Der Effekt einer 'Effort-Reward-Imbalance' auf die allgemeine Arbeitszufriedenheit. Eine moderierte Mediation von krankheitswertem Stress und emotionaler Stabilität

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Zusammenfassung

Abstract

1. Einleitung

2. Theoretische Vertiefung der Untersuchungsgegenstände
2.1 Allgemeine Arbeitszufriedenheit
2.2 Modell beruflicher Gratifikationskrisen
2.3 Emotionale Stabilität als Persönlichkeitseigenschaft
2.4 Theoretisches Modell zur Erklärung allgemeiner Arbeitszufriedenheit

3. Datenanalyse
3.1 Datengrundlage und Stichprobe
3.2 Operationalisierung und Indexkonstruktion
3.2.1 Operationalisierung der theoretischen Konstrukte
3.2.2 Indexkonstruktion der Analysevariablen
3.3 Erläuterungen der statistischen Methode und des statistischenModells
3.4 Empirische Ergebnisse der Residuen- und Regressionsanalysen
3.4.1 Empirische Ergebnisse der Residuenanalysen
3.4.2 Empirische Ergebnisse der Regressionsanalysen
3.5 Praktische Folgerungen aus den empirischen Ergebnissen

4. Schlussbetrachtungen

Quellenverzeichnis

Anhang A

Anhang B

Anhang C

Abbildungsverzeichnis

Abb. 1: Modell beruflicher Gratifikationskrisen (in Anlehnung an Fietze 2011)

Abb. 2: theoretisches Modell (eigene Darstellung)

Abb. 3: statistisches Modell (eigene Darstellung)

Abb. 4: Residuenstreudiagramm (vgl. Regression krankheitswerter Stress auf ERI mit Kontrollvariablen Lebensalter und Geschlecht; emotional sehr stabile)

Abb. 5: partielles(!) Regressionsdiagramm (vgl. Regression krankheitswerter Stress auf ERI; emotional sehr stabile)

Abb. 6: Residuenstreudiagramm (vgl. Regression krankheitswerter Stress auf ERI (logarithmiert) mit Kontrollvariablen Lebensalter und Geschlecht; emotional sehr stabile)

Abb. 7: Histogramm standardisierte Residuen (vgl. Regression allgemeine AZ auf ERI (logarithmiert) und krankheitswerten Stress mit den Kontroll- variablen Lebensalter und Geschlecht; emotional sehr stabile)

Abb. 8: P-P-Verteilung standardisierte Residuen (vgl. Regression allgemeine AZ auf ERI (logarithmiert) und krankheitswerten Stress mit den Kontroll- variablen Lebensalter und Geschlecht; emotional sehr stabile)

Abb. 9: Histogramm standardisierte Residuen (vgl. Regression allgemeine AZ ("ge­dreht" und logarithmiert) auf ERI (logarithmiert) und krankheitswerten Stress mit den Kontrollvariablen Lebensalter und Geschlecht; emotional sehr stabile)

Abb. 10: P-P-Verteilung standardisierte Residuen (vgl. Regression allgemeine AZ ("gedreht" und logarithmiert) auf ERI (logarithmiert) und krankheits­werten Stress mit den Kontrollvariablen Lebensalter und Geschlecht; emotional sehr stabile)

Abb. 11: Residuenstreudiagramm (vgl. Regression allgemeine AZ ("gedreht" und logarithmiert) auf ERI (logarithmiert) und krankeitswerten Stress mit Kontrollvariablen Lebensalter und Geschlecht; emotional sehr labile)

Tabellenverzeichnis

Tabelle i: Analysevariablen (Datensatz: SOEP v28)

Tabelle 2: Deskriptive Statistiken der Analysevariablen (Datensatz: SOEP v28)

Tabelle 3: Items zur Indexkonstruktion (Effort) (Datensatz: SOEP v28)

Tabelle 4: Items zur Indexkonstruktion (Reward) (Datensatz: SOEP v28)

Tabelle 5: Items zur Indexkonstruktion (krankheitswerter Stress) (Datensatz: SOEP v28)

Tabelle 6: Items zur Indexkonstruktion (emotionale Stabilität) (Datensatz: SOEP v28)

Tabelle 7: Modellübersicht (Regression krankheitswerter Stress auf ERI (logarithmiert) mit Kontrollvariablen Lebensalter und Geschlecht; emotional sehr labile)

Tabelle 8: Erklärungsleistung (Regression krankheitswerter Stress auf ERI (logarithmiert) mit Kontrollvariablen Lebensalter und Geschlecht; emotional sehr labile)

Tabelle 9: Modellübersicht (Regression krankheitswerter Stress auf ERI (logarithmiert) mit Kontrollvariablen Lebensalter und Geschlecht; emotional sehr stabile)

Tabelle 10: Erklärungsleistung (Regression krankheitswerter Stress auf ERI (logarithmiert) mit Kontrollvariablen Lebensalter und Geschlecht; emotional sehr stabile)

Tabelle 11: Modellübersicht (Regression allgemeine AZ ("gedreht" und logarith­miert) auf ERI (logarithmiert) und krankheitswerten Stress mit Kontrollvariablen Lebensalter und Geschlecht; emotional sehr labile)

Tabelle 12: Erklärungsleistung (Regression allgemeine AZ ("gedreht" und loga- rithmiert) auf ERI (logarithmiert) und krankheitswerten Stress mit

Kontrollvariablen Lebensalter und Geschlecht; emotional sehr labile)

Tabelle 13: Modellübersicht (Regression allgemeine AZ ("gedreht" und logarith- miert) auf ERI (logarithmiert) und krankheitswerten Stress mit Kontrollvariablen Lebensalter und Geschlecht; emotional sehr stabile).. 53

Tabelle 14: Erklärungsleistung (Regression allgemeine AZ ("gedreht" und loga­rithmiert) auf ERI (logarithmiert) und krankheitswerten Stress mit Kontrollvariablen Lebensalter und Geschlecht; emotional sehr stabile)..

Tabelle 15: Koeffiziententabelle (Regression allgemeine AZ („gedreht“ und loga- rithmiert) auf ERI (logarithmiert) mit Kontrollvariablen Lebensalter und Geschlecht; emotional sehr stabile)

Tabelle 16: Koeffiziententabelle (Regression allgemeine AZ („gedreht“ und loga­rithmiert) auf ERI (logarithmiert) mit Kontrollvariablen Lebensalter und Geschlecht; emotional sehr labile)

Tabelle 17: Koeffiziententabelle (Regression krankheitswerter Stress auf ERI (loga­rithmiert) mit Kontrollvariablen Lebensalter und Geschlecht; emotional sehr stabile)

Tabelle 18: Koeffiziententabelle (Regression krankheitswerter Stress auf ERI (loga- rithmiert) mit Kontrollvariablen Lebensalter und Geschlecht; emotional sehr labile)

Tabelle 19: Koeffiziententabelle (Regression allgemeine AZ („gedreht“ und logarith- miert) auf ERI (logarithmiert) und krankheitswerten Stress mit Kon- trollvariablen Lebensalter und Geschlecht; emotional sehr stabile)

Tabelle 20: Koeffiziententabelle (Regression allgemeine AZ („gedreht“ und logarith- miert) auf ERI (logarithmiert) und krankheitswerten Stressmit Kon­trollvariablen Lebensalter und Geschlecht; emotional sehr labile) allgemeine Arbeitszufriedenheit Arbeitsunzufriedenheit Effort-Reward-Imbalance (berufliche Gratifikationskrise) overcommittment (übersteigerte Verausgabungsneigung)

Zusammenfassung

Diese empirische Masterarbeit untersucht den Effekt einer beruflichen Gratifi­kationskrise bzw. einer ,Effort-Reward-Imbalance‘ auf die allgemeine Arbeitszu­friedenheit im Rahmen einer moderierten Mediation von krankheitswertem Stress und emotionaler Stabilität. Das zu untersuchende Regressionsmodell wird auf wissenschaftlich-theoretischer Basis begründet und spezifiziert. Die statistischen Analysen der entsprechenden Wirkungszusammenhänge werden mittels linearer OLS- Regressionen umgesetzt. Die aus den Analysen resultierenden Regressionsergebnisse können die Annahme einer moderierten Mediation nicht bestätigen, da kein direkter statistisch signifikanter Effekt von krankheitswertem Distress auf die allgemeine Arbeitszufriedenheit festgestellt werden konnte. Dennoch wird die Wirkung einer beruflichen Gratifikationskrise auf das Ausmaß sozio-emotionalen Distresses und der Zufriedenheit mit der Arbeit vorläufig bestätigt. Aufgrund der Bedeutung der Arbeits­zufriedenheit für das Leistungsverhalten berufstätiger Personen werden mögliche Maßnahmen zur Vermeidung einer ,Effort-Reward-Imbalance‘ diskutiert. Hierzu zählen u.a. Maßnahmen zum Abbau überhöhter Verausgabungsneigung oder das Ge­währen beruflicher Statuskontrolle. Die statistische Auswertung basiert auf den Daten des Sozio-oekonomischen Panels (Version 28, 1984 - 2011).

Abstract

This empirical master’s thesis scrutinises the effect of a so called ,berufliche Grati- fikationskrise‘ respectively of a ,Effort-Reward-Imbalance‘ on general job satisfaction in the setting of a moderated mediation of chronic socio-emotional stress and emo­tional stability. The scrutinising regression model is specified science- and theory- based. The statistical analysis of the correspondent interdependencies will be realised by linear OLS-regression procedures. The findings of the statistical analysis cannot acknowledge the assumptions of a moderated mediation, because an immediate statistical significant effect of chronic socio-emotional stress on general job satisfaction could not be observed. However, the effect of a ,Effort-Reward-Imbalance‘ on the de­gree of chronic socio-emotional stress and the degree of job satisfaction gets prelimi­nary acknowledgement. Due to the relevance of job satisfaction of employed persons considering their job performance, potential arrangements to avoid a ,Effort-Reward- Imbalance‘ will be discussed. For example, arrangements to reduce overcommittment or conceding control of the occupational status. The statistical analysis is based on the data of the Socio-Economic Panel (Version 28, 1984 - 2011).

1. Einleitung

Die vorliegende Masterthesis befasst sich mit der allgemeinen Arbeitszufriedenheit (AZ) und möglicher Einflussfaktoren. Anhand eines linearen Regressionsmodells soll das Zusammenwirken verschiedener in dieser Arbeit im Fokus stehender Be­stimmungsfaktoren für die AZ statistisch untersucht werden.

Zunächst einmal ist AZ immer ein Ergebnis subjektiver Beurteilungsprozesse. Setzt man sich näher mit der wissenschaftlichen Literatur zur AZ und deren Ursachen aus­einander, wird die Komplexität und Verständnisvielfalt dieses Konstruktes als auch die Vielzahl möglicher Einflussvariablen deutlich. Es gibt in diesem Zusammenhang auch keinen wissenschaftlichen Konsens darüber, wie AZ letztendlich zu definieren sei. Um aber in der Praxis dennoch die wahrgenommene Zufriedenheit der Mitarbeiter ^[1] mit der Arbeit gezielt regulieren zu können, scheint es wichtig, entscheidende Einflussfaktoren für die AZ zu kennen. Denn die AZ des einzelnen Arbeitnehmers ist selbst wiederum relevant für dessen Verhalten im Arbeitskontext. Fällt sie positiv aus, befördert sie ein gewisses Leistungsverhalten. Kommt es allerdings im negativen Fall zur Arbeits­unzufriedenheit (AUZ) bringt sie Fluktuation und Absentismus mit sich, was langfristig aus unternehmerisch-wirtschaftlicher Perspektive nachteilig sein wird. Da­rüber hinaus sollte der Einfluss der A(U)Z auf die allgemeine Lebenszufriedenheit und Gesundheit der Arbeitnehmer nicht in Vergessenheit geraten, auf die jeder Arbeitgeber somit ebenfalls ein Stück weit Einfluss nehmen kann. Insofern sollte für jedes Unter­nehmen bzw. jeder Arbeitgeber ein Interesse bestehen, die wahrgenommene AZ der eigenen Mitarbeiter möglichst positiv zu gestalten. Hierzu ist es natürlich wichtig „Stellschrauben“ der AZ zu kennen.

Statistisch überprüfte Einflussvariablen reichen von der Arbeitssituation über persön­lichkeitsbedingte Variablen bis hin zum Gesundheitszustand erwerbstätiger Personen. Wobei die Spezifizierung der genannten Variablen in verschiedenen Studien unter­schiedlich ausfällt. Je nach Studie wird der Fokus verstärkt auf Arbeitsbelastungen wie Hitze, Lärm sowie Zeitdruck und damit einhergehend auf Erfahrungen von Stress als Bestimmungsfaktoren für AZ gelegt. Aber auch Aspekte wie Karrieremöglichkeiten,

Einkommen und Anerkennung werden auf ihren Einfluss hin geprüft. Zum Teil fließen auch Persönlichkeitsmerkmale in die entsprechenden Analysen ein.

Ein theoretisches Modell, welches es erlaubt einen Großteil der genannten Variablen in einem gemeinsamen Kontext in Bezug auf AZ zu betrachten, ist das Modell beruf­licher Gratifikationskrisen von Dr. Johannes Siegrist. Hierbei werden Arbeitsbelas­tungen in Relation zu den erhaltenen beruflichen Gratifikationen betrachtet und in erster Linie auf ihre stressauslösende Wirkung untersucht. Aktuellere Studien zeigen darüber hinaus auch Zusammenhänge zwischen beruflichen Gratifikationskrisen und AZ respektive AUZ.

Diese Masterarbeit soll einen Beitrag zu „Erklärung“ der allgemeinen AZ liefern, d.h. es sollen mögliche Ursachen identifiziert werden, die es evtl. erlauben die wahrge­nommene Zufriedenheit mit der Arbeit zu regulieren. Hierzu wird das Modell beruf­licher Gratifikationskrisen auf Basis wissenschaftlicher Literatur spezifiziert und auf das Konstrukt der AZ bezogen. Das Ziel der Arbeit ist es daher mit Hilfe einer Kausal­analyse evtl. bedeutsame Einflussvariablen für die AZ statistisch zu untersuchen. Daraus ergeben sich die entsprechenden Leitfragen der Arbeit:

- Welchen Einfluss hat eine berufliche Gratifikationskrise auf die subjektive Zufriedenheit mit der Arbeit einer erwerbstätigen Person?
- Lässt sich eine moderierte Mediation von krankheitswertem Stress (Mediator) und emotionaler Stabilität (Moderator) zwischen beruflicher Gratifikations­krise und allgemeiner AZ feststellen?

Um die Leitfragen beantworten zu können ist die Arbeit wie folgt aufgebaut: Zunächst wird ein theoretischer Rahmen geschaffen, aus dem sich das theoretische Modell ableitet. Dabei wird zu Beginn ein für diese Ausarbeitung geltendes Verständnis der allgemeinen AZ entwickelt. Auch das Modell beruflicher Gratifikationskrisen in ihrem Zusammenhang mit krankheitswertem Stress wird näher erläutert. Außerdem wird die Persönlichkeitseigenschaft der emotionalen Stabilität aus den sog. „Big Five“ darge­stellt, die einen direkten Bezug zum individuellen Umgang mit erfahrenem Stress aufweist (Kapitel 2). Anschließend findet die statistische Analyse des aus der Theorie abgeleiteten statistischen Modells statt. Diese Analyse wird mit Hilfe von linearen OLS-Regressionen durchgeführt. Darauf folgend werden die statistischen Analyse­ergebnisse interpretiert und Folgerungen für die unternehmensinterne Praxis gezogen (Kapitel 3). Am Ende der Arbeit werden die gesamten Ausführungen zusammen­gefasst, mögliche Schwächen diskutiert und ein kurzer Ausblick gegeben (Kapitel 4).

2. Theoretische Vertiefung der Untersuchungs­gegenstände

In diesem Kapitel geht es zunächst darum, die theoretischen Hintergründe zur allgemeinen AZ, des Modells beruflicher Gratifikationskrisen mit seinen stressaus- lösenden Folgewirkungen sowie der Persönlichkeitseigenschaft emotionaler Stabilität näher zu beleuchten. Dies dient der Entwicklung eines gemeinsamen Verständnisses der für die Beantwortung der Leitfragen relevanten Konstrukte. Darauf aufbauend findet die Beschreibung des theoretischen Modells, welches die aus der Diskussion der theoretischen Konstrukte hergeleiteten Zusammenhänge darstellt, Eingang in die Er­läuterungen.

2.1 Allgemeine Arbeitszufriedenheit

Dieses Kapitel befasst sich zum einen mit dem dieser Arbeit zugrundeliegendem Be­griffsverständnis und der Bedeutung von allgemeiner AZ. Zum anderen wird die wissenschaftliche Literatur zur Erklärung von Arbeitszufriedenheit betrachtet.

Wichtig für diese Masterarbeit ist es ein über die Intuition hinausgehendes Ver­ständnis für den Begriff der AZ zu entwickeln. Allerdings gibt es im wissenschaftlichen Diskurs nicht die eine Definition von allgemeiner AZ. Vielmehr finden sich verschieden weit gefasste Definitionen, die in Abhängigkeit des jeweiligen Forschungsinteresses bzw. -inhalts präzisiert werden. Zum Teil wird in manchen Arbeiten auch gänzlich auf eine explizite Begriffsbestimmung verzichtet (vgl. Lesch 2011: 30). Innerhalb dieser Ausarbeitung soll sich der Definition von Dr. Nicole Bayard angeschlossen werden, da sie den Kern vieler Definitionen passend wiedergibt: Sie definiert die allgemeine AZ als „subjektives, situationsabhängiges und dynamisches Beurteilungsergebnis über die eigene Arbeitssituation.“ (Bayard 1997: 20). Es handelt sich also um subjektive Wahrnehmungen der gegebenen Arbeitssituation. Dieses Begriffsverständnis vereint nicht nur verschiedene theoretische Definitionstypen zur AZ, sondern es spiegelt auch sehr genau die hier zugrunde gelegte Auffassung von allgemeiner AZ.

Dass es sich bei allgemeiner AZ um ein subjektives als auch veränderbares Be­urteilungsergebnis handelt, wird u.a. auch an prozesstheoretischen Modellen zur AZ deutlich, die von personenspezifischen Erwartungen sowie Sichtweisen bzgl. der Merk­male der jeweiligen Arbeitstätigkeit ausgehen. Somit sind, bis zu einem gewissen Grad, AZ-Urteile modifizierbar (vgl. Tielsch 1987: 58ff.).

Allerdings bringt diese Subjektivität gerade bei allgemeinen Zufriedenheitsurteilen eine Unklarheit mit sich, welche Aspekte ein Befragter mit welchem Gewicht in seinen Beurteilungsprozess einbezieht (vgl. Bayard 1997: 24). Denkbare Aspekte sind Arbeitsinhalte, Betriebsklima, Einkommen, Arbeitszeiten und/oder Aufstiegschancen (vgl. Lesch 2011: 31). Insofern werden in manchen Studien auch Aspektzu­friedenheiten erfasst, die evtl. differenziertere Ergebnisse liefern und damit konkretere Ansatzpunkte für Handlungsmöglichkeiten im unternehmensinternen Kontext auf­zeigen. Zudem fallen allgemeine AZ-Urteile zumeist hoch aus und gleichzeitig höher als die additiv zusammengeführten Aspektzufriedenheiten. Besonders bei allgemeinen Beurteilungen werden wohl teilweise einzelne Missstände von den Befragten verdrängt und Detailanalysen der eigenen Situation aus dem Weg gegangen, was bei Aspekt­fragen weniger möglich ist (vgl. Bayard 1997: 23h). Die genannten Punkte müssen insbesondere bei der Interpretation von allgemeinen AZ-Urteilen berücksichtigt werden. In dieser Masterthesis wird grundsätzlich die Zufriedenheit mit der Arbeit auf allgemeiner Ebene betrachtet.

Um das Verständnis hinsichtlich der (allgemeinen) AZ weiter zu vertiefen, soll es von der Berufszufriedenheit sowie der Arbeitsmotivation abgegrenzt werden. Berufszu­friedenheit geht im Gegensatz zur AZ über den unmittelbaren Zeithorizont der Arbeitssituation hinaus und meint die Zufriedenheit mit dem erlernten Beruf. Dieser weicht vor allem in der heutigen Zeit oftmals von der tatsächlich ausgeübten Tätigkeit ab. Daher können sich Urteile zur Berufszufriedenheit und zur AZ durchaus unter­scheiden (vgl. Bayard 1997: 7). Arbeitsmotivation dagegen wird als Determinante für AZ betrachtet, d.h. eine hohe Motivation trägt zu einer höheren AZ bei. Hierbei wird unterschieden zwischen intrinsischer und extrinsischer Arbeitsmotivation. Wobei intrinsische Arbeitsmotivation aus den Arbeitsinhalten selbst herrührt, extrinsische Motivation über Belohnungen oder Gratifikationen vermittelt wird. Es wird generell davon ausgegangen, dass intrinsische Motivation einen direkteren als auch stärkeren Einfluss auf die Zufriedenheit hat als extrinsische Arbeitsmotivation, welche mit einer Zufriedenheit einhergeht, die von sich ständig erhöhenden Ansprüchen geprägt ist (vgl. Bayard 1997: 42ff.). In einigen Fällen wird dementsprechend auch zwischen intrinsischer und extrinsischer AZ unterschieden, je nachdem ob sie durch intrinsische respektive extrinsische Motivation bewirkt wurde (vgl. Wippermann 1981: 363). Da im Rahmen der vorliegenden Arbeit u.a. Gratifikationen als Bestandteil beruflicher Grati­fikationskrisen als mögliche Ursache von AZ betrachtet werden, impliziert dies ein extrinsisches Verständnis von AZ. Dennoch wird nicht konkret danach unterschieden, da die Befragten innerhalb der zugrunde gelegten Studie allgemein zu ihrer AZ befragt wurden. Dies lässt somit keine explizite Differenzierung zwischen intrinsischer und ex- trinsischer AZ zu. Für eine klare Differenzierung müssten, wie oben erläutert, Aspekt­zufriedenheiten abgefragt werden.

