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Subjektive Kongruenz versus gemessene Kongruenz zwischen Person und Beruf und
der Zusammenhang mit arbeits- und organisationspsychologischen Kriterien
von Andrea Aichmayr
Dissertation zur Erlangung des akademischen Grades eines Doktors der Philosophie (Dr. phil.)
an der Fakultät für Kultur- und Sozialwissenschaften Institut für Psychologie
der FernUniversität in Hagen
Erstgutachter: Professor Dr. Bernd Marcus
Zweitgutachter: Professor Dr. Wolfgang Mack
Disputation am: 4. September 2013
2013
II
Inhaltsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis VI
Tabellenverzeichnis VII
Abkürzungsverzeichnis X
Zusammenfassung / Abstract XI
I EINLEITUNG ......................................................................................................................... 1
1 Berufswahl aus Sicht der Jugendlichen ................................................................................ 5
2 Beruf und Berufswahl aus Sicht der Berufs- und Personalpsychologie .................................. 6
2.1 Platzierung aus Sicht der Berufspsychologie .......................................................................................... 7
2.2 Selektion aus Sicht der Personalpsychologie ......................................................................................... 9
3 Zielsetzung und Aufbau der Arbeit ...................................................................................... 9
II THEORETISCHER TEIL ......................................................................................................... 12
1 “The Theory of Circumscription and Compromise” von Linda S. Gottfredson ..................... 13
1.1 Bedeutung und Definition von Berufs- und Ausbildungswünschen ..................................................... 13
1.2 Grundthesen der Theorie ..................................................................................................................... 16
1.3 Erklärung und Definitionen der Hauptelemente der Theorie .............................................................. 18
1.4 Die Entwicklung des Selbstkonzepts und die Eingrenzung beruflicher Alternativen ........................... 19
1.4.1 Die Prinzipien des Eingrenzungprozesses ............................................................................... 20
1.4.2 Die vier Phasen der kognitiven Entwicklung ........................................................................... 20
1.4.3 Empirische Ergebnisse zur Überprüfung des Eingrenzungsprozesses .................................... 23
1.5 Der Kompromissprozess ....................................................................................................................... 24
1.5.1 Die Wahrnehmung der Zugänglichkeit zum Beruf .................................................................. 24
1.5.2 Das eigene Verhalten bei der Informationssuche ................................................................... 25
1.5.3 Die Prioritäten der Dimensionen der Person-Beruf-Kompatibilität ........................................ 25
1.5.4 Empirische Ergebnisse zur Überprüfung des Kompromissprozesses ...................................... 26
1.6 Kritische Bewertung der Theorie .......................................................................................................... 27
1.7 Empirische Ergebnisse zu Berufs- und Ausbildungswünschen ............................................................. 28
2 „The Theory of Vocational Personalities and Work Environments” von John L. Holland ..... 31
2.1 Bedeutung und Definition von Interessen ........................................................................................... 31
2.2 Die Entwicklung von Interessen ........................................................................................................... 32
2.2.1 Primäre Konstrukte des Interessenmodells ............................................................................ 33
2.2.1.1 Die sechs Persönlichkeitstypen ...................................................................................... 33
2.2.1.2 Die sechs Umwelttypen .................................................................................................. 35
2.2.1.3 Die typologischen Beziehungen im Hexagon .................................................................. 35
2.2.2 Messung der Persönlichkeits- und Umwelttypen ................................................................... 37
2.2.3 Empirische Ergebnisse zur Überprüfung der Persönlichkeits- und Umwelttypen .................. 38
2.2.3.1 Die Persönlichkeitstypen ................................................................................................ 38 2.2.3.2 Die Umwelttypen ............................................................................................................ 41
III
2.3 Hollands Kongruenzkonstrukt .............................................................................................................. 42
2.3.1 Messung der Kongruenz .......................................................................................................... 42
2.3.2 Empirische Ergebnisse zur Überprüfung des Kongruenzkonstrukts ....................................... 43
2.4 Kritische Bewertung der Theorie .......................................................................................................... 46
2.5 Empirische Ergebnisse zu Zusammenhängen zwischen Berufs- und Ausbildungswünschen und
Interessen ..................................................................................................................................................... 47
3 Das Konstrukt der Kongruenz ............................................................................................ 48
4 Entschiedenheit der Berufs- und Ausbildungswahl ............................................................ 49
5 Arbeits- und organisationspsychologische Kriterien ........................................................... 51
5.1 Leistung ................................................................................................................................................ 51
5.1.1 Berufliche Leistung .................................................................................................................. 51
5.1.2 Schulische Leistung .................................................................................................................. 53
5.2 Arbeits- und Ausbildungszufriedenheit ................................................................................................ 55
5.2.1 Das Zürcher Modell der Arbeitszufriedenheit von Agnes Bruggemann (1974) ...................... 56
5.2.2 Empirische Ergebnisse zur Arbeitszufriedenheit ..................................................................... 59 5.2.3 Schul- und Ausbildungszufriedenheit ...................................................................................... 60
5.3 Kontraproduktives Verhalten ............................................................................................................... 60
5.3.1 Kontraproduktives Verhalten am Arbeitsplatz ........................................................................ 61
5.3.1.1 Konzepte ......................................................................................................................... 62
5.3.1.2 Ursachen und Determinanten ........................................................................................ 62
5.3.2 Kontraproduktives Verhalten in der schulischen Ausbildung ................................................. 65
5.4 Empirische Ergebnisse zum Zusammenhang zwischen den Kriterien .................................................. 66
III FORSCHUNGSFRAGEN UND HYPOTHESEN .......................................................................... 68
1 Forschungsfrage 1: Der Zusammenhang zwischen Prädiktoren und Kriterien ..................... 68
1.1 Zusammenhänge und Unterschiede zwischen den Kongruenzmaßen und Determinanten ............... 68
1.2 Die Stabilität von Aspirationen und Ausbildungswünschen ................................................................. 70
1.3 Der Zusammenhang zwischen den Kongruenzmaßen und den Kriterien ............................................ 71
1.4 Exogene Einflüsse auf die arbeits- und organisationspsychologischen Kriterien ................................ 72
2 Forschungsfrage 2: Mediatoreffekt der subjektiven Kongruenz.......................................... 73
3 Forschungsfrage 3: Moderatoreffekt der Entschiedenheit der Berufs- und Ausbildungswahl74
3.1 Determinanten der Entschiedenheit der Berufs- und Ausbildungswahl ............................................. 74
3.2 Moderatoreffekt der Entschiedenheit der Berufs- und Ausbildungswahl ........................................... 75
IV METHODEN ....................................................................................................................... 76
1 Stichprobe und Untersuchungsdesign ............................................................................... 76
1.1 Untersuchungsgruppen und Untersuchungsfelder .............................................................................. 76
1.2 Rücklaufquote ...................................................................................................................................... 77
1.3 Exkurs: Das österreichische Bildungssystem ........................................................................................ 78
1.3.1 Berufsorientierung in der Sekundarstufe I .............................................................................. 80
1.3.2 Berufliche Ausbildung in der Sekundarstufe II ........................................................................ 80
1.4 Untersuchungsdesign ........................................................................................................................... 81
IV
2 Messinstrumente .............................................................................................................. 84
2.1 Die Kongruenzmaße ............................................................................................................................. 85 2.1.1 Subjektive Kongruenz .............................................................................................................. 86
2.1.2 Interessenkongruenz ............................................................................................................... 89
2.1.3 Systemkongruenz .................................................................................................................... 90
2.2 Leistung ................................................................................................................................................ 95
2.3 Zufriedenheit ........................................................................................................................................ 96
2.4 Kontraproduktives Verhalten ............................................................................................................... 99
2.4.1 Messung des kontraproduktiven Verhaltens in der schulischen Ausbildung ....................... 100
2.4.2 Messung des kontraproduktiven Verhaltens am Arbeitsplatz .............................................. 101
2.5 Moderatorvariable Entschiedenheit der Berufs- und Ausbildungswahl ............................................ 102
3 Analysemethoden ........................................................................................................... 102
3.1 Methodische Grundlagen von Strukturgleichungsmodellen ............................................................. 103
3.2 Charakteristika und Bedeutung von Strukturgleichungsmodellen .................................................... 103
3.3 Erstellung von Strukturgleichungsmodellen ...................................................................................... 105
3.3.1 Modellspezifikation ............................................................................................................... 105
3.3.2 Modellidentifikation .............................................................................................................. 106
3.3.3 Schätzung von Mess- und Strukturregressionsmodellen ...................................................... 107
3.3.4 Beurteilung der Modellgüte .................................................................................................. 109
3.3.4.1 Bewertung des Messmodells und Interpretation der Parameterschätzungen ............ 109
3.3.4.2 Bewertung der Modellgüte des Gesamtmodells .......................................................... 110
3.4 Das MIMIC-Modell (Multiple Indicators and Multiple Causes Model)............................................... 112
3.5 Partial Least Squares-Pfadmodellierung als Alternative zu Strukturgleichungsmodellen ................. 114 3.5.1 Beurteilung der Modellgüte .................................................................................................. 116
3.5.2 Unterschiede zwischen Strukturgleichungsmodellen und PLS-Pfadmodellen ...................... 119
3.6 Interaktionseffekte in Strukturgleichungsmodellen und PLS-Pfadmodellen ..................................... 119
4 Ergebnisse ...................................................................................................................... 121
4.1 Demographische Variablen ................................................................................................................ 121
4.2 Deskriptive Statistik und Interkorrelationen der Kongruenzmaße und Kriterien .............................. 124
4.3 Forschungsfrage 1: Der Zusammenhang zwischen den Kongruenzmaßen und den Kriterien .......... 129
4.3.1 Unterschiede und Zusammenhänge zwischen den Kongruenzmaßen und Determinanten 129
4.3.1.1 Unterschiede vor Eintritt in die Ausbildung ................................................................. 129
4.3.1.2 Zusammenhänge und Unterschiede vor und nach Eintritt in die Ausbildung .............. 132
4.3.1.3 Determinanten ............................................................................................................. 133
4.3.2 Die Stabilität von Aspirationen und Ausbildungswünschen.................................................. 134 4.3.3 Der Zusammenhang als MIMIC-Modell ................................................................................. 138
4.3.3.1 CFA-Messmodell der Gesamtstichprobe ...................................................................... 140
4.3.3.2 MIMIC-Modell der Gesamtstichprobe .......................................................................... 143
4.3.3.3 CFA-Messmodell der Schülerstichprobe....................................................................... 147
4.3.3.4 MIMIC-Modell der Schülerstichprobe .......................................................................... 151
4.3.3.5 Zusammenfassung der Ergebnisse der MIMIC-Modelle............................................... 154
4.3.4 Der Zusammenhang als PLS-Pfadmodell ............................................................................... 156
4.3.4.1 Messmodell der Lehrlingsstichprobe............................................................................ 156
4.3.4.2 PLS-Pfadmodelle der Lehrlingsstichprobe .................................................................... 158
4.3.4.3 Zusammenfassung der Ergebnisse der PLS-Modelle .................................................... 166 4.3.5 Analysen einzelner Indikatoren der Kriterien ....................................................................... 168
V
4.3.6 Exogene Einflüsse auf die arbeits- und organisationspsychologischen Kriterien ................. 174
4.3.6.1 Exogene Einflüsse bei der Gesamtstichprobe .............................................................. 178
4.3.6.2 Exogene Einflüsse bei der Schülerstichprobe ............................................................... 180
4.3.6.3 Zusammenfassung der Ergebnisse der Analysen der exogenen Einflüsse ................... 182
4.4 Forschungsfrage 2: Mediatoreffekt der subjektiven Kongruenz 2 ..................................................... 183
4.4.1 Mediatormodell der Gesamtstichprobe ................................................................................ 183
4.4.2 Mediatormodell der Schülerstichprobe ................................................................................ 186
4.4.3 Mediatormodell der Lehrlingsstichprobe .............................................................................. 187
4.4.4 Zusammenfassung der Ergebnisse der Mediatormodelle .................................................... 193
4.5 Forschungsfrage 3: Moderatoreffekt der Entschiedenheit der Berufs- und Ausbildungswahl ......... 193 4.5.1 Determinanten der Entschiedenheit der Berufs- und Ausbildungswahl .............................. 194
4.5.2 Überprüfung des Moderatoreffekts der Entschiedenheit mit SEM ...................................... 197
4.6 Überblick über die Ergebnisse der Hypothesentests ......................................................................... 200
V DISKUSSION ..................................................................................................................... 203
1 Interpretation der Befunde ............................................................................................. 203
1.1 Der Zusammenhang zwischen den Kongruenzmaßen und den Kriterien (Forschungsfrage 1) ......... 203
1.1.1 Unterschiede und Zusammenhänge zwischen den Kongruenzmaßen und Determinanten 203
1.1.2 Die Stabilität von Aspirationen und Ausbildungswünschen.................................................. 205
1.1.3 Der Zusammenhang zwischen den Kongruenzmaßen und den Kriterien ............................. 206
1.1.4 Analysen einzelner Indikatoren der Kriterien ....................................................................... 210
1.1.5 Exogene Einflüsse auf die arbeits- und organisationspsychologischen Kriterien ................. 212
1.2 Mediatoreffekt der subjektiven Kongruenz 2 (Forschungsfrage 2) ................................................... 214
1.3 Moderatoreffekt der Entschiedenheit der Berufs- und Ausbildungswahl (Forschungsfrage 3) ........ 218 1.3.1 Determinanten der Entschiedenheit ..................................................................................... 218
2 Implikationen ................................................................................................................. 219
2.1 Implikationen für die zukünftige Forschung ....................................................................................... 219
2.2 Implikationen für die Praxis ................................................................................................................ 221
3 Stärken und Limitationen ................................................................................................ 225
VI LITERATUR ....................................................................................................................... 228
VII ANHANG .......................................................................................................................... 253
1 ANHANG A: Messinstrumente ......................................................................................... 253
2 ANHANG B: Datenaufbereitung ....................................................................................... 275
3 ANHANG C: Explorative Faktorenanalysen und Reliabilitätsanalysen ............................... 282
4 ANHANG D: CFA-Messmodelle der Kriterien .................................................................... 286
5 ANHANG E: MIMIC-Modelle ............................................................................................ 287
6 ANHANG F: Analysen einzelner Indikatoren der Kriterien ................................................ 288
VI
Abbildungsverzeichnis
Abbildung 1 Hexagonales Modell ................................................................................................................. 36
Abbildung 2 Formen der Arbeitszufriedenheit ............................................................................................. 57
Abbildung 3 Rahmenmodell zur Integration der Erklärungsansätze kontraproduktiven Verhaltens .......... 63
Abbildung 4 Das österreichische Bildungssystem ........................................................................................ 79
Abbildung 5 Prädiktives Untersuchungsdesign ............................................................................................ 83
Abbildung 6 MIMIC-Modell ........................................................................................................................ 113
Abbildung 7 Spezifikation eines Moderatoreffekts als Produktterm ......................................................... 120
Abbildung 8 CFA-Messmodell der Gesamtstichprobe mit standardisierten Schätzungen (N = 394) ......... 141
Abbildung 9 MIMIC-Basismodell der Gesamtstichprobe (N = 394) ............................................................ 145
Abbildung 10 CFA-Messmodell der Schülerstichprobe mit standardisierten Schätzungen (N = 348) ....... 149
Abbildung 11 MIMIC-Basismodell Schülerstichprobe (N = 348) ................................................................. 152
Abbildung 12 PLS-Strukturmodell E1 mit Pfadkoeffizienten und R²-Werten (N = 44) ................................ 161
Abbildung 13 PLS-Strukturmodell F mit Pfadkoeffizienten und R²-Werten (N = 46) .................................. 165
Abbildung 14 Mediatormodell Med1 mit Regressionskoeffizienten (N = 394) ........................................... 184
Abbildung 15 PLS-Strukturmodell Med3a mit Pfadkoeffizienten und R²-Werten ...................................... 191
Abbildung 16 Moderatormodell Mod1 mit Regressionskoeffizienten (N = 394) ........................................ 198
VII
Tabellenverzeichnis
Tabelle 1 Die vier Phasen der Entwicklung des Selbstkonzepts und der beruflichen Vorlieben ................... 21
Tabelle 2 Die sechs Persönlichkeitstypen bzw. Interessentypen nach Holland ............................................ 34
Tabelle 3 Gesamtstichprobe und Rücklaufquote .......................................................................................... 77
Tabelle 4 Berufsausbildungsmöglichkeiten in der Sekundarstufe II .............................................................. 81
Tabelle 5 Konstrukte und Messinstrumente ................................................................................................. 84
Tabelle 6 Unterschiede und Gemeinsamkeiten zwischen den Kongruenzmaßen ........................................ 86
Tabelle 7 Items zur Messung der subjektiven Kongruenz nach Messphasen ............................................... 87
Tabelle 8 Items zur Operationalisierung der Systemkongruenz .................................................................... 91
Tabelle 9 Kriterien zur Bestimmung der Systemkongruenz .......................................................................... 93
Tabelle 10 Kongruenzindex der gemessenen Kongruenz laut Ausbildungssystem ....................................... 94
Tabelle 11 Auswertungsschlüssel der Zufriedenheitsformen und Unzufriedenheitsformen ....................... 98
Tabelle 12 Zufriedenheitsformen nach den Dimensionen Konstruktivität und Nicht-Konstruktivität ........ 99
Tabelle 13 Dimensionen des kontraproduktiven Verhaltens in der schulischen Ausbildung ..................... 101
Tabelle 14 Cutoff-Werte für Reliabilitätsmaße............................................................................................ 110
Tabelle 15 Cutoff-Werte für Modellgütekriterien ....................................................................................... 112
Tabelle 16 Modellgütekriterien für PLS-PM ................................................................................................ 118
Tabelle 17 Unterschiede zwischen PLS und SEM ......................................................................................... 119
Tabelle 18 Vergleich Gesamtstichprobe – Oberösterreich/Österreich (Schuljahr 2008/09) ...................... 122
Tabelle 19 Vergleich Hauptschulabsolventen – Übertrittsstatistik Österreich (Schuljahr 2008/09) .......... 122
Tabelle 20 Vergleich Rücklaufquote – Österreich nach Schulstufen (Schuljahr 2009/10) .......................... 123
Tabelle 21 Deskriptive Statistik der manifesten Variablen nach Stichproben ............................................ 124
Tabelle 22 Interkorrelationen der manifesten Variablen bei der Gesamtstichprobe (N = 394) ................. 126
Tabelle 23 Interkorrelationen der manifesten Variablen bei der Schülerstichprobe (N = 348) .................. 127
Tabelle 24 Interkorrelationen der manifesten Variablen bei der Lehrlingsstichprobe (N = 46) ................. 128
Tabelle 25 Korrelationen Nominal- bezüglich Intervallmaß (Eta)............................................................... 129
VIII
Tabelle 26 Unterschiede zwischen den Kongruenzmaßen nach Häufigkeiten (N = 507) ............................ 130
Tabelle 27 Unterschiede zwischen subjektiver Kongruenz und Systemkongruenz..................................... 131
Tabelle 28 Veränderungen der Ausbildungswünsche von t1 auf t2 nach Schultyp (N = 86) ...................... 135
Tabelle 29 Häufigkeiten der Stabilität der Ausbildungswünsche ................................................................ 136
Tabelle 30 Veränderungen der Ausbildungswünsche von t2 auf t3 nach Schultyp (N = 25) ...................... 137
Tabelle 31 Robuste ML-Schätzungen des CFA-Messmodells der Gesamtstichprobe (N = 394) .................. 142
Tabelle 32 Fit-Statistik des CFA-Messmodells der Gesamtstichprobe ........................................................ 143
Tabelle 33 Robuste ML-Schätzungen der MIMIC-Modelle A und B ............................................................ 145
Tabelle 34 Fit-Statistik der MIMIC-Modelle A und B ................................................................................... 146
Tabelle 35 Robuste ML-Schätzungen des CFA-Messmodells der Schülerstichprobe (N = 348) .................. 150
Tabelle 36 Fit-Statistik der CFA-Messmodelle der Schülerstichprobe ........................................................ 151
Tabelle 37 Robuste ML-Schätzungen der MIMIC-Modelle C und D ............................................................ 153
Tabelle 38 Fit-Statistik der MIMIC-Modelle C und D ................................................................................... 153
Tabelle 39 Korrelationen der Indikatoren der Leistung bei der Lehrlingsstichprobe (N = 46) .................... 156
Tabelle 40 Faktoren und Indikatoren der Kriterien der Lehrlingsstichprobe .............................................. 158
Tabelle 41 Reliabilität, Ladungen und Kreuzladungen des Modells E (N = 44) ........................................... 159
Tabelle 42 Reliabilität, Ladungen und Kreuzladungen des Modells E1 (N = 44) ......................................... 159
Tabelle 43 Modell E1 mit Parameterschätzungen und Bootstrap-Konfidenzintervallen (95 %) ................. 160
Tabelle 44 Effektstärken f² der Kongruenzmaße auf die Kriterien (Modell E1) .......................................... 161
Tabelle 45 R², Kommunalität, Redundanz, Q² und GoF des Modells E1 ..................................................... 162
Tabelle 46 Reliabilität, Ladungen und Kreuzladungen des Modells F (N = 46) ........................................... 163
Tabelle 47 Modell F mit Parameterschätzungen und Bootstrap-Konfidenzintervallen (95 %) ................... 164
Tabelle 48 Effektstärken f² der Kongruenzmaße auf die Kriterien (Modell F) ............................................ 165
Tabelle 49 R², Kommunalität, Redundanz, Q² und GoF des Modells F ........................................................ 166
Tabelle 50 Konstruktivitätsdimensionen nach Häufigkeiten und Stichproben ........................................... 168
Tabelle 51 Kreuztabelle zwischen den Konstruktivitätsdimensionen und der Fluktuationsabsicht ........... 169
Tabelle 52 Konstruktivitätsdimensionen nach dem Notendurchschnitt (N = 394) ..................................... 173
IX
Tabelle 53 Konstruktivitätsdimensionen nach der Vorgesetztenbeurteilung (N = 46) ............................... 174
Tabelle 54 Deskriptive Statistik der Gründe für die Inkongruenz zwischen Wunsch und Wirklichkeit ....... 176
Tabelle 55 Dichotome Kovariate nach Kategorien und Häufigkeiten (N = 394) .......................................... 177
Tabelle 56 Deskriptive Statistik der dichotomen Kovariate und tetrachorische Korrelationen .................. 177
Tabelle 57 Robuste ML-Schätzungen der MIMIC-Modelle G und H (N = 394) ............................................ 179
Tabelle 58 Fit-Statistik der MIMIC-Modelle G und H ................................................................................... 179
Tabelle 59 Robuste ML-Schätzungen der MIMIC-Modelle I und J (N = 348) ............................................... 181
Tabelle 60 Fit-Statistik der MIMIC-Modelle I und J ..................................................................................... 182
Tabelle 61 Robuste ML-Schätzungen des Mediatormodells Med1 (N = 394) ............................................. 185
Tabelle 62 Aufteilung der Effekte des Mediatormodells Med1 .................................................................. 185
Tabelle 63 Robuste ML-Schätzungen des Mediatormodells Med2 (N = 348) ............................................. 186
Tabelle 64 Aufteilung der Effekte des Mediatormodells Med2 .................................................................. 187
Tabelle 65 Reliabilität, Ladungen und Kreuzladungen des Mediatormodells Med3 (N = 46) ..................... 188
Tabelle 66 Reliabilität, Ladungen und Kreuzladungen des Mediatormodells Med3a (N = 46) ................... 189
Tabelle 67 Modell Med3a mit Parameterschätzungen und Bootstrap-Konfidenzintervallen (95 %) ......... 190
Tabelle 68 Aufteilung der Effekte des Mediatormodells Med3a ................................................................ 191
Tabelle 69 Effektstärken f² der Kongruenzmaße auf die Kriterien (Modell Med3a) ................................... 192
Tabelle 70 Kommunalität, Redundanz, Q² und GoF des Mediatormodells Med3a .................................... 192
Tabelle 71 Deskriptive Statistik der Entschiedenheit nach den Gruppen Interessentest ja/nein ............... 194
Tabelle 72 Deskriptive Statistik der Entschiedenheit t1 nach dem Geschlecht .......................................... 195
Tabelle 73 Deskriptive Statistik der Entschiedenheit nach der Stabilität .................................................... 196
Tabelle 74 Robuste ML-Schätzungen der Moderatormodelle Mod1 und Mod2 (N = 394) ........................ 198
Tabelle 75 Fit-Statistik der Moderatormodelle Mod1 und Mod2 ............................................................... 199
Tabelle 76 Überblick über die Ergebnisse der Hypothesentests ................................................................. 200
X
Abkürzungsverzeichnis
AHS Allgemeinbildende höhere Schule
AVE durchschnittlich erfasste Varianz
BHS Berufsbildende höhere Schule
BMS Berufsbildende mittlere Schule
CFA konfirmatorische Faktorenanalyse (Confirmatory Factor Analysis)
CFI Comparative Fit Index
df Freiheitsgrade
EFA explorative Faktorenanalyse
GFI Goodness of Fit Index
KINT Interessenkongruenz
KPV kontraproduktives Verhalten
KSUB subjektive Kongruenz
KSYS Systemkongruenz
M (arithmetischer) Mittelwert
MIMIC Multiple Indicators and Multiple Causes
ML Maximum Likelihood
N Stichprobengröße
PLS Partial Least Squares
PLS-PM Partial Least Squares-Path Modeling (Pfadmodellierung)
PTS Polytechnische Schule
RMSEA Root Mean Squared Error of Approximation
SD Standardabweichung
SEM Structural Equation Modeling (Strukturgleichungsmodell)
SRMR Standardized Root Mean Square Residual
XI
Zusammenfassung / Abstract
Zu den wichtigsten Verfahren der Berufsberatung zählen psychometrische Inventare zur Erfassung
beruflicher Interessen. Die Validität von Interesseninventaren wurde in zahlreichen Studien und
mehreren Metaanalysen für berufswahlbezogene und auch entferntere Kriterien nachgewiesen.
Führt der Einsatz von Berufsinteresseninventaren tatsächlich zu einer besseren Passung von
Person und Beruf als die subjektiv geäußerte Präferenz für einen bestimmten Beruf und ihre
wahrgenommene Kongruenz mit der Ausbildung? Die Person-Environment-Fit-Forschung bestätigt
im Allgemeinen, dass direkt wahrgenommene, subjektive Kongruenzmaße indirekten Fit-Maßen
wie Interesseninventaren hinsichtlich ihrer prädiktiven Validität für arbeits- und organisations-
psychologische Kriterien überlegen sind. Ziel dieser Dissertation war die Überprüfung der
prognostischen Validität direkter und indirekter Kongruenzmaße für arbeits- und organisations-
psychologische Kriterien im Zuge der Berufs- und Ausbildungswahl Jugendlicher. In dieser
Untersuchung wurden drei verschiedene Kongruenzmaße berücksichtigt: die „Interessen-
kongruenz“, die „subjektive Kongruenz“ und die „Systemkongruenz“. Die „Interessenkongruenz“
basiert auf Hollands (1997) Kongruenzkonstrukt, einem der wichtigsten und validesten Konstrukte
der Berufspsychologie. Die „subjektive Kongruenz“ erfasst die subjektiv wahrgenommene
Kongruenz zwischen dem Beruf, den der/die Jugendliche erlernen möchte und der Ausbildung,
von der er/sie glaubt, dass sie zu diesem Beruf passt. Berufs- und Ausbildungswünsche entwickeln
sich in frühester Kindheit und repräsentieren nach der Theorie von Gottfredson (1981) das
berufliche Selbstkonzept des/der Jugendlichen. Zusätzlich wurde ein drittes Verfahren entwickelt –
die „Systemkongruenz“, die die Kongruenz zwischen der ausgedrückten Aspiration und dem
ausgedrückten Ausbildungswunsch des/der Jugendlichen laut dem österreichischen Ausbildungs-
system erfasst. Zur Messung der Effektivität der Kongruenzmaße wurden drei zentrale arbeits- und
organisationspsychologische Kriterien in die Untersuchung miteinbezogen, die in der klassischen
Berufspsychologie üblicherweise nicht untersucht werden. Die Zufriedenheit mit der beruflichen
Ausbildung wurde mit verschiedenen Formen der Zufriedenheit und Unzufriedenheit bzw. mit
den Konstruktivitätsdimensionen nach dem Modell von Bruggemann (1974) gemessen. Es wurden
schulische und berufliche Leistungsmaße und das kontraproduktive Verhalten in der schulischen
und betrieblichen Ausbildung erfasst. Mediatoreffekte und Moderatorvariablen wie die
Entschiedenheit der Berufs- und Ausbildungswahl wurden ebenfalls berücksichtigt. Die
Kongruenzmaße wurden mit einem prädiktiven Design vor und nach Eintritt in die Ausbildung
erhoben. Die Untersuchungsstichprobe setzte sich, vor Eintritt in die Ausbildung, aus rund 500
Viertklässlern der achten Schulstufe von neun Pflichtschulen zusammen. Nach Eintritt in die
weiterführende Ausbildung wurden 348 Schüler/innen in 32 berufsbildenden und zwei Poly-
technischen Schulen und 46 Lehrlinge in 41 Ausbildungsbetrieben befragt. Die Zusammenhänge
wurden bei der Gesamt- und Schülerstichprobe mit der kovarianzbasierten Technik der MIMIC-
Modellierung geschätzt. Bei der Lehrlingsstichprobe wurde das varianzbasierte Verfahren der
Partial Least Squares-Pfadmodellierung eingesetzt. Die Ergebnisse zeigten, dass die durch den/die
Jugendliche/n direkt wahrgenommene, subjektive Kongruenz den beiden indirekt gemessenen
Verfahren in Zusammenhang mit den arbeits- und organisationspsychologischen Kriterien
überlegen war. Die subjektive Kongruenz erwies sich nicht nur als der beste (von r = .157 bis .476) ,
sondern auch als der einzige Prädiktor für die Zufriedenheit mit der Ausbildung. Nach Eintritt in die
Ausbildung ergab sich außerdem ein Zusammenhang mit der schulischen Leistung (r = .156 bis
.159). Bei der Lehrlingsstichprobe zeigte sich vor Eintritt in die Ausbildung kein signifikanter
Einfluss der subjektiven Kongruenz auf die Kriterien. Nach Eintritt in die Ausbildung erwies sich die
subjektive Kongruenz wiederum als der beste Prädiktor für die Zufriedenheit (r = .807), das
XII
kontraproduktive Verhalten (r = -.551) und die schulische Leistung (r = .302 nicht signifikant) und
wies von allen Kongruenzvariablen die größten Effektstärken auf (f² = 1.21 Zufriedenheit, f² = 0.315
kontraproduktives Verhalten, f² = 0.073 schulische Leistung). Die Ergebnisse bestätigen die
Befunde der Person-Environment-Fit Forschung, dass direkte Maße des wahrgenommenen Fit zu
höheren Zusammenhängen mit arbeits- und organisationspsychologischen Kriterien führen als
indirekte Kongruenzmaße. Überdies lieferten das Ausmaß der subjektiven Kongruenz, die
Auswertungen der Konstruktivitätsdimensionen und die Diskrepanz zwischen Erwartungen und
Realität aufschlussreiche Erklärungen für die Fluktuationsabsicht von rund einem Viertel der
Jugendlichen der Stichprobe.
Interest inventories are one of the most important and most widely applied methods of career
counseling. Validity of interest inventories has been confirmed in a bulk of studies and some meta-
analysis for career-related as well as distal outcomes. But do interest inventories really predict a
better person-vocation fit than the adolescent’s expressed preference for a certain vocation and
its perceived congruence with vocational training? Person-environment-fit research has generally
confirmed that direct measures of perceived fit are more highly related to job and academic
outcomes than indirect measures of fit such as interest inventories. Purpose of this dissertation
was the examination of the predictive validity of direct and indirect measures of congruence for
job and academic outcomes in the context of adolescents’ vocational choice. Three measures of
congruence were used in this study: “Interest congruence”, “subjective congruence” and “system
congruence”. “Interest congruence” is based on Holland’s (1997) congruence construct, one of the
most important and most valid constructs of vocational psychology. “Subjective congruence”
measures perceived subjective congruence of the adolescent’s expressed aspiration and the
expressed intended vocational training. Vocational and educational aspirations develop early in
childhood and represent according the Gottfredson’s theory (1981) the adolescent’s vocational
self concept. Additionally a third measure was constructed – the “system congruence”, which
measures the congruence between the adolescent’s expressed aspiration and the expressed
intended vocational training according to the Austrian educational system. To test the
effectiveness of the congruence measures three important job and academic outcomes were
used. Satisfaction with vocational training was measured with different forms of satisfaction and
dissatisfaction resp. constructivity dimensions according to Bruggemann’s (1974) theory.
Academic and work performance and counterproductive behavior were also measured. Effects of
mediation and moderation of career decidedness were considered. Congruence measures were
collected before and after entry into vocational training. The sample before entry consisted of
about 500 students of fourth classes of the eighth grade of nine secondary schools. After entry
into vocational training data was collected from students in 32 schools for vocational training and
two Polytechnic schools and from 46 apprentices at 41 workplaces. Predictive validity of
congruence measures for job and academic outcomes was examined using covariance-based
technique of MIMIC-modeling (total and students’ sample) and variance-based technique of
Partial Least Squares-Path Modeling (apprentices’ sample). Results showed that perceived
subjective congruence had higher effects on job and academic outcomes than indirect congruence
measures. Subjective congruence was the best (from r = .157 to .476) as well as the only predictor
for satisfaction with vocational training of students. After entry into vocational training there was
a significant relation with academic performance (from r = .156 to .159), too. In the apprentices’
sample no significant relation was found between subjective congruence and job and academic
XIII
outcomes before entry into vocational training. After entry into vocational training subjective
congruence was again the best predictor for satisfaction (r = .807), counterproductive behaviour (r
= -.551) and academic performance (r = .302 not significant) with the highest effect sizes of all
congruence measures (f² = 1.21 satisfaction, f² = 0.315 counterproductive behavior, f² = 0.073
academic performance). Results support findings of person-environment-fit-research, that direct
measures of perceived fit are higher related to job and academic outcomes than indirect
congruence measures. Moreover, degree of subjective congruence, analyses of constructivity
dimensions and discrepancy between adolescent’s expectation and reality provided some
revealing explanations for intent to leave of about a quarter of the adolescents of the sample.
1
I EINLEITUNG
Die Berufswahl ist eine der wichtigsten Entscheidungen im Leben eines/einer Jugendlichen, denn
sie stellt gleichsam die Weichen für den weiteren beruflichen Lebensweg. Dabei geht es bei der
Berufswahl nicht primär darum, denjenigen Beruf zu wählen, der am besten zu den eigenen Fähig-
keiten und Interessen passt, sondern der/die Jugendliche sollte zumindest eine günstige Richtung
einschlagen (Gottfredson, 2005), sei es nun in einem Lehrberuf oder einer höheren beruflichen
Ausbildung, sei es in einem technischen oder sozialem Beruf. Aus entwicklungstheoretischer
Perspektive bedeutet Berufswahl auch nicht nur einfach die Wahl eines bestimmten Berufes,
sondern die Wahl eines Berufslebens oder einer Laufbahn, die mit der Übernahme verschiedener
Lebensrollen und Verpflichtungen verbunden ist (Super, 1980; Gottfredson, 2005).
Wie entwickeln sich Berufs- und Ausbildungswünsche und wie wählt der/die Jugendliche einen
Beruf und eine Ausbildung, die zu ihm/ihr passen? Wie entscheidet der/die Jugendliche, welcher
Beruf bzw. welche Ausbildung die richtige für ihn/sie ist? Eine Theorie, die sich mit der Entwick-
lung von Berufs- und Ausbildungswünschen und dem Berufswahlverhalten von Individuen
beschäftigt, ist die Theorie von Gottfredson (1981, 1996, 2002). Nach Gottfredson (1981, 1996)
setzen sich Individuen bereits im Kindergartenalter mit Berufswünschen auseinander. Nach und
nach entwickeln sie immer konkretere Vorstellungen über ihre berufliche Zukunft und lernen
einzuschätzen, welche Berufe mit dem eigenen beruflichen Selbstkonzept kompatibel sind und
welche nicht. Mit etwa 14 Jahren haben die meisten Jugendlichen ihre persönliche Identität so
weit entwickelt, dass sie eine mit ihrem Selbstkonzept übereinstimmende Berufswahl treffen
können. Die Wahl des Berufs ergibt sich dann aus dem Abwägen verschiedener, verfügbarer
Alternativen (Gottfredson, 2005).
Über die Berufswahl Jugendlicher, vor allem in Zusammenhang mit nahen, berufswahlbezogenen
Kriterien, gibt es eine umfangreiche Forschung. Es wurden verschiedene Konstrukte wie Berufs-
wünsche bzw. Aspirationen, Ausbildungswünsche und Interessen als Prädiktoren der Berufs- und
Ausbildungswahl untersucht. Studien bestätigten, dass Berufs- und Ausbildungswünsche von
Jugendlichen die besten Prädiktoren für die Berufs- und Ausbildungswahl im Erwachsenenalter
sind (z. B. Mau & Bikos, 2000; Rojewski & Kim, 2003). Zahlreiche Autoren bestätigten auch einen
Zusammenhang zwischen Ausbildungswünschen und der erreichten Ausbildung (z. B. Marjori-
banks, 2002; Mau & Bikos 2000; Schoon & Parsons, 2002) und Aspirationen und der akademischen
Leistung (z. B. Mau & Bikos 2000; Schoon & Parsons, 2002; Heckhausen & Tomasik, 2002). Zum
Zusammenhang zwischen Berufs- und Ausbildungswünschen und distalen, arbeitsbezogenen
Kriterien existieren jedoch nur wenige Studien.
Eines der wichtigsten und meist untersuchten Konstrukte der Berufs- und Laufbahnpsychologie
sind Interessen, was nicht zuletzt auf die Berufswahltheorie von Holland (1997), die populärste
Theorie der Berufspsychologie (Spokane & Cruza-Guet, 2005), zurückzuführen ist. Nach Holland
(1997) drücken Menschen ihre Interessen in Arbeit, Schule, Hobbys, Freizeitaktivitäten und
Vorlieben aus. Die Wahl eines Berufs ist daher nichts anderes als der Ausdruck der eigenen
Persönlichkeit. Menschen suchen nach passenden Umwelten, die ihren Persönlichkeitseigen-
schaften entsprechen und in denen sie ihre Fähigkeiten und Fertigkeiten einsetzen können. Wenn
sich die Person in einer zu ihren Interessen passenden Berufs- oder Ausbildungsumwelt befindet,
führt dies zu beruflicher Zufriedenheit, Stabilität und Erfolg. Eine Nichtübereinstimmung bzw.
Inkongruenz hingegen führt zu Veränderungsverhalten und der Suche nach einer kongruenten
Umwelt (Holland (1997). Diese Annahme Hollands wird auch als Kongruenzhypothese bezeichnet.
2
Interessen und Neigungen werden in der Berufspsychologie daher als Persönlichkeitseigenschaft
oder persönliche Veranlagung verstanden (z. B. Holland, 1997; Bergmann & Eder, 2005). Psy-
chometrische Inventare zur Erfassung beruflicher Interessen zählen zu den wichtigsten Verfahren
der Berufsberatung, deren Zweck, nach Hollands Kongruenzhypothese, die Passung bzw. Kon-
gruenz zwischen den Interessen einer Person und der Berufs- oder Ausbildungsumwelt ist. Die
Effektivität dieser Verfahren wurde in verschiedenen Studien (z. B. Miller & Brown, 2005) nachge-
wiesen. Sie bestätigten positive Effekte von Berufsinteresseninventaren in Bezug auf unmittelbare
Kriterien wie Informationssuchverhalten, Karriere-Entschlossenheit und karrierebezogene Fertig-
keiten. Studien zum Zusammenhang zwischen dem Kongruenzkonstrukt und distalen, arbeits- und
ausbildungsbezogenen Kriterien brachten jedoch gemischte Ergebnisse. Drei Metaanalysen
(Assouline & Meir, 1987; Tranberg, Slane & Ekeberg, 1993; Tsabari, Tziner & Meir, 2005) bestä-
tigten, dass ein Zusammenhang zwischen der Höhe der Kongruenz und wichtigen Kriterien der
Arbeitstätigkeit wie Stabilität, Zufriedenheit und Leistung besteht. Allerdings sind die Korrela-
tionen eher gering oder nicht signifikant.
Auch wenn der/die Jugendliche bereits weiß, was er werden möchte, wie gelingt es ihm, den
gewünschten Beruf in der meist kurzen Zeit des beruflichen Übergangs auch bei aufkommenden
Hindernissen zu realisieren? Wie wählt er aus der Vielzahl von Schulen eine Ausbildungsrichtung,
die zu seinem Berufswunsch passt? Was geschieht, wenn er keinen Ausbildungsplatz findet oder
die gewünschte berufliche Ausbildung nicht zugänglich ist? Manche Autoren und Autorinnen
bezeichnen die Berufswahl gar als eines der Rätsel des Erwachsenwerdens (Reuel, 2003).
Diese Arbeit soll etwas dazu beitragen, das „Rätsel“ der Berufswahl Jugendlicher zu lösen –
nämlich wie treffen Jugendliche eine kongruente Berufswahl? Im Mittelpunkt der Untersuchung
steht dabei die Frage, wie Jugendliche, in der kurzen Phase des beruflichen Übergangs, auch
beispielsweise bei aufkommenden Hindernissen, die Übereinstimmung bzw. Kongruenz zwischen
individuellen beruflichen Merkmalen und der passenden Berufs- und Ausbildungsumwelt
einschätzen und ob sich das Ausmaß, die Art und Erhebungsmethode der Kongruenz auf arbeits-
und organisationspsychologische Kriterien auswirkt. Hollands (1997) Kongruenzkonstrukt ist eines
der wichtigsten und validesten Konstrukte der Berufspsychologie. Auch in dieser Arbeit wird die
Interessenkongruenz, die mit einem validen Interesseninventar gemessen wurde, berücksichtigt.
Überdies wird jedoch untersucht, wie die Jugendlichen selbst die Übereinstimmung zwischen dem
Beruf, den sie erlernen möchten und der Ausbildung, von der sie glauben, dass sie zu diesem Beruf
bzw. ihrem Berufswunsch passt, wahrnehmen und einschätzen. Bei der subjektiven Einschätzung
der Kongruenz durch den/die Jugendliche/n handelt es sich ebenfalls um eine Art Kongruenzmaß,
das sich jedoch grundlegend von der Interessenkongruenz nach dem Holland-Modell (1997)
unterscheidet. Zusätzlich wird ein weiteres Kongruenzmaß entwickelt, mit dem überprüft werden
soll, ob die ausgedrückte Aspiration und der ausgedrückte Ausbildungswunsch des/der
Jugendlichen im Sinne des österreichischen Ausbildungssystems kongruent sind. Außerdem
werden drei zentrale arbeits- und organisationspsychologische Kriterien, Leistung, Zufriedenheit
und kontraproduktives Verhalten, in dieser Arbeit berücksichtigt, die in der klassischen
Berufspsychologie üblicherweise nicht untersucht werden.
Der Schwerpunkt dieser Forschungsarbeit liegt auf der Untersuchung der prognostischen Validität
drei verschiedener Arten von Kongruenzmaßen für arbeits- und organisationspsychologische
Kriterien. Es wird, erstens, angenommen, dass die durch den/die Jugendliche/n wahrgenommene,
subjektiv eingeschätzte Kongruenz zwischen seinem Berufswunsch und seinem Ausbildungs-
wunsch die arbeits- und organisationspsychologischen Kriterien besser vorhersagt als die mittels
eines validen Interesseninventars gemessene Kongruenz zwischen den Interessen und der Berufs-
3
bzw. Ausbildungsumwelt oder die auf der ausgedrückten Aspiration und dem ausgedrückten
Ausbildungswunsch des/der Jugendlichen basierende Kongruenz laut dem österreichischen Ausbil-
dungssystem. Für diese Annahme gibt es mehrere theoretische und empirische Gründe:
Erstens zeigte die Forschung, dass die Art der Messung der Kongruenz (direkt versus indirekt) zu
unterschiedlichen Ergebnissen führt. In der Person-Environment-Fit-Forschung wird das Konstrukt
des Fit unterschiedlich gemessen, entweder direkt oder indirekt. Bei der direkten Messung wird
die Person nach dem wahrgenommenen Fit gefragt. Der wahrgenommene Fit wird dabei als
direkte Bewertung der Kongruenz definiert (z. B. French, Rodgers & Cobb, 1974; Kristof, 1996;
zitiert nach Kristof-Brown, Zimmerman & Johnson, 2005, S. 291), im Gegensatz zur indirekten
Bewertung mit einem Messinstrument. Bei der indirekten Messung werden die Merkmale der
Person und der Umwelt getrennt erhoben und anschließend die Kongruenz berechnet. Die
Umwelt kann entweder subjektiv durch den Probanden oder objektiv durch andere Quellen
bewertet werden (Kristof-Brown et al., 2005). Die indirekte Messung erfolgt daher in ähnlicher
Weise wie die Messung der Kongruenz mit einem Interesseninventar. In einer Metaanalyse
stellten Kristof-Brown et al. (2005) fest, dass die Art der Messung des Fit als Moderator wirkte. Die
Autoren fanden einen wesentlich höheren Zusammenhang (in ρ = geschätzte True-Score-
Korrelation) zwischen der direkt erhobenen, wahrgenommenen Kongruenz und der Fluktuations-
absicht (direkt wahrgenommen: -.49, indirekt subjektiv -.44, indirekt objektiv: -.18) und der
Gesamtleistung (.22; .20; .16) als mit einem indirekten Fit-Maß. Obwohl die prädiktive Validität
von Interesseninventaren (indirekte Messung) von zahlreichen Autoren in Zusammenhang mit
Kriterien wie Stabilität, Zufriedenheit und Leistung großteils bestätigt wurde (z. B. Assouline &
Meir, 1987; Tranberg, Slane & Ekeberg, 1993; Tsabari, Tziner & Meir, 2005), konnte die Vorhersa-
gekraft von Berufs- und Ausbildungswünschen ebenso nachgewiesen werden. Diverse Studien
bestätigten, dass der selbst ausgedrückte Berufswunsch ein genauso guter (oder sogar besserer)
Prädiktor für den erreichten Beruf war, als der gemessene mittels Berufsinteresseninventaren (z.B.
Holland, Gottfredson & Baker, 1990; Rojewski, 2005; Gottfredson, 2005; Super, 1980).
Zweitens zeigten sich Unterschiede nicht nur in der Art der Messung, sondern auch nach der
kognitiven Zugänglichkeit der Kongruenz (bewusst versus unbewusst). Die bewusste, kognitiv
zugängliche Einschätzung der Kongruenz durch den/die Jugendliche/n müsste mehr Varianz der
Kriterien erklären, als die unbewusste, nicht kognitiv zugängliche, gemessene Kongruenz. Eine
Theorie, die die bewusste bzw. unbewusste Wahrnehmung der Situation berücksichtigt, ist das
Konzept der Arbeitszufriedenheit von Bruggemann (1974). Arbeitszufriedenheit ergibt sich aus
dem mehr oder weniger bewussten Vergleich der angenehmen und unangenehmen Seiten der
Arbeitssituation. Je nachdem, ob Personen die Situation als kongruent oder inkongruent mit ihren
ursprünglichen Vorstellungen wahrnehmen, führt dies zu verschiedenen Formen der Zufriedenheit
oder Unzufriedenheit. Mit den verschiedenen Formen und dem Anspruchsniveau, dem Kernstück
beim Prozess der Entstehung der Arbeitszufriedenheit, berücksichtigte Bruggemann erstmals das
Person-Umwelt-Verhältnis und betrachtete damit Arbeitszufriedenheit als dynamischen Prozess
(Büssing, 1991). Arbeitszufriedenheit ist kein Zustand, sondern verändert sich im Laufe der Zeit.
Bei der resignativen Form der Arbeitszufriedenheit, beispielsweise, nimmt die Person die Situation
als inkongruent mit den eigenen Erwartungen und Bedürfnissen wahr. Sie löst das Problem, indem
sie das Anspruchsniveau senkt, was zwar in einer positiven Form der Arbeitszufriedenheit (resigna-
tive Arbeitszufriedenheit) resultiert (Bruggemann, 1974), jedoch mit zahlreichen negativen Folgen
für die Gesundheit verbunden ist (Iwanowa, 2007) und zum Arbeitsplatzwechsel oder Ausbildungs-
abbruch führen kann.
4
Welche Konsequenzen hat eine Berufs- und Ausbildungswahl für den/die Jugendliche/n, die den
ursprünglichen Erwartungen nicht gerecht wird? Wirkt es sich negativ auf die arbeits- und
organisationspsychologischen Kriterien aus, wenn der/die Jugendliche die reale Ausbildungs-
situation als inkongruent zu seinen ursprünglichen Erwartungen wahrnimmt? Führt Inkongruenz
zu Unzufriedenheit mit der Ausbildung, mangelhafter Leistung, kontraproduktivem Verhalten oder
gar zum Schul- bzw. Ausbildungsabbruch? Die wahrgenommene, subjektiv eingeschätzte Kon-
gruenz zwischen dem Berufswunsch bzw. der Aspiration und der gewünschten Ausbildung des/der
Jugendlichen sollte die arbeits- und organisationspsychologischen Kriterien daher bereits vor
Eintritt in die Ausbildung besser vorhersagen als die indirekt erhobene, gemessene Kongruenz
mittels Interesseninventar. Studien konnten nachweisen, dass Maße des wahrgenommenen Fit
vor Eintritt in den Beruf spätere Arbeitseinstellungen genauso gut vorhersagen wie
wahrgenommene Fit-Maße nach Eintritt in den Beruf (z. B. Saks & Ashforth, 2002). In diesem
Zusammenhang soll, zweitens, auch ein möglicher Mediatoreffekt der nach Eintritt in die
Ausbildung erhobenen subjektiv, eingeschätzten Kongruenz untersucht werden. Wenn die
Jugendlichen ihre ursprünglichen Erwartungen an die Realität der Ausbildungssituation anpassen,
sollte sich mit der nach Eintritt in die Ausbildung erhobenen subjektiv, eingeschätzten Kongruenz
ein wesentlich höherer Zusammenhang mit den Kriterien ergeben als mit der vor Eintritt in die
Ausbildung erhobenen Kongruenz.
