Alternative stellte ein explorativ gewonnenes Fünffaktorenmodell dar, welches die im BIP-6F unabhängigen Skalen Engagement und Disziplin durch einen gemeinsamen Faktor beschrieb. Unter Berücksichtigung der Inhaltsvalidität wird ausgehend von dem Fünffaktorenmodell ein Testentwurf für ein ‚BIP-5F’ für künftige Berufseinsteiger erstellt. Zusammenfassend erweist sich das BIP-6F für die Persönlichkeitsdiagnostik in der Arbeits- und Organisationspsychologie als wertvoll, insbesondere seine Faktorenstruktur bedarf jedoch weiterer Untersuchungen.

Schlüsselwörter: BIP-6F, Faktorenanalyse, Inhaltsvalidität, Persönlichkeitsdiagnostik

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Die Dimensionen des BIP

Abbildung 2: Gegenüberstellung der Vier- und Sechsfaktorenlösung des BIP

Abbildung 3: Die geschätzten Faktorinterkorrelationen im BIP-6F aus der konfirmatorischen Faktorenanalyse nach Hossiep und Krüger (2012)

Abbildung 4: Histogramm des Items 4 des BIP-6F

Abbildung 5: Histogramm des Items 38 des BIP-6F

Abbildung 6: Histogramm des Items 41 des BIP-6F

Abbildung 7: Histogramm des Items 42 des BIP-6F

Abbildung 8: Die geschätzten Faktorinterkorrelationen im BIP-6F aus der konfirmatorischen Faktorenanalyse des freien Modells mit ML-Methode

Abbildung 9: Die geschätzten Faktorinterkorrelationen im BIP-6F aus der konfirmatorischen Faktorenanalyse des freien Modells mit WLSMV-Methode

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Die Definitionen der Skalen des BIP

Tabelle 2: Die Itemstatistiken des BIP-6F nach Hossiep und Krüger (2012)

Tabelle 3: Die Korrelationsmatrix der Items des BIP-6F nach Hossiep und Krüger (2012)

Tabelle 4: Die Korrelationsmatrix der sechs Faktoren des BIP-6F nach Hossiep und Krüger (2012)

Tabelle 5: Die Strukturmatrix der Sechsfaktorenlösung der Hauptachsenanalyse nach Hossiep und Krüger (2012)

Tabelle 6: Die geschätzten standardisierten Faktorladungen aus der konfirmatorischen Faktorenanalyse des freien Modells mit ML-Methode

Tabelle 7: Die geschätzten standardisierten Faktorinterkorrelationen aus der konfirmatorischen Faktorenanalyse des freien Modells mit ML-Methode

Tabelle 8: Übersicht über die Fit-Indizes aus den konfirmatorischen Faktorenanalysen nach Hossiep und Krüger (2012) und der vorliegenden Untersuchung

Tabelle 9: Die geschätzten standardisierten Faktorladungen aus der konfirmatorischen Faktorenanalyse des freien Modells mit WLSMV-Methode

Tabelle 10: Die geschätzten standardisierten Faktorinterkorrelationen aus der konfirmatorischen Faktorenanalyse des freien Modells mit WLSMV-Methode

Tabelle 11: Die Mustermatrix der Sechsfaktorenlösung der Hauptachsenanalyse

Tabelle 12: Die Mustermatrix der Sechsfaktorenlösung der explorativen Faktorenanalyse mit WLS-Methode

Tabelle 13: Die Skalenzusammensetzung der Sechsfaktorenlösung aus der explorativen Faktorenanalyse mit WLS-Methode

Tabelle 14: Die Mustermatrix der Fünffaktorenlösung der explorativen Faktorenanalyse mit WLS-Methode

Tabelle 15: Die Skalenzusammensetzung der Fünffaktorenlösung aus der explorativen Faktorenanalyse mit WLS-Methode

Tabelle 16: Die Korrelationsmatrix der sechs Faktoren des BIP-6F aus der vorliegenden Untersuchung

Tabelle 17: Die Korrelationsmatrix der Items des BIP-6F aus der vorliegenden Untersuchung

Tabelle 18: Die Itemstatistiken des BIP-6F aus der vorliegenden Untersuchung

Tabelle 19: Die Skalenzusammensetzung des ‚BIP-5F’

Untersuchung der Faktorenstruktur des BIP-6F

In den letzten dreißig Jahren erlebte die Anwendung von Persönlichkeitstests in der Arbeits- und Organisationspsychologie eine Renaissance (Kersting, 2005). Neben fachlichen Qualifikationen spielten überfachliche Anforderungen wie Persönlichkeits- eigenschaften oder soziale Kompetenzen eine zunehmend bedeutsamere Rolle bei der Erklärung individueller Unterschiede im Berufserfolg (Hülsheger, Specht & Spinath, 2006). Der Trend in Richtung einer persönlichkeitsorientierten Personalpsychologie ist auf mehrere Ursachen zurückzuführen (Kersting, 2005): Erstens erfolgte im Rahmen eines Einstellungs- und Wertewandels eine Abkehr von der Überzeugung, Verhalten am Arbeitsplatz werde überwiegend von situativen Bedingungen und weniger von Persönlichkeitseigenschaften bestimmt (Borkenau et al., 2005). Zweitens ermöglichte die Etablierung des Fünf-Faktoren-Modells der Persönlichkeit eine Integration bislang heterogen erscheinender Befunde und theoretischer Ansätze zur Erklärung des Zusammenhangs zwischen Persönlichkeit und beruflichem Erfolg (Goldberg, 1990). Drittens verhalf die neu entwickelte Technik der Meta-Analyse dazu, die Generalisierbarkeit der Validitätskoeffizienten von Persönlichkeitsmerkmalen über Situationen und Berufe hinweg zu bestätigen (Barrick, Mount & Judge, 2001). Der durch diese Entwicklungen erreichte kumulative Erkenntnisfortschritt enthüllte obendrein die inkrementelle Validität von Persönlichkeitseigenschaften über die kognitive Leistungsfähigkeit hinaus, die als bester Prädiktor für Berufserfolg gilt (Schmidt & Hunter, 1998). Ungeachtet ihrer Leistungsfähigkeit und der sich aus ihrem Einsatz ergebenden monetären Vorteile für Unternehmen (Hossiep & Mühlhaus, 2005), werden Persönlichkeitstests in Deutschland im Vergleich zu anderen europäischen Ländern selten, in nur etwa einem Fünftel der Großbetriebe, eingesetzt (Schuler, Hell, Trapmann, Schaar & Boramir, 2007). Gründe hierfür liegen unter anderem in der unüberschaubaren Vielfalt an verfügbaren Instrumenten, die hinsichtlich ihres Nutzens und ihrer Konzeption oftmals fragwürdig erscheinen (Kanning & Kempermann, 2012) und in der mangelnden Akzeptanz von sogenannten „Psychotests“ (Hossiep & Mühlhaus, 2005, S. 1), die mit dem klinischen Kontext assoziiert sind. Ein Verfahren, dem es gelingt, die Vorbehalte gegenüber Persönlichkeitstests anhand seiner wissenschaftlichen Fundierung, seiner Praxisrelevanz und der mittels seines Berufsbezugs erreichten Akzeptanz zu beseitigen, ist das kürzlich publizierte Bochumer Inventar zur berufsbezogenen Persönlichkeits- beschreibung – 6 Faktoren (Hossiep & Krüger, 2012).