Als nächstes soll noch auf die Bedeutung von AZ (unabhängig, ob es sich um additiv zusammengeführte Aspektzufriedenheiten handelt oder um allgemeine Urteile) eingegangen werden, d.h. welche Wirkung die Zufriedenheit mit der Arbeit selbst hat. Sie steht in negativem Zusammenhang mit der Fluktuation in einem Betrieb. Diese kann durch eine möglichst hohe AZ der Mitarbeiter vermieden werden. Bei hohen Fluktuationsraten gehen ständig Wissen und Können, in das bspw. mittels Personal­entwicklungsmaßnahmen investiert wurde, verloren. Ähnlich verhält es sich mit Absentismus. Bei geringer AZ wird dem Arbeitsplatz häufiger bzw. länger fernge­blieben als nötig wäre. Entstehende (Opportunitäts-)Kosten durch Fehlzeiten als mögliche Folge von AUZ müssen letztlich Kollegen und der Betrieb tragen. So entstehen bei längerer Abwesenheit von der Arbeit Zusatzkosten für Kollegen in Form von Überstunden, um die Aufgaben des fehlenden Kollegen zu erledigen. Im Falle von nicht-vertretbaren Arbeitstätigkeiten entstehen Opportunitätskosten. Für den Betrieb selbst entstehen direkte Kosten bei Absentismus, da der Lohn für abwesende Mit­arbeiter fortgezahlt wird sowie mit Entlohnungs- und Einarbeitungskosten ver­bundene Personalreserven aktiviert werden müssen (vgl. Bayard 1997: 166-176). Infolgedessen ist es aus unternehmerischer Perspektive wichtig die AZ der Mitarbeiter zu berücksichtigen. Des weiteren verweisen Studien darauf, dass ausgeprägte Unzu­friedenheit mit der Arbeit Herz-Kreislauferkrankungen bedingen können (vgl. Wippermann 1981: 420h). Auch hier trägt der jeweilige Arbeitgeber eine Mitverantwortung für die Gesundheit der eigenen Mitarbeiter. Umgekehrt fördert natürlich eine hohe AZ das Leistungsverhalten. Zufriedenheit mit der Arbeit ist also als Motivator für weitere Anstrengungen zu verstehen.

Generell findet sich im wissenschaftlichen Diskurs eine Vielzahl an Aspekten, die die AZ von Arbeitnehmern bedingen können. Im folgenden sollen nun in der Theorie häufig vorgebrachte Einflussfaktoren hinsichtlich der AZ von Arbeitnehmern veran­schaulicht werden.

Zu nennen sind u.a. Karrierechancen, Arbeitsplatzsicherheit, (hohes) Einkommen, beruflicher Status oder Anerkennung. Diesen Gesichtspunkten wird meist eine relativ hohe Bedeutung für die empfundene AZ beigemessen. Zusammengefasst werden können die genannten Punkte in ihrer Essenz zu Belohnungen bzw. Gratifikationen, die vom Arbeitgeber gewährt werden (können) und größtenteils in Beziehung zu­einander stehen. So hängen bspw. beruflicher Aufstieg, ein höheres Einkommen als auch persönliche Anerkennung stark miteinander zusammen und gehen häufig mit­einander einher. Darüber hinaus vermittelt das Einkommen auch ein Stück weit den beruflichen Status einer Person (vgl. Siegrist 1996: 99). Im oben erläuterten Ver­ständnis würden solche Belohnungsaspekte zur extrinsischen AZ beitragen. Die so­eben genannten Aspekte sollen nun kurz einzeln erläutert werden, obwohl eine ge­trennte Betrachtung teilweise nicht ganz möglich ist.

So weisen Erwerbstätige, die einen beruflichen Aufstieg erwarten oder zumindest Karrieremöglichkeiten in Aussicht gestellt bekommen, höhere Zufriedenheitswerte auf als Erwerbstätige, die einen beruflichen Abstieg erwarten. Interessanterweise ist die AUZ dann ausgeprägter, wenn der berufliche Abstieg wahrscheinlich aber nicht sicher ist. Das heißt Personen deren beruflicher Abstieg im Betrieb sicher feststeht sind weniger unzufrieden als Personen, die ihren beruflichen Abstieg mit hoher Wahr­scheinlichkeit annehmen. Denn die ständige Unsicherheit über einen beruflichen Ab­stieg verringert die AZ besonders (vgl. Lesch 2011: 58f.). Weiterhin wird der Arbeits­platzsicherheit ein hoher Einfluss auf die AZ zugesprochen. Dies ist vor allem bei Geringverdienern deutlich ausgeprägt (vgl. Schulte 2005: 83).

Einkommen ist ein häufig genannter Faktor für AZ, der meist mit beruflichem bzw. sozialem Status in Verbindung gebracht wird. Für die allgemeine Zufriedenheit mit der Arbeit ist der durch das Einkommen vermittelte Status entscheidend, die absolute Höhe des Einkommens ist weniger bedeutsam. Für einen Arbeitnehmer scheint also ein gewisser sozialer/beruflicher Status, der mit dem Einkommen (resultierend aus der eigenen Arbeit) direkt einhergeht, wichtig zu sein. Die Einkommenshöhe wird also nicht alleine betrachtet, sondern auf ein dem Arbeitnehmer relevantes Bezugssystem wie bspw. eine Vergleichsgruppe bezogen. Je nachdem wie der durch das Einkommen vermittelte Status wahrgenommen wird, kann sich dies positiv oder auch negativ auf die AZ auswirken (vgl. Schulte 2005: 83).

Anerkennung ist ein weiterer Einflussfaktor für AZ. Dies ist natürlich ein sehr weitgefasster Aspekt. Ein Arbeitnehmer kann u.a. Anerkennung durch beruflichen Aufstieg, welcher meist mit höherem Einkommen gekoppelt ist, erfahren. Dies hat wie dargestellt einen positiven Einfluss auf die empfundene Zufriedenheit mit der eigenen Arbeit. Aber auch die von eine Führungsperson geäußerte Anerkennung von er­brachter Leistung kann die AZ eines Arbeitnehmers erhöhen, wie dies bei Lob und Zu­spruch der Fall ist (vgl. Schug 1989: 43).

Demographische Merkmale wie Lebensalter und Geschlecht haben vor allem im Zusammenspiel mit anderen Faktoren, wie den gerade genannten Belohnungs­aspekten, einen Einfluss auf die individuelle AZ. Für sich genommen haben solche demographischen Variablen zumindest keinen eindeutigen Einfluss auf die AZ (vgl. Schulte 2005: 231). Betrachtet man bspw. das Lebensalter einer Person, so wird in verschiedenen wissenschaftlichen Arbeiten darauf hingewiesen, dass ältere Personen zufriedener mit ihrer Arbeitstätigkeit sind. Hierfür werden u.a. zwei Erklärungsansätze angeführt. Zum einen wird davon ausgegangen, dass ältere Erwerbstätige höhere Be­rufspositionen mit gewissen Privilegien einnehmen und daher zufriedener sind. Aller­dings wird auch auf die zum Teil „eingestellte“ Förderung älterer Mitarbeiter und Führungskräfte verwiesen, die die AZ negativ beeinflussen kann (vgl. Bayard 1997: 77f.). Auf der anderen Seite wird argumentiert, dass ältere Haushalte oftmals ein Ver­mögen gebildet haben, auf das zurückgegriffen werden kann, und gleichzeitig eine ausgabenseitige Entlastung festzustellen ist. Dadurch entfällt der Druck höheres Ein­kommen zu generieren. Aus dieser Perspektive sind ältere Personen, bei denen der Einkommensdruck wegfällt, mit ihrer Arbeit zufriedener (vgl. Schulte 2005: 337).

Hinsichtlich des Geschlechts werden anhaltende Einkommensungleichheiten sowie geschlechtsspezifisch variierende Aufstiegschancen zuungunsten von Frauen doku­mentiert. Solche Ungleichheiten haben sich zwar verringert, sind aber immer noch vor­handen (vgl. Hördt 2006: 17ff.). Frauen werden demzufolge im Vergleich zu Männern in gleichen beruflichen Positionen durchschnittlich weniger Gratifikationen gewährt.

Insofern sind für Frauen, aus dem bisher Vorgetragenen, geringere Zufriedenheits­werte im Erwerbsleben zu vermuten. Diese Anmerkungen bzgl. Alter und Geschlecht sollten keinesfalls generalisiert werden. Vielmehr sind sie als Tendenzen in AZ-Be- trachtungen zu verstehen. Im Einzelfall sollten weitere individuelle Merkmale als auch politisch-wirtschaftliche Gegebenheiten berücksichtigt werden, die im Zusammenspiel mit demographischen Faktoren ausschlaggebend für die A(U)Z sein können.

Neben diesen Bedingungen, die im Sinne von Gratifikationen für die geleistete Arbeit vom Arbeitgeber in unterschiedlichem Ausmaß eingeräumt werden können, können Arbeitsbelastungen verantwortlich für die Einstellung zur Arbeit sein. Ein hohes Arbeitsaufkommen, Arbeit unter Zeitdruck, bei Lärm oder Hitze/Kälte sowie häufige Unterbrechungen können überdauernde Belastungserfahrungen darstellen, die mit einer hohen Verausgabung im Zuge der Arbeit einhergehen, da eine erhöhte Leistung während der Arbeitstätigkeit erbracht werden muss. Dies kann dann zu einer nega­tiven Einstellung zur Arbeit bzw. zur AUZ beitragen (vgl. Schug 1989: 10f., 20). Man kann ferner davon ausgehen, dass Arbeitsbelastungen und die daraus resultierenden Leistungen von jedem Arbeitnehmer in Relation zu den erhaltenen Belohnungen (wie zuvor erläutert) gesetzt werden und in ihrer Interaktion die empfundene AZ be­einflussen (vgl. Fietze 2011: 12f.; vgl. Jonge et al. 2000: 1322). Dass erhöhte Leistungsanforderungen (Zeitdruck, usw.) bei der Arbeit und erhaltene Gratifi­kationen nicht unabhängig voneinander wirken, wird in dem Modell beruflicher Gra­tifikationskrisen von Dr. Johannes Siegrist beschrieben, auf das im weiteren Verlauf der Masterarbeit noch näher eingegangen wird. Man spricht dabei auch vom ,Effort- Reward-Imbalance‘ (ERI) Modell. Inwiefern eine ERI auf die AZ wirkt und damit andere Studien ggf. Bestätigung finden, wird gemäß der Fragestellung dieser Arbeit noch genauer untersucht. Zunächst geht es allerdings weiterhin darum in der wissen­schaftlichen Literatur diskutierte Einflussfaktoren für die Zufriedenheit mit der Arbeit zu veranschaulichen.

Die eben erwähnten Arbeitsbelastungen können auch als Stressoren bezeichnet werden, die Stress auslösen. Werden die Belastungen und damit die Stressoren als sehr ausgeprägt wahrgenommen, wird der so induzierte Stress ,Distress‘ genannt, der wiederum gesundheitsgefährdend sein kann (vgl. Schug 1989: 12). Ein ausgeprägter Distresslevel wirkt sich negativ auf die AZ aus, führt also zu AUZ. Paradoxerweise zeigen Studien, dass eine augenscheinliche Abwesenheit von Stressoren ebenfalls Di­ stress auslösend ist und in ausgeprägter Form AUZ mit sich bringt. Mit anderen Worten gibt es ein für jeden Menschen individuell zu bestimmendes optimales Stress­niveau (Eustress), bei dem die Stressoren weder eine Unter- noch eine Überforderung der Fähigkeiten einer Person darstellen, sondern „antreibend“ sind und somit die AZ relativ hoch ausfallen kann. Teilweise wird der Zusammenhang von Stresslevel und AZ als Glockenkurve beschrieben. Darauf soll an dieser Stelle verzichtet werden, da dies aufgrund der vorgebrachten Paradoxie lediglich eine Annährung ist und bei genauerer Betrachtung zu Unklarheiten führt (vgl. Fraser 1983: 55ff.).

Nachdem der mögliche Einfluss des Distresses auf die allgemeine AZ thematisiert wurde, soll angeführt werden, dass in verschiedenen wissenschaftlichen Studien Zu­sammenhänge zwischen Distressbelastungen und den bereits erwähnten demogra­phischen Variablen Geschlecht sowie Lebensalter untersucht wurden. Hierbei lassen sich teils kontroverse Ergebnisse finden. Je nach Studienaufbau und herangezogenen Untersuchungsmodellen werden unterschiedliche Erkenntnisse dokumentiert. Folgt man den Ergebnisse von Reinhard Schug sowie den Ergebnissen von Peter Schulz et al. so reagieren Männer in der Tendenz stärker auf Stressoren bzw. sind häufiger durch Stressoren belastet. Dementsprechend wird auch die Distressbelastung bei Männern als etwas ausgeprägter eingeschätzt. Allerdings werden Geschlechtsunterschiede in der Distressbelastung insgesamt als gering beurteilt (vgl. Schug 1989: 23h; vgl. Schulz et al. 2002: 311). In Hinblick auf das Lebensalter wurde von Cornelia Rauschenbach und Guido Hertel gezeigt, dass nicht genuine altersbezogene Veränderungen für das Aus­maß der Distressbelastungen verantwortlich sind, sondern vielmehr die äußeren An­forderungen, die mit dem jeweiligen Lebensalters einhergehen, unterschiedlich ausgeprägt sind. Die altersspezifischen Anforderungen sind dann für das Belastungs­ausmaß entscheidend (vgl. Rauschenbach/Hertel 2010: 56f.). Es zeigen sich mithin in Kombination mit Distress Einflüsse von Geschlecht und in beschriebener Weise auch vom Lebensalter auf die allgemeine AZ.

2.2 Modell beruflicher Gratifikationskrisen

Nachdem die subjektive AZ als die im Endeffekt zu untersuchende Variable erläutert wurde, wird nun das Modell beruflicher Gratifikationskrisen von Dr. Johannes Siegrist vertiefend vorgestellt. Dieses auch als ERI-Modell bezeichnete Konstrukt ist bereits im Rahmen möglicher Einflussfaktoren hinsichtlich allgemeiner AZ angeklungen. Auf­grund der erwarteten Erklärungskraft wird dieses Modell im Folgenden näher dar­gestellt. Zudem findet es im weiteren Verlauf dieser Ausarbeitung Eingang in das noch darzustellende Untersuchungsmodell.

Das Modell beruflicher Gratifikationskrisen wird in einigen wissenschaftlichen Bei­trägen etwas verkürzt dargestellt. Dabei wird häufig das stresswirksame Missverhält­nis von Anstrengungen/Verausgabungen und Belohnungen hervorgehoben, welches auch durch die Bezeichnung ERI-Modell gut widergespiegelt wird. Dies dient aller­dings eher dem grundsätzlichen Verständnis des Modells. Innerhalb dieser Arbeit soll das ERI-Modell facettenreicher erläutert werden, um ein tieferes Verständnis zu ent­wickeln.

Das Modell beruflicher Gratifikationskrisen geht von einem Zusammenwirken hoher beruflicher Verausgabung und niedriger erhaltener Gratifikation aus, was eine ent­täuschte gesellschaftliche Reziprozitätserfahrung darstellt (siehe Abb. 1). Eine soziale Krise dieser Art geht mit negativen Emotionen und vor allem Distress-Erfahrungen einher. Besteht ein solches Missverhältnis aus hoher Verausgabung und geringer Be­lohnung über einen längeren Zeitraum, so sind nicht nur die damit assoziierten nega­tiven Emotionen intensiv und langanhaltend, es liegt auch eine für den Organismus schädliche Form chronifizierten Distresses vor. Man spricht daher von krankheits­wertem Stress. Die Intensität und Dauer dieser Erregungen können nicht angemessen durch gegenregulierende Mechanismen neutralisiert werden (vgl. Siegrist 2001: 318). Das heißt gemäß dem ERI-Modell kann im beruflichen Kontext eine chronische und damit schädliche Aktivierung der zentralnervösen Stressachsen dann vorliegen, wenn hohe Verausgabung und niedrige hierfür erhaltene Gratifikationen gemeinsam auf­treten und diese Konstellation eine überdauernde ist. Die gesundheitsgefährdende Wirkung von chronischem Distress ergibt sich aus dem Zusammenwirken von exzessiver, langandauernder Stimulation des sympatho-adrenergen Systems bei fehlender Kompensation durch parasympathisch-anabole Reaktionen (vgl. Siegrist 1996: 97f.). Damit sollen keineswegs andere Möglichkeiten für pathogen wirksame Distress-Erfahrungen im Berufsleben ausgeschlossen werden, sondern eine spezifische psychosoziale Belastungsform, welche bei jedem Arbeitnehmer zu chro­nischem Distress führen kann, beschrieben werden. Auf eine tiefergehende Betrach- tung von Stress soll an dieser Stelle verzichtet werden, da dies den biologisch­medizinischen Bereich betreffen und damit über den sozialwissenschaftlichen Rahmen dieser Arbeit deutlich hinausgehen würde.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 1: Modell beruflicher Gratifikationskrisen (in Anlehnung an Fietze 2011).

Das ERI-Modell wird u.a. als stresstheoretisches Interaktionsmodell bezeichnet, da es Arbeitsumwelt als auch Person einschließt. Die berufliche Verausgabung (Effort- Dimension) wird zum einen von außen (extrinsisch) über Arbeitsanforderungen sowie -belastungen wie z.B. Arbeitsaufkommen oder Arbeiten unter Zeitdruck bestimmt, zum anderen spielt die intrinsische Verausgabungsbereitschaft einer Person eine wesentliche Rolle (vgl. Siegrist 2001: 322): „Will man eine möglichst präzise Ab­schätzung der individuellen Verausgabung im jeweiligen beruflichen Leistungskontext erreichen, so müssen beide Verausgabungskomponenten berücksichtigt werden.“ (Siegrist 1996: 103). In einigen Studien wird in Bezug auf die Effort-Komponente lediglich die subjektive Bewertung der extrinsischen Verausgabungsquelle beachtet. Eine genauere Abschätzung beruflicher Verausgabung erfolgt allerdings über das zu­sätzliche Einbeziehen der intrinsischen Verausgabungsneigung einer Person. In englischer Sprache wird das übersteigerte Verausgabungsverhalten als ,over- committment‘ (OVC) bezeichnet. Eine Person mit hoher Verausgabungsbereitschaft zeichnet sich durch erhöhtes Streben nach wiederkehrender Anerkennung und Be­lohnung aus, welche sie mit übersteigerter Anstrengung zu erreichen versucht (vgl. Peter 2002: 390). Insofern können bei niedrigen äußeren Anforderungen, aber einer spezifischen intrinsischen Verausgabungsbereitschaft einer Person, hohe Veraus­gabungen induziert werden. Ein Beispiel wäre das Überschreiten von Sollvorgaben bei verhältnismäßig geringem Arbeitsaufkommen, um auf diese Weise Anerkennung zu erlangen (vgl. Siegrist 1996: 103). Allgemein wird OVC einer Person im beruflichen Leben aufgrund der daraus resultierenden Leistungen häufig belohnt. In dieser Hinsicht stellt ein erhöhtes Verausgabungsverhalten keine individualpathologische Eigenschaft dar, sondern wird als übersteigerte Anpassung an soziale Normen der „Leistungsgesellschaft“ betrachtet (vgl. Siegrist 1996: 105).

Die Zuteilung beruflicher Gratifikationen (Reward-Dimension) erfolgt über die Arbeitsumwelt, also den Arbeitgeber oder das Unternehmen. Es wird davon ausgegangen, dass die Mehrheit der Erwerbstätigen Belohnungen mehr oder weniger direkt leistungsbezogen erhalten. Hierbei werden drei „Transmittersysteme“ beruflicher Gratifikationen unterschieden: Geld bzw. Gehalt, berufliche Anerkennung bzw. Achtung und berufliche Statuskontrolle. Berufliche Statuskontrolle bezieht auf die Chance einer Person einen beruflichen Status einzunehmen und diesen ggf. zu behaupten. Mit anderen Worten: berufliche Statuskontrolle meint die Aufstiegs­möglichkeiten und die Arbeitsplatzsicherheit einer Person. Bei hoher Statuskontrolle bestehen wahrnehmbare Aufstiegschancen und Arbeitsplatzsicherheit. Niedrige be­rufliche Statuskontrolle geht mit blockiertem Aufstieg und Arbeitsplatzunsicherheit einher. Die genannten Gratifikationen weisen eine hierarchische Beziehung auf. Geld und Achtung sind an das Ausmaß beruflicher Statuskontrolle gebunden, d.h. Gehalt und Anerkennung werden zum großen Teil über die Berufsstatuskontrolle vermittelt. Beruflicher Statuskontrolle kommt somit in diesem Modell eine zentrale Stellung im Rahmen beruflicher Gratifikationen zu (vgl. Siegrist 1996: 99f.). Allerdings ist anzu­merken, dass Gehalt und berufliche Statuskontrolle auch von der makroökonomischen Lage bedingt sind und nicht ausschließlich vom Wohlwollen eines Arbeitgebers ab­hängen. Anerkennung respektive Achtung dagegen kann auch auf andere Weise, bspw. verbal, erfolgen (vgl. Siegrist 2001: 322). Die Reward-Dimension des ERI-Modells hat insofern einen rein extrinsischen Charakter. Erhaltene Belohnungen erfolgen von „außen“ über die Arbeitsumwelt. Intrinsische Belohnungen werden im Vergleich zu anderen AZ-Modellen wie dem prozesstheoretischen Modell von Porter und Lawler ausgeklammert. Belohnungen intrinsischer Natur wie bspw. Stolz, Freude an der Arbeit oder Erfolgsgefühle finden innerhalb des Modells beruflicher Gratifikations­krisen keine Berücksichtigung.

Festgehalten werden kann somit, dass gemäß dem ERI-Modell chronischer krankheitswerter Stress im Erwerbsleben entstehen kann, wenn hohe berufliche Verausgabung durch extrinsische Arbeitsbelastungen und/oder intrinsische Veraus­gabungsneigung und gleichzeitig geringe berufliche Gratifikationen insbesondere durch blockierte Aufstiegsmöglichkeiten sowie Arbeitsplatzunsicherheit über einen längeren Zeitraum zusammentreffen. Wichtig ist, dass man erst in chronifizierter Form von einer beruflichen Gratifikationskrise spricht, die gesundheitsgefährdende Folgen mit sich bringt.

Nun würde man vermutlich einem Arbeitnehmer eine Senkung der Verausgabungs­kosten bei ausbleibender oder geringer Belohnung unterstellen, um eine Gratifi­kationskrise zu vermeiden. Dies ist allerdings unter drei Bedingungen nicht zu er­warten: 1. Wenn aufgrund fehlender Arbeitsplatzalternativen eine psychosozial be­lastende Arbeitssituation in Kauf genommen wird. 2. Wenn in der Zukunft liegende Karrierechancen antizipiert werden und darum beanspruchende Arbeitstätigkeiten in der aktuellen Situation nicht aufgegeben werden. 3. Wenn die individuelle Verausga­bungsbereitschaft sehr ausgeprägt ist und somit gewissermaßen ein ,fit‘ zwischen der Neigung einer Person und den Arbeitsanforderungen besteht (vgl. Peter 2002: 390f.). Unter diesen Bedingungen ist ein dauerhaftes Fortbestehen einer beruflichen Gratifi­kationskrise zu erwarten und damit mit einer chronischen Distressbelastung zu rechnen.