Drittens sollen im Rahmen dieser Forschungsarbeit auch Moderatoreffekte wie die Entschieden-
heit der Berufs- und Ausbildungswahl in Zusammenhang mit der wahrgenommenen, subjektiv
eingeschätzten Kongruenz überprüft werden. Studien bestätigten Zusammenhänge zwischen der
Entschiedenheit der Berufs- und Ausbildungswahl und nahen berufswahlbezogenen Kriterien (z. B.
Holland & Holland, 1977; Tracy & Darcy, 2002; Tracey, 2008) und auch entfernteren Kriterien wie
dem Wohlbefinden und der schulischen Leistung (Creed, Prideaux & Patton, 2005).
Diese drei Aspekte wurden von der Forschung bisher vernachlässigt. Überdies unterscheidet sich
diese Untersuchung in einigen wesentlichen Punkten grundlegend von anderen. Erstens wird die
subjektive Einschätzung der wahrgenommenen Kongruenz durch den/die Jugendliche/n direkt
berücksichtigt. Die Jugendlichen wurden nach ihren Aspirationen und Ausbildungswünschen
gefragt und danach, wie gut sie glauben, dass die beiden zusammenpassen. Die Aspirationen und
Ausbildungswünsche wurden dabei nicht wie üblich kodiert (z. B. Holland, Gottfredson, & Baker,
1990; Bergmann, 1994), woraus sich eine direkte Einschätzung der Kongruenz durch den/die
Jugendliche/n ergibt. Zweitens wurde die wahrgenommene, subjektiv eingeschätzte Kongruenz
vor und nach Eintritt in die Ausbildung erhoben. Es sollen damit die Erwartungen des/der
Jugendlichen an die zukünftige Ausbildung und zusätzlich die Wahrnehmung der realen
Ausbildungssituation berücksichtigt werden. Anhand der arbeits- und organisations-
psychologischen Kriterien können Unterschiede zwischen den Erwartungen des/der Jugendlichen
und der Wirklichkeit und potentielle Auswirkungen auf die Kriterien untersucht werden. Drittens
werden in dieser Arbeit als Kriterien für den Erfolg der Berufs- und Ausbildungswahl arbeits- und
organisationspsychologische Konstrukte verwendet, die bisher, wenn überhaupt, großteils in
Zusammenhang mit dem Interessenkonstrukt untersucht wurden. Zu Aspirationen und
Ausbildungswünschen und der wahrgenommenen Kongruenz zwischen den beiden in Zusammen-
hang mit arbeits- und organisationspsychologischen Kriterien existieren so gut wie keine Studien.
Die Ergebnisse dieser Forschungsarbeit sollen dazu beitragen, die Perspektiven der Berufs- und
Personalpsychologie, die sich seit Jahrzehnten auseinander entwickelt haben, wieder zu integrie-
ren. Sie sollen den Grundschulen ermöglichen, bisher ungenutzte Ressourcen im Rahmen des
obligatorischen Berufsorientierungsunterrichts aufzudecken, um die Jugendlichen optimal auf die
5
Berufs- und Ausbildungswelt vorzubereiten. Zusätzlich sollen sie den weiterführenden, berufs-
bildenden Schulen als Anstoß dienen, die Wünsche der Schüler/innen in stärkerem Ausmaß zu
berücksichtigen und institutionelle Hürden bei der Wahl der weiterführenden Schule bzw. des
Ausbildungsplatzes zu verringern, um Schul- und Ausbildungsabbrüche zu vermeiden. Eine
günstige Laufbahnentscheidung sollte zu konstruktiver Zufriedenheit, hoher Leistungsbereitschaft
und geringem kontraproduktiven Verhalten der Jugendlichen führen und so zum Erfolg des
Berufsausbildungssystems beitragen.
Bevor die theoretischen Grundlagen dieser Arbeit thematisiert werden, wird auf die kurze Zeit des
beruflichen Übergangs Jugendlicher, speziell aus Sicht des österreichischen Bildungssystems,
eingegangen. Anschließend wird die Berufswahl aus der Perspektive der Berufspsychologie und
der Personalpsychologie erläutert.
1 Berufswahl aus Sicht der Jugendlichen
Der Übergang von der Grundschule in die Berufsausbildung ist für den/die Jugendliche/n kurz und
hat langfristige Konsequenzen. In Österreich müssen sich die Jugendlichen nach der 4. Klasse
Hauptschule für eine weiterführende Berufsausbildung entscheiden. Auch etwa die Hälfte der
Schüler/innen der 4. Klassen allgemeinbildender höherer Schulen wählt eine Berufsausbildung. Die
Schüler/innen sind im Durchschnitt 14 Jahre alt. Die Auseinandersetzung mit der Berufswahl
beginnt jedoch meistens schon viel früher, spätestens ein Jahr vor dem Übertritt (in der 3. Klasse)
in die weiterführende Ausbildung. Der zukünftige Beruf und die Arbeit sind Jugendlichen nach wie
vor wichtig. Nach der letzten österreichischen Jugend-Wertestudie 2006/07 (Friesl, Kromer &
Polak, 2008) sind die wichtigsten Lebensbereiche 16- bis 24-Jähriger mit rund 70 %iger Zustim-
mung der Freundeskreis und die Familie. Im Mittelfeld liegen mit 53 % Arbeit und Schule. Die
Bedeutung von Arbeit hat im Vergleich mit der Wertestudie von 1990 (43 %) und 2000 (48 %) um
je 5 % zugenommen, nicht zuletzt aufgrund des massiven Wandels der Arbeitsmarktbedingungen
in den letzten Jahrzehnten (Kromer, 2011).
Dass die Berufsausbildung in Österreich eine wichtige Rolle spielt, zeigt sich in der Vielfalt und
Attraktivität des Berufsbildungsangebotes. Rund 80 % aller Schüler/innen wählen nach der
Pflichtschule eine Berufsausbildung (Tritscher-Archan & Nowak, 2010). Gemäß OECD befanden
sich im Jahr 2007 77 % der Schüler/innen bzw. Auszubildenden innerhalb der Sekundarstufe II in
einem berufsbildenden oder berufsvorbereitenden Ausbildungsgang und nur 23 % in einer
allgemeinbildenden Ausbildung. Im Vergleich zu den 19 OECD-Ländern innerhalb der EU betrug
dieses Verhältnis insgesamt 53 % (berufliche Bildung) zu 47 % (allgemeine Bildung). Österreich
weist damit den höchsten Anteil an beruflicher Bildung innerhalb der Sekundarstufe II auf (Dorn-
mayr & Wieser, 2010). Probleme bei der Ausbildungswahl ergeben sich durch die große Vielfalt
und die regionalen Unterschiede der verschiedenen Schulformen, Typen und Standortprofile, die
zu Unübersichtlichkeit und Desorientierung führen können (Schlögl, 2011). Man fragt sich daher zu
Recht, wie ein/e Jugendliche/r, der vor dem Übertritt in eine weiterführende Berufsausbildung
steht, eine passende Berufs- und Ausbildungswahl trifft. Auch wenn er/sie bereits weiß, was er/sie
werden möchte und welchen Beruf er/sie daher ergreifen möchte, wie wählt er/sie aus der
Vielzahl von Schulen eine Ausbildungsrichtung, die zu seinem/ihrem Berufswunsch passt?
Das 14. Lebensjahr wird auch als Identitätskrise des/der Jugendlichen bezeichnet. Er/sie nimmt die
berufliche Entwicklung nun als bewusst wahr und versucht gezielt, etwas über seine/ihre spezifi-
schen beruflichen Interessen, Fähigkeiten, Wertvorstellungen und Ziele herauszufinden. Dies ist
allerdings oft schwierig, da es den Jugendlichen an Erfahrung fehlt und viele ihrer relevanten
6
Persönlichkeitsmerkmale noch nicht voll entwickelt sind (Gottfredson 1981, 2005). Um eine
geeignete Berufswahl treffen zu können, muss der/die Jugendliche Wissen über die verschiedenen
Berufe, deren Anforderungen und die unterschiedlichen Ausbildungsrichtungen etc. erwerben.
Deshalb werden die Jugendlichen im Rahmen des schulischen Berufsorientierungsunterrichts gut
auf die Entscheidung vorbereitet und unterstützt, beispielsweise durch Informationen über die
Berufs- und Arbeitswelt, Betriebsbesichtigungen, Betriebspraktika, Schnupperlehre, Berufsinfor-
mationszentren, Berufs- und Studieninformationsmessen, computerunterstützte Selbsterkun-
dungsprogramme etc. (Bergmann & Eder, 2010). Die Jugendlichen können auch eine individuelle
Berufs- und Laufbahnberatung in Anspruch nehmen, bei der der Berater durch den Einsatz von
Tests, Fragebogen und Interview ein umfassendes Persönlichkeitsprofil des Klienten erstellt. Mit
Hilfe von Berufsprofilen versucht der Berater die Person einem bestimmten Beruf zuzuordnen
(Bergmann, 2004).
Jugendliche, die vor der Berufswahl stehen, sind allerdings keineswegs passiv oder faul, wie so
mancher vielleicht annehmen möchte. Sie bemühen sich aktiv um ihre berufiche Zukunft und
beschaffen sich die nötigen Informationen, die sie für ihre Entscheidung brauchen, entweder von
ihren Bezugspersonen, Institutionen oder aus dem Internet (Herzog, Neuenschwander &
Wannack, 2004). Wenn die Jugendlichen auf Hindernisse stoßen, sei es weil sie im gewünschten
Beruf keinen Ausbildungsplatz finden oder ihnen aufgrund ihrer schulischen Leistung der Zugang
zur gewünschten Ausbildung verwehrt bleibt, zeigen sie eine erstaunliche Kompetenz in der
Anpassung ihrer Leistungsressourcen an die beruflichen Wünsche, wenn es gegen Ende der Ent-
scheidungsfrist geht (Heckhausen & Tomasik, 2002).
2 Beruf und Berufswahl aus Sicht der Berufs- und Personalpsychologie
Der Beruf und die berufliche Arbeit bilden ein zentrales Merkmal der persönlichen Identität und
ein strukturierendes Element der Gesellschaft (Bergmann & Eder, 2010). Zusammenfassend
definieren Bergmann und Eder (1995) Beruf „als eine auf Eignung und Neigung gegründete, auf
Selbstverwirklichung gerichtete und in einem gesellschaftlich definierten Rahmen längerdauernd
ausgeübte, qualifizierte und bezahlte Arbeit“ (Bergmann & Eder, 1995, S.1). Umgangssprachlich ist
mit dem Begriff der Berufswahl meistens der Übergang von der Schule in die Ausbildung und den
Beruf gemeint. Die berufspsychologische Sichtweise der Berufswahl ist jedoch wesentlich vielfälti-
ger und bezieht sich auf verschiedene Sachverhalte wie die Entscheidung für eine bestimmte
Ausbildung oder Studienrichtung, die Präferenz für einen bestimmten Beruf, den Eintritt in eine
Ausbildung oder einen Beruf, einen Ausbildungs- oder Berufswechsel usw. In der Berufswahlfor-
schung wird Berufswahl als Prozess betrachtet, der mit der kindlichen Äußerung eines Berufswun-
sches beginnt und mit dem endgültigen Rückzug aus dem Berufsleben endet. In der neueren
angloamerikanischen Berufs- und Laufbahnforschung wird anstatt des Begriffs „Berufswahl“
(vocational bzw. occupational choice) eher der Begriff der „beruflichen Entwicklung“ oder „Lauf-
bahnentwicklung“ (vocational bzw. career development) verwendet (Bergmann, 2004).
Die Begriffe „Berufswahlreife“ oder „Berufswahlbereitschaft“ sind ebenfalls eng mit entwicklungs-
theoretischen Ansätzen verbunden, werden aber oft synonym verwendet. Super (1990, S. 213),
beispielsweise, spricht von “career maturity” und “career readiness”. Voraussetzung für die Wahl
eines Berufs ist die Berufswahlreife oder Berufswahlbereitschaft. Entwicklungstheoretiker (z. B.
Super, 1953, 1957, 1980, 1990; Gottfredson, 1981, 1996, 2002) sehen Berufswahlreife als die
Bereitschaft einer Person, berufliche Entwicklungsaufgaben erfolgreich zu meistern und eine
Berufswahl zu treffen (Super, 1990). Entscheidend für die Berufswahl ist das Selbstkonzept des
7
Individuums. Aus entwicklungstheoretischer Perspektive bedeutet die Berufswahl jedoch nicht
einfach die Wahl eines bestimmten Berufes, sondern die Wahl eines Berufslebens oder einer
Laufbahn, die mit der Übernahme verschiedener Lebensrollen und Verpflichtungen verbunden ist
(Super, 1980; Gottfredson, 2005).
Der/die Jugendliche wird bei der Wahl seines Berufs und der damit verbundenen Ausbildung nach
höchstmöglicher Kongruenz trachten. Genauso wichtig ist Kongruenz in der Berufspsychologie und
Personalpsychologie bei der Zuordnung von Personen zu Plätzen. Die Berufspsychologie versucht
mit Hilfe der Berufsberatung den geeigneten Beruf oder die passende Berufsausbildung für eine
Person zu finden und dient vorrangig der Platzierung oder Zuordnung von Personen zu Berufen.
Ziel der Personalpsychologie ist es, im Rahmen der Berufseignungsdiagnostik die geeignete Person
für eine gegebene Stelle auszuwählen. Sie dient damit vorrangig der Selektion (Marcus, 2010). Die
Berufspsychologie beschäftigt sich daher mit den Kriterien vor Eintritt in den Beruf und die
Personalpsychologie mit den Kriterien nach Eintritt in den Beruf. Ziel beider Disziplinen ist eine
möglichst hohe Kongruenz oder Person-Environment-Fit. Allgemein besagt das Konzept des Per-
son-Environment-Fit (P-E-Fit) von French, Rodgers & Cobb (1974), dass zwischen der Person und
der jeweiligen Arbeitsumgebung Übereinstimmung bestehen muss, und zwar zwischen den Fähig-
keiten und Fertigkeiten der Person und den Arbeitsanforderungen (P) sowie zwischen den persön-
lichen Bedürfnissen und den Befriedigungsmöglichkeiten bei der Arbeit (E). Aufgrund der vagen
Definition haben sich mehrere unterschiedliche Fit-Konzepte entwickelt, von denen das bekann-
teste Hollands (1997) Kongruenzkonzept zwischen Interessen und der Berufsumwelt ist. Weitere
Konzepte beziehen sich auf den Fit zwischen den Fähigkeiten einer Person und der Arbeit, der
Organisation, Arbeitsgruppen oder Vorgesetzten (Kristof-Brown, Zimmerman & Johnson, 2005).
Bei der Zuordnung von Personen zu Berufen werden außerdem bestimmte Kriterien berücksich-
tigt. Eines der wichtigsten Konstrukte der Berufspsychologie sind, neben Fähigkeiten, Fertigkeiten
und Wertvorstellungen, berufliche Interessen. In der Personalpsychologie wurden Interessen-
inventare als Personalauswahlverfahren bisher vernachlässigt (Schuler & Höft, 2006). Ziel beider
Disziplinen ist eine möglichst hohe Vorhersagevalidität der Kriterien zu erreichen, bei der Berufs-
psychologie für die Berufswahl und bei der Personalpsychologie für arbeits- und organisations-
psychologische Kriterien (Blickle, 2011).
2.1 Platzierung aus Sicht der Berufspsychologie
Das Hauptziel der Berufspsychologie und Berufsberatung ist eine gelungene Berufswahl ihrer
Klienten. Diese erfordert, dass die Personen ihre Zufriedenheit im Beruf maximieren können und
ihre Werte, Interessen und Fähigkeiten in der Arbeitswelt einsetzen können (Blustein, Coutinho,
Catraio & Backus, 2011).
Zur Erklärung der Berufswahl und beruflichen Entwicklung wurden zahlreiche Theorien hervorge-
bracht. Die einflussreichsten psychologischen Ansätze der Berufspsychologie sind der differenzial-
diagnostische Ansatz (Trait-and-Factor-Theorie), die Berufswahltheorie von Holland (1973, 1997),
die Laufbahnentwicklungstheorie von Super (1953, 1980, 1990) und die Theorie des sozialen
Lernens von beruflichen Entscheidungsprozessen (Krumboltz, 1979; Mitchell & Krumboltz, 1994)
(Bergmann, 2004). Die Berufsberatung versucht die theoretischen Ansätze im praktischen Bereich
umzusetzen, z. B. im Zuge der Berufs- und Laufbahnberatung, Berufsorientierung, beruflichen
Beratung, Förderung der beruflichen Ausbildung und der Ausbildungs- und Stellenvermittlung.
Diese Leistungen werden vor allem für Jugendliche angeboten. Die Beratungs- und Unterstüt-
zungsmaßnahmen beziehen sich in erster Linie auf den Zeitraum der vorberuflichen Entwicklung
8
bis zum ersten Eintritt in den Beruf. Die wichtigsten Angebote sind die Bereitstellung von
Informationen über die Berufs- und Arbeitswelt, Erkundungen der Berufs- und Arbeitswelt
(Betriebsbesichtigungen, Betriebspraktika, Schnupperlehre etc.) und berufskundliche Ausstellun-
gen (Berufsinformationszentren, Berufs- und Studieninformationsmessen etc.), geleitete Selbster-
kundungsprogramme und Gruppen- und Individualberatung (Bergmann & Eder, 2010). Das Inte-
resseninventar von Bergmann und Eder (2005), der sogenannte Interessentest, wird beispiels-
weise in Österreich vom Arbeitsmarktservice Österreich (2012a) kostenlos für Schüler/innen und
Schulen angeboten. Viele Schulen nutzen die Gelegenheit für einen Test im Rahmen des Berufs-
orientierungsunterrichts. Computerunterstützte Selbsterkundungsprogramme wie Laufbahnbera-
tungssysteme (computer-assisted career guidance, CACG) wurden in den letzen Jahren auch in den
deutschsprachigen Ländern entwickelt. Die CACG-Systeme berücksichtigen Diagnose, Informatio-
nen über berufliche Möglichkeiten und Entscheidungs- und Umsetzungsstrategien über Berufs-
möglichkeiten. Beratungssysteme, die direkt über das Internet genutzt werden können, sind
beispielsweise das Laufbahnberatungsprogramm für Lehrer/innen (www.cct-austria.at,
15.06.2009) oder die Online-Version des EXPLORIX von Jörin, Stoll, Bergmann & Eder (2003)
(www.explorix.net, 15.06.2009) (Bergmann & Eder, 2010).
Bei der individuellen Berufs- und Laufbahnberatung wird je nach Art der Beratung (Informations-,
Entscheidungs- oder Realisierungsberatung) nach unterschiedlichen Methoden vorgegangen. Die
Beratungsarbeit ist stark vom persönlichen Stil des Beraters und den seiner Arbeit zugrunde
liegenden theoretischen Annahmen über die Berufswahl und die berufliche Entwicklung abhängig.
Je nach verwendetem Ansatz ergeben sich unterschiedliche Beratungsstile und Beratungsverläufe.
Bei der Verwendung des differentialpsychologischen Ansatzes (Parsons, 1909) oder der Kongru-
enztheorie von Holland (1997) versucht der Berater durch den Einsatz von Tests, Fragebogen und
Interview ein umfassendes Persönlichkeitsprofil des Klienten zu erstellen. Mit Hilfe von Berufs-
profilen ermittelt er unterschiedliche Grade der Passung von Person- und Berufsmerkmalen und
verwendet die Ergebnisse für eine direkte Zuordnung der Person zu einem bestimmten Beruf
(Bergmann, 2004). Die Zuordnung durch den Berufsberater erfolgt jedoch subjektiv und statisch
und vernachlässigt Effekte, die sich erst im Laufe der Berufstätigkeit einstellen bzw. berufliche
Entwicklungsprozesse nach dem Berufseintritt. Die Effektivität der Verfahren der Berufsberatung
wurde in verschiedenen Studien (z. B. Miller & Brown, 2005) nachgewiesen. Eine hohe Person-
Beruf-Kongruenz zeigt sich in einer erfolgreichen Berufswahl, die in Zusammenhang mit Hollands
(1997) Interessenkongruenz in zahlreichen Untersuchungen und drei Metaanalysen (Assouline &
Meir, 1987; Tranberg, Slane & Ekeberg, 1993; Tsabari, Tziner & Meir, 2005) für die Kriterien
Zufriedenheit, Leistung und Stabilität großteils bestätigt wurde. Berufs- und Ausbildungswünsche
als Prädiktoren einer erfolgreichen Berufswahl wurden bisher in erster Linie in Zusammenhang mit
nahen, berufswahlbezogenen Kriterien untersucht (z. B. Holland, Gottfredson & Baker, 1990;
Rojewski, 2005; Gottfredson, 2005; Mau & Bikos, 2000; Heckhausen & Tomasik, 2002). Die Berufs-
psychologie und die Berufsberatung betrachten eine Person-Beruf-Kongruenz bei der Berufswahl
vorrangig als Interessenkongruenz (z. B. Savickas & Spokane, 1999; Holland, 1997). Interessen sind
daher eines der wichtigsten Konstrukte der Berufspsychologie (Savickas & Spokane, 1999).
Im Zuge der Beratungsarbeit nach dem Person-Umwelt-Modell von Holland (1997) entwickelten
sich in den letzen Jahren auch im deutschen Sprachraum einschlägige, diagnostische
Untersuchungsverfahren (z. B. EXPLORIX von Jörin, Stoll, Bergmann & Eder, 2003; Allgemeiner
Interessen-Struktur-Test, AIST-R, von Bergmann & Eder, 2005; Foto-Interessentest, FIT, von Stoll,
Jungo & Toggweiler, 2006; zitiert nach Bergmann & Eder, 2010, S. 57). Bei der Anwendung der
Laufbahnentwicklungstheorie von Super (1957) liegt der Schwerpunkt der Beratung auf der
9
Erfassung der Berufswahlreife bzw. dem erreichten beruflichen Entwicklungsniveau des Klienten
mit Hilfe von Messverfahren (Bergmann & Eder, 2010). In der zukünftigen Beratungsarbeit zeigen
sich folgende Tendenzen: eine Veränderung der Berufswahlmotive in Richtung Selbstverwirkli-
chung und Individualisierung, das heißt neben Eignung und Neigung sind für den Klienten auch
berufliche Ziele und Werthaltungen von Bedeutung; eine Zunahme an Beratungsbedarf aufgrund
der Komplexität der Berufs- und Arbeitswelt und Folgeprobleme für die Beratungsmethodik und
Diagnostik durch die Nutzung computerunterstützter Verfahren (Bergmann & Eder, 2010).
2.2 Selektion aus Sicht der Personalpsychologie
Das wichtigste Teilgebiet der Personalpsychologie ist die Berufseignungsdiagnostik, deren wis-
senschaftliche Grundlage die Differentielle Psychologie bildet (Schuler, 2006). Die Auswahl von
Bewerbern durch Personalverantwortliche in Organisationen geht von den Persönlichkeitsmerk-
malen des Bewerbers aus und vergleicht diese mit Arbeitsanforderungen und organisationalen
Kriterien. Es lassen sich drei Aspekte der Passung zwischen Tätigkeit und Person unterscheiden:
die qualifikatorische, die bedürfnisbezogene und die potenzialbezogene Passung. Die Person sollte
für die Stelle passen, in dem Sinne, dass sie die passenden Qualifikationen wie Fähigkeiten, Fertig-
keiten und Kenntnisse aufweist, die zur Ausübung der Tätigkeit notwendig sind. Und ebenso sollte
die Stelle auch den Bedürfnissen, Motiven, Interessen und Werthaltungen der Person entspre-
chen. Außerdem sollte die Person über ein gewisses Potential wie Lernfähigkeit, soziale Kompe-
tenz, Selbstvertrauen und Entwicklungspotential verfügen (Blickle, 2011).
In der Personalpsychologie bedeutet eine hohe Person-Beruf-Kongruenz eine erfolgreiche Perso-
nalentscheidung, die sich in positiven arbeits- und organisationspsychologischen Kriterien zeigt
wie beispielsweise hoher Leistung, Zufriedenheit und geringem kontraproduktivem Verhalten.
Deshalb werden bei der Personalauswahl möglichst stabile Personenmerkmale als Prädiktoren
herangezogen (Blickle, 2011). Wie bei der Berufsberatung spielt auch in der Berufseignungs-
diagnostik die angewandte Methode eine große Rolle für ein optimales Ergebnis. Es werden daher
oft mehrere, unterschiedliche Verfahren eingesetzt. Als grundlegende methodische Ansätze
werden konstruktorientierte, simulationsorientierte und biografieorientierte Verfahren ange-
wandt, die sich hinsichtlich der Diagnosemethode und der Validierungslogik unterscheiden
(Schuler & Höft, 2006). Diese Ansätze werden jedoch nicht näher ausgeführt, da sie für diese
Arbeit nicht relevant sind.
Unterschätzt wird die Bedeutung von Interessentests in der Personalauswahl, da man deren
Anwendung meistens auf die Berufsberatung beschränkt sieht (Schuler & Höft, 2006). Interessen
sind jedoch vorrangig „Bestimmungsgrößen der Selbstselektion, möglicherweise auch Prädiktoren
der Berufszufriedenheit, der Fluktuation und ähnlicher Kriterien“ (Schuler & Höft, 2006, S. 126).
Eine aktuelle Metaanalyse von Van Iddekinge, Roth, Putka und Lanivich (2011) zum Zusammen-
hang von Interessen und Arbeitnehmerleistung und Umsatz konnte Korrelationen von r = .14 für
Arbeitsleistung, .26 für Ausbildungsleistung, -.19 für Umsatzintentionen und -.15 für den aktuellen
Umsatz nachweisen.
3 Zielsetzung und Aufbau der Arbeit
In der Einleitung wurden bereits Annahmen zur Berufs- und Ausbildungswahl Jugendlicher
formuliert. Es wurden drei Arten der Kongruenz zwischen Beruf und Ausbildungsumwelt vorge-
stellt: die durch den/die Jugendliche/n wahrgenommene, subjektive Einschätzung der Kongruenz
10
zwischen seinem/ihrem ausgedrückten Berufswunsch und seinem/ihrem ausgedrückten
Ausbildungswunsch, die Kongruenz zwischen den beruflichen Interessen und der Ausbildungs-
umwelt nach dem Holland-Modell (1997) und die gemessene Kongruenz laut dem österreichischen
Ausbildungssystem. Bei der wahrgenommenen, subjektiven Einschätzung der Passung durch
den/die Jugendliche/n handelt es sich ebenfalls um eine Art Kongruenzmaß, das sich jedoch
grundlegend von Hollands Interessenkongruenz und der gemessenen Kongruenz laut dem
österreichischen Ausbildungssystem unterscheidet, und zwar aus zwei Gründen: Erstens wird die
wahrgenommene, subjektive Kongruenz direkt erfragt und durch den/die Jugendliche/n subjektiv
eingeschätzt. Zweitens ist die Bewertung der Kongruenz bewusst durch den/die Jugendliche/n
wahrnehmbar und damit kognitiv zugänglich. Bei der Interessenkongruenz und der Kongruenz laut
dem österreichischen Ausbildungssystem hingegen handelt es sich um indirekte Maße. Bei der
Interessenkongruenz erfolgt die Einschätzung der Interessen und der Umwelt zwar direkt und
subjektiv durch den/die Jugendliche/n, aber die Kongruenz selbst wird indirekt durch eine mit dem
Instrument vertraute Person, beispielsweise einen Berufsberater, gemessen. Die gemessene
Kongruenz berücksichtigt nicht die bewusste Wahrnehmung der Situation und ist daher für
den/die Jugendliche/n auch nicht kognitiv zugänglich. Bei der Systemkongruenz handelt es sich
ebenfalls um ein indirektes Maß, bei dem die Kongruenz mittels eines Index berechnet wird.
Aus diesen Annahmen, die einerseits auf der unterschiedlichen Erfassung der Kongruenz und
andererseits auf der Erhebung zu zwei Zeitpunkten (vor und nach Eintritt in die Ausbildung) basie-
ren, lassen sich folgende Forschungsfragen ableiten:
Erstens wird angenommen, dass die durch den/die Jugendliche/n direkt wahrgenommene,
subjektiv eingeschätzte Kongruenz zwischen seinem/ihrem ausgedrückten Berufswunsch und
seinem/Ihrem ausgedrückten Ausbildungswunsch die arbeits- und organisationspsychologischen
Kriterien besser vorhersagt, als die beiden indirekten Kongruenzmaße: die mittels eines validen
Interesseninventars gemessene Kongruenz zwischen den Interessen und der Berufs- und
Ausbildungsumwelt und die auf der ausgedrückten Aspiration und dem ausgedrückten Ausbil-
dungswunsch des/der Jugendlichen basierende Kongruenz laut dem österreichischen Ausbildungs-
system (Forschungsfrage 1). Ergebnisse der Person-Environment-Fit-Forschung zeigten, dass Maße
des direkt wahrgenommenen Fit zu höheren Zusammenhängen mit arbeits- und organisations-
psychologischen Kriterien führen als indirekte Kongruenzmaße (z. B. Kristof-Brown et al., 2005).
Zur Stützung dieser Hypothese wird außerdem auf die bereits in der Einleitung vorgestellten
Theorien von Gottfredson (1981, 1996, 2002) und Holland (1997) und die wichtigsten empirischen
Ergebnisse zu Berufs- und Ausbildungswünschen und Interessen, insbesondere zu Hollands
Interessenkonstrukt, eingegangen. Im Rahmen der Forschungsfrage 1 werden überdies Unter-
schiede zwischen den Kongruenzmaßen und die ausgedrückten Aspirationen und Ausbildungs-
wünsche der Jugendlichen näher untersucht, beispielsweise in Bezug auf Determinanten und die
Stabilität. Des Weiteren werden einzelne Indikatoren der Kriterien und exogene Einflüsse auf die
arbeits- und organisationspsychologischen Kriterien analysiert.
Zweitens soll untersucht werden, ob sich die Erwartungen des/der Jugendlichen an die Ausbildung
(vor Eintritt in die Ausbildung) von der Realität der Ausbildungsumwelt (nach Eintritt in die
Ausbildung) unterscheiden. Eine Diskrepanz zwischen den Erwartungen und der Realität müsste
sich auf die arbeits- und organisationspsychologischen Kriterien auswirken. Dabei wird ange-
nommen, dass die durch den/die Jugendliche/n wahrgenommene, subjektiv eingeschätzte
Kongruenz zwischen Berufs- und Ausbildungswunsch die Kriterien bereits vor Eintritt in die
Ausbildung besser vorhersagt als die gemessene Kongruenz zwischen den Interessen und der
Berufs- und Ausbildungsumwelt. Nach Eintritt in die Ausbildung sollte sich die Wahrnehmung einer
11
Inkongruenz zwischen Erwartungen und Wirklichkeit ebenfalls nur in Zusammenhang mit der
durch den/die Jugendliche/n wahrgenommenen, subjektiv eingeschätzten Kongruenz nachweisen
lassen. Bei der subjektiv eingeschätzten Kongruenz handelt es sich im Gegensatz zur gemessenen
Interessenkongruenz um ein wahrgenommenes Maß, das die direkte Wahrnehmung der
Ausbildungssituation berücksichtigt. Nach der Theorie von Bruggemann (1974) kann eine Inkon-
gruenz zwischen der Realität und den eigenen Erwartungen und Bedürfnissen in verschiedenen
Formen der Zufriedenheit bzw. Unzufriedenheit ausgedrückt werden. Auch eine bereits
eingetretene Gewöhnung an eine unbefriedigende Situation kann anhand der Zufriedenheits-
formen erfasst werden. In diesem Zusammenhang soll auch ein möglicher Mediatoreffekt der
nach Eintritt in die Ausbildung erhobenen subjektiv eingeschätzten Kongruenz untersucht werden
(Forschungsfrage 2). Wenn die Jugendlichen ihre ursprünglichen Erwartungen an die Realität der
Ausbildungssituation anpassen, sollten sich mit der nach Eintritt in die Ausbildung erhobenen
subjektiven Kongruenz wesentlich höhere Zusammenhänge mit den Kriterien ergeben als mit der
vor Eintritt in die Ausbildung erhobenen subjektiv eingeschätzten Kongruenz.
Drittens werden im Rahmen dieser Forschungsarbeit auch Moderatoreffekte wie die Entschieden-
heit der Berufs- und Ausbildungswahl berücksichtigt (Forschungsfrage 3) und Determinanten der
Entschiedenheit untersucht.
Diese Arbeit gliedert sich in fünf Kapitel und ist wie folgt aufgebaut:
In der Einleitung (Kapitel I) wurden die für diese Arbeit wichtigen Konstrukte und Theorien vorge-
stellt und Untersuchungshypothesen formuliert. Des Weiteren wurde auf die Berufswahl aus Sicht
Jugendlicher und der Berufs- und Personalpsychologie eingegangen. Im Theorieteil (Kapitel II)
werden die der Arbeit zugrunde liegenden theoretischen Konzepte erläutert. Die Theorie von
Gottfredson (1981, 1996, 2002) erklärt wie Berufswünsche bzw. Aspirationen entstehen, wie
Jugendliche ihre Berufswünsche anpassen, Kompromisse eingehen und schließlich einen Berufs-
und Ausbildungswunsch nennen können. Die Theorie von Holland (1997) beschäftigt sich mit der
Entwicklung von beruflichen Interessen. Sie beschreibt, wie Individuen mit ihren Umwelten
interagieren und wie die Charakteristika des Individuums und der Umwelt zur Berufswahl-
entscheidung und Anpassung an den Beruf führen (Spokane & Cruza-Guet, 2005). Im Anschluss an
die Theorien werden jeweils empirische Ergebnisse zu Berufs- und Ausbildungswünschen und
Interessen vorgestellt. Es werden auch Studien zur Entschiedenheit der Berufs- und Ausbildungs-
wahl präsentiert. Schließlich werden die theoretische Fundierung und empirische Beweise der
arbeits- und organisationspsychologischen Kriterien Leistung, Zufriedenheit und kontraproduktives
Verhalten, dargestellt. In Kapitel III (Forschungsfragen und Hypothesen) werden Forschungsfragen
formuliert und Hypothesen abgeleitet. Im Methodenteil (Kapitel IV) werden die Stichprobe und
das Untersuchungsdesign beschrieben, die Messinstrumente und die Analysemethoden vorgestellt
und schließlich die Ergebnisse der Untersuchung dargestellt und interpretiert. In der Diskussion
(Kapitel V) werden die Ergebnisse anhand der Theorie und der empirischen Befunde diskutiert,
Implikationen für die zukünftige Forschung und die Praxis abgeleitet und Limitationen der
Untersuchung erörtert.
12
II THEORETISCHER TEIL
Wie bereits in der Einleitung angesprochen, sind für diese Arbeit vor allem zwei Theorien relevant,
die Theorie von Gottfredson (Theory of Circumscription and Compromise; 1981, 1996, 2002) und
die Berufswahltheorie von Holland (1997).
Psychologische Konzepte von Berufswahlprozessen und der Laufbahnentwicklung lassen sich in
passungstheoretische und entwicklungstheoretische Ansätze unterscheiden und in Theorien, die
beide Ansätze vereinen. Das einflussreichste Modell der Berufspsychologie ist zweifellos das
Person-Environment Fit-Modell. Das Modell wurde erstmals von Parsons (1909) erwähnt. Es
entstand im Zuge des Berufsberatungsprozesses, der Menschen helfen sollte, Wissen über sich
selbst und Berufe zu sammeln und beides miteinander in Einklang zu bringen, um die passende
Berufstätigkeit zu finden. Das Person-Environment Fit-Modell (oder P-E-Fit-Modell) entspricht
damit einem passungstheoretischen Ansatz. Die Befürworter des P-E Fit-Modells, das umfassend
empirisch bestätigt wurde, behaupten, dass eine gute Passung zwischen den Fähigkeiten und den
Interessen des Berufstätigen und den Anforderungen der Tätigkeit zu positiven beruflichen Ergeb-
nissen wie Laufbahnstabilität, Zufriedenheit, Leistung und Berufserfolg führt (Savickas, 2004). Die
wichtigsten passungstheoretischen Ansätze sind das Interessenmodell (Theory of Vocational
Personalities and Work Environments) von Holland (1973, 1997) und die Theorie der Arbeitsan-
passung (Theory of Work Adjustment; TWA) von Dawis und Lofquist (1984). Entwicklungstheoreti-
sche Ansätze sind beispielsweise die Theorie der Laufbahnentwicklung von Super (1953, 1957,
1981) und die „Theory of Circumscription and Compromise“ von Gottfredson (1981, 1996, 2002).
Für diese Arbeit sind vor allem zwei theoretische Erklärungsansätze von Bedeutung: die Theorie
von Gottfredson, deren Fokus auf der Entwicklung von Aspirationen liegt und die Theorie von
Holland, in der Interessen die Grundlage der Berufswahl bilden.
Im ersten Kapitel des Theorieteils wird anhand der Theorie von Gottfredson (1981, 1996, 2002)
dargestellt, wie Berufswünsche bzw. Aspirationen entstehen und es zu Unterschieden in den
Berufswünschen zwischen den Geschlechtern, verschiedenen ethnischen Gruppen und sozialen
Schichten kommt, wie sich das berufliche Selbstkonzept entwickelt, wie sich Jugendliche für einen
Beruf und eine Ausbildung (oft aus einem eingegrenzten Bereich) entscheiden müssen und welche
Kompromisse sie dabei eingehen. Der Schwerpunkt in der Auseinandersetzung mit der Theorie
und den empirischen Studien liegt dabei auf der Entstehung von Berufswünschen und der Ent-
wicklung des beruflichen Selbstkonzepts. Der Prozess der Eingrenzung beruflicher Alternativen
und der Kompromissprozess werden daher nur insoweit dargestellt, als sie für diese Untersuchung
relevant sind.
Im zweiten Kapitel wird die Berufswahltheorie von Holland (1997) vorgestellt, die als die popu-
lärste Theorie der Berufspsychologie gilt. Die Theorie beschäftigt sich mit der Entstehung von
Interessen als persönliche Veranlagung und dem Konstrukt der Interessenkongruenz als Grundlage
der Berufswahl. Nach Holland (1997) können die meisten Personen in unserem Kulturkreis einem
von sechs Persönlichkeitstypen zugeordnet werden und diese wiederum parallelen Berufs- oder
Ausbildungsumwelten. Die Übereinstimmung der Persönlichkeit des Individuums und der berufli-
chen Umwelt wird als Kongruenz bezeichnet. Es werden die wichtigsten Instrumente zur Messung
der Kongruenz und die dazugehörigen empirischen Studien vorgestellt. Der Schwerpunkt dieses
Kapitels liegt auf der Darstellung der Annahmen von Hollands Kongruenzhypothese, den empiri-
schen Beweisen speziell in Bezug auf die Kriterien Leistung und Zufriedenheit und den Kontrover-
sen in den Ergebnissen.
13
Im dritten Kapitel des theoretischen Teils werden Studien zur Entschiedenheit der Berufs- und
Ausbildungswahl vorgestellt. Im vierten Kapitel werden schließlich die arbeits- und organisations-
psychologischen Kriterien Leistung, Zufriedenheit und kontraproduktives Verhalten beschrieben,
wobei auf die theoretischen Grundlagen und die wichtigsten empirischen Ergebnisse eingegangen
wird, die für diese Arbeit relevant sind.
1 “The Theory of Circumscription and Compromise” von Linda S. Gottfredson
Die Theorie von Gottfredson (1996) erklärt die Berufswahl einerseits als Passungsprozess zwischen
den Interessen, Fähigkeiten, Fertigkeiten, dem Temperament und den Zielen des Individuums und
andererseits als vierstufigen Entwicklungsprozess des beruflichen Selbstkonzepts. Die passungs-
theoretischen Annahmen beziehen sich beispielsweise auf das Interessenmodell von Holland
(1997) und die entwicklungstheoretischen Aspekte unter anderem auf die Laufbahnentwicklungs-
theorie von Super (1953) und die Selbstkonzepttheorie von Super, Starishevsky, Matlin & Jordaan
(1963). In ihrer Theorie fragt Gottfredson nach den Unterschieden in der beruflichen Entwicklung
zwischen Individuen und sozialen Gruppen, denn obwohl alle Individuen dieselben Entwicklungs-
phasen durchmachen und die gleichen Berufsvorstellungen entwickeln, kommt es bei der Berufs-
wahl zu Unterschieden zwischen den Geschlechtern, ethnischen Gruppen oder sozialen Schichten.
Gottfredson veröffentlichte ihre Theorie im Jahr 1981. 1996 aktualisierte sie die Theorie und revi-
dierte den Kompromissprozess anhand von neuen empirischen Studien, die Grundkonzepte der
Theorie blieben jedoch unverändert. 2002 erweiterte sie den Rahmen der Theorie, indem sie die
Forschungsergebnisse der Verhaltensgenetik berücksichtigte. In dieser Erweiterung führt Gottfred-
son Unterschiede in den Fähigkeiten und Interessen zwischen den Individuen auf die genetische
Veranlagung und nicht auf die Annahmen der Sozialisationstheorie zurück (Gottfredson, 2002).
Diese Erklärungen sind jedoch für diese Arbeit nicht relevant und werden daher nicht weiter aus-
geführt.
Im deutschsprachigen Raum wird die Theorie von Gottfredson als Modell der beruflichen Ambitio-
nen bezeichnet (vgl. Brooks, 1994) oder übersetzt in „Theorie der Eingrenzung und Kompromiss-
bildung“ (vgl. Ratschinski, 2009). In der vorliegenden Arbeit wird der englische Titel bevorzugt.
1.1 Bedeutung und Definition von Berufs- und Ausbildungswünschen
Da der Fokus der Theorie auf der Entstehung von Berufswünschen bzw. Aspirationen und Ausbil-
dungswünschen liegt, werden diese Begriffe zuerst erklärt und definiert.
Obwohl berufliche Aspirationen seit dem 20. Jahrhundert intensiv erforscht wurden, gibt es noch
immer keine klare, prägnante und logische Definition. Das Problem resultiert einerseits daraus,
dass viele Autoren annehmen, dass die Leser wissen, was Aspirationen sind (Rojewski, 2005).
Andererseits wurde das Konstrukt widersprüchlich und zweideutig verstanden, definiert und
operationalisiert (Johnson, 1995). Aspirationen wurden austauschbar mit Interessen, Vorlieben
bzw. Präferenzen, Wahlen, Plänen, Erwartungen und Zielen verwendet. Tatsächlich bestehen
zwischen den Begriffen feine aber signifikante Unterschiede in der Bedeutung, die sich in den
Ergebnissen diverser Forschungsarbeiten zeigten (Johnson, 1995).
Es lassen sich allgemein zwei Anwendungen des Konstrukts in der Literatur unterscheiden: Vor-
liebe oder Präferenz, als Grad der Anziehungskraft eines Berufs bzw. die wahrgenommene Kom-
patibilität zwischen der Persönlichkeit und dem Beruf, und Erwartung, als wahrgenommener Grad
14
der Wahrscheinlichkeit des Eintritts in einen Beruf (Johnson, 1995). Andere Autoren (z. B.
Gottfredson, 1981) unterscheiden Aspirationen dichotom in idealistische Aspirationen (idealistic
aspirations), als berufliche Vorlieben, die durch Zugangsmöglichkeiten, Fähigkeiten oder persönli-
che Ressourcen beschränkt sind, und in realistische Aspirationen (realistic aspirations), als berufli-
che Wahlen oder Pläne, die die Bewertung externer Faktoren widerspiegeln (Johnson, 1995).
Gottfredson (1996) definiert realistische, berufliche Aspirationen, die mit dem beruflichen Selbst-
konzept kompatibel sind und auf ihre Zugänglichkeit hin überprüft wurden als „the joint product
of assessments of compatibility and accessibility“ (S. 187). Demgemäß sind Aspirationen realisti-
sche Aspirationen oder Erwartungen, wenn sie hinsichtlich Hindernissen oder Möglichkeiten
überprüft wurden. Idealistische Aspirationen wurden nicht auf die Zugänglichkeit hin überprüft.
Aspirationen beinhalten daher mehr als nur den Ausdruck eines Berufs. Sie schließen die wahrge-
nommene Vereinbarkeit mit dem Selbstkonzept und die wahrgenommene Zugänglichkeit zum
Beruf mit ein. Wenn das Individuum seinen Berufswünschen bzw. Vorlieben allerdings eine sehr
große Bedeutung zuschreibt und die Zugangsmöglichkeiten außer Acht lässt, kann dies zu irrealen
oder idealistischen Berufsalternativen (idealistic aspirations) führen. Wenn die berufliche Alterna-
tive für den/die Jugendliche/n zugänglich ist, ist sie meistens auch verfügbar und wird daher als
realistische Berufsalternative (realistic aspiration) bezeichnet (Gottfredson, 1981).
Berufliche Aspirationen sind multidimensional und werden von komplexen Persönlichkeitskon-
strukten beeinflusst. Unterschiede zwischen den einzelnen Komponenten idealistischer Aspiratio-
nen bzw. Präferenzen und realistischer Aspirationen bzw. Erwartungen wurden von Johnson
(1995) mitttels einer multidimensionalen Skalierung (MDS) untersucht. 100 Studenten wurden
gebeten 50 Berufe zu bewerten. Mit dem ersten Item wurde auf einer 9-stufigen Skala nach der
am meisten bis zu der am wenigsten bevorzugten idealistischen Aspiration gefragt, und mit dem
zweiten Item wurde wiederum auf einer 9-stufigen Skala nach der realistischen Aspiration gefragt,
in die sie am wahrscheinlichsten bis am unwahrscheinlichsten eintreten würden. Die Ergebnisse
zeigten, dass idealistischen und realistischen Aspirationen unterschiedliche Strukturen und ver-
schiedene Dimensionen zugrunde lagen. Idealistische Aspirationen ließen sich auf den vier Dimen-
sionen „Ambition“, „Arbeit-Aufgaben-Orientierung“, „Personenorientierung“ und „Geschlecht“
anordnen und lassen damit einen Bezug zu persönlichen Interessen und Werten erkennen. Bei den
realistischen Aspirationen waren nur mehr die beiden Dimensionen „erforderliche Qualifikatio-
nen“ und „Personenorientierung“ wichtig. In der Dimension „erforderliche Qualifikationen“
wurden die Berufe beispielsweise nach dem Ausmaß der erforderlichen Qualifikationen, der
formalen Ausbildung oder den Zugangsmöglichkeiten angeordnet. Die Befunde der multidimensi-
onalen Skalierung unterstützen Gottfredsons Theorie (1981) der Eingrenzung und des Kompro-
misses. Wenn Personen mit der Realität konfrontiert werden, grenzen sie ihre beruflichen Alterna-
tiven ein (Johnson, 1995).
Idealistische Aspirationen beziehen sich daher mehr auf Traumberufe oder Berufswünsche, und
werden in der Literatur (z. B. Curry & Picou, 1971; Walls & Gulkus, 1974; zitiert nach Rojewski,
2005, S. 134) beispielsweise mit folgender Frage erhoben: „If you were free to choose any job,
what would you most desire as a lifetime kind of work?“ (Rojewski, 2005, S. 134). Realistische
Aspirationen stellen Aspirationen da, die ein Individuum als realistisch oder zugänglich einschätzt
und in die es höchstwahrscheinlich eintreten wird (z. B. Armstrong & Crombie, 2000; Davey &
Stoppard, 1993; Heckhausen & Tomasik, 2002; Hellenga, Aber & Rhodes, 2002). Meistens werden
diese als vorraussichtlicher Beruf in der Zukunft abgefragt, z. B. “What do you expect to be your
first full-time-job?” (Schoon & Parsons, 2002, S. 269) oder “From the jobs or occupations that you
15
listed above, which one would you most like to have when you are 35 years old?” (Armstrong &
Crombie, 2000, S. 86).
Da es sich bei Aspirationen um ein qualitatives Konstrukt handelt, werden diese meistens nach
dem Niveau und dem Berufsfeld beschrieben. Beim Niveau handelt es sich um eine vertikale
Dimension, die nach dem Prestige bzw. Status des Berufs klassifiziert werden kann und Durch-
schnittsverdienst, Ausmaß der Autorität, Handlungsfreiheit, Bildungsniveau und Intelligenz bein-
haltet. Das Berufsfeld ist eine horizontale Dimension, die auf der Art der Tätigkeit wie Aufgaben,
Pflichten oder Verantwortung basiert (Rojewski, 2005).
Bei der Operationalisierung von Aspirationen werden häufig Prestige-Scores verwendet. Man kann
die Aspirationen nach den Hauptberufsfeldern klassifizieren oder nach dem Prestige in drei Grup-
pen einteilen, die ein hohes, mittleres und niedriges Ausbildungsniveau erfordern. Eine andere
Möglichkeit ist die Kodierung der Aspirationen nach einem sozioökonomischen Index (SEI), der das
Einkommen, Bildungsniveau und den Status reflektiert (Rojewski, 2005). In einer Längsschnitt-
studie von Heckhausen und Tomasik (2002) wurden die drei erhobenen Berufe: der Beruf, der die
Jugendlichen interessierte (vocational preference), der Beruf, für den sie sich bereits um eine
Lehrstelle beworben hatten (vocational aspiration) und der Traumberuf (dream job), mit einer
Lehrlingsprestigeskala bewertet, die von den Jugendlichen erstellt worden war, da diese nach
Ansicht der Autoren die beruflichen Wahrnehmungen Jugendlicher valider reflektiert als eine
Bewertung des Sozialprestige durch Erwachsene. In einer Studie von Schoon und Parsons (2002)
zur Vorhersagekraft von frühen Berufswünschen wurden die Aspirationen dichotom (mit 1 und 0)
nach Aspirationen mit hohem und niedrigem Status bewertet. Werden Aspirationen als ausge-
drückte berufliche Interessen erhoben, werden sie auf ähnliche Weise abgefragt wie berufliche
Aspirationen, beispielsweise mit „Which occupation do you intend to enter when you leave
school?“ (Crites, 1999, S. 164). Diese werden dann mit Holland-Interessencodes kodiert (z. B.