1 Einführung in das BIP-6F

Das Bochumer Inventar zur berufsbezogenen Persönlichkeitsbeschreibung -6 Faktoren, kurz BIP-6F, wurde von Rüdiger Hossiep und Claudia Krüger 2012 im Hogrefe Verlag publiziert. Im Folgenden werden die Hintergründe seiner Entstehung erläutert, das Vorgehen bei der Testkonstruktion beschrieben sowie seine inhaltliche Konzeption vorgestellt. Des Weiteren werden ausgewählte Gütekriterien, die bei der Testkonstruktion im Vordergrund standen, näher betrachtet.

1.1 Hintergründe zur Entstehung des BIP-6F

Wie bereits sein Name verrät, stellt das Bochumer Inventar zur berufsbezogenen Persönlichkeitsbeschreibung (BIP) die Grundlage für die Entwicklung des BIP-6F dar (Hossiep & Krüger, 2012). Die Erstauflage des BIP wurde von Rüdiger Hossiep und Michael Paschen 1998 im Hogrefe Verlag als Reaktion auf den Mangel an geeigneten Instrumenten zur Unterstützung von Personalentscheidungen in Deutschland veröffentlicht. Die zweite überarbeitete Auflage erschien 2003. Das Ziel des mehrdimensionalen Fragebogenverfahrens besteht in der „standardisierte>n@ Erfassung des Selbstbildes eines Testkandidaten in Hinblick auf relevante persönlichkeitsorientierte Beschreibungsdimensionen aus dem Berufsleben“ (Hossiep & Paschen, 2003, S. 14). Zu den potenziellen Testkandidaten gehören an erster Stelle berufstätige Fach- und Führungskräfte. Heute zählt das BIP zu den verbreitetsten Persönlichkeitsinventaren für berufliche Anwendungen. Seine vielfältigen Einsatzbereiche umfassen die Eignungsdiagnostik, die Berufs- und Karriereberatung, das Training und Coaching sowie die anwendungsbezogene Forschung (Hossiep & Paschen, 2003).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1. Die Dimensionen des BIP. Adaptiert nach „Das Bochumer Inventar zur berufsbezogenen Persönlichkeitsbeschreibung (BIP)“ von R. Hossiep und M. Paschen, 2003, Göttingen, Hogrefe.

Der Fragebogen beinhaltet 210 sechsstufige Items, die faktorenanalytisch 14 Persönlichkeitsdimensionen oder Skalen zugeordnet werden können, welche wiederum auf Basis von Plausibilitätsbetrachtungen zu vier Persönlichkeitsbereichen zusammengefasst werden (Abbildung 1). Zusätzlich können vier Indizes gebildet werden, die das Kontrollerleben, die Wettbewerbsorientierung, die Mobilität und die Freizeitorientierung eines Testkandidaten erfassen. Aufschluss über die inhaltliche Bedeutung der einzelnen Skalen gibt Tabelle 1 (Hossiep & Paschen, 2003).

Die Skalen beruhen zum einen auf etablierten Theorien und Konstrukten aus der psychologischen Grundlagenforschung, wie z.B. der Motivationstheorie von McClelland, Atkinson, Clark und Lowell (1953) oder den Big Five von Costa und McCrae (1992), zum anderen auf der Befragung von Personalexperten aus der Praxis. Aus den vorab festgelegten Skalendefinitionen wurden Items abgeleitet und statistischen sowie sprachlichen Prüfungen unterzogen. Die nach Abschluss der Testkonstruktion durchgeführten Hauptkomponentenanalysen mit verschiedenen Rotationstechniken und Faktorenlösungen bestätigten die 14 Skalen des BIP weitgehend (Hossiep & Paschen, 2003).

Die Vorteile dieser deduktiven Konstruktionsstrategie liegen in der wissenschaftlichen Fundierung der Items einerseits und in der leichten Kommunizierbarkeit der Ergebnisse andererseits. Der Nachteil dieser Vorgehensweise äußert sich in den hohen Interkorrelationen der Skalen, die Hossiep und Paschen (2003, S. 43) als den „testtheoretisch vermutlich kritischste>n@ Aspekt“ und zahlreiche Rezensenten als den schwerwiegendsten Kritikpunkt am BIP werten (z.B. Hülsheger et al., 2006; Marcus, 2004; Moser & Soucek, 2003; Ziegler, 2002). Die Testautoren rechtfertigen die Verwendung hoch korrelierter Skalen durch ihren diagnostischen Nutzen, auffällige Differenzen zwischen den Ausprägungen eng zusammenhängender Eigenschaften aufzudecken. Am Beispiel der hoch korrelierten Dimensionen Führungsmotivation und Durchsetzungsstärke erklären sie: Wer führen möchte, sich jedoch nicht durchsetzen kann, ist in einer Führungsposition ebenso wenig erfolgreich oder zufrieden wie jemand, der sich durchsetzen kann, Führungsaufgaben jedoch ablehnt (Hossiep & Paschen, 2003). Marcus (2004) sowie Moser und Soucek (2003) bezweifeln jedoch den diagnostischen Wert solch eng zusammenhängender Dimensionen, da sie keine theoretisch fundierten Konstrukte, sondern lediglich alltagsgebräuchliche Umschreibungen der Persönlichkeitsmerkmale oder Begriffe aus dem Fachjargon der Personalpraktiker darstellen. Sie besitzen keinen erkennbaren

Tabelle 1

Die Definitionen der Skalen des BIP

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Anmerkungen. Adaptiert nach „Das Bochumer Inventar zur berufsbezogenen Persönlichkeits- beschreibung (BIP)“ von R. Hossiep und M. Paschen, 2003, Göttingen, Hogrefe.