Nachdem das Modell beruflicher Gratifikationskrisen erläutert wurde, stellt sich die Frage nach den psychologischen Hintergründen, die bei einer ERI im Erwerbsleben eines Arbeitnehmers zu krankheitswertem Distress führen können. Mit einem be­ruflichen Status, der einer Person zugewiesen wird, werden zugleich Leistungschancen sowie Belohnungserwartungen vermittelt. Weist eine Person im beruflichen Kontext hohe Leistungen in Form hoher Verausgabung auf und erhält hierfür angemessene Belohnungen, vor allem hohe berufliche Statuskontrolle, dann trägt diese Kon­stellation zur positiven Wahrnehmung der eigenen Selbstwirksamkeit bei. Selbstwirk­samkeit bezieht sich auf die Überzeugung, ausgehend von den eigenen Fähigkeiten, Kontrolle über Ereignisse in der Umwelt ausüben zu können. Gehen also hohe be­rufliche Verausgabungen mit entsprechender beruflicher Statuskontrolle einher, erfolgt auf Basis dieser Kontrollausübung eine positive Zuschreibung der eigenen Fähigkeiten bzw. Leistungen. Zudem wird über hohe Gratifikationen eine affirmative Selbstbewertung erlebt, was für das Selbstwertgefühl bedeutsam ist. Über Gratifi­kationen vermittelter beruflicher Erfolg gilt als ein entscheidendes Element der Selbst­einschätzung. Finden hingegen hohe Verausgabungen im Leistungskontext niedriger beruflicher Statuskontrolle statt, ist einerseits die Selbstwirksamkeitserfahrung ne­gativ: Man ist scheinbar nicht in der Lage mit den eigenen Fähigkeiten Kontrolle über den beruflichen Status und die damit verbundenen Gratifikationen auszuüben. Andererseits schränken geringe von der Umwelt gewährte Belohnungen u.a. in Form niedriger Statuskontrolle das Erleben affirmativer Selbstbewertung ein, was wiederum das Selbstwertgefühl in negativer Weise tangiert. Dieses Ungleichgewicht aus hoher Verausgabung und unangemessen geringer Belohnung mindert also die Wahr­nehmung der Selbstwirksamkeit als auch das Selbstwertgefühl. Ist diese Konstellation im Berufskontext langfristig wirksam, sind nicht nur intensive und langanhaltende negative Emotionen die Folge, sondern es kommt zu einer Gesundheit gefährdenden chronischen Distresserfahrung. Man spricht auch von einer funktionalen Diskordanz zwischen den erwähnten sozio-emotionalen Motivationen in ihrer Beziehung zu einem eingenommenen Erwerbsstatus (vgl. Siegrist 1996: 90-96)^[2].

Aus dem Gesagten folgt als Sonderfall, dass Arbeitslosigkeit besonders stressauslösend ist und mit stark negativen Emotionen einhergeht. Denn positive Selbstwirksam­keitserfahrungen als auch günstige Erfahrungen der affirmativen Selbstbewertung sind zumindest im Erwerbsleben völlig ausgeschlossen (vgl. Siegrist 1996: 95). Dieser Fall spielt aber in der noch folgenden statistischen Analyse keine Rolle.

Nun stellt sich weiterhin die Frage, warum berufliche Anstrengungen bzw. damit einhergehende Verausgabungen und berufliche Gratifikationen ins Verhältnis zu­einander gesetzt werden und dieses auf die Selbstwahrnehmung von Arbeitnehmern einwirkt. Eine mögliche Erklärung ist, dass in der deutschen Ausbildungs- und Arbeitswelt (aber nicht nur hier) eine verbreitete Annahme einer „Leistungs­gesellschaft“ besteht. Leistung sowie beruflicher und damit auch sozialer Aufstieg scheinen unweigerlich miteinander zusammenzuhängen: Wer hohe Leistungen er­bringt, erhält auch entsprechende Gratifikationen. Da berufliche Leistung als das entscheidende legitime Mittel angesehen wird, um Gratifikationen zu erhalten und aufzusteigen, schließt man auch umgekehrt z.B. von beruflichem Status oder Ein­kommen auf die zuvor erbrachten individuellen Anstrengungen zurück. Das heißt wer „[...] das Weltbild einer scheinbar ,offenen Gesellschaft voll verinnerlicht hat und fest davon überzeugt ist, dass sein Platz in der Gesellschaft nur von seiner beruflichen Tüchtigkeit abhängt, wird ausbleibenden Erfolg und Aufstieg als persönlichen Miss­erfolg und individuelles Versagen interpretieren.“ (Wippermann 1981: 323). Hohe Ver­ausgabung aufgrund beruflicher Anstrengungen wird gesellschaftlich mit beruflichem Erfolg verknüpft. Bleibt der Berufserfolg aus, wird dies der individuell zu geringen Leistung/Verausgabung eines Erwerbstätigen zugeschrieben (vgl. Wippermann 1981: 263-303). Insofern ist ein in der Gesellschaft gültiges Wertesystem die Ausgangsbasis für das mögliche Zustandekommen von beruflichen Gratifikationskrisen mit ihren psychologischen Prozessen.

Tatsächlich, so die Kritik am Wertesystem der Leistungsgesellschaft, spielen gerade im beruflichen Kontext neben der Leistung andere Faktoren häufig eine übergeordnete Rolle in Bezug auf den beruflichen Status. Als entscheidend werden loyales Verhalten gegenüber dem Betrieb, die Identifikation mit Betriebszielen als auch eine aktive Demonstration von Eigenschaften, die mit den Normen und sozio-kulturellen Merk­malen der Spitzengruppe im Unternehmen übereinstimmen angesehen. Fälschlicher­weise werden allerdings berufliche Anstrengungen als zentrales aufstiegsrelevantes Element betrachtet, was zu Fehlinterpretationen des beruflichen (Miss-)Erfolgs im Verhältnis zur eigenen Arbeitsleistung führen kann (vgl. Wippermann 1981: 306). Nicht zu vergessen ist hierbei, dass berufliche Gratifikationen wie Aufstieg und höheres Einkommen wirtschaftlich bedingt sind und daher innerbetrieblich teilweise gar nicht gewährt werden können. Aus unternehmerisch-wirtschaftlicher Sicht ist eine grund­sätzliche Orientierung an einer Leistungsgesellschaft dennoch von Bedeutung, da so eine Leistungsmotivation der Mitarbeiter aufrechterhalten werden kann. Wobei an diesem Punkt die soeben erläuterte Bedeutung von beruflichen Leistungen kritisch hinterfragt werden soll. Handelt es sich tatsächlich „nur“ um einen Glauben an eine Leistungsgesellschaft? Eventuell ist die Relevanz beruflicher Anstrengungen für das Erhalten von Gratifikationen kontextspezifisch und im Einzelfall zu betrachten, was pauschale Aussagen zum Leistungs-Belohnungs-Zusammenhang im Erwerbsleben einschränkt. Somit stellt sich auch bei jeder Gratifikationskrise die Frage nach dem tat­sächlichen Einfluss des erbrachten ,Efforts‘ auf die Reward-Komponenten.

2.3 Emotionale Stabilität als Persönlichkeitseigenschaft

In diesem Kapitel wird die Persönlichkeitseigenschaft ,emotionale Stabilitäť der sog. „Big Five“ erläutert. Diese wird ebenfalls in das zu spezifizierende Analysemodell integriert. Zunächst soll aber näher auf das Verständnis dieses Konstruktes einge­gangen werden.

Spricht man von emotionaler Stabilität einer Person, wird Bezug genommen auf die individuelle Wahrnehmungen von Stress bzw. stressauslösenden Reizen (Stressoren) sowie die Fähigkeiten mit Stress umzugehen (vgl. Cook 2005: 33f.). Generell unter­scheidet man hierbei drei Ausprägungsformen: Personen mit niedrigen Werten be­zeichnet man als emotional stabil, Personen mit hohen Werten werden als emotional labil charakterisiert und Individuen mit mittleren Werten werden als „besonnen“ be­schrieben. Emotional stabile Personen reagieren weniger schnell auf Stressoren und können zudem relativ viel Stress ertragen, da sie mit Stresssituationen gut umgehen können. Emotional labile Personen reagieren empfindsamer auf Stressoren und können den daraus resultierendem Stress schlechter verarbeiten. Weisen Personen einen mittleren Wert hinsichtlich emotionaler Stabilität auf, dann liegen diese somit regelrecht dazwischen: Sie können aufgrund ihrer Wahrnehmung und ihrem Umgang mehr Stress ertragen als emotional labile Menschen, aber weniger als emotional stabile Personen (vgl. Howard/Howard 2002: 38). Für das Ausmaß von erfahrenem Stress und die damit in Zusammenhang stehenden negativen Effekte von Distress spielt also die individuelle emotionale Stabilität eine maßgebliche Rolle. Denn sowohl die physio­logische Reaktion auf Stresssituationen als auch der Umgang mit Stress selbst hängt von der emotionalen Stabilität einer Person ab. Betont werden soll an dieser Stelle, dass es sich im Zuge emotionaler Stabilität nicht um eine Wertung eines Menschen handelt, auch wenn dies durch die Darstellung mit Hilfe von niedrigen bzw. hohen Werten nahgelegt wird. Vielmehr handelt es sich um eine Einordnung auf einem Kontinuum (emotionale Stabilität - emotionale Labilität), die das Denken und Handeln einer Person in spezifischen Situationen beschreibt.

Teilweise wird anstelle von emotionaler Stabilität von Neurotizismus gesprochen. Der Begriff Neurotizismus wird vorwiegend im klinischen Kontext verwendet. Von emo­tionaler Stabilität spricht man zumeist im organisationalen arbeitsbezogenem Kontext (vgl. Raad 2000: 95). Innerhalb dieser Masterarbeit wird entsprechend der zugrunde­liegenden Fragestellung bzgl. allgemeiner AZ der Begriff der emotionalen Stabilität verwendet.

In verschiedenen Untersuchungen wird eine positive Korrelation zwischen emo­tionaler Stabilität und AZ festgestellt und wiederholt bestätigt. Allerdings bleibt die genaue Anlage der Prozesse zwischen emotionaler Stabilität und AZ weitestgehend offen. Inwiefern bestehen Kausalzusammenhänge? Sind Moderator- bzw. Mediator­effekte zu erkennen? Daher wird u.a. von Timothy A. Judge und Joyce E. Bono in ihrem wissenschaftlichen Artikel über den Zusammenhang von Persönlichkeitseigenschaften und AZ nahgelegt, in zukünftigen Arbeiten über AZ mindestens eine Eigenschaft (wie die der emotionalen Stabilität) in das zu untersuchende AZ-Modell einzubeziehen, um so die genauen Zusammenhänge zu analysieren (vgl. Judge/Bono 2001: 84 ff.). Das im nächsten Kapitel vorzustellende theoretische Modell wird, diesem Vorschlag gemäß, die emotionale Stabilität in das dieser Arbeit zugrundeliegende AZ-Modell integrieren.

Eine mögliche Spezifizierung hinsichtlich des Zusammenhangs zwischen emotionaler Stabilität und AZ fasst Vivian D. Cook in ihrer Dissertation folgendermaßen zu­sammen: „ [...] an individual low in Emotional Stability has less ability to manage or tolerate stress, and as such, will less successfully manage workplace stress. This would lead to lower levels of job performance and satisfaction. (Cook 2005: 49). Emotionaler Stabilität als Persönlichkeitseigenschaft wird demnach implizit eine Moderator­funktion zugewiesen, die den direkten Zusammenhang zwischen (Arbeits-)Stresslevel und AZ bedingt. Zumindest die negative Wirkung von Distress auf die AZ wurde bereits weiter oben angeführt.

Ähnlich wie beim individuellen Erleben von Stress beeinflusst die emotionale Stabilität einer Person auch deren Wahrnehmung der Arbeitssituation. Je nach subjektiver Wahrnehmung kann die jeweilige Arbeitssituation als ein möglicher Stressor aufgefasst werden. Für emotional labile Personen wird angenommen, dass sie bspw. ihre jeweilige Arbeitssituation negativ verzerrt wahrnehmen (vgl. Cook 2005: 88f.).

Damit stellt sich die Frage, warum emotional labile Personen schneller Stress empfinden, schlechter damit umgehen können und deren Wahrnehmung von Stressoren wie der Arbeitssituation häufig negativerer Art ist. Zurückgeführt wird dies auf spezifische Gedankenprozesse: emotional labile Individuen neigen zu dys- funktionalen Gedankenprozessen wie Übergeneralisierungen, Perfektionismus oder Überbetonung von Abhängigkeiten u.a. von anderen Personen. Sie haben darüber hinaus eine Tendenz sich länger und intensiver mit negativen Arbeitsaspekten zu befassen sowie mehrdeutige Reize in negativer Weise zu deuten (vgl. Cook 2005: 33ff.). Solche Gedanken haben einerseits eine stressverstärkende Wirkung, die den Umgang mit Stresssituationen erschwert; andererseits verschlechtern sie die Wahrnehmung der eigenen Arbeitssituation.

2.4 Theoretisches Modell zur Erklärung allgemeiner Arbeitszufriedenheit

Innerhalb dieses Kapitels wird das zugrundeliegende theoretische Modell dargestellt (siehe Abb. 2). Das Modell dient der Beschreibung möglicher Einflüsse auf die all­gemeine AZ. Dabei werden die zuvor erläuterten theoretischen Aspekte zu einem spe­zifizierten Gesamtmodell zur Erklärung allgemeiner AZ zusammengeführt und die an­zunehmenden Wirkungszusammenhänge veranschaulicht. Es handelt sich um ein kombiniertes Moderator-Mediator-Design. Die entsprechenden Hypothesen werden aus den erläuterten Zusammenhängen hergeleitet. Die im weiteren Verlauf der Arbeit folgende Hypothesenprüfung soll zur Beantwortung der formulierten Leitfragen bei­tragen.

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Abb. 2: theoretisches Modell (eigene Darstellung).

Das theoretische Modell beschreibt zunächst einmal einen unmittelbaren Zu­sammenhang zwischen einer beruflichen Gratifikationskrise (ERI) und allgemeiner AZ. Es wird angenommen, dass eine geringe AZ auf ein Missverhältnis von hohen beruflichen Verausgabungen und geringen erhaltenen Gratifikationen zurückgeführt werden kann. Denn, wie weiter oben dargelegt, wird sowohl beruflicher Anstrengung als auch erhaltener Belohnung ein jeweils direkter Einfluss auf die AZ eines Arbeit­nehmers zugesprochen. Angelehnt an das beschriebene ERI-Modell von Dr. Johannes Siegrist ist nicht eine unabhängige Wirkung dieser Faktoren auf die allgemeine AZ zu erwarten, sondern von einer Interaktion der beiden Komponenten auszugehen. Je höher demzufolge im beruflichen Kontext die Effort-Komponente im Verhältnis zur Reward-Komponente ausfällt, desto größer ist die Imbalance und desto negativer sollte die subjektive Beurteilung der AZ sein. Umgekehrt sollte eine geringer werdende Im­balance zwischen den geforderten beruflichen Verausgabungen und den erhaltenen Gratifikationen mit einer höheren allgemeinen AZ einhergehen. Diese Annahme über einen Zusammenhang zwischen beruflicher Gratifikationskrise und AZ findet in ver­schiedenen Untersuchungen vorläufig Bestätigung (vgl. Fietze 2011: 12f.). Es wird angenommen, dass dieser Zusammenhang unabhängig von der Ausprägung der emo­tionalen Stabilität/Labilität einer Person ist. Die erste Hypothese lautet somit:

H1: Je ausgeprägter eine berufliche Gratifikationskrise (ERI) ist, desto geringer ist die allgemeine Arbeitszufriedenheit (AZ), sowohl bei emotional sehr stabilen als auch emotional sehr labilen Personen.

Neben der Verknüpfung einer beruflichen Gratifikationskrise mit der AZ, skizziert das theoretische Modell auch einen Zusammenhang zwischen einer ERI und Stress­erfahrungen von Arbeitnehmern. Gemäß den Ausführungen bzgl. einer beruflichen Gratifikationskrise als psychosoziales Konstrukt geht eine solche Krise im Erwerbs­leben mit chronifiziertem sozio-emotionalem Distress einher. Denn im Falle fortge­setzter hoher Verausgabung und niedriger Gratifikation (wie geringe berufliche Status­kontrolle) wird eine soziale Reziprozitätserwartung verletzt, welche als Anlass für eine sozio-emotionale Distresserfahrung identifiziert worden ist. Da diese Stressbelastung bei einer ERI in chronischer Form vorliegt, spricht man von krankheitswertem Stress durch den der Organismus geschädigt wird (vgl. Siegrist 2001: 317h). Das heißt u.a. das Verhältnis von ,Effort‘ und ,Reward‘ im beruflichen Kontext bestimmt die Aus­prägung der Stressreaktion eines Arbeitnehmers. Mit zunehmender Diskordanz (Imbalance) zwischen wiederkehrender, lang andauernder Verausgabung und subjek­tiv unangemessen niedriger Gratifikation, nimmt auch die krankheitswerte Stressre­aktion zu. Aufgrund der fortdauernden und sehr spezifischen Belastung durch eine ERI sollte ein deutlicher Effekt sowohl bei Personen mit ausgeprägter emotionaler Stabili­tät als auch bei Personen mit ausgeprägter Labilität erkennbar sein. Daraus folgt die zweite Hypothese:

H2: Je ausgeprägter eine berufliche Gratifikationskrise (ERI) ist, desto höher ist der krankheitswerte Stress, sowohl bei emotional sehr stabilen als auch emotional sehr labilen Personen.

Wie im Kapitel zur allgemeinen AZ erläutert, geht man davon aus, dass durch die Arbeitssituation induzierter Distress die subjektive AZ mindert. Ein hoher Distresslevel, wie er bei krankheitswertem Stress besteht, bewirkt geringe AZ. Das theoretische Modell stellt gleichermaßen diesen Zusammenhang zwischen krankheitswertem Distress und allgemeiner AZ dar. Aus den geschilderten Zusammenhängen wird eine mögliche Mediatorrolle von krankheitswertem Stress ersichtlich. Der direkte Kausalzusammenhang zwischen einer ERI und der allge­meinen AZ wird womöglich durch krankheitswerten Stress infolge einer beruflichen Gratifikationskrise mediiert. Das bedeutet im Falle einer totalen Mediation, dass nicht eine wahrgenommene ERI selbst die AZ beeinträchtigt, sondern dass der von ihr ausgelöste Distress die allgemeine AZ verringert. Handelt es sich um eine partielle Mediation, hätte sowohl die ERI als auch der krankheitswerte Stress einen negativen Effekt auf die allgemeine AZ (wobei der partielle Einfluss einer ERI auf die allgemeine AZ im Vergleich zum Modell ohne Mediator geringer wäre). Demnach besagt die Mediatorhypothese:

H3: Eine berufliche Gratifikationskrise bzw. eine ERI übt einen indirekten Effekt auf die allgemeine Arbeitszufriedenheit (AZ) aus, welcher über krankheitswerten Stress vermittelt wird. Der Mediatoreffekt ist abhängig von der emotionalen Stabilität/Labilität einer Person (siehe dazu Moderatorhypothesen H4).

Das theoretische moderierte Mediationsmodell unterscheidet zwischen emotional stabilen und emotional labilen Personen. Es wird davon ausgegangen, dass der Zu­sammenhang zwischen einer ERI und allgemeiner AZ durch die Mediatorvariable krankheitswerter Distress vermittelt wird und der Mediatoreffekt für emotional sehr labile Individuen deutlicher ausfällt als für emotional sehr stabile. Denn wie beschrie­ben geht emotionale Labilität mit dysfunktionalen Gedankenprozessen einher, die die Wahrnehmung von Stressoren negativ beeinflusst und den Umgang mit bestehendem Stress erschwert. Aus diesem Grund ist zu erwarten, dass emotional sehr labile Per­sonen stärker auf eine ERI reagieren und vor allem der daraus resultierende Distress einen größeren Einfluss auf die individuelle AZ hat, weil Distress von dieser Personen­gruppe weniger gut verarbeitet werden kann. Da emotional sehr stabile Personen besser mit Stress umgehen respektive mehr Stress ertragen können, kann der Effekt von krankheitswertem Stress auf die Zufriedenheit mit der Arbeit für diese Personen­gruppe entweder geringer ausfallen als bei emotional sehr labilen Personen oder sogar völlig verschwinden. Demzufolge kann der gesamte Mediatoreffekt für Personen mit ausgeprägter emotionaler Stabilität schwächer sein oder sich sogar völlig auflösen. Das hier vorgestellte theoretische Modell beschreibt insofern eine moderierte Mediation. Die diesbezüglichen Moderatorhypothesen lauten:

H4(a): Der Effekt von einer beruflichen Gratifikationskrise (ERI) auf krankheitswerten Stress fällt unter der Bedingung ,hohe emotionale Labilität‘ stärker aus als unter der Bedingung ,hohe emotionale Stabilität‘, wobei dieser Effekt unter beiden Bedingungen besteht (vgl. hierzu H2).

H4(b): Der Effekt von krankheitswertem Stress auf die allgemeine

Arbeitszufriedenheit (AZ) fällt unter der Bedingung ,hohe emotionale Labilität‘ stärker aus als unter der Bedingung ,hohe emotionale Stabilität‘.

Die Variablen Lebensalter und Geschlecht werden im statistischen Modell bzw. bei der statistischen Datenanalyse als reine Kontrollvariablen herangezogen und werden nicht in die Hypothesenformulierung einbezogen.

3. Datenanalyse

Im nun folgenden empirisch-statistischen Teil geht es vorwiegend darum, die zuvor aufgestellten Hypothesen im Rahmen einer statistischen Analyse zu überprüfen. Hierzu werden zunächst die für Analysezwecke verwendeten Daten und die ent­sprechende Stichprobe vorgestellt. Anschließend wird auf die Operationalisierungen der im vorherigen Kapitel besprochenen theoretischen Konstrukte eingegangen, die im noch zu spezifizierenden statistischen Modell als Analysevariablen verwendet werden. Außerdem findet eine nähere Betrachtung der operationalisierten Analysevariablen über zentrale deskriptive Kennzahlen statt. Nach den Ausführungen bzgl. Daten­grundlage, Operationalisierungen und Variablenkennzahlen werden die statistische Methode als auch das zu untersuchende statistische Modell erläutert. Daraufhin folgt die statistische Analyse mit einer Diskussion der empirischen Ergebnisse in Hinblick auf die formulierten Hypothesen, um letztlich die aufgestellten Leitfragen der Master­arbeit beantworten zu können. Bezugnehmend auf die Ergebnisse wird dieser empirisch-statistische Teil mit praktischen Folgerungen abgeschlossen.