Holland, Gottfredson, & Baker, 1990; Bergmann, 1994).
Ausbildungswünsche (educational aspirations) beziehen sich auf die Vorstellungen von akademi-
schen Fähigkeiten und das höchste Ausbildungsniveau, das ein Individuum erreichen möchte. Die
jeweiligen Möglichkeiten und Berufsfelder, die für eine Person zugänglich sind, hängen daher stark
von den Schulerfahrungen und der schulischen Leistung des Individuums ab. Sie wirken sich direkt
auf den Berufs- und Ausbildungswunsch aus, der für die Person zugänglich ist (Rojewski, 2005).
Ausbildungswünsche, die Rückschlüsse auf die akademische Leistung und das angestrebte Ausbil-
dungsniveau einer Person zulassen, sind daher die Grundlage der Berufswahl und beruflichen
Entwicklung. Eine bessere Ausbildung erlaubt mehr Berufsmöglichkeiten. Deshalb besteht auch ein
hoher Zusammenhang zwischen akademischer Leistung und beruflicher Entwicklung (Rojewski,
2005).
Prädiktoren schulischen Erfolgs und indirekt für Ausbildungswünsche und realistische Aspirationen
sind der sozioökonomische Status, die Intelligenz der Kinder und Eltern, die Qualität der Ausbil-
dung, Einflüsse von Eltern und Peers und motivationale Faktoren (Arbona, 2000). Ausbildungs-
wünsche werden in den Studien ebenso kodiert (z. B. Rojewski & Kim, 2003; Schoon & Parsons,
2002). Wird dann die Kongruenz zwischen den kodierten Aspirationen und Ausbildungswünschen
berechnet, ergibt sich ein genauso indirektes Maß wie bei der Berechnung der Kongruenz mit
einem Interesseninventar.
16
1.2 Grundthesen der Theorie
Mit ihrer Theorie wollte Linda Gottfredson die in den 70er-Jahren vorherrschende psychologische
Sichtweise der Laufbahnentwicklung mit der soziologischen verbinden. Die Berufspsychologie ging
mit dem Interessenmodell von Holland (1959, 1997) von passungstheoretischen Annahmen aus,
nämlich von einer Kongruenz zwischen den Interessen der Person und dem Beruf. Die Soziologie
betrachtete Laufbahnentwicklung eher als „Hindernislauf“, denn als die Wahl eines interessenkon-
formen Berufs, und Individuen schrieben bei der Suche nach dem passenden Beruf dem berufli-
chen Status eine herausragende Bedeutung zu (Gottfredson, 1983). Es ging Gottfredson zunächst
nicht darum zu erklären, wie Kinder Berufswünsche entwickeln. Sie wollte vielmehr zeigen, wie die
wissenschaftlich gut dokumentierten Unterschiede in den Berufswünschen bei den beiden
Geschlechtern, den verschiedenen ethnischen Gruppen und sozialen Schichten zustande kamen
(Gottfredson, 1983).
Die ursprüngliche Theorie von Gottfredson basiert auf folgenden Grundthesen (1981, S. 547ff):
1. Menschen unterscheiden Berufe anhand von drei einfachen Dimensionen: Geschlecht
(Maskulinität/Femininität), Berufsprestige oder Status und Tätigkeitsbereich oder Berufs-
feld. Diese Unterscheidung ermöglicht eine generalisierende, kognitive Organisation der
verschiedenen Berufe zu „kognitiven Berufslandschaften“.
2. Ob ein Beruf geeignet ist, hängt vom Selbstkonzept des Individuums ab. Das Selbstkon-
zept bezieht sich dabei auf die eigene Sicht des Selbst und darauf, was jemand ist oder
nicht ist. Auf die Zukunft bezogen bedeutet das Selbstkonzept, was jemand von der Zu-
kunft erwartet oder was er gerne sein würde. Individuen bewerten den bevorzugten
Beruf bzw. die berufliche Präferenz anhand der Übereinstimmung mit dem Selbstkon-
zept und dem Ausmaß an Anstrengung, das sie für diesen Beruf aufzubringen bereit sind.
Berufe, die hoch kompatibel mit dem eigenen Selbstkonzept sind, werden dabei hoch
bewertet und als höchst erstrebenswert betrachtet. Jene, die extrem inkompatibel mit
dem Selbstkonzept sind, werden stark abgelehnt.
3. Das Selbstkonzept setzt sich aus verschiedenen Elementen zusammen, die von der äuße-
ren Erscheinung bis zu bedeutsamen Lebensrollen reichen. Die berufsrelevanten
Bestandteile sind Geschlecht, soziale Herkunft, Intelligenz, berufliche Interessen, Fähig-
keiten und Wertvorstellungen.
4. Diese Hauptelemente werden im Verlauf von vier Phasen der kognitiven Entwicklung ins
Selbstkonzept übernommen. In der ersten Phase, im 3. bis 5. Lebensjahr, begreifen die
Kinder, was es bedeutet, erwachsen zu sein (Orientierung an Größe und Macht). In der
zweiten Phase, im 6. bis 8. Lebensjahr, entwickeln die Kinder ein geschlechtsspezifisches
Selbstkonzept (Orientierung an Geschlechterrollen). In der dritten Phase, im Alter von 9
bis 13 Jahren, werden die eher abstrakten Selbstkonzepte der sozialen Schicht und die
Fähigkeiten zu wichtigen Determinanten des sozialen Verhaltens und der Erwartungen
(Orientierung an sozialer Anerkennung) ins Selbstkonzept übernommen. Die vierte
Phase, etwa im 14. Lebensjahr, wird auch als Identitätskrise des/der Jugendlichen
bezeichnet (Orientierung am inneren, einzigartigen Selbst). Der/die Jugendliche versucht
nun gezielt, etwas über seine/ihre spezifischen beruflichen Interessen, Fähigkeiten,
Wertvorstellungen und Ziele herauszufinden. Dies ist allerdings oft schwierig, da es den
17
Jugendlichen an Erfahrung fehlt und viele ihrer relevanten Persönlichkeitsmerkmale noch
nicht voll entwickelt sind.
5. Im Laufe der vier Phasen entwickelt das Individuum immer konkretere Vorstellungen
über seine berufliche Zukunft. Es lernt einzuschätzen, welche Berufe mit dem eigenen
Selbstkonzept kompatibel sind und welche nicht. Dieser Anpassungsprozess führt zu
einer sukzessiven Eliminierung bestimmter Berufe (Circumscription), die das Individuum
als ungeeignet empfindet oder die nicht zu seinem Geschlecht, seinen Fähigkeiten oder
zu seiner sozialen Schicht passen. Das Ergebnis dieser differenzierten und spezifischen
Sichtweise ist ein begrenztes Feld annehmbarer beruflicher Alternativen.
6. Der individuelle Berufswunsch, der sich aus diesem Eliminierungsprozess ergibt, wird als
kompatibel mit dem eigenen Selbstkonzept wahrgenommen und ist für das Individuum
auch zugänglich. Zugänglichkeit bezieht sich auf Hindernisse oder Möglichkeiten im sozi-
alen oder ökonomischen Umfeld, die die individuellen Einstiegschancen in einen be-
stimmten Beruf beeinflussen. Die Einschätzung der Zugänglichkeit zu einem Beruf hängt
von vielen Faktoren ab wie der Verfügbarkeit in einer Region, der Wahrnehmung von
Benachteiligungen oder Begünstigungen, dem Erhalt eines Ausbildungsplatzes etc.
7. Da der bevorzugte Beruf nicht immer verfügbar oder zugänglich ist, ist das Individuum
gezwungen, Kompromisse zu schließen. Ein Kompromiss (Compromise) läuft normaler-
weise wie folgt ab: Zuerst werden die beruflichen Interessen geopfert, dann der Berufs-
status und zuletzt der Anspruch auf einen zum Geschlecht passenden Beruf. Einen Beruf
mit dem zum eigenen Selbstkonzept passenden Geschlecht zu ergreifen ist für die Identi-
tät des Individuums wichtiger, als einen Beruf zu erlernen, der nicht interessenkonform
ist.
Gottfredsons Theorie unterscheidet sich daher in vier wesentlichen Punkten von anderen berufs-
psychologischen Theorien (Gottfredson, 1996, S. 181):
1. Laufbahnentwicklung ist der Versuch des Individuums vorrangig sein soziales Selbst und
erst an zweiter Stelle sein psychologisches Selbst zu verwirklichen. Berufswahl ist daher der
Versuch des Individuums, seinen Platz in der sozialen Hierarchie zu finden. Deshalb befasst
sich die Theorie vor allem mit Faktoren, die zu unterschiedlichen sozialen Identitäten auf-
grund der Berufswahl führen.
2. Die Theorie befasst sich mit der kognitiven Entwicklung des Selbst und der Entstehung von
Berufsvorstellungen.
3. Berufswahl ergibt sich großteils aus dem Ausschluss und der Begrenzung beruflicher
Alternativen. Dieser Prozess beginnt bereits in der frühen Kindheit.
4. Die Theorie greift einen von der damaligen Forschung lange vernachlässigten Punkt auf:
Wie beschränken Individuen ihre beruflichen Möglichkeiten, wenn sie auf die Realität der
Berufswelt treffen?
18
1.3 Erklärung und Definitionen der Hauptelemente der Theorie
Das Selbstkonzept ist die Vorstellung über das eigene Selbst, das was jemand ist oder sein möchte.
Gottfredson (1981) definiert Selbstkonzept wie folgt: „Self-concept refers to one’s view of oneself,
one’s view of who one is and who one is not“ (S. 546-547).
Das Selbstkonzept beinhaltet verschiedene Elemente, wie äußere Erscheinung, Fähigkeiten, Per-
sönlichkeitsmerkmale, Geschlecht, Wertvorstellungen und soziale Schicht. Im Allgemeinen sind
Menschen nicht in der Lage ihr Selbstkonzept auszudrücken, noch ist die Wahrnehmung ihres
Selbst immer genau, aber sie handeln nach ihrem Selbstkonzept und schützen es (Gottfredson,
1996).
Auch in Supers (1957) Laufbahnentwicklungstheorie und in der später entwickelten Selbstkon-
zepttheorie (Super, Starishevsky, Matlin & Jordaan, 1963) spielt das Selbstkonzept bei der Be-
rufswahl eine wichtige Rolle. Nach Super (1963) ist das Selbstkonzept einer Person „the individ-
ual’s picture of himself, the perceived self with accrued meanings“ (S. 18). Das Selbstkonzept eines
Individuums verändert sich kontinuierlich über die gesamte Lebensspanne hinweg und ist relativ
überdauernd. Das Individuum bestätigt zunächst sein Selbstkonzept, überarbeitet und verändert
oder korrigiert es jedoch fortlaufend. Bei der Berufswahl übernimmt das Selbstkonzept eine
Schlüsselrolle. Das berufliche Selbstkonzept ist derjenige Teil des Selbst, der vom Individuum als
beruflich relevant wahrgenommen wird. Dabei ist es unwichtig, ob es bereits in einen Berufs-
wunsch übersetzt wurde oder nicht. Ein gut entwickeltes Selbstkonzept, das in einen passenden
Beruf übersetzt wurde, führt zum Erfolg im gewählten Beruf, während ein schlecht entwickeltes
Selbstkonzept und eine inadäquate berufliche Übersetzung zu einem Abbrechen der Ausbildung
oder zur Kündigung am Arbeitsplatz führen kann (Super, 1963).
Nach Gottfredson wirkt sich die Wahl einer Laufbahn oder eines Berufes auf das gesamte Berufs-
leben aus. Deshalb ist es nicht das Ziel, die beste Berufswahl zu treffen, sondern eine günstige
Richtung einzuschlagen und große Fehler zu vermeiden. Eine gute Berufswahl erfordert daher
mehr als nur die Übereinstimmung der Interessen und Fähigkeiten mit dem Beruf. Es ist auch
nötig, die beruflichen Wünsche mit anderen Lebensrollen und Verpflichtungen zu verbinden
(Gottfredson, 2005).
Individuen haben bestimmte Vorstellungen von Berufen, die Gottfredson (1981) wie folgt defi-
niert: „An occupational image is a generalization a person makes about a particular occupation”
(S. 547). Oft werden diese Vorstellungen auch als berufliche Stereotype bezeichnet. Die Berufs-
vorstellungen beinhalten Merkmale der Persönlichkeit der Menschen in verschiedenen Berufen,
die Art der Arbeit, die sie verrichten, ihre Lebensweise, den Verdienst, die Arbeitsbedingungen
und die Eignung der Menschen für den ausgeübten Beruf. Wie das Selbstkonzept können auch Be-
rufsvorstellungen nach ihrer Komplexität, ihrer Differenziertheit, ihrem Umfang und ihrer Spezifi-
tät charakterisiert werden. Diese allgemeinen Berufsvorstellungen werden zu sogenannten „kogni-
tiven Berufslandschaften“ (cognitive map of occupations) zusammengefasst, die von Gottfredson
(1981) wie folgt definiert werden: „A cognitive map is a generalization about occupations that links
the individual images to each other into a more coherent whole“ (S. 547).
Jugendliche und Erwachsene unterscheiden Berufe anhand weniger Hauptdimensionen wie
Geschlecht (Maskulinität/Femininität), Berufsstatus und Berufsfeld. Diese Unterscheidungen kön-
nen in einem zweidimensionalen Feld angeordnet werden (Geschlecht und Berufsstatus). Der Be-
19
rufsstatus widerspiegelt die intellektuelle Komplexität des Berufs und entspricht daher einer
Fähigkeitsdimension (Gottfredson, 1996).
Individuen wählen den am meisten bevorzugten Beruf nach dem Ausmaß der Übereinstimmung
mit ihrem Selbstkonzept aus. Die Übereinstimmung bzw. Verträglichkeit zwischen Beruf und
Selbstkonzept kann auch als „Kongruenz“ oder „Person-Environment Fit“ bezeichnet werden.
Dieser Begriff entspricht dem Konstrukt der Kongruenz von Holland (1973, 1997). Allerdings wird
bei Gottfredson (1981) die Kongruenz als wahrgenommene, subjektive Übereinstimmung zwi-
schen Selbstkonzept und Beruf durch das Individuum selbst bewertet, während die gemessene
Kongruenz im Interessenmodell von Holland (1997) indirekt bewertet wird. Berufe, die hoch
kompatibel mit dem eigenen Selbstkonzept sind, werden hoch bewertet, jene, die extrem inkom-
patibel sind, werden stark abgelehnt. Berufswünsche ergeben sich daher aus den Vorlieben oder
Abneigungen, die ein Individuum gegenüber bestimmten Berufen hat. Sie sind aber eher der
Ausdruck eines Wunsches (Traumberuf oder Wunschberuf) als eines realistischen Berufsziels.
Berufliche Vorlieben bzw. Präferenzen sind „one’s likes and dislikes, and they range from what is
most desired to what would be least tolerable. Preferences are the ‘wish’ rather than the ‘reality’
component of aspirations or goals” (Gottfredson, 1981, S. 548)
Der am meisten bevorzugte Beruf muss nicht unbedingt realistisch oder verfügbar sein. Individuen
müssen daher auch prüfen, ob der Beruf für sie zugänglich ist (Gottfredson, 1996). Die Zugänglich-
keit bezieht sich auf “obstacles or opportunities in the social or economic environment that affect
one’s chances of getting into a particular occupation“ (Gottfredson, 1981, S. 548)
Berufliche Aspirationen widerspiegeln das berufliche Selbstkonzept eines Individuums und wurden
auf ihre Zugänglichkeit hin überprüft. Die angestrebten Berufe oder beruflichen Aspirationen sind
daher „the joint product of assessments of compatibility and accessibility. Aspirations are called
expectations or realistic aspirations when they are tempered by knowledge of obstacles and
opportunities. They are called idealistic aspirations when they are not” (Gottfredson, 1996,
S. 187). Aspirationen beinhalten daher mehr als nur den Ausdruck eines Berufs. Sie schließen die
wahrgenommene Vereinbarkeit mit dem Selbstkonzept und die wahrgenommene Zugänglichkeit
zum Beruf mit ein. Wenn das Individuum seinen Berufswünschen bzw. Vorlieben allerdings eine
sehr große Bedeutung zuschreibt und die Zugangsmöglichkeiten außer Acht lässt, kann dies zu
irrealen oder idealistischen Berufsalternativen (idealistic aspirations) führen. Wenn die berufliche
Alternative für den/die Jugendliche/n zugänglich ist, ist sie meistens auch verfügbar und wird
daher als realistische Berufsalternative (realistic aspiration) bezeichnet (Gottfredson, 1981).
Der „soziale Raum“ bezieht sich auf das Feld beruflicher Alternativen, das die Person als akzep-
tabel für sich wahrnimmt. Es reflektiert somit auch die Art von Person, die jemand in den Augen
der Familie, Freunde oder Gesellschaft sein möchte. Gottfredson (1981) definiert den “sozialen
Raum” wie folgt: „Social space refers to the set or range of occupations that the person considers
as acceptable alternatives, although some may be considered better alternatives than others”
(S. 548).
1.4 Die Entwicklung des Selbstkonzepts und die Eingrenzung beruflicher Alternativen
Die Eingrenzung beruflicher Alternativen wird als „Circumscription“ bezeichnet. Durch die progres-
sive Elimination unakzeptabler Berufe schafft sich das Individuum eine Zone annehmbarer berufli-
cher Alternativen. Die Wahl eines bestimmten Berufes ist schließlich das Ende eines langen,
anstrengenden Prozesses (Gottfredson, 1981).
20
Der Prozess der Eingrenzung beruflicher Alternativen kann mit mehreren Prinzipien beschrieben
werden, die sich durch vier Entwicklungsphasen ziehen. Die Wahl eines Berufes ist ein Prozess, bei
dem das Selbstkonzept mit Berufsvorstellungen (Stereotypen) verglichen wird und der Grad der
Übereinstimmung zwischen beiden beurteilt wird. Berufswahl ist daher ein sehr mühsamer,
kognitiver Prozess, der die Wahrnehmung und das Verstehen des eigenen Selbst, der verschiede-
nen Berufe und der Rolle, die sie in der sozialen Gesellschaft spielen, erfordert. Junge Menschen
begrenzen ihre beruflichen Möglichkeiten bereits bevor sie sie gänzlich verstehen (Gottfredson,
1996).
1.4.1 Die Prinzipien des Eingrenzungprozesses
Der Prozess der Eingrenzung vollzieht sich nach fünf Prinzipien (Gottfredson, 1996, S. 188):
1. Zunehmende Abstraktionsfähigkeit: Kinder im Kindergarten und Vorschulalter überwinden
nach und nach das magische Denken und beginnen intuitiv zu denken und zu begreifen,
dass Dinge unveränderlich sind. Sie nehmen zunächst konkrete Elemente der Welt und der
Menschen wahr und später auch abstrakte wie Persönlichkeitseigenschaften und Werte.
2. Interaktive Entwicklung des Selbst und beruflicher Aspirationen: Das Selbstkonzept und
berufliche Vorlieben entwickeln sich gemeinsam und beeinflussen sich gegenseitig. Berufli-
che Vorlieben stellen dabei den Versuch dar, sein Selbstkonzept einzubringen. Sie sind sehr
stark mit dem Selbstkonzept verknüpft, weil sie dem Individuum den Platz in der Gesell-
schaft zuweisen und dazu dienen, sich selbst in der Gesellschaft zu präsentieren.
3. Überlappende Differenzierung und Einverleibung: Kinder verstehen und integrieren
Informationen über sich selbst und über Berufe in der Reihenfolge ihrer Komplexität. Sie
beginnen bereits komplexere Unterschiede zwischen Individuen wie die soziale Klasse zu
verstehen, während sie noch konkrete, sichtbare Unterschiede wie Geschlechterrollen in
ihr Selbstkonzept übernehmen. Und während sie noch Begriffe des sozialen Status in ihr
Selbstkonzept aufnehmen, beginnen sie bereits abstraktere Unterschiede wie Tempera-
ment und Werte wahrzunehmen.
4. Progressive, unwiderrufliche Elimination: Umso mehr abstrakte Elemente Kinder in ihr
Selbstbild aufnehmen, desto komplexer und klarer wird ihr Selbstkonzept. Gleichzeitig
schließen sie immer mehr Berufe aus, die sie als inkompatibel mit ihrem Selbstkonzept
empfinden. Dies führt zu einer beinahe irreversiblen Einengung der beruflichen Alternati-
ven, da sie die abgelehnten Berufe selten wieder in Erwägung ziehen, wenn sie nicht vom
sozialen Umfeld dazu ermutigt werden.
5. Als selbstverständlich betrachtet und aus dem Blickfeld verloren: Der Prozess, der zur Ent-
wicklung des Selbstkonzepts führt und gleichzeitig zur Ausgrenzung von beruflichen Alter-
nativen, ist so fundamental und selbstverständlich, dass Menschen meistens nicht in der
Lage sind, ihn zu erkennen und darüber zu berichten. Nur ein externer Anstoß wie eine
Beratung oder eine Veränderung der sozialen Umwelt könnte diesen Prozess beleuchten.
1.4.2 Die vier Phasen der kognitiven Entwicklung
Das Selbstkonzept und berufliche Präferenzen entwickeln sich in der frühen Kindheit. Die
Hauptbestandteile bilden sich im Verlauf von vier Phasen der kognitiven Entwicklung heraus und
werden nach und nach in das Selbstkonzept des Individuums integriert. Die vier Phasen repräsen-
21
tieren daher einen allgemeinen Entwicklungsprozess, den alle Kinder durchlaufen, der aber in
einem gewissen Maß von der Intelligenz abhängt (Gottfredson, 1981).
Tabelle 1
Die vier Phasen der Entwicklung des Selbstkonzepts und der beruflichen Vorlieben
Phase 1 Phase 2 Phase 3 Phase 4
Orientierung an
Größe und Macht
Orientierung an
Geschlechter-
rollen
Orientierung an
sozialer
Anerkennung
Orientierung am
inneren, einzig-
artigen Selbst
Alter 3 – 5 Jahre 6 – 8 Jahre 9 – 13 Jahre 14 Jahre und älter
Kindergarten und Schulstufen Kindergarten 1. bis 3.
Schulstufe
4. bis 8.
Schulstufe
ab 9. Schulstufe
Denkprozess intuitiv konkret weniger konkret,
zunehmend
abstrakt
abstrakt
Fähigkeit zur Klassifikation
von Objekten, Menschen und
Berufen
Objektkonstanz
noch nicht erreicht
einfache
Gruppierungen
zweifaktorielle
Gruppierungen
komplexe
Gruppierungen
Neue Elemente in der
Wahrnehmung des Selbst und
anderer
klein vs. groß Geschlecht soziale Schicht
und Intelligenz
persönliche
Interessen, Werte
und Kompetenzen
Neue Elemente in der beruf-
lichen Wahrnehmung und bei
beruflichen Vorlieben
Berufe als
Erwachsenenrolle
Geschlechtstyp Berufsstatus Berufsfeld
Anmerkungen. Aus “Circumscription and Compromise: A Developmental Theory of Occupational Aspirations” von L. S.
Gottfredson, 1981, Journal of Counseling Psychology Monograph, 28, S. 555.
Der wichtigste Entwicklungsschritt in der ersten Phase ist die Überwindung des magischen Den-
kens hin zu einer Objektkonstanz. Mit fünf Jahren haben die meisten Kinder das magische Denken
überwunden und beginnen dichotom zu denken. Sie unterscheiden dabei die Welt nach groß und
mächtig versus klein und schwach und orientieren sich so an Erwachsenen. Sie erkennen, dass
Berufe Erwachsenenrollen sind und dass sie selbst keine Tiere, keine Phantasiegestalten oder
unbelebte Objekte werden können, wenn sie einmal groß sind. Auf den beruflichen Bereich bezo-
gen, haben die Kinder erkannt, dass es eine Erwachsenenwelt gibt, deren Teil die Arbeitswelt ist,
und dass sie selbst einmal ein Erwachsener werden. In dieser Phase treten noch keine
Geschlechtsunterschiede bei den Berufswünschen auf (Gottfredson 1981, 2005).
In der zweiten Phase beginnen Kinder in konkreten Begriffen zu denken und treffen einfache
Unterscheidungen. Sie beschränken sich dabei auf konkret sichtbare Unterschiede zwischen den
Geschlechtern aufgrund von äußerlich erkennbaren Zeichen wie offene Aktivitäten und Kleidung.
Die Kinder erkennen nun mehrere verschiedene Berufe, aber primär jene, die nach außen hin gut
wahrnehmbar sind. Sie unterscheiden auch Geschlechter nach der äußeren Erscheinung und
denken dichotom. Die Übereinstimmung zwischen Person und Beruf wird daher als vom
Geschlecht abhängig wahrgenommen. In dieser Phase entwickeln Kinder Geschlechterrollen-
stereotype (Gottfredson, 1981, 2005).
In der dritten Phase können Kinder nun abstrakt denken und erkennen Berufe, die von außen
betrachtet nicht so offensichtlich sind (z. B. Sekretärin, Manager, Journalist, Forscher). Sie ent-
wickeln auch abstrakte Vorstellungen über die eigene soziale Herkunft und ihre Fähigkeiten und
erkennen Statushierarchien. In dieser Phase orientieren sich die Kinder stark an externen Erwar-
22
tungen. Sie reagieren sensibel auf Bewertungen Gleichaltriger, und später versuchen sie gesell-
schaftlichen Erwartungen, Werten und Bewertungen nachzukommen (Gottfredson, 1981). Im
Alter von neun Jahren entwickeln die Kinder ein wachsendes Bewusstsein für Klassenunterschiede.
Sie lernen die Zugehörigkeit einer Person zu einer bestimmten sozialen Schicht anhand äußerer,
konkret sichtbarer Statussymbole wie Kleidung, Sprache, Verhalten, Besitz einzuschätzen. Im Laufe
dieses Entwicklungsprozesses erkennen sie nach und nach auch abstrakte, nicht direkt beobacht-
bare Symbole der sozialen Klasse und die engen Zusammenhänge zwischen Einkommen, Bildungs-
niveau und Beruf (Gottfredson, 1981, 2005). Die Kinder können bereits gut zwischen beruflichen
Aspirationen unterscheiden und diese auch ausdrücken. Sie können verschiedene Berufe nennen,
solche, die sie gerne erlernen möchten und die für sie akzeptabel sind (realistische Aspirationen)
und Berufe, die sie zwar gerne ergreifen würden, aber mehr einem Wunschberuf oder der Phanta-
sie entsprechen als der Realität (idealistische Aspirationen). Dabei stellen realistische Aspirationen
die untere und idealistische Aspirationen die obere bevorzugte Statusgrenze dar. Deshalb beste-
hen auch nur geringe Zusammenhänge zwischen realistischen und idealistischen Aspirationen
(Gottfredson, 1981).
Aufgrund der verschiedenen Statusniveaus, die in der jeweiligen Bezugsgruppe als akzeptabel
gelten, unterscheiden sich die Aspirationen der Kinder nach den Fähigkeiten und der sozialen
Schicht (Gottfredson, 1981). Die Kinder orientieren sich an den Standards der eigenen sozialen
Bezugsgruppe und verfügen bereits über einen Bereich hoch und niedrig bewerteter Aspirationen.
Der Umfang dieses Bereichs beruflicher Alternativen ist in allen sozialen Schichten gleich und
umfasst verschiedene Statusniveaus (Gottfredson, 1981). Mit 13 Jahren bewerten die meisten
Kinder Berufe wie die Erwachsenen nach dem Status. Sie klassifizieren Berufe nun zweidimensio-
nal: nach dem Geschlechtstyp und nach dem Berufsstatus. Die Kinder beginnen die Grenzbereiche
ihrer Aspirationen zu identifizieren. Sie ziehen keine Berufe mehr mit zu niedrigem Status in
Betracht, die ihre Familie oder die soziale Schicht, der sie angehören, als unakzeptabel ablehnt
(z. B. Müllmann). In der höheren sozialen Schicht liegt die tolerierte Statusgrenze höher. Aber
Kinder wünschen sich selten Berufe mit dem höchsten Status und sie schließen Berufe aus, die nur
mit großer Anstrengung zu erreichen sind oder mit einem hohen Misserfolgsrisiko verbunden sind.
Dabei orientieren sie sich vor allem an ihrer schulischen Leistung (Gottfredson, 2005), denn:
„Grades provide frequent and public feedback about ability levels, feedback to which many
parents are also quite sensitive” (Gottfredson, 1981, S. 562).
Am Ende der dritten Phase sieht die Berufslandkarte des Kindes wie folgt aus: Es wurden alle
Berufe eliminiert, wofür das Kind das falsche Geschlecht ist, die einen unakzeptablen, zu niedrigen
Status haben oder zu schwierig sind. Übrig bleibt ein Bereich akzeptabler Alternativen in einem
selbst definierten sozialen Raum. Dieser liegt zwischen der unteren tolerierten Statusgrenze
(Tolerable-Level Boundary) und der oberen tolerierten Anstrengungsgrenze (Tolerable-Effort
Boundary) der Aspiration, im tolerierten Geschlechtstypbereich (Tolerable-Sextype Boundary)
(Gottfredson, 1981, S. 557). Unter diesem Gesichtspunkt scheint Berufswahl nun eher ein Neben-
produkt des Verlangens nach Zugehörigkeit und Anerkennung zu sein, um in den Augen der eige-
nen Bezugsgruppe ein komfortables Leben führen zu können, als die persönliche Erfüllung durch
den Beruf (Gottfredson, 2005).
Das Ziel der vierten Phase ist der Aufbau einer persönlichen Identität und die Entscheidung für
einen bestimmten Beruf. In dieser Phase wird die berufliche Entwicklung als bewusst wahrge-
nommen. In den früheren Phasen bestand sie eher aus der unbewussten Elimination unakzeptab-
ler Alternativen. Die Jugendlichen suchen daher bewusst nach Berufen in ihrem sozialen Raum, die
gut zu ihrem psychologischen Selbst passen. Sie berücksichtigen nun die abstrakten, internalen
23
Aspekte der Menschen und Berufe, wie Interessen, Fähigkeiten und Werte und erkennen, dass
sich die Persönlichkeitstypen und die wirtschaftlichen Funktionen der einzelnen Berufsfelder von-
einander unterscheiden (Gottfredson, 1981, 2005).
Obwohl die Unterscheidung der Berufstätigen und Berufsfelder nach Hollands Persönlichkeitsty-
pologie in ihrer Vorstellung noch nicht ganz ausgereift ist, werden sie jetzt zu wichtigen Faktoren
in der Übereinstimmung zwischen Person und Beruf (Person-Environment Fit). Da zu diesem Zeit-
punkt bereits auch nichtberufliche Ziele berücksichtigt werden müssen wie Familienplanung und
finanzielle Absicherung bei einer Familiengründung, wird die Berufswahl zu einem multidimensio-
nalen Passungsprozess. Die berufsrelevanten Persönlichkeitsmerkmale der 14-Jährigen sind oft
noch nicht voll ausgeprägt, und es fehlt ihnen an Erfahrung in den verschiedenen Berufsfeldern.
Die Jugendlichen wissen deshalb oft nicht genau, welche ihre spezifischen beruflichen Interessen,
Fähigkeiten und Ziele sind und müssen sich dennoch für einen Beruf oder eine Ausbildung ent-
scheiden. Außerdem sind manche Jugendlichen dazu gezwungen aufgrund des externen Drucks,
Ignoranz oder fehlender Unterstützung, eine voreilige Berufswahl zu treffen bevor sie die für sie
zugänglichen beruflichen Alternativen überhaupt kennen (Gottfredson, 2005).
Fragt man die Jugendlichen nach ihrer bevorzugten Aspiration, können die meisten sofort ihren
Wunschberuf (idealistische Aspiration) nennen. Leider ist dieser oft nicht verfügbar oder für sie
nicht zugänglich. Die realistische Aspiration, für die sie sich letztendlich entscheiden ist zwar weni-
ger wünschenswert aber akzeptabel und auch zugänglich. Der Unterschied zwischen idealistischer
und realistischer Aspiration besteht darin, dass letztere der wahrgenommenen Zugänglichkeit zum
Beruf bzw. der Ausbildung angepasst wurde. Aber beide Aspirationen sind wiederum nur eine
Wahl aus dem bereits eingeschränkten, individuellen sozialen Raum des Individuums (Gottfredson,
2005).
Der Prozess der Eingrenzung beruflicher Vorlieben ist mit dem stufenweisen Verlauf der Selbst-
konzeptentwicklung fest verbunden. Gottfredson (1981) hält die progressive Eliminierung berufli-
cher Alternativen daher für irreversibel. „Once rejected according to an earlier criterion, these
rejected options will not be reconsidered except in unusual circumstances” (S. 556). Das bedeutet,
Berufe, die Jugendliche in jungen Jahren bereits aus ihrem sozialen Raum ausgeschlossen haben,
werden am Ende dieser Phase nur in Ausnahmefällen wieder in Betracht gezogen.
1.4.3 Empirische Ergebnisse zur Überprüfung des Eingrenzungsprozesses
Gottfredson (1996) führt in ihrer Theorie eine Vielzahl von empirischen Studien an, die ihre An-
nahmen teilweise stützen aber auch widerlegen.
Kinder setzen sich schon früh mit Berufswünschen auseinander und entwickeln bestimmte Berufs-
vorstellungen bzw. kognitive Berufslandschaften (Gottfredson, 1981). Nach Gottfredson (1996)
unterscheiden Individuen Berufe nach den drei Hauptdimensionen Geschlecht, Berufsstatus und
Berufsfeld. Zur Überprüfung dieser Annahme ließen Lapan und Jingeleski (1992) 112 Schüler/innen
der 8. Klasse, im Alter von etwa 13 Jahren, 200 Berufe nach Status und Geschlecht auf einer 9-
Punkte-Skala einschätzen. Die Verteilung der Berufe im Koordinatensystem bestätigte klar
Gottfredsons (1981) „kognitive Berufslandschaft“ bei Jungen und Mädchen. Die Schüler/innen
konnten sehr genau den Geschlechtstyp und den Status der Berufe nennen. Die den Berufen
zugeordneten Persönlichkeitstypen (RIASEC) nach Holland (1997) zeigten im Koordinatensystem
ebenfalls eine bemerkenswert große Ähnlichkeit zwischen den Geschlechtern.
24
Die Studien zur Untersuchung des Eingrenzungsprozesses (Circumscription) zeigten eher wider-
sprüchliche Ergebnisse. Nach Gottfredson (1981) entwickeln Kinder im Alter von sechs Jahren
Geschlechterrollenstereotype, Vorlieben für den Berufsstatus treten mit neun Jahren auf. Der Ein-
grenzungsprozess nach dem Geschlecht konnte in verschiedenen Studien bestätigt werden (z. B.
Henderson, Hesketh & Tuffin, 1988), nicht jedoch die Altersgrenze. Geschlechterrollenstereotype
zeigten sich schon bei vierjährigen Kindern (Trice & Rush, 1995) und dreijährigen Kindern (Levy,
Sadovsky & Troseth (2000). Ebenso konnte die Eingrenzung nach dem Berufsstatus bestätigt
werden (z. B. Walls, 2000). Nach Gottfredson (1996) eliminieren Kinder mit zunehmendem Alter
immer mehr Berufe aus ihrem sozialen Raum. Am Ende der dritten Phase, im Alter von etwa 13
Jahren, sollte sich der Bereich akzeptabler Alternativen nach Gottfredson (1981) stabilisiert haben.
Diese Annahme konnte ebenfalls nicht einheitlich bestätigt werden (z. B. Leung & Harmon, 1990;
Leung, 1993; Leung, Conoley & Scheel, 1994).
1.5 Der Kompromissprozess
„Compromise“ ist der Prozess, durch den Jugendliche die am meisten bevorzugte Berufsalterna-
tive für eine weniger passende aber dafür zugängliche aufgeben. Ein Kompromiss kann vor der
Wahl einer beruflichen Alternative auftreten, durch Antizipation externer Hindernisse (anticipa-
tory compromise), oder erst nach der Entscheidung, wenn der/die Jugendliche auf Schwierigkeiten
stößt (experiential compromise) (Gottfredson, 1996). Berufswahl ist dabei der Prozess des Abwä-
gens der beruflichen Alternativen im individuellen sozialen Raum nach ihrer Attraktivität. Wenn
der/die Jugendliche dann dazu gezwungen wird, sich für einen Beruf aus den am wenigsten
attraktiven Alternativen zu entscheiden, ergibt die Berufswahl einen Kompromiss (Gottfredson,
2005). Ein Kompromiss kann für den/die Jugendliche/n gering oder stark sein. Muss der/die
Jugendliche einen für ihn unakzeptablen Beruf wählen, kann dies sein Selbstkonzept beträchtlich
erschüttern (Gottfredson, 1996).
Hindernisse und Möglichkeiten bei der Entscheidung für einen Beruf sind beispielsweise Ausbil-
dungsmöglichkeiten, die Beschäftigungslage, Bewerbungsauflagen oder Familienverpflichtungen.
Die Auseinandersetzung mit der Realität der Berufswelt zwingt viele Jugendlichen dazu, ihre vor-
läufige Berufswahl zu überdenken (Gottfredson, 2005). Die wirtschaftliche Lage und die Arbeits-
marktsituation müssen bei der Wahl eines Berufs ebenfalls beachtet werden. Reardon, Bullock,
und Meyer (2007) analysierten Daten des U.S. Zensus-Büros und untersuchten die Veränderung in
der Beschäftigungssituation der letzten 50 Jahre. Sie fanden heraus, dass die meisten Berufe
praktisch orientiert waren, während künstlerische Berufe am seltensten waren. Eine beachtliche
Veränderung zeigte sich über die Jahre in einer Zunahme von unternehmerischen Berufen.
Die alleinige Änderung von Berufswünschen bzw. Aspirationen ist kein ausreichender Beweis für
einen eingegangenen Kompromiss. Aspirationen können sich aufgrund der Wahrnehmung des
Selbstkonzepts und der Zugänglichkeit verändern. Jugendliche überprüfen meistens erst kurz vor
der Entscheidung für einen Beruf, ob dieser auch zugänglich ist (Gottfredson, 1996). Drei Faktoren
sind für den Kompromiss-Prozess verantwortlich: Die Wahrnehmung der Zugänglichkeit, das
eigene Verhalten bei der Informationssuche und die Prioritäten der Dimensionen der Person-
Beruf-Kompatibilität (Gottfredson, 2005).
1.5.1 Die Wahrnehmung der Zugänglichkeit zum Beruf
Die Zugänglichkeit zu den verschiedenen beruflichen Alternativen ist kaum offensichtlich. Sie
hängt von vielen Faktoren ab, und die Informationen über die Zugänglichkeit können sich inner-
25
halb kürzester Zeit ändern. Folgende Prinzipien regeln das Ausmaß und den Einfluss der Informati-
onen über die Zugänglichkeit zum Beruf: Selektive Suche, Informationssuche erst wenn nötig,
Bequemlichkeit und Nähe der Suche (Gottfredson, 2002, 2005).
Die Informationssuche über Ausbildungswege und Zugangsvoraussetzungen ist zeitaufwändig und
anstrengend. Die Jugendlichen trachten daher danach, den Zeitaufwand zu minimieren und
suchen primär nach Berufen, die sie am meisten interessieren. Sie beginnen mit der Informations-
suche meistens erst, wenn sie kurz vor der Entscheidung für eine weiterführende Ausbildung oder
einen Arbeitsplatz stehen. Bei der Informationssuche wählen die Jugendlichen meistens den
bequemsten Weg. Sie suchen im näheren sozialen Umfeld und wenden sich dabei vor allem an
bekannte, vertrauenswürdige Personen wie Familienmitglieder, Freunde oder Lehrpersonen. Kurz
vor der Berufswahl verfügen die Jugendlichen daher nur über ein begrenztes Wissen über den
Zugang zu Ausbildungsmöglichkeiten und Berufsfeldern (Gottfredson, 2005).
1.5.2 Das eigene Verhalten bei der Informationssuche
Höhere Investition führt zu besserer Zugänglichkeit. Eine aktive Informationssuche erweitert die
beruflichen Möglichkeiten erheblich. Auch Wettbewerbsverhalten gegenüber anderen Bewerbern
ist von Vorteil. Die individuellen Möglichkeiten hängen daher großteils von der Eigeninitiative ab.
Trotzdem führen manchmal auch externe Faktoren zu Einschränkungen der Zugangsmöglichkei-
ten, z. B. Verpflichtungen gegenüber der Familie oder wirtschaftliche Gründe, die das Individuum
daran hindern, seinen Berufswunsch zu verwirklichen (Gottfredson, 2005).
1.5.3 Die Prioritäten der Dimensionen der Person-Beruf-Kompatibilität
Individuen suchen nach kompatiblen Berufen, die für sie zugänglich sind und gut zu den drei
Dimensionen des Selbstkonzepts: Geschlechtstyp, Status und bevorzugtes Berufsfeld bzw. Inte-
ressen passen (Gottfredson, 2005). Die Prioritäten beim Kompromissprozess entwickeln sich nach
folgenden drei Prinzipien: Entwicklung bedingter Prioritäten, Wahl des „gut genug oder nicht zu
schlecht“, Abwehr des „nicht gut genug“ und Anpassung an den Kompromiss. Alle Prinzipien
betonen, dass es für das Individuum wichtiger ist, durch die Berufswahl sein für die Gesellschaft
nach außen sichtbares, soziales Selbst als das subjektive, psychologische Selbst zu wahren
(Gottfredson, 2002).
Das erste Prinzip – die Entwicklung bedingter Prioritäten – bezieht sich auf die relative Wichtigkeit
von Geschlechtstyp, Status und Berufsfeld bzw. Interessen und hängt von der Stärke des erforder-
lichen Kompromisses ab. Je nach Art des Kompromisses werden entweder Geschlechtstyp, Status
oder Interessen bevorzugt. Das bedeutet, wenn ein sehr starker Kompromiss eingegangen werden
muss, versucht das Individuum einen Beruf mit dem passenden Geschlechtstyp zu finden. Der
Schutz des Geschlechtstyps hat bei der Berufswahl absolute Priorität. Ein Kompromiss nach dem
Geschlechtstyp wird daher zuerst abgewehrt, bevor der Berufsstatus oder die Interessen geopfert
werden. Ein Beruf im falschen Geschlecht ist die größte Bedrohung für das Selbstkonzept und wird
daher als letztes verworfen. Bei einem mittleren Kompromiss, bei dem der Geschlechtstyp nicht in
Gefahr ist, sucht das Individuum nach einem Beruf mit einem akzeptablen Status, d. h. der Berufs-
status gewinnt an Priorität. Bei einem geringen Kompromiss, bei dem der Geschlechtstyp und ein
akzeptabler Status erhalten bleiben, stehen die Interessen im Mittelpunkt. Das Individuum strebt
einen möglichst interessenkonformen Beruf an, ist aber dabei oft gezwungen, kleine Abweichun-
gen im bevorzugten Berufsfeld in Kauf zu nehmen (Gottfredson, 2002).
26
Individuen suchen, zweitens, nach einem Beruf, der gut genug oder nicht zu schlecht passt, und
geben sich damit zufrieden. Sie suchen nicht nach dem optimalen Beruf mit der besten Person-
Beruf-Kompatibilität. Die Übereinstimmung zwischen Person und Beruf hängt jedoch großteils von
der Eigeninitiative des Individuums selbst ab. Viele wählen den bequemsten Weg, weil sie nicht in
der Lage oder nicht willens sind, den gesamten Berufswahlprozess zu durchlaufen, um den am
besten passenden Beruf zu finden. Dabei müssten sie über ihre Werte, Ziele und ihren Lebensplan
nachdenken und diesen mit den oft unsicheren Informationen über Zugangsmöglichkeiten abwä-
gen (Gottfredson, 2005).
Wenn das Individuum mit der verfügbaren beruflichen Alternative innerhalb des eigenen sozialen
Raumes nicht zufrieden ist, trachtet es danach eine Berufswahl zu vermeiden und wehrt, drittens,
Berufe, die nicht gut genug sind, ab. Es sucht nach weiteren Alternativen, überdenkt noch einmal
die tolerierte Anstrengungsgrenze oder versucht die Entscheidung so lange wie möglich hinaus-
schieben. Ein Problem dieser Vermeidungshaltung ist, dass Individuen nur in ihrem sozialen Um-
feld nach einem akzeptablen, interessenkonformen Beruf suchen, aber nicht außerhalb. Anstatt
einen ähnlichen Beruf außerhalb des eigenen sozialen Raumes zu suchen, der auch zugänglich
wäre, wechseln sie das Berufsfeld und nehmen damit einen Beruf in Kauf, der nicht ihren Interes-
sen entspricht. Eine Aspiration außerhalb ihres sozialen Raumes würde nämlich entweder einen
unakzeptablen Status oder Geschlechtstyp mit sich bringen. Individuen suchen nur dann außer-
halb des sozialen Raumes, wenn sie innerhalb absolut keine zugänglichen beruflichen Alternativen
finden. Dabei erweitern sie ihre tolerierte Statusgrenze anstatt einen Beruf mit einem anderen
Geschlechtstyp zu wählen. Das bedeutet, dass Jugendliche eher einen Beruf mit einem niedrige-
ren Status, außerhalb ihres sozialen Raumes in Kauf nehmen, als einen Beruf mit einem unak-
zeptablen Geschlechtstyp, im gleichen sozialen Raum und mit dem gleichen Berufsstatus. Das
führt dazu, dass Jugendliche stärkere Kompromisse eingehen als sie müssten, weil sie entweder
ihre Berufswahlmöglichkeiten im frühen Alter zu sehr eingeschränkt haben oder ihnen das Wissen
über die verfügbaren Möglichkeiten fehlt (Gottfredson, 2005). Die Gesamtzufriedenheit mit dem
gewählten Beruf hängt schließlich vom dem Ausmaß ab, in dem der Kompromiss erlaubt, das
gewünschte soziale Selbstkonzept einzusetzen, entweder in der Berufstätigkeit selbst oder im
Lebensstil (Gottfredson, 2002).
1.5.4 Empirische Ergebnisse zur Überprüfung des Kompromissprozesses
Der Kompromissprozess wurde in verschiedenen Studien untersucht, aber ebenfalls nicht einheit-
lich bestätigt. Außerdem wurde der Kompromiss auf drei verschiedene Arten, als antizipatorischer,
erfahrener und simulierter Kompromiss erfasst, was zu unterschiedlichen Ergebnissen führte
(Gottfredson, 1996). Verschiedene Studien konnten den Kompromissprozess gemäß Gottfredsons
Theorie bestätigen (Armstrong & Crombie, 2000; Ratschinski, 2009), teilweise bestätigen (z. B.
Leung & Plake, 1990; Leung, 1993; Blanchard & Lichtenberg, 2003) oder nicht nachweisen (z. B.
Hesketh, Emslie & Kaldor, 1990).
Eine Studie von Ratschinski (2009) im deutschen Sprachraum bestätigte die „kognitiven Berufs-
landschaften“ im Sinne von Gottfredsons Theorie. Ratschinski befragte 556 Schüler/innen der 7.
bis 10. Klassen (im Alter von 13 bis 16 Jahren) aus je einer Haupt-, Real- und Oberschule. Die
„kognitiven Berufslandschaften“ stimmten hinsichtlich Geschlecht und Status schon bei Siebt-
klässlern mit den Vorstellungen Erwachsener überein, wobei die Schüler/innen gemäß Gottfred-
sons Theorie beim Geschlechtstyp stärker übereinstimmten als beim Status. Die jüngsten
Schüler/innen der Studie waren jedoch bereits 13 Jahre alt. Ratschinski konnte den Eingrenzungs-
und Kompromissprozess ebenfalls nachweisen. Die Zone akzeptabler beruflicher Alternativen
27
wurde in Phase 3 und 4 kleiner. Allerdings wurden die Berufswünsche retrospektiv abgefragt.
Ratschinski untersuchte den Kompromissprozess als simulierten Kompromiss, da die Schüler/innen
nicht unmittelbar vor der Berufswahl standen. Sie mussten sich für bestimmte berufliche Alterna-
tiven entscheiden. Es wurden jedoch nur der Geschlechtstyp und der Status berücksichtigt. Die
Ergebnisse bestätigten Gottfredsons Theorie, in einschneidenden Kompromisssituationen war der
Geschlechtstyp wichtiger für die Wahl des Berufs als der Status, ansonsten war der Berufsstatus
ausschlaggebend.
1.6 Kritische Bewertung der Theorie
Gottfredsons (1981) theoretische Annahmen über den Entwicklungsprozess wurden bereits früh
kritisiert. Vondracek, Lerner und Schulenberg (1983) stellten die damaligen Entwicklungstheorien
und insbesondere Gottfredsons (1981) Ansatz in Frage.
Sie kritisierten Gottfredsons (1981) Annahmen über die Entwicklungsstufen, die empirisch nicht
belegt worden waren. Ein weiteres Problem sahen sie darin, dass die Grundannahmen der Ent-
wicklungspsychologie der Lebensspanne und die Fortschritte der letzten 15 Jahre wie die Multidi-
mensionalität und Eingebundenheit des Individuums in einen sozialen Kontext nicht berücksichtigt
würden. Bereits Super (1980) betonte, dass die Entwicklung der beruflichen Rolle des Individuums
nicht mehr länger nur aufgrund von einzelnen Persönlichkeitsdimensionen oder personenbezoge-
nen Phänomenen konzeptualisiert werden kann, sondern dass die dynamische Interaktion zwi-
schen Individuum und sozialem und organisationalem Kontext berücksichtigt werden müsse.