(Fortsetzung nächste Seite)

Fortsetzung Tabelle 1

Die Definitionen der Skalen des BIP

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Anmerkungen. Adaptiert nach „Das Bochumer Inventar zur berufsbezogenen Persönlichkeits- beschreibung (BIP)“ von R. Hossiep und M. Paschen, 2003, Göttingen, Hogrefe.

Zusatznutzen und beeinträchtigen folglich die Ökonomie des Verfahrens. Die gemeinsame Varianz begünstigt außerdem eine unterschiedliche Gewichtung der teils mehrfach repräsentierten Eigenschaften und verhindert eine ausreichende Abgrenzung zwischen ihnen. Eine Verzerrung der Testergebnisse kann die Folge sein (Hossiep & Paschen, 2003; Moser & Soucek, 2003). Die Voraussetzungen für individuelles Feedback und Profilinterpretationen scheinen aufgrund der mangelhaften faktoriellen Konstruktvalidität folglich verletzt (vgl. Kersting, 2005; Marcus, 2004).

Die Problematik der hohen Skaleninterkorrelationen im BIP führte zur Idee von globalen und voneinander unabhängigen Persönlichkeitskonstrukten, die bei der Entwicklung des BIP-6F aufgegriffen wurde. Das BIP-6F sollte jedoch nicht als qualitative Weiterentwicklung seines Mutterverfahrens betrachtet werden. Vielmehr ermöglicht es eine ökonomische Erfassung von Persönlichkeitseigenschaften auf abstrakter Ebene und erweitert das enge Spektrum berufsbezogener Persönlichkeitstests (Hossiep & Krüger, 2012).

1.2 Konstruktion des BIP-6F

Das Ziel der induktiven Konstruktionsstrategie des BIP-6F bestand darin, die Zusammenhänge zwischen den Skalen des BIP mithilfe explorativer Faktorenanalysen durch dahinter liegende, voneinander unabhängige Faktoren zu erklären. Basierend auf einer Stichprobe von 6952 berufstätigen Fach- und Führungskräften wurden Hauptkomponentenanalysen und Hauptachsenanalysen der Items und Skalen des BIP unter Verwendung verschiedener Rotationstechniken mit unterschiedlichen Teilstichproben durchgeführt. Es resultierten eine Vier- und eine Sechsfaktorenlösung, die wechselseitig ineinander übergeführt werden konnten (Abbildung 2). Beide Faktoren- strukturen galten gegenüber der Variablenbasis, der verwendeten faktorenanalytischen Methodik und der Stichprobe als weitgehend unabhängig. Letztendlich wurde die Sechsfaktorenlösung als Basis für die Entwicklung des BIP-6F gewählt, da sie eine größere Differenzierung für die Individualdiagnostik gewährleistet. Sie umfasst die Persönlichkeitsdimensionen Psychische Stabilität (im BIP-6F: Stabilität), Dominanz, Engagement, Disziplin, Teamorientierung (im BIP-6F: Kooperation) und Soziale Kompetenz (im BIP-6F: Sozialkompetenz; Hossiep & Krüger, 2012).

Die Auswahl der Items erfolgte nach induktiven, teststatistischen, sprachlichen und inhaltlichen Kriterien in einem mehrstufigen Selektionsprozess. Der Itempool umfasste zu Beginn mehr als 300 Items, die aus dem BIP und unveröffentlichten Forschungsversionen stammten. Im ersten Schritt wurden die Faktorenanalysen mit allen Items und Teilstichproben wiederholt, um die Stabilität der Sechsfaktorenstruktur und eine stabile

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2. Gegenüberstellung der Vier- und Sechsfaktorenlösung des BIP. Adaptiert nach „Das Bochumer Inventar zur berufs- bezogenen Persönlichkeitsbeschreibung (BIP)“ von R. Hossiep und M. Paschen, 2003, Göttingen, Hogrefe .

Zuordnung der Items zu ihren Faktoren sicherzustellen. Diejenigen Items, die stets am höchsten auf denselben Faktor luden, wurden im zweiten Schritt erneut weiteren Faktorenanalysen unterzogen. Somit ergaben sich Itemgruppen innerhalb eines Faktors, die inhaltlich unterschiedliche Facetten abbildeten. Die Auswahl geeigneter Facetten erfolgte auf inhaltlicher Ebene, wobei möglichst umfassende Konstrukte konzipiert werden sollten. Die Auswahl der einer Facette zugehörigen Items im dritten Schritt orientierte sich an sprachlichen und statistischen Kriterien. Auf sprachlicher Ebene sollten kurze und eindeutig formulierte Items eine hohe Antwortkonsistenz und eine gute Verständlichkeit sicherstellen. Damit die Items einfach zu beantworten sind, wurden sie zudem als Aussagen zur eigenen Person formuliert und Verneinungen vermieden. Um einer Zustimmungstendenz vorzubeugen, wurde außerdem auf eine unterschiedliche Polung der Items geachtet. Auf statistischer Ebene wurde vorausgesetzt, dass ein Item eine hohe Standardabweichung und eine mittlere Schwierigkeit aufweist, um eine ausreichende Differenzierung zwischen den Testkandidaten zu gewährleisten. Eine möglichst gute Repräsentativität eines Items für seinen Faktor sollte erreicht werden, indem Items mit möglichst hohen Trennschärfen und Faktorladungen ausgesucht wurden. Anhand dieses sukzessiven Vorgehens konnte die Itemanzahl eines Faktors auf Basis der Datensätze von 868 Personen auf zehn reduziert werden. Eine erneute Analyse der statistischen Kennwerte basierend auf einer Stichprobe von 3175 Personen führte zum Ausschluss zwei weiterer Items pro Faktor. Hierbei spielte die Stabilität der Kennwerte und insbesondere die Korrelationen der Items mit ihren eigenen und fremden Faktoren eine wesentliche Rolle. Um die Interkorrelationen zwischen den Skalen möglichst gering zu halten, wurden Items mit hohen Nebenladungen entfernt. Somit ergab sich die vorliegende Testversion mit acht Items pro Faktor, von diesen 33 aus dem Mutterverfahren und 15 aus den Forschungsversionen entnommen wurde (Tabelle 2; Hossiep & Krüger, 2012).