3.1 Datengrundlage und Stichprobe

Grundlage für die statistische Untersuchung innerhalb dieser Masterarbeit sind die Daten des Sozio-oekonomischen Panels (SOEP). Das SOEP ist eine „repräsentative“ Wiederholungsbefragung privater Haushalte und deren Mitglieder in der Bundes­republik Deutschland. Es handelt sich insofern um ein Längsschnittdesign. Die Er­fassung der Daten findet seit 1984 im jährlichen Rhythmus statt. Im Auftrag des DIW Berlin werden jedes Jahr in Deutschland über 20.000 Personen aus rund 11.000 Haus­halten von TNS Infratest Sozialforschung befragt (prinzipiell face-to-face). Grund­sätzlich werden bei jeder Befragung dieselben Personen interviewt. Allerdings gibt es wie bei den meisten Studien mit Panelcharakter im Zeitverlauf Ausfälle von Personen oder es werden neue Befragungspersonen aufgenommen.

Die erhobenen Daten liefern regelmäßige Informationen u.a. zu Fragen über die in Deutschland lebende Bevölkerung und deren Demografie, über Beschäftigungs­strukturen, Familie, Bildung, Einstellungen und Persönlichkeitsaspekte. Zur Po­pulation des SOEP gehören private Haushalte und deren Mitglieder, die das 17. Lebensjahr erreicht haben. Die Befragungspersonen werden/wurden mittels mehrstufiger Stichprobenziehung, die regional gebündelt sind, gezogen. Die Haushalte werden/wurden per ,random-walk‘ ausgewählt.

Für die in dieser Arbeit durchgeführten statistischen Analysen wurden die SOEP- Daten aus den Jahren 2009 bzw. 2011 (SOEP v28 im Long-Format) verwendet, in denen auch die zur Überprüfung der aufgestellten Hypothesen notwendigen Items enthalten sind. Die Daten wurden zu einem „Arbeitsdatensatz“ zusammengeführt, da die für die statistische Analyse relevanten Variablen nicht im selben Jahr erfasst wurden. Das heißt im Endeffekt wurde der Datensatz von 2011 verwendet und durch die Daten aus dem Jahr 2009 ergänzt, um die 2011 nicht erhobenen (aber relevanten) Daten zu komplettieren. Konkret bedeutet dies, dass im Fragebogen von 2011 die Items bzgl. der „Big Five“ Persönlichkeitseigenschaften nicht erfasst wurden. Diese wurden jedoch 2009 im Personenfragebogen erfragt. Die Daten von 2011 wurden sodann um die relevanten Angaben aus dem Jahr 2009 erweitert. Eine solche Zusammenführung der Daten ist möglich, weil es sich beim SOEP, wie beschrieben, um Paneldaten handelt. Wichtig ist, dass die Stichprobe um die Befragten bereinigt wurde, die min­destens eines der für die Analyse bedeutsamen Items nicht beantwortet haben. Auf Basis der Bearbeitung wurden nur die Personen weiter berücksichtigt, die sowohl 2009 als auch 2011 die relevanten Items beantwortet haben. Letzten Endes sind im Arbeitsdatensatz ausschließlich Personen enthalten, die 2011 die relevanten Items (zu allgemeiner AZ, ERI, krankheitswertem Stress, Lebensalter, Geschlecht) beantwortet haben und zugleich 2009 auf die Items zu den „Big Five“ (genauer: zur emotionalen Stabilität) eingegangen sind. Der verwendete Arbeitsdatensatz für die Datenanalyse besteht schließlich aus 7315 Untersuchungseinheiten.

Generell sollte angemerkt sein, dass die Beantwortung der Forschungsfra­gen/Hypothesen der Masterarbeit nicht davon abhängt, wann die Daten genau er­hoben wurden. Entscheidender ist, dass die Daten zeitgemäß sind und aus der gegen­wärtigen Zeit stammen. Insofern ist es angemessen die Daten von 2011 (2009) zu verwenden. Es geht nämlich weder um die Entwicklung der AZ in Deutschland in den letzten Jahren noch um die aktuellste Darstellung der allgemeinen AZ. Vielmehr stehen mögliche Hintergrundvariablen und Wirkungszusammenhänge in Hinblick auf die allgemeine AZ im Vordergrund. Für solche Aussagen mit allgemeingültigerem An­spruch sind nicht zwangsläufig die aktuellsten Daten notwendig.

3.2 Operationalisierung und Indexkonstruktion

Im nun folgenden Schritt findet die Operationalisierung der theoretischen Konstrukte statt, indem den theoretischen Konstrukten Indikatoren zugewiesen werden. Die Indikatoren dienen im Rahmen der statistischen Überprüfung der Hypothesen als Analysevariablen. Bei den zu operationalisierenden latenten Konstrukten handelt es sich um die allgemeine AZ, die berufliche Gratifikationskrise, krankheitswerten Stress sowie emotionale Stabilität. Die entsprechenden Indikatoren werden gemeinsam mit den in die statistische Analyse einfließenden Kontrollvariablen vorgestellt und kurz er­läutert. Abgerundet werden soll die Vorstellung der Indikatoren/Analysevariablen durch die Darlegung deskriptiver Kennzahlen, um einen klareren Eindruck jener zu vermitteln. Anschließend wird näher auf die Indexkonstruktion der Analysevariablen eingegangen.

3.2.1 Operationalisierung der theoretischen Konstrukte

In diesem Unterkapitel findet die Zuordnung von Indikatoren zu den theoretischen Konstrukten statt. Die Indikatoren fließen im weiteren Verlauf der Arbeit als Analysevariablen in die statistischen Untersuchungen ein. Das Item „Zufriedenheit Arbeit“ dient als Indikator für die allgemeine AZ und richtet sich im SOEP-Fragebogen (SOEP v28) ausschließlich an Erwerbstätige. Befragte, die dieses Item nicht beantwortet haben, werden nicht in die statistische Untersuchung eingeschlossen. Dementsprechend finden nur Personen, die auch erwerbstätig sind, in der weiteren Analyse Berücksichtigung ^[3]. Der additiv gewichtete Index „Ausprägung Effort-Reward- Imbalance“ stellt den Indikator für das Konstrukt der beruflichen Gratifikationskrise dar. Weiterhin bezieht sich der additiv gewichtete Index „krankheitswerter Stress“ gemäß der Bezeichnung auf das Ausmaß des krankheitswerten Stresses der Befragten. Den Indikator für die emotionale Stabilität einer Befragungsperson bildet der additiv gewichtete Index „emotionale Stabilität“ (siehe Tabelle 1).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 1: Analysevariablen (Datensatz: SOEP v28).

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Tabelle 2: Deskriptive Statistiken der Analysevariablen

Die deskriptiven Kennzahlen bzgl. der metrisch skalierten Variablen Zufriedenheit mit der Arbeit (Ein Wert von null bedeutet „ganz und gar unzufrieden“, ein Wert von zehn bedeutet „ganz und gar zufrieden“) und Lebensalter der Befragten sollten ohne weitere Erläuterungen verständlich und aussagekräftig sein. Für die nominale (Dummy-)Vari- able Geschlecht mit der Referenzkategorie „weiblich“ sind die Kennwerte weitest­gehend bedeutungslos und daher in Klammern gesetzt.

Die drei Indizes Ausprägung ERI, krankheitswerter Stress und emotionale Stabilität bestehen aus additiv gewichteten Items und können als metrisch skaliert interpretiert werden. Zur besseren Einordnung der dazu gehörigen deskriptiven Ergebnisse soll auf die jeweilige Skalenrichtung, die Skalenschritte und die theoretisch kleinsten bzw. größten Skalenwerte hingewiesen werden. In Bezug auf den Index ERI wurde bereits angeführt, dass ein Wert kleiner eins auf eine positive Wahrnehmung des Verhältnisses zwischen eher geringer beruflicher Verausgabung und relativ hohen erhaltenen Gratifikationen hindeutet, aufgrund dessen eine berufliche Gratifi­kationskrise ausgeschlossen werden kann. Ein Wert nahe eins spricht für eine aus­gewogene Relation zwischen ,Effort‘ und ,Reward‘, bei der sich (geringe oder hohe) berufliche Verausgabung und (geringe oder hohe) Belohnung aus subjektiver Per­spektive eines Befragten entsprechen. Auch aus diesem Verhältnis resultiert gemäß dem Modell beruflicher Gratifikationskrisen noch kein krankheitswerter Stress. Erst ab einem Wert größer eins besteht ein stresswirksames Verhältnis aus hohem ,Effort‘ und unangemessen empfundenen ,Reward‘. Die empirischen Skalenschritte verlaufen in sehr kleinen Abständen (siehe Anhang A). Der theoretisch kleinste Wert für ERI ist 0.24, der theoretisch größte Wert liegt bei 3.84. Beide Werte sind auch in der Stichprobe wiederzufinden.

Für den Index krankheitswerter Stress bedeutet ein aufsteigender Wert eine Zunahme an gesundheitsgefährdendem Stress. Wobei 2.5 der geringste mögliche Wert ist und auf keine Stressbelastung im Zuge der Arbeitstätigkeit hinweist. Der größtmögliche Wert ist 9.98, bei dem die Distressbelastung besonders ausgeprägt ist. Beide Extrem­punkte sind in der Stichprobe vorzufinden. Die empirischen Skalenschritte verlaufen hier ebenfalls in kleinen Abständen (siehe Anhang A).

Für den Index, der die emotionale Stabilität einer Person wiedergeben soll, gilt, dass ein geringer Indexwert mit einer hohen emotionalen Stabilität einhergeht. Steigende Werte drücken eine Abnahme der emotionalen Stabilität bzw. eine größer werdende emotionale Labilität aus. Personen mit dem theoretisch geringsten Wert von 2.26 sind gemäß dem additiv gewichteten Index die emotional stabilsten. Personen mit einem maximal möglichen Indexwert von 15.82 gelten als emotional besonders labil. Diese zwei extremen Ausprägungsformen sind ebenfalls in der Stichprobe zu beobachten. Aufgrund der additiven Gewichtung des Indexes ergeben sich wiederum viele kleine Skalenschritte (siehe Anhang A).

3.2.2 Indexkonstruktion der Analvsevariablen

Als nächstes wird die Indexkonstruktion der Analysevariablen (ERI, krankheitswerter Stress, emotionale Stabilität) erläutert und in diesem Zuge auf Faktorladungen als auch auf Cronbach’s Alpha eingegangen. Zur genaueren Beurteilung der Indizes hin­sichtlich Konstruktvalidität sowie Reliabilität sei auf Anhang A dieser Arbeit ver­wiesen. Dort werden Kennwerte der Indizes bzw. der zugrunde liegenden Hauptkom­ponentenanalysen nochmal detaillierter aufgeführt, um die Güte der Schätzungen besser beurteilen zu können. Die Hauptkomponentenanalysen selbst dienen der Datenreduktion. Dabei werden in die Analyse eingehende Items inhaltlich inter­pretierbaren Dimensionen (auch: latente Variablen, Faktoren, Komponenten) zu­geordnet. Die auf eine gemeinsame Dimension hoch ladenden Items können dann, bei ansonsten ausreichender Güte der Hauptkomponentenanalysen-Schätzung, zu einem Index zusammengefasst werden.

Zur Operationalisierung einer beruflichen Gratifikationskrise wurde die Analyse­variable ERI aus dem Verhältnis der additiv gewichteten Indizes ,Effort‘ und ,Reward‘ gebildet. Der Index bzgl. ,Effort‘ wurde mit fünf Items (siehe Tabelle 3) gebildet und soll die berufliche Verausgabung einer erwerbstätigen Person operationalisieren. Die theoriegeleitete Vorauswahl generell infrage kommender Items wurde anschließend auf Basis einer Hauptkomponentenanalyse spezifiziert. Die fünf Items mit geeigneten Kommunalitäten und ausreichend hohen Faktorladungen auf eine Komponente wurden zur Indexkonstruktion verwendet. Die Gewichtung der einzelnen Items bei der Indexkonstruktion wurde auf Basis der Faktorladungen (0.583 - 0.847) vorge­nommen. Diese Faktorladungen ergaben sich in einer weiteren Hauptkompo­nentenanalyse bei Ausschluss statistisch nicht geeigneter Items. Wie erwähnt, wurden die Items theoriegeleitet ausgewählt, um sowohl extrinsische Arbeitsanforderungen als auch intrinsische Verausgabungsneigungen zu berücksichtigen. Beispielsweise wurde das Item PLB0115 zur Aufopferung für den Beruf mit der relativ geringen Faktorladung von 0.583 mit in den Index aufgenommen, da es zum einen aus theoretischer Perspektive die Verausgabungsbereitschaft (OVC) einer Person wider­spiegelt und zum anderen ausschließlich auf dieselbe Komponente lädt wie die anderen Items. Da Cronbach’s Alpha mit einem Wert von 0.791 für eine interne Konsis­tenz der Skala spricht, wurde das Item PLB0115 für den Index ,Effort‘ genutzt. Ein Aus­schluss des Items hätte den Wert von Cronbach’s Alpha nur minimal erhöht (0.799).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 3: Items zur Indexkonstruktion (Effort) (Datensatz: SOEP v28).

Die Reward-Dimension (berufliche Gratifikation) wurde ebenfalls mit fünf Items oper- ationalisiert (siehe Tabelle 4). Die Auswahl möglicher Items zur Indexkonstruktion orientierte sich zunächst an den Ausführungen im vorgestellten Theorieteil. Eine erste Hauptkomponentenanalyse erlaubte es alle ungeeigneten Items auszuschließen. Die fünf Items mit den höchsten Faktorladungen zeigten in einer weiteren Hauptkompo­nentenanalyse Werte von 0.686 bis 0.840 auf eine gemeinsame Dimension, die als Re­ward-Dimension interpretiert werden kann. Die genannten Ladungen wurden zur Ge­wichtung der verwendeten Einzelitems für die Indexkonstruktion herangezogen. Die durchschnittliche Korrelation (Cronbach’s Alpha) dieser Items lag bei 0.827. Um nun eindeutig interpretierbare Werte für die Analysevariable ERI aus dem Quotienten aus ,Effort‘ und ,Reward‘ zu erhalten, mussten die Skalenwerte der Reward-Items „ge­dreht“ werden^[4]. So bedeuten Werte für ERI nahe eins ein ausgeglichenes Verhältnis zwischen ,Efforť und ,Reward‘. Werte kleiner eins zeigen ein nicht belastendes Verhält­nis zwischen eher geringem ,Effort‘ und verhältnismäßig großem ,Reward‘. ERI-Werte größer eins deuten auf ein belastendes Verhältnis zwischen hoher wahrgenommener beruflicher Verausgabung und als gering eingestuften Gratifikationen hin.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 4: Items zur Indexkonstruktion

(Reward) (Datensatz: SOEP v28).

Um krankheitswerten Stress zu operationalisieren wurden Proxy-Variablen heran­gezogen, da im SOEP v28 keine Items vorhanden sind, die sich direkt auf „Stress“ beziehen. Daher wurden in einem ersten Schritt Items aus dem SOEP herausgefiltert, die aus theoretischer Perspektive einen Indikator für krankheitswerten Stress einer Person darstellen könnten. Diese Items waren dann Teil der sich anschließenden Hauptkomponentenanalyse. Dabei ergaben sich drei Items mit ausreichend hohen Faktorladungen auf eine Dimension. Der additiv gewichtete Index krankheitswerter Stress wurde mit diesen drei Items (siehe Tabelle 5) gebildet. Die Gewichtung orientierte sich wiederum an den Faktorladungen, die sich bei der gemeinsamen Hauptkomponentenanalyse der drei Items (0.765 - 0.878) ergaben. Interes­santerweise beziehen sich diese drei Proxy-Variablen jeweils auf schlechtes „Ab­schalten“ von der Arbeit und damit verbundene Schlafprobleme, welche sich aus der belastenden Arbeitssituation ergeben. Dass es sich hierbei um einen angemessenen In­dikator für Distress handelt, wird durch die Arbeiten von Dr. Johannes Siegrist be­stätigt. Denn Schlafstörungen können distress-induziert sein. Das bedeutet distress- induzierte Schlafstörungen können „[...] die Folge einer langandauernden, exzessiven Aktivierung des sympatho-adrenergen Systems während des Tages [sein], die nachts nicht angemessen kompensiert werden kann (Siegrist 1996: 223). Wie im theore­tischen Teil dieser Arbeit erläutert, ist eine solche nicht kompensierte exzessive sympatho-adrenerge Stimulation im Zuge beruflicher Gratifikationskrisen ebenfalls gegeben. Die Operationalisierung von krankheitswertem Stress mit Items bzgl. di- stress-induzierten Schlafproblemen bildet insofern ein an wissenschaftlichen Erkennt­nissen orientiertes Vorgehen ab und kann für den spezifischen Kontext dieser Arbeit als angemessen betrachtet werden. Bei den drei gewählten Items wird die Arbeits­tätigkeit als möglicher Stressor aufgefasst, der zu ausgeprägtem Distress und damit Schlafstörungen führen kann. Die Variable bzgl. des Gesundheitszustandes eines Be­fragten wurde dagegen nicht bei der Indexkonstruktion berücksichtigt. Sie würde zwar in theoretischer Hinsicht Sinn ergeben, allerdings ist aus statistischer Perspektive die Faktorladung zu gering (<0.4), um dieses Item begründet aufzunehmen. Für die drei verwendeten Items lag Cronbach’s Alpha bei 0.779.

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Tabelle 5: Items zur Indexkonstruktion (krankheitswerter Stress) (Datensatz: SOEP v28).

Zur Operationalisierung der emotionalen Stabilität wurden die Items des SOEP von 2009 genutzt und zu einem Index zusammengefasst. In der Erhebungswelle von 2009 wurde das Persönlichkeitsinventar der sog. „Big Five“ integriert. Hierbei ist es durchaus möglich die Indexwerte für die emotionale Stabilität von 2009 mit den Daten von 2011 zu koppeln, da gerade im Erwachsenenalter Persönlichkeitseigenschaften eine gewisse Stabilität aufweisen (vgl. Cook 2005: 6). Die emotionale Stabili­tät/Labilität einer Person sollte daher näherungsweise gleich geblieben sein. Durch eine entsprechende Hauptkomponentenanalyse konnten drei Indikator-Items für die emotionale Stabilität bestimmt werden (siehe Tabelle 6). Die Faktorladungen der drei übrig gebliebenen Items (0.726 - 0.809) waren für die Gewichtung des Indexes ausschlaggebend. Des weiteren ist die interne Konsistenz dieses Indexes mit 0.636 als noch ausreichend zu betrachten.

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Tabelle 6: Items zur Indexkonstruktion (emotionale Stabilität) (Datensatz: SOEP v28).

3·3 Erläuterungen der statistischen Methode und des statistischen Modells

Dieses Kapitel befasst sich in erster Linie mit dem statistischen Modell, das eine Spezi­fizierung des bereits ausgeführten theoretischen Modells darstellt. Die Analyse des Regressionsmodells dient zur Beantwortung der aufgestellten Hypothesen sowie der Leitfragen. Zuvor soll allerdings die zur Modellanalyse angewendete statistische Methode skizziert werden.

Zur Untersuchung des statistischen Analysemodells eignet sich die lineare OLS- Regression (OLS steht für „ordinary least squares“^[5] ) als statistische Methode. Die lineare OLS-Regression erlaubt es, die Varianz einer metrischen Variable wie die der allgemeinen AZ auf Basis weiterer metrischer Variablen wie die der ERI oder dichotomer (Dummy-)Variablen wie die des Geschlechts zu „erklären“. Mit anderen Worten werden bei einer (angebrachten) OLS-Regression die unterschiedlichen Aus­prägungen einer „abhängigen“ Variable auf den Einfluss „unabhängiger“ Variablen linear zurückgeführt. Mittels einer solchen Regression soll also die Einflussstärke und -richtung einer oder mehrerer unabhängiger Variablen (X-Variablen) auf die abhängige Variable (Y-Variable) statistisch geschätzt (Y-Schätzwert (Y)) werden. Da sowohl die Skalenniveaus der Analysevariablen eine Regressionsanalyse erlauben und auch lineare einseitig gerichtete Zusammenhänge zwischen den unabhängigen und der zu „erklärenden“ Variablen vermutet werden, bietet sich ein Hypothesentest mit Hilfe einer linearen OLS-Regression an.

Da die statistische Regressionsanalyse präzise sein sollte, müssen regressions­theoretische Annahmen erfüllt sein, um unverzerrte, effiziente sowie konsistente Schätzwerte einer OLS-Regression zu erhalten. Zur Überprüfung dieser Annahmen wird eine Residuenanalyse durchgeführt, aus der hervorgeht, inwiefern eine OLS-Re- gressionsschätzung angebracht ist. Die regressionstheoretischen Annahmen als auch deren Gültigkeit innerhalb der durchgeführten Regressionsanalyse werden im nächsten Kapitel (3.4.1) detaillierter dargestellt. Zudem wird hierbei auf evtl. notwendige Modifikationen zur Beseitigung von Modellverstößen eingegangen.

Im folgenden Schritt soll das Regressionsmodell, welches aus dem theoretischen Modell abgeleitet wird und zur Hypothesenprüfung dient, konkretisiert werden (siehe Abb. 3). Vorab ist anzumerken, dass das statistische Modell nicht völlig deckungsgleich mit dem theoretischen Modell ist. Dennoch wird im statistischen Modell von den gleichen Wirkungszusammenhängen ausgegangen wie im Theoriemodell: Der direkte Effekt einer beruflichen Gratifikationskrise auf die allgemeine Zufriedenheit mit der Arbeit wird durch krankheitswerten Stress vermittelt, welcher wiederum selbst durch eine ERI induziert wird. Darüber hinaus wird der im Regressionsmodell dargestellte Mediatoreffekt durch die emotionale Stabilität bzw. Labilität einer Person moderiert. Das statistische Modell bildet also eine moderierte Mediation ab. Bis zu diesem Punkt stimmen theoretisches und statistisches Modell überein. Im Unterschied zum theo­retischen Modell werden im statistischen Modell anstelle der theoretischen Konstrukte die im Zuge der Operationalisierung beschriebenen Analysevariablen betrachtet. Im Regressionsmodell kommen schließlich auch die Kontrollvariablen Lebensalter und Geschlecht zum Tragen. Nach den Ausführungen in Kapitel 2.1 werden den demographischen Variablen Lebensalter und Geschlecht neben (nicht ganz eindeu­tigen) Zusammenhängen zur allgemeinen AZ gewisse Einflüsse auf das Ausmaß er­haltener Gratifikationen bzw. auf die subjektive Bedeutung von Gratifikationen zuge­sprochen. Demnach haben diese Variablen einen möglichen Einfluss darauf, inwiefern eine ERI auftritt. Außerdem wurde beleuchtet, dass Geschlecht und Lebensalter einer Person das Ausmaß der Distressbelastung beeinflussen können. Innerhalb dieser Masterarbeit sollen die Effekte einer beruflichen Gratifikationskrise und krank­heitswertem Stresses unabhängig von den demographischen Merkmalen Lebensalter und Geschlecht untersucht werden. Insofern nehmen diese die Funktion von Kon- trollvariablen ein. Die Zusammenhänge zwischen den unabhängigen Variablen (ERI wie auch krankheitswerter Stress) und den Kontrollvariablen werden statistisch „kon­trolliert“. Auf diese Weise erhält man „reinere“ Effekte der modellspezifischen X- Variablen, wodurch die erläuterten Hypothesen einem „härteren“ Test unterworfen werden.