Obwohl die soziale Schicht als Moderatorvariable der beruflichen Entwicklung formuliert wird,
beschreibt und erklärt die Theorie nicht den Prozess, in dem Person und Umwelt interagieren
(Vondracek, Lerner & Schulenberg, 1983). Der Begriff der dynamischen Interaktion bedeutet, dass
Individuen den Kontext beeinflussen, der sie beeinflusst (Vondracek, Lerner & Schulenberg, 1986).
Die Autoren kritisieren des weiteren Gottfredsons Entwicklungsstufen. Vor allem bei der Formulie-
rung der Altersgrenzen wurden existierende empirische Befunde nicht berücksichtigt, die bestätig-
ten, dass einige der angeführten Entwicklungsprozesse bereits viel früher einsetzen (Vondracek,
Lerner & Schulenberg, 1983). Die von Gottfredson definierten Altersgrenzen des Stufenmodells
wurden später teilweise widerlegt, wie z. B. die Altersgrenze für die Entwicklung von Geschlechter-
rollenstereotypen (Trice & Rush, 1995; Levy et al., 2000). Ein Problem bei der Interpretation der
Ergebnisse sind Studien, deren Ergebnisse auf retrospektiven Daten basieren (z. B. Leung &
Harmon, 1990; Leung, 1993; Leung, Conoley & Scheel, 1994).
Gottfredson verteidigte ihre theoretischen Annahmen vehement und betonte, auch insbesondere
in Bezug auf die Entwicklungsstufen, dass die Theorie nicht erklären soll, wie Kinder Aspirationen
entwickeln, sondern wie die Unterschiede in den Aspirationen zwischen verschiedenen sozialen
Gruppen zustande kommen. Die Kapazität der Kinder, sich selbst und die Gesellschaft zu verste-
hen, kann als Entfaltung beschrieben werden. Aber die Selbstbeschreibungen der Kinder und ihre
beruflichen Aspirationen werden stark von den Ansprüchen und Möglichkeiten ihrer spezifischen
Umwelt beeinflusst. Die Theorie beschreibt beispielsweise, dass die Erwartungen der Eltern an
ihre Kinder in Familien mit einer höheren sozialen Schicht höher sind und dass das Fähigkeits-
niveau der Kinder die Erwartungen der Eltern moderiert. Und sobald die Kinder diese Erwartungen
erkennen, grenzen sie ihre beruflichen Aspirationen ein, um den Erwartungen zu entsprechen
(Gottfredson, 1983).
28
Gottfredsons (1981) ursprüngliche Annahmen der Theorie zum Kompromissprozess wurden be-
reits früh widerlegt (z. B. Hesketh, Emslie & Kaldor, 1990). Deshalb überarbeitete sie diesen Teil in
der Fassung von 1996. Seit dem Jahr 2000 wurden zwei Studien (Blanchard & Lichtenberg, 2003;
Ratschinski, 2009) zum Kompromissprozess durchgeführt, die Gottfredsons Annahmen teilweise
bestätigten.
Der Einfluss von Geschlechterrollenstereotypen auf die Berufswahl besteht auch heute noch und
bestätigt Gottfredsons Theorie wie man beispielsweise an den bevorzugten Ausbildungsberufen
von Mädchen erkennen kann. Die zehn häufigsten Lehrberufe bei Mädchen in Österreich waren im
Jahr 2011 Einzelhandel, Bürokauffrau, Friseurin und Perückenmacherin (Stylistin), Restaurant-
fachfrau, Köchin, Gastronomiefachfrau, Gastgewerbeassistentin, Pharmazeutisch-kaufmännische
Assistentin, Verwaltungsassistentin und Metalltechnik (Wirtschaftskammern Österreichs, 2012a).
Trotz verschiedener Werbekampagnen und Projekte wie der „Girls’ Day“ (Bundeskanzleramt
Österreich. Bundesministerium für Frauen und öffentlichen Dienst, 2012) und „FIT – Frauen in die
Technik“ (Bundesministerium für Unterricht, Kunst und Kultur [BMUKK] 2012c) werden bestimmte
Berufe von Mädchen gemieden. Sogar Berufsbezeichnungen können abschreckend oder attraktiv
auf Mädchen wirken, je nachdem, welche gesellschaftlichen Stereotype damit verbunden sind
(Ulrich, Krewerth & Tschöpe, 2004).
1.7 Empirische Ergebnisse zu Berufs- und Ausbildungswünschen
Dass zwischen Berufs- und Ausbildungswünschen eine enge Beziehung besteht, wird von ver-
schiedenen Laufbahnentwicklungstheorien wie der Theorie von Gottfredson (1981, 1996) oder der
Selbstkonzepttheorie von Super (1963) bestätigt. Unzählige Studien überprüften die Vorhersage-
kraft von Berufs- und Ausbildungswünschen in Bezug auf verschiedene berufliche Kriterien und die
schulische Leistung (z. B. Rojewski & Yang, 1997; Mau & Bikos, 2000; Schoon & Parsons, 2002,
Heckhausen & Tomasik, 2002; Rojewski & Kim, 2003). Die Studien bestätigten, dass Berufs- und
Ausbildungswünsche von Jugendlichen die besten Prädiktoren für die Berufs- und Ausbildungs-
wahl im Erwachsenenalter sind (Mau & Bikos, 2000; Rojewski & Kim, 2003). Rojewski und Kim
(2003) untersuchten die Berufswahl und das berufliche Verhalten von Jugendlichen, die sich
entweder in einer schulischen Ausbildung befanden oder berufstätig waren im Längsschnitt. Die
Berufs- und Ausbildungswünsche und die schulische Leistung wurden zu zwei Zeitpunkten (Grade
8 und 10) erfasst. Die Ausbildungswünsche wurden anhand eines Fragebogens zur Bildungslauf-
bahn und zu Arbeitserfahrungen erfasst. Die Berufswünsche (Aspirationen) wurden erhoben,
indem die Jugendlichen gefragt wurden, welchen Beruf sie erwarten, im Alter von 30 Jahren zu
haben. Die Probanden wählten den gewünschten Beruf aus einer Liste mit 17 Berufskategorien
aus. Die Aspirationen wurden anschließend mit dem Prestige (sozioökonomischen Index, SEI)
kodiert. Die Datenanalyse erfolgte mit Structural Equation Modeling (MIMIC-Modellierung). Die
Ergebnisse zeigten, dass die Ausbildungswünsche in Grade 8 genauere Prädiktoren für den zukünf-
tigen Beruf waren als die Aspirationen. Außerdem wurden die Aspirationen stärker von der schuli-
schen Leistung beeinflusst als der antizipierte erreichte Beruf, und die Aspirationen blieben relativ
stabil von Grade 8 bis 10.
Zahlreiche Autoren bestätigten einen Zusammenhang zwischen Ausbildungswünschen und der
erreichten Ausbildung (z. B. Marjoribanks, 2002; Mau & Bikos 2000; Schoon & Parsons, 2002).
Zusammenhänge zwischen Berufswünschen und der akademischen Leistung wurden ebenfalls in
vielen Studien nachgewiesen (z. B. Mau & Bikos 2000; Schoon & Parsons, 2002; Heckhausen &
Tomasik, 2002). Schoon und Parsons (2002) untersuchten die Vorhersagekraft von frühen Be-
29
rufswünschen für den erreichten Beruf und den Einfluss des sozioökonomischen Hintergrundes
auf die Entwicklung von Berufs- und Ausbildungswünschen von Teenagern. Die Autoren verwen-
deten Daten von über 17 000 Personen der National Child Development Study (NCDS; Jahrgang
1958) und der British Cohort Study (BCS70; Jahrgang 1970). Für die Analysen wurden die Daten
von beiden Jahrgängen im Alter von 16 Jahren und für die zweite Messung bei den Personen des
Jahrgangs 1970 im Alter von 26 und bei Jahrgang 1958 im Alter von 33 Jahren erhoben. Die Per-
sonen des Jahrgangs 1958 wurden mit 16 Jahren nach ihren Berufs- und Ausbildungswünschen
gefragt, die sie später einmal erreichen wollten. Den Personen des Jahrgangs 1970 wurde im Alter
von 16 Jahren eine Liste mit Berufen vorgelegt, für die bestimmte Berufsausbildungen nötig
waren. Die Probanden mussten die gewünschte Laufbahnwahl ankreuzen. Die Berufswünsche
bzw. Aspirationen der gesamten Stichprobe wurden anschließend dichotom (mit 1 und 0) nach
Aspirationen mit hohem und niedrigem Status bewertet. Die Ausbildungswünsche wurden erho-
ben, indem die Probanden gefragt wurden, mit welchem Alter sie die Schule höchstwahrscheinlich
verlassen würden. Zusätzlich wurde die schulische Leistung erhoben. Der Einfluss der Sozialstruk-
tur auf die Aspirationen der Teenager und den erreichten Beruf wurde mit zwei Strukturglei-
chungsmodellen überprüft, einem Mediatormodell und einem Kontextmodell (nach den beiden
Jahrgängen). Beide Modelle bestätigten bei beiden Jahrgängen einen Effekt des sozialen Kontextes
auf die Aspirationen im Jugendalter, die erreichte Ausbildung und den erreichten Beruf. In Bezug
auf die schulische Leistung stellte sich heraus, das bei den Personen des Jahrgangs 1958, die
Leistung nur moderat mit den Aspirationen im Jugendalter korrelierte, was bedeutet, dass auch
leistungsschwächere Schüler/innen hohe Aspirationen entwickeln können. Bei den Personen des
Jahrgangs 1970 zeigte sich ein wesentlich stärkerer Zusammenhang zwischen Leistung und
Aspirationen. Daraus lässt sich schließen, dass die 1958 Geborenen bessere Berufschancen hatten
als die 1970 Geborenen. Die Ergebnisse zeigten außerdem, dass der beste Prädiktor für den
erreichten Beruf als Erwachsene mit 26 bzw. 33 Jahren die Aspirationen im Jugendalter mit 16
Jahren waren.
In einer Längsschnittstudie von Mau und Bikos (2000) erwies sich die akademische Leistung als
einer der besten Prädiktoren für berufliche Aspirationen. Die Autoren bestätigen, dass das
Geschlecht und die Ethnizität die Ausbildungswünsche und Aspirationen von Studenten (Grade 10)
zwei Jahre später signifikant vorhersagten, wobei die Ausbildungswünsche robuster waren als die
Aspirationen. Der beste Prädiktor für die Aspirationen war die akademische Leistung.
Berufswünsche (Aspirationen) entstehen in der frühen Kindheit, werden im Laufe der Zeit immer
realistischer und bleiben dann relativ stabil über die Zeit (z. B. Armstrong & Crombie, 2000;
Rojewski & Yang, 1997). Rojewski und Yang (1997) untersuchten in einer Längsschnittstudie Ein-
flüsse von demografischen, psychologischen und soziologischen Variablen auf die Berufs- und
Ausbildungswünsche von Jugendlichen. Die Variablen wurden in Grade 8, 10 und 12 erhoben. Die
Aspirationen wurden erhoben, indem die Schüler/innen gebeten wurden, jenen Beruf aus einer
Liste mit 17 Berufskategorien auszuwählen, den sie im Alter von 30 Jahren haben würden. Die
Ausbildungswünsche wurden durch Angabe der höchsten, erreichbaren Ausbildung erfasst. Die
Ergebnisse zeigten, dass die Aspirationen der Jugendlichen relativ stabil über den Untersuchungs-
zeitraum von vier Jahren waren. Außerdem hatten frühe Aspirationen eine signifikant prädiktive
Validität für spätere Aspirationen.
Unterschiede zwischen realistischen und idealistischen Aspirationen wurden ebenfalls untersucht.
Wenn der Berufswunsch aufgrund bestimmter Hindernisse nicht zugänglich ist, muss das Indivi-
duum einen Kompromiss zu seinem Wunschberuf eingehen und einen Beruf wählen, in den es
auch eintreten kann. Berufswünsche müssen daher nach idealistischen und realistischen Aspirati-
30
onen unterschieden werden (Rojewski, 2005; Gottfredson, 2002). Um bei der Frage nach dem
Berufswunsch herauszufinden, ob es sich um eine idealistische oder realistische Aspiration han-
delt, kann man nach dem Traumberuf oder nach dem Beruf fragen, in den die Person höchstwahr-
scheinlich eintreten wird (z. B. Heckhausen & Tomasik, 2002).
Es gibt eine umfangreiche Forschung zur Diskrepanz zwischen idealistischen und realistischen
Aspirationen (z. B. Davey & Stoppard, 1993, Johnson, 1995; Armstrong & Crombie, 2000; Patton &
Creed, 2007; Metz, Fouad & Ihle-Helledy, 2009; Creed, Wong & Hood, 2009). Im Allgemeinen wei-
sen realistische Aspirationen im Vergleich zu idealistischen Aspirationen einen niedrigeren Status
bzw. Prestige und eine niedrigere Ausbildung auf (z.B. Davey & Stoppard, 1993; Armstrong &
Crombie, 2000). Gründe für einen Kompromiss zwischen idealistischer und realistischer Aspiration
sind der Zweifel an oder die unrealistische Einschätzung der eigenen Fähigkeiten, Bewerbungs-
auflagen oder Zugangsvoraussetzungen für bestimmte Ausbildungsrichtungen, fehlende Unter-
stützung von der Familie und dem sozialen Umfeld und die eigene Wahrnehmung von Möglich-
keiten und Beschränkungen (Rojewski, 2005). Auch die Wahrnehmung der Zugänglichkeit zur
gewünschten Ausbildung kann von externen Faktoren wie Verpflichtungen gegenüber der Familie
oder wirtschaftlichen Gründe beeinflusst werden, die das Individuum zu einem Kompromiss zwin-
gen (Gottfredson, 2005).
Heckhausen und Tomasik (2002) untersuchten in einer Längsschnittstudie den Übergang von ins-
gesamt 470 deutschen Schülern/Schülerinnen des 10. Schuljahres von der Schule in die Lehre. Die
Autoren erhoben drei Berufe: den Beruf, der sie interessierte (vocational preference), den Beruf,
für den sie sich bereits um eine Lehrstelle beworben hatten (vocational aspiration) und den
Traumberuf (dream job). Die Berufe wurden von den Schülern/Schülerinnen nach dem Sozialpres-
tige bewertet. Zusätzlich wurde die Leistung anhand der Schulnoten erhoben. Die Ergebnisse
zeigten, dass die Schüler/innen ihren Traumberuf progressiv an einen realistischen Beruf anpass-
ten, um eine Lehrstelle zu bekommen. Außerdem passten die Schüler/innen die angestrebte
Aspiration ihren Schulleistungen an. Die Untersuchung des Zusammenhangs zwischen den beiden
Aspirationen (vocational preference und vocational aspiration) und der Leistung (Schulnoten in
den vier Fächern Mathematik, Deutsch, Englisch und Geschichte) mittels hierarchischer multipler
Regressionsanalyse ergab, dass etwa 50 % der Varianz der Aspirationen auf die erreichte Schul-
leistung zurückgeführt werden konnten. Insgesamt zeigten die Jugendlichen eine erstaunliche
Kompetenz in der Anpassung ihrer Leistungsressourcen an die beruflichen Aspirationen, wenn es
gegen Ende der Entscheidungsfrist ging.
Es gibt wenige Studien, die den Zusammenhang zwischen Berufs- und Ausbildungswünschen und
arbeits- und organisationspsychologischen Kriterien untersuchten. Zahlreiche Untersuchungen
existieren in Zusammenhang mit der schulischen Leistung oder Zufriedenheit mit der Ausbildung.
Zum Zusammenhang zwischen Aspirationen und dem kontraproduktiven Verhalten wurde eine
Studie gefunden. Dass zwischen Berufs- und Ausbildungswünschen und der schulischen Leistung
ein Zusammenhang besteht, konnte in vielen Studien nachgewiesen werden (z. B. Mau & Bikos
2000; Schoon & Parsons, 2002; Heckhausen & Tomasik, 2002). Schulerfahrungen und die schuli-
sche Leistung wirken sich direkt auf die beruflichen Möglichkeiten aus, die für ein Individuum
zugänglich sind (Rojewski, 2005). Schüler/innen wählen ihre realistische Aspiration aufgrund der
schulischen Leistung (z. B. Heckhausen & Tomasik, 2002) und Schulnoten entscheiden über den
Zugang zu Ausbildungsmöglichkeiten (Gottfredson, 2005).
Den Zusammenhang zwischen Aspirationen und dem kontraproduktivem Verhalten überprüften
Marcus und Wagner (2007). Die Autoren untersuchten das kontraproduktive Verhalten von 272
31
deutschen Lehrlingen, die sich in der Übergangsphase von der Schule in die Berufsausbildung
befanden. Eine Ausbildung in einem anderen als dem gewünschten Beruf kann frustrierend sein,
was zu geringerer Zufriedenheit und verschiedenen Formen kontraproduktiven Verhaltens führen
kann. Die Aspirationen wurden retrospektiv abgefragt, und 52.2 % der Lehrlinge gaben an, dass sie
ursprünglich eine andere Berufsausbildung bevorzugt hätten (bevorzugte Ausbildung). Ein Pfad-
modell zur Messung des Effekts des Person-Environment-Fit auf das kontraproduktive Verhalten
ergab keinen signifikanten direkten Effekt für die Variable „bevorzugte Ausbildung“, jedoch einen
durch Zufriedenheit mediierten Effekt für die subjektive Kongruenzvariable.
2 „The Theory of Vocational Personalities and Work Environments” von John L. Holland
Hollands “Theory of Vocational Personalities and Work Environments“ (1959, 1966, 1973, 1997)
gilt als das wichtigste und populärste Modell der Berufspsychologie. Seit seiner ersten Fassung im
Jahr 1959 wurde das Modell unzählige Male getestet, mehrmals revidiert und weiterentwickelt.
Die neueste Fassung stammt aus dem Jahr 1997. Die Theorie von Holland (1997) beschreibt, wie
Individuen mit ihren Umwelten interagieren und wie die Charakteristika des Individuums und der
Umwelt zur Berufswahlentscheidung und Anpassung an den Beruf führen (Spokane & Cruza-Guet,
2005). Interessen bilden die Grundlage des Holland-Modells. Deshalb wird zuerst der Begriff
„Interessen“ definiert und dessen Bedeutung erklärt.
2.1 Bedeutung und Definition von Interessen
Im Gegensatz zu Aspirationen, die individuelle berufliche Ziele unter idealen Bedingungen dar-
stellen, reflektieren Interessen die emotionale Veranlagung eines Individuums hinsichtlich be-
stimmter beruflicher Optionen (Rojewski, 2005).
Die einflussreichste Definition von Interessen stammt von Strong (1955). Er übernahm die Defini-
tion aus dem Webster’s Dictionary und fügte vier Eigenschaften von Interessen hinzu: Beachtung,
Gefühl, Richtung und Handlung. Strong (1955) definiert Interessen wie folgt:
„Interests are then activities for which we have liking or disliking and which we go toward
or away from, or concerning which we at least continue or discontinue the status quo;
furthermore, they may or may not be preferred to other interests and they many continue
over varying intervals of time. Or an interest may be defined as a liking/disliking state of
mind accompanying the doing of an activity, or the thought of performing the activity.”
(S. 138)
Holland (1976) versuchte eine Unterscheidung des Interessenkonzepts von anderen motivati-
onalen Konstrukten, indem er argumentierte, dass Vorlieben für etwas, Wahlen von etwas und
Persönlichkeitseigenschaften von Individuen, die nach den gleichen oder ähnlichen Tätigkeiten
suchen, ähnliche Phänomene seien. Alle drei Konzepte offenbaren oder drücken eine relativ
stabile, allgemeine persönliche Veranlagung aus (Savickas, 1999). Nach Holland (1997) sind beruf-
liche Interessen der Ausdruck der Persönlichkeit in Arbeit, Schule, Hobbys, Freizeitaktivitäten und
Vorlieben. Er definiert berufliche Interessen als „the expression of personality in work, hobbies,
recreational activities, and preferences” (Holland, 1966, S. 3).
32
Eine neuere Definition stammt von Bergmann und Eder (2005). Sie definieren Interessen „als
relativ stabile, kognitiv, emotional und werthaft in der Persönlichkeit verankerte Handlungs-
tendenzen, die sich nach Art, Richtung, Generalisiertheit und Intensität unterscheiden“ (S. 12).
Interesse, als psychologisches Konstrukt betrachtet, weist die Merkmale Regelmäßigkeit, Aus-
dauer, Gewohnheit und Intensität auf. Spezifische Interessen können als psychologischer Zustand
und allgemeine Interessen als Persönlichkeitsdisposition oder Persönlichkeitseigenschaft betrach-
tet werden (Savickas, 1999, S.37).
Super (1957) unterscheidet sieben Arten von Interessen (wissenschaftliche, technisch-materielle,
humanistisch-soziale, systematisch-geschäftliche, geschäftlich-kommunikative, literarische und
musisch-künstlerische). Neuere Interesseninventare enthalten Skalen mit 6, 8, 9, 10 oder 12
verschiedenen Bereichen (Bergmann & Eder, 2005). Durchgesetzt hat sich die Skala von Holland
(1973) mit sechs Faktoren, das heute am meisten verwendete Interessenkonzept. Die Skala (Voca-
tional Preference Inventory, VPI, Holland, 1973, 1997) entspricht großteils der Klassifizierung von
Super.
Es können vier Arten zur Bestimmung und Erfassung beruflicher Interessen unterschieden werden
(Super, 1957, S. 218; Bergmann & Eder, 2005, S. 17):
1. Ausgedrückte Interessen (expressed interests) sind der verbale Ausdruck von Vorlieben
bzw. Präferenzen für eine spezifische Tätigkeit oder einen bestimmten Beruf.
2. Offenbarte Interessen (manifest interests) werden nicht verbal ausgedrückt, sondern
zeigen sich in der Teilnahme an bestimmten Aktivitäten.
3. Gemessene Interessen (inventoried interests) sind Einschätzungen von Interessen aufgrund
der Beantwortung von Fragen über Vorlieben und Abneigungen. Diese Interessen werden
durch Interesseninventare erfasst und statistisch ausgewertet.
4. Getestete Interessen (tested interests) sind offenbarte Interessen, die aber unter
kontrollierten Versuchsbedingungen und nicht in realen Lebenssituationen erfasst werden.
Frühe Untersuchungen von Interessen bezogen sich auf ausgedrückte Interessen. Später, mit dem
Aufkommen der ersten Interesseninventare (z. B. das „Vocational Interest Blank“ von Strong,
1927; das „Vocational Preference Inventory“ von Holland, 1958) wurden gemessene Interessen
verwendet. Der Großteil der Forschung zu Interessen stammt aus Interesseninventaren (Super,
1957).
2.2 Die Entwicklung von Interessen
Holland (1997) erklärt in seiner Theorie, dass die meisten Personen in unserem Kulturkreis einer
Kombination von sechs Persönlichkeitstypen ähneln. Jeder Typ kann durch Interessen, bevorzugte
Aktivitäten, Fähigkeiten, Werte und Persönlichkeitsmerkmale beschrieben werden. Ebenso kön-
nen Umwelten charakterisiert werden. Personen suchen nach Umwelten, die ihren Charakteristika
entsprechen.
Die Grundlage der von Holland (1997) entwickelten Persönlichkeits- und Umwelttypologie bilden
sechs Prinzipien (S. 7ff):
1. Die Wahl eines Berufs ist der Ausdruck der eigenen Persönlichkeit. Berufliche Interessen
sind daher der Ausdruck der Persönlichkeit in Arbeit, Schule, Hobbys, Freizeitaktivitäten
33
und Vorlieben. „The choice of an occupation is an expressive act which reflects the person’s
motivation, knowledge, personality, and ability“ (Holland, 1997, S. 9).
2. Interesseninventare sind Persönlichkeitsinventare.
3. Berufliche Stereotype haben eine verlässliche und wichtige psychologische und soziologi-
sche Bedeutung.
4. Personen im gleichen Berufsfeld haben ähnliche Persönlichkeitsmerkmale und machen eine
ähnliche Persönlichkeitsentwicklung durch.
5. Aufgrund der Ähnlichkeit der Persönlichkeitsmerkmale der Personen einer Berufsgruppe,
reagieren sie in vielen Situationen ähnlich und schaffen charakteristische interpersonale
Umwelten.
6. Berufliche Zufriedenheit, Stabilität und Ziele hängen von der Kongruenz zwischen Person
und Umwelt ab.
2.2.1 Primäre Konstrukte des Interessenmodells
Das Modell basiert auf folgenden vier Grundannahmen (Holland, 1997, S. 1ff):
1. In unserem Kulturkreis können die meisten Personen einem von sechs Persönlichkeitstypen
zugeordnet werden: Realistic (R), Investigative (I), Artistic (A), Social S), Enterprising (E)
oder Conventional (C).
2. Analog zu den Persönlichkeitstypen gibt es sechs parallele Modell-Umwelten: Realistic,
Investigative, Artistic, Social, Enterprising und Conventional.
3. Personen suchen nach Umwelten, in denen sie ihre Fähigkeiten und Fertigkeiten einsetzen,
ihre Einstellungen und Werte ausdrücken und damit verbundene Probleme und Rollen
übernehmen können.
4. Das Verhalten des Individuums wird durch die Interaktion von Person und Umwelt be-
stimmt.
2.2.1.1 Die sechs Persönlichkeitstypen
Nach Holland (1997) entsteht ein Persönlichkeitstyp aufgrund kultureller und sozialer Einflüsse
durch Eltern, Peers, die soziale Herkunft und die physische Umwelt, aber auch durch Vererbung.
Kinder schaffen sich durch ihre genetische Veranlagung und die daraus resultierenden Ansprüche
an die Eltern in begrenztem Ausmaß ihre eigenen Umwelten. Durch die Reaktion der Eltern auf die
Bedürfnisse der Kinder und durch die wechselseitige Interaktion produzieren Eltern in gewissem
Maße bestimmte Persönlichkeitstypen. „To some degree, types produce types“ (Holland, 1997,
S. 17). Aufgrund eigener Erfahrungen beginnt das Individuum bestimmte Aktivitäten anderen vor-
zuziehen, woraus sich später stabile Interessen entwickeln. Diese Interessen führen wiederum zu
bestimmten Fähigkeiten und speziellen Kompetenzen, die sich als Veranlagung manifestieren und
einen charakteristischen Persönlichkeitstyp mit bestimmten Merkmalen, Einstellungen und Wer-
ten schaffen (Holland, 1997). In Tabelle 2 werden die sechs Persönlichkeitstypen mit ihren
charakteristischen Merkmalen dargestellt.
34
Tabelle 2
Die sechs Persönlichkeitstypen bzw. Interessentypen nach Holland
Bezeichnung nach Holland
(1997)
Bezeichnung und Beschreibung nach Bergmann & Eder (2005, S. 15)
REALISTIC (R) Praktisch-technische Orientierung
Personen dieses Typs bevorzugen Tätigkeiten, die Kraft, Koordination und Handge-
schicklichkeit erfordern und zu konkreten, sichtbaren Ergebnissen führen. Sie weisen
Fähigkeiten und Fertigkeiten vor allem im mechanischen, technischen, elektrotechni-
schen und landwirtschaftlichen Bereich auf, während sie erzieherische oder soziale
Aktivitäten eher ablehnen.
INVESTIGATIVE (I)
Intellektuell-forschende Orientierung
Personen dieses Typs bevorzugen Aktivitäten, bei denen die Auseinandersetzung mit
physischen, biologischen oder kulturellen Phänomenen mit Hilfe systematischer
Beobachtung und Forschung im Mittelpunkt steht. Sie weisen Fähigkeiten und Fertig-
keiten vor allem im mathematischen und naturwissenschaftlichen Bereich auf.
ARTISTIC (A)
Künstlerisch-sprachliche Orientierung
Personen dieses Typs bevorzugen offene, unstrukturierte Aktivitäten, die eine künstle-
rische Selbstdarstellung oder die Schaffung kreativer Produkte ermöglichen. Ihre
Fähigkeiten liegen vor allem im Bereich von Sprache, Kunst, Musik, Schauspiel und
Schriftstellerei.
SOCIAL (S)
Soziale Orientierung
Personen dieses Typs bevorzugen Tätigkeiten, bei denen sie sich mit anderen in Form
von Unterrichten, Lehren, Ausbilden, Versorgen oder Pflegen befassen können. Ihre
Stärken liegen im Bereich der zwischenmenschlichen Beziehungen.
ENTERPRISING (E)
Unternehmerische Orientierung
Personen dieses Typs bevorzugen Tätigkeiten und Situationen, bei denen sie andere
mithilfe der Sprache oder anderer Mittel beeinflussen, zu etwas bringen, führen, auch
manipulieren können. Ihre Stärken liegen im Bereich der Führungs- und Überzeu-
gungsqualität.
CONVENTIONAL (C)
Konventionelle Orientierung
Personen dieses Typs bevorzugen Tätigkeiten, bei denen der strukturierte und regel-
hafte Umgang mit Daten im Vordergrund steht, z.B. Aufzeichnungen führen, Daten
speichern, Dokumentationen führen, mit Büromaschinen arbeiten und Ähnliches
(ordnend-verwaltende Tätigkeiten). Ihre Stärken liegen im Bereich rechnerischer und
geschäftlicher Fähigkeiten.
Anmerkungen. Aus AIST-R Allgemeiner Interessen-Struktur-Test mit Umwelt-Struktur-Test (UST-R) – Revision (S. 15),
Manual, von C. Bergmann & F. Eder, 2005, Göttingen: Hogrefe.
Die sechs Persönlichkeitstypen (RIASEC) stellen nach Holland (1997) eher theoretische oder ideale
Typen dar, die in ihrer reinen Form nie vorkommen. Mithilfe dieses Ideal- oder Normtyps kann der
Persönlichkeitstyp einer realen Person bestimmt werden. Das individuelle Persönlichkeitsmuster
wird als „Subtype“ bezeichnet und kann je nach Messinstrument zwei bis sechs Codes bzw. Buch-
staben umfassen (Holland, 1997).
Zur Erfassung der Typen wurden verschiedene qualitative und quantitative Methoden entwickelt.
Eine qualitative Bewertungsmethode ist der verbale Ausdruck des Berufs- oder Ausbildungswun-
sches oder die aktuelle Berufstätigkeit oder Ausbildung einer Person. Die quantitative Bewertung
des Persönlichkeitstyps erfolgt mit einem Messinstrument, z. B. dem Vocational Preference Inven-
tory (VPI; Holland, 1985b), dem Self-Directed Search (SDS; Holland, Powell & Fritzsche, 1994) oder
dem Allgemeinen Interessen-Struktur-Test (AIST-R; Bergmann & Eder, 2005). Zur Bestimmung der
geeigneten Berufs- oder Ausbildungsumwelt des Persönlichkeitstyps dienen ein Berufsregister und
35
ein Berufsumweltregister. Auf Basis der RIASEC-Skalen des VPI wurde ein umfangreiches Berufs-
klassifikationssystem entwickelt: das Dictionary of Holland Occupational Codes (DHOC; G.D.
Gottfredson & Holland, 1996), welches die Berufsumwelten der über 12 000 Berufe des Dictionary
of Occupational Titles (DOT; Employment & Training Administration, U.S. Department of Labor,
1991) beschreibt. Das DOT wurde zuletzt 1991 revidiert und später durch das US-amerikanische
Occupational Information Netwok (O*NET, US Department of Labor/Employment and Training
Administration, 2012) ersetzt. Das O*NET ist eine kostenlose Datenbank, die hunderte von Berufs-
beschreibungen und Berufsinformationen enthält. Ein an den deutschsprachigen Raum angepass-
tes Berufsregister mit den Holland-Codes von fast 950 Berufen enthält das Manual des Allgemei-
nen Interessen-Struktur-Tests mit Umwelt-Struktur-Test (Bergmann & Eder, 2005) und des
EXPLORIX (Jörin, Stoll, Bergmann & Eder, 2003).
2.2.1.2 Die sechs Umwelttypen
Personen suchen nach Umwelten, die kongruent mit ihrem Subtyp sind, da ihnen diese erlauben
„to exercise their skills and abilities, express their attitudes and values, and take on agreeable
problems and roles” (Holland, 1997, S. 4). Menschen schaffen durch ihre Aktivitäten, Fähigkeiten,
Werte, Meinungen und Wahrnehmungen Umwelten und werden von bestimmten Umwelten
angezogen. Da das menschliche Verhalten sowohl von der Persönlichkeit als auch von der Umwelt
abhängt, in der eine Person lebt und arbeitet, können die Umwelttypen mit denselben Merkmalen
beschrieben werden wie die Persönlichkeitstypen. Die Umwelttypen entsprechen daher den
Persönlichkeitstypen (Holland, 1997).
Zur Bewertung schulischer Umwelten (Colleges) entwickelten Astin und Holland (1961) die
Environmental Assessment Technique (EAT). Anhand der Größe der Institution und der Test-Scores
von Studenten werden die erhobenen Kriterien den sechs Persönlichkeitstypen zugeordnet. Die
Gesamtanzahl der Personen eines Typs wird dann in Prozent der Gesamtanzahl der Personen
dieser Umwelt umgerechnet (Holland, 1997). Mit Hilfe der EAT-Technik werden überwiegend
psychosoziale Umwelten beschrieben. Das psychosoziale Klima in einer beruflichen Umwelt wird
vorrangig durch persönliche Präferenzen und Werthaltungen bestimmt (Bergmann & Eder, 2005).
Zur Bewertung von beruflichen Umwelten (beruflichen Tätigkeiten oder Positionen) wurde
zunächst die EAT-Technik und das Dictionary of Occupational Titles (DOT; Employment & Training
Administration, U.S. Department of Labor, 1991) verwendet. Daraus entstand nach intensiver
Forschung das Dictionary of Holland Occupational Codes (DHOC; G.D. Gottfredson & Holland,
1996), der Occupations Finder und weitere Materialen für den SDS (Holland, 1997). Schließlich
wurde das Position Classification Inventory (PCI; G.D. Gottfredson & Holland, 1991) entwickelt.
Das PCI ist ein direktes Maß zur Bewertung eines Berufs oder einer beruflichen Position anhand
der Anforderungen der Umwelt. Das Ergebnis ist ein dreistelliger Buchstabencode, mit dem auch
der Grad der Differenziertheit und Konsistenz eines Profils berechnet werden kann (Holland,
1997).
2.2.1.3 Die typologischen Beziehungen im Hexagon
Das hexagonale Modell wurde von Holland, Whitney, Cole and Richards (1969) nach Überprüfung
der Korrelationsmuster der VPI-Skalen vorgeschlagen und mittels Faktorenanalysen ausgearbeitet
(Cole & Cole, 1970; Cole, Whitney & Holland, 1971). Hollands Strukturhypothesen stellen ein
abstraktes Modell zur Verbindung der theoretischen Annahmen über die RIASEC-Typen mit einer
praktischen Anwendung dar („Calculus“-Annahme; Holland 1973, 1985a, 1997). Die sechs Inte-
36
ressentypen sind in einem kreisförmigen Modell angeordnet. Oft werden die RIASEC-Typen jedoch
mit geraden Linien verbunden, woraus sich ein Hexagon ergibt (vgl. Holland, 1997, S. 35). Der
statistische Ausdruck für ein kreisförmiges Modell, mit Abständen zwischen einzelnen Punkten, die
den Grad der Ähnlichkeit angeben, ist „Circumplex“ (Guttman, 1954; Hogan, 1983; Rounds, Tracey
& Hubert, 1992). Das Modell wird daher von vielen Autoren als „Circumplex“ bezeichnet (z. B.
Rounds & Tracey, 1993; Armstrong, Hubert & Rounds, 2003; Armstrong & Rounds, 2008).
Nach Holland (1997, S. 34ff) definiert das hexagonale Modell:
1. den Grad der Konsistenz des Persönlichkeitsmusters einer Person. Je nach Lage und Distanz
der ersten beiden Buchstaben des Interessencodes ergeben sich drei Grade von Konsistenz.
Nebeneinander liegende Buchstaben weisen höchste Konsistenz und schräg gegenüber lie-
gende mittlere Konsistenz auf. Gegenüber liegende Typen sind inkonsistent.
2. den Grad der Konsistenz des Umweltprofils in derselben Art und Weise wie das Persönlich-
keitsprofil. Das Umweltprofil setzt sich dabei aus dem Anteil (in Prozent) an Personen pro
Interessenkategorie zusammen.
3. den Grad der Kongruenz zwischen Person und Umwelt. Persönlichkeitstypen, die sich in
derselben Umwelt befinden wie ihr Interessencode, weisen den höchsten Grad an Kon-
gruenz auf. Eine höchst inkongruente Situation für einen Persönlichkeitstyp wäre eine
gegenüber liegende Umwelt.
Die Beziehungen zwischen den Persönlichkeits- und Umwelttypen bzw. ihre psychologische Ver-
wandtschaft zueinander verhalten sich umgekehrt proportional zur Distanz zwischen den Typen im
Hexagon. Das bedeutet, umso kürzer die Distanz zwischen zwei Interessentypen, desto größer ist
die Ähnlichkeit zwischen ihnen. Der gemessene Grad der Konsistenz des Persönlichkeitstyps und
des Umwelttyps und das Ausmaß der Kongruenz zwischen Person und Umwelt können zur Vor-
hersage verschiedener Kriterien wie Zufriedenheit, erreichter Beruf und Berufswechsel verwendet
werden (Holland, 1997).
Abbildung 1
Hexagonales Modell
37
Anmerkung. Aus “Making vocational choices: A theory of vocational personalities and work environments” (S. 35). von
J. L. Holland, 1997, 3rd ed. Odessa, FL: Psychological Assessment Resources, Inc.
2.2.2 Messung der Persönlichkeits- und Umwelttypen
Das Vocational Preference Inventory (VPI) war das erste von Holland (1958) entwickelte Mess-
instrument. Es wurde laufend verbessert und einige Male revidiert (Holland, 1985b). Das VPI ist
ein einfaches Verfahren zur Bestimmung des Interessenstyps und umfasst 160 Items. Die Person
wählt aus insgesamt 84 Berufen (je 14 pro Skala), jene aus, die ihr am meisten zusagen. Anschlie-
ßend werden die Skalen-Scores berechnet. Die Skalen mit der höchsten Punkteanzahl ergeben den
Persönlichkeitstyp (Holland, 1997).
Ein weiteres von Holland und seinen Kollegen entwickeltes Messinstrument und eines der am
häufigsten verwendeten Interesseninventare, ist das Self-Directed Search (SDS; Holland, Powell &
Fritzsche, 1994). Das SDS wurde direkt aus der Theorie und den Korrelaten des VPI abgeleitet und
enthält eine große Anzahl an Aktivitäten, Fähigkeiten, Berufen und Selbsteinschätzungen zur
Bewertung der Persönlichkeitstypen. Das SDS kann direkt und selbstständig vom Klienten bear-
beitet und ausgewertet werden (Holland, 1997). Das SDS wurde 1971 erstmals publiziert und
mehrmals revidiert (zuletzt 1994) und in viele Sprachen übersetzt (Spokane & Cruza-Guet, 2005).
Eine für den deutschsprachigen Raum adaptierte Fassung des SDS existiert unter dem Namen
EXPLORIX (Jörin, Stoll, Bergmann & Eder, 2003).
Holland entwickelte noch weitere Messinstrumente wie die Vocational Identity Scale (VI; Holland,
Gottfredson & Power, 1980), das Position Classification Inventory (PCI; G.D. Gottfredson &
Holland, 1991), ein psychometrisches Instrument zur Klassifikation der Holland-Umwelttypen, den
Vocational Exploration and Insight Kit (VEIK; Holland et al., 1980) und das Career Attitudes and
Strategies Inventory (CASI; Holland & Gottfredson, 1994) und ein umfangreiches Berufsregister,
das Dictionary of Holland Occupational Codes (DHOG; G.D. Gottfredson & Holland, 1996).
Ein deutschsprachiges Instrument, das sich auf das Person-Umwelt-Modell von Holland (1966,
1973, 1985a, 1997) stützt, ist der Allgemeine Interessen-Struktur-Test (AIST) und der Umwelt-
Struktur-Test (UST) von Bergmann und Eder (1992). Bei diesem Instrument handelt es sich um
einen Interessenfragebogen zur Erfassung schulischer und beruflicher Interessen ab dem
14. Lebensjahr. Der AIST besteht aus 60 Items, mit denen die sechs Interessendimensionen erfasst
werden. Der UST erfasst analog dazu die sechs Umweltdimensionen. Das Manual enthält ein an
den deutschsprachigen Raum angepasstes Berufsregister mit den Holland-Codes im Sinne des
Dictionary of Holland Occupational Codes (DHOC; G.D. Gottfredson & Holland, 1996). Die Items
wurden zum Teil aus bestehenden Messinstrumenten übernommen wie aus dem SDS von Holland
(1973) und aus weiteren Materialen adaptiert (z. B. Bender-Szymanski, 1976; Seifert, Bergmann,
Eder & Stangl, 1982; Seifert & Bergmann, 1984; zitiert nach Bergmann & Eder, 2005, S. 49). 2005
wurden die Messinstrumente revidiert (AIST-R und UST-R) und das Berufsregister erheblich, auf
fast 950 Berufe, erweitert (Bergmann & Eder, 2005).
Weitere deutschsprachige Interessentests sind z. B der Persönlichkeits-Interessen-Test (PIT;
Mittenecker & Toman, 1972; zitiert nach Bergmann & Eder, 2005, S. 62), der Berufs-Interessen-
Test (BIT; Irle, 1955; Neuauflage BIT-II, Irle & Allehoff, 1984; zitiert nach Bergmann & Eder, 2005,
S. 62), der Differentielle Interessentest (DIT; Todt, 1967; zitiert nach Bergmann & Eder, 2005, S. 62)
und die Generelle Interessen-Skala (GIS, Brickenkamp, 1990; zitiert nach Bergmann & Eder, 2005,
S. 62). Der AIST weist mittlere bis hohe Zusammenhänge mit diesen Interesseninventaren auf
(Bergmann & Eder, 2005).
38
2.2.3 Empirische Ergebnisse zur Überprüfung der Persönlichkeits- und Umwelttypen
Das Modell von Holland ist die meist untersuchte Theorie der Berufspsychologie, mit der größten
Anzahl an Studien und den unterschiedlichsten Ergebnissen (Spokane & Cruza-Guet, 2005).
Holland (1997) fasste die Forschungsergebnisse zum Interessenmodell von 1959 bis 1997 zusam-
men. Frühe Studien, ab 1959, untersuchten vor allem die Validität der sechs Persönlichkeits- und
Umwelttypen. Zwischen 1959 und 1984 waren bereits über 400 Studien durchgeführt worden.
Spätere Studien, ab 1984, erforschten den Zusammenhang zwischen Persönlichkeit und Interes-
sen, die Selbsteinschätzung von Fähigkeiten und Fertigkeiten und das Verhalten. Die beträchtliche
Anzahl an Studien zur Person-Umwelt-Kongruenz wurde in mehreren Metaanalysen zusammen-
gefasst und analysiert. Neuere Befunde existieren zu Gruppenunterschieden in der Passung des
RIASEC-Modells bei den Geschlechtern, der ethnischen Zugehörigkeit, dem sozioökonomischen
Status und verschiedenen Nationalitäten. Unklar ist die Passung des Modells für jüngere Personen
oder für außerberufliche Daten wie Freizeitaktivitäten (Nauta, 2010). Der Großteil der Studien
bestätigte die Existenz der Persönlichkeits- und Umwelttypen, die hexagonale Struktur der Typen
und die Validität der Messinstrumente (Spokane & Cruza-Guet, 2005).
Im Folgenden werden die für diese Arbeit relevanten empirischen Ergebnisse vorgestellt, die in
Zusammenhang mit der längeren prognostischen Validität der Holland-Dimensionen stehen.
2.2.3.1 Die Persönlichkeitstypen
Die Existenz der sechs RIASEC-Typen konnte in einer Vielzahl von Studien, mit verschiedenen
Populationen (College-Studenten, High-School-Studenten, berufstätigen Erwachsenen) bestätigt
werden.
Die meisten der frühen Studien zur Überprüfung der Validität der sechs Persönlichkeitstypen
wurden von Holland und seinen Kollegen durchgeführt. Die Ähnlichkeit einer Person mit einem
Persönlichkeitstyp sollte einen Großteil ihres Verhaltens erklären. Die Studien sollten zunächst
folgende Hypothesen überprüfen: Richtung und Grundorientierung der Berufswahl (Hauptdimen-
sion des Persönlichkeitstyps), Nebenorientierungen (Subtyp), Niveau der Konsistenz, Differen-
ziertheit und Identität des Persönlichkeitstyps und Zusammenhänge mit beruflicher Leistung,
Stabilität der Berufswahl, Statusniveau des Berufs, Zufriedenheit, Ausbildungsverhalten und
Ausbildungswahl, soziales Verhalten und Anpassung an die Ausbildungs- und Berufsumwelt
(Kongruenz) (Holland, 1997).
Zur Klassifizierung der Persönlichkeitstypen wurden breit angelegte Längsschnittstudien, mit
großen Stichproben von College-Studenten und High-School-Studenten, unterschiedlichen Metho-
den und einer Vielzahl von Variablen durchgeführt. Die Persönlichkeitstypen wurden mit verschie-
denen Instrumenten erhoben, beispielsweise mit dem von Holland entwickelten VPI (Holland,
1958) und SDS (Holland, Powell & Fritzsche, 1994), bereits existierenden Inventaren wie dem
Strong Vocational Interest Blank (SVIB, Strong, 1927) oder es wurde der Berufswunsch oder das
gewählte Berufsfeld zur Klassifizierung der Typen verwendet (Holland, 1997).
In den frühen Studien zum Test der Hypothesen über die Persönlichkeitstypen verwendete
Holland große Stichproben von begabten High-School-Studenten (National Merit Finalisten).
Männliche und weibliche Studenten wurden anhand des VPI in die sechs RIASEC-Kategorien
eingeteilt. Anschließend wurden sie gebeten, einen Fragebogen auszufüllen, der unter anderem
Items zur Berufswahl, Selbsteinschätzungen und eine Liste mit Adjektiven zur Selbstbeschreibung
39
enthielt. Die Auswertung der Daten ergab, dass sich die begabten Studenten wie erwartet
beschrieben (Holland, 1962; Holland, 1963; Holland 1963-64; Holland, 1964; Holland & Nichols,
1964). Die Merkmale wurden in einer Checkliste zusammengefasst und später veröffentlicht
(Holland’s Adjective Checklist; Holland, 1973).
In seiner sechsten Längsschnittstudie verwendete Holland eine relativ normale Untersuchungs-
gruppe von College-Studenten von 28 Colleges (1 576 Männer und 1 571 Frauen). Die nach dem
VPI erhobenen Persönlichkeitstypen und Subtypen verglich Holland mit 22 abhängigen Variablen,
wie Kompetenzen, Aktivitäten, Lebenszielen und Selbstbeschreibungen. Die Ergebnisse bestätig-
ten die Befunde der früheren Studien zu den Persönlichkeitstypen, stimmten jedoch mit den theo-
retischen Annahmen stärker überein. Die nach den Persönlichkeitstypen charakterisierten Stu-
denten zeigten häufiger die erwarteten Merkmale, und es ergaben sich weniger Überschnei-
dungen zwischen den Persönlichkeitseigenschaften (Holland, 1968).
In weiteren Studien zur Überprüfung der Konstruktvalidität der sechs Persönlichkeitstypen mit
College-Studenten wurden zusätzliche Variablen untersucht wie Fähigkeiten, Selbsteinschätzun-
gen, Persönlichkeitsmerkmale, Einstellungen, Interessen, Berufswünsche und Berufswahlen,
Werte und Lebens- und Berufsziele (z. B. Abe & Holland, 1965a; Williams, 1972; Baird, 1970). Es
ergaben sich wiederum signifikante Zusammenhänge mit den sechs RIASEC-Typen, die Hollands
Theorie bestätigten. Spätere Studien zur Überprüfung der Selbstbeschreibungen bestätigten
ebenfalls, dass sich Personen, die nach den RIASEC-Typen anhand der Aspiration, der Ausbil-
dungsrichtung bzw. dem Studienfach klassifiziert wurden, nach den typologischen Merkmalen von
Holland beschreiben lassen (z. B. Osipow, Ashby & Wall, 1966; Wall, Osipow & Ashby, 1967;
Westbrook & Molla, 1976).
Der Zusammenhang zwischen Interessen und Persönlichkeitsmerkmalen wurde ebenfalls unter-
sucht. Nach Holland (1997) ist die Wahl eines Berufs Ausdruck der Persönlichkeit und Interessen-
inventare sind Persönlichkeitsinventare. In frühen Studien konnten bereits Korrelationen zwischen
beruflichen Aspirationen und der Persönlichkeit (Holland, 1963), Selbsteinschätzungen von Fähig-
keiten, Persönlichkeitsmerkmalen und Lebenszielen (Baird, 1970), Einstellungen der Eltern
(Medvene, 1969) und vielen anderen psychologischen und soziologischen Variablen nachgewiesen
werden.