1.3 Inhaltliche Konzeption des BIP-6F

Anhand der sechs Faktoren und ihren jeweils drei Facetten soll das berufsbezogene Selbstbild eines Testkandidaten für die Eignungsdiagnostik oder Personalentwicklung, zu Beratungs- oder Forschungszwecken systematisch und standardisiert abgebildet werden (Hossiep & Krüger, 2012). Die Persönlichkeits- dimensionen werden im Anschluss inhaltlich beschrieben und ihre Bezüge zum Mutterverfahren aufgezeigt. Darüber hinaus erfolgt eine Einbettung in das nomologische Netz psychologischer Konstrukte.

Der Faktor Engagement untersucht, wie engagiert berufliche Ziele verfolgt werden. Er befasst sich mit dem Stellenwert von Beruf im Vergleich zu anderen Lebensbereichen (Karriereorientierung) sowie dem beruflichen Ehrgeiz. Außerdem werden durch ihn die Ansprüche eines Testkandidaten an die eigene Leistung (Leistungsanspruch) sowie seine Tendenz, durch Konkurrenz und Wettbewerb angespornt zu werden (Wettbewerbs- orientierung) erfasst. Drei Items stammen aus der Skala Leistungsmotivation und eines aus der Skala Wettbewerbsorientierung des BIP. Darüber hinaus zeigen sich erwartungskonforme Korrelationen des Faktors mit den BIP-Skalen Gestaltungs - und Führungsmotivation, Freizeitorientierung und Belastbarkeit (Hossiep & Krüger, 2012). Theoretisch verwandt ist der Faktor Engagement mit dem Leistungsmotiv (McClelland et al., 1953) und den Facetten Kompetenz und Leistungsorientierung der Big Five-Dimension Gewissenhaftigkeit aus dem NEO-FFI (Borkenau & Ostendorf, 1993).

Der Faktor Disziplin beschreibt, wie sorgfältig geplant und gearbeitet wird. Seine Facette Planungs- und Strukturorientierung ist als Tendenz, langfristig und systematisch zu planen definiert. Die Facette Analyseorientierung erfasst das Ausmaß an angestrebter Sicherheit vor einer Entscheidungsfindung. Des Weiteren ist die Facette Sorgfalt diesem Faktor zugeordnet. Vier Items wurden aus der Skala Gewissenhaftigkeit des BIP übernommen (Hossiep & Krüger, 2012). Theoretisch verknüpft ist der Faktor Disziplin mit den Facetten Ordnungsliebe, Pflichtbewusstsein und Selbstdisziplin der Big Five-Dimension Gewissenhaftigkeit aus dem NEO-FFI (Borkenau & Ostendorf, 1993).

Der Faktor Sozialkompetenz beinhaltet die Frage, wie aktiv in sozialen Situationen agiert wird. Er bildet die Fähigkeit ab, Kontakte herzustellen (Kontaktstärke), angemessen auf zwischenmenschliche Signale zu reagieren und mit unbekannten oder schwierigen Personen umzugehen (Einfühlungsvermögen). Darüber hinaus ist die Facette Begeisterungsfähigkeit diesem Faktor zugeordnet. Fünf Items sind der Skala Kontaktfähigkeit und jeweils eines der Skalen Selbstbewusstsein und Sensitivität des BIP entnommen. Zudem zeigen sich bedeutsame erwartete Korrelationen mit den BIP-Skalen Führungsmotivation und Durchsetzungsstärke (Hossiep & Krüger, 2012). Der Faktor Sozialkompetenz weist einen theoretischen Bezug zur Big Five-Dimension Extraversion aus dem NEO-FFI (Borkenau & Ostendorf, 1993) auf.

Der Faktor Kooperation beschreibt, inwieweit Teamarbeit bevorzugt wird. Er erfasst die Präferenz, Aufgaben mit anderen zu bearbeiten (Teamorientierung) sowie die Fähigkeit, Kompromisse einzugehen (Kompromissbereitschaft) und sich in eine Gruppe zu integrieren (Integrationsfähigkeit). Sieben Items stammen aus der Skala Teamorientierung des BIP. Es zeigen sich weder Korrelationen mit anderen BIP-Skalen, noch besteht eine theoretische Verwandtschaft mit wissenschaftlich fundierten Konstrukten (Hossiep & Krüger, 2012). Das Konzept der Teamarbeit besitzt allerdings einen hohen Stellenwert in der beruflichen Praxis (Bungard, 2000).

Der Faktor Dominanz erfasst, wie bestimmt eigene Interessen durchgesetzt werden. Er beinhaltet die Facetten Durchsetzungsfähigkeit, soziale Unabhängigkeit und Konfliktbereitschaft, die das Fehlen eines ausgeprägten Harmoniebedürfnisses kennzeichnet. Zwei Items wurden aus der Skala Soziabilität und jeweils eines aus den Skalen Gestaltungs - und Führungsmotivation, Durchsetzungsstärke und Selbstbewusstsein des BIP übernommen (Hossiep & Krüger, 2012). Der Faktor Dominanz hängt eng mit dem Machtmotiv (McClelland et al., 1953) zusammen und steht in einem negativen Zusammenhang mit der Big Five-Dimension Verträglichkeit aus dem NEO-FFI (Borkenau & Ostendorf, 1993), die unter anderem durch die Facetten Altruismus, Entgegenkommen und Gutherzigkeit definiert wird.