In Anbetracht der Hypothesen sind zu deren Überprüfung sowohl die Personengruppe mit hoher emotionaler Stabilität als auch die Gruppe mit geringer emotionaler Stabili­tät bzw. hoher emotionaler Labilität relevant. Aus diesem Grund wird eine Multi­gruppenanalyse in Form eines Extremgruppenvergleiches durchgeführt. Innerhalb der Regressionsschätzungen werden somit nicht alle 7315 Untersuchungseinheiten des

Arbeitsdatensatzes verwendet, sondern jeweils die Personen mit ausgeprägter emo­tionaler Stabilität und ausgeprägter emotionaler Labilität. Hierzu wurden die Quantile der Moderatorvariable emotionale Stabilität bestimmt und die 25% mit der höchsten sowie die 25% mit der geringsten Ausprägung herausgefiltert. Die Regressions­analysen wurde in der Gruppe der emotional sehr stabilen durchgehend mit 1896 Untersuchungseinheiten ausgeführt, in der Gruppe der emotional sehr labilen wurden die Analysen konstant mit 1855 Einheiten realisiert.

Betont werden soll, dass es sich bei diesem statistischen Entwurf um ein modellhaftes Abbild der komplexen Realität handelt. Die modellhaften Schätzungen der abhängigen Variablen (z.B. allgemeine AZ) mittels linearer Zurückführung auf spezifische unab­hängige Variablen (bspw. ERI) sind daher mit Ungenauigkeiten verbunden. Im sta­tistischen Modell wird diesem Aspekt durch die Kennzeichnung „U“ Rechnung getra­gen. Dieses „U“ verweist auf nicht „erklärte“ Variationen (Residuen) der Y-Variablen.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 3: statistisches Modell (eigene Darstellung).

3.4 Empirische Ergebnisse der Residuen- und Regressionsanalvsen

In diesem Kapitel werden die empirischen Ergebnisse der OLS-Regressionsschätzung vorgestellt und auf die in Kapitel 2.4 aufgestellten Hypothesen bezogen. Insgesamt waren zur Überprüfung der Hypothesen vier lineare Regressionen notwendig: Jeweils für emotional stabile als auch emotional labile Personen wurde eine lineare Regression von krankheitswertem Stress auf eine berufliche Gratifikationskrise durchgeführt sowie eine lineare Regression von allgemeiner AZ auf eine berufliche Gratifi­kationskrise und krankheitswerten Stress (unter Berücksichtigung der Kontrollvariablen Lebensalter und Geschlecht)^[6]. Darüber hinaus sollen anhand dieser Ergebnisse Rückschlüsse auf das Gesamtmodell gezogen werden, das eine moderierte Mediation von krankheitswertem Stress (Mediator) und emotionaler Stabilität (Moderator) zwischen beruflicher Gratifikationskrise und allgemeiner AZ annimmt. Dies erlaubt letztlich auch die Beantwortung der Leitfragen der vorliegenden Arbeit.

Zuvor soll allerdings geprüft werden, inwiefern die durchgeführten Regressions­schätzungen überhaupt als präzise eingestuft werden können. Denn erst wenn be­stimmte regressionstheoretische Modellannahmen erfüllt werden, sind die Analyse­ergebnisse der linearen Regressionen sinnvoll interpretierbar. Hierzu müssen ent­sprechend vier Residuenanalysen (jeweils zwei für emotional stabile und emotional labile Personen) betrachtet werden, die Aufschluss über die Gültigkeit der regressions­theoretischen Annahmen geben. Um dem Leser einen möglichst eingängigen Überblick über die Residuenanalysen zu gewähren, werden die Ergebnisse dieser Analysen in zusammengefasster Form präsentiert. Lediglich Modifikationen bei Modellverstößen werden ausführlicher besprochen. Begonnen wird die Darstellung der Ergebnisse der Residuenanalysen mit den nicht erfüllten Modellannahmen, weil diese Modellverstöße Modifikationen nach sich zogen, die auch in die anderen Re­siduenanalysen einflossen. Detaillierte Ergebnisse der vier Residuenanalysen finden sich in Anhang B.

3.4·1 Empirische Ergebnisse der Residuenanalysen

Im Kontext der Residuenanalyse soll als erstes die Annahme der Linearität geprüft werden. Denn die OLS-Regressionen liefern nur dann präzise Schätzungen, wenn es sich um lineare Einflussbeziehungen der Analysevariablen handelt. Zur optischen Dia­gnose der Linearitätsannahme können die Residuenstreudiagramme (mit den standar­disierten Schätzwerten Y und den standardisierten Residuen U') herangezogen und in diese eine rot markierte Loess-Kurve, zur Veranschaulichung der statistischen Vari­ablenzusammenhänge, eingetragen werden. Die Loess-Kurven der vier zu betrach­tenden Residuenstreudiagramme indizieren nicht-lineare/kurvilineare Zusammen­hänge. Abbildung 4 zeigt beispielhaft ein solches Streudiagramm mit nicht-linearem Zusammenhang.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 4: Residuenstreudiagramm (vgl. Regression krankheitswerter Stress auf ERI mit Kontrollvariablen Lebensalter und Geschlecht; emotional sehr stabile).

Durch Hinzunahme der partiellen Regressionsdiagramme konnte die unabhängige X- Variable identifiziert werden, die für die Kurvilinearität verantwortlich ist: In allen vier Fällen war es die Regressionsvariable ERI. Das zum soeben illustrierten Residuen­streudiagramm (in Abb.4) entsprechende partielle Regressionsdiagramm ist in Abb. 5 visualisiert.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Bei diesem in Abb. 5 zu sehenden nicht-linearen Variablenzusammenhang handelt es sich um einen näherungsweise logarithmischen Zusammenhang, der in vergleichbarer Form in allen vier partiellen Regressionsdiagrammen mit der ERI-Variable vorzu­finden war (siehe Anhang B). Hinter diesem Zusammenhang verbirgt sich intrinsische Linearität. Daher kann der Zusammenhang durch Transformation der ERI-Variable linearisiert werden. Eine Linearisierung ist möglich, indem die Analysevariable ERI logarithmiert wird. Dies brachte in allen Residuenstreudiagrammen eine deutliche Verbesserung der Linearitätsannahme mit sich. In Abbildung 6 wird dies im Vergleich zu Abbildung 4 beispielhaft deutlich (Abb. 4 mit ERI; Abb. 6 mit lnERI).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 6: Residuenstreudiagramm (vgl. Regression krankheitswerter Stress auf ERI (logarith- miert) mit Kontrollvariablen Lebensalter und Geschlecht; emotional sehr stabile).

Da die Loess-Kurve nur geringfügig von einer Geraden (parallel zur Y-Achse) durch den Nullpunkt des Residuenstreudiagramms abweicht, kann man durchaus von ge­gebener Linearität sprechen. Zur Beurteilung der nun als erfüllt erachteten Line­aritätsannahme in Hinblick auf die anderen Residuenstreudiagramme (mit loga- rithmierter ERI-Variable) sei auf Anhang B verwiesen.

Im folgenden steht die Annahme der Normalverteilung der Residuen im Fokus. Die Normalverteilung der Residuen in ihrer Summe ist von Bedeutung, da man ansonsten keine aussagekräftigen Signifikanzergebnisse erhalten würde. Zur Beurteilung der Normalverteilungen der Residuen können die Histogramme sowie die P-P-Ver- teilungen der standardisierten Residuen betrachtet werden. Hier ergaben sich die größten Probleme in der Gruppe der emotional stabilen im Rahmen der Regression von allgemeiner AZ auf eine berufliche Gratifikationskrise (logarithmiert) und krank­heitswerten Stress, unter Berücksichtigung der Kontrollvariablen Lebensalter und Ge­schlecht (siehe Abb. 7 und 8).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 7: Histogramm standardisierte Residuen (vgl. Regression allgemeine AZ auf ERI (loga­ rithmiert) und krankheitswerten Stress mit den Kontrollvariablen Lebensalter und Geschlecht; emotional sehr stabile).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Geschlecht; emotional sehr stabile).

Bestätigung findet die als problematisch eingeschätzte Normalverteilung in den Werten für Schiefe und Kurtosis, die bei -0.919 respektive 0.993 liegen. Da die empirischen Werte der AZ-Skala links-schief sind, kann durch Transformation dieser Y-Variable die Normalverteilung der Residuen reguliert werden. Grundsätzlich bietet sich auch hier das Logarithmieren der AZ-Variable an. Allerdings ist dies lediglich für rechts-schiefe Variablen möglich. Aus diesem Grund wurde die Skala der AZ-Variable zunächst „gedreht“ und anschließend logarithmiert. Auf diese Weise ergab sich im be­trachteten Fall eine klare Verbesserung der Normalverteilung (siehe Abb. 9 und 10), mit Werten für Schiefe und Kurtosis von -0.389 bzw. 0.029. Die Residuen der weiteren drei Regressionen für emotional labile bzw. stabile Personen sind auch bei Logarith- mieren der AZ-Variable (weiterhin) als normalverteilt zu betrachten (siehe Anhang B).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 9: Histogramm standardisierte Residuen (vgl. Regression allgemeine AZ („gedreht“ und logarithmiert) auf ERI (logarithmiert) und krankheitswerten Stress mit den Kontroll- variablen Lebensalter und Geschlecht; emotional sehr stabile).

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und logarithmiert) auf ERI (logarithmiert)

und krankheitswerten Stress mit den Kon- trollvariablen Lebensalter und Geschlecht; emotional sehr stabile).

Als nächstes soll in diesem Kontext die Annahme der Homoskedastizität der Residuen beurteilt werden. Dazu können wiederum die Residuenstreudiagramme verwendet werden (siehe Anhang B). Die jeweiligen Streudiagramme zeigen vergleichbare Streu­ungsungleichheiten. Die Residuenvarianzen variieren systematisch in Abhängigkeit von Y. Im Rahmen der Regression von krankheitswertem Stress auf eine ERI (mit den Kontrollvariablen Lebensalter und Geschlecht) sind die Ungleichheiten etwas auf­fälliger. Insofern ist die Effizienz der Schätzungen nicht optimal. Allerdings sind die Streuungsungleichheiten nicht gravierend. Fügt man in die Streudiagramme der Re­siduen zwei Begrenzungslinien parallel zur Y-Achse ein, um alle Residuen größer als Betrag von 2 zumindest optisch vorläufig auszuschließen, dann fällt die Hetero- skedastizität etwas geringer aus. Tatsächlich werden diese „Ausreißerfälle“ aber nicht ausgeschlossen, da keine unbedingt erkennbaren Gründe hierfür vorliegen. Insgesamt kann die Annahme der Streuungsgleichheit soweit als erfüllt angesehen werden, dass auf die dazugehörigen Signifikanztests nicht verzichtet werden soll. Auch wenn die Er­gebnisse nicht einwandfrei sind. Beispielhaft soll an dieser Stelle ein Residuenstreu­diagramm mit Begrenzungslinien dargestellt werden (siehe Abb. 11).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 11: Residuenstreudiagramm (vgl. Regression allgemeine AZ („gedreht“ und logarith- miert) auf ERI (logarithmiert) und krankeitswerten Stress mit Kontrollvariablen Lebensalter und Geschlecht; emotional sehr labile).

Die Annahme der Unkorreliertheit der Residuen mit den unabhängigen Variablen kann in einem ersten Schritt ebenfalls mit Hilfe der Residuenstreudiagramme dia­gnostiziert werden. Aufgrund der nicht optimalen Homoskedastizität innerhalb der Streudiagramme ist von einer gewissen Abhängigkeit bzw. Kovarianz der Residuen und den X-Variablen auszugehen. Insofern ist es wahrscheinlich, dass im statistischen Modell evtl. unabhängige Variablen nicht spezifiziert wurden, die die Schätzungen verbessern würden. Dies ist auch vor dem Hintergrund der komplexen Theorie zur Erklärung allgemeiner AZ zu erwarten. Betrachtet man in einem zweiten Schritt die Korrelationen zwischen den absoluten Residuen und den X-Variablen, erkennt man, dass die Korrelationen größtenteils nicht signifikant oder nur sehr gering sind (siehe Anhang B). Die mit Abstand höchste signifikante Korrelation beträgt 0.203. In der Gesamtheit sind die Korrelationen also unproblematisch, was dafür spricht, dass keine groben Spezifikationsfehler vorhanden sind (auch aufgrund der angemessenen Line­aritäten).

Zwischen den Residuen selbst bestehen keine Autokorrelationen (erster Ordnung): Die Durbin-Watson-Statistiken liegen zwischen 1.956 und 2.002. Somit ist die Annahme der Unkorreliertheit der Residuen erfüllt.

Nun kommen wir zu den Annahmen bzgl. Stichprobenumfang und Ausreißerfällen. Der Stichprobenumfänge sind größer als n=1000 und genügen der sog. n:q-Regel. Daher ist mit einer Verzerrung der Schätzungen durch die relativ wenigen Aus­reißerfälle (siehe Anhang B) nicht zu rechnen. Da die Ausreißer zudem nicht begründet ausgeschlossen werden können, wird von einem Ausschluss der „Outlier“ abgesehen.

Zum Abschluss der Residuenanalyse soll noch festgestellt werden, ob die Multi- kollinearität zwischen den X-Variablen zu hoch ist. Denn eine zu hohe Multikolline- arität führt zu instabilen Effektstärken und -richtungen, was schnell zu verzerrten Er­gebnissen führen kann. Zur Überprüfung der Multikollinearität der unabhängigen Variablen werden die Toleranzwerte in der Koeffiziententabellen herangezogen (siehe Anhang B). Kein Wert weist dabei einen geringeren Toleranzwert als 0.636 auf, was zugleich das verhältnismäßig niedrigste Toleranzmaß der gesamten Schätzungen dar­stellt. Diese Werte deuten zwar auf eine geringe Multikollinearität der unabhängigen Variablen hin, sind aber keineswegs kritisch.

Wie aus der Residuenanalyse hervorgeht, sind die OLS-Regressionsschätzungen an­gebracht. Das heißt, die regressionstheoretischen Modellannahmen sind weitest­gehend erfüllt worden. Zwar müssen in Bezug auf die Streuungsgleichheit der Resi­duen kleinere Abstriche gemacht werden, insgesamt kann man näherungsweise von erfüllter Homoskedastizität der Residuen in den jeweiligen Residuenstreudiagrammen sprechen. Des weiteren konnte den Modellverstößen hinsichtlich der Linearitätsan­nahme und der Normalverteilungsannahme der Residuen durch Variablentransfor­mationen begegnet werden. Um dem Linearitätsdefizit entgegenzuwirken wurde die ERI-Variable logarithmiert, was deutlich zur Linearisierung beitrug. Das Problem der teilweise nur grenzwertig erfüllten Annahme der Normalverteilung der Residuen konnte gelöst werden, indem die links-schiefe AZ-Variable zunächst „gedreht“ und an­schließend logarithmiert wurde. Im Zuge der Auseinandersetzung mit den Re­gressionsergebnissen müssen konsequenterweise die veränderten Wertebereiche der logarithmierten (und „gedrehten“) Skalen beachtet werden. Die theoretischen Werte­bereiche liegen nun für die logarithmierte AZ-Variable bei 0.00 - 2.40 (von „ganz und gar zufrieden“ bis „ganz und gar unzufrieden“, da die Skala „gedreht“ wurde) und für die logarithmierte ERI-Variable bei -1.43 - 1.34, mit jeweils geringen Distanzen zwischen den einzelnen Skalenpunkten (siehe Anhang C).

3.4.2 Empirische Ergebnisse der Regressionsanalvsen

Gemäß der durchgeführten Residuenanalysen handelt es sich also um präzise OLS- Schätzungen. Die entsprechenden Regressionsergebnisse werden im folgenden darge­stellt und zunächst in Bezug auf die Hypothesen diskutiert, um sie daraufhin auf das Gesamtmodell sowie die Leitfragen zu beziehen. Abschließend werden einige prak­tische Schlussfolgerungen aus den Regressionsergebnissen gezogen. Im Fließtext nicht erwähnte Ergebnistabellen werden in Anhang C abgebildet.

Eingeleitet werden soll die Vorstellung der empirischen Ergebnisse der Regressions­analyse mit einem Überblick bzgl. Güte und Erklärungsleistung der vier, zur Überprü­fung der aufgestellten Hypothesen notwendigen, multivariaten Regressionsmodelle.

Betrachtet man als erstes für die Gruppe der emotional sehr labilen Personen die Regression von krankheitswertem Stress auf eine ERI (mit den Kontrollvariablen Lebensalter und Geschlecht), erkennt man eine modellgebunden Varianz von 36.4%, was erst einmal für eine mittlere Güte dieser Regressionsschätzung spricht. Allerdings ist die durchschnittliche Abweichung des Schätzwertes für krankheitswerten Stress vom tatsächlichen Wert für krankheitswerten Stress mit etwa 1.59 auf einer Skala von 2.50 bis 9.98 als eher stark zu erachten. Insgesamt kann man trotz dieses Standardschätzfehlers weiterhin von einer mittleren Güte des Regressionsmodells sprechen. Die „Erklärungsleistung“ des multivariaten Modells ist darüber hinaus bei einem angesetzten Signifikanzniveau von 5% statistisch signifikant (siehe Tabelle 7 und 8).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 7: Modellübersicht (Regression krankheitswerter Stress auf ERI (logarithmiert) mit

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 8: Erklärungsleistung (Regression krankheitswerter Stress auf ERI (logarithmiert) mit Kontrollvariablen Lebensalter und Geschlecht; emotional sehr labile).

Für die Gruppe der emotional sehr stabilen gibt der Determinationskoeffizient R2 einen Wert von ca. 0.27 bei der Regression von krankheitswertem Stress auf eine ERI an (mit den Kontrollvariablen Lebensalter und Geschlecht). Berücksichtigt man, dass der Standardfehler der Schätzung mit 1.44 auf einer Skala von 2.50 bis 9.98 nicht allzu groß ist, kann man auch hier von einer mittleren Güte der multivariaten Re­gressionsschätzung ausgehen. Die Erklärungsleistung des gesamten Regressions­modells ist ebenfalls statistisch signifikant (siehe Tabellen 9 und 10).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 9: Modellübersicht (Regression krankheitswerter Stress auf ERI (logarithmiert) mit Kontrollvariablen Lebensalter und Geschlecht; emotional sehr stabile).

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Tabelle 10: Erklärungsleistung (Regression krankheitswerter Stress auf ERI (logarithmiert) mit Kontrollvariablen Lebensalter und Geschlecht; emotional sehr stabile).

Als nächstes soll die Güte der Regression von allgemeiner AZ auf eine ERI und krankheitswerten Stress (mit den Kontrollvariablen Lebensalter und Geschlecht) für die Gruppe der emotional sehr labilen beurteilt werden. Das Bestimmtheitsmaß R2 zeigt für dieses Regressionsmodell einen Wert von 12.7% „erklärter“ Varianz und einen durchschnittlichen Schätzfehler hinsichtlich der allgemeinen AZ von 0.49. Ruft man sich in diesem Zusammenhang die den logarithmierten Wertebereich der AZ-Skala in Erinnerung (0.00 - 2.40), dann ist der Standardfehler der Schätzung nicht ganz unproblematisch. Insgesamt kann man daher von einer geringeren Modellgüte sprechen. Die Vermutung des Fehlens wesentlicher exogener Variablen zur „Er­klärung“ allgemeiner AZ liegt somit nahe. Dieses Ergebnis ist allerdings bei der Fülle an theoretischen Erklärungsfaktoren für die allgemeine AZ von berufstätigen Personen nicht weiter verwunderlich. Da die Erklärungsleistung dieses Regressionsmodells sta­tistisch signifikant ist, scheinen die herangezogenen unabhängigen Variablen durch­aus ihre Berechtigung zu haben. Die Tabellen 11 und 12 fassen die soeben berichteten Erläuterungen zusammen.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 11: Modellübersicht (Regression allgemeine AZ („gedreht“ und logarithmiert) auf ERI (logarithmiert) und krankheitswerten Stress mit Kontroll­variablen Lebensalter und Geschlecht; emotional sehr labile).

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Tabelle 12: Erklärungsleistung (Regression allgemeine AZ („gedreht“ und logarithmiert) auf ERI (logarithmiert) und krankheitswerten Stress mit Kontroll- variablen Lebensalter und Geschlecht; emotional sehr labile).

Für die Gruppe der emotional sehr stabilen weist die Regression von allgemeiner AZ auf eine ERI und krankheitswerten Stress (mit den Kontrollvariablen Lebensalter und Geschlecht) einen Determinationskoeffizient von 0.091 auf. Der Anteil gebundener Varianz ist mit ca. 9.1% relativ gering. Das durchschnittliche Fehlerausmaß der Schätzung für die allgemeine AZ liegt bei 0.51, was bei einem möglichen Wertebereich von 0.00 bis 2.40 der AZ-Variable mit deutlichen Fehlern bei der Schätzung ein­hergehen kann. Damit ist die Güte des hier betrachteten Regressionsmodells als gering einzustufen (siehe Tabelle 13). Dennoch ist die Erklärungsleistung des multivariaten Modells statistisch signifikant und eben nicht zufällig (siehe Tabelle 14). Die ver­wendeten X-Variablen tragen also zu einem gewissen Grad zur Erhöhung der Pro­gnosegenauigkeit bei, auch wenn scheinbar zentrale unabhängige Variablen im Re­gressionsmodell fehlen.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 13: Modellübersicht (Regression allgemeine AZ („gedreht“ und logarithmiert) auf ERI (logarithmiert) und krankheitswerten Stress mit Kontroll- variablen Lebensalter und Geschlecht; emotional sehr stabile).

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Tabelle 14: Erklärungsleistung (Regression allgemeine AZ („gedreht“ und logarithmiert) auf ERI (logarithmiert) und krankheitswerten Stress mit Kontroll- variablen Lebensalter und Geschlecht; emotional sehr stabile).

Als Zwischenfazit kann festgehalten werden, dass die betrachteten Regressionsmodelle jeweils statistisch signifikante Erklärungsleistungen zeigen. Die multivariaten Modelle zur „Erklärung“ des krankheitswerten Stresses durch eine ERI (mit den Kontroll- variablen Lebensalter und Geschlecht) deuten in beiden Gruppen (hohe emotionale Labilität vs. hohe emotionale Stabilität) auf eine mittlere Güte hin. Die Erklärungs­modelle bzgl. der allgemeinen AZ zeigen in den beiden Gruppen eine als eher gering zu interpretierende Modellgüte. Das bedeutet der Anteil „erklärter“ Varianz von allge­meiner AZ ist in diesen Modellen gering.