Am häufigsten wurden Hollands RIASEC-Dimensionen in Zusammenhang mit den Big-Five-Vari-
ablen untersucht. Costa, McCrae und Holland (1984) überprüften Zusammenhänge zwischen dem
SDS und den Big-Five-Variablen (Extraversion, Neurotizismus, Verträglichkeit, Gewissenhaftigkeit,
Offenheit für neue Erfahrungen) des Neuroticism-Extraversion-Openness Personality Inventory
(NEO PI, Costa & McCrae, 1985) anhand einer Stichprobe von 217 männlichen und 144 weiblichen
Erwachsenen zwischen 21 und 89 Jahren. Die Ergebnisse zeigten signifikante Korrelationen zwi-
schen den Interessen „Investigative“ und „Artistic“ und Offenheit für Erfahrungen und zwischen
den Interessen “Social“ und „Enterprising“ und Extraversion. Die Neurotizismus-Skala korrelierte
nur gering mit den SDS-Skalen. Die Analysen unterstützten im Allgemeinen die theoretischen
Annahmen, dass berufliche Interessen bei Erwachsenen jeden Alters ähnlich sind und dass die
Persönlichkeitseigenschaften mit den beruflichen Interessen übereinstimmen. Neuere Studien
zum Zusammenhang zwischen den RIASEC-Dimensionen und Persönlichkeitsvariablen kamen zu
ähnlichen Ergebnissen (z. B. Sullivan & Hansen, 2004). Metaanalysen (Barrick, Mount & Gupta,
2003; Larson, Rottinghaus & Borgen, 2002) unterstützen klar den Zusammenhang zwischen Extra-
version und sozialen und unternehmerischen Interessen, Offenheit und künstlerischen und intel-
40
lektuell-forschenden Interessen, Verträglichkeit und sozialen Interessen und Gewissenhaftigkeit
und konventionellen Interessen.
Dass Interessen überdauernd und stabil sind, konnte ebenfalls bestätigt werden. Low, Yoon,
Roberts und Rounds (2005) schätzten die Stabilität beruflicher Interessen in verschiedenen
Lebensphasen in einer Metaanalyse mit 66 Längsschnittstudien (N = 23 665) ein. Das durchschnitt-
liche Zeitintervall der Studien betrug sieben Jahre. Interessen erwiesen sich dabei sogar schon ab
der frühen Jugendzeit, im Alter von 12 Jahren (Korrelation ρ = .55) bis ins mittlere Erwachsenen-
alter mit 40 Jahren (ρ = .64) als relativ stabil. Überraschend war dabei, dass die Interessen bereits
ab dem Alter von 18 bis 22 Jahren eine bemerkenswerte Stabilität (ρ = .67) erreichten, die später
noch zunahm.
Die Übertragbarkeit des Modells auf andere Länder, Kulturen und Gruppen wurde ebenfalls unter-
sucht. Dieses Problem war bereits von Holland (1973, 1985a, 1997) angesprochen worden. Die
Messinstrumente (z. B. SDS, VPI, EAT) wurden übersetzt oder adaptiert und in vielen Ländern
getestet. Im Allgemeinen unterstützen die Studien die Validität und Nützlichkeit des RIASEC-
Modells, aber dennoch kann der Einfluss von Geschlecht, ethnischer Zugehörigkeit und sozialer
Schicht zu Verzerrungen der Ergebnisse führen (Holland, 1997).
Frühe Studien zeigten bereits, dass das Geschlecht zu stärkeren Verzerrungen der Ergebnisse führt
als die ethnische Zugehörigkeit der Probanden. Frauen ähnelten in ihren Interessen stärker Frauen
anderer Kulturen als Männern der eigenen ethnischen Gruppe (z. B. Lamb, 1976; zitiert nach
Holland, 1997). Neuere Studien zeigten, dass Frauen durchgehend niedrigere Werte bei den
realistischen und höhere Werte bei den sozialen und artistischen Interessen aufwiesen (z. B. Betz
& Schifano, 2000; Betz & Gwilliam, 2002; Fouad, 2002; Tracey & Robbins, 2005).
Die kulturelle Übertragbarkeit des Hollandmodells und die Validität der Messinstrumente (VPI und
SDS) wurde schon früh in verschiedenen Ländern überprüft wie Australien, Neuseeland, Kanada,
Niederlande, Schweiz, Italien, Israel, Nigeria, Guyana (Holland, 1997). Die Unterschiede in den
beruflichen Interessen nach der ethnischen Zugehörigkeit sind aber eher gering. Neuere Studien
konnten keine oder nur geringe Unterschiede in der Interessenstruktur zwischen verschiedenen
ethnischen Gruppen feststellen (z. B. Fouad, Harmon & Borgen, 1997; Day & Rounds, 1998;
Lattimore & Borgen, 1999; Fouad, 2002; Fouad & Mohler, 2004). Fouad (2002) untersuchte Unter-
schiede in den beruflichen Interessen innerhalb und zwischen Personen verschiedener ethnischer
Gruppen. Die Stichprobe setzte sich aus Berufstätigen, die sich durch Alter, Bildungsniveau und
Dauer der Berufsausübung unterschieden, und Studenten amerikanischer Inder, afrikanischer,
asiatischer und europäischer Amerikaner, Asiaten und Hispanics/Latinos zusammen. Der größte
Effekt zeigte sich jedoch beim Geschlecht, mit dem größten Unterschied zwischen den Geschlech-
tern bei den realistischen Interessen. Ein Effekt nach der ethnischen Zugehörigkeit war nur bei den
intellektuell-forschenden Interessen festzustellen. Hier hatten asiatische Amerikaner höhere
Werte als die anderen Gruppen.
Die Dimensionalität und die hexagonale Struktur der Interessen von Hollands RIASEC-Modell
wurde umfassend erforscht. Frühe Studien, die Daten des VPI oder SDS mit Konfigurationsfre-
quenzanalysen und Faktorenanalysen auswerteten, konnten die hexagonale Struktur der RIASEC-
Interessen bestätigen (z. B. Edwards & Whitney, 1972; Rachman, Amernic & Aranya, 1981). Dass
benachbarte Typen einen höheren Grad an Konsistenz aufweisen als entfernte, konnte in ver-
schiedenen Studien nachgewiesen werden (z. B. Armstrong, Hubert & Rounds, 2003; Darcy &
Tracey, 2007; Armstrong & Rounds, 2008). Ebenso bestätigen mehrere Metaanalysen die Struktur
41
des Interessenmodells (Rounds & Tracey, 1993; Tracey & Rounds, 1993), wobei sich teilweise
Unterschiede nach dem Geschlecht, der ethnischen Zugehörigkeit oder anderen Gruppenvariablen
zeigten.
Eine Metaanalyse von Tracey und Rounds (1993) mit 104 Korrelationsmatrizen bestätigte die Ähn-
lichkeit der Anordnung der Interessenstruktur bei den beiden Geschlechtern, ebenso eine weitere
Metaanalyse von Anderson, Tracey und Rounds (1997). Andere Autoren fanden jedoch Unter-
schiede in der Anordnung der Interessenstruktur bei den Geschlechtern (z. B. Hansen, Collins,
Swanson, & Fouad, 1993; Ryan, Tracey & Rounds, 1996). Neuere Studien bestätigten wiederum
die Ähnlichkeit der Anordnung der Interessenstruktur bei den beiden Geschlechtern (Swanson &
Gore, 2000; Armstrong, Hubert & Rounds, 2003; Tracey & Robbins; 2005; Darcy & Tracey, 2007).
Eine Metaanalyse von Rounds und Tracey (1996) mit Interessendaten verschiedener ethnischer
Gruppen aus dem US-amerikanischen Raum konnte die RIASEC-Anordnung von Hollands Modell
nicht bestätigen. Andere Autoren fanden jedoch keine Unterschiede zwischen verschiedenen eth-
nischen Gruppen (z. B. Rounds & Tracy, 1993; Day & Rounds, 1998; Swanson & Gore, 2000;
Armstrong, Hubert & Rounds, 2003; Darcy & Tracey, 2007; Gupta, Tracey, & Gore, 2008). Die
Anordnung der Interessenstruktur konnte auch bei Gruppen mit unterschiedlichem sozioökonomi-
schen Status (Ryan, Tracey & Rounds, 1996) und Alter (z. B. Rounds & Tracy, 1993; Fouad, Harmon
& Borgen, 1997; Day & Rounds, 1998; Fouad, 2002) nachgewiesen werden. Die Passung der
Interessenstruktur bei jüngeren Populationen und Kindern ist unklar. Metaanalysen bestätigten
die Anordnung der RIASEC-Typen ab einem Alter von 14 Jahren (Rounds & Tracey, 1993; Tracey &
Rounds, 1993). Die Interessenstruktur jüngerer Kindern (ab der Volksschule) unterschied sich von
älteren Kindern (Middle School) und High-School-Schülern/Schülerinnen (z. B.Tracey & Ward,
1998).
Dass Interessen auch arbeits- und organisationspsychologische Kriterien vorhersagen, wurde in
einer aktuellen Metaanalyse von Van Iddekinge, Roth, Putka und Lanivich (2011) zum Zusammen-
hang zwischen Interessen und Arbeitnehmerleistung und Umsatz bestätigt. Es zeigten sich
Korrelationen von r = .14 für Arbeitsleistung, .26 für Ausbildungsleistung, -.19 für Umsatzinten-
tionen und -.15 für den aktuellen Umsatz. Die Art der verwendeten Interessenskala moderierte die
Validität, das heißt die korrigierte Validität war bei Interessenskalen, die direkt für eine bestimmte
Tätigkeit oder einen Beruf zugeschnitten waren, höher (.23) als für einzelne RIASEC-Interessen
(.10) oder Basisinteressen (.11).
2.2.3.2 Die Umwelttypen
Nach Holland (1997) entsprechen die Umwelttypen den Persönlichkeitstypen, und Personen
suchen nach kongruenten Umwelten. Die Hypothesen zum Umweltmodell wurden nur gelegent-
lich überprüft. Die Studien zu den Umwelttypen beziehen sich entweder auf die Ausbildungsum-
welt oder die berufliche Umwelt. Untersuchungen der Ausbildungsumwelt erfolgten mit Hilfe der
EAT-Technik (Astin & Holland, 1961) (z. B. Hearn & Moos, 1978; Richards, 1987). Berufliche
Umwelten wurden zuerst mit dem DOT (Dictionary of Occupational Titles) und später mit dem
Position Classification Inventory (PCI; G.D. Gottfredson & Holland, 1991) bewertet (Holland,
1997).
Hollands Umweltmodell und die hexagonale Struktur konnten in frühen Studien durch Korrelatio-
nen zwischen den Interessen einer Person und der Arbeitstätigkeit bestätigt werden (z. B. Predi-
ger, 1982; Mount & Muchinsky, 1978a). Andere Autoren fanden nur moderate Zusammenhänge
und konnten die hexagonale Struktur für die Umwelt nicht bestätigen (z. B. Rounds, Shubsachs,
42
Dawis & Lofquist, 1978). Weitere Befunde existieren zum Zusammenhang von Interessenprofilen
und Berufen (Donnay & Borgen, 1996), zu Arbeitsanalysen und Arbeitsanforderungen (McCormick,
Jeanneret & Mecham, 1972) und Expertenurteilen (Rounds, Smith, Hubert, Lewis & Rivkin, 1999).
2.3 Hollands Kongruenzkonstrukt
Das Konstrukt der Kongruenz gehört neben der Konsistenz, Differenziertheit und Identität zu den
sekundären Konstrukten des Interessenmodells. Die sekundären Konzepte können sowohl auf
Personen als auch auf Umwelten angewandt werden und dienen der näheren Erklärung der
Hauptkonstrukte (Holland, 1997). Für diese Arbeit ist nur das Konstrukt der Kongruenz von Bedeu-
tung, das im Folgenden ausführlich dargestellt wird.
Kongruenz nach Holland (1997) bezeichnet den Grad der Übereinstimmung oder Kompatibilität
zwischen der Persönlichkeit des Individuums und der beruflichen Umwelt, in der sich die Person
bereits befindet oder in die sie eintreten wird. Beim höchsten Grad der Kongruenz stimmt der
Persönlichkeitscode des Individuums mit dem Umweltcode überein, eine realistische Person
befindet sich beispielsweise in einer realistischen Umwelt. Der Grad der Kongruenz wird mit einem
mathematischen Index berechnet. Bei Verwendung des ersten Buchstabens aus dem hexagonalen
Modell können vier Arten der Kongruenz abgeleitet werden. Zusätzliche Grade können durch die
Verwendung des zwei- oder dreistelligen Codes berechnet werden.
Personen suchen nach Umwelten, die kongruent mit ihrem Persönlichkeitstyp sind, um ihre Fähig-
keiten und Fertigkeiten einsetzen zu können, ihre Einstellungen und Werte ausdrücken zu können
und damit verbundene Probleme und Rollen übernehmen können (Holland, 1997). Nach Holland
(1997) führt die Kongruenz zwischen Person und Umwelt zu beruflicher Zufriedenheit, Stabilität
und Erfolg. Inkongruenz hingegen führt zu Veränderungsverhalten und der Suche nach einer kon-
gruenten Umwelt. Eine hohe Kongruenz zwischen Interessen- und Umweltprofil bedeutet eine
fachliche Entsprechung von Person und Beruf bzw. Ausbildung (Bergmann & Eder, 2005).
2.3.1 Messung der Kongruenz
Das Kongruenzkonstrukt wird in der Forschung im Allgemeinen auf zwei Arten untersucht. Bei der
ersten Methode wird das Ausmaß der Ähnlichkeit zwischen Person und Umwelt durch Operationa-
lisierung und Messung überprüft wie bei den meisten älteren Studien und einigen neueren (z. B.
Tracey & Robbins, 2005; Gupta & Tracey, 2005). Bei der zweiten Methode wird die Kongruenz
mittels Diskriminanzanalysen und multivariaten Varianzanalysen (MANOVA) berechnet (z. B. Betz,
Borgen & Harmon, 2006; Rottinghaus, Betz & Borgen, 2003). Ein Problem bei der ersten Methode
ist die Verwendung verschiedener Kongruenzindices, die zu unterschiedlichen Ergebnissen führen
können (Betz, 2008), worauf bereits Holland (1997) und andere Autoren (z. B. Tinsley, 2000; Gore
& Brown, 2006) hinwiesen.
Seit Holland (1973) wurden viele verschiedene Verfahren zur Berechnung der Kongruenz entwi-
ckelt (vgl. Brown & Gore, 1994; Camp & Chartrand, 1992; Young, Tokar & Subich, 1998). Der
Holland-Index (1973) vergleicht nur die dominierende Orientierung von Person und Umwelt nach
ihrer Anordnung im Hexagon auf einer 4-stufigen Skala. Verfahren, die den gesamten Code und
dessen Reihenfolge berücksichtigen, sind z. B. die Indices von Zener und Schnuelle (1976), Iachan
(1984) und Brown und Gore (1994). Der C-Index (Congruence-Index) von Brown und Gore (1994)
ist eine einfache und direkte Erweiterung des Holland-Index (1973). Er bewertet jedoch den
gesamten Code und gewichtet die hexagonale Distanz nach einer einfachen Formel.
43
2.3.2 Empirische Ergebnisse zur Überprüfung des Kongruenzkonstrukts
Hollands Kongruenzhypothese wurde in zahlreichen Studien und Metaanalysen überprüft. Die
Untersuchungen des Kongruenzkonstrukts beziehen sich allgemein auf zwei Hypothesen: a) Per-
sonen streben eine kongruente Berufswahl an und b) Kongruenz führt zu positiven Resultaten
(Betz, 2008). Die Ergebnisse zeigten großteils, dass das Ausmaß der Kongruenz zwischen Person
und Umwelt, Studienfach- und Berufswahlen, die Stabilität der Berufs- und Ausbildungswahl und
wichtige Ergebnisse der Arbeit und Ausbildung vorhersagt (vgl. Holland, 1997; Spokane & Cruza-
Guet, 2005; Betz, 2008). Metaanalysen bestätigten einen Zusammenhang zwischen dem Ausmaß
der Kongruenz und wichtigen arbeits- und ausbildungsbezogenen Kriterien wie Zufriedenheit,
Stabilität und Leistung (Assouline & Meir, 1987; Tranberg, Slane & Ekeberg, 1993; Tsabari, Tziner &
Meir, 2005).
Im Folgenden werden vorrangig Studien vorgestellt, die sich auf Zusammenhänge zwischen dem
Kongruenzkonstrukt und distalen Kriterien wie Leistung und Zufriedenheit mit der Ausbildung und
der Arbeit beziehen.
Holland (1997) unterteilte die frühen Studien nach der Art der Probanden, in Studien mit College-
oder High-School-Studenten und Studien mit berufstätigen Erwachsenen. In diesen Studien
wurden vor allem die Auswirkungen der Person-Umwelt-Kongruenz auf die Berufswahl und Lauf-
bahn aber auch auf andere abhängige Variablen untersucht. Bei den Studien mit College- oder
High-School-Studenten wurde Kongruenz als Übereinstimmung des Persönlichkeitstyps mit der
Ausbildungsumwelt definiert (Holland, 1997). Verschiedene frühe Studien mit High School-
Studenten bestätigten das Kongruenzkonstrukt wie beispielsweise Helms und Williams (1973). In
dieser Untersuchung wurde die wahrgenommene Kongruenz zwischen den RIASEC-Typen und
einer simulierten Arbeitssituation durch die Studenten selbst eingeschätzt.
Studien mit College-Studenten untersuchten das Kongruenzkonstrukt hauptsächlich in Zusam-
menhang mit der Stabilität der Berufs- und Ausbildungswahl, Zufriedenheit mit der Schule und der
schulischen Leistung. Die Ergebnisse waren teilweise negativ oder nicht signifikant (z. B. Holland,
1968; Frantz & Walsh, 1972) gemischt (z. B. Morrrow, 1971; Rose & Elton, 1982) oder positiv (z. B.
Spokane, Malett & Vance, 1978; Spokane & Derby, 1979; Walsh, Spokane & Mitchell, 1976).
Studien zum Kongruenzkonstrukt mit berufstätigen Erwachsenen nehmen an, dass die Kongruenz
von Person und Arbeitstätigkeit zur Stabilität im Berufsfeld und zur Zufriedenheit mit der Tätigkeit
führt. Zusammenhänge zwischen Kongruenz und Stabilität konnten in verschiedenen Studien
nachgewiesen werden (z. B. G.D. Gottfredson, 1977; Donohue, 2006). Positive Zusammenhänge
zwischen Kongruenz und Zufriedenheit konnten in frühen Studien ebenfalls bestätigt werden (z. B.
Mount & Muchinsky, 1978a; Preiser & Meir, 1978; Meir & Erez, 1981; Wiggins, Lederer, Salkowe &
Rys, 1983). Andere Autoren untersuchten Kongruenz im Längsschnittdesign in Zusammenhang mit
verschiedenen distalen Kriterien und konnten signifikante, positive Zusammenhänge zwischen
dem Ausmaß der Kongruenz und der Arbeitszufriedenheit (z. B. Smart, Elton & McLaughlin, 1986;
Meir, Tziner & Glazner, 1997; Richards, 1993) und der Stabilität der Berufswahl und der berufli-
chen Leistung (z. B. Meir, Esformes & Friedland, 1994) nachweisen.
Neuere Studien existieren zum Zusammenhang zwischen dem Kongruenzkonstrukt und der
Arbeitszufriedenheit (Meir & Segal-Halevi, 2001; De Fruyt, 2002; Perdue, Reardon & Peterson,
2007), der Arbeitsleistung (Fritzsche, Powell & Hoffman, 1999) und der schulischen Leistung (Allen
& Robbins, 2010). In der Studie von Meir und Segal-Halevi (2001) und Perdue, Reardon und
44
Peterson (2007) ergab sich kein signifikanter Zusammenhang zwischen der Person-Beruf-
Kongruenz und der Arbeitszufriedenheit. De Fruyt (2002) untersuchte die Vorhersagevalidität der
Person-Beruf-Kongruenz für arbeitsbezogene Kriterien im Vergleich mit Persönlichkeitsmerkmalen
(Five-Factor-Model) im Längsschnitt bei einer Stichprobe von 401 College Seniors, die bereits in
den Arbeitsmarkt eingetreten waren. In einer two-step Regressionsanalyse zeigte sich nur ein
signifikanter Effekt der Kongruenz auf zwei Kriterien, die Arbeitszufriedenheit (.16 und .18) und die
Entwicklung von Fertigkeiten (.15). Aber der Effekt der Persönlichkeitsmerkmale war größer (.04
bis .33) und diese sagten alle vier Kriterien (Arbeitszufriedenheit, die Entwicklung von Fertigkei-
ten, Work Involvement und wahrgenommenen Stress) vorher. Fritzsche, Powell und Hoffman
(1999) untersuchten die Vorhersagekraft der Person-Beruf-Kongruenz auf die Arbeitsleistung bei
einer Stichprobe von 90 Kundendienstvertretern. Zur Erfassung der Kongruenz wurde der SDS
(Holland, Powell & Fritzsche, 1994) und zwei verschiedene Umweltmaße (PCI, G.D. Gottfredson &
Holland, 1991; DHOC, G.D. Gottfredson & Holland, 1989) verwendet. Die Kongruenz wurde mit
zwei verschiedenen Indices berechnet (K-P-Index, Kwak & Pulvino, 1982; C-Index, Brown & Gore,
1994). Die Leistung wurde mit Vorgesetztenbeurteilungen der Qualität, Produktivität und des
Verhaltens erfasst. Es ergab sich nur ein geringer, signifikanter Zusammenhang zwischen der
Kongruenz und der Bewertung der Qualität.
Allen und Robbins (2010) untersuchten den Einfluss der Kongruenz zwischen Interessen und
Hauptfach auf schulische Erfolgskriterien bei College-Studenten im Längsschnitt. Die Daten der
Probanden stammten aus zwei postsekundären Ausbildungen, die mit einem akademischen Grad
(Bachelor) abschlossen, einer vierjährigen (N = 3 072) und einer zweijährigen Ausbildung (N = 788).
Die Interessen wurden mit dem UNIACT (ACT, 2009; zitiert nach Allen & Robbins, 2010, S. 26)
erhoben, den die Studenten bei der Einschreibung in den Studiengang ausfüllten. Die Kongruenz
zwischen Interessen und Ausbildungsumwelt wurde mit dem Holland-Typenprofil jedes Haupt-
faches berechnet. In dem Pfadmodell ergaben sich nach dem ersten Jahr bei keiner Stichprobe
signifikante Effekte des Kongruenzmaßes auf die schulische Leistung. Aber es zeigten sich signifi-
kante Effekte (standardisierte logistische Regressionskoeffizienten) für beide Gruppen zwischen
der Kongruenzvariable und dem erreichten Abschluss (vierjährige Ausbildung .162, zweijährige
Ausbildung .248). Eine höhere Kongruenz zwischen Interessen und Hauptfach führte eher zu
einem erfolgreichen Abschluss der Ausbildung.
Aufgrund der unterschiedlichen Ergebnisse der Studien zum Zusammenhang zwischen dem Kon-
gruenzkonstrukt und distalen Kriterien, die auch auf die Verwendung verschiedener Indices
zurückgeführt werden können (Camp & Chartrand, 1992), wurden auch Moderatoreffekte über-
prüft. Als Moderatorvariablen wurde beispielsweise das Alter (z. B. Carson & Mowsesian, 1993),
das Ausmaß des Gesamtinteresses (z. B. Tracey & Robbins, 2006), Hollands Persönlichkeitstypen
(z. B. Young, Tokar & Subich, 1998) und zentrale arbeitsbezogene Variablen (Dik & Hansen, 2011)
untersucht.
Die umfassende Forschung zum Zusammenhang zwischen Kongruenz und wichtigen arbeitsbezo-
genen Kriterien wie Leistung, Stabilität und Zufriedenheit wurde in drei Metaanalysen zusammen-
gefasst (Assouline & Meir, 1987; Tranberg, Slane & Ekeberg, 1993; Tsabari, Tziner & Meir, 2005).
Assouline und Meir (1987) analysierten 41 Studien (aus dem Zeitraum von 1962 bis 1986) zum
Zusammenhang zwischen der Person-Umwelt-Kongruenz und arbeits- und ausbildungsbezogenen
Kriterien (Stabilität, Zufriedenheit und Erfolg). Zufriedenheit wurde unterschiedlich definiert und
gemessen, nämlich als Zufriedenheit mit der Umwelt, der Arbeit oder der Berufswahl. Die Meta-
analyse umfasste insgesamt 77 Korrelationskoeffizienten, und die Kongruenz war mit 16 verschie-
45
denen Methoden bzw. Indices berechnet worden. Es ergaben sich nur geringe Zusammenhänge
zwischen Kongruenz und Erfolg (.06), Stabilität (.15) und Zufriedenheit (.21). In einer zweiten
Analyse verwendeten sie den Kongruenzindex als Moderatorvariable. Es stellte sich heraus, dass
einige Methoden höhere Korrelationen ergaben als andere. Aber aufgrund der geringen Anzahl an
Studien konnten keine allgemein gültigen Aussagen getroffen werden.
In einer weiteren Metaanalyse von Tranberg, Slane und Ekeberg (1993) zum Zusammenhang
zwischen der Person-Umwelt-Kongruenz und der Zufriedenheit wurden 27 Studien (publiziert im
Zeitraum von 1968 bis 1988) analysiert. Die Studien wurden je nach Zufriedenheitsquelle in zwei
Bereiche eingeteilt, in Occupational Satisfaction (diese bezieht sich auf Arbeitszufriedenheit,
Berufszufriedenheit, Berufswahlzufriedenheit, Zufriedenheit mit dem Arbeitsplatz) und Academic
Satisfaction (diese bezieht sich auf die Zufriedenheit im universitären Bereich oder sonstigen
Ausbildungsbereichen). Occupational Satisfaction wurde dabei als Job Satisfaction bezeichnet. Die
Gesamtkorrelation zwischen Kongruenz und Zufriedenheit (22 Studien) war mit .17 nicht signifi-
kant. Die Korrelation zwischen Kongruenz und Arbeitszufriedenheit (Job Satisfaction) betrug .20
und zwischen Kongruenz und Ausbildungszufriedenheit (Academic Satisfaction) .095. Eine Analyse
mit dem Kongruenzindex als Moderator brachte ähnliche Ergebnisse wie bei Assouline und Meir
(1987). Nach Tranberg, Slane und Ekeberg (1993) ist Interessenkongruenz kein ausreichendes
Vorhersagekriterium für Zufriedenheit.
Zur Klärung der Befunde der beiden Metaanalysen führten Tsabari, Tziner und Meir (2005) eine
weitere Metaanalyse zum Zusammenhang zwischen der Person-Umwelt-Kongruenz und der
Zufriedenheit durch. Sie verwendeten jedoch nur solche Studien, die in den vorherigen Metaanaly-
sen nicht analysiert worden waren. Die Replikation umfasste 26 Studien, die zwischen 1988 und
2003 publiziert worden waren. Zusätzlich wurde der Einfluss von Kultur und Alter als
Moderatorvariablen berücksichtigt. Die Studien wurden je nach Zufriedenheitsquelle in berufliche
(Occupational Satisfaction), akademische (Academic Satisfaction) und militärische (Military
Satisfaction) Zufriedenheit eingeteilt. Der Zusammenhang zwischen Kongruenz und Occupational
Satisfaction (36 Studien) war mit .138 sehr gering, zwischen Academic Satisfaction und Kongruenz
vernachlässigbar (-.033) und zwischen Military Satisfaction und Kongruenz ebenfalls gering (.162).
Insgesamt war die korrigierte Korrelation zwischen Kongruenz und Zufriedenheit mit .166 sehr
schwach. Ein Moderatoreffekt konnte für den Kongruenzindex, nicht aber für den Einfluss Anderer
in der Umwelt, die Zufriedenheitsquelle und den Persönlichkeitstyp, wie in den vorherigen Meta-
analysen berichtet, bestätigt werden. Ein Effekt der Moderatorvariable Kultur ergab sich bei
Studien aus den USA und Israel. Bei der Variable Alter konnte ebenfalls ein moderierender Effekt
auf die Stärke der Kongruenz-Zufriedenheits-Korrelation nachgewiesen werden.
Die Metaanalysen bestätigten, dass ein Zusammenhang zwischen der Höhe der Kongruenz und
wichtigen Kriterien der Arbeitstätigkeit wie Stabilität, Zufriedenheit und Leistung besteht. Aller-
dings sind die Korrelationen eher gering oder nicht signifikant. Die Forschung zeigte auch, dass
Persönlichkeitsmerkmale wie z. B. die berufliche Identität oder die Erwartung von Zufriedenheit zu
einem engeren Zusammenhang mit der Zufriedenheit führen als Kongruenz (Carson & Mowsesian,
1993).
Holland (1997) und andere Autoren (z. B. Tinsley, 2000; Gore & Brown, 2006) weisen vor allem bei
den Metaanalysen auf einige Kontroversen hin, die auf methodische Mängel zurückzuführen sind
wie der Mangel an angemessenen Messinstrumenten, die Verwendung verschiedener Indices und
die Vernachlässigung der Qualität des Untersuchungsdesigns und der Stichprobe. Unterschiedliche
oder inadäquate Messinstrumente für die Interessentypen können ebenfalls zu verschiedenen
46
Ergebnissen führen (z. B. Armstrong, Hubert & Rounds, 2003; Eggerth, Bowles, Tunick & Andrew,
2005) (Betz, 2008). Ein Problem bei der Messung der Kongruenz stellt die Verwendung verschie-
dener Kongruenzindices dar, die oft zu unterschiedlichen Ergebnissen führen (Brown & Gore,
1994; Tinsley, 2000; Eggerth et al., 2005). Diverse Autoren führten Evaluationen der in der
Literatur vorhandenen Kongruenzindices durch (z. B. Edwards, 1991; Camp & Chartrand, 1992;
Brown & Gore, 1994; Young, Tokar & Subich, 1998). Edwards (1991) identifizierte 11, Camp und
Chartrand (1992) 13 verschiedene Indices zur Berechnung der Person-Beruf-Kongruenz. Brown
und Gore (1994) verglichen 10 Kongruenzindices und fanden nur einen einzigen Index (K-P, Kwak
& Pulvino, 1982), der auch ähnliche Fälle des gesamten Drei-Buchstaben-Codes in unterschiedli-
cher Reihenfolge berücksichtigte. Brown und Gore (1994) entwickelten daher einen neuen Index,
den C-Index (Congruence-Index). Dieser Index ist eine einfache und direkte Erweiterung des Index
von Holland (1973), bewertet jedoch den gesamten Code und gewichtet die hexagonale Distanz
nach einer einfachen Formel. Das Problem der Bewertung identischer Typen in unterschiedlicher
Reihenfolge wurde von Holland in seinem Messinstrument, dem Self-Directed Search (SDS;
Holland, Powell & Fritzsche, 1994), vernachlässigt, obwohl er die Verwendung des Iachan (1984)-
und Zener-Schnuelle-Index (1976) ausdrücklich befürwortete (Brown & Gore, 1994). Nach Tinsley
(2000) operationalisieren nur drei Indices valide Hollands hexagonales Modell bzw. die zirkuläre
Anordnung, der C-Index (Brown & Gore, 1994), der K-P (Kwak & Pulvino, 1982) und die HC-
Methode (Hexagonal Congruence, Swaney & Prediger, 1985). Er schlug vor, bei der Kongruenz-
messung zumindest zwei dieser Indices zu verwenden. Der C-Index von Brown und Gore (1994) ist
die beste verfügbare Methode zur Kongruenzberechung für Holland-Codes mit drei Buchstaben.
Eine Modifizierung des Index ermöglicht auch den Vergleich von Codes mit weniger als drei Buch-
staben und von Profilen mit unterschiedlicher Länge. Dies erlaubt auch die Anwendung des C-
Index bei anderen Interesseninventaren wie dem Strong Interest Inventory (SII; Harmon, Hansen,
Borgen & Hammer, 1994; zitiert nach Gore & Brown, 2006) und dem Occupational Information
Network (O*NET) (Eggerth & Andrew, 2006; Gore & Brown, 2006).
2.4 Kritische Bewertung der Theorie
Holland (1959) entwickelte eine Theorie, die einfach und praktisch anwendbar ist. Die Revisionen
leitete er nur aus empirischen Beweisen ab (Holland, 1999). Hollands Theorie ist damit die am
intensivsten getestete Laufbahntheorie, teils weil sie sich auf empirische Tests stützt und teils weil
sie so populär ist. Der Großteil der zahlreichen Studien bestätigt die Existenz der Persönlichkeits-
typen, die kreisförmige Anordnung der RIASEC-Typen und die Validität der Messinstrumente. Die
theoretische Fundierung des Modells ist zwar dürftig, aber der Nutzen besteht vor allem im prakti-
schen Bereich, in dem von Holland entwickelten Instrument zur Messung beruflicher Interessen
(VPI; Holland 1985), gefolgt vom Self-Directed Search (SDS; Holland, Powell & Fritzsche, 1994)
(Spokane & Cruza-Guet, 2005).
Die Kongruenz zwischen Person und Umwelt ist ein wichtiges Kriterium für berufliche Zufrieden-
heit, Stabilität und Erfolg. Kritisiert wird vor allem die Messung der Kongruenz, da verschiedene
Kongruenzindices zu unterschiedlichen Ergebnissen führen. Der von Holland (1973) entwickelte
Index berücksichtigt nur die dominierende Orientierung und nicht den gesamten dreistelligen
Code bei der Berechnung der Kongruenz. Abhilfe schafft die Verwendung eines oder mehrerer
Indices, die valide Hollands zirkulare Anordnung der RIASEC-Typen berücksichtigen (Tinsley, 2000).
Nach Tinsley (2000; 2006) ist die hexagonale Kongruenz kein valider Prädiktor für Arbeitszufrie-
denheit oder andere bedeutende berufliche Kriterien. Der Großteil der Kongruenzforschung
bestätigt jedoch, dass das Person-Environment-Fit-Modell valide, nützlich und ein wichtiges
47
Konstrukt der Berufsberatung ist (Spokane, Meir & Catalano, 2000; Gore & Brown, 2006). Die
Forschungsergebnisse zeigten aber auch, dass Kongruenz zwar ausreichend, aber nicht notwendig
für die Zufriedenheit mit dem Beruf ist (Spokane, Meir & Catalano, 2000) und dass Personen, die
ihren Beruf wechseln typischerweise in kongruente Richtungen gehen. Die Fähigkeit zur Wahl
eines kongruenten Berufs kann durch verschiedene Variablen oder Bedingungen beeinflusst
werden (z. B. Gruppenidentität, Anpassungsvariablen wie Ängstlichkeit oder Depression). Das
Kongruenzkonzept ist daher für die Berufsberatung sehr wichtig, da normalerweise nur jene
Personen eine Beratung in Anspruch nehmen, die selbst nicht in der Lage sind, eine kongruente
Berufswahl zu treffen (Spokane & Cruza-Guet, 2005).
2.5 Empirische Ergebnisse zu Zusammenhängen zwischen Berufs- und Ausbildungswünschen und Interessen
Zu Berufs- und Ausbildungswünschen in Zusammenhang mit distalen Kriterien gibt es nach Durch-
sicht der Forschungsliteratur nur wenige empirische Ergebnisse, zu Interessen, vor allem zur
Interessenkongruenz von Holland (1997), jedoch eine Unmenge von Studien.
Diverse Studien ergaben, dass der selbst ausgedrückte Berufswunsch ein genauso guter (oder
sogar besserer) Prädiktor für den erreichten Beruf ist, als der gemessene mittels Berufsinteres-
seninventaren (z.B. Holland, Gottfredson & Baker, 1990; Rojewski, 2005; Gottfredson, 2005;
Super, 1980). Es wird auch weitgehend akzeptiert, dass selbstberichtete berufliche Aspirationen
ein valider Prädiktor für späteres berufliches Verhalten und die berufliche Entwicklung sind
(Rojewski, 2005). Allerdings werden die Aspirationen in den Studien zur Untersuchung der Vorher-
sagekraft unterschiedlich erhoben und operationalisiert, beispielsweise als voraussichtlicher Beruf
in der Zukunft (z. B. Schoon & Parsons, 2002; Armstrong & Crombie, 2000), als derzeitige Aspira-
tion (z. B. Heckhausen & Tomasik, 2002) oder retrospektiv (z. B. Marcus & Wagner, 2007). Die
Kodierung des qualitativen Konstrukts erfolgt entweder mit Prestige-Scores (z. B. Schoon &
Parsons, 2002; Heckhausen & Tomasik, 2002), einem sozioökonomischen Index (z. B. Rojewski &
Kim, 2003) oder Holland-Interessencodes (z. B. Holland, Gottfredson & Baker, 1990; Bergmann,
1994), was die Ergebnisse auch schwer vergleichbar macht.
Studien, die Aspirationen als ausgedrückte Interessen definierten und mit Holland-Codes kodier-
ten, konnten bestätigen, dass ausgedrückte Interessen an einem Beruf genauso gute oder bessere
Prädiktoren sind als die mittels eines Interesseninventars gemessenen Interessen (z. B. Dolliver,
1969; McLaughlin & Tiedeman, 1974; Holland, Gottfredson, & Baker, 1990). Dolliver (1969) unter-
suchte die Vorhersagekraft von ausgedrückten beruflichen Interessen im Vergleich zu gemessenen
Interessen mit dem Strong Vocational Interest Blank (SVIB, Strong, 1927). Die Ergebnisse zeigten,
dass zwischen ausgedrückten und gemessenen Interessen nur eine geringe Übereinstimmung
bestand. Die prädiktive Validität der ausgedrückten Interessen war zumindest genauso hoch wie
jene der gemessenen mit dem SVIB, und ausgedrückte Interessen waren ein genauerer Prädiktor
für den aktuellen Beruf. Holland, Gottfredson und Baker (1990) untersuchten die Vorhersagekraft
von Aspirationen im Vergleich zu einem Interesseninventar (VPI; Vocational Preference Inventory,
Holland, 1985b). Die Aspirationen wurden nach Holland-Typen klassifiziert. Die Hauptergebnisse
zeigten, dass Aspirationen dem Interesseninventar (VPI) überlegen waren, und zwar in Bezug auf
die prädiktive, aktuelle und retrospektive Validität. Die Ergebnisse stimmten auch mit früheren
Studien überein (Holland, 1962, 1963).
Bergmann (1994) untersuchte die Vorhersagekraft von geäußerten, beruflichen Interessen im Ver-
gleich zu gemessenen Interessen in einer Längsschnittstudie. Maturanten allgemeinbildender und
48
berufsbildender höherer Schulen wurden mit dem Fragebogen „Berufliche Alternativen-Frage“
(BAF) und der Ausbildungs-Alternativen-Frage“ (AAF) im vorletzten und letzten Schuljahr nach
ihren Studien- und Berufswünschen gefragt. Die gemessenen Interessen wurden mit dem Frage-
bogen „Berufliche Interessen“ (Seifert & Bergmann, 1984; zitiert nach Bergmann, 1994, S. 143)
nach den sechs Holland-RIASEC-Kategorien (nach Bergmann & Eder, 1992) erfasst. Etwa drei-
einhalb Jahre später wurden die Maturanten (Rücklaufquote N = 309) nach ihrem bisherigen Aus-
bildungs- und Berufsverlauf, der Zufriedenheit (Fachwahl- und Studienzufriedenheit), Problembe-
lastung und dem subjektiven Studienerfolg (Studienfortschritt und Studienabbruchtendenz)
befragt. Die Studien- und Berufswünsche wurden nach den Holland-Kategorien kodiert und die
Interessenkongruenz mit dem vierstufigen Holland-Kongruenzindex berechnet. Die Ergebnisse
zeigten, dass die geäußerten Interessen mit den gemessenen Interessen in hohem Maße überein-
stimmten, wobei zu beiden Untersuchungszeitpunkten ein höherer Zusammenhang mit Berufs-
wünschen (56.8 bzw. 6.2 %) als mit Ausbildungswünschen (5.3 bzw. 53.1 %) bestand. Bestimmte
Ausbildungsgänge bilden für mehrere Berufe aus. Außerdem waren die geäußerten Interessen in
Bezug auf den Ausbildungs- und Berufsverlauf valider als die gemessenen Interessen. Eine hohe
Übereinstimmung zwischen geäußerten und gemessenen Interessen wirkte sich positiv auf die
Fachwahlzufriedenheit (r = .25) und den Studienerfolg (r = .11) und negativ auf die Problem-
belastung (r = -.29) und die Laufbahnstabilität (r = -.16) aus. Gemessene Interessen waren jedoch
hinsichtlich des weiteren Studienverlaufs (Befinden, Stabilität) valider als geäußerte Interessen.
Neuere Studien zeigten, dass Interessen auch zukünftige Ausbildungswünsche vorhersagen. In
einer Studie von Gasser, Larson & Borgen (2004) sagten Interessen und Persönlichkeitsmerkmale
das Ausbildungsniveau (akademischer Grad) bei 188 Studenten vorher. Bei Rottinghaus, Lindley,
Green & Borgen (2002) erwiesen sich Persönlichkeitsmerkmale, Selbstwirksamkeit und Interessen
gemeinsam als die besten Prädiktoren (R² = .294) für das Ausbildungsniveau in einer hierarchi-
schen Regressionsanalyse, bei 365 Studenten. Rottinghaus, Betz & Borgen (2003) untersuchten die
prädiktive Validität von Interessen und dem Vertrauen in die eigenen Fähigkeiten für Ausbil-
dungswünsche, Hauptfach und berufliche Pläne bei 715 Studenten mittels Diskriminanzanalyse.
Interessen erwiesen sich als der stärkste Einzelprädiktor (49.9 % erklärte Varianz) bei den Ausbil-
dungswünschen und den beruflichen Plänen. Die prädiktive Validität erhöhte sich auf 60 % (Aus-
bildungswünsche) und 96 % (berufliche Pläne), wenn Interessen in Kombination mit dem Ver-
trauen in die eigenen Fähigkeiten verwendet wurden.
3 Das Konstrukt der Kongruenz
Der Begriff „Kongruenz“ stammt vom lateinischen Wort „congruens“ (übereinstimmend, passend)
ab und bedeutet Übereinstimmung, Gleichförmigkeit, Harmonie (vgl. Kongruenz, 1998). Der in
dieser Untersuchung verwendete Begriff der Kongruenz bezieht sich auf das Person-Environment-
Fit-Konzept (z. B. Holland, 1973; Gottfredson, 1981). Aus der Theorie von Gottfredson (1981, 1996)
und der Berufswahltheorie von Holland (1997) ergeben sich folgende Implikationen für das
Verständnis von Kongruenz in dieser Arbeit.
Nach Holland (1997) bezeichnet Kongruenz den Grad der Übereinstimmung oder Kompatibilität
zwischen der Persönlichkeit des Individuums und der beruflichen Umwelt, in der sich die Person
bereits befindet oder in die sie eintreten wird. Ziel ist eine möglichst hohe Übereinstimmung bzw.
Passung zwischen den Persönlichkeitsmerkmalen des Individuums und der beruflichen Umwelt
(Holland, 1997). Die Basis für Hollands Kongruenzkonstrukt bilden „Interessen“. Mit beruflichen
Interessen kann die Persönlichkeit in Arbeit, Schule, Hobbys, Freizeitaktivitäten und Vorlieben
49
ausgedrückt werden. Interesseninventare sind daher Persönlichkeitsinventare (Holland, 1997). Die
Kongruenz nach dem Holland-Modell wird mithilfe eines Inventars eingeschätzt, bei dem zuerst
die Interessen und anschließend die Umwelt bewertet werden. Die Einschätzung der Interessen
und der Umwelt erfolgt zwar direkt und subjektiv durch den/die Jugendliche/n, aber die
Kongruenz selbst wird indirekt mithilfe eines Index, durch eine mit dem Instrument vertraute
Person, beispielsweise einen Berufsberater, gemessen. Die gemessene Kongruenz berücksichtigt
nicht die bewusste Wahrnehmung der Situation und ist daher für den/die Jugendliche/n auch
nicht kognitiv zugänglich. Die Zuordnung durch den Berufsberater erfolgt subjektiv und statisch
und vernachlässigt Effekte, die sich erst im Laufe der Berufstätigkeit einstellen bzw. berufliche
Entwicklungsprozesse nach dem Berufseintritt.
Gottfredson (1981) bezeichnet „Kongruenz“ in Ihrer Theorie ebenfalls als Person-Environment Fit,
was dem Konstrukt der Kongruenz von Holland (1973) entspricht. Sie meint jedoch damit die
wahrgenommene, subjektive Übereinstimmung zwischen Selbstkonzept und Beruf, die durch das
Individuum selbst, direkt bewertet wird. Die Einschätzung des beruflichen Selbstkonzepts erfolgt
durch den Ausdruck einer realistischen Aspiration. Realistische, berufliche Aspirationen sind mit
dem beruflichen Selbstkonzept kompatibel und wurden auf ihre Zugänglichkeit hin überprüft.
Demgemäß sind Aspirationen realistische Aspirationen oder Erwartungen, wenn sie hinsichtlich
Hindernissen oder Möglichkeiten überprüft wurden (Gottfredson, 1996). Die Einschätzung des
zukünftigen Berufs bzw. der Berufsumwelt erfolgt durch den Ausdruck eines Ausbildungs-
wunsches. Ausbildungswünsche beziehen sich auf die Vorstellungen von akademischen Fähigkei-
ten und das höchste Ausbildungsniveau, das ein Individuum erreichen möchte und stehen in
einem engen Zusammenhang mit der schulischen Leistung des Individuums (Rojewski, 2005). Die
realistische Aspiration und der Ausbildungswunsch des/der Jugendlichen bilden somit die Grund-
lage für die Einschätzung der subjektiv wahrgenommenen Kongruenz. Die Kongruenz zwischen der
realistischen Aspiration und dem Ausbildungswunsch wird direkt durch den/die Jugendliche(n)
eingeschätzt, indem er/sie danach gefragt wird. Die wahrgenommene, subjektive Einschätzung der
Kongruenz nach Gottfredson (1981) unterscheidet sich daher grundlegend von Hollands Interes-
senkongruenz und zwar aus zwei Gründen: Erstens wird die wahrgenommene, subjektive
Kongruenz direkt erfragt und durch den/die Jugendliche/n subjektiv eingeschätzt. Zweitens ist die
Bewertung der Kongruenz bewusst durch den/die Jugendliche/n wahrnehmbar und damit kognitiv
zugänglich. Bei der Interessenkongruenz hingegen handelt es sich um ein indirektes Maß.
4 Entschiedenheit der Berufs- und Ausbildungswahl
Das Ausmaß und die Art der Entschiedenheit bzw. Unentschiedenheit bei der Berufs- und Ausbil-
dungswahl dient als wichtiger Indikator für die Berufswahlbereitschaft bzw. Berufswahlreife (z. B.
Powell & Luzzo, 1998; Patton & Creed, 2001). Die Entschiedenheit der Berufs- und Ausbildungs-
wahl wurde daher in erster Linie mit berufswahlbezogenen Variablen untersucht. Die Entschie-
denheit der Berufs- und Ausbildungswahl wird entweder mit einem einzigen Item erhoben (z. B.
Holland & Holland, 1977; Gutman, Schoon & Sabates, 2011) oder mit Skalen gemessen (z.B. Creed,
Prideaux & Patton, 2005; Patton & Creed, 2007; Tracy & Darcy, 2002; Tracey, 2008).
Viele Studien untersuchten die Entschiedenheit der Berufs- und Ausbildungswahl in Zusammen-
hang mit Interessen, der Interessenstruktur oder der Interessenkongruenz nach dem Holland-
Modell (1985, 1997) mit nahen berufswahlbezogenen Kriterien bzw. im Zuge von Laufbahninter-
ventionen (z. B. Holland & Holland, 1977; Tracy & Darcy, 2002; Tracey, 2008). Tracy und Darcy
(2002) konnten einen Zusammenhang zwischen der Abweichung von der normativen RIASEC-
50
Struktur (Holland, 1985, 1997) und der Entschiedenheit bzw. Unentschiedenheit der Berufs- und
Ausbildungswahl bei der Laufbahnwahl und der Wahrnehmung der eigenen Fähigkeiten bei 162
College-Studenten nachweisen. Studenten, die ihre Interessen nach dem Holland-Modell organi-
sierten, waren entscheidungssicherer als jene, die die RIASEC-Struktur nicht für ihre Laufbahnwahl
verwendeten. Tracey (2008) berücksichtigte in einer ähnlichen Studie zusätzlich die Kongruenz
zwischen Interessen und Beruf. Es ergab sich ein signifikanter Effekt der Interessenstruktur auf die
Interessenkongruenz und ein Zusammenhang mit der Sicherheit. Hirschi und Läge (2007) konnten
einen Zusammenhang zwischen der Berufswahlbereitschaft und der Entwicklung der Interessen in
der Volksschule nachweisen. Jugendliche mit differenzierteren Interessen waren entscheidungs-
sicherer bei der Berufswahl als Jugendliche mit einem flachen Interessenprofil und ihre berufliche
Identität war weiter entwickelt.
Einige Studien untersuchten Variablen der Berufswahlreife und der Entschiedenheit der Berufs-
und Ausbildungswahl in Zusammenhang mit distalen Kriterien wie dem Wohlbefinden und der
schulischen Leistung (z. B. Creed, Prideaux & Patton, 2005). Creed et al. (2005) untersuchten
Determinanten und Konsequenzen des Status der beruflichen Entschiedenheit im Längsschnitt bei
292 Jugendlichen zum Zeitpunkt T1 (Grade 8, Alter 12.51 bis 14.76) und 212 Jugendlichen zum
Zeitpunkt T2 (Grade 10). Die Ergebnisse zeigten, dass die zu beiden Zeitpunkten T1 und T2
unentschiedenen Schüler/innen niedrigere Werte bei allen Variablen hatten als die
entscheidungssicheren. Außerdem berichteten die Unentschiedenen eine geringere Aussicht auf
bezahlte Arbeitserfahrungen zum Zeitpunkt T1. Jugendliche mit bezahlten Arbeitserfahrungen
waren ebenfalls entscheidungssicherer in Bezug auf ihre Laufbahn als Unentschiedene. Auch die
Schüler/innen, die ihren Entscheidungsstatus änderten (sicher/unsicher) hatten schlechtere Werte
als die Schüler/innen, die durchgehend sicher waren. Mädchen waren eher durchgehend
unentschieden.