Der Faktor Stabilität untersucht, wie robust auf Belastungen reagiert wird. Seine Facetten bilden die Gelassenheit, die Stress- und Frustrationstoleranz sowie das Selbstbewusstsein eines Testkandidaten ab. Zudem werden seine Art der Kritikverarbeitung und das Ausmaß seiner motivationalen Unabhängigkeit von Belohnung und Anerkennung erfasst. Drei Items sind der Skala Emotionale Stabilität und jeweils eines der Skalen Selbstbewusstsein und Belastbarkeit des BIP entnommen. Erwartungskonforme Korrelationen zeigen sich darüber hinaus mit den BIP-Skalen Flexibilität, Handlungsorientierung und Kontrollerleben (Hossiep & Krüger, 2012). Der Faktor Stabilität stellt den Gegenpol zur Big Five-Dimension Neurotizismus aus dem NEO-FFI dar (Borkenau & Ostendorf, 1993).

Jedem dieser Faktoren sind acht Items zugeordnet, die zusammen mit ihren Kennwerten in Tabelle 2 aufgeführt sind (Hossiep & Krüger, 2012). Die Zusammenhänge mit den Big Five aus dem NEO-FFI (Borkenau & Ostendorf, 1993) belegen die Konstruktvalidität des BIP-6F (Hossiep & Krüger, 2012). Da sich die Big Five als valide und teils generalisierbare Prädiktoren von Berufserfolg erwiesen haben (z.B. Barrick et al., 2001), sind auch Zusammenhänge zwischen den BIP-6F-Skalen und beruflichen Erfolgskriterien zu erwarten. Bedeutsame Korrelationen zeigen sich mit Entgelt und hierarchischer Position als objektive Erfolgskriterien sowie der subjektiven Erfolgseinschätzung und Arbeitszufriedenheit als subjektive Erfolgskriterien (Hossiep & Krüger, 2012).

Tabelle 2

Die Itemstatistiken des BIP-6F nach Hossiep und Krüger (2012)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Anmerkungen. N = 7757 berufstätige Fach- und Führungskräfte. MW = Mittelwert; SD = Standard- abweichung; rit = Trennschärfe; BIP: Skalenzugehörigkeit der 33 Items, die aus dem BIP übernommen wurden. Eine Aufschlüsselung der Abkürzungen findet sich in Tabelle 1. Fett gedruckt sind hohe Eigentrennschärfen (rit ! .50) nach Fisseni (1997). Adaptiert nach „Das Bochumer Inventar zur berufsbezogenen Persönlichkeitsbeschreibung – 6 Faktoren (BIP-6F)“ von R. Hossiep und C. Krüger, 2012, Göttingen, Hogrefe.

(Fortsetzung nächste Seite)

Fortsetzung Tabelle 2

Die Itemstatistiken des BIP-6F nach Hossiep und Krüger (2012)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Anmerkungen. N = 7757 berufstätige Fach- und Führungskräfte. MW = Mittelwert; SD = Standard- abweichung; rit = Trennschärfe; BIP: Skalenzugehörigkeit der 33 Items, die aus dem BIP übernommen wurden. Eine Aufschlüsselung der Abkürzungen findet sich in Tabelle 1. Fett gedruckt sind hohe Eigentrennschärfen (rit ! .50) nach Fisseni (1997). Adaptiert nach „Das Bochumer Inventar zur berufsbezogenen Persönlichkeitsbeschreibung – 6 Faktoren (BIP-6F)“ von R. Hossiep und C. Krüger, 2012, Göttingen, Hogrefe.

1.4 Gütekriterien des BIP-6F

Das induktive Konstruktionsprinzip des BIP-6F gewährleistet den Autoren zufolge eine hohe Ökonomie des Verfahrens sowie einen umfassenden Informationsgehalt der globalen und weitgehend voneinander unabhängigen Faktoren (Hossiep & Krüger, 2012). Im Folgenden werden die Gütekriterien Ökonomie, Inhaltsvalidität und faktorielle Validität des BIP-6F überprüft.

Zur Ökonomie des BIP-6F trägt seine im Vergleich zu anderen Persönlichkeits- verfahren geringe Itemanzahl bei (Hossiep & Krüger, 2012). Das Leistungsmotivations- inventar von Schuler und Prochaska (2001) beispielsweise, das bislang als einzige Alternative zum BIP diskutiert wird (Kanning & Kempermann, 2012), besitzt 170 Items. Des Weiteren hat die Verständlichkeit der Items einen Einfluss auf die Dauer der Testbearbeitung, welche durch die sprachlichen Selektionskriterien im Rahmen der Itemauswahl sichergestellt wurde (Hossiep & Krüger, 2012). Die Durchführungsdauer des BIP-6F inklusive Instruktion beträgt meist weniger als zwanzig Minuten, weshalb es sich insbesondere als Screening-Instrument für eine schnelle Analyse der Kerndimensionen der berufsbezogenen Persönlichkeit eignet (Projektteam Testentwicklung Ruhr-Universität Bochum, 2013). Darüber hinaus ist das Fragebogenverfahren einfach zu handhaben, als Gruppentest durchführbar, schnell auszuwerten und wenig materialintensiv, womit es alle Kriterien eines ökonomischen Tests erfüllt (vgl. Bühner, 2011).