Nun soll die Beurteilung der ersten Hypothese (H1) folgen. Gemäß H1 wird ange­nommen, dass die allgemeine AZ einer Person geringer wird, je ausgeprägter eine ERI ist. Und diese negative Beziehung soll sowohl bei emotional sehr stabilen als auch emotional sehr labilen Individuen vorhanden sein. Zur Überprüfung wurde jeweils für Personen mit ausgeprägter emotionaler Stabilität sowie Personen mit ausgeprägter emotionaler Labilität die sequenzielle Regressionsschätzung von allgemeiner AZ auf die Ausprägung einer ERI betrachtet. Hierbei dienten die Variablen Lebensalter und Geschlecht als Kontrollvariablen. Damit H1 vorläufig angenommen werden kann, muss unter beiden Bedingungen (hohe emotionale Stabilität und hohe emotionale Labilität) ein positiver signifikanter Effekt von einer ERI ersichtlich sein^[7]. Der partielle Regressionskoeffizient gibt hierzu die Effektrichtung sowie -stärke der Einflussbe­ziehung der Variablen an (siehe Tabellen 15 und 16). Da es sich wie berichtet um loga- rithmierte bzw. transformierte Variablen handelt, sollen zur nachvollziehbareren Ein­ordnung der Effekte innerhalb der jeweiligen Gruppen vornehmlich die standardi­sierten Regressionskoeffizienten betrachtet werden.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 15: Koeffiziententabelle (Regression allgemeine AZ („gedreht“ und logarithmiert) auf ERI (logarithmiert) mit Kontrollvariablen Lebensalter und Geschlecht; emotional sehr stabile).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 16: Koeffiziententabelle (Regression allgemeine AZ („gedreht“ und logarithmiert) auf

ERI (logarithmiert) mit Kontrollvariablen Lebensalter und Geschlecht; emotional sehr labile).

Die beiden Koeffiziententabellen zeigen die modellspezifischen standardisierten Re­gressionskoeffizienten. Jeweils im zweiten Modell, in dem auch die Kontrollvariablen berücksichtigt werden, zeigt sich ein positiver (geringer bis mittelstarker) statistisch signifikanter Effekt von ERI auf die allgemeine AZ, der auch unabhängig vom gleich­zeitigen Einfluss der Kontrollvariablen bestehen bleibt. Aus diesem Grund kann H1, der zufolge ein zunehmendes Ungleichgewicht zwischen beruflicher Verausgabung (,Effort‘) und erhaltenen Gratifikationen (,Reward‘) zu geringerer allgemeiner AZ führt, vorläufig angenommen werden. Zwischen den latenten Konstrukten ERI und all­gemeiner AZ scheint eine direkte Kausalbeziehung zu bestehen, welche für emotional sehr labile und emotional sehr stabile Personen festgestellt werden konnte.

Das aus der wissenschaftlichen Literatur spezifizierte Kausalmodell stellt nicht nur eine Einflussbeziehung zwischen einer ERI und der allgemeinen Zufriedenheit mit der Arbeit dar, sondern nimmt weiterhin einen direkten Zusammenhang zwischen einer beruflichen Gratifikationskrise und krankheitswertem Stress an. Die auf diese Kausal­beziehung Bezug nehmende Hypothese H2 besagt: Je ausgeprägter eine berufliche Gratifikationskrise (ERI) ist, desto höher ist der krankheitswerte Stress, sowohl bei emotional sehr stabil als auch emotional sehr labil einzustufenden Erwerbstätige. Auch hier konnte zur Überprüfung der Hypothese eine OLS-Regression durchgeführt werden, diesmal von krankheitswertem Stress auf eine ERI (wieder jeweils eine Re­gressionsschätzung für die Bedingungen hohe emotionale Stabilität sowie hohe emotionale Labilität). Die für die Beurteilung von H2 relevanten Regressionskoeffi­zienten sind in den Tabellen 17 und 18 abgebildet. Aus Gründen der Anschaulichkeit werden wieder die standardisierten partiellen Koeffizienten herangezogen, da auch die mit den Regressionskoeffizienten abgebildeten Effektstärken der zwei Modelle (stabile vs. labile) an dieser Stelle nicht auf signifikante Unterschiede geprüft werden.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 17: Koeffiziententabelle (Regression krankheitswerter Stress auf ERI (logarithmiert) mit Kontrollvariablen Lebensalter und Geschlecht; emotional sehr stabile).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 18: Koeffiziententabelle (Regression krankheitswerter Stress auf ERI (logarithmiert) mit Kontrollvariablen Lebensalter und Geschlecht; emotional sehr labile).

Sowohl unter der Bedingung hoher emotionaler Stabilität als auch unter der Be­dingung hoher emotionaler Labilität zeigen sich die vermuteten statistisch signifi­kanten (auspartialisierten) Effekte von ERI auf krankheitswerten Stress. Das heißt H2 kann vorläufig angenommen werden. Eine berufliche Gratifikationskrise geht den Er­gebnissen gemäß mit krankheitswertem Stress einher und je ausgeprägter eine solche Gratifikationskrise ausfällt, desto höher ist der damit einhergehende krankheitswerte Distresslevel. Ferner zeigen die partiellen Regressionskoeffizienten für eine ERI je­weils mittelstarke bis starke Effekte.

Durch die vorläufige Bestätigung der Hypothesen H1 und H2 sind zwei von vier Vor­aussetzungen für einen möglichen Mediatoreffekt, wie er im zu untersuchenden statistischen Modell erwartet wird, erfüllt (vgl. Urban/Mayerl 2011: 310L). Damit ein möglicher Mediatoreffekt nachgewiesen werden kann, muss zudem ein signifikanter Effekt von krankheitswertem Stress auf die allgemeine AZ erkennbar sein. Diese Vor­aussetzung wird vornehmlich mit der Mediatorhypothese H3 getestet. Zwar wird mit

Нз der erwartete Mediatoreffekt an sich formuliert, allerdings ist nach vorläufiger Bestätigung von H1 und H2 vor allem der direkte Effekt von krankheitswertem Stress auf die allgemeine AZ von Bedeutung, um überhaupt einen Mediatoreffekt entdecken zu können. Insofern ist in diesem Begründungszusammenhang für H3 die Relation krankheitswerter Stress und Zufriedenheit mit der Arbeit entscheidend.

Die Mediatorhypothese H3 behauptet, dass eine berufliche Gratifikationskrise einen indirekten Effekt auf die allgemeine AZ ausübt, welcher über krankheitswerten Stress vermittelt wird. Damit dieser indirekte über krankheitswerten Stress vermittelte Effekt von einer ERI auf die allgemeine AZ als Mediatoreffekt interpretierbar ist, muss ein signifikanter Effekt von krankheitswertem Stress auf die allgemeine AZ vorzufinden sein und zudem muss sich der direkte Effekt von einer ERI auf die allgemeine AZ verringern (oder überdies nicht mehr signifikant sein). Wie erläutert stellt das statis­tische Modell eine moderierte Mediation dar. Aus diesem Grund sollten Mediator­hypothese und Moderatorhypothesen in Verbindung zueinander betrachtet werden, da vermutet wird, dass die Stärke bzw. sogar das Vorhandensein eines Mediatoreffekts evtl. davon abhängt, ob eine Person emotional labil oder stabil ist.

Zur Überprüfung der moderierten Mediation muss eine multivariate Regressions­schätzung von allgemeiner AZ auf eine ERI und krankheitswerten Stress (unter Kontrolle der Variablen Lebensalter und Geschlecht) durchgeführt werden. Die Hypo­these H3 findet dann vorläufig Bestätigung, wenn der partielle Regressionskoeffizient der Mediatorvariable (krankheitswerter Stress) einen positiven signifikanten Effekt auf die allgemeine AZ aufzeigt und der Effekt von einer beruflichen Gratifikationskrise auf die allgemeine AZ geringer ist als bei der Regression ohne die Mediatorvariable. In diesem Fall würde man vorläufig von einem Mediatoreffekt sprechen. Wobei ange­nommen wird, dass der von krankheitswertem Stress intervenierte Effekt von einer ERI auf die allgemeine AZ für die Gruppe der emotional labilen deutlicher ausfällt als für die Gruppe der emotional stabilen. Denn der Effekt von einer ERI auf krank­heitswerten Stress fällt vermutlich unter der Bedingung ,hohe emotionale Labilität‘ stärker aus als unter der Bedingung ,hohe emotionale Stabilität‘, wenngleich dieser Effekt unter beiden Bedingungen bestehen bleiben sollte (siehe H4(a)). Für den Effekt von krankheitswertem Stress auf die allgemeine AZ wird vermutet, dass dieser Effekt unter der Bedingung ,hohe emotionale Labilität‘ deutlich ausfällt und unter der Be­dingung ,hohe emotionale Stabilität‘ geringer ist oder gar nicht besteht (siehe H4(b)).

Für einen Gruppenvergleich der Effektstärken müssen ggf. die unstandardisierten par­tiellen Regressionskoeffizienten verwendet werden. Der Gruppenvergleich, der sich auf den Anteil des indirekten über krankheitswerten Stress vermittelten Effekts am totalen Effekt bezieht, kann prozentual verdeutlicht werden. Hierbei sollte die Be­rücksichtigung der Mediatorvariable krankheitswerter Stress in der Gruppe der emo­tional sehr labilen Personen eine größere Rolle spielen als bei emotional sehr stabilen Menschen.

Die soeben dargestellten recht komplexen Zusammenhänge sollen nun anhand der empirischen Ergebnisse beurteilt werden, bevor ein Bezug auf das spezifizierte Modell und die Leitfragen genommen wird. Hierzu werden zunächst die partiellen Re­gressionskoeffizienten der multivariaten Schätzungen betrachtet, jeweils für emo­tional sehr stabile als auch emotional sehr labile Individuen (siehe Tabellen 19 und 20).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 19: Koeffiziententabelle (Regression allgemeine AZ („gedreht“ und logarithmiert) auf ERI (logarithmiert) und krankheitswerten Stress mit Kontrollvariablen Lebensalter und Geschlecht; emotional sehr stabile).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 20: Koeffiziententabelle (Regression allgemeine AZ („gedreht“ und logarithmiert) auf ERI (logarithmiert) und krankheitswerten Stress mit Kontrollvariablen Lebensalter und Geschlecht; emotional sehr labile).

Betrachtet man jeweils das in diesem Kontext zentrale dritte Modell, wird deutlich, dass weder in der Gruppe der emotional sehr stabilen noch in der Gruppe der emotional sehr labilen ein statistisch signifikanter Effekt von krankheitswertem Stress auf die allgemeine AZ vorzufinden ist. Das bedeutet es liegt kein Mediatoreffekt vor.

Die Mediatorhypothese H3 kann somit verworfen werden. Der Effekt von krank­heitswertem Stress auf die allgemeine AZ ist daher auch nicht von der emotionalen Stabilität/Labilität einer Person abhängig. Die Moderatorhypothese H4(b) kann demnach ebenfalls verworfen werden. Ein intervenierender Effekt durch krankheits­wertem Stress bleibt in dem hier spezifizierten Untersuchungsmodell aus.

Die Hypothese H4(a) kann dennoch geprüft werden. Denn der direkte auspartialisierte Effekt von einer ERI auf krankheitswerten Stress bleibt in den Gruppen bzgl. emo­tionaler Stabilität/Labilität weiterhin bestehen (siehe Tabellen 17 und 18). Gemäß H4(a) ist dieser Effekt bei emotional sehr labilen Personen stärker ausgeprägt als bei emotional sehr stabilen Personen. Zur Überprüfung dieser Hypothese kann ein Signifikanztest hinsichtlich der Differenzen der unstandardisierten Regressions­koeffizienten durchgeführt werden. Hierzu werden jeweils die partiellen Regressions­koeffizienten mit den dazugehörigen Standardfehlern aus den Regressionen von krankheitswertem Stress auf eine ERI (mit den Kontrollvariablen Lebensalter und Geschlecht) verwendet. Der Signifikanztest ergibt bei df>120 einen empirischen t- Wert von 2.89. Dieser ist größer als der kritische t-Wert von 2.58 (zweiseitiger Test)^[8]. Das heißt auch bei einem Signifikanzniveau von 1% ist der kontrollierte Effekt von einer ERI auf krankheitswerten Stress für die Gruppe der emotional sehr labilen Per­sonen statistisch signifikant größer als für die Gruppe der emotional sehr stabilen Personen. Die Hypothese H4(a) kann damit vorläufig angenommen werden: In beiden Gruppen besteht ein statistisch signifikanter Effekt zwischen einer beruflichen Gratifikationskrise und krankheitswertem Stress, in der Gruppe mit ausgeprägter emotionaler Labilität ist dieser Effekt jedoch statistisch signifikant größer.

Durch die Beurteilung der Hypothesen lassen sich nun Rückschlüsse auf das statistische/theoretische Modell und die zugrundeliegenden Leitfragen ziehen. Wie die empirischen Ergebnisse zeigen, muss die Frage nach dem Bestehen einer moderierten Mediation von krankheitswertem Stress (Mediator) und emotionaler Stabilität (Mo­derator) zwischen beruflicher Gratifikationskrise und allgemeiner AZ verneint werden. In dem spezifizierten Modell kann keine moderierte Mediation zwischen einer ERI und allgemeiner AZ festgestellt werden. Dies liegt vor allem daran, dass krankheitswerter Stress, so wie er in dieser Arbeit operationalisiert wurde, keinen statistisch signifi­kanten Einfluss auf die allgemeine AZ ausübt.

Die Analyseergebnisse zeigen vielmehr statistisch signifikante Einflussbeziehungen von einer ERI sowohl auf krankheitswerten Stress als auch auf die allgemeine AZ von Berufstätigen. Diese direkten kausalen Verbindungen bestehen für emotional sehr stabile sowie emotional sehr labile Personen. Für den Kausalzusammenhang zwischen einer ERI und krankheitswertem Stress besteht darüber hinaus ein statistisch signi­fikanter Unterschied zwischen den beiden Personengruppen. Wie gezeigt ist die durch das Lebensalter und das Geschlecht kontrollierte positive Einflussstärke von einer ERI auf krankheitswerten Stress für Personen mit hoher emotionaler Labilität statistisch signifikant größer (nicht standardisierter Effekt: 2.490) als für Personen mit hoher emotionaler Stabilität (nicht standardisierter Effekt: 2.165). Dieser Unterschied ent­spricht zugleich den theoretischen Überlegungen, dass emotional labile Personen empfindsamer auf Stressoren reagieren und den daraus resultierenden Stress schlechter verarbeiten können. Für die Einflussbeziehung zwischen beruflicher Gra­tifikationskrise und allgemeiner AZ besteht dagegen unter Kontrolle des Lebensalters und des Geschlechts kein statistisch signifikanter Unterschied zwischen den Gruppen (temp. = 0.56 < tkrit. = 1.96)^[9].

In Bezug auf die Frage, welchen Einfluss eine berufliche Gratifikationskrise auf die subjektive Zufriedenheit mit der Arbeit hat, kann vorläufig angenommen werden, dass eine ERI (unter statistischer Kontrolle von Lebensalter und Geschlecht) einen direkten Einfluss auf die allgemeine AZ ausübt: Je ausgeprägter eine berufliche Gratifi­kationskrise ausfällt, desto geringer ist die allgemeine Zufriedenheit mit der Arbeit. Dabei ist es irrelevant, ob eine Person emotional sehr labil oder sehr stabil ist. Die statistisch signifikanten Effektstärken in den Stichproben deuten auf einen geringen bis mittelstarken Einfluss einer ERI auf die allgemeine AZ hin. Ein Effekt, der nicht zu vernachlässigen ist.

Bereits an dieser Stelle soll kurz darauf hingewiesen werden, dass die ausbleibende moderierte Mediation auch durch Schwächen in Hinblick auf das statistische Modell bzw. die Operationalisierung der latenten Konstrukte bedingt sein kann. Mögliche Schwächen werden im Schlussteil diskutiert. Die empirischen Ergebnisse dieser Arbeit lassen dennoch den Schluss zu, dass keine moderierte Mediation von krankheits­wertem Stress und emotionaler Stabilität zwischen einer beruflichen Gratifikations­krise und allgemeiner Zufriedenheit mit der Arbeit besteht. Stattdessen verursacht eine ERI gemäß den empirischen Ergebnissen direkt, d.h. ohne intervenierende Ein­flüsse, geringere allgemeine AZ und krankheitswerten Stress.

Um die Ergebnisse möglichst auf den Punkt zu bringen, kann folgendes festgehalten werden: Nicht krankheitswerter Stress selbst, der durch eine ERI verursacht wird, bewirkt geringere allgemeine AZ, sondern eine Distress auslösende berufliche Gratifi­kationskrise erzeugt Unzufriedenheit mit der Arbeit. Man könnte es auch so aus­drücken, dass eine erwerbstätige Person nicht durch den induzierten Distress weniger zufrieden mit der Arbeit ist, sondern sie ist unzufriedener, weil(!) eine ERI besteht, die Distress verursachend ist.

3.5 Praktische Folgerungen aus den empirischen Ergebnissen

Geht man von der Gültigkeit der erläuterten Ergebnisse aus, hat dies praktische Kon­sequenzen. Eine berufliche Gratifikationskrise, die offensichtlich gesundheitsgefähr­denden Distress induziert und die subjektive Zufriedenheit mit der Arbeit mindert, beeinflusst das berufliche Leistungsverhalten negativ. Zwar kann aufgrund hoher ex­terner Arbeitsanforderungen oder überhöhter interner Verausgabungsbereitschaft der ,Effort‘ einer berufstätigen Person sehr hoch sein und damit die erbrachte Arbeits­leistung überdurchschnittlich sein. Wird dieser hohe ,Effort‘ allerdings über einen längeren Zeitraum subjektiv nicht angemessen durch ,Reward‘ gewürdigt, so mindert sich die Arbeitsleistung auf Dauer. Und diese Leistungsminderung ist im Falle einer ERI seltener auf die bewusste Senkung beruflicher Anstrengungen zurückzuführen, wie dies in Kapitel 2.2 erläutert wurde. Viel eher wird das Leistungsverhalten durch die chronische sozio-emotionale Stressbelastung und die geringe AZ negativ be­einflusst. Unzufriedene und gesundheitlich angeschlagene Erwerbstätige sind we­niger leistungsbereit respektive -fähig. Unter Umständen bleiben sie der Arbeit infolge der belastenden Situation fern, was die Arbeitsleistung in diesen Fällen komplett einschränkt. Diese nicht erbrachte Leistung geht dem Unternehmen aus monetärer Sicht verloren und sollte keinesfalls im Interesse eines Arbeitgebers liegen. Aus diesem Grund ist es von wesentlicher Bedeutung, eine Balance zwischen ,Effort‘ und ,Reward‘ zu erzielen^[10].

Ein Gleichgewicht zwischen diesen Dimensionen bedeutet indes nicht, dass zwangs­läufig die Effort-Dimension gemindert werden muss, auch wenn dies eine Möglichkeit darstellt eine ERI zu vermeiden. Beispielsweise können extrinsische Arbeitsan­forderungen reduziert werden. Auf personaler Ebene können individuelle Maßnahmen zum Abbau übersteigerter (intrinsischer) Verausgabungsneigung beitragen (vgl. Siegrist/Dragano 2008: 311). Hohen Verausgabungen kann ebenso mit hohen Gratifikationen begegnet werden. Hier spielen auf Seiten der Reward-Dimension vor allem strukturelle Maßnahmen eine wichtige Rolle. Zu nennen sind an der indi­viduellen Leistung orientierte Bezahlungen als auch befriedigendere Lohn-Leistungs­Verhältnisse gerade bei benachteiligten Beschäftigtengruppen. Aber auch nicht-mone­täre Gratifikationen wie die Förderung eines sog. „Achtungsmarktes“ bzw. einer be­trieblichen Anerkennungskultur, eine den individuellen Bedürfnissen entsprechende Arbeitszeitgestaltung oder betriebsinterne Dienstleistungen (z.B. Betriebssport) stellen in diesem Kontext sinnvolle Anreize dar. Elementar sind weiterhin quali­fikationsgerechte Aufstiegsmöglichkeiten sowie die Honorierung von Betriebstreue und Leistungsqualität durch gewährte Arbeitsplatzsicherheit (vgl. Siegrist 2001: 324). Hat ein Mitarbeiter nämlich hohen Einfluss auf seinen Berufsstatus, bestehen also tat­sächlich wahrnehmbare Aufstiegschancen und Arbeitsplatzsicherheit, die dem Mit­arbeiter aufgrund hoher Leistungen gewährt werden, so kann auch auf diese Weise eine Balance zwischen (hohem) ,Effort‘ und (hohem) ,Reward‘ erreicht werden. Außer­dem kann auf interpersoneller Ebene die Verbesserung des Führungsverhaltens als Ansatzpunkt zur Vorbeugung gegen berufliche Gratifikationskrisen betrachtet werden (vgl. Siegrist/Dragano 2008: 311).

Die Bedeutung eines Gleichgewichts zwischen beruflicher Verausgabung und er­haltenen Gratifikationen und hierzu geeignete Maßnahmen sollten deutlich geworden sein. Natürlich erfolgt eine Beurteilung der Effort- und Reward-Dimension immer aus subjektiver Perspektive. Das heißt, inwiefern eine Imbalance zu(un)gunsten der Reward-Dimension besteht, kann individuell verschieden sein. Auf der anderen Seite kann durch ein gewisses Gehaltsniveau, persönliche Anerkennung und vor allem eine tatsächlich vorhandene berufliche Statuskontrolle einer wahrgenommenen ERI (prä­ventiv) entgegengewirkt werden. So kann, positiver formuliert, Distress vermieden und eine Grundlage für AZ geschaffen werden. Sicherlich ist das Ausmaß gewährter Gratifikationen teilweise von wirtschaftlichen Gegebenheiten abhängig.

4. Schlussbetrachtungen

Das Ziel der vorliegenden wissenschaftlichen Ausarbeitung war es, mögliche Ursachen und deren Zusammenwirken in Bezug auf die Zufriedenheit mit der Arbeit statistisch zu untersuchen.

Hierzu wurde zunächst auf theoretischer Basis ein Begriffsverständnis von allgemeiner AZ entwickelt. Für diese Arbeit wurde allgemeine AZ als eine subjektive, dynamische sowie situationsabhängige Beurteilung der eigenen Arbeitssituation definiert. Neben einer Abgrenzung zur Berufszufriedenheit sowie Arbeitsmotivation wurde die Be­deutung allgemeiner AZ für das Leistungsverhalten berufstätiger Personen betrachtet. Anschließend wurden in der wissenschaftlichen Literatur diskutierte Einflussfaktoren für die allgemeine Zufriedenheit mit der Arbeit erläutert. Zu nennen sind in diesem Kontext u.a. Gratifikationen, Arbeitsbelastungen, Stress oder auch sozio-demogra- phische Faktoren wie Lebensalter bzw. Geschlecht.