Aspirationen in Zusammenhang mit laufbahnbahnbezogenen Variablen und der Entschiedenheit
wurden von Patton und Creed (2007) untersucht. Patton und Creed (2007) erhoben berufliche
Aspirationen (idealistisch) und Erwartungen (realistisch) und verschiedene berufswahlbezogene
Variablen wie Berufswahlreife, Entschiedenheit der Laufbahnwahl, Selbstwirksamkeit der Ent-
schiedenheit und Laufbahnhindernisse bei australischen High School-Studenten (N = 925). Die
Aspirationen wurden mit Holland-RIASEC-Codes kodiert. Ein Drittel der Studenten berichtete
Abweichungen zwischen idealistischen und realistischen Aspirationen. Diese Studenten zeigten
eine größere Unsicherheit bei der Laufbahnwahl, weniger Vertrauen in die Laufbahnentscheidung
(Selbstwirksamkeit) und eine geringere Berufswahlreife. Diese Unterschiede zeigten sich eher bei
weiblichen Studenten.
Geschlechtsunterschiede im Ausmaß der Sicherheit konnten auch zwei australische Studien nach-
weisen (Creed et al., 2005, Patton & Creed, 2001). Mädchen zeigten zwar eine größere Berufs-
wahlreife in Bezug auf das Wissen, aber sie hatten in allen Altersgruppen höhere Werte bei der
Unentschiedenheit als Jungen (Patton & Creed, 2001).
Die Entschiedenheit der Berufs- und Ausbildungswahl in Zusammenhang mit Ausbildungs-
wünschen wurde ebenfalls überprüft (z. B. Gutman, Schoon & Sabates, 2011; Gutman & Schoon,
2012). Gutman, Schoon und Sabates (2011) untersuchten Ursachen (Antezedenzien) für die
Unsicherheit bei der Ausbildungswahl wie sozioökonomischer Status, Erwartungen der Eltern,
Motivation, wahrgenommene Fähigkeiten in Zusammenhang mit dem Verbleiben in der Ausbil-
dung und der schulischen Leistung in einem Pfadmodell bei Schüler/innen (N = 8 577) im Längs-
schnitt. Die Daten stammten aus einer Panelstudie und einer weiteren Datenbasis, die gemeinsam
51
einen Zeitraum von 9 Jahren abdeckten (Alter zwischen 11 und 18 Jahren). Der Zusammenhang
zwischen der schulischen Leistung mit 11 Jahren und der Unsicherheit wird durch die elterlichen
Erwartungen und die wahrgenommenen Fähigkeiten mediiert, was die schulische Leistung mit 16
Jahren und das Verbleiben in der Ausbildung mit 18 Jahren vorhersagt. Geschlechtsunterschiede
konnten ebenfalls nachgewiesen werden. Männliche Jugendliche zeigten eine größere Unsicher-
heit über den Verbleib in der Ausbildung mit 18 Jahren, was Konsequenzen für die spätere
schulische Leistung hatte.
Weitere Studien zum Zusammenhang zwischen Variablen der Entschiedenheit der Berufs- und
Ausbildungswahl, Kongruenzvariablen (Interessenkongruenz oder Kongruenz zwischen Aspiratio-
nen und Ausbildungswünschen) und distalen Kriterien waren nicht auffindbar.
5 Arbeits- und organisationspsychologische Kriterien
Leistung, Zufriedenheit und kontraproduktives Verhalten können durch die Berufswahl beeinflusst
werden. Eine Berufs- und Ausbildungswahl, die nicht den eigenen Fähigkeiten oder Interessen
entspricht, kann sich unter Umständen in Unzufriedenheit, mangelhafter Leistung und kontrapro-
duktivem Verhalten äußern. Leistung steht auch immer in einem Zusammenhang mit der
Motivation zur Umsetzung einer entsprechenden Leistung, und diese hängt nicht nur von der
Person selbst, sondern auch von der Situation (Arbeits- oder Ausbildungsumwelt, Arbeits-
bedingungen) ab, in der sich die Person befindet (Heckhausen, 1989). Wenn sich ein/e
Jugendliche/r in einer unbefriedigenden Arbeits- oder Ausbildungssituation befindet oder die
Erwartungen an die Ausbildung nicht der Realität entsprechen, kann sich dies negativ auf die
Leistung auswirken. Motivation erklärt somit die Leistung, aber es lassen sich daraus auch wichtige
Ergebnisse wie die Arbeitszufriedenheit ableiten (Nerdinger, 2011) und Arbeitsunzufriedenheit
kann Ursache für Probleme wie Absentismus, Fluktuation oder kontraproduktives Verhalten sein.
Die drei Kriterien, Leistung, Zufriedenheit und kontraproduktives Verhalten, stehen daher in einem
engen Zusammenhang. Eine hohe Leistung ist das Hauptziel jeder Organisation, sei es nun ein
Betrieb oder eine Schule. Zufriedene Mitarbeiter/innen, Lehrlinge und Schüler/innen sind
wünschenswert, obwohl sich zwischen Zufriedenheit und Leistung nicht wie erwartet hohe
Zusammenhänge zeigten (z. B. Iaffaldano & Muchinsky, 1985; Judge, Thoresen, Bono & Patton,
2001). Aber es bestehen Zusammenhänge zwischen Arbeitsunzufriedenheit und kontraprodukti-
vem Verhalten, beispielsweise in Form von Absentismus. Deshalb ist produktives Verhalten
erstrebenswert für Organisationen. Produktives Verhalten erzeugt Leistung, während kontrapro-
duktives Verhalten den Unternehmenserfolg und das Arbeitsklima belastet (Marcus, 2000).
Leistung, Zufriedenheit und kontraproduktives Verhalten sind daher geeignete Kriterien, um
Zusammenhänge mit den Kongruenzmaßen zu untersuchen. Im Folgenden werden die theore-
tischen Grundlagen der Kriterien, getrennt nach den Ausbildungsumwelten Betrieb und Schule,
erörtert.
5.1 Leistung
5.1.1 Berufliche Leistung
Die berufliche Leistung ist das wichtigste Erfolgskriterium aller personalpsychologischen
Maßnahmen (Schuler & Marcus, 2004). Berufliche Leistung oder Job Performance lässt sich all-
52
gemein „als der individuelle Beitrag eines Mitarbeiters zu den Zielen einer Organisation defi-
nieren“ (Marcus, 2010, S. 88).
Leistungen in unterschiedlichen Tätigkeitsfeldern und Organisationen lassen sich auf eine relativ
überschaubare Anzahl replizierbarer Faktoren zurückführen (Schuler & Marcus, 2004). Überprüft
wurde dies in einer der umfangreichsten personalpsychologischen Untersuchungen überhaupt, im
sogenannten US Army Selection and Classification Project (Project A), der US Army. Mehr als 200
Leistungsindikatoren, aus 19 verschiedenen Berufen wurden bei einer Stichprobe von N = 9.430
erhoben. Mittels Faktorenanalysen wurden fünf unabhängige Faktoren identifiziert (Campbell,
1990). Aufbauend auf den Untersuchungen entwickelten Campbell, McCloy, Oppler und Sager
(1993) die Theorie beruflicher Leistung. Die Autoren definieren Leistung als beobachtbares
Arbeitsverhalten und schließen damit Leistungsergebnisse aus. Leistung wird durch die Interaktion
von drei Determinanten bestimmt: deklaratives Wissen (Fähigkeiten, Persönlichkeit, Interessen,
Ausbildung etc.), prozedurales Wissen und Fertigkeiten (Erfahrung, Übung etc.) und Motivation.
Eine Studie von McCloy, Campbell und Cudeck (1994) konnte die drei Determinanten bestätigen,
wobei Motivation die wichtigste Komponente der Leistung war (Marcus & Schuler, 2006).
Die Ergebnisse aus dem Project A dienten als Grundlage für das Modell der aufgaben- und umfeld-
bezogenen Leistung von Borman und Motowidlo (1993). Zusätzlich bezogen die Autoren das
Konzept des prosozialen Verhaltens in Organisationen (Brief & Motowidlo, 1986) und das
Organizational Citizenship Behavior (OCB; Organ, 1988) mit ein. Bei der aufgabenbezogenen
Leistung handelt es sich um Verhalten, das sich direkt auf die Erledigung der Arbeitsaufgaben bzw.
Tätigkeiten bezieht, die in der Arbeitsanalyse oder Stellenbeschreibung festgelegt sind. Die
umfeldbezogene Leistung bezieht sich auf Arbeitsverhalten, das über die formalen Arbeitsinhalte
oder die Arbeitsrolle hinausgeht. Dabei lässt sich positives (extraproduktives Verhalten oder Extra-
rollenverhalten) und negatives Arbeitsverhalten (kontraproduktives Verhalten) unterscheiden.
Ursachen der aufgabenbezogenen Leistung sind Kenntnisse, Fähigkeiten, Fertigkeiten und Erfah-
rung. Determinanten der umfeldbezogenen Leistung sind Persönlichkeit und Motiviation (Marcus
& Schuler, 2006).
Der ursprüngliche Ansatz von Motowidlo (1993) wurde mehrfach revidiert. Die Autoren
unterscheiden später zwischen einem interpersonalen und einem motivationalen Aspekt (Van
Scotter & Motowidlo, 1996; Borman, Penner, Allen & Motowidlo, 2001). Das negative Arbeitsver-
halten (kontraproduktives Verhalten), das die Autoren der umfeldbezogenen Leistung zuordneten,
scheint ein eigener Bereich des Arbeitshandelns zu sein. Beweise für die Unterscheidung produk-
tiver und kontraproduktiver Elemente des beruflichen Verhaltens wurden in einer Studie von
Marcus, Schuler, Quell und Hümpfner (2002) in zwei deutschen Stichproben gefunden.
Die Bewertung der Leistung erfolgt durch Leistungsbeurteilungen. Mitarbeiterbeurteilungen
werden in verschiedenen europäischen Ländern in ca. 75 % der Unternehmen für interne
Auswahlentscheidungen herangezogen (Schuler, Frier & Kauffmann, 1993). Die Messung der
beruflichen Leistung kann aufgrund objektiver (z. B. quantitative Arbeitsergebnisse) oder subjekti-
ver Quellen erfolgen. Die wichtigste Quelle subjektiver Leistungsbeurteilungen ist die Vorgesetz-
tenbeurteilung. Die Mitarbeiter werden durch den direkten Vorgesetzten, Lehrlinge durch ihren
Ausbilder, beurteilt. Da dieser im Zuge der Ausbildung in der Regel persönlich mit dem Lehrling
zusammenarbeitet, ist er auch die beste Urteilsquelle, da er häufig Gelegenheit zur Verhaltensbe-
obachtung hat. Allerdings haben Vorgesetzte auch großes Interesse daran, die Motivation ihrer
Mitarbeiter und gute Beziehungen aufrechtzuerhalten. Diese Involviertheit des Vorgesetzten kann
die Urteilsabgabe beeinflussen (Marcus & Schuler, 2006). Urteile, die für reine Forschungszwecke
53
abgegeben werden, fallen anscheinend korrekter aus und werden weniger durch Stereotype
beeinflusst als solche mit Folgen für administrative Entscheidungen (Dobbins, Cardy & Truxillo,
1988). Vorgesetztenurteile erfassen dennoch tatsächlich die Arbeitsleistung (z. B. Hakel, 1986) und
werden weiterhin als Hauptbeurteilungsquelle dienen (Schuler & Marcus, 2004).
Ein direkter und umfassender Zugang zum tatsächlichen Verhalten ist der Beurteilte selbst. Ein
Vorteil von Selbstbeurteilungen ist, dass sie meistens differenzierter ausfallen als Fremdbeurtei-
lungen. Allerdings sind sie auch anfällig für absichtliche und unwillkürliche Verzerrungen, durch die
Abgabe vorteilhafter Urteile (Marcus & Schuler, 2006). Selbstbeurteilungen der Arbeitsleistung
korrelieren nur moderat mit Vorgesetztenbeurteilungen (Conway & Huffcutt, 1997, Harris &
Schaubroeck, 1988; Mabe & West, 1982). Die Korrelationen hängen jedoch von vielen anderen
Variablen ab wie personenbezogenen (z. B. Intelligenz, Berufserfahrung) und organisationalen
Variablen (z. B. Gruppengröße) und Durchführungsfaktoren (z. B. Anonymität) (Mabe & West,
1982).
5.1.2 Schulische Leistung
Schüler/innen erhalten für ihre Leistungen in der Schule Noten. Das Schulunterrichtsgesetz (§ 18)
definiert die dafür erforderlichen Beurteilungsgrundlagen:
(1) Die Beurteilung der Leistungen der Schüler in den einzelnen Unterrichtsgegenständen
hat der Lehrer durch Feststellung der Mitarbeit der Schüler im Unterricht sowie durch
besondere in die Unterrichtsarbeit eingeordnete mündliche, schriftliche und praktische
oder nach anderen Arbeitsformen ausgerichtete Leistungsfeststellungen zu gewinnen.
Maßstab für die Leistungsbeurteilung sind die Forderungen des Lehrplanes unter
Bedachtnahme auf den jeweiligen Stand des Unterrichtes.
(2) Für die Beurteilung der Leistungen der Schüler sind folgende Beurteilungsstufen
(Noten) zu verwenden: Sehr gut (1), Gut (2), Befriedigend (3), Genügend (4), Nicht
genügend (5). [...]
(3) Durch die Noten ist die Selbständigkeit der Arbeit, die Erfassung und die Anwendung
des Lehrstoffes, die Durchführung der Aufgaben und die Eigenständigkeit des Schülers zu
beurteilen.
Die wichtigste Quelle zur Messung von Schulleistungen sind daher Noten. In der Personal-
psychologie werden bei Bewerbungen ebenfalls Schul-, Ausbildungs- oder Studienleistungen
herangezogen, obwohl sie nicht unbedingt den Ruf eines validen Prädiktors für den Berufserfolg
genießen (Schuler & Marcus, 2006). Aber wie valide sind Schulnoten tatsächlich für die Prognose
des weiteren Bildungs- und Ausbildungserfolgs und späteren Berufserfolgs? Die Prognostizier-
barkeit des Studienerfolgs aufgrund von Schulnoten unterscheidet sich je nachdem, ob Einzel-
noten, aggregierte Werte wie Jahresfachnoten oder der Notendurchschnitt des Jahreszeugnisses
als Messgrundlage herangezogen wird (Schuler, 2010).
Metaanalysen konnten die prognostische Validität von Abschlussnoten für den Studienerfolg
bestätigen (z. B. Burton & Ramist, 2001; Robbins, Lauver, Le, Davis, Langley & Carlstrom, 2004;
Trapmann, Hell, Weigand & Schuler, 2007). Burton und Ramist (2001) fanden einen Zusammen-
hang von ρ = .42 (durchschnittliche unkorrigierte Validität) von High School-Noten (kumulierte
Grade Point Average/GPA oder Klassenränge) bei 12 Studien (im Zeitraum von 1986 bis 1995) mit
rund 25 000 Studenten. Die Autoren verglichen außerdem die prädiktive Validität von kumulierten
Durchschnittsnoten (GPA) und Notendurchschnitten (GPA) des ersten Jahres in zwei verschiede-
54
nen Zeitabschnitten. Sie konnten ähnliche Validitäten beispielsweise bei High School-Noten fest-
stellen (für Abschlüsse vor 1980: kumuliert ρ = .49, 1. Jahr ρ = .48; für Abschlüsse nach 1980:
kumuliert ρ = .42, 1. Jahr ρ = .36). Robbins et al. (2004) analysierten 109 Studien und fanden einen
ähnlichen Zusammenhang von ρ = .41 (einfach attenuationskorrigierte Validität) zwischen kumu-
lierten High School-Noten (GPA). Als beste Prädiktoren für den Studienerfolg (GPA) erwiesen sich
die akademische Selbstwirksamkeit (.378) und das Leistungsmotiv (.257).
In einer weiteren Metaanalyse zur Vorhersage der Studiennoten aus Schulnoten von Trapmann et
al. (2007) mit k = 53 unabhängigen Stichproben (N = 48 178), die seit 1980 in verschiedenen
europäischen Ländern publiziert worden waren, ergab sich für die Durchschnittsnote in diversen
Studienfächern eine prognostische Validität von ρ = .52 (Korrektur der Kriteriumsreliabilität und
der Varianzeinschränkung). Für deutsche Studien (k = 42, N = 45 860) ergab sich eine Validität von
ρ = .53. Die Validitäten von Einzelnoten liegen bei deutschen Studien zwischen ρ = .256 für die
Muttersprache, ρ = .345 für Mathematik und ρ = .40 für die Note eines studienfachnahen Unter-
richtsfaches.
Untersuchungen zur Vorhersage des Ausbildungserfolgs durch Schulnoten zeigten ebenfalls unter-
schiedliche Ergebnisse. Außerdem ergaben sich Validitätsunterschiede zwischen der theoretischen
und praktischen Ausbildungsleistung. Bei der Vorhersage der theoretischen Ausbildungsleistung
durch Schulabschlussnoten ergaben sich in Einzelstudien unterschiedlich hohe Zusammenhänge
von r = .45 bei Rechtspflegern (Brandstätter, 1970; zitiert nach Schuler, 2010, S. 601) bis .67 bei
mechanisch-technischen Berufen (Schuler, Barthel & Fünfgelt, 1984; zitiert nach Schuler, 2010,
S. 601). Zwischen Schulnoten und der berufspraktischen Ausbildungsleistung ergab sich in einer
Studie von Schuler et al. (1984; zitiert nach Schuler, 2010, S. 601) nur ein Zusammenhang von r =
.21.
Eine Metaanalyse von Baron-Boldt, Funke & Schuler (1989; zitiert nach Schuler, 2010, S. 601) zur
Prognose von Ausbildungsergebnissen mit 15 Einzelstudien (N = 2.555) ergab für Abschlussnoten
aus Real- und Hauptschulen eine durchschnittliche, artefaktkorrigierte Validität von ρ = .41. Bei
der Validität von Einzelnoten zeigte sich ein ähnliches Bild wie bei der Studienerfolgsprognose. Sie
lagen auf einem etwas niedrigeren Niveau (Mathematik ρ = .30; Physik und Biologie ρ = .26 und
Sport: p = .03) als die Gesamtnote (Schuler, 2010).
Ein besonders interessanter Vergleich für die Berufsberatung und Personalauswahl ist der Zusam-
menhang zwischen Noten und Berufserfolg (Schuler, 2010), denn die Effektivität von Noten als
Auswahlinstrument misst sich letztlich an der Prognose des Berufserfolgs (Schuler & Marcus,
2006). Die Anzahl der Studien, die Schulnoten als Vorhersagekriterium für den Berufserfolg unter-
suchten, ist relativ gering. Meistens wurden Examensnoten in die Analysen mit einbezogen. Der
Großteil dieser Studien stammt aus den USA (Schuler, 2010). Die aktuellste Metaanalyse stammt
von Roth, BeVier, Switzer & Schippmann (1996) und umfasste k = 71 Stichproben mit N = 13 984
Personen. Die Autoren ermittelten eine durchschnittliche Gesamtkorrelation von ρ = .32 (korri-
giert bezüglich Kriteriumsreliabilität und Streuungseinschränkung im Prädiktor). Als Moderatoren
der Validität erwiesen sich das Niveau der akademischen Ausbildung (College ρ = .33; Master’s
degree ρ = .33; PhD- oder MD-degree ρ = .10) und der Zeitraum zwischen Bildungsabschluss und
Leistungsmessung. Die Validitäten betrugen nach einem Jahr ρ = .45, nach 2 bis 5 Jahren ρ = .30
und ab dem sechsten Jahr ρ = .11.
Neuere Untersuchungen weisen teilweise niedrigere Werte auf als ältere. Ob damit die Qualität
der Schul- oder Studiennoten als Prädiktor für den Berufserfolg abnimmt, kann nicht mit Sicher-
55
heit bestätigt werden (Schuler, 2010). In den Metaanalysen von Baron-Boldt, Funke & Schuler
(1988; zitiert nach Schuler, 2010, S. 603) und Samson, Graue, Weinstein, & Walberg (1984; zitiert
nach Schuler, 2010, S. 603) ließ sich kein derartiger Effekt nachweisen. Drei andere Metaanalysen
(Baron-Boldt et al., 1989; zitiert nach Schuler, 2010, S. 603; Roth et al., 1996; Cohen, 1984) konn-
ten allerdings einen entsprechenden Zusammenhang nachweisen. In der Metaanalyse von Cohen
(1984) wiesen nur die sehr alten Studien (vor 1930 bis 1949) höhere Koeffizienten (von ρ = .26 bis
.32) auf, während sich für Studien ab 1950 bis 1981 Werte von ρ = .13 bis .17 ergaben. Baron-Boldt
et al. (1989; zitiert nach Schuler, 2010, S. 603) kommen jedoch für Studien bis 1977 auf eine
höhere Validität von ρ = .49 für Schulabschlussnoten deutscher Haupt- und Realschulen und erst
für Studien ab 1978 verringert sich die Validität auf ρ =.26. Hier ist tatsächlich eine Abnahme der
prognostischen Validität der Abschlussnoten für den Erfolg der beruflichen Ausbildung zu
beobachten. Neuere Einzelstudien bestätigten diesen Wert (z. B. Görlich & Schuler, 2007; zitiert
nach Schuler, 2010, S. 604). Für Abiturnoten von Gymnasiasten gilt allerdings das Gegenteil, denn
hier ist eine Zunahme der prognostischen Validität des Examenserfolgs von ρ = .46 auf .52 zu
verzeichnen (Schuler, 2010).
Insgesamt lässt sich feststellen, dass Abiturnoten von Gymnasiasten eine mittlere prognostische
Validität (ρ = .52) für den zukünftigen Studienerfolg besitzen. Dieser Wert lässt sich von einzelnen
eignungsdiagnostischen Verfahren nur schwer erreichen (Schuler, 2010). Die Vorhersagevalidität
von Abschlussnoten aus deutschen Haupt- und Realschulen für den Erfolg in der beruflichen
Ausbildung hat jedoch deutlich abgenommen und liegt ab den 1980er Jahren noch bei ρ = .26. Die
Prognose des Berufserfolgs anhand von Schul- und Examensnoten amerikanischer Studien liegt in
einer Metaanalyse von Roth et al. (1996) bei einer durchschnittlichen Gesamtkorrelation von
ρ = .32.
Trotz dieser Schwäche zählen Zeugnisnoten zu den validesten Einzelkomponenten bei der Perso-
nalauswahl. Dies gilt jedoch nur für hochaggregierte Abiturnotendurchschnitte und nicht für ein-
zelne Fachnoten (Schuler & Marcus, 2006).
5.2 Arbeits- und Ausbildungszufriedenheit
Arbeitszufriedenheit ist wahrscheinlich das populärste Einstellungskonzept der Arbeits- und Orga-
nisationspsychologie. Die große Anzahl an Studien zum Thema Arbeitszufriedenheit, über 4000 im
Jahre 2006 (3690 Arbeiten laut Spector, 1997 und 594 laut Felfe & Six, 2006) widerspiegelt die
zentrale Bedeutung des Konstrukts für das Erleben und Verhalten von Mitarbeitern in Organi-
sationen. Arbeitszufriedenheit diente in den 70er und 80er Jahren als wesentliche Zielgröße im
Rahmen der Programme der Humanisierung der Arbeit und in den 90er Jahren für Maßnahmen
der betrieblichen Gesundheitsförderung. Außerdem steht die Zufriedenheit mit der Arbeit in
einem engen Zusammenhang mit der Lebenszufriedenheit und der physischen und psychischen
Gesundheit (Six & Felfe, 2004).
Ein zentrales Problem des Arbeitszufriedenheitskonzepts sind die meist hohen Zufriedenheits-
werte. Im Jahr 2006 gab es bereits über 4000 Studien (Felfe & Six, 2006). Zwischen 70 % und 90 %
der Befragten antworteten auf die einfache Frage: „Wie zufrieden sind Sie mit der Arbeit?“ mit
sehr zufrieden oder ziemlich zufrieden (Fischer & Belschak, 2006). Die überwiegend positiven
Äußerungen wurden von Forschern stark bezweifelt (Fischer, 2006). Offensichtlich waren die
eindimensional gemessenen subjektiven Urteile unabhängig von der eigenen Befindlichkeit und
der Wahrnehmung der tatsächlichen Arbeitssituation (Fischer & Belschak, 2006). Bei der Erhebung
der Arbeitszufriedenheit müssen auch Bedingungsfaktoren wie die Umgebungsbedingungen,
56
Personenmerkmale und die Passung von Arbeits- und Personenmerkmalen (Person-Environment-
Fit) berücksichtigt werden. Arvey, Carter und Buerkley (1991; zitiert nach Six & Felfe, 2004, S. 610)
schätzen die Varianzbeiträge der Faktoren wie folgt ein: Personenmerkmale 10 % bis 30 %, Bedin-
gungsfaktoren 40 % bis 60 % und Interaktionseffekte 10 % bis 20 %.
Die neuere Arbeitszufriedenheitsforschung konzentriert sich daher auf die Unterscheidung ver-
schiedener Formen der Arbeitszufriedenheit (Bruggemann, Groskurth & Ulich, 1975) oder auf die
Erfassung unterschiedlicher Anspruchsniveaus (Hackman & Oldham, 1976; Fischer, 1985; 1989;
zitiert nach Fischer & Belschak, 2006, S. 82) (Fischer & Belschak, 2006). Auch im theoretischen
Bereich lassen sich Fortschritte feststellen, z. B. in einer Verbindung zwischen der Emotionsfor-
schung und der Arbeitszufriedenheitsforschung (Wegge & van Dick, 2006).
Die Messung und Operationalisierung der Arbeitszufriedenheit basiert in der Regel auf dem Ein-
stellungskonzept. Arbeitszufriedenheit wird dabei als Einstellung zur Arbeit insgesamt oder zu
bestimmten Facetten der Arbeit erfasst (Felfe & Six, 2006). Wird Arbeitszufriedenheit als Einstel-
lung definiert, lässt sie sich grundsätzlich auf zwei Arten messen, als globale Zufriedenheit oder als
Zufriedenheit mit spezifischen Aspekten der Arbeitssituation. Als globales Maß wird Arbeitszufrie-
denheit mit einer einzigen Frage, einem Einzelitem, gemessen. Die einfachste Skala mit einem
einzigen Item stammt von Kunin (1955), eine sechsstufige Gesichter-Skala, mit sehr traurig bis sehr
fröhlich blickenden Gesichtern. Verfahren, die verschiedene Facetten der Arbeit messen, erfassen
neben der allgemeinen Arbeitszufriedenheit auch die Zufriedenheit mit verschiedenen Aspekten
der Arbeitssituation. Zu den zentralen Facetten gehören Arbeitstätigkeit, Arbeitsbedingungen,
Kollegen, Vorgesetzter, Organisation und Leitung, Entwicklung und Bezahlung (z. B. ABB von
Neuberger, 1976; Neuberger & Allerbeck, 1978). Ein Verfahren, das die Formen der Zufriedenheit
nach dem Bruggemann-Modell (1974) erfasst, ist das Messinstrument von Iwanowa (2004).
Als theoretische Grundlage dieser Arbeit dient das Modell von Bruggemann (1974) und Brugge-
mann et al. (1975), das im Folgenden detailliert dargestellt wird.
5.2.1 Das Zürcher Modell der Arbeitszufriedenheit von Agnes Bruggemann (1974)
1974 veröffentliche Agnes Bruggemann ein neues Modell zur Arbeitszufriedenheit. Mit diesem
Modell erreichte Bruggemann einen Durchbruch in der Untersuchung der Arbeitszufriedenheit, da
nicht mehr die unterschiedlichen Facetten der Arbeitszufriedenheit erforscht wurden, sondern die
dahinterstehenden dynamischen Motivationsprozesse (Iwanowa, 2007). Das „Bruggemann-
Modell“ oder „Zürcher Modell“ regte eine intensive empirische Forschung an und scheint auch
nach über 30 Jahren seit seiner Entwicklung noch in der einschlägigen Literatur auf (Baumgartner
& Udris, 2006).
Bruggemann (1974) definiert Arbeitszufriedenheit als „zusammenfassende Einstellung zu einem
betrieblichen Arbeitsverhältnis mit allen seinen Aspekten“ (S. 281). Das Konzept der „zusammen-
fassenden Einstellung“ bedeutet, dass mehrere Einstellungen zu Teilaspekten der Arbeitszufrie-
denheit zum Tragen kommen, z. B. Zufriedenheit mit der Bezahlung, der Arbeitstätigkeit, den
Kollegen (Bruggemann, 1974). Bruggemann (1974) entwickelte ein Modell, wonach sich Arbeits-
zufriedenheit oder Arbeitsunzufriedenheit aus einem abwägenden Vergleich zwischen den
Bedürfnissen und Erwartungen in der Arbeitssituation (Soll-Wert) und den tatsächlichen Befriedi-
gungsmöglichkeiten (Ist-Wert) aus dem Arbeitsverhältnis ergibt. Arbeitszufriedenheit kann sechs
strukturell unterschiedliche Formen annehmen, die sich aus drei Prozessen ergeben (Bruggemann,
1974, S. 283):
57
1. Befriedigung bzw. Nicht-Befriedigung der Bedürfnisse und Erwartungen zu einem gege-
benen Zeitpunkt
2. Erhöhung, Aufrechterhaltung oder Senkung des Anspruchsniveaus als Folge von Befrie-
digung oder Nicht-Befriedigung
3. Problemlösung, Problemfixierung, Problemverdrängung im Falle der Nicht-Befriedigung.
Werden die Erwartungen und Bedürfnisse befriedigt, kommt es zunächst zu einer Periode der
Entlastung und Entspannung (stabilisierte Arbeitszufriedenheit). Dies kann sich in einer Erhöhung
des Anspruchsniveaus auswirken, was zu progressiver Arbeitszufriedenheit führt. Als Alternative
bleibt die stabilisierte Arbeitszufriedenheit bestehen, wenn sich die Erweiterung der Bedürfnisse
nicht auf die Arbeitssituation selbst, sondern auf andere Lebensbereiche richtet. Besteht jedoch
keine Befriedigung der Bedürfnisse im Arbeitsverhältnis, führt dies zu diffuser Unzufriedenheit.
Erfolgt die Lösung der problematischen Situation durch eine Senkung des Anspruchsniveaus, kann
dies zu einer positiven Form der Arbeitszufriedenheit, der resignativen Arbeitszufriedenheit,
führen. Ein Festhalten am ursprünglichen Anspruchsniveau kann zu drei verschiedenen Entwick-
lungsmöglichkeiten führen, einer Pseudoarbeitszufriedenheit, einer fixierten Arbeitsunzufrieden-
heit oder einer konstruktiven Arbeitsunzufriedenheit. Die konstruktive Arbeitsunzufriedenheit ist
gekennzeichnet durch das Streben nach Lösungsversuchen, um aus der unbefriedigenden Situa-
tion zu entrinnen. Werden keine Lösungsversuche unternommen, kann dies entweder zu fixierter
Arbeitsunzufriedenheit oder Pseudoarbeitszufriedenheit führen. Bei der fixierten Arbeitsunzufrie-
denheit sieht das Individuum keine Möglichkeiten mehr zur Problemlösung. Der entstehende
Druck wirkt daher nicht motivierend sondern frustrierend. Kann das Problem nicht von außen
gelöst werden, ist eine pathologische Weiterentwicklung wahrscheinlich. Bei der Pseudoarbeitszu-
friedenheit wird das Problem vom Individuum verfälscht oder verdrängt, um so die unbefriedi-
gende Situation noch als erträglich empfinden zu können (Bruggemann, 1974).
Abbildung 2
Formen der Arbeitszufriedenheit
Anmerkung. Aus „Arbeitszufriedenheit“ (S. 134-135) von A. Bruggemann, P. Groskurth, & E. Ulich, 1975, Bern, Wien
u.a.: Huber.
Zur Erfassung der Zufriedenheitsformen entwickelte Bruggemann einen Fragebogen, die Arbeits-
zufriedenheitskurzskala (AZK). Fünf der sechs Zufriedenheitsdimensionen (progressive, stabili-
58
sierte, resignative Arbeitszufriedenheit, fixierte und konstruktive Arbeitsunzufriedenheit) konnte
Bruggemann (1976) operationalisieren und empirisch bestätigen. Die Pseudoarbeitszufriedenheit
konnte nicht operationalisiert werden und wurde aus den Befragungen ausgeschlossen. Später
wurden eindeutigere, kürzere Items entwickelt, die heute noch verwendet werden (Baumgartner
& Udris, 2006).
Positive und negative Kritik am Zürcher Modell wurde von diversen Autoren geäußert. Nach
Büssing (1991) bezieht Bruggemann in ihrem Modell erstmals das Person-Umwelt-Verhältnis mit
ein und betrachtet Arbeitszufriedenheit als dynamischen Prozess. Als weiterer großer Vorteil des
Modells kann das Anspruchsniveau betrachtet werden, das das Kernstück beim Prozess der Ent-
stehung der Arbeitszufriedenheit bildet (Iwanowa, 2007). Bruggemann berücksichtigt in ihrem
Modell den psychischen Prozess der Veränderung des Anspruchsniveaus, der einer Äußerung von
Zufriedenheit vorausgeht. Zufriedenheit ergibt sich dabei aus einem Vergleich zwischen den
Erwartungen und der Arbeitssituation (Baumgartner & Udris, 2006). Bruggemann geht jedoch
nicht genauer auf die drei Kernvariablen des Modells (Soll-Ist-Wert-Vergleich, Anspruchsniveau-
bildung und Problembewältigungsverhalten) ein. Es ist unklar, wie der Vergleich zwischen der
Arbeitssituation und den Erwartungen abläuft und sie definiert den Begriff des Anspruchsniveaus
nicht hinreichend (Büssing, 1991).
Die ersten Formulierungen der Items der Arbeitszufriedenheitskurzskala (AZK) waren problema-
tisch und wurden stark kritisiert (z. B. Fischer, 1993). Als unbefriedigend erwies sich die Unter-
scheidung der verschiedenen Ausprägungen der Zufriedenheit und die direkte Abfrage des
Anspruchsniveaus. Die Veränderung des Anspruchsniveaus läuft großteils als unbewusster Prozess
ab. Bei der Messung der Arbeitszufriedenheit mit der Arbeitszufriedenheitskurzskala (AZK) konnte
für unbewusste Bedürfnisse bisher keine angemessene Operationalisierung gefunden werden
(Fischer, 1993). Wird das Anspruchsniveau allerdings bewusst wahrgenommenen, korreliert es
hoch mit dem Ausmaß der Zufriedenheit (Fischer, 1993). Fischer (1993) sieht daher keinen Nach-
teil darin, dass die Pseudoarbeitszufriedenheit in der AZK nicht operationalisiert wurde.
Das eigentliche Problem des Bruggemann-Modells und der Arbeitszufriedenheitsforschung ist die
Vernachlässigung des Konstrukts der Kontrollüberzeugungen. Ein erweitertes Modell, das die
„wahrgenommene Kontrollierbarkeit der Arbeitssituation“ als vierte Kernvariable berücksichtigt,
stammt von Büssing (1991). Arbeitszufriedenheit oder Arbeitsunzufriedenheit ergibt sich wie bei
Bruggemann (1974) aus dem Soll-Ist-Vergleich zwischen Anspruchsniveau (Soll) und tatsächlicher
Arbeitssituation (Ist). Zusätzlich wird die wahrgenommene Kontrollierbarkeit erhoben, die berück-
sichtigt, ob die Person die eigene Arbeitssituation beeinflussen kann oder nicht. Gefühle der
Arbeitszufriedenheit oder Arbeitsunzufriedenheit ergeben sich dann „aus dem Grad der Passung
(diskrepant oder kongruent) zwischen der tatsächlichen Arbeitssituation und den individuellen
Erwartungen, Bedürfnissen und Motiven auf der einen Seite und der wahrgenommenen Kontrol-
lierbarkeit der Situation auf der anderen Seite“ (Büssing, Herbig, Bissels & Krüsken, 2006, S. 138).
Das erweiterte Modell konnte in qualitativen und quantitativen Studien empirisch bestätigt und
validiert werden (Büssing, 1992; Büssing, Bissels, Fuchs & Perrar, 1999).
Trotz aller Kritik ist Bruggemanns (1974) Modell ein wichtiger Fortschritt in der Arbeitszufrieden-
heitsforschung, da Arbeitszufriedenheit hier nicht mehr als Zustand, sondern als dynamischer
Prozess betrachtet wird (Wiendieck, 1994). Obwohl das Modell bereits 1974 entwickelt wurde, ist
es nach wie vor gültig. Es wurde wenig am grundlegenden Ansatz verändert. Der einzige Nachteil
ist, dass es in seiner theoretischen Grundlegung bisher nicht hinreichend methodisch erfasst und
empirisch bestätigt werden konnte (Baumgartner & Udris, 2006).
59
5.2.2 Empirische Ergebnisse zur Arbeitszufriedenheit
Arbeitszufriedenheit wird in Zusammenhang mit unterschiedlichen Fragestellungen untersucht, als
Evaluationskriterium, als Prädiktor oder als Moderatorvariable (Six & Felfe, 2004).
Der Zusammenhang zwischen Arbeitszufriedenheit und Merkmalen der Person wurde vor allem in
den letzten Jahren intensiv erforscht. In diversen Studien konnten stabile Zusammenhänge zwi-
schen Arbeitszufriedenheit und Persönlichkeitsmerkmalen nachgewiesen werden. Diverse Autoren
fanden hohe Korrelationen zwischen den Arbeitszufriedenheitswerten von Personen, die nachein-
ander in unterschiedlichen Jobs tätig waren (Gerhart, 1987; Gupta, Jenkins & Beehr, 1992). Steel
und Rentsch (1997) wiesen stabile Zusammenhänge bei der Arbeitszufriedenheit (r = .37) und
beim Job Involvement (r = .41) über einen Zeitraum von über 10 Jahren nach. Judge, Heller und
Mount (2002) untersuchten in einer Metaanalyse Zusammenhänge zwischen Arbeitszufriedenheit
und den Big-Five Persönlichkeitsdimensionen und fanden bei 163 Stichproben (k = 334) durch-
schnittliche Korrelationen von -.29 für Neurotizismus, .25 für Extraversion, .26 für Gewissenhaftig-
keit und nur .17 für Verträglichkeit. Mit der Dimension Offenheit (.02) zeigte sich kein Zusammen-
hang. Eine Metaanalyse zu Geschlechtsunterschieden bei einer Stichprobe von N = 12 979 in der
Bewertung der Arbeitszufriedenheit ergab keine signifikanten Unterschiede zwischen Männern
und Frauen (Witt & Nye, 1992).
Die Zusammenhänge zwischen Arbeitszufriedenheit und Arbeitsleistung fielen geringer aus als
erwartet. Eine Metaanalyse von Iaffaldano und Muchinsky (1985), zwischen einzelnen Facetten
der Arbeitszufriedenheit und der Leistung, ergab bei einer Stichprobe von N = 12 192 (k = 217)
eine durchschnittliche Korrelation von ρ = .17 (messfehler- und attenuationskorrigiert). Auch Six
und Eckes (1991) kamen bei einer auf Iaffaldano und Muchinsky (1985) aufbauenden Metaanalyse
mit 106 Studien und N = 16 428 Personen auf eine mittlere Korrelation von .19 (messfehler-
korrigiert) für einzelne Facetten der Arbeitszufriedenheit. Die durchschnittliche, korrigierte
Korrelation für globale Arbeitszufriedenheit ist in beiden Metaanalysen jedoch höher und liegt bei
.286 (Iaffaldano & Muchinsky, 1985) und .299 (Six & Eckes, 1991). Bei einer neueren Metaanalyse
von Judge, Thoresen, Bono & Patton (2001) mit N = 54 417 Personen und k = 312 Stichproben
ergab sich eine ähnlich hohe, durchschnittliche Korrelation von ρ = .30 (korrigiert) für globale
Arbeitszufriedenheitsmaße in Zusammenhang mit der Leistung. Als Gründe für die geringen
Zusammenhänge werden die geringe Reliabilität und Validität der Messinstrumente, situative Ein-
flüsse und Moderatorvariablen angeführt. Ebenso werden für die Leistungsmessung geeignete
Indikatoren benötigt (Six & Felfe, 2004).
Negative Verhaltenskonsequenzen, die mit geringer Arbeitszufriedenheit in Verbindung gebracht
werden, sind Absentismus und Fluktuation. Allerdings ist Arbeitsunzufriedenheit selten der einzige
Prädiktor für das negative Verhalten, sondern es müssen auch Merkmale der Person und der
Arbeitssituation und die Arbeitsmarktlage berücksichtigt werden (Six & Felfe, 2004). In verschiede-
nen Studien wurde der Zusammenhang zwischen Arbeitszufriedenheit und der Fluktuationsnei-
gung untersucht. Youngblood, Mobley and Meglino (1983) fanden in einer Längsschnittstudie über
vier Jahre, mit 1 445 Personen, signifikante Zusammenhänge zwischen Arbeitszufriedenheit und
Fluktuation. Neuere Studien wiesen einen Zusammenhang zwischen Arbeitsunzufriedenheit und
der Neigung zu einem Arbeitsplatzwechsel nach (z. B. Crampton & Wagner, 1994; Dickter,
Roznowski & Harrison, 1996). Bei Clugston (2000) ergab sich eine negative Korrelation von r = -.53
zwischen Arbeitszufriedenheit und Fluktuationsabsicht.
60
5.2.3 Schul- und Ausbildungszufriedenheit
Die Zufriedenheit mit der schulischen Ausbildung bzw. Schulzufriedenheit wird häufig als Sammel-
kategorie für verschiedene Aspekte der Zufriedenheit wie Schulfreude, Wohlbefinden in der
Schule, Zufriedenheit mit dem/der Lehrer/in oder Schul-Involvement verwendet. Schulzufrieden-
heit bedeutet, dass sich der/die Schüler/in in der Schule wohlfühlt, das Schulgeschehen und
Schulklima positiv bewertet und gerne in die Schule geht (Eder, 1996).
Wie in der Arbeits- und Organisationspsychologie kann Schulzufriedenheit eine personenbezogene
(z. B. Zufriedenheit mit Lehrpersonen) und eine objektbezogene (Bewertung der Schule)
Komponente beinhalten, und das Konstrukt kann als globale Zufriedenheit oder als Zufriedenheit
mit bestimmten Aspekten erfasst werden. Zufriedenheitsitems können sich beispielsweise auf die
Freude am Schulbesuch, die Laufbahnzufriedenheit oder die Zufriedenheit mit konkreten
Merkmalen der Schule beziehen (Eder, 1996). Untersuchungen zur Schulzufriedenheit richten sich
daher auf personenbezogene oder objektbezogene Schwerpunkte und liefern wertvolle
Informationen über Schwachstellen in der Organisation. Auf der Personenseite erfassen sie dann
die affektiv-emotionale Beziehung der Schüler/innen zur Schule (Eder, 1996). Auch in der Arbeits-
und Organisationspsychologie wird Arbeitszufriedenheit von einigen Autoren als positiver
emotionaler Zustand definiert. Locke (1969) beispielsweise sieht Arbeitszufriedenheit als ange-
nehmen emotionalen Zustand, der sich aus der Bewertung der eigenen Arbeit ergibt.
Die Schul- oder Ausbildungszufriedenheit kann auch vom Ausbildungstyp bzw. der Ausbildungs-
form abhängen, in der sich der/die Jugendliche befindet. In einer Befragung von Leipziger Berufs-
schülern/-schülerinnen (N = 677) zeigte sich ein Zusammenhang zwischen dem Ausbildungstyp
und dem Ausmaß der Zufriedenheit. Die Teilnehmer des Berufsvorbereitungsjahres waren deutlich
unzufriedener hinsichtlich der Art und Weise der Behandlung (67 %/98 %), dem Wissen der
Lehrkräfte in der Berufsschule (56 %/100 %) und dem, was man gelernt hat (70 %/92 %) als die
Berufsschüler/-schülerinnen in der rein schulischen Ausbildung. In der Studie ergab sich außerdem
ein Zusammenhang zwischen der Ausbildungswahl aufgrund des Interesses und der Ausbildungs-
form. 95 % der Jugendlichen, die eine schulische Ausbildung absolvierten, konnten ihren Interes-
sen folgen, von jenen, die ein Berufsvorbereitungsjahr besuchten, nur 5 % (Bacher & Prosch,
2002).
In einer Studie zum Befinden von Kindern und Jugendlichen in österreichischen Schulen konnte
Eder (2007) nachweisen, dass die Kinder in der Volksschule die höchste Zufriedenheit aufwiesen.
In der Sekundarstufe II ergaben sich niedrige Zufriedenheitswerte im Bereich der berufsbildenden
mittleren Schulen (BMS), mit der ungünstigsten Ausprägung bei der PTS. Schüler/innen in höheren
Schulformen waren zufriedener.
5.3 Kontraproduktives Verhalten
Die Grundlage für die Forschungsansätze kontraproduktiven Verhaltens im deutschen Sprachraum
bildet der amerikanische Integrity Test. Begründer des Integrity Tests ist der amerikanische
Armeepsychologe G. L. Betts (1947). Er entwickelte 1947 das Biographical Case History (BCH), ein
Instrument zur Identifikation Krimineller. Integrity Tests sind vorwiegend in den USA gebräuch-
liche, spezielle Persönlichkeitsfragebögen, die entwickelt wurden, um im Zuge der Personalaus-
wahl kontraproduktives Verhalten prognostizieren zu können. Im deutschen Sprachraum entwi-
ckelten sich erst sehr spät Messinstrumente zur Erfassung devianten bzw. kontraproduktiven Ver-
haltens (Marcus, 2000). Ein Verfahren, das den Integrity Tests zugeordnet werden kann, ist das
61
Inventar berufsbezogener Einstellungen und Selbsteinschätzungen (IBES) von Marcus (2006). Ein
Messinstrument zur Selbsteinschätzung kontraproduktiven Verhaltens am Arbeitsplatz stammt
von Marcus, Schuler, Quell & Hümpfner (2002).
Das Verhalten von Mitarbeitern ist für Organisationen von enormer Bedeutung, da es in
Zusammenhang mit der Effektivität der Organisation steht. Schätzungen zufolge verursacht
kontraproduktives Verhalten jährlich einen volkswirtschaftlichen Schaden in mehrfacher
Millionenhöhe (Bennet & Robinson, 2000). Ebenso wichtig ist das Verhalten von
Schülern/Schülerinnen in Bildungsinstitutionen, da das schulische Arbeiten durch mangelnde
Disziplin beeinträchtigt wird (Eder, 1996).
5.3.1 Kontraproduktives Verhalten am Arbeitsplatz
Marcus (2001) definiert kontraproduktives Verhalten im Betrieb als „jegliches Verhalten von
Mitarbeitern in Wirtschaftsorganisationen ..., das für die Organisation oder einzelne ihrer Mitglie-
der zumindest potentiell schädliche Folgen hat, ohne für diese Nutzen zu stiften, wobei die Schäd-
lichkeit für den oder die Handelnden bereits zum Zeitpunkt der Handlung offensichtlich
ist“ (S. 415). Alle kontraproduktiven Handlungen haben im Allgemeinen gemeinsam, dass sie
gegen die legitimen Interessen der Organisation verstoßen und gegenüber ihren Mitgliedern oder
der Organisation als Ganzes potenziell schädlich wirken. Typische kontraproduktive Verhaltens-
weisen sind z. B. Diebstahl, Betrug, Absentismus, physische und verbale Aggressionen oder
Substanzmissbrauch. Wichtig für das Verständnis des kontraproduktiven Verhaltens sind drei
Aspekte: Das Verhalten muss erstens intentional erfolgen, das heißt kontraproduktives Verhalten
liegt nicht vor, wenn einem Mitarbeiter unabsichtlich ein Fehler unterläuft. Zweitens muss das
Verhalten potenziell schädlich sein, aber es muss nicht zwangsläufig ein Schaden entstehen (z. B.
führt die Nichteinhaltung von Sicherheitsvorschriften nicht unbedingt zu Verletzungen von Perso-
nen). Und drittens muss der Ausübende wissen, dass das Verhalten den legitimen Interessen der
Organisation widerspricht und er damit der Organisation oder ihren Mitgliedern Schaden zufügen
kann (Marcus & Schuler, 2004). Außerdem dient nicht die Abweichung von einer Norm im Sinne
devianten Verhaltens als Maßstab für die Zuordnung einer Verhaltensweise zu kontraproduktivem
Verhalten, da in vielen Organisationen von den Mitgliedern geteilte Normen existieren, die für die
Organisation kontraproduktiv sind (z. B. zweitägige, angebliche Krankenstände) (Marcus et al.,
2002).
Kontraproduktives Verhalten äußert sich durch einzelne Handlungen, die zwar unerwünscht sind
und als Einzelfall betrachtet normalerweise wenig Aufsehen erregen und deshalb nicht immer als
Problem wahrgenommen werden. Erst durch ihre Häufung und Verdichtung werden sie für man-
che Unternehmen zu einer Bedrohung ihrer Existenz (Marcus, 2000). Kontraproduktives Verhalten
kann sich in vielen Formen zeigen. Gruys und Sackett (2003) identifizierten 87 verschiedene Arten
kontraproduktiven Verhaltens, die sich zu 11 Kategorien zusammenfassen lassen. Diese Taxono-
mie lässt sich empirisch nur teilweise bestätigen (Gruys & Sackett, 2003). Mehr Unterstützung
fand eine vierfaktorielle Lösung mit einem gemeinsamen Faktor höherer Ordnung (second-order
CFA-Modell) und vier latenten Faktoren (Absentismus, Substanzmissbrauch, Aggression, Diebstahl)
(Marcus et al., 2002).
62
5.3.1.1 Konzepte
Die Vielfalt kontraproduktiver Verhaltensweisen führte zur Entwicklung zahlreicher theoretischer
Konzepte aus verschiedenen Disziplinen wie der Psychologie (Sozialpsychologie, Entwicklungs-
psychologie, Persönlichkeitspsychologie), Soziologie und Ökonomie (Marcus & Schuler, 2004).
Marcus (2000) unterscheidet drei Arten von Ansätzen: situationistische Ansätze, pseudo-situatio-
nistische Ansätze und personalistische und interaktionistische Ansätze. Situationistische Ansätze
versuchen eine Erklärung des kontraproduktiven Verhaltens durch die Person und Situation.