Zur Beurteilung des Informationsgehalts der Skalen und ihrer Items werden die Itemstatistiken (Tabelle 2) herangezogen. Mittlere Itemschwierigkeiten und ausreichend große Standardabweichungen lassen auf eine gute Differenzierungskraft der Items schließen (Hossiep & Krüger, 2012). Im Widerspruch mit der postulierten Heterogenität der Skalen stehen jedoch die hohen Eigentrennschärfen (vgl. Fisseni, 1997) sowie die teils beachtlichen Iteminterkorrelationen (vgl. Cohen, 1988), insbesondere innerhalb der Skalen Sozialkompetenz und Kooperation (siehe Anhang, Tabelle 3). Die korrigierte Eigentrennschärfe beschreibt die Korrelation eines Items mit dem Summenwert der restlichen Items einer Skala und dient somit als Indikator für deren Homogenität (Bühner, 2011). Items einer heterogenen Skala, die viele unterschiedliche Aspekte eines Konstrukts abbilden, besitzen folglich geringere Trennschärfen und korrelieren weniger stark miteinander. Eine inhaltliche Inspektion der Items deckt mehrere ähnlich formulierte Items innerhalb jeder Skala auf, die nahezu identische Inhaltsbereiche erfassen, wodurch die hohen Trennschärfen und Iteminterkorrelationen plausibel erklärt werden können. Das eindrücklichste Beispiel stellen die Items 10 und 16 der Skala Kooperation, „Ich erziele die besten Arbeitsergebnisse, wenn ich allein arbeite“ und „Ich ziehe es vor, allein zu arbeiten“, dar, die sehr hohe Interkorrelationen und Trennschärfen aufweisen. Nach Michel und Conrad (1982, S. 57) wird die Inhaltsvalidität jedoch nicht anhand statistischer Kennwerte, sondern auf Basis „logischer und fachlicher Überlegungen“ bestimmt. Folglich sind die Items 9 und 27 der Skala Sozialkompetenz, „Ich gelte als ein zurückhaltender Mensch“ und „Ich bin ein ruhiger Typ“, oder die Items 4 und 22 der Skala Kooperation, „Es widerstrebt meinem Arbeitsstil, ständig alles mit anderen diskutieren zu müssen“ und „Mir ist wichtig, dass ich mich bei meiner Tätigkeit nicht ständig mit anderen abstimmen muss“, hinsichtlich ihres inkrementellen Informationsgehalts über das andere Item hinaus kritisch zu bewerten. Weitere gleichlautende Items stellen die Items 7 und 25 der Skala Engagement, „Meinem beruflichen Erfolg ordne ich alles andere unter“ und „Freizeit ist mir wichtiger als Karriere“, oder die Items 2 und 44 der Skala Disziplin, „Bei meinen Planungen überlasse ich nichts dem Zufall“ und „Ich plane meine Tätigkeiten möglichst genau im Voraus“, dar. In der Skala Dominanz sind sich die Items 17 und 23, „Es kommt vor, dass ich anderen gegenüber sehr dominant bin“ und „Gelegentlich buttere ich andere im Eifer des Gefechts unter“, sehr ähnlich ebenso wie die Items 6 und 48 der Skala Stabilität, „Auch wenn der Lohn in weiter Ferne liegt, verringert sich meine Motivation nicht“ und „Es macht mir nichts aus, wenn meine Arbeit nicht sofort Anerkennung findet“. Da die Selektion der Items im Rahmen der Testkonstruktion überwiegend auf Basis ihrer Trennschärfen und Ladungen anstatt nach inhaltlichen Kriterien erfolgte, wurde die Inhaltsvalidität der Skalen zugunsten ihrer Unabhängigkeit vernachlässigt. Guttman (1977, S. 105) kritisierte einen derartigen Homogenisierungsprozess im Rahmen der Itemauswahl: “To throw away items that do not ‚fit’ unidimensionality is like throwing away evidence that the world is round“. Dieses Vorgehen führte dazu, dass manche Facetten inhaltlich gar nicht oder nur ungenügend im BIP-6F repräsentiert sind, wie beispielweise die Facette Begeisterungsfähigkeit der Skala Sozialkompetenz, die Facetten Integrationsfähigkeit und Kompromissbereitschaft der Skala Kooperation oder die Facette Durchsetzungsfähigkeit der Skala Dominanz. Hossiep und Krüger (2012) geben keine Hinweise darüber, welche Facetten durch welche Items abgebildet werden.

Die Interkorrelationen der sechs Faktoren fallen gering bis moderat aus (siehe Anhang, Tabelle 4) und liegen in vergleichbarer Höhe wie die der Big Five im NEO-FFI (Borkenau & Ostendorf, 1993). Eine vollständige Unabhängigkeit der Skalen ist Hossiep und Krüger (2012) zufolge selbst bei faktorenanalytisch konstruierten Verfahren weder theoretisch zu erwarten, noch praktisch umsetzbar. Verglichen mit dem BIP konnte die gemeinsame Varianz der Skalen im BIP-6F jedoch wesentlich reduziert werden. Bedeutsame und zugleich inhaltlich plausible Zusammenhänge ergeben sich zwischen den Skalen Engagement und Sozialkompetenz, Engagement und Dominanz, Engagement und Stabilität sowie Stabilität und Sozialkompetenz, ohne hierbei kausale Richtungen festzulegen: Wer robust mit beruflichen Belastungen umgeht, neigt dazu, sich in besonderem Maße für seine Karriere einzusetzen. Wer sich als emotional stabil und selbstbewusst bezeichnet, geht zudem aktiv auf andere Personen zu. Im Dreiecksschluss bedeutet dies außerdem, dass Personen, die eine Karriere anstreben, sich bemühen, in sozialen Situationen aktiv aufzutreten, Kontakte herzustellen und auf andere Einfluss zu nehmen. Außerdem sind sie nach eigener Überzeugung eher dazu bereit, ihre persönlichen Zielsetzungen gegen Widerstände durchzusetzen (Hossiep & Krüger, 2012; vgl. Abbildung 3).

Zur Überprüfung der faktoriellen Validität des BIP-6F führten Hossiep und Krüger (2012) explorative und konfirmatorische Faktorenanalysen durch. Die explorative Faktorenanalyse beruhte auf einer Stichprobe von 7757 berufstätigen Fach- und Führungskräften. Im Rahmen einer Hauptachsenanalyse wurden sechs Faktoren extrahiert und rotiert. Die resultierten Faktoren erklärten 46 Prozent der Varianz. Tabelle 5 bildet die Strukturmatrix dieser Sechsfaktorenlösung ab, welche die Korrelationen zwischen den Items und Faktoren enthält. Zwar zeigte jedes Item erwartungskonform den höchsten Zusammenhang mit dem ihm zugeordneten Faktor, jedoch korrelierten einige Items substanziell mit fremden Faktoren (vgl. Cohen, 1988). Zudem korrelierten manche Items höher oder genauso hoch mit fremden Faktoren wie andere Items mit den ihnen zugeordneten Faktoren. Für die konfirmatorische Faktorenanalyse wurde eine Stichprobe herangezogen, die nicht an der Konzeption der Skalen beteiligt war und sich aus 6959 berufstätigen Fach- und Führungskräften zusammensetzte. Zwei verschiedene Modelle wurden getestet. Das erste Modell nahm eine unkorrelierte Faktorenstruktur an, in der die Items ihrem jeweiligen Faktor zugeordnet waren. Dieses Modell zeigte keine gute Passung auf die Daten. Das zweite Modell prüfte eine Faktorenstruktur, in der vier

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 3. Die geschätzten Faktorinterkorrelationen im BIP-6F aus der konfirmatorischen Faktorenanalyse nach Hossiep und Krüger (2012). N = 6959 berufstätige Fach- und Führungskräfte. Adaptiert nach „Das Bochumer Inventar zur berufsbezogenen Persönlichkeitsbeschreibung – 6 Faktoren (BIP-6F)“ von R. Hossiep und C. Krüger, 2012, Göttingen, Hogrefe.