Erweiternd zu den Ausführungen bzgl. allgemeiner AZ und in Hinblick auf das theoretische Modell wurden die theoretischen Konstrukte beruflicher Grati­fikationskrisen und der emotionalen Stabilität näher beschrieben. Wesentlich für eine berufliche Gratifikationskrise ist eine fortgesetzte hoher Verausgabung (z.B. Arbeit unter Zeitdruck oder hohes Arbeitsaufkommen) bei gleichzeitig geringen Grati­fikationen (z.B. geringe berufliche Statuskontrolle oder niedriges Einkommen). Durch dieses Missverhältnis aus ,Effort‘ und ,Reward‘ wird eine soziale Reziprozitätser­wartung im Erwerbsleben verletzt, welche als Anlass für eine sozio-emotionale Distresserfahrung identifiziert wurde. Man spricht auch von einer Effort-Reward- Imbalance (ERI). Da eine ERI mit chronifiziertem Distress einhergeht, der eine schädliche Wirkung auf den Organismus hat, wird der Stress als krankheitswert be­zeichnet. Im Anschluss an die Darstellungen zur ERI, wurde die Persönlichkeits­eigenschaft der emotionalen Stabilität ausgeführt. Emotionale Stabilität ist eine der fünf Persönlichkeitseigenschaften der sog. „Big Five“. Unterschieden werden können hier Personen mit niedrigen, mittleren und hohen Werten. Es wird davon ausge­gangen, dass Personen mit niedrigen Werten auf dieser Skala nicht so schnell auf Stressoren reagieren wie Personen mit höheren Werten und darüber hinaus mehr Stress tolerieren bzw. diesen besser verarbeiten können. Personen mit niedrigen Werten gelten als emotional stabil, Personen mit mittleren Werten als „besonnen“. Weisen Personen hohe Werte auf, werden sie als emotional labil charakterisiert.

Nach den Erläuterungen der theoretischen Konstrukte wurde ein theoretisches Kausalmodell, das zur Erklärung allgemeiner AZ beitragen soll, vorgestellt und graphisch veranschaulicht. Innerhalb des theoretischen Modells wird eine moderierte Mediation von krankheitswertem Stress (Mediator) und emotionaler Stabilität (Mo­derator) zwischen beruflicher Gratifikationskrise und allgemeiner AZ vermutet. Aus den dabei erläuterten Zusammenhängen wurden die zu überprüfenden Hypothesen hergeleitet.

Im darauf folgenden empirisch-statistischen Teil wurde die Datengrundlage vor­gestellt und die für diese Arbeit relevanten Konstrukte operationalisiert. Unter Be­rücksichtigung der operationalisierten Konstrukte wurde daraufhin das statistische Regressionsmodell spezifiziert. Dieses orientiert sich am theoretischen Modell und dient der Hypothesenüberprüfung. Durch die Überprüfung der Hypothesen sollten Rückschlüsse auf das Modell als auch die zugrundeliegenden Leitfragen gezogen werden. Im statistischen Modell flossen zudem die Kontrollvariablen Lebensalter und Geschlecht ein. Außerdem wurde auf zu erwartende Schätzfehler (Residuen) hin­gewiesen.

Zur Prüfung der aufgestellten Hypothesen wurden vier sequenzielle Regressions­analysen durchgeführt. Vor der Darstellung der Ergebnisse der OLS- Regressions­schätzungen wurden für jede Regression jeweils die Residuen analysiert, um beurteilen zu können, ob es sich überhaupt um präzise (d.h. unverzerrte, effiziente, konsistente) Schätzungen handelt. Die Annahmen der Linearität und der Normalverteilung der Residuen wurden zwar verletzt, konnten allerdings durch Transformation der ERI- Variable und der AZ-Variable behoben werden. Die Gültigkeit der Annahme bzgl. der Homoskedastizität ist unter Umständen diskutabel, wurde allerdings als noch annehmbar beurteilt. In der Gesamtheit können die Annahmen der Residuenanalyse als gültig angesehen werden. Die entsprechenden OLS-Regressionen sind aus diesem Grund angebracht.

Die Regressionsanalysen ergaben vorläufige Bestätigung der Hypothesen H1 und H2, denen zufolge eine Zunahme einer ERI mit geringer werdender allgemeiner AZ bzw. mit zunehmendem krankheitswertem Stress einhergeht. Und dies sowohl bei Personen mit hoher emotionaler Stabilität als auch hoher emotionaler Labilität. Vorläufige Be­stätigung fand weiterhin die Hypothese H4(a), welche für emotional sehr labile Personen einen stärkeren Effekt von einer ERI auf krankheitswerten Stress annimmt als für emotional sehr stabile Personen. Die Mediatorhypothese musste demgegenüber verworfen werden, da krankheitswerter Stress bei einem Signifikanzniveau von 5% keinen signifikanten Effekt auf allgemeine AZ zeigte. Ein indirekter über krank­heitswerten Stress vermittelter Effekt von einer beruflichen Gratifikationskrise auf die allgemeine AZ besteht gemäß den Regressionsergebnissen nicht. Da dieser Effekt unter keiner der beiden Bedingungen (emotionale Stabilität vs. emotionale Labilität) besteht, kann die Hypothese H4(b) ebenso verworfen werden. Diese vermutete für emotional sehr labile Personen einen stärkeren Effekt von krankheitswertem Stress auf die allgemeine AZ als für emotional sehr stabile Personen.

Die vermutete moderierte Mediation von krankheitswertem Stress und emotionaler Stabilität zwischen einer beruflichen Gratifikationskrise und allgemeiner Zu­friedenheit mit der Arbeit wird also durch die Überprüfung der Hypothesen nicht bestätigt. Die Ergebnisse der Masterarbeit sprechen dafür, dass eine ERI Distress in­duziert und zugleich die allgemeine AZ mindert, sowohl unter der Bedingung hoher emotionaler Stabilität als auch hoher emotionaler Labilität. Zwischen krankheits­wertem Stress und subjektiver Zufriedenheit mit der Arbeit scheint kein direkter Zusammenhang zu bestehen. Man könnte die Analyseergebnisse so interpretieren, dass berufstätige Personen ihre eigene Arbeitssituation aufgrund einer Distress aus­lösenden Imbalance von ,Effort‘ und ,Reward‘ negativ beurteilen, was in Anbetracht der zugrunde gelegten Definition geringere allgemeine AZ mit sich bringt. Praktische Maßnahmen einer ERI (präventiv) entgegenzuwirken wurden in Kapitel 3.5 erläutert.

Zum Abschluss dieser Arbeit soll noch auf mögliche Schwächen des Untersuchungs­modells hingewiesen werden, die Einfluss auf die vorgestellten Ergebnisse haben könnten:

1. Das zu erklärende Konstrukt der allgemeinen AZ wurde lediglich mit einem Item operationalisiert. Auf welche Aspekte sich die Befragten mit welchem Gewicht be­ziehen ist nicht klar ersichtlich. Empirisch hat sich bereits gezeigt, dass bei direkter Erfragung der allgemeinen AZ die Urteile insgesamt positiv ausfallen. Werden

Aspektzufriedenheiten abgefragt und in ihrer Summe betrachtet, erhält man nega­tivere Werte. Argumentiert wird hier, dass bei direkter Abfrage einzelne Missstände im Zuge sozialer Erwünschtheit verdrängt werden (vgl. Bayard 1997: 23h). Möchte man die allgemeine AZ messen, sollte man dies nach Möglichkeit besser über Aspektzufriedenheiten ermitteln, um eher „wahre“ Werte zu erhalten. Außerdem könnte man bspw. den Effekt einer ERI auf verschiedene Aspektzufriedenheiten betrachten und ggf. besonders starke oder schwache Effekte entdecken. Dies war in dieser Arbeit in Hinblick auf die Datenbasis nicht umsetzbar.

2. Krankheitswerter Stress wurde anhand von Indikatoren mit Bezug auf Schwierig­keiten beim „Loslassen“ von der Arbeit und damit verbundenen distress-indu- zierten Schlafproblemen operationalisiert. Dieses Vorgehen wurde mithilfe wissen­schaftlicher Literatur bekräftigt. Dennoch wäre es denkbar, die Distressbelastung differenzierter zu erfragen oder sogar unter Laborbedingungen zu messen, z.B. über Stresshormone und/oder Hautwiderstände. Dadurch könnte Distressbe- lastung evtl. exakter gemessen werden.

3. Speziell die Effekte einer beruflichen Gratifikationskrise auf die allgemeine AZ könnten durch weitere Kontrollvariablen einem härteren Test unterworfen werden. Hier wären u.a. Variablen wie die berufliche/schulische Bildung, die Dauer der Betriebszugehörigkeit oder die berufliche Stellung möglich. Denkbar ist, dass Personen mit geringerem sozio-ökonomischen Status eher berufliche Gratifi­kationskrisen erleben, was auch mit der wahrgenommen AZ in Verbindung stehen würde. Aufgrund der bestehenden Komplexität des Untersuchungsmodells wurde sich auf die demographischen Kontrollvariablen Lebensalter und Geschlecht be­schränkt.

4. Wie schon in den Ausführungen zu den Residuen- und Regressionsanalysen ersichtlich wurde, gibt es neben einer ERI wohl weitere bedeutsame Einfluss­variablen zur „Erklärung“ allgemeiner AZ und krankheitswertem Stress (zumindest wie die Konstrukte im Falle dieser Arbeit operationalisiert wurden). In dieser Hinsicht stimmen die empirischen Ergebnisse mit den theoretischen Überlegungen überein.

Angesichts der genannten Punkte ist es evtl. möglich, dass die erwartete moderierte Mediation aufgrund möglicher Schwächen hinsichtlich der Operationalisierung ausblieb. Wissenschaftliche Arbeiten, die sich mit vergleichbaren Sachverhalten aus­einandersetzen, sollten die genannten Schwächen beachten. Auf diese Weise können die Ergebnisse dieser Arbeit kritisch reflektiert werden. Finden die in dieser Master­arbeit dargestellten Ergebnisse allerdings tatsächlich Bestätigung, wäre dies gerade mit Blick auf den häufig vermuteten Einfluss von Distress auf die Zufriedenheit mit der Arbeit interessant. Möglicherweise besteht dieser direkte Einfluss unter Kontrolle spe­zifischer Variablen gar nicht. Dies zu prüfen kann Bestandteil weiterer Arbeiten in Be­zug auf Arbeitszufriedenheit sein.

Quellenverzeichnis

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Datensatz

- Sozio-oekonomisches Panel (SOEP) (2012), Daten der Jahre 1984 - 2011, Version 28, SOEP.

Anhang A

Werte Indexkonstruktionen:

Index .Efforť:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Index ,Reward‘:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Analvsevariable ,ERI‘:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Index .krankheitswerter Stress‘:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Index .emotionale Stabilitäť:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Anhang B

Werte Residuenanalysen:

Ergebnisse für emotional sehr labile:

l. Werte Residuenanalyse bzgl. Regression von krankheitswertem Stress auf ERI (logarithmiert) (Kontrollvariablen: Lebensalter, Geschlecht)

Modellübersichtc

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

a. Prädiktoren: (Konstante), Ausprägung Effort-Reward-Imbalance (logarithmiert)

b. Prädiktoren: (Konstante), Ausprägung Effort-Reward-Imbalance (logarithmiert), Lebensalter Befragungsperson, Geschlecht Befragungsperson (männlich)

c. Abhängige Variable: krankheitswerter Stress

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

a. Abhängige Variable: krankheitswerter Stress

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

a. Abhängige Variable: krankheitswerter Stress

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

a. Abhängige Variable: krankheitswerter Stress

Ergebnisse für emotional sehr labile:

2. Werte Residuenanalyse bzgl. Regression von allgemeiner AZ (logarithmiert) auf ERI (logarithmiert) und krankheitswertem Stress (Kontrollvariablen: Lebensalter, Geschlecht)

Modellübersichtd

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

a. Prädiktoren: (Konstante), Ausprägung Effort-Reward-Imbalance (logarithmiert)

b. Prädiktoren: (Konstante), Ausprägung Effort-Reward-Imbalance (logarithmiert), Lebensalter Befragungsperson, Geschlecht Befragungsperson (männlich)

c. Prädiktoren: (Konstante), Ausprägung Effort-Reward-Imbalance (logarithmiert), Lebensalter Befragungsperson, Geschlecht Befragungsperson (männlich), krankheitswerter Stress

d. Abhängige Variable: allgemeine AZ ("gedreht" und logarithmiert)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

a. Abhängige Variable: allgemeine AZ ("gedreht" und logarithmiert)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

a. Abhängige Variable: allgemeine AZ ("gedreht" und logarithmiert)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

a. Abhängige Variable: allgemeine AZ ("gedreht" und logarithmiert)

Ergebnisse für emotional sehr stabile:

l. Werte Residuenanalyse bzgl. Regression von krankheitswertem Stress auf ERI (logarithmiert) (Kontrollvariablen: Lebensalter, Geschlecht)

Modellübersichtc

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

a. Prädiktoren: (Konstante), Ausprägung Effort-Reward-Imbalance (logarithmiert)

b. Prädiktoren: (Konstante), Ausprägung Effort-Reward-Imbalance (logarithmiert), Lebensalter Befragungsperson, Geschlecht Befragungsperson (männlich)

c. Abhängige Variable: krankheitswerter Stress

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

a. Abhängige Variable: krankheitswerter Stress

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

a. Abhängige Variable: krankheitswerter Stress

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

a. Abhängige Variable: krankheitswerter Stress

Ergebnisse für emotional sehr stabile:

2. Werte für Residuenanalyse bzgl. Regression von allgemeiner AZ (logarithmiert) auf ERI (logarithmiert) und krankheitswertem Stress (Kontrollvariablen: Lebensalter, Geschlecht)

Modellübersichtd

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

a. Prädiktoren: (Konstante), Ausprägung Effort-Reward-Imbalance (logarithmiert)

b. Prädiktoren: (Konstante), Ausprägung Effort-Reward-Imbalance (logarithmiert), Lebensalter Befragungsperson, Geschlecht Befragungsperson (männlich)

c. Prädiktoren: (Konstante), Ausprägung Effort-Reward-Imbalance (logarithmiert), Lebensalter Befragungsperson, Geschlecht Befragungsperson (männlich), krankheitswerter Stress

d. Abhängige Variable: allgemeine AZ ("gedreht" und logarithmiert)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

a. Abhängige Variable: allgemeine AZ ("gedreht" und logarithmiert)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

a. Abhängige Variable: allgemeine AZ ("gedreht" und logarithmiert)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

a. Abhängige Variable: allgemeine AZ ("gedreht" und logarithmiert)

Anhang C

Deskriptive Kennzahlen für logarithmierte Variablen (allgemeine Arbeitszufriedenheit und berufliche Gratifikationskrise)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Ergebnisse Regressionsanalyse:

Ergebnisse für emotional sehr labile:

l. Ergebnistabellen Regression von krankheitswertem Stress auf ERI (loga- rithmiert) (Kontrollvariablen: Lebensalter, Geschlecht)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

a. Abhängige Variable: krankheitswerter Stress

b. Alle angeforderten Variablen wurden eingegeben.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

a. Abhängige Variable: krankheitswerter Stress

b. Prädiktoren im Modell: (Konstante), Ausprägung Effort-Reward-Imbalance (logarithmiert)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

a. Abhängige Variable: krankheitswerter Stress

Ergebnisse für emotional sehr labile:

2. Ergebnistabellen Regression von allgemeiner AZ (logarithmiert) auf ERI (logarithmiert) und krankheitswertem Stress (Kontrollvariablen: Lebensalter, Geschlecht)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

a. Abhängige Variable: allgemeine AZ ("gedreht" und logarithmiert)

b. Alle angeforderten Variablen wurden eingegeben.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

a. Abhängige Variable: allgemeine AZ ("gedreht" und logarithmiert)

b. Prädiktoren im Modell: (Konstante), Ausprägung Effort-Reward-Imbalance (logarithmiert)

c. Prädiktoren im Modell: (Konstante), Ausprägung Effort-Reward-Imbalance (logarithmiert), Lebensalter Befragungsperson, Geschlecht Befragungsperson (männlich)

Kollinearitätsdiagnose'

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

a. Abhängige Variable: allgemeine AZ ("gedreht" und logarithmiert)

Ergebnisse für emotional sehr stabile:

l. Ergebnistabellen Regression von krankheitswertem Stress auf ERI (loga­rithmiert) (Kontrollvariablen: Lebensalter, Geschlecht)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

a. Abhängige Variable: krankheitswerter Stress

b. Alle angeforderten Variablen wurden eingegeben.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

a. Abhängige Variable: krankheitswerter Stress

b. Prädiktoren im Modell: (Konstante), Ausprägung Effort-Reward-Imbalance (logarithmiert)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

a. Abhängige Variable: krankheitswerter Stress

Ergebnisse für emotional sehr stabile:

2. Ergebnistabellen Regression von allgemeiner AZ (logarithmiert) auf ERI (logarithmiert) und krankheitswertem Stress (Kontrollvariablen: Lebensalter, Geschlecht)

Deskriptive Statistiken

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

a. Abhängige Variable: allgemeine AZ ("gedreht" und logarithmiert)

b. Alle angeforderten Variablen wurden eingegeben.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

a. Abhängige Variable: allgemeine AZ ("gedreht" und logarithmiert)

b. Prädiktoren im Modell: (Konstante), Ausprägung Effort-Reward-Imbalance (logarithmiert)

c. Prädiktoren im Modell: (Konstante), Ausprägung Effort-Reward-Imbalance (logarithmiert), Lebensalter Befragungsperson, Geschlecht Befragungsperson (männlich)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

a. Abhängige Variable: allgemeine AZ ("gedreht" und logarithmiert)

Syntax

sort cases by PID. sort cases by SYEAR.

**Filter, um nur Fälle von 2011 (oder 2009) und emotional sehr stabile (<=6.69) oder emotional sehr labile (>=10.41) zu berücksichtigen

DATASET ACTIVATE DataSet1.

USE ALL.

COMPUTE filter_$=(SYEAR = 2011 and EmotStab>=10.41).

VARIABLE LABELS filter_$ 'SYEAR = 2011 and EmotStab>=10.41 (FILTER)'.

VALUE LABELS filter_$ 0 'Not Selected' 1 'Selected'.

FORMATS filter_$ (f1.0).

FILTER BY filter_$.

EXECUTE.

filter off.

**Lebensalter Befragungsperson

compute Alter = 2011-PLE0010.

VARIABLE LABELS Alter 'Alter Befragungsperson'. MISSING VALUES Alter (-8 thru -1). FREQUENCIES Alter.

**Dummy-Codierung Geschlecht

fre PLA0009.

COMPUTE D1 = -1.

IF (PLA0009 = 1) D1 = 1.

IF (PLA0009 NE 1) D1 = 0.

MIS VAL D1 (-1). fre D1 PLA0009.

var lab D1 'Geschlecht Befragungsperson (männlich)'.^[11]

/ROTATION VARIMAX /METHOD=CORRELATION.

*Umgang Stress recodiert

recode PLH0226 (1=7) (2=6) (3=5) (4=4) (5=3) (6=2) (7=1) into UmgangStressrec. VARIABLE LABELS UmgangStressrec 'Kann mit Stress schlecht umgehen'. VALUE LABELS UmgangStressrec 1 'trifft, überhaupt nicht zu' 7'trifft voll zu'. MISSING VALUES UmgangStressrec (-8 thru -1).

FREQUENCIES UmgangStressrec.

*PCA zu emotionaler Stabilität (nur mit 2009er möglich --> filter)

FACTOR

/VARIABLES PLH0216 PLH0221 UmgangStressrec /MISSING LISTWISE

/ANALYSIS PLH0216 PLH0221 UmgangStressrec

/PRINT UNIVARIATE INITIAL CORRELATION SIG KMO AIC EXTRACTION ROTATION /CRITERIA MINEIGEN(1) ITERATE(25)

/EXTRACTION PC /CRITERIA ITERATE(25)

/ROTATION VARIMAX /METHOD=CORRELATION.

*Cronbachs Alpha und Item-Skala-Korrelation (nur mit 2009er möglich --> filter)

DATASET ACTIVATE DataSet1.

RELIABILITY

/VARIABLES=PLH0216 PLH0221 UmgangStressrec /SCALE('ALL VARIABLES') ALL /MODEL=ALPHA

/STATISTICS=DESCRIPTIVE SCALE CORR /SUMMARY=TOTAL MEANS.

**PCA krankheitswerter Stress (mit/ohne PLE0008, PLB0114, PLB0115 --> ohne besser) FACTOR

/VARIABLES PLB0113 PLB0116 PLB0117

/MISSING LISTWISE

/ANALYSIS PLB0113 PLB0116 PLB0117

/PRINT UNIVARIATE INITIAL CORRELATION SIG KMO AIC EXTRACTION ROTATION /CRITERIA MINEIGEN(1) ITERATE(25)

/EXTRACTION PC /CRITERIA ITERATE(25)

/ROTATION VARIMAX /METHOD=CORRELATION.

*Cronbachs Alpha und Item-Skala-Korrelation

DATASET ACTIVATE DataSet1. RELIABILITY

/V ARIABLES=PLB 0113 PLB0116 PLB0117 /SCALE('ALL VARIABLES') ALL /MODEL=ALPHA

/STATISTICS=DESCRIPTIVE SCALE CORR /SUMMARY=TOTAL MEANS.

*additiv gewichteter Index (krankheitswerter Stress)

COMPUTE Stresskrank = (0.853*PLB0113)+(0.878*PLB0116)+(0.765*PLB0117). VARIABLE LABELS Stresskrank 'krankheitswerter Stress'.

VALUE LABELS Stresskrank 2,50'geringer Stresslevel' 9,98'ausgeprägter Stresslevel'. MISSING VALUES Stresskrank (-8 thru -1).

FREQUENCIES Stresskrank

/STATISTICS=STDDEV VARIANCE MINIMUM MAXIMUM MEAN MEDIAN MODE SKEWNESS SESKEW.

**PCA Effort (ohne PLB0115 etwas(!) besser, aber aus theoretischer Perspektive sinnvoll zu integrieren)

FACTOR

/VARIABLES Zeitdruckneu Unterbrechungen mehrArbeit PLB0112 PLB0115

/MISSING LISTWISE

/ANALYSIS Zeitdruckneu Unterbrechungen mehrArbeit PLB0112 PLB0115

/PRINT UNIVARIATE INITIAL CORRELATION SIG KMO AIC EXTRACTION ROTATION

/CRITERIA MINEIGEN(1) ITERATE(25)

/EXTRACTION PC /CRITERIA ITERATE(25)

/ROTATION VARIMAX /METHOD=CORRELATION.

DATASET ACTIVATE DataSet1.