Greenberg (1990) konnte in einem Feldexperiment zeigen wie erlebte Ungerechtigkeit zu kontra-
produktivem Verhalten führt. Nach einer Lohnkürzung ergaben sich in zwei Werken eines Indust-
rieunternehmens gravierend unterschiedliche Diebstahlsraten, je nachdem, welche Erklärung die
Mitarbeiter für das Vorgehen der Geschäftsleitung hatten. Situative Einflussfaktoren, die Anlass zu
kontraproduktivem Verhalten geben sind z. B. ungerechte Behandlung, geringe Entlohnung, Kon-
flikte und Stressoren in den Arbeitsbedingungen. Situative Bedingungen bzw. Gelegenheiten für
deviantes Verhalten sind Faktoren wie die Arbeitsmarktlage, die Unternehmenspolitik, Normen
der Arbeitsgruppe und organisationale Kontrolle. Bei den pseudo-situationistischen Ansätzen
handelt es sich meistens um Prozessmodelle. Äußere Einflüsse wie Frustration, Stress, perzipierte
Normen oder Arbeitsunzufriedenheit wirken auf das Individuum ein und lösen affektive oder
kognitive Reaktionen aus, die sich in offenem Verhalten auswirken. Personalistische und interakti-
onistische Ansätze beziehen sich auf Persönlichkeitsmerkmale und Unterschiede in den individu-
ellen Dispositionen (Marcus, 2000).
5.3.1.2 Ursachen und Determinanten
Als Ursachen des kontraproduktiven Verhaltens am Arbeitsplatz wurden zahlreiche Faktoren
untersucht. Einen ersten Hinweis für die Bedeutung von Persönlichkeitseigenschaften als Ursachen
kontraproduktiven Verhaltens bildete das Project A der US Army (Campbell, 1990). Zwei Merkmale
in der Domäne „Gewissenhaftigkeit“ des Fünf-Faktoren-Modells von Costa und McCrae (1992)
erwiesen sich als wesentliche Prädiktoren kontraproduktiven Verhaltens: persönliche Disziplin, die
als Leistungskriterium erfasst wurde, und unverantwortliches Verhalten, das z. B. als Absentismus
oder Drogen- und Alkoholkonsum am Arbeitsplatz erfasst wurde (Muck, 2006).
Aus den unterschiedlichen theoretischen Ansätzen und zahlreichen empirischen Untersuchungen,
vor allem aus der Kriminologie und Psychologie entwickelte Marcus (2000, 2001) eine Taxonomie,
die die unterschiedlichen Erkenntnisse integrieren sollte. Die Determinanten des kontraprodukti-
ven Verhaltens können in einem einfachen 4-Felder-Rahmenmodell entlang den beiden Dimensio-
nen: Quelle der Variation und Erklärungsmechanismus angeordnet werden.
63
Abbildung 3
Rahmenmodell zur Integration der Erklärungsansätze kontraproduktiven Verhaltens
Anmerkung. Aus „Erklärungsansätze kontraproduktiven Verhaltens im Betrieb“ (S. 418) von B. Marcus, 2001, in R.K.
Silbereisen (Hrsg.) Psychologie 2000 , Lengerich: Pabst.
Die erste Dimension ordnet die Ursachen des kontraproduktiven Verhaltens nach den Quellen
Person (personalistische Ansätze) oder Situation (situationistische Ansätze) an. Die zweite Dimen-
sion betrachtet die Wirkmechanismen, die hinter dem kontraproduktiven Verhalten stehen,
nämlich Motivation, die zu kontraproduktivem Verhalten führt und Selbstkontrolle, die die
Ausübung des kontraproduktiven Verhaltens verhindert.
Aus der Taxonomie lassen sich vier Kategorien ableiten:
1. Anlässe (Situation – Motivation)
2. Gelegenheit (Situation – Kontrolle)
3. Selbstkontrolle (Person – Kontrolle)
4. Neigung (Person – Motivation)
Anlässe sind Ereignisse oder situative Bedingungen, die als Reaktion kontraproduktives Verhalten
auslösen können. Am Arbeitsplatz handelt es sich beispielsweise um Lohnkürzungen oder organi-
sationale Ungerechtigkeit. Andere Anlässe, die von der Wahrnehmung des Individuums abhängen,
sind z. B. mangelnde Chancen, Konflikte und Stressoren in den Arbeitsbedingungen. Man betrach-
64
tet diese Variablen zwar als situative Determinanten, aber personale Erklärungen wären ebenso
möglich (Marcus, 2001; Marcus & Schuler, 2004).
Gelegenheiten bilden im Gegensatz zu Anlässen den äußeren Rahmen für die Wahrscheinlichkeit
des Auftretens kontraproduktiver Handlungen. Wenn sich keine Gelegenheit bietet, kann kontra-
produktives Verhalten nicht entstehen. Beispiele sind makroökonomische Bedingungen, die Unter-
nehmenspolitik, organisationale Normen und organisationale Kontrolle (Marcus, 2000, 2001).
Selbstkontrolle umfasst individuelle Persönlichkeitsunterschiede, die als Blockade für kontra-
produktives Verhalten wirken. Hirschi und Gottfredson (1994; zitiert nach Marcus et al., 2002,
S. 20) definieren Selbstkontrolle als „the tendency to avoid acts whose long-term costs exceed
their momentary advantages“ (S. 4). Schädliche Handlungen, die normalerweise sanktioniert
werden, werden aufgrund der negativen Folgen, die den kurzfristigen Nutzen übersteigen, vermie-
den. Selbstkontrolle bezieht sich auf bestimmte Persönlichkeitsveranlagungen, die als Blockade für
kontraproduktives Verhalten wirken. Dazu zählen beispielsweise emotionale Stabilität und eine
hohe Selbstwertschätzung und Intelligenz (Marcus, 2001; Marcus & Schuler 2004). Nach der
Theorie von Gottfredson und Hirschi (1990; General Theory of Crime) ist Selbstkontrolle der
wesentliche Prädiktor kontraproduktiven Verhaltens. Der Einfluss der Selbstkontrolle wurde von
Marcus et al. (2002) im Zuge der Konstruktion eines Messinstruments zur Selbsteinschätzung
kontraproduktiven Verhaltens untersucht. Zur Überprüfung der Validität des Messinstruments
wurden verschiedene Einflussvariablen (kognitive Fähigkeiten, Selbstkontrolle, Integrität und
Arbeitsleistung) getestet. Der beste Prädiktor für das kontraproduktive Verhalten war Selbst-
kontrolle. Ebenso erwies sich Selbstkontrolle in einer Studie von Marcus und Schuler (2004) als der
beste Prädiktor (r = -0.63) kontraproduktiven Verhaltens. Selbstkontrolle war dabei nicht nur der
stärkste, sondern auch der einzig signifikante von den insgesamt 24 Prädiktoren einer hierarchi-
schen Regressionsanalyse.
Neigung bezieht sich auf die Ausprägung stabiler, individueller Dispositionen, die kontraprodukti-
ves Verhalten unmittelbar auslösen können. Die Motivation für deviantes Verhalten kann mit der
Neigung zur Sensationslüsternheit (sensation seeking) erklärt werden. Personen, die sensations-
lüstern sind, neigen zu risikoreichen Aktivitäten, weil sie die damit verbundene Erregung schätzen.
Neigungen zu kontraproduktivem Verhalten werden mit eigenschaftsorientierten Integrity Tests
erfasst. Weitere Variablen zur Konstruktmessung sind emotionale Stabilität, Verträglichkeit und
Gewissenhaftigkeit (Marcus, 2001, 2004).
Eine der größten Metaanalysen, von Ones, Viswesvaran und Schmidt (1993), mit über 600 Studien
und fast 600 000 Versuchspersonen, konnte zeigen, dass Integrity Tests mit kontraproduktivem
Verhalten im Ausmaß von ρ = .47 (mean true validity) korrelieren. Weitere Metaanalysen wurden
zum Zusammenhang zwischen Persönlichkeitseigenschaften und kontraproduktivem Verhalten
durchgeführt (z. B. Salgado, 2002; Dalal, 2005; Berry, Ones & Sackett, 2007). Berry, Ones und
Sackett (2007) untersuchten in einer Metaanalyse Zusammenhänge zwischen kontraproduktivem
Verhalten und verschiedenen Korrelaten wie den Big Five-Variablen, organisationaler Gerechtig-
keit und Organizational Citizenship Behavior. Die stärksten Zusammenhänge ergaben sich mit
negativem Organizational Citizenship Behavior, Verträglichkeit, Gewissenhaftigkeit und emotio-
naler Stabilität. Die Korrelationen organisationaler Gerechtigkeit waren eher gering und die Korre-
lationen mit demografischen Variablen vernachlässigbar.
Zielgruppe der Untersuchungen zum kontraproduktiven Verhalten am Arbeitsplatz waren bisher in
erster Linie Erwachsene, Jugendliche waren in diesem Zusammenhang bisher nur selten unter-
65
sucht worden. Gerade die Jugendzeit und Pubertät birgt das größte Risiko für beinahe alle Formen
devianten Verhaltens (z. B. Gottfredson & Hirschi, 1990). Marcus und Wagner (2007) überprüften
in einer Studie mit 272 deutschen Lehrlingen, die sich in der Übergangsphase von der Schule in die
Berufsausbildung befanden, ob ein Unterschied in den Effekten der Determinanten kontraproduk-
tiven Verhaltens zwischen Erwachsenen und Jugendlichen besteht. Für den Vergleich zogen die
Autoren die 24 Prädiktoren der Studie von Marcus und Schuler (2004) heran. Bei den Determinan-
ten kontraproduktiven Verhaltens zeigte sich, dass sich die Effekte der Dispositionen und die
Selbstkontrolle bei Jugendlichen nicht so stark auswirkten wie bei Erwachsenen. Die Korrelation
zwischen kontraproduktivem Verhalten und Selbstkontrolle betrug bei den Jugendlichen in dieser
Studie r = .50 und bei den Erwachsenen r = .63 (Marcus & Schuler, 2004).
Wie die verschiedenen Studien zeigten, steht kontraproduktives Verhalten in einem engem
Zusammenhang mit bestimmten Persönlichkeitseigenschaften, vor allem das Ausmaß der Selbst-
kontrolle spielt eine überragende Rolle für das Auftreten kontraproduktiver Verhaltensweisen.
Eine der wichtigsten Maßnahmen zur Vermeidung kontraproduktiven Verhaltens am Arbeitsplatz
ist daher Prävention durch gezielte Personalauswahl (Marcus, 2000). Es existieren hinreichend
Beweise aus der allgemeinen Kriminologie, dass sich deviantes Verhalten in der späten Jugendzeit
häuft und dass frühe Devianz ein starker Prädiktor für spätere Devianz ist (z. B. Osgood, Johnston,
O’Malley & Bachman, 1988). Die Eignungsdiagnostik nutzt dieses Konzept der Verhaltensstabilität
im biographischen Ansatz. Beim biographischen Ansatz werden Schlussfolgerungen auf zukünfti-
ges Verhalten direkt aus vergangenem Verhalten abgeleitet. Der beste Prädiktor zukünftigen
Verhaltens ist ähnliches Verhalten in der Vergangenheit (Schuler & Marcus, 2006).
5.3.2 Kontraproduktives Verhalten in der schulischen Ausbildung
Das Verhalten in der Schule repräsentiert die Disziplin im Unterricht und ist für den Prozess des
schulischen Arbeitens von großer Bedeutung (Eder, 1996). Zur Beurteilung des Verhaltens des/der
Schülers/Schülerin in der Schule werden daher Noten vergeben (Sehr zufriedenstellend, Zufrie-
denstellend, Wenig zufriedenstellend, Nicht zufriedenstellend), die dem persönlichen Verhalten
des/der Schülers/Schülerin, seiner Einordnung in die Klassengemeinschaft und den Anforderun-
gen der Schulordnung bzw. der Hausordnung entsprechen. Das Verhalten des/der Schü-
lers/Schülerin darf jedoch nicht in die Leistungsbeurteilung einbezogen werden (§ 21, Schulunter-
richtsgesetz).
Beim unterrichtsbezogenen Verhalten kann man grundsätzlich zwischen „schulkonformem“
(Mitarbeit) und „schuloppositionellem“ (Störung) Verhalten unterscheiden (Eder, 2007, S. 167).
Schulkonformes Verhalten zeigt sich in aktiver Mitarbeit im Unterricht und der ordentlichen
Erledigung der Hausaufgaben, des Vorbereitens auf den Unterricht und des regelmäßigen Lernens.
Schuloppositionelles Verhalten kann sich in absichtlichen Störungen im Unterricht, disziplinären
Auseinandersetzungen mit Lehrkräften, Aggressionsverhalten gegenüber Mitschülern/Mitschü-
lerinnen, Sachbeschädigungen etc. äußern (Eder, 2007).
Das Fernbleiben von der Schule, in dem Sinne, dass sich die Schüler/innen während der Unter-
richtszeit weder im Klassenraum noch in der Schule oder auf dem Schulgelände aufhalten, wird als
Schulschwänzen bezeichnet. Schulschwänzen wird als „Fernbleiben vom Unterricht aus einem
gesetzlich nicht vorgesehenen Grund“ (Eder, 1996, S. 170) verstanden. Eine Verletzung der
Schulpflichtbestimmungen wird bei der Bezirksverwaltungsbehörde angezeigt und mit einer
Geldstrafe bis zu 220 Euro oder einer Ersatzfreiheitsstrafe bis zu zwei Wochen bestraft (§ 24,
Schulpflichtgesetz).
66
Das Ausmaß der Mitarbeit und Störung im Unterricht wird stark vom Klassenklima wie den allge-
meinen Lernhaltungen der Klasse (Disziplin), der Qualität des Unterrichts und den sozialen Bezie-
hungen bestimmt (Eder, 1996). Weitere wichtige Einflussfaktoren sind die Zufriedenheit mit der
Schule, der erlebte Schulstress, die Schülerzentriertheit des Unterrichts und das Niveau der eige-
nen Leistungsfähigkeit.
5.4 Empirische Ergebnisse zum Zusammenhang zwischen den Kriterien
Studien zum Zusammenhang zwischen Arbeitszufriedenheit und Leistung gehören zu den ältesten
Forschungstraditionen der Arbeits- und Organisationspsychologie. Hinsichtlich der Art des
Zusammenhangs zwischen Arbeitszufriedenheit und Leistung wurden zumindest sieben verschie-
dene Annahmen überprüft: ein kausaler Effekt der Arbeitszufriedenheit auf die Leistung und
umgekehrt, der wechselseitige Einfluss beider Konstrukte, eine Scheinkorrelation, die auf den
Einfluss von Drittvariablen zurückzuführen ist, Effekte von Moderatorvariablen, kein Zusammen-
hang und alternative Konzepte (Judge et al., 2001).
Die Untersuchung des kausalen Effekts der Arbeitszufriedenheit auf die Leistung bezieht sich auf
Einstellungstheorien der Sozialpsychologie (z. B. Fishbein & Ajzen, 1975). In diesen Studien wird
Arbeitszufriedenheit als Einstellung definiert, die zu einem bestimmten Verhalten führt. In den
1980er Jahren wurden zwei Metaanalysen zum Zusammenhang zwischen Arbeitszufriedenheit und
Leistung durchgeführt (Petty, McGee, & Cavender, 1984; Iaffaldano & Muchinsky, 1985). Petty et
al. (1984) fassten in ihrer Metaanalyse 16 Studien zusammen, die zwischen 1964 und 1983 publi-
ziert worden waren und ein Maß der Gesamtarbeitszufriedenheit enthielten. Die Analyse ergab
eine korrigierte Korrelation von .31 zwischen Gesamtarbeitszufriedenheit und der individuellen
Leistung und lag damit über dem Niveau damaliger qualitativer Studien. Das Ergebnis der Meta-
analyse ist jedoch aufgrund der geringen Studienanzahl nur begrenzt generalisierbar. Iaffaldano
und Muchinsky (1985) führten eine umfangreichere Metaanalyse mit 217 Korrelationen von 74
Studien durch, zum Zusammenhang zwischen verschiedenen Aspekten der Arbeitszufriedenheit,
der Gesamtarbeitszufriedenheit und der Leistung. Sie fanden Korrelationen zwischen .06 (für die
Zufriedenheit mit der Bezahlung) und .29 (für die Gesamtarbeitszufriedenheit) und eine durch-
schnittliche Korrelation von .17 zwischen Arbeitszufriedenheit und Leistung. Zusätzlich fanden sie
neun Moderatoren, die die Beziehung zwischen den Konstrukten beeinflussten. In einer neueren
Metaanalyse untersuchten Judge et al. (2001) 312 Stichproben von 254 Studien mit insgesamt
54 417 Probanden. Dabei zeigte sich eine durchschnittliche, korrigierte Korrelation von ρ = .30
zwischen der Gesamtarbeitszufriedenheit und der allgemeinen Arbeitsleistung. Obwohl sich nur
eine moderate Korrelation ergab, ist diese doch wesentlich höher als in der Metaanalyse von
Iaffaldano und Muchinsky (1985) und weist immerhin auf einen beachtlichen Zusammenhang hin.
Demnach sind beide Richtungen plausibel – hohe Zufriedenheit führt zu mehr Leistung bzw.
Leistung führt zu Zufriedenheit. Vermutlich sind es reziproke Einflüsse, die das oft gemeinsame
Auftreten von Zufriedenheit und Leistung erklären (Fischer & Fischer, 2005).
Negative Zusammenhänge mit der Arbeitszufriedenheit finden sich mit Absentismus und Fluktua-
tion (Six & Felfe, 2004). Diese Zusammenhänge sind jedoch nicht sehr hoch und betragen bei-
spielsweise r < .15 (Farrell & Stamm, 1988; zitiert nach Six & Felfe, 2004, S. 616) oder r = -.25
(Neuberger, 1974b; zitiert nach Six & Felfe, 2004, S. 616). Ursachen für das Fernbleiben haben
weniger mit der empfundenen Arbeitszufriedenheit zu tun, sondern hängen eher von personalen
und situativen Merkmalen ab (Six & Felfe, 2004). Das Ausmaß der Arbeitszufriedenheit ist eines
der meist untersuchten Korrelate des kontraproduktiven Verhaltens, insbesondere in Bezug auf
67
Absentismus (Marcus & Wagner, 2007). Das kontraproduktive Verhalten korreliert mit der
Arbeitszufriedenheit negativ aber moderat, mit spezifischen Aspekten der Arbeitszufriedenheit r =
-.20 (z. B. Hackett, 1989; Boye & Jones, 1997; zitiert nach Marcus & Wagner, 2007, S. 164) und mit
der Gesamtarbeitszufriedenheit etwas höher r = -.25 (Dalal, 2005).
68
III FORSCHUNGSFRAGEN UND HYPOTHESEN
Der Schwerpunkt dieser Arbeit liegt auf der Untersuchung des Zusammenhangs zwischen drei
verschiedenen Arten von Kongruenzmaßen und arbeits- und organisationspsychologischen
Kriterien. Beim ersten Kongruenzmaß schätzt der/die Jugendliche die Kongruenz zwischen
seiner/ihrer Aspiration und seinem/ihrem Ausbildungswunsch subjektiv und direkt aufgrund
seiner/ihrer Intuition ein. Das zweite Verfahren basiert auf Hollands (1997) Kongruenzkonstrukt,
eines der wichtigsten und validesten Konstrukte der Berufspsychologie. Zusätzlich wird ein drittes
Verfahren entwickelt, das die Kongruenz zwischen der ausgedrückten Aspiration und dem
ausgedrückten Ausbildungswunsch des/der Jugendlichen laut dem österreichischen Ausbildungs-
system erfasst. Die Kongruenzmaße wurden vor Eintritt in die Ausbildung als Erwartungen und
nach Eintritt in die Ausbildung als Wahrnehmung der Realität erhoben. In Zusammenhang mit der
subjektiven Einschätzung der Kongruenz durch den/die Jugendliche/n, soll auch ein möglicher
Mediatoreffekt der nach Eintritt in die Ausbildung erhobenen subjektiven Kongruenz untersucht
werden. Außerdem wird ein Moderatoreffekt der Entschiedenheit der Berufs- und
Ausbildungswahl überprüft und Determinanten der Entschiedenheit untersucht. Des weiteren
werden die Stabilität der Aspirationen und Ausbildungswünsche, deren Determinanten und
exogene Einflussfaktoren untersucht. Es werden zuerst die Forschungsfragen formuliert und
anschließend Hypothesen abgeleitet. Die Hypothesen werden zuerst inhaltlich formuliert und
dann in konkrete, statistisch überprüfbare Hypothesen übersetzt.
1 Forschungsfrage 1: Der Zusammenhang zwischen Prädiktoren und Kriterien
In der Einleitung wurde bereits auf die Unterschiede zwischen der Art der Messung und der
kognitiven Zugänglichkeit der Kongruenz hingewiesen und die Annahmen mit empirischen
Befunden und theoretischen Gründen untermauert. Es kann daher folgende Forschungsfrage
formuliert werden:
Forschungsfrage 1: Ist die subjektive Kongruenz ein besserer Prädiktor für die arbeits- und
organisationspsychologischen Kriterien als die Interessenkongruenz oder die
Systemkongruenz?
Zufriedenheit, Leistung und das kontraproduktive Verhalten sollten nicht unabhängig vom Ausmaß
der Kongruenz sein. In der empirischen Forschung zu Hollands (1997) Interessenkongruenz wur-
den Zusammenhänge zwischen dem Ausmaß der Kongruenz und der Zufriedenheit und der Leis-
tung nachgewiesen (vgl. Kapitel II/2.3.2). Zusammenhänge zwischen Berufs- und Ausbildungs-
wünschen und der schulischen Leistung wurden ebenfalls von zahlreichen Autoren bestätigt (z. B.
Mau & Bikos 2000; Schoon & Parsons, 2002; Heckhausen & Tomasik, 2002). Es wird daher ange-
nommen, dass ein Zusammenhang zwischen den Kongruenzmaßen und den arbeits- und
organisationspsychologischen Kriterien besteht, sich jedoch je nach Art der Kongruenz Unter-
schiede im Ausmaß des Zusammenhangs ergeben.
1.1 Zusammenhänge und Unterschiede zwischen den Kongruenzmaßen und Determi-nanten
Wie bereits in der Einleitung ausgeführt, zeigte die Forschung, dass ein Unterschied zwischen
direkten, bewusst wahrgenommenen und indirekten, gemessenen Kongruenzmaßen besteht und
69
dass die Art der Messung zu unterschiedlichen Ergebnissen führt (z. B. Kristof-Brown et al., 2005).
Außerdem werden Unterschiede zwischen den ursprünglichen Erwartungen der Jugendlichen an
die Ausbildung und der Realität der Ausbildungsumwelt erwartet. Determinanten wie die Kenntnis
der beruflichen Interessen sollten ebenfalls zu Unterschieden im Ausmaß der Kongruenz führen.
Es werden zuerst inhaltliche Hypothesen formuliert, die anschließend in statistisch prüfbare
Hhypothesen übersetzt werden.
1. Zwischen direkten, bewusst wahrgenommenen Kongruenzmaßen und indirekt gemesse-
nen Kongruenzmaßen besteht kein Zusammenhang.
H1a: Zwischen den indirekten (Interessenkongruenz und Systemkongruenz, vor und nach Eintritt
in die Ausbildung) und den direkten Kongruenzmaßen (subjektive Kongruenz, vor und
nach Eintritt in die Ausbildung) bestehen keine signifikanten Zusammenhänge.
Die Kongruenzmaße wurden vor und nach Eintritt in die Ausbildung erhoben. Eine weitere
Annahme war daher (vgl. Kapitel I Einleitung), dass sich Unterschiede zwischen den ursprünglichen
Erwartungen der Jugendlichen an die Ausbildung und der Realität der Ausbildungsumwelt ergeben
könnten. Die Jugendlichen haben bestimmte Erwartungen an die Ausbildung, die Zukunft ist
jedoch ungewiss. Die meisten Jugendlichen haben sich zwar über die Ausbildungsumwelt infor-
miert, haben sich die Ausbildungsumwelt, z. B. am Tag der offenen Tür, angesehen oder waren
schnuppern. Es könnten sich Unterschiede zwischen den Erwartungen und der tatsächlich
eingetretenen Realität ergeben, die mit der subjektiven Kongruenz wahrgenommen und direkt
erfasst werden können. Bei der subjektiven Kongruenz und der Systemkongruenz könnten sich
auch die Aspirationen ändern. Die Interessenkongruenz basiert in beiden Untersuchungszeit-
räumen auf denselben Interessen, die Umweltstruktur wurde jedoch jeweils vor und nach Eintritt
in die Ausbildung erhoben, sodass Unterschiede im Ausmaß der Kongruenz auf Unterschiede in
der Bewertung der Ausbildungsumwelt zurückgeführt werden können.
2. Die Erwartungen der Jugendlichen an die Ausbildung unterscheiden sich von der Realität
der Ausbildungsumwelt, das heißt, Jugendliche bewerten die subjektive Kongruenz vor
Eintritt in die Ausbildung anders als nach Eintritt in die Ausbildung. Es wird außerdem
erwartet, dass sich die Jugendlichen bezüglich des Ausprägungsgrades der Interessen-
kongruenz und der Systemkongruenz in den beiden Untersuchungszeiträumen, vor und
nach Eintritt in die Ausbildung, unterscheiden.
H2a: Die zentrale Tendenz in der Verteilung der vor Eintritt in die Ausbildung erhobenen
subjektiven Kongruenz unterscheidet sich signifikant von der zentralen Tendenz der nach
Eintritt in die Ausbildung erhobenen subjektiven Kongruenz.
H2b: Die zentrale Tendenz in der Verteilung der vor Eintritt in die Ausbildung erhobenen
Interessenkongruenz unterscheidet sich signifikant von der zentralen Tendenz der nach
Eintritt in die Ausbildung erhobenen Interessenkongruenz.
H2c: Die zentrale Tendenz in der Verteilung der vor Eintritt in die Ausbildung erhobenen
Systemkongruenz unterscheidet sich signifikant von der zentralen Tendenz der nach
Eintritt in die Ausbildung erhobenen Systemkongruenz.
Die Berufsberatung unterstützt vor allem Jugendliche, die vor dem ersten Eintritt in den Beruf
stehen (Bergmann & Eder, 2010). Die Beratungs- und Unterstützungsmaßnahmen beziehen sich
auf unterschiedliche Angebote (vgl. Kapitel I/2.1), die beispielsweise im Rahmen des schulischen
70
Berufsorientierungsunterrichts genutzt werden können. Bei einigen Schulen schließt der Berufs-
orientierungsunterricht auch einen Besuch beim Arbeitsmarktservice Österreich (2012a) mit ein,
im Zuge dessen ein Interessentest bearbeitet werden kann. Bei diesem Interessentest handelt es
sich um die elektronisch gestützte Version des Allgemeinen Interessen-Struktur-Tests (AIST-R;
Bergmann & Eder, 2005) im Wiener Testsystem (vgl. Bergmann & Eder, 2005). Einige Jugendliche
haben daher bereits vor Beginn der Untersuchung einen Interessentest bearbeitet. Dieser Test
wurde im Rahmen des schulischen Berufsorientierungsunterrichts beim Arbeitsmarktservice
Österreich (2012a) im Herbst 2008 bearbeitet. Die Schüler/innen erhielten eine Auswertung ihres
Interessenprofils mit den höchsten Ausprägungen ihrer Interessenrichtungen. Zusätzlich enthielt
die Auswertung eine genauere Beschreibung dieser Interessensbereiche und Berufsvorschläge. Es
soll nun untersucht werden, ob die Bearbeitung eines Interessentests Auswirkungen auf die
Kongruenzmaße hat. Beeinflusst diese Form der Berufsberatung das Ausmaß der Kongruenz der
drei Kongruenzmaße?
3. Es wird erwartet, dass sich die Bearbeitung eines Interessentests, die eine Form der Berufs-
beratung darstellt, auf die Höhe der Kongruenz aller drei vor Eintritt in die Ausbildung
erhobenen Kongruenzmaße auswirkt. Jugendliche, die vor Beginn der Untersuchung, im
Herbst 2008, einen Interessentest bearbeitet haben, sollten höhere Werte bei den drei
Kongruenzmaßen aufweisen.
H3: Jugendliche, die im Herbst 2008 einen Interessentest bearbeitet haben, weisen höhere
Werte bei den drei vor Eintritt in die Ausbildung erhobenen Kongruenzmaßen (subjektive
Kongruenz, Interessenkongruenz, Systemkongruenz) auf, als Jugendliche, die im Herbst
2008 keinen Interessentest bearbeitet haben.
1.2 Die Stabilität von Aspirationen und Ausbildungswünschen
Etwa ein halbes Jahr vor Eintritt in die Ausbildung (zwischen Jänner und März 2009; erste
Messphase) entschieden sich die Schüler/innen für einen bestimmten Ausbildungswunsch, der
ihrer Ansicht nach zu ihrer Aspiration passt. Bei der Aspiration handelt es sich um eine realistische
Aspiration (vgl. Gottfredson, 1996). Die Ausbildungswünsche müssen in einer konkreten Aus-
bildung (Schulbeginn September 2009 bzw. Eintritt in die Lehre ab Juli 2009; dritte Messphase)
realisiert werden. Im Zeitraum von etwa einem halben Jahr könnten die Schüler/innen dazu
gezwungen sein, Kompromisse einzugehen, die sie daran hindern, ihre ursprünglichen Wünsche zu
verwirklichen. Es könnte sich jedoch auch die Wahrnehmung des beruflichen Selbstkonzepts und
die Zugänglichkeit zur Ausbildung verändern, sodass die Schüler/innen ihre ursprüngliche Wahl
revidieren (Gottfredson, 1996). Die Aspirationen und Ausbildungswünsche wurden daher vor
Schulschluss (Juli 2009; zweite Messphase) noch einmal erhoben. Der folgende Hypothesenblock
bezieht sich auf die Stabilität der ursprünglichen Aspirationen und Ausbildungswünsche, die vor
Eintritt in die Ausbildung (erste und zweite Messphase) von den Jugendlichen angegeben wurden.
4. In einer Ausbildungsrichtung können mehrere verschiedene Berufe erlernt werden.
Ausbildungswünsche sind außerdem stabilere und genauere Prädiktoren für den
zukünftigen Beruf als Aspirationen (z. B. Rojewski & Kim, 2003). Es wird daher
angenommen, dass die ausgedrückten Ausbildungswünsche der Jugendlichen stabiler sind
als die ausgedrückten Aspirationen. Außerdem wird erwartet, dass die ursprünglichen
Aspirationen bzw. Ausbildungswünsche, die in der ersten Messphase erhoben wurden,
häufiger geändert werden als jene, die in der zweiten Messphase, kurz vor Eintritt in die
Ausbildung, erhoben wurden.
71
H4a: Die ursprüngliche realistische Aspiration, die in der ersten Messphase erhoben wurde, wird
signifikant häufiger geändert als die realistische Aspiration, die in der zweiten Messphase
(kurz vor Eintritt in die Ausbildung) erhoben wurde.
H4b: Der ursprüngliche Ausbildungswunsch, der in der ersten Messphase erhoben wurde, wird
signifikant häufiger geändert als der Ausbildungswunsch, der in der zweiten Messphase
(kurz vor Eintritt in die Ausbildung) erhoben wurde.
H4c: Ausbildungswünsche sind stabiler als realistische Aspirationen. Die Anzahl gleichge-
bliebener Ausbildungswünsche ist daher im gesamten Untersuchungszeitraum höher als
die Anzahl gleichgebliebener realistischer Aspirationen.
1.3 Der Zusammenhang zwischen den Kongruenzmaßen und den Kriterien
Zur Beantwortung der Forschungsfrage 1 werden die Zusammenhänge zwischen den Kongruenz-
maßen (Prädiktoren) und den arbeits- und organisationspsychologischen Kriterien untersucht. Es
werden Unterschiede zwischen den Kongruenzmaßen aufgrund der unterschiedlichen Messung
und Unterschiede im Ausmaß der Kongruenz vor Eintritt in die Ausbildung (ursprüngliche Erwar-
tungen an die Ausbildung) und nach Eintritt in die Ausbildung (tatsächlich eingetretene wahrge-
nommene Realität) erwartet. Mit direkten, wahrgenommenen Kongruenzmaßen können Unter-
schiede zwischen den Erwartungen und der tatsächlich eingetretenen Realität erfasst werden,
während mit indirekten Kongruenzmaßen die bewusste Wahrnehmung der Ausbildungssituation
nicht erfasst werden kann. Bruggemann (1974) konnte in ihrer Theorie zeigen, dass die bewusste
Wahrnehmung einer Kongruenz oder Inkongruenz mit den ursprünglichen Vorstellungen und der
tatsächlichen Situation zu verschiedenen Formen der Zufriedenheit bzw. Unzufriedenheit führt.
Bei einer Nichtberücksichtigung des Person-Umwelt-Verhältnisses bzw. der Wahrnehmung der
Situation kann beispielsweise eine resignative Form der Zufriedenheit nicht erfasst werden. Dies
stellte sich als zentrales Problem des Arbeitszufriedenheitskonzepts heraus, bei dem die einfache
Frage nach der Zufriedenheit mit der Arbeit zu überwiegend positiven Äußerungen führte (Fischer
& Belschak, 2006) (vgl. Kapitel II/5.2).
5. Es wird angenommen, dass die subjektive Kongruenz die arbeits- und organisations-
psychologischen Kriterien besser vorhersagt als die Interessenkongruenz und die System-
kongruenz. Außerdem wird erwartet, dass der Einfluss der nach Eintritt in die Ausbildung
erhobenen subjektiven Kongruenz auf die Kriterien stärker ist als jener der vor Eintritt in
die Ausbildung erhobenen subjektiven Kongruenz.
H5a: Der direkte Effekt der vor Eintritt in die Ausbildung erhobenen subjektiven Kongruenz auf
die arbeits- und organisationspsychologischen Kriterien ist stärker als die direkten Effekte
der vor Eintritt in die Ausbildung erhobenen Maße der Interessenkongruenz und der
Systemkongruenz auf die Kriterien.
H5b: Der direkte Effekt der nach Eintritt in die Ausbildung erhobenen subjektiven Kongruenz auf
die arbeits- und organisationspsychologischen Kriterien ist stärker als die direkten Effekte
der nach Eintritt in die Ausbildung erhobenen Maße der Interessenkongruenz und der
Systemkongruenz auf die Kriterien.
72
H5c: Der direkte Effekt der nach Eintritt in die Ausbildung erhobenen subjektiven Kongruenz auf
die arbeits- und organisationspsychologischen Kriterien ist stärker als der direkte Effekt der
vor Eintritt in die Ausbildung erhobenen subjektiven Kongruenz auf die Kriterien.
1.4 Exogene Einflüsse auf die arbeits- und organisationspsychologischen Kriterien
Wenn Jugendliche einen Kompromiss zur ursprünglichen Aspiration oder zum ursprünglichen
Ausbildungswunsch eingehen müssen oder den gewünschten Beruf nicht erlernen dürfen, könnte
sich dies auf die arbeits- und organisationspsychologischen Kriterien auswirken. Die alleinige
Änderung von Ausbildungswünschen oder Aspirationen ist jedoch kein ausreichender Beweis für
einen eingegangenen Kompromiss, da sich Ausbildungswünsche oder Aspirationen auch aufgrund
der Wahrnehmung des Selbstkonzepts und der Zugänglichkeit verändern können, weil Jugendliche
meistens erst kurz vor der Entscheidung für einen Beruf überprüfen, ob dieser auch zugänglich ist
(Gottfredson, 1996). Ein Unterschied zwischen dem ursprünglichen Ausbildungswunsch und der
tatsächlichen Ausbildung könnte aber dennoch ein Hinweis auf einen eingegangenen Kompromiss
sein. Ebenso könnte ein Unterschied zwischen der ursprünglichen Aspiration vor Eintritt in die
Ausbildung und der Aspiration nach Eintritt in die Ausbildung auf einen Kompromiss hindeuten.
Wenn die gewünschte Aspiration aufgrund bestimmter Hindernisse nicht zugänglich ist, muss
der/die Jugendliche ebenfalls einen Kompromiss zu seinem/ihrem Wunschberuf (idealistische
Aspiration) eingehen. Gründe für einen Kompromiss könnten beispielsweise die unrealistische
Einschätzung der eigenen Fähigkeiten, Bewerbungsauflagen oder Zugangsvoraussetzungen für
bestimmte Ausbildungsrichtungen oder die eigene Wahrnehmung von Möglichkeiten und
Beschränkungen (Rojewski, 2005) oder auch externe Faktoren wie Verpflichtungen gegenüber der
Familie oder wirtschaftliche Gründe sein (Gottfredson, 2005). Zur Diskrepanz zwischen Wunsch
(idealistische Aspiration) und Wirklichkeit (realistische Aspiration) gibt es eine umfangreiche
Forschung (vgl. Kapitel II/1.7). Die Ausbildungsform (berufsbildend versus berufsvorbereitend)
könnte sich ebenfalls auf die Kriterien auswirken. Wenn beispielsweise statt einer weiterführen-
den, berufsbildenden Schule oder Lehre eine berufsvorbereitende Schule (Polytechnische Schule)
gewählt werden muss, könnte dies einen Kompromiss zum ursprünglichen Ausbildungswunsch
bedeuten. In einer Studie von Bacher und Prosch (2002) wurde nachgewiesen, dass Berufsschü-
ler/-schülerinnen in einer schulischen Ausbildung zufriedener waren als jene in einem Berufsvor-
bereitungsjahr. Eder (2007) konnte ebenfalls nachweisen, dass Schüler in einer PTS unzufriedener
waren, als Schüler in berufsbildenden mittleren oder höheren Schulen.
6. Es wird, erstens, erwartet, dass sich eine Diskrepanz zwischen idealistischer und realisti-
scher Aspiration auf die Kriterien auswirkt. Zweitens sollte sich ein Unterschied zwischen
dem ursprünglichen Ausbildungswunsch vor Eintritt in die Ausbildung (erste Messphase)
oder dem Ausbildungswunsch kurz vor Eintritt in die Ausbildung (zweite Messphase) und
der tatsächlichen Ausbildung (dritte Messphase) auf die arbeits- und organisations-
psychologischen Kriterien auswirken. Jugendliche, die ihren ursprünglichen Ausbildungs-
wunsch (erste Messphase) in einer konkreten Ausbildung verwirklichen können oder den
Ausbildungswunsch kurz vor Eintritt in die Ausbildung (zweite Messphase) realisieren
können, sollten zufriedener mit der Ausbildung sein, eine bessere Leistung zeigen und ein
geringeres kontraproduktives Verhalten aufweisen. Eine Inkongruenz zwischen den
ursprünglichen realistischen Aspirationen vor Eintritt in die Ausbildung (erste und zweite
Messphase) und der realistischen Aspiration nach Eintritt in die Ausbildung (dritte
Messphase) sollte jedoch, drittens, keinen Einfluss auf die Kriterien haben, da Aspirationen
weniger stabil sind als Ausbildungswünsche (z. B. Rojewski & Kim, 2003) und in einer
73
Ausbildungsrichtung mehrere verschiedene Berufe erlernt werden können. Viertens sollte
die Ausbildungsform die Kriterien beeinflussen.
H6a: Jugendliche, bei denen die idealistische Aspiration mit der realistischen Aspiration (zweite
Messphase) übereinstimmt, sind zufriedener und weisen eine höhere Leistung und ein
geringeres kontraproduktives Verhalten auf als Jugendliche, bei denen die idealistische
Aspiration nicht mit der realistischen Aspiration übereinstimmt.
H6b: Jugendliche, bei denen der ursprüngliche Ausbildungswunsch, der in der ersten Messphase
erhoben wurde, der tatsächlichen Ausbildung entspricht, sind zufriedener und weisen eine
höhere Leistung und ein geringeres kontraproduktives Verhalten auf als Jugendliche, bei
denen der ursprüngliche Ausbildungswunsch der ersten Messphase inkongruent mit der
tatsächlichen Ausbildung ist.
H6c: Jugendliche, bei denen der Ausbildungswunsch, der in der zweiten Messphase erhoben
wurde, der tatsächlichen Ausbildung entspricht, sind zufriedener und weisen eine höhere
Leistung und ein geringeres kontraproduktives Verhalten auf als Jugendliche, bei denen
der Ausbildungswunsch der zweiten Messphase inkongruent mit der tatsächlichen Ausbil-
dung ist.
H6d: Eine Inkongruenz zwischen der ursprünglichen realistischen Aspiration, die in der ersten
Messphase erhoben wurde, und der realistischen Aspiration nach Eintritt in die Ausbildung
(dritte Messphase) wirkt sich nicht auf die Kriterien aus.
H6e: Eine Inkongruenz zwischen der realistischen Aspiration, die in der zweiten Messphase
erhoben wurde, und der realistischen Aspiration nach Eintritt in die Ausbildung (dritte
Messphase) wirkt sich nicht auf die Kriterien aus.
H6f: Jugendliche in einer berufsausbildenden, weiterführenden Schule oder Lehre sind zufriede-
ner und weisen eine höhere Leistung und ein geringeres kontraproduktives Verhalten auf
als Jugendliche in der berufsvorbereitenden Ausbildungsform „Polytechnische Schule“.
2 Forschungsfrage 2: Mediatoreffekt der subjektiven Kongruenz
Im Rahmen der Forschungsfrage 1 wurden bereits Gründe für Unterschiede zwischen den drei
Kongruenzmaßen und zwischen den vor und nach Eintritt in die Ausbildung erhobenen
Kongruenzmaßen angeführt und Hypothesen formuliert. Es wird nun überdies erwartet, dass der
Zusammenhang zwischen der nach Eintritt in die Ausbildung erhobenen subjektiven Kongruenz
und den Kriterien höher ist als der Zusammenhang zwischen der vor Eintritt in die Ausbildung
erhobenen subjektiven Kongruenz und den Kriterien und dass die nach Eintritt in die Ausbildung
erhobene subjektive Kongruenz einen Mediatoreffekt ausübt.
Es wird daher folgende Forschungsfrage und Hypothese formuliert:
Forschungsfrage 2: Wird der Effekt der vor Eintritt in die Ausbildung erhobenen subjektiven
Kongruenz auf die Kriterien von der nach Eintritt in die Ausbildung erhobe-
nen subjektiven Kongruenz mediiert?
7. Die nach Eintritt in die Ausbildung erhobene subjektive Kongruenz übt einen Mediator-
effekt aus.
74
H7: Der Effekt der vor Eintritt in die Ausbildung erhobenen subjektiven Kongruenz auf die
Kriterien wird von der nach Eintritt in die Ausbildung erhobenen subjektiven Kongruenz
mediiert.
3 Forschungsfrage 3: Moderatoreffekt der Entschiedenheit der Berufs- und Aus-bildungswahl
Das Ausmaß der Entschiedenheit (Sicherheit oder Unsicherheit) bei der Berufswahl hängt einer-
seits vom Entwicklungsstand des beruflichen Selbstkonzepts und andererseits von Faktoren, die
bei der Realisierung der gewünschten Aspiration in der Ausbildungsumwelt auftreten, ab
(Gottfredson, 2005). Im theoretischen Teil (Kapitel II/4) wurden empirische Ergebnisse zum
Zusammenhang zwischen der Entschiedenheit der Berufs- und Ausbildungswahl und Interessen,
Aspirationen und Ausbildungswünschen dargestellt. Es wird angenommen, dass das Ausmaß der
Entschiedenheit der Berufs- und Ausbildungswahl den Zusammenhang zwischen direkt wahrge-
nommenen Kongruenzmaßen und den Kriterien moderiert. Es lässt sich daher folgende
Forschungsfrage formulieren:
Forschungsfrage 3: Wirkt sich die Entschiedenheit der Berufs- und Ausbildungswahl moderie-
rend auf den Zusammenhang zwischen der subjektiven Kongruenz und den
arbeits- und organisationspsychologischen Kriterien aus?
Zusätzlich zu Forschungsfrage 3 werden verschiedene Determinanten der Entschiedenheit der
Berufs- und Ausbildungswahl untersucht.
3.1 Determinanten der Entschiedenheit der Berufs- und Ausbildungswahl
Als Determinanten der Entschiedenheit der Berufs- und Ausbildungswahl werden die Kongruenz-
maße, die Kenntnis der eigenen beruflichen Interessen, geschlechtsspezifische Unterschiede im
Ausmaß der Entschiedenheit und die Stabilität der Berufs- und Ausbildungswünsche untersucht.
Einige Studien konnten einen Zusammenhang zwischen der Anordnung der Interessenstruktur und
der Interessenkongruenz (z. B. Tracy & Darcy, 2002; Tracey, 2008), der Entschiedenheit und
berufswahlbezogenen Kriterien nachweisen. Studien konnten auch nachweisen, dass ein Zusam-
menhang zwischen der Berufswahlbereitschaft und der frühen Entwicklung der Interessen und der
beruflichen Identität besteht (z. B. Hirschi & Läge, 2007). Es wird daher angenommen, dass ein
Zusammenhang zwischen der Entschiedenheit und dem Ausmaß der Kongruenz der drei
Kongruenzmaße besteht. Die Kenntnis der eigenen beruflichen Interessen aufgrund eines
Interessentests sollte sich ebenfalls auf die Entschiedenheit auswirken. Studien zeigten außerdem,
dass Geschlechtsunterschiede im Ausmaß der Entschiedenheit bestehen (z. B. Patton & Creed,
2001; Creed et al., 2005; Patton & Creed, 2007). Mädchen zeigten eine größere Unentschiedenheit
bei der Berufs- und Ausbildungswahl als Jungen. Zwischen der Stabilität der Berufs- und Ausbil-
dungswahl und der Entschiedenheit sollte ebenfalls ein Zusammenhang bestehen.
8. Das Ausmaß der Entschiedenheit der Berufs- und Ausbildungswahl kann von bestimmten
Faktoren beeinflusst werden: den Kongruenzmaßen, der Kenntnis der eigenen beruflichen
Interessen, dem Geschlechtstyp und dem Ausmaß der Stabilität der Berufs- und Ausbil-
dungswünsche.
75
H8a: Es besteht ein signifikanter, positiver Zusammenhang zwischen der Entschiedenheit der
Berufs- und Ausbildungswahl und den drei vor Eintritt in die Ausbildung erhobenen
Kongruenzmaßen (subjektive Kongruenz, Interessenkongruenz, Systemkongruenz).
H8b: Es besteht ein signifikanter Unterschied im Ausmaß der Entschiedenheit der Berufs- und
Ausbildungswahl zwischen Jugendlichen, die bereits im Herbst 2008 einen Interessentest
gemacht haben und Jugendlichen, die im Herbst 2008 keinen Interessentest gemacht
haben.
H8c: Jungen sind entscheidungssicherer als Mädchen. Sie weisen daher höhere Werte bei der
Entschiedenheit der Berufs- und Ausbildungswahl auf als Mädchen.
H8d: Umso höher das Ausmaß der Entschiedenheit der Berufs- und Ausbildungswahl, desto
stabiler sind realistische Aspirationen und Ausbildungswünsche.
3.2 Moderatoreffekt der Entschiedenheit der Berufs- und Ausbildungswahl
9. Das Ausmaß der Entschiedenheit der Berufs- und Ausbildungswahl moderiert den Effekt
der subjektiven Kongruenz auf die arbeits- und organisationspsychologischen Kriterien.
H9: Umso höher das Ausmaß der Entschiedenheit der Berufs- und Ausbildungswahl, desto
stärker ist der Effekt der subjektiven Kongruenz auf die arbeits- und organisations-
psychologischen Kriterien.
76
IV METHODEN
1 Stichprobe und Untersuchungsdesign
1.1 Untersuchungsgruppen und Untersuchungsfelder
Im Zeitraum von Jänner 2009 bis Juli 2009 (Schuljahr 2008/09) wurden insgesamt 507 österreichi-
sche Schüler/innen (Bundesland Oberösterreich) der vierten Klassen Pflichtschule, der 8. Schul-
stufe (acht Hauptschulen und eine allgemein bildende höhere Schule) befragt. Von Februar bis
September 2010 (Schuljahr 2009/10) wurden 394 Jugendliche in der weiterführenden Ausbildung
befragt, die sich aus 348 Schülern/Schülerinnen in ersten Klassen weiterführender Schulen und 46
Lehrlingen zusammensetzten. Die Befragung in den Pflichtschulen wurde mit Genehmigung des
Bezirksschulinspektors, in den berufsbildenden mittleren und höheren Schulen, Bildungsanstalten
und Berufsschulen mit Genehmigung des Landesschulrates und in den mittleren land- und forst-
wirtschaftlichen Schulen mit Genehmigung der oberösterreichischen Landesregierung unter den
üblichen Auflagen (Freiwilligkeit der Teilnahme, Wahrung der Anonymität, Einhaltung der Daten-
schutzbestimmungen) durchgeführt. Die Schüler/innen waren zu Beginn der Befragung im Durch-
schnitt 14 Jahre alt (einige erst 13, manche auch schon 15 oder 16, z. B. Repetenten) und der
Großteil befand sich in der 8. Schulstufe. Schüler/innen, die ein Vorschuljahr absolviert hatten und
Repetenten, befanden sich bereits in der 9. Schulstufe. Sie haben damit ihre Schulpflicht beendet
und dürfen z. B. eine Lehre beginnen.