Tabelle 5

Die Strukturmatrix der Sechsfaktorenlösung der Hauptachsenanalyse nach Hossiep und Krüger (2012)

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Anmerkungen. N = 7757 berufstätige Fach- und Führungskräfte. Nr. = Item-Nummer im BIP-6F; EN = Engagement; DI = Disziplin; SO = Sozialkompetenz; KO = Kooperation; DO = Dominanz; ST = Stabilität. Grau hinterlegt sind die Hauptladungen der jeweiligen Items. Zusätzlich fett gedruckt sind geringe Hauptladungen (O H < .50). Nur fett gedruckt sind bedeutsame Nebenladungen (O N ! .30). Adaptiert nach „Das Bochumer Inventar zur berufsbezogenen Persönlichkeitsbeschreibung – 6 Faktoren (BIP-6F)“ von R. Hossiep und C. Krüger, 2012, Göttingen, Hogrefe.

(Fortsetzung nächste Seite)

Fortsetzung Tabelle 5

Die Strukturmatrix der Sechsfaktorenlösung der Hauptachsenanalyse nach Hossiep und Krüger (2012)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Anmerkungen. N = 7757 berufstätige Fach- und Führungskräfte. Nr. = Item-Nummer im BIP-6F; EN = Engagement; DI = Disziplin; SO = Sozialkompetenz; KO = Kooperation; DO = Dominanz; ST = Stabilität. Grau hinterlegt sind die Hauptladungen der jeweiligen Items. Zusätzlich fett gedruckt sind geringe Hauptladungen (O H < .50). Nur fett gedruckt sind bedeutsame Nebenladungen (O N ! .30). Adaptiert nach „Das Bochumer Inventar zur berufsbezogenen Persönlichkeitsbeschreibung – 6 Faktoren (BIP-6F)“ von R. Hossiep und C. Krüger, 2012, Göttingen, Hogrefe.

Interkorrelationen zwischen den Skalen Engagement und Sozialkompetenz, Engagement und Dominanz, Engagement und Stabilität sowie Stabilität und Sozialkompetenz zugelassen waren, für die sich die geschätzten Faktorinterkorrelationen in Abbildung 3 ergaben. Die gegenüber dem orthogonalen Modell verbesserte Modellgüte sprach für eine angemessene Passung dieses Modells mit vier Faktorinterkorrelationen (Hossiep & Krüger, 2012).

2 Fragestellung

Vermutlich aufgrund seiner Neuartigkeit liegen bislang keine Rezensionen zum BIP-6F in internationalen Datenbanken für psychologische Fachliteratur wie PsycINFO oder PsycINDEX vor. Aufgrund dieser unzureichenden Befundlage hat diese Arbeit das Ziel, erste Ansatzpunkte zu den Gütekriterien des BIP-6F zu liefern. Das bei der Testkonstruktion verfolgte Ziel der Ökonomie konnte erfolgreich umgesetzt werden, größere Zweifel bestehen dagegen hinsichtlich der faktoriellen Validität und der Inhaltsvalidität des BIP-6F. Aufgrund der teils substanziellen Nebenladungen in der Strukturmatrix der Sechsfaktorenlösung aus der explorativen Faktorenanalyse, der nicht vollkommen überzeugenden Fit-Indizes aus den konfirmatorischen Faktorenanalysen und der Unterrepräsentation einiger inhaltlicher Facetten, scheint die von Hossiep und Krüger (2012) postulierte Faktorenstruktur den Konstruktionszielen nicht völlig gerecht zu werden. Da die Stabilität einer Faktorenstruktur darüber hinaus parallel mit der Itemanzahl pro Faktor abnimmt (Bühner, 2011) und bereits die Faktorenstruktur des BIP, welches deutlich länger ist als das BIP-6F, scharf kritisiert wurde (z.B. Marcus, 2004; Moser & Soucek, 2003), steht die Untersuchung der Faktorenstruktur des BIP-6F im Fokus dieser Arbeit. Mittels konfirmatorischer und explorativer Faktorenanalysen soll diese repliziert oder eine alternative Faktorenstruktur identifiziert werden. Ausgehend von den Ergebnissen der Faktorenanalysen sollen des Weiteren Empfehlungen zur Verbesserung der Inhaltsvalidität der Skalen abgeleitet werden.

3 Methodik

Im Folgenden werden die Stichprobe und das Vorgehen bei der Datenerhebung beschrieben sowie die verwendeten faktorenanalytischen Methoden im Rahmen der statistischen Analysen vorgestellt.

3.1 Stichprobe

Die Stichprobe setzte sich aus 246 Studierenden der Ludwig-Maximilians- Universität München und der Technischen Universität München zusammen. Fehlende Werte wurden listenweise ausgeschlossen und letztendlich 230 vollständige Datensätze analysiert. 117 der Probanden waren weiblich (51 %) und 87 männlich (38 %). Für 26 Personen (11 %) lagen keine Angaben zum Geschlecht vor. Das durchschnittliche Alter betrug 22.64 Jahre (SD = 3.20), der jüngste Testteilnehmer war 18, der älteste 37 Jahre alt. Für 34 Personen (15 %) lagen keine Angaben zum Alter vor. Die Studierenden stammten aus unterschiedlichen Fachrichtungen, unter diesen Psychologie (24 %), Jura (17 %), Lehramt (10 %) und Physik (6 %) am häufigsten vertreten waren. Eine reliable Durchführung der Faktorenanalysen ist ab einem Stichprobenumfang von mindestens 200 Personen gewährleistet (Bühner, 2011).

3.2 Vorgehen

Nachdem die Testteilnehmer von der Autorin über die Zielsetzung der vorliegenden Untersuchung aufgeklärt worden waren, bearbeiteten sie das BIP-6F auf freiwilliger Basis. Als Gegenleistung erhielten sie eine halbe Versuchspersonenstunde oder Süßigkeiten. Der Großteil der Probanden füllte den Fragebogen einzeln oder in Gruppen in der Mensa aus. Die Psychologie-Studierenden wurden in einer Vorlesung angeworben. Während der Bearbeitung waren stets Rückfragen möglich. Nach 30 Minuten wurden die ausgefüllten Fragebögen eingesammelt.