RELIABILITY

/VARIABLES=Zeitdruckneu Unterbrechungen mehrArbeit PLB0112 PLB0115

/SCALE('ALL VARIABLES') ALL

/MODEL=ALPHA

/STATISTICS=DESCRIPTIVE SCALE CORR /SUMMARY=TOTAL MEANS.

*additiv gewichteter Index (Effort)

COMPUTE Effort = (0.847^[12] Zeitdruckneu)+(0.738*Unterbrechungen)+(0.771*mehrArbeit) +(0.744*PLB0112)+(0.583*PLB0115).

VARIABLE LABELS Effort 'Effort'.

VALUE LABELS Effort 3,68'geringe Verausgabung' 14,73'hohe Verausgabung'.

MISSING VALUES Effort (-8 thru -1).

FREQUENCIES Effort

/STATISTICS=STDDEV VARIANCE MINIMUM MAXIMUM MEAN MEDIAN MODE SKEWNESS SESKEW.

**PCA Reward (ohne VerschlechterungArbeitssituation und Arbeitsplatzgefährdet besser bzw. laden auf andere Hauptkomponente)

FACTOR

/VARIABLES schlechteAufstiegschancen VerschlechterungArbeitssituation Arbeitsplatzgefährdet AnerkennungVorg AnerkennungLeistung angemesseneAufstiegschancen angemessenerLohn /MISSING LISTWISE

/ANALYSIS schlechteAufstiegschancen AnerkennungVorg AnerkennungLeistung angemesseneAufstiegschancen angemessenerLohn

/PRINT UNIVARIATE INITIAL CORRELATION SIG KMO AIC EXTRACTION ROTATION

/CRITERIA MINEIGEN(1) ITERATE(25)

/EXTRACTION PC /CRITERIA ITERATE(25)

/ROTATION VARIMAX /METHOD=CORRELATION.

DATASET ACTIVATE DataSet1.

RELIABILITY

/VARIABLES= AnerkennungVorgrec AnerkennungLeistungrec angemesseneAufstiegschancenrec angemessenerLohnrec schlechteAufstiegschancenrec

/SCALE('ALL VARIABLES') ALL /MODEL=ALPHA

/STATISTICS=DESCRIPTIVE SCALE CORR /SUMMARY=TOTAL MEANS.

*"gedrehte" Reward-Items (1.AnerkennungVorg, 2.AnerkennungLeistung, 3.angemesseneAufstiegschancen, 4.angemessener Lohn, 5.schlechte Aufstiegschancen)

Recode AnerkennungVorg (1=4) (2=3) (3=2) (4=1) into AnerkennungVorgrec.

VARIABLE LABELS AnerkennungVorgrec 'Anerkennung durch Vorgesetzten ("gedreht")'. VALUE LABELS AnerkennungVorgrec 1'zu gering' 4'angemessen'.

MISSING VALUES AnerkennungVorgrec (-8 THRU -1).

FREQUENCIES VARIABLES=AnerkennungVorgrec /STATISTICS=STDDEV VARIANCE MINIMUM MAXIMUM MEAN MEDIAN MODE SKEWNESS SESKEW.

Recode AnerkennungLeistung (1=4) (2=3) (3=2) (4=1) into AnerkennungLeistungrec.

VARIABLE LABELS AnerkennungLeistungrec 'Anerkennung für Leistungen und Anstrengungen ("gedreht")'.

VALUE LABELS AnerkennungLeistungrec 1'zu gering' 4'angemessen'.

MISSING VALUES AnerkennungLeistungrec (-8 THRU -1).

FREQUENCIES VARIABLES=AnerkennungLeistungrec /STATISTICS=STDDEV VARIANCE MINIMUM MAXIMUM MEAN MEDIAN MODE SKEWNESS SESKEW.

Recode angemesseneAufstiegschancen (1=4) (2=3) (3=2) (4=1) into angemesseneAufstiegschancenrec.

VARIABLE LABELS angemesseneAufstiegschancenrec 'Chancen für berufliches Fortkommen angesichts Leistungen/Anstrengungen ("gedreht")'.

VALUE LABELS angemesseneAufstiegschancenrec 1'zu gering' 4'angemessen'.

MISSING VALUES angemesseneAufstiegschancenrec (-8 THRU -1).

FREQUENCIES VARIABLES=angemesseneAufstiegschancenrec /STATISTICS=STDDEV VARIANCE MINIMUM MAXIMUM MEAN MEDIAN MODE SKEWNESS SESKEW.

Recode angemessenerLohn (1=4) (2=3) (3=2) (4=1) into angemessenerLohnrec.

VARIABLE LABELS angemessenerLohnrec 'Lohn für Leistung und Anstrengungen ("gedreht")'. VALUE LABELS angemessenerLohnrec 1'zu gering' 4'angemessen'.

MISSING VALUES angemessenerLohnrec (-8 THRU -1).

FREQUENCIES VARIABLES=angemessenerLohnrec /STATISTICS=STDDEV VARIANCE MINIMUM MAXIMUM MEAN MEDIAN MODE SKEWNESS SESKEW.

Recode schlechteAufstiegschancen (1=4) (2=3) (3=2) (4=1) into schlechteAufstiegschancenrec. VARIABLE LABELS schlechteAufstiegschancenrec 'Aufstiegschancen im eigenen Betrieb ("gedreht")'.

VALUE LABELS schlechteAufstiegschancenrec 1'zu gering' 4'angemessen'.

MISSING VALUES schlechteAufstiegschancenrec (-8 THRU -1).

FREQUENCIES VARIABLES=schlechteAufstiegschancenrec

/STATISTICS=STDDEV VARIANCE MINIMUM MAXIMUM MEAN MEDIAN MODE SKEWNESS SESKEW.

*additiv gewichteter Index (Reward; mit "gedrehten" Items)

COMPUTE Reward = (0.820*AnerkennungVorgrec)+(0.840*AnerkennungLeistungrec)

+(0.802*angemesseneAufstiegschancenrec)+(0.692*angemessenerLohnrec)+(0.686*schlechteAufstie

gschancenrec).

VARIABLE LABELS Reward 'Reward'.

VALUE LABELS Reward 3,84'geringer Reward' 15,36'hoher/angemessener Reward'.

MISSING VALUES Reward (-8 thru -1).

FREQUENCIES Reward

/STATISTICS=STDDEV VARIANCE MINIMUM MAXIMUM MEAN MEDIAN MODE SKEWNESS SESKEW.

**Effort-Reward-Verhältnis (bei den hier verwendeten Effort- und Reward-Indizes: 0,24 entspricht auch dem theoretisch niedrigsten ERI-Wert; 3,84 entspricht dem theoretisch höchsten ERI-Wert)

COMPUTE ERI = Effort/Reward.

VARIABLE LABELS ERI 'Ausprägung Effort-Reward-Imbalance'.

VALUE LABELS ERI 0,24'keine belastendes Verhältnis zw. Effort/Reward' 3,84'belastendes Verhältnis zw. Effort/Reward'.

FREQUENCIES ERI

/STATISTICS=STDDEV VARIANCE MINIMUM MAXIMUM MEAN MEDIAN MODE SKEWNESS SESKEW /HISTOGRAM NORMAL.

**Deskriptive Kennzahlen Analysevariablen

FREQUENCIES VARIABLES=PLH0173 ERI Stresskrank EmotStab Alter D1 /STATISTICS=STDDEV VARIANCE RANGE MINIMUM MAXIMUM SEMEAN MEAN MEDIAN MODE SUM SKEWNESS SESKEW KURTOSIS SEKURT /ORDER=ANALYSIS.^[13]

DATASET ACTIVATE DataSetl.

FREQUENCIES VARIABLES=PLH0173

/STATISTICS=STDDEV VARIANCE MINIMUM MAXIMUM MEAN MEDIAN MODE SKEWNESS KURTOSIS SESKEW /HISTOGRAM NORMAL /ORDER=ANALYSIS.

*AZ "gedreht" und Skalenwerte um eins verschoben (, um logarithmieren zu können bei Normalverteilungsproblemen der Residuen)

Recode PLH0173 (0=10) (1=9) (2=8) (3=7) (4=6) (5=5) (6=4) (7=3) (8=2) (9=1) (10=0) into AZrec. VARIABLE LABELS AZrec 'AZ recodiert'.

VALUE LABELS AZrec 0'hoch' 10'niedrig'.

MISSING VALUES AZrec (-8 THRU -1).

FREQUENCIES VARIABLES=AZrec

/STATISTICS=STDDEV VARIANCE MINIMUM MAXIMUM MEAN MEDIAN MODE SKEWNESS KURTOSIS SESKEW /HISTOGRAM NORMAL /ORDER=ANALYSIS.

Recode AZrec (0=1) (1=2) (2=3) (3=4) (4=5) (5=6) (6=7) (7=8) (8=9) (9=10) (10=11) into AZrecneu. VARIABLE LABELS AZrecneu 'AZ recodiert (neu)'.

VALUE LABELS AZrecneu Tniedrig' 11'hoch'.

MISSING VALUES AZrecneu (-8 THRU -1).

FREQUENCIES VARIABLES=AZrecneu

/STATISTICS=STDDEV VARIANCE MINIMUM MAXIMUM MEAN MEDIAN MODE SKEWNESS KURTOSIS SESKEW /HISTOGRAM NORMAL /ORDER=ANALYSIS.

COMPUTE AZrecln = ln(AZrecneu).

FREQUENCIES VARIABLES=AZrecln

/STATISTICS=STDDEV VARIANCE MINIMUM MAXIMUM MEAN MEDIAN MODE SKEWNESS KURTOSIS SESKEW /HISTOGRAM NORMAL /ORDER=ANALYSIS.

*Regression von krankheitswertem Stress auf ERI (Kontrollvariablen: Alter, Geschlecht) --> Achtung filter-Einstellungen: emotional sehr labile oder emotional sehr stabile

REGRESSION

/DESCRIPTIVES MEAN STDDEV CORR SIG N /MISSING LISTWISE

/STATISTICS COEFF OUTS CI(95) R ANOVA COLLIN TOL CHANGE /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10)

/NOORIGIN

/DEPENDENT Stresskrank /METHOD=ENTER lnERI /METHOD=ENTER Alter D1 /PARTIALPLOT ALL /SCATTERPLOT=(*ZRESID ,*ZPRED)

/RESIDUALS DURBIN HISTOGRAM(ZRESID) NORMPROB(ZRESID)

/CASEWISE PLOT(ZRESID) OUTLIERS(2)

/SAVE ZRESID.

COMPUTE absres=ABS(zre_1). cor absres with lnERI Alter D1.

fre zre_1

/statistics =kurtosis skewness /histogram.

*Regression von AZ auf ERI und krankheitswertem Stress (Kontrollvariablen: Alter, Geschlecht) REGRESSION

/DESCRIPTIVES MEAN STDDEV CORR SIG N /MISSING LISTWISE

/STATISTICS COEFF OUTS CI(95) R ANOVA COLLIN TOL CHANGE /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10)

/NOORIGIN /DEPENDENT AZrecln /METHOD=ENTER lnERI /METHOD=ENTER Alter D1 /METHOD=ENTER Stresskrank /PARTIALPLOT ALL /SCATTERPLOT=(*ZRESID ,*ZPRED)

/RESIDUALS DURBIN HISTOGRAM(ZRESID) NORMPROB(ZRESID)

/CASEWISE PLOT(ZRESID) OUTLIERS(2)

/SAVE ZRESID.

COMPUTE absres 1=ABS(zre_2).

cor absres1 with lnERI Stresskrank Alter D1.

fre zre_2

/statistics =kurtosis skewness /histogram.

***Syntax, um aus Items mit zweistufiger Frageform jeweils eine neue Variable zu generieren (siehe Kap. 3.2.2 Indexkonstruktion der Analysevariablen ➔ Tabellen 3 und 4)

SELECT IF SYEAR = 2011.

SELECT IF Zeitdruckneu>=1 and Unterbrechungen>=1 and mehrArbeit>=1 and schlechteAufstiegschancen>=1 and

VerschlechterungArbeitssituation>=1 and Arbeitsplatzgefährdet>=1 and AnerkennungVorg>=1 and AnerkennungLeistung>=1 and angemesseneAufstiegschancen>=1 and

angemessenerLohn>=1 and PLB0112>=1 and PLB0113>=1 and PLB0114>=1 and PLB0115>=1 and PLB0116>=1 and PLB0117>=1 and PLH0173>=1 and PLE0008>=1.

**für ersten Fragekomplex im SOEP 2011 bzgl. ERI (mit zweistufiger Frageform) *Zeitdruck durch Arbeitsaufkommen

RECODE PLB0118 (2=8) (1=0). recode PLB0119 (-2=0).

COMPUTE Zeitdruckneu = PLB0118+PLB0119.

VARIABLE LABELS Zeitdruckneu 'großer Zeitdruck (neu)'.

VALUE LABELS Zeitdruckneu 1'gar nicht' 2'maessig' 3'stark' 4'sehr stark'. MISSING VALUES Zeitdruckneu (-8 THRU -1).

FREQUENCIES Zeitdruckneu.

recode Zeitdruckneu (8=1).

*Unterbrechungen

RECODE PLB0120 (2=8) (1=0). recode PLB0121 (-2=0).

COMPUTE Unterbrechungen = PLB0120+PLB0121.

VARIABLE LABELS Unterbrechungen 'häufige Unterbrechungen bei Arbeit (neu)'. VALUE LABELS Unterbrechungen 1'gar nicht' 2'maessig' 3'stark' 4'sehr stark'. MISSING VALUES Unterbrechungen (-8 THRU -1).

FREQUENCIES Unterbrechungen.

recode Unterbrechungen (8=1).

*Arbeit mehr geworden

RECODE PLB0122 (2=8) (1=0). recode PLB0123 (-2=0).

COMPUTE mehrArbeit = PLB0122+PLB0123.

VARIABLE LABELS mehrArbeit 'Arbeit mehr geworden (neu)'. VALUE LABELS mehrArbeit 1'gar nicht' 2'maessig' 3'stark' 4'sehr stark'. MISSING VALUES mehrArbeit (-8 THRU -1).

FREQUENCIES mehrArbeit.

*Aufstiegschancen schlecht

RECODE PLB0124 (2=8) (1=0). recode PLB0125 (-2=0).

COMPUTE schlechteAufstiegschancen = PLB0124+PLB0125.

VARIABLE LABELS schlechteAufstiegschancen 'Aufstiegschancen sind schlecht (neu)'. VALUE LABELS schlechteAufstiegschancen 1'gar nicht' 2'maessig' 3'stark' 4'sehr stark'. MISSING VALUES schlechteAufstiegschancen (-8 THRU -1).

FREQUENCIES schlechteAufstiegschancen.

recode schlechteAufstiegschancen (8=1).

Verschlechterung Arbeitssituation

RECODE PLB0126 (2=8) (1=0). recode PLB0127 (-2=0).

COMPUTE VerschlechterungArbeitssituation = PLB0126+PLB0127.

VARIABLE LABELS VerschlechterungArbeitssituation 'Verschlechterung der Arbeitssituation (neu)'. VALUE LABELS VerschlechterungArbeitssituation 1'gar nicht' 2'maessig' 3'stark' 4'sehr stark'. MISSING VALUES VerschlechterungArbeitssituation (-8 THRU -1).

FREQUENCIES VerschlechterungArbeitssituation.

recode VerschlechterungArbeitssituation (8=1).

*Arbeitsplatz gefährdet

RECODE PLB0128 (2=8) (1=0). recode PLB0129 (-2=0).

COMPUTE Arbeitsplatzgefährdet = PLB0128+PLB0129.

VARIABLE LABELS Arbeitsplatzgefährdet 'Mein Arbeitsplatz ist gefährdet (neu)'. VALUE LABELS Arbeitsplatzgefährdet 1'gar nicht' 2'maessig' 3'stark' 4'sehr stark'. MISSING VALUES Arbeitsplatzgefährdet (-8 THRU -1).

FREQUENCIES Arbeitsplatzgefährdet.

recode Arbeitsplatzgefährdet (8=1).

**für zweiten Fragekomplex im SOEP 2011 bzgl. ERI (mit zweistufiger Frageform)

recode PLB0130 (1=8) (2=0). recode PLB0131 (-2=0).

COMPUTE AnerkennungVorg = PLB0130+PLB0131.

VARIABLE LABELS AnerkennungVorg 'Anerkennung Vorgesetzter (neu)'. VALUE LABELS AnerkennungVorg 1'gar nicht' 2'maessig' 3'stark' 4'sehr stark'. MISSING VALUES AnerkennungVorg (-8 THRU -1).

FREQUENCIES AnerkennungVorg.

*Leistungsanerkennung

recode PLB0132 (1=8) (2=0). recode PLB0133 (-2=0).

COMPUTE AnerkennungLeistung = PLB0132+PLB0133.

VARIABLE LABELS AnerkennungLeistung ’Anerkennung für Leistung angemessen (neu)’. VALUE LABELS AnerkennungLeistung 1’gar nicht’ 2’maessig’ 3’stark’ 4’sehr stark’. MISSING VALUES AnerkennungLeistung (-8 THRU -1).

FREQUENCIES AnerkennungLeistung.

recode AnerkennungLeistung (8=1).

*berufliches Fortkommen angemessen

recode PLB0134 (1=8) (2=0). recode PLB0135 (-2=0).

COMPUTE angemesseneAufstiegschancen = PLB0134+PLB0135.

VARIABLE LABELS angemesseneAufstiegschancen ’Chancen berufl. Fortkommen angemessen (neu)’.

VALUE LABELS angemesseneAufstiegschancen 1’gar nicht’ 2’maessig’ 3’stark’ 4’sehr stark’. MISSING VALUES angemesseneAufstiegschancen (-8 THRU -1).

FREQUENCIES angemesseneAufstiegschancen.

recode angemesseneAufstiegschancen (8=1).

*Gehalt angemessen

recode PLB0136 (1=8) (2=0). recode PLB0137 (-2=0).

COMPUTE angemessenerLohn = PLB0136+PLB0137.

VARIABLE LABELS angemessenerLohn ’Lohn für Leistung angemessen (neu)’. VALUE LABELS angemessenerLohn 1’gar nicht’ 2’maessig’ 3’stark’ 4’sehr stark’. MISSING VALUES angemessenerLohn (-8 THRU -1).

FREQUENCIES angemessenerLohn.

recode angemessenerLohn (8=1).

*additiv gewichteter Index (emotionale Stabilität --> Werte wurden für 2011er eingetragen)

COMPUTE EmotStab = (0.724*PLH0216)+(0.805*PLH0221)+(0.731*UmgangStressrec). VARIABLE LABELS EmotStab 'Emotionale Stabilität'.

VALUE LABELS EmotStab 2,26'hohe Stabilität' 15,82'geringe Stabilität'.

MISSING VALUES EmotStab (-8 thru -1).

FREQUENCIES EmotStab /NTILES=4

/STATISTICS=STDDEV VARIANCE MINIMUM MAXIMUM MEAN MEDIAN MODE SKEWNESS SESKEW.

[...]

---

^[1] Lediglich zur vereinfachten Formulierung wird sich in dieser Arbeit auf die maskuline Form beschränkt. Die feminine Form soll dabei inbegriffen sein.

^[2] Die sozio-emotionale Motivation der Selbsteinbindung wurde hier anders als die Motivationen der Selbstwirksamkeit sowie Selbstbewertung außen vor gelassen, da dies in dieser Arbeit zu weit von der eigentlichen Zielstellung führen würde.

^[3] Wie bereits angemerkt, wurden Personen, die zwar erwerbstätig sind und die Frage in Bezug auf AZ beantwortet haben, ebenfalls aussortiert, sofern sie mind. ein weiteres für die Analyse bedeutsames Item nicht beantwortet haben.

^[4] Durch „gedrehte" Item-Skalen bedeuten hohe Werte beim Reward-Index subjektiv hohe Gratifikationen, geringe Werte stehen für geringe erhaltene Gratifikationen im beruflichen Kontext.

^[5] Im deutschen wird dieses mathematische Schätzverfahren als „Kleinst-Quadrate-Methode" bezeichnet.

^[6] Die Regressionsanalysen wurden sequenziell durchgeführt, wodurch Einflüsse von Kontroll­/Mediatorvariablen auf weitere Schätzwerte entdeckt werden können.

^[7] Ein positiver Effekt wird erwartet, da die AZ-Skala „gedreht" wurde.

^[8] Daraus folgt, dass der empirische t-Wert auch größer ist als der kritische t-Wert von 2.33 für einseitige Tests.

^[9] Zum Gruppenvergleich wurden hier ebenfalls die unstandardisierten b-Koeffizienten herangezogen (siehe Tabellen 15 und 16).

^[10] Ein Ungleichgewicht zugunsten der Reward-Dimension ist ebenso denkbar, da dies nicht als berufliche Gratifikationskrise zu interpretieren ist und eben nicht mit geringerer allgemeiner AZ und höherem krankheitswertem Stress einhergeht.

^[11] PCA Big Five/emotionale Stabilität (nur mit 2009ern --> Achtung: filter-Einstellungen) FACTOR
/VARIABLES PLH0212 PLH0213 PLH0214 PLH0215 PLH0216 PLH0217 PLH0218 PLH0219 PLH0220 PLH0221 PLH0222 PLH0223 PLH0224 PLH0225 PLH0226 PLH0255 /MISSING LISTWISE
/ANALYSIS PLH0212 PLH0213 PLH0214 PLH0215 PLH0216 PLH0217 PLH0218 PLH0219 PLH0220 PLH0221 PLH0222 PLH0223 PLH0224 PLH0225 PLH0226 PLH0255 /PRINT UNIVARIATE INITIAL CORRELATION SIG KMO AIC EXTRACTION ROTATION /CRITERIA MINEIGEN(1) ITERATE(25)
/EXTRACTION PC /CRITERIA ITERATE(25)

^[12] PCA Reward mit "gedrehten" Reward-Items FACTOR
/VARIABLES AnerkennungVorgrec AnerkennungLeistungrec angemesseneAufstiegschancenrec angemessenerLohnrec schlechteAufstiegschancenrec /MISSING LISTWISE
/ANALYSIS AnerkennungVorgrec AnerkennungLeistungrec angemesseneAufstiegschancenrec angemessenerLohnrec schlechteAufstiegschancenrec
/PRINT UNIVARIATE INITIAL CORRELATION SIG KMO AIC EXTRACTION ROTATION /CRITERIA MINEIGEN(1) ITERATE(25)
/EXTRACTION PC /CRITERIA ITERATE(25)
/ROTATION VARIMAX /METHOD=CORRELATION.

^[13] ERI logarithmiert (, da Probleme der Linearität bei Residuenstreudiagramm)
COMPUTE lnERI = ln(ERI).
FREQUENCIES VARIABLES=lnERI
/STATISTICS=STDDEV VARIANCE MINIMUM MAXIMUM MEAN MEDIAN MODE SKEWNESS KURTOSIS SESKEW /HISTOGRAM NORMAL /ORDER=ANALYSIS.