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[timo8]

Liebes Forum,

ich habe einen Fragebogen, den ich auswerten möchte. Dieser beinhaltet Fragen wie beispielsweise "Haben Sie derzeit mehr als x Überstunden?" oder "Haben Sie ein gutes Verhältnis zu Ihrer Führungskraft?. Insgesamt gibt es viele JA/NEIN oder stimme zu/weder noch/stimme nicht zu Fragen.

Nun möchte ich prüfen, ob ein Zusammenhang zwischen den Antworten auf einige dieser Fragen Einfluss auf die Antwort der Frage "Sind Sie insgesamt mit dem Arbeitgeber zufrieden? - Erwartung übertroffen/ja, zufrieden/ nein, unzufrieden" besteht.
Mein Ziel ist es also sagen zu können, dass Zusammenhänge, wie z.B. Befragte haben angegeben, dass sie Überstunden haben und dass sie unzufrieden sind, bestehen.
Als Ansatz zum Finden der Zusammenhänge habe ich an eine Korrelationsanalyse gedacht, die ich dann jeweils für eine Frage und der Frage nach der Zufriedenheit durchführen würde.
Jetzt kann ich natürlich nicht davon ausgehen, dass die Zufriedenheit nur von einer Variablen wie den Überstunden abhängt, sondern evtl. auch von den Kontakten auf der Arbeit. Das heißt ich würde evtl. einen niedrigen Zusammenhang zwischen Überstunden und Zufriedenheit bekommen, obwohl ein Zusammenhang besteht, dieser aber nicht erkenntlich ist, weil andere Faktoren entgegengesetzt gerichtet sind (z.B. Person hat viele Überstunden --> eher unzufrieden, aber hat ein gutes Verhältnis zum Chef --> zufrieden).

Da ich leider noch keine sehr fortgeschrittenen Kenntnisse besitze, fällt es mir schwer eine weitere Methode, die Zusammenhänge findet, dabei aber auch berücksichtigt, dass mehrere Variablen Einfluss auf die Antwort bei der Frage nach der Zufriedenheit haben, zu finden. Gäbe es hier vielleicht eine Möglichkeit multivariate Verfahren zu nutzen?
Ich freue mich über Hinweise zu passenden Methoden und weitere Inspirationen.

Vielen Dank im Voraus und viele Grüße :-)

[bele]

Im Prinzip wäre multiple Regression so ein Ansatz, aber das wird kaum funktionieren: Viele dieser Fragen werden untereinander hoch korreliert sein und dann erfordert die einfache lineare Regression extrem große Fallzahlen. Eine Ridge-Regression oder eine Lasso- Regression (oder eine Mischung aus beiden 'elastic net') könnten geeignet sein, Fragen die in Zusammenhang mit Zufriedenheit stehen, zu sortieren. Beide Verfahren tun sich aber schwer damit, da dann p-Werte drauf zu kleben.

Dj erhält also quasi einen begründeten Vorschlag, welche Frage in Gesamtschau aller Variablen mehr oder weniger beitragen könnte, aber Du erhälst keine Einzelbeweise in Form von p-Werten.

LG, Bernhard

[timo8]

Hallo Bernhard,

vielen Dank für deine Antwort.
Würdest du generell sagen, dass eine einfache Korrelationsanalyse im ersten Schritt auch zielführend ist? Finde ich damit heraus welche Punkte (Kontakt, Überstunden, ...) am meisten Einfluss auf die Zufriedenheit haben, wenn ich am Ende aufzeigen möchte, wo die größte Stellschraube ist, um die Zufriedenheit zu verbessern?
Eventuell kann ich diese dann durch eine Ridgeregression ergänzen.

Viele Grüße

[bele]

Probier es aus. Wenn Dich sehr große Standardfehler und dadurch fehlende Signifikanzen nicht stören, ist es den Versuch wert. Wenn die Zielvariable dichotom ist (das habe ich oben nicht sicher verstanden), dann natürlich als logistische Regression.

LG,
Bernhard