3.3 Statistische Analysen

Die im Folgenden dargestellten statistischen Analysen wurden mit der Statistiksoftware ‚R’ (Version 3.0.0; The R Foundation for Statistical Computing) unter Verwendung der Erweiterungspakete ‚foreign’ (R Core Team, 2013), ‚lavaan’ (Rosseel et al., 2013), ‚Hmisc’ (Harrell & Dupont, 2013), ‚psych’ (Revelle, 2013) und ‚mvtnorm’ (Genz et al., 2013) durchgeführt. Sämtliche Syntaxen sind im Anhang zu finden.

3.3.1 Konfirmatorische Faktorenanalysen

Zur Überprüfung der postulierten Faktorenstruktur und der Itemzuordnung im BIP-6F wurden zwei konfirmatorische Faktorenanalysen desselben Modells unter Verwendung verschiedener Schätzmethoden gerechnet. Bei der Testung des Modells mit vier Faktorinterkorrelationen, welches die Faktorenstruktur des BIP-6F laut Hossiep und Krüger (2012) am besten abbildet, traten Schätzprobleme aufgrund von Multikollinearität auf. Untersucht wurde deshalb ein freies Modell, in welchem die Items ihren Faktoren zugeordnet waren und diese auf beliebige Weise korrelieren durften. Da die Verwendung unterschiedlicher faktorenanalytischer Methoden die Replikation von Faktorenstrukturen erschwert (Bühner, 2011), wurde für die erste Analyse, analog zum Vorgehen von Hossiep und Krüger (2012), die ‚Maximum-Likelihood’- Schätzmethode (ML) verwendet. Voraussetzungen für ihre Durchführung sind ein Intervalldatenniveau und eine multivariate Normalverteilung der Items. Diese Voraussetzungen waren jedoch in dem vorliegenden Datensatz verletzt, da das Antwortformat von Ratingskalen in den meisten Fällen ordinalskaliert ist (Bühner, 2011) und nicht für alle Items eine Normalverteilung vorlag, wie die Inspektion der Itemhistogramme erkennen ließ (siehe Anhang, Abbildungen 4 bis 7). Eine Normalverteilung der einzelnen Items stellt jedoch die Mindestvoraussetzung für das Vorliegen einer multivariaten Normalverteilung dar. Gravierende Ergebnisverzerrungen aufgrund der Verwendung der ML-Schätzmethode waren trotzdem nicht zu erwarten, da kein Item eine extreme Schiefe ! 2 oder Kurtosis ! 7 aufwies (vgl. Bortz & Schuster, 2010). Allerdings kann die ML-Methode bei einer Verletzung der Verteilungsannahme zu moderaten bis schwerwiegenden Verzerrungen bzw. Unterschätzungen der Standardfehler der Parameterschätzungen führen. Diese werden zur Berechnung der Signifikanzen der Parameterschätzungen verwendet. Die resultierenden p -Werte fallen folglich möglicherweise zu hoch aus und sollten daher mit Vorsicht interpretiert werden. Auf die Punktschätzungen der Parameter hat die Verletzung der Verteilungsannahme jedoch keine Auswirkungen (Bühner, 2011). Um die Signifikanzen der Parameterschätzungen erwartungstreu zu berechnen, wurde für die zweite Analyse die ‚Weighted-Least-Squares-Mean-and-Variance-Adjusted’- Schätzmethode (WLSMV) mit robusten Standardfehlern verwendet. Für ordinale Daten und bei einer Verletzung der Annahme einer multivariaten Normalverteilung stellt sie die Methode der Wahl dar (Brown, 2006). Darüber hinaus erwies sie sich in einer Simulationsstudie von Hox, Maas und Brinkhuis (2010) gegenüber der ML-Methode als gleichwertig, obwohl die Voraussetzung für eine exakte ML-Schätzung mit dem Vorliegen einer multivariaten Normalverteilung der Variablen gegeben war. Um die Identifizierbarkeit des Modells herzustellen, wurden die Varianzen der latenten Variablen in beiden konfirmatorischen Faktorenanalysen auf Eins fixiert, was dem Vorgehen von Hossiep und Krüger (2012) entsprach. Zur Beurteilung des Modell-Fits wurden die von den Testautoren verwendeten Kriterien herangezogen, um die Vergleichbarkeit der Ergebnisse zu gewährleisten. Neben dem exakten Modell-Test durch den x2-Test wurden der ‚Root Mean Square Error of Approximation’ (RMSEA) und der ‚Standardized Root Mean Square Residual’ (SRMR) für den globalen Modelltest herangezogen. Der x2-Test misst die Diskrepanz zwischen der implizierten und der empirischen Kovarianzmatrix. Zu beachten gilt, dass er unter Verletzung der Normalverteilungsannahme zu häufig zu einer Ablehnung des Modells führt und seine Sensitivität von der Stichprobengröße abhängt. Mit steigendem Stichprobenumfang nimmt auch die Teststärke des x2-Tests zu, d.h. kleine Abweichungen von einem perfekten Modell können bereits zu einer Modellablehnung führen (Bühner, 2011). Aus diesen Gründen wurde er bei der Beurteilung des Modell-Fits weniger stark gewichtet als die weitgehend stichprobenunabhängigen Fit-Indizes RMSEA und SRMR (vgl. Beauducel & Wittmann, 2005). Beide Kennwerte zählen zur Gruppe der absoluten Fit-Indizes, die das implizierte Modell mit einem saturierten Modell vergleichen, welches die empirische Kovarianzmatrix exakt repliziert (Bühner, 2011). Für Persönlichkeitstests wie das BIP-6F eignet sich insbesondere der RMSEA (Raykoff, 1998). Hu und Bentler (1999) zufolge sprechen ein RMSEA < .08 kombiniert mit einem SRMR < .11 in Stichproben mit N 􀁤 250 Personen und ein RMSEA < .06 kombiniert mit einem SRMR < .11 in Stichproben mit N > 250 Personen für einen guten Modell-Fit.

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