Der gesamte Untersuchungszeitraum wurde in drei Messphasen eingeteilt. Die Datenerhebung vor
Eintritt in die Ausbildung gliedert sich in Messphase t1 (14. Jänner. bis 16. März 2009) und Mess-
phase t2 (22. Juni bis 9. Juli 2009). Die Befragungen in den Messphasen t1 und t2 wurden schrift-
lich im Klassenverband durchgeführt. Für die Befragung in Messphase t1 wurden zwei Termine
vereinbart. Die Datenerhebung beim ersten Termin (Schülerfragebogen Berufswunsch und Ausbil-
dungswunsch und Erwartungen an den zukünftigen Beruf) dauerte im Durchschnitt ca. 30 Minuten
und beim zweiten Termin (Interessentest mit Auswertung durch die Schüler/innen) ca. 50 Minuten
(eine Unterrichtseinheit). Die Befragung in Messphase t2 (Schülerfragebogen Berufswunsch und
Ausbildungswunsch und Umweltstrukturtest) dauerte ca. 20 Minuten.
Die Datenerhebung nach Eintritt in die Ausbildung erfolgte in Messphase t3. Messphase t3 gliedert
sich in die Befragung der Schüler/innen in den ersten Klassen der weiterführenden Schulen (8. 2.
bis 12. 6. 2010) und die Befragung der Lehrlinge in den Ausbildungsbetrieben (9. 4. bis 17. 9.
2010). Die Schüler/innen in Messphase t3 teilen sich auf insgesamt 32 berufsbildende Schulen und
zwei Polytechnische Schulen auf. Die Befragung der Schüler/innen erfolgte in Gruppen außerhalb
des Klassenverbandes (mit Ausnahme von zwei Schultypen, die nur von je einem/einer Schüler/in
gewählt wurden). Ich führte den Großteil der Befragungen der Schüler/innen in den Pflichtschulen
und weiterführenden Schulen persönlich durch. In einigen Fällen wurden die Fragebögen aufgrund
der Abwesenheit von Schülern/Schülerinnen hinterlegt und die Durchführung der Befragung durch
das Engagement der Lehrer/innen ermöglicht. Die insgesamt 46 Lehrlinge wurden in 41 Ausbil-
dungsbetrieben befragt. Die Befragung wurde durch das Entgegenkommen der Ausbilder und
Vorgesetzten im Betrieb ermöglicht. Eine Befragung der Schüler/innen in den Berufsschulen wäre
organisatorisch aufgrund der unterschiedlichen Organisationsformen, ganzjährig, lehrgangsmäßig
oder saisonmäßig (vgl. Bundesministerium für Unterricht, Kunst und Kultur [BMUKK], 2012a), nicht
möglich gewesen. Bis auf zwei postalische führte ich alle Befragungen persönlich durch. Alle
77
Probanden erhielten in Messphase t3 eine Süßigkeit als Dankeschön für die Teilnahme an der
Studie.
1.2 Rücklaufquote
Da die Befragungen von mir persönlich durchgeführt wurden, konnte eine relativ hohe Rücklauf-
quote erreicht werden. Bei Abwesenheit der Jugendlichen, vor allem in der schulischen Ausbil-
dung, wurde ein weiterer Befragungstermin vereinbart, was in einigen Fällen zu mehreren Besu-
chen pro Schule führte.
Tabelle 3
Gesamtstichprobe und Rücklaufquote
UNTERSUCHUNGSZEITRAUM
t1 t2 t3 14.1. – 16.3.2009 22.6. – 9.7.2009 8.2. – 17.9.2010
vor Eintritt in die Ausbildung nach Eintritt in die Ausbildung
Schultyp Anzahl
Schüler/innen
Schultyp/
Ausbildung
Anzahl
Schüler/innen
% Schwerpunkt/Fachbereich
Anzahl Schüler/innen
Allgemein bildende 50
höhere Schulen
(AHS)
Hauptschulen 457
Berufsbildende
höhere Schulen
(BHS)
147 37 technische und gewerbliche 57
kaufmännische 14
wirtschafts- und sozialberufliche,
Kindergartenpädagogik 34
Berufsbildende
mittlere Schulen
(BMS)
67 17 technische und gewerbliche 9
kaufmännische 14
wirtschafts- und sozialberufliche 31
land- und forstwirtschaftliche 13
Polytechnische
Schulen (PTS)
134 34 Tourismus & Dienstleistung 36
Handel & Büro 21
Elektro 20
Holztechnik & Bau 19
Mechatronik 7
Metall 31
Lehre 46 12
Gesamt 507 Rücklaufquote 394 a 87
Anmerkungen. a % der Rücklaufquote (N = 394) und AHS-Schüler/innen (N = 47) ergibt Gesamt-N = 441 (= 87 % von N
= 507).
Die Gesamtstichprobe in den Messphasen t1 und t2, vor Eintritt in die Ausbildung, beträgt N = 507.
In der Stichprobe befinden sich 457 Schüler/innen aus vierten Klassen Hauptschulen und 50
Schüler/innen aus vierten Klassen allgemein bildender höherer Schulen (AHS-Unterstufe). Die
Rücklaufquote in Messphase t3 teilt sich in Schüler/innen berufsbildender höherer und mittlerer
Schulen und Polytechnischer Schulen und Lehrlinge auf. Insgesamt 47 Schüler/innen traten in eine
allgemein bildende höhere Schule über (Ausbildungswunsch nach eigener Angabe in Messphase
t2). Diese Schüler/innen wurden aus der Untersuchung ausgeschlossen, da dieser Schultyp eher
aus nicht berufsspezifischen Gründen gewählt wird (Bergmann & Eder, 2005). Es ergibt sich daher
eine Rücklaufquote von N = 394 (87 %).
78
1.3 Exkurs: Das österreichische Bildungssystem
Die Schulpflicht beginnt in Österreich mit Vollendung des 6. Lebensjahres und dauert neun
Schuljahre (§ 2 und § 3, Schulpflichtgesetz). Die ersten vier Schuljahre werden durch den Besuch
der Volksschule (oder Sonderschule) und das 5. bis 8. Schuljahr in der Regel durch den Besuch der
Hauptschule oder der allgemein bildenden höheren Schule erfüllt. Das 9. Schuljahr kann durch den
Besuch der Polytechnischen Schule absolviert werden, oder es kann eine weiterführende mittlere
oder höhere Schule gewählt werden (BMUKK, 2010/11).
Eine erste Differenzierung der Schüler/innen in zwei Schultypen erfolgt im Alter von zehn Jahren
beim Übertritt in die Sekundarstufe I (5. Schulstufe) (Tritscher-Archan & Nowak, 2010). Zur
Vermeidung der frühen Trennung der Kinder und zur Verschiebung der Bildungslaufbahnentschei-
dung wurde beginnend mit dem Schuljahr 2008/09 bis 2011/12 in einem Schulversuch die „Neue
Mittelschule“ (§ 21a-h, Schulorganisationsgesetz) eingeführt. Im Schuljahr 2009/10 wechselten
49 % der Schüler/innen in Hauptschulen, 33.2 % in allgemein bildende höhere Schulen (AHS-Unter-
stufe), 15.9 % in die „Neue Mittelschule“ und die restlichen Schüler/innen in Sonderschulen
(BMUKK, 2010).
Die zweite Differenzierung erfolgt im Sekundarbereich II (9. bis 13. Schulstufe) entsprechend den
Begabungen und Interessen der Schüler/innen. Das erste Schuljahr in der Sekundarstufe entspricht
beim Großteil der Schüler/innen dem letzten Pflichtschuljahr. Neben der Oberstufe der allgemein-
bildenden höheren Schule (AHS Oberstufe) und der einjährigen berufsvorbildenden Polytechni-
schen Schule (PTS) können berufsbildende mittlere Schulen (BMS), berufsbildende höhere Schulen
(BHS), Schulen für allgemeine Gesundheits- und Krankenpflege (ab der 11. Schulstufe) und die
duale Berufsausbildung – Lehre (ab der 10. Schulstufe) gewählt werden (Tritscher-Archan &
Nowak, 2010). Im Schuljahr 2009/10 wählten 19.7 % der Schüler/innen der 9. Schulstufe eine
Polytechnische Schule, 19.5 % eine berufsbildende mittlere Schule, 25 % eine berufsbildende
höhere Schule und 4.1 % entfielen auf höhere Anstalten der Lehrer- und Erzieherbildung und
Sonderschulen. In der 10. Schulstufe befanden sich im Schuljahr 2009/10 38 % der Schüler/innen
in einer dualen Berufsausbildung (BMUKK, 2010).
79
Abbildung 4
Das österreichische Bildungssystem
Anmerkungen. Aus „Das österreichische Bildungssystem“ von S. Weiß & S. Tritscher-Archan, 2011, 4. Auflage, Wien:
Institut für Bildungsforschung der Wirtschaft (IBW). ISCED = International Standard Classifcation of Education
(UNESCO), AP = Abschlussprüfung, G+K = allgemeine Gesundheits- und Krankenpflegeschule, LAP = Lehrabschluss-
prüfung, PH = Pädagogische Hochschule.
80
1.3.1 Berufsorientierung in der Sekundarstufe I
In Österreich ist der Berufsorientierungsunterricht in der 7. und 8. Schulstufe in allen Schularten
als „Verbindliche Übung“ verpflichtend im Schulorganisationsgesetz (z. B. § 16 Hauptschule und
§ 39 AHS) verankert. Berufsorientierung kann entweder fächerintegrativ oder als eigenes Fach
unterrichtet werden (BMUKK, 2012b).
Der Berufsorientierungsunterricht soll die Schüler/innen auf die Berufswahlentscheidung vorbe-
reiten. Im Rahmen des Unterrichts setzen sie sich daher gezielt mit ihrer Persönlichkeitsentwick-
lung und ihren Berufsvorstellungen auseinander. Sie lernen die eigenen Wünsche, Interessen und
Neigungen zu erforschen, sollen ihre Begabungen und Fähigkeiten wahrnehmen können und per-
sönliche Erwartungen einschätzen lernen. Außerdem sollen traditionelle Einstellungen und Vorur-
teile in Bezug auf Berufs- und Bildungswege abgebaut werden. Die Schüler/innen setzen sich
ferner mit der Arbeits- und Berufswelt und den verschiedenen Berufsfeldern auseinander, lernen
die vielfältigen Ausbildungswege mit ihren besonderen Anforderungen und Bildungsabschlüssen
kennen und werden auch über Beratungseinrichtungen informiert und wie sie deren Angebot
nutzen können (BMUKK, 2011).
1.3.2 Berufliche Ausbildung in der Sekundarstufe II
In Österreich hat die berufliche Ausbildung eine enorme Bedeutung, denn rund 80 % aller Jugend-
lichen befinden sich in der 10. Schulstufe in einem beruflichen Bildungsgang und nur 20 % in einer
allgemein bildenden höheren Schule. Die Teilnahmeraten an der Berufsbildung liegen mit 70.7 %
weit über dem EU-27 Durchschnitt von 46.3 %. Zusätzlich befinden sich 6.6 % der österreichischen
Jugendlichen in einer Berufsvorbildung, im EU-17-Durchschnitt 5.1 % (Tritscher-Archan & Nowak,
2010).
Berufliche Bildung findet in Österreich in berufsbildenden mittleren und höheren Schulen statt.
Normalerweise treten Absolventen von Hauptschulen oder Abgänger der vierten Klassen von
allgemein bildenden höheren Schulen in berufsbildende Schulen ein. Polytechnische Schulen
werden vor allem von Hauptschulabsolventen (28 %) gewählt. Der Großteil der Absolventen
allgemein bildender höherer Schulen (Unterstufe) wechselt entweder in die Oberstufe (61 %) oder
in berufsbildende höhere Schulen (30 %). Die Berufsausbildung von Lehrlingen findet im dualen
System, in den beiden Lernorten Lehrbetrieb und Berufsschule, statt. Schüler/innen können als
Lehrlinge erst dann in die duale Berufsausbildung eintreten, wenn sie die allgemeine Schulpflicht
von neun Jahren erfüllt haben (BMUKK, 2008). Berufsbildende höhere Schulen schließen mit einer
Reife- und Diplomprüfung ab. Damit ist der direkte Zugang zu gesetzlich geregelten Berufen
möglich (BMUKK, 2010/11).
81
Tabelle 4
Berufsausbildungsmöglichkeiten in der Sekundarstufe II
Bildungs-
programm
Wirtschaftssektoren Verteilung
AB – BB
Verteilung
Schule –
Praxis
Studien
dauer
Weiterführende
Möglichkeiten
Berufs(vor)bildende Schulen
Polytechnische
Schule (PTS)
Land- und Forstwirtschaft, Sach-
gütererzeugung, Bauwesen
40 % AB
60 % BB
60 % Schule
40 % Praxis
1 Jahr Schulen der Sekundar-
stufe II
Berufsbildende
mittlere Schule
(BMS)
Land- und Forstwirtschaft, Sach-
gütererzeugung, Bauwesen, Trans-
port, unternehmensbezogene
Dienstleistung
40 % AB
60 % BB
90 % Schule
10 % Praxis
3 bis 4
Jahre
Berufsreifeprüfung,
direkter Arbeitsmarkt-
Einstieg, Selbstständig-
keit
Berufsbildende
höhere Schule
(BHS)
Land- und Forstwirtschaft, Sach-
gütererzeugung, Bauwesen, Trans-
port, unternehmensbezogene
Dienstleistung
40 % AB
60 % BB
90 % Schule
10 % Praxis
5 Jahre höhere Schule, direkter
Arbeitsmarkt-Einstieg,
Selbstständigkeit
Schulen für all-
gemeine Ge-
sundheits- und
Krankenpflege
nicht-gewerblicher Bereich 80 % BB
20 % AB
50 % Schule
50 % Praxis
3 Jahre direkter Arbeitsmarkt-
Einstieg, Berufsreife-
prüfung
Duale Berufsausbildung
Duale Berufs-
ausbildung
(Lehre)
Land- und Forstwirtschaft, Sach-
gütererzeugung, Bauwesen, Trans-
port, unternehmensbezogene
Dienstleistung, nicht- gewerblicher
Bereich
90 % BB
10 % AB
20 % Schule
80 % Praxis
2 bis 4
Jahre
Berufsreifeprüfung,
Arbeitsmarkt-Einstieg,
Selbstständigkeit
Anmerkungen. Aus Berufsbildung in Europa. Länderbericht Österreich (S. 34) von S. Tritscher-Archan & S. Nowak
(Hrsg.), 2010, Bericht im Rahmen von ReferNet Austria, Wien. AB = Allgemeinbildung, BB = Berufsbildung.
1.4 Untersuchungsdesign
Beim Untersuchungsdesign handelt es sich um ein prädiktives Design mit drei Messphasen über
den Zeitraum von Jänner 2009 bis September 2010. Die Datenerhebung vor Eintritt in die weiter-
führende berufliche Ausbildung erfolgte in den ersten beiden Messphasen (t1 und t2). Nach
Eintritt in die Ausbildung, in Messphase t3, wurden dieselben Probanden in der weiterführenden
Ausbildung noch einmal befragt. Die erste Messung (Messphase t1) fand von 14. 1. bis 16. 3. 2009,
die zweite (Messphase t2) von 22. 6. bis 9. 7. 2009 (letzter Schultag 10. 7. 2009) und die dritte
(Messphase t3) von 8. 2. bis 17. 9. 2010 statt.
Etwa gegen Ende des ersten Semesters (Semesterferien 15. bis 20. 2. 2009) ist der Berufsorien-
tierungsunterricht großteils abgeschlossen. Die Anmeldung an einer weiterführenden Schule muss
spätestens am zweiten Freitag nach den Semesterferien erfolgen, und die Anmeldung ist nur an
einer Schule zulässig (BMUKK, 2007). Der Zeitpunkt der ersten Datenerhebung (Messphase t1)
wurde daher etwa ein halbes Jahr vor Schulschluss gewählt. Die Schüler/innen sollten sich zu
diesem Zeitpunkt für die weiterführende Ausbildung entschieden haben, jedoch noch nicht mit
eventuellen Kompromissen wie Zugangsbeschränkungen oder Aufnahmevoraussetzungen
konfrontiert worden sein.
Im gesamten Untersuchungszeitraum wurden folgende Aspirationen und Ausbildungswünsche
erhoben, die im Folgenden erklärt und definiert werden:
82
1. Realistische Aspiration: Die realistische Aspiration ist die von dem/der Jugendlichen ausge-
drückte Aspiration, die in den Messphasen t1, t2 und t3 direkt abgefragt wurde, und zwar
als Berufswunsch oder gewünschter Beruf. Es handelt sich dabei um denjenigen Beruf, den
der/die Jugendliche erlernen möchte und den er/sie in der Ausbildung (Messphase t3)
realisieren will.
2. Traumberuf: Der Traumberuf ist die von dem/der Jugendlichen ausgedrückte Aspiration,
die in Messphase t1 direkt abgefragt wurde. Beim Traumberuf handelt es um eine idealisti-
sche Aspiration (vgl. Gottfredson, 1996), die nicht unbedingt realistisch sein muss, aber
unter bestimmten Bedingungen realisierbar ist.
3. Wunschberuf (idealistische Aspiration): Der Wunschberuf ist die von dem/der Jugendli-
chen ausgedrückte Aspiration, die in Messphase t2 direkt abgefragt wurde. Der Wunsch-
beruf ist die von dem/der Jugendlichen am meisten bevorzugte Aspiration, die jedoch unter
Umständen nicht zugänglich ist (vgl. Gottfredson, 1996). Im Idealfall sollte der Wunsch-
beruf der realistischen Aspiration der Messphase t2 entsprechen. Der Wunschberuf unter-
scheidet sich daher vom Traumberuf in folgender Weise: Während der Traumberuf den
absoluten Traumberuf darstellt, egal ob dieser realistisch oder realisierbar ist oder nicht,
handelt es sich beim Wunschberuf um eine realistische Aspiration, die jedoch aufgrund von
Hindernissen wie beispielsweise Zugangsbeschränkungen oder fehlenden schulischen
Leistungsressourcen nicht zugänglich ist. Der/die Jugendliche muss daher einen Kompro-
miss zu seinem/ihrem Wunschberuf eingehen (vgl. Gottfredson, 1996).
4. Ausbildungswunsch und Ausbildung: Der Ausbildungswunsch ist die von dem/der Jugendli-
chen ausgedrückte, gewünschte Ausbildung, in die er/sie eintreten möchte. Der Ausbil-
dungswunsch wurde in Messphase t1 und t2 direkt abgefragt. Die reale Ausbildung ist die
objektiv erhobene Ausbildung, in der sich der/die Jugendliche in Messphase t3 tatsächlich
befand.
Die Variablen, die vor Eintritt in die Ausbildung, in den Messphasen t1 und t2, erhoben wurden,
beziehen sich auf die Erwartungen des/der Jugendlichen an die zukünftige Ausbildung. Die
Prädiktoren und Kriterien, die nach Eintritt in die Ausbildung, in Messphase t3, erhoben wurden,
beziehen sich auf die wahrgenommene Realität der Ausbildung.
In Messphase t1 wurden die subjektive Kongruenz, der Traumberuf, die realistische Aspiration, der
Ausbildungswunsch, die Interessen und die Entschiedenheit der Berufs- und Ausbildungswahl
erhoben. In Messphase t2 wurden der Wunschberuf und wiederum die realistische Aspiration, der
Ausbildungswunsch und die Entschiedenheit der Berufs- und Ausbildungswahl erhoben, um
beispielsweise eventuelle Kompromisse oder die Stabilität der Aspirationen und Ausbildungs-
wünsche untersuchen zu können. Außerdem wurde die Umweltstruktur zur Berechnung der Inte-
ressenkongruenz erhoben. In Messphase t3 wurden die subjektive Kongruenz, die realistische
Aspiration, die Ausbildung als objektive Variable, die Umweltstruktur und und außerdem die Krite-
rien erhoben. Die Kriterien wurden jeweils in den Ausbildungsumwelten Schule und Betrieb erho-
ben.
83
Abbildung 5
Prädiktives Untersuchungsdesign
Anmerkungen. KI = Kongruenzindex, a nur Lehrlinge, kontrapr. Verhalten = kontraproduktives Verhalten
Ausbildungs-
wunsch t1
KI
Interessen t1 Umweltstruktur t2
Systemkongruenz 1 KSYS1
ERWARTUNG
Interessenkongruenz 1 KINT1
subjektive Kongruenz 1 KSUB1
WAHRGENOMMENE REALITÄT
realistische Aspiration t1
Ausbildungs-
wunsch t2
realistische Aspiration t2
KI
Notendurch-schnitt
Selbstein-
schätzung
Gesamt-zufriedenheit
Konstruktivität
Ausbildung t3
realistische Aspiration t3
Umweltstruktur t3
Kriterien t3
kontrapr. Verhalten
kontrapr. Verhalten
Vorgesetzten-beurteilung
Selbstein-
schätzung
Prädiktoren t1/t2 Prädiktoren t3
Leistung (Schule)
Leistung (Betrieb) a
Zufriedenheit
kontrapr. Verhalten
Sicherheit Ausbil-dungswunsch t1
Sicherheit Aspiration t1
Sicherheit Ausbil-dungswunsch t2
Sicherheit Aspiration t2
Entschiedenheit der Berufs- und Ausbildungswahl
Traumberuf t1
Wunschberuf t2
KI
Kongruenzvariablen:
Moderatorvariable:
Systemkongruenz 2 KSYS2
Interessenkongruenz 2 KINT2
subjektive Kongruenz 2 KSUB2
Kongruenzvariablen:
KI
UNTERSUCHUNGSZEITRAUM
t1 14.1. – 16.3.2009
t2 22.6. – 9.7.2009
t3 8.2. – 17.9.2010
vor Eintritt in die Ausbildung nach Eintritt in die Ausbildung
84
2 Messinstrumente
In den Messphasen t1 und t2 wurde die Datenerhebung in den Pflichtschulen durchgeführt. Alle
Schüler/innen wurden mit denselben Messinstrumenten befragt. In Messphase t3 teilte sich die
Untersuchungsstichprobe in Schüler/innen in weiterführenden Schulen und Lehrlinge in Ausbil-
dungsbetrieben auf. Die Prädiktoren wurden bei Schülern/Schülerinnen und Lehrlingen mit
denselben Messinstrumenten erhoben und ebenso die Kriterien, soweit sie die schulische Ausbil-
dung betrafen (das sind die schulische Leistung und die Zufriedenheit mit der Ausbildung in der
Schule). Das kontraproduktive Verhalten in der Schule wurde nur bei den Schülern/Schülerinnen
erhoben. Zur Messung der Leistung, Zufriedenheit und des kontraproduktiven Verhaltens in der
betrieblichen Ausbildung wurden eigene Lehrlingsfragebögen entwickelt. Die Messinstrumente
befinden sich in Anhang A. Tabelle 5 gibt einen Überblick über die Konstrukte und deren
Messinstrumente im gesamten Untersuchungszeitraum.
Tabelle 5
Konstrukte und Messinstrumente
Konstrukte Mess-
phasen
Messinstrumente
PR
ÄD
IKTO
RE
N
subjektive
Kongruenz und
Systemkongruenz
t1
t1
t2
t3
t3
Schülerfragebogen „Berufswunsch und Ausbildungswunsch“
Schülerfragebogen „Erwartungen an Deinen zukünftigen Beruf“
Schülerfragebogen „Berufswunsch und Ausbildungswunsch“
Schülerfragebogen „Berufswunsch – Vorstellungen – Leistung“ (Teil 1)
Lehrlingsfragebogen „Berufswunsch – Vorstellungen – Leistung“ (Teil 1)
Interessen-
kongruenz
t1
t2
t3
AIST-R (Interessentest)
UST-R (Umweltstrukturtest)
UST-R (Umweltstrukturtest)
KR
ITE
RIE
N
Leistung t3 Schülerfragebogen „Berufswunsch – Vorstellungen – Leistung“ (Teil 2)
Lehrlingsfragebogen „Berufswunsch – Vorstellungen – Leistung“ (Teil 2)
Leistungsbeurteilung durch den Ausbilder
Zufriedenheit t3 Schülerfragebogen „Zufriedenheit mit der Ausbildung in der Schule“
Lehrlingsfragebogen „Zufriedenheit mit der Ausbildung im Lehrberuf“
kontraproduktives
Verhalten
t3 Schülerfragebogen „Verhalten in der Schule“
Lehrlingsfragebogen „Verhalten in der Ausbildung“
In Messphase t1 wurden mit dem Schülerfragebogen „Berufswunsch und Ausbildungswunsch“ der
Traumberuf, die realistische Aspiration, der Ausbildungswunsch, die subjektive Kongruenz zwi-
schen realistischer Aspiration und Ausbildungswunsch und die Sicherheit der Aspiration und des
Ausbildungswunsches erhoben. Beim Schülerfragebogen „Erwartungen an Deinen zukünftigen
Beruf“ sollten die Schüler/innen angeben, welche Erwartungen sie an die im Schülerfragebogen
„Berufswunsch und Ausbildungswunsch“ angegebene realistische Aspiration hätten. Als Grundlage
für die Erstellung des Fragebogens diente der Arbeits-Beschreibungs-Bogen (ABB) von Neuberger
und Allerbeck (1978). Zu den einzelnen Aspekten der Arbeitssituation (Kollegen, Vorgesetzter,
Tätigkeit, Arbeitsbedingungen, Organisation und Leitung, Entwicklung, Bezahlung, Arbeitszeit,
Arbeitsplatz) wurden Fragen formuliert. Die Schüler/innen sollten beurteilen, als wie wichtig sie
bestimmte Aspekte in ihrem zukünftigen Beruf einstufen (1 sehr wichtig bis 7 unwichtig). Zusätz-
lich wurden offene Fragen zu den Erwartungen der Schüler/innen an die zukünftige Arbeitssitua-
85
tion formuliert. Dieser Fragebogen wird in dieser Untersuchung nicht ausgewertet, da er für die
Fragestellung nicht relevant ist.
In Messphase t2 wurden mit dem Schülerfragebogen „Berufswunsch und Ausbildungswunsch“ die
idealistische Aspiration, die realistische Aspiration, der Ausbildungswunsch, die Sicherheit der
Aspiration und des Ausbildungswunsches erhoben. Zusätzlich wurde die Kongruenz zwischen
idealistischer Aspiration und realistischer Aspiration erfasst. Bei Inkongruenz wurde nach den
Gründen gefragt. Beim Ausbildungswunsch wurden zwei Fragen zu persönlichen Erfahrungen mit
der zukünftigen Ausbildungsumwelt gestellt (Schnuppern und Ansehen). Des Weiteren wurde
nach den Gründen für die Ausbildungswahl gefragt. Zur Berechnung der gemessenen Interessen-
kongruenz wurden in Messphase t1 die Interessen mit dem Allgemeinen Interessen-Struktur-Test
(AIST-R) und in den Messphasen t2 und t3 die Umweltstruktur mit dem Umwelt-Struktur-Test
(UST-R) von Bergmann und Eder (2005) erhoben.
In Messphase t3 teilte sich die Untersuchungsstichprobe in Schüler/innen und Lehrlinge. Es
wurden daher Schüler- und Lehrlingsfragebögen entwickelt. Mit dem Schülerfragebogen und dem
Lehrlingsfragebogen, jeweils Teil 1, wurde die aktuelle realistische Aspiration erhoben und die
zuletzt angegebene Aspiration vom Juni/Juli 2009 retrospektiv abgefragt. Ferner wurde danach
gefragt, wie gut die ursprünglichen Vorstellungen von der Ausbildung laut Messphase t2 mit der
wahrgenommenen Ausbildungssituation t3 übereinstimmen.
2.1 Die Kongruenzmaße
In dieser Untersuchung werden drei verschiedene Kongruenzmaße verwendet: die subjektiv
wahrgenommene Kongruenz zwischen Aspiration und Ausbildungswunsch, kurz „subjektive
Kongruenz“, die gemessene Kongruenz zwischen Aspiration und Ausbildungswunsch, kurz
„Systemkongruenz“ und die gemessene Kongruenz zwischen Interessen und Umwelt, kurz
„Interessenkongruenz“. Die subjektive Kongruenz entspricht dabei dem Kongruenzverständnis
nach Gottfredson (1981). Sie stellt die direkt, wahrgenommene Kongruenz zwischen der
realistischen Aspiration und dem Ausbildungswunsch dar und repräsentiert damit die Passung mit
dem individuellen Selbstkonzept. Bei der Systemkongruenz handelt es sich um ein indirekt
gemessenes Maß, das die Passung nach dem österreichischen Ausbildungssystem misst. Sie
basiert wie die subjektive Kongruenz auf der realistischen Aspiration und dem Ausbildungswunsch.
Die Interessenkongruenz repräsentiert die Kongruenz nach dem Berufswahlmodell von Holland
(1997), deren Basis Interessen sind. Bei der Interessenkongruenz handelt es sich um ein indirektes
Maß, das die Kongruenz zwischen Interessen und Umwelt misst.
In dieser Untersuchung werden somit ein direktes und zwei indirekte Maße verwendet. Die
Systemkongruenz stellt dabei eine sinnvolle Ergänzung dar, weil sie eine Differenzierung der
Kongruenzmaße nach inhaltlichen und methodischen Unterschieden erlaubt. Tabelle 6 zeigt die
Unterschiede und Gemeinsamkeiten zwischen den drei Kongruenzmaßen.
86
Tabelle 6
Unterschiede und Gemeinsamkeiten zwischen den Kongruenzmaßen
subjektive Kongruenz Systemkongruenz Interessenkongruenz
Quelle subjektiv subjektiv subjektiv
Bewertung implizit explizit explizit
Kognition bewusst unbewusst unbewusst
Erhebung (Methode) direkt indirekt indirekt
Kongruenzbasis (Inhalt) realistische Aspiration
Ausbildungswunsch realistische Aspiration
Ausbildungswunsch Interessen
Ausbildungsumwelt
2.1.1 Subjektive Kongruenz
Bei der subjektiv wahrgenommenen Kongruenz zwischen Berufswunsch bzw. Aspiration und
Ausbildungswunsch handelt es sich um die bewusste Einschätzung der Kongruenz durch den/die
Jugendliche/n. Der/die Jugendliche schätzt die wahrgenommene Kongruenz zwischen sei-
nem/ihrem Berufswunsch (im Folgenden Aspiration) und seinem/ihrem Ausbildungswunsch
aufgrund seiner/ihrer Intuition ein. Die Aspiration und der Ausbildungswunsch wurden zuvor
gesondert erhoben, indem der/die Jugendliche nach der Aspiration und dem Ausbildungswunsch
gefragt wurde. Es handelt sich daher um die direkt durch den/die Jugendliche/n ausgedrückte
Aspiration und um den direkt durch den/die Jugendliche/n ausgedrückten Ausbildungswunsch.
Ausgedrückte Berufs- und Ausbildungswünsche sind wichtige Prädiktoren der Berufswahl und
können mit der einfachen Frage: „Was möchtest du werden?“ herausgefunden werden. Dazu
braucht man keine weiteren Messinstrumente (Rojewski, 2005). Bei der ausgedrückten Aspiration
handelt es sich um eine realistische, berufliche Aspiration im Sinne Gottfredsons (1996), die mit
dem beruflichen Selbstkonzept kompatibel ist und auf ihre Zugänglichkeit hin überprüft wurde
(vgl. Kapitel II/1.1). Beim ausgedrückten Ausbildungswunsch handelt es sich um die Vorstellung
der eigenen akademischen Fähigkeiten und dem höchsten Ausbildungsniveau, das der/die
Jugendliche erreichen möchte (vgl. Kapitel II/1.1). Der Ausbildungswunsch steht daher in einem
engen Zusammenhang mit der schulischen Leistung des/der Jugendlichen (Rojewski, 2005).
Die Einschätzung der Kongruenz durch den/die Jugendliche/n erfolgt somit direkt, intuitiv und
subjektiv aufgrund seiner Wahrnehmung. Die Bewertung der Kongruenz ist bewusst durch den/die
Jugendliche/n wahrnehmbar und damit kognitiv zugänglich. Die durch den/die Jugendliche/n
wahrgenommene, subjektive Kongruenz wird im Folgenden kurz als „subjektive Kongruenz“
(abgekürzt: KSUB) bezeichnet.
Bei der subjektiv wahrgenommenen Kongruenz geht es nicht darum, ob die Aspiration und der
Ausbildungswunsch zu den Interessen oder Fähigkeiten des/der Jugendlichen passen. Der/die
Jugendliche kann viele Gründe haben, genau diesen Beruf und diese Ausbildung zu wählen, viele
Faktoren spielen dabei eine Rolle. Aber meistens wird er/sie einen Beruf wählen, der ihn/sie auch
interessiert und für den er/sie aufgrund seiner/ihrer Fähigkeiten geeignet ist. Es ist dabei ebenso
unerheblich, ob die Aspiration und der Ausbildungswunsch tatsächlich kongruent im Sinne des
österreichischen Ausbildungssystems sind, es geht nur darum, in welchem Ausmaß der/die
Jugendliche sie selbst als kongruent wahrnimmt. Wenn man ihn/sie fragen würde, warum er/sie
die Kongruenz in einem bestimmten Ausmaß bewertet, könnte er/sie das höchstwahrscheinlich
selbst nicht genau angeben. Bei der Einschätzung der Kongruenz handelt sich daher um eine
87
implizite Bewertung, bei der die Merkmale, die zur Bewertung der Kongruenz führen, "irgendwie"
eingeschlossen sind (vgl. implizite Bewertung, 2000).
Vor Eintritt in die Ausbildung, in Messphase t1, wurde die subjektive Kongruenz mit zwei Fragen
erhoben. Zuerst wurden die Schüler/innen gefragt, ob sie glauben, dass der angegebene Ausbil-
dungswunsch zu ihrer realistischen Aspiration (Berufswunsch) passt. Die Frage wurde mit ja oder
nein beantwortet. In einer weiteren Frage wurde erhoben, wie gut die Schüler/innen schätzen,
dass der angegebene Ausbildungswunsch zu ihrer realistischen Aspiration passt. Dieses Item
wurde auf einer 7-stufigen Skala von sehr gut bis sehr schlecht bewertet. Nach Eintritt in die
Ausbildung, in Messphase t3, wurde die subjektive Kongruenz mit vier Items auf einer 5-stufigen
Skala von stimmt vollkommen bis stimmt überhaupt nicht erhoben. Die Jugendlichen sollten
beurteilen, wie gut die Ausbildung, in der sie sich gerade befanden, zu ihrer Aspiration, ihren
Interessen, Fähigkeiten und dem Geschlecht passt. Die Übereinstimmung der Ausbildung mit
Interessen, Fähigkeiten und Geschlecht bezieht sich auf Elemente des beruflichen Selbstkonzepts
nach der Theorie von Gottfredson (1981).
Tabelle 7
Items zur Messung der subjektiven Kongruenz nach Messphasen
berufliches
Element
Messphase t1 Messphase t3
Aspiration Unter 4. hast du deinen Schulwunsch
oder Ausbildungswunsch genannt.
Glaubst du, dass die beiden
zusammen passen? (dichotom)
Bitte beurteilen Sie auf folgender Skala, wie gut die
Ausbildung in dieser Schule mit Ihren ursprünglichen
Vorstellungen übereinstimmt.
Was glaubst du, wie gut passen die
beiden zusammen? (7-stufig)
a) Die Ausbildung passt zu meinem Berufswunsch
vom Juni/Juli 2009 (laut Frage 1).
b) Die Ausbildung passt zu meinem derzeitigen
Berufswunsch laut Frage 3 (nur beantworten,
wenn Sie jetzt einen anderen Berufswunsch
haben als im Juni/Juli 2009).
Interessen c) Die Ausbildung stimmt mit meinen Interessen
überein.
Fähigkeiten d) Die Ausbildung stimmt mit meinen Fähigkeiten
überein.
Geschlecht e) Die Ausbildung passt zu meinem Geschlecht
(männlich / weiblich).
Wie in Tabelle 7 zu erkennen ist, wurde die subjektive Kongruenz in den beiden Messphasen
unterschiedlich operationalisiert. In Messphase t1 wurde nur nach der Kongruenz zwischen Aspi-
ration und zukünftigem Ausbildungswunsch gefragt und zwar aus folgendem Grund: In Messphase
t1 sollten die Schüler/innen vor allem ihren Ausbildungswunsch konkretisieren. Sie sollten sich
konkret mit ihrer beruflichen Zukunft auseinandersetzen, eine Aspiration und einen Ausbildungs-
wunsch ausdrücken können und einschätzen, ob diese beiden zusammenpassen. Am wichtigsten
war dabei die Äußerung eines Ausbildungswunsches. Ausbildungswünsche sind stabiler als
Aspirationen (z. B. Rojewski & Kim, 2003), da in weiterführenden Berufsausbildungen meistens
mehrere Berufe erlernt werden können. Auch in der dualen Ausbildung können zwei Lehrberufe
gleichzeitig erlernt werden (z. B. Dachdecker und Spengler). Beim ersten Messzeitpunkt hatten
sich noch nicht alle Schüler/innen für die konkrete weiterführende Ausbildung entschieden. Einige
Schüler/innen gaben z. B. zwei Schulen der gleichen Ausbildungsrichtung aber mit unterschiedli-
chen Bildungsniveaus an und sagten bei der Datenerhebung, dass sie gerne in die erstgenannte
88
Schule gehen würden, aber sie vorher eine Aufnahmeprüfung machten müssten. Andere
Schüler/innen meinten zuerst, sie wüssten noch nicht, in welche Schule sie im Herbst gehen
würden, aber gaben dann doch einen Ausbildungswunsch an, was bedeutet, dass sie sich während
der Datenerhebung konkret mit ihrer zukünftigen Berufsausbildung auseinandersetzten. Wenige
Schüler/innen konnten keinen Ausbildungswunsch angeben. Schüler/innen, die sehr genau
wussten, wie ihre berufliche Zukunft aussehen sollte, das heißt ihre Aspiration und ihren zukünfti-
gen Ausbildungswunsch genau angeben und sogar beschreiben konnten, konnten meistens auch
ihre Erwartungen an den zukünftigen Beruf genau beschreiben (Schülerfragebogen „Erwartungen
an Deinen zukünftigen Beruf“), während andere Schüler/innen Probleme mit dem Fragebogen
hatten bzw. die Fragen zu schwierig für sie waren. In Messphase t3 befanden sich die Jugendlichen
bereits in der konkreten Ausbildung und konnten die subjektive Kongruenz daher genauer
einschätzen. Deshalb wurde die Kongruenz mit vier Items erhoben, wiederum mit der Einschät-
zung der Kongruenz zwischen Aspiration und Ausbildungswunsch (wie in Messphase t1) und
zusätzlich mit der Kongruenz zwischen Fähigkeiten, Interessen und dem Geschlecht.
Die beiden Kongruenzmaße in Messphase t1 wurden dichotom (ja, nein) und auf einer 7-stufigen
Skala (von 1 sehr gut bis 7 sehr schlecht) erhoben. In Messphase t3 wurden die Kongruenzmaße
zwecks Anpassung an die übrigen Messinstrumente in Messphase t3 auf einer 5-stufigen Skala
(von 5 von stimmt vollkommen bis 1 stimmt überhaupt nicht) erhoben.
Aufgrund der unterschiedlichen Erhebung der Kongruenzmaße wird die subjektive Kongruenz bei
der Untersuchung der Forschungsfragen auf zwei Arten operationalisiert. Erstens als metrischer
Einzelindikator, der jeweils dasselbe Konstrukt misst, nämlich die Kongruenz zwischen Aspiration
und Ausbildungswunsch. Der Indikator vor Eintritt in die Ausbildung ist die in Messphase t1
erfasste subjektive Kongruenz zwischen Aspiration t1 und Ausbildungswunsch t1 (7-stufig). Der
Indikator nach Eintritt in die Ausbildung ist die in Messphase t3 erhobene subjektive Kongruenz
zwischen Aspiration t3 und Ausbildungswunsch t3 (5-stufig). Die Einzelindikatoren erfassen zwar
dasselbe Konstrukt, die unterschiedliche Skalierung der Variablen könnte sich dennoch auf die
Ergebnisse auswirken, was in dieser Untersuchung jedoch nicht analysiert werden kann. Zweitens
wird die subjektive Kongruenz als latente Variable operationalisiert. Die subjektive Kongruenz vor
Eintritt in die Ausbildung (t1) wird mit den beiden Variablen der subjektiven Kongruenz (dichotom
und 7-stufig) operationalisiert. Die subjektive Kongruenz nach Eintritt in die Ausbildung (t3) wird
mit den vier erhobenen Indikatoren (Aspiration, Fähigkeiten, Interessen, Geschlecht) operationali-
siert. Da die subjektive Kongruenz nach Eintritt in die Ausbildung die Kongruenz, im Gegensatz zur
subjektiven Kongruenz vor Eintritt in die Ausbildung, mit mehreren Indikatoren erfasst wird, sind
die beiden Konstrukte nicht mehr direkt vergleichbar. Die beiden Konstrukte erfassen zwar jeweils
die subjektive Kongruenz, jedoch mit unterschiedlichen Operationalisierungen. Da in Messphase
t1 keine weiteren Variablen zur Operationalisierung der subjektiven Kongruenz erhoben wurden,
können eventuelle Unterschiede auch nicht analysiert werden. Aufgrund der unterschiedlichen
Operationalisierung der beiden Kongruenzmaße werden zwei verschiedene Analysemethoden
angewandt, auf die im Ergebnisteil bei der Überprüfung der Hypothesen eingegangen wird.
Mögliche Limitationen der Untersuchungsergebnisse aufgrund der unterschiedlichen
Operationalisierung der Kongruenzmaße werden in Kapitel V/3 diskutiert. Die Variablen der
subjektiven Kongruenz werden im Ergebnisteil operationalisiert, da für das Verständnis der
Operationalisierung die Kenntnis der Analysemethoden (vgl. Kapitel IV/3) erforderlich ist.
89
2.1.2 Interessenkongruenz
Die gemessene Kongruenz zwischen Interessen und Umwelt basiert auf Hollands (1997)
Kongruenzkonstrukt und wird mit einem validen Interesseninventar gemessen (hier mit dem
„Allgemeinen Interessen-Struktur-Test und Umweltstrukturtest“ von Bergmann & Eder, 2005).
Dabei werden die Probanden zuerst gebeten, ihre Interessen aufgrund der Beantwortung von
Fragen über Vorlieben und Abneigungen einzuschätzen. Die Merkmale der Ausbildungsumwelt
werden mit einem weiteren Fragebogen erhoben. Bei der Einschätzung handelt es sich um eine
explizite Bewertung der Interessen bzw. der Ausbildungsumwelt, bei der der Beurteiler eine
analytische Bewertung der einzelnen Merkmale vornimmt (vgl. explizite Bewertung, 2000).
Danach werden die Merkmale der Person und der Berufsumwelt verglichen und die Kongruenz mit
einem Index berechnet (Bergmann & Eder, 2005). Die Berechnung der Kongruenz erfordert die
Erfahrung eines Experten (z. B. der Berufsberatung), der mit dem Instrument vertraut ist. Die
gemessene Kongruenz zwischen Interessen und Umwelt ist daher für einen Laien nicht
offensichtlich und kann nur mit Hilfe eines Experten bewertet werden.
Bei der gemessenen Kongruenz zwischen Interessen und Umwelt handelt es sich daher um ein
indirektes Maß. Die Einschätzung der Interessen und die Bewertung der Umwelt erfolgt zwar
direkt und subjektiv durch den/die Jugendliche/n, aber die Kongruenz selbst wird indirekt durch
einen Experten anhand eines Index berechnet. Die gemessene Kongruenz berücksichtigt daher
nicht die bewusste Wahrnehmung der Situation und ist daher für den/die Jugendliche/n auch
nicht kognitiv zugänglich. Die gemessene Kongruenz zwischen Interessen und Ausbildungsumwelt
wird im Folgenden kurz als „Interessenkongruenz“ (abgekürzt: KINT) bezeichnet.
Die Interessen wurden mit dem Allgemeinen Interessen-Struktur-Test (AIST-R) und die Umwelt-
struktur mit dem Umwelt-Struktur-Test (UST-R) von Bergmann und Eder (2005) erhoben. Der AIST-
R und der UST-R bestehen aus je 60 identischen Items, und die Inventare sind für Jugendliche ab
dem 14. Lebensjahr geeignet (Bergmann & Eder, 2005). Der AIST-R erfasst die sechs Interessen-
dimensionen nach dem Person-Umwelt-Modell von Holland (1997), die zugleich Persönlichkeits-
orientierungen darstellen. Die Schüler/innen wurden auf einer Skala von 1 (das interessiert mich
gar nicht; das tue ich nicht gerne) bis 5 (das interessiert mich sehr; das tue ich sehr gerne) gefragt,
wie sehr sie sich für bestimmte Tätigkeiten interessieren. Der UST-R erfasst die Umweltstruktur
der Berufs- bzw. Ausbildungsumwelt. Die Schüler/innen wurden nach der Wichtigkeit der Tätig-
keiten in einem bestimmten Beruf oder einer bestimmten Ausbildung, auf einer Skala von 1 (nicht
wichtig; darauf kann man sich nur schlecht vorbereiten) bis 5 (sehr wichtig; darauf kann man sich
sehr gut vorbereiten) gefragt. Der AIST-R wurde nur in Messphase t1 erhoben, da die Wiederho-
lungsreliabilität (Test-Retest Reliabilität) zufriedenstellend ist. Sie liegt für den AIST 92 nach 4
Monaten für alle Typen bei einem Median von Alpha .70 und nach einem Jahr bei .66. Bei Unter-
suchungen zur Stabilität des dominierenden Interessentyps bei Schülern/Schülerinnen aus allge-
mein bildenden und berufsbildenen höheren Schulen blieben zwischen 45.8 % und 69.5 % der
Typen (gesamt 56.7 %) über ein Jahr stabil und zwischen 39.4 % und 70 % (gesamt 51.5 %) über
zwei Jahre stabil. Nach einem Jahr wechselten zwischen 13.7 bis 26.1 % zu einem verwandtem Typ
(Bergmann & Eder, 2005). Der UST-R korrespondiert mit dem AIST-R und erlaubt daher die
Beschreibung der Umwelt nach denselben sechs Dimensionen (Bergmann & Eder, 2005). Die
Umweltstruktur wurde zweimal erhoben: vor Eintritt in die Ausbildung, als erwartete Umwelt-
struktur laut Ausbildungswunsch in Messphase t2 und nach Eintritt in die Ausbildung, als wahr-
genommene Umweltstruktur der tatsächlichen Ausbildung in Messphase t3.
90
Der AIST-R und der UST-R sind die revidierten Versionen des AIST und UST 1992. Die Validität der
Messinstrumente wurde in zahlreichen Untersuchungen bestätigt. Die Reliabilität des AIST-R
betrug bei der Eichstichprobe (N = 2 496) Cronbachs Alpha = .85 (Median der Konsistenzwerte).
Die Wiederholungsreliabilität für zwei Tage liegt bei rtt = .90 und sinkt mit zunehmender Dauer
deutlich ab. Die Stabilitätskorrelationen bleiben über einem Zeitraum von vier Monaten relativ
stabil (Median für vier Monate laut Manual Alpha = .70, ein Jahr Alpha = .70, zwei Jahre Alpha =
.66; hier ergibt sich aus dem Zusammenhang, dass die Autoren rtt statt Alpha gemeint haben
müssen). Für den UST ergab sich bei Schülern/Schülerinnen aus allgemein bildenden und
berufsbildenden höheren Schulen (N = 1 388) bei den sechs RIASEC-Dimensionen eine interne
Konsistenz von Cronbachs Alpha zwischen .82 und .91. Die Wiederholungsreliabilität über zwei
Jahre lag beim UST zwischen .82 und .91 (Bergmann & Eder, 2005, S. 56ff). Die Reliabilität der
Messinstrumente bei der Untersuchungsstichprobe ergab für den AIST-R ein Cronbachs Alpha von
.895, für den UST-R in Messphase t2 .902 und für den UST-R in Messphase t3 .894.
Die Auswertung des AIST-R und UST-R erfolgte laut Manual (Bergmann & Eder, 2005). Es wurden
zuerst die Rohwerte für jede der sechs Skalen berechnet und anschließend die Standardwerte laut
Normentabelle (Gesamtnormen S. 104) zugeordnet. Die drei Skalen mit den höchsten Werten
bilden nach ihrer Rangreihe das Interessen- bzw. Umweltprofil. Bei der Zuordnung der Standard-
werte ergaben sich Probleme bei einigen Profilen mit geringer Differenziertheit, das heißt zwei
oder mehrere Standardwerte waren identisch und es konnte keine eindeutige Rangfolge für die
Person- und Umweltcodes erstellt werden. In diesem Fall wurden die Mittelwerte aller möglichen
Kongruenz-Codes berechnet, was insgesamt 36 Möglichkeiten ergeben hätte. Insgesamt wurden
jedoch höchstens 18 Mehrfachberechnungen pro Person durchgeführt.
Die gemessene Interessenkongruenz wurde mit dem C-Index von Brown und Gore (1994, S. 322)
nach folgender Formel berechnet: C = 3(Xi) + 2(Xi) + (Xi). Dabei ist Xi die Gewichtung der hexa-
gonalen Distanz zwischen den 6 Dimensionen und umfasst folgenden Wertebereich:
3 = identische Dimensionen
2 = benachbarte Dimensionen: RI IA AS SE EC CR oder IR AI SA ES CE RC
1 = zweitnächste Dimensionen: RA IS AE SC ER CI oder AR SI EA CS RE IC
0 = gegenüberliegende Dimensionen: RS IE AC SR EI CA oder RS EI CA RS IE AC
Die Berechnung des Index soll an folgendem Beispiel verdeutlicht werden: Eine Person mit dem
Interessencode RIC befindet sich in einer kongruenten Umwelt (RIC) und erhält daher einen
Kongruenzindex C von 18 [3(3) + 2(3) + (3) = 18]. Würde sich die Person in einer Umwelt mit dem
Code CEA befinden, wäre diese Umwelt vollkommen inkongruent zu ihren Interessen, und es
würde sich ein Kongruenzindex C von 0 [3(0) + 2(0) + (0) = 0] ergeben. Der C-Index reicht daher
von 0 bis 18, wobei höhere Werte eine höhere Kongruenz bedeuten (Brown & Gore, 1994).
2.1.3 Systemkongruenz
Zusätzlich zu den beiden obigen Kongruenzmaßen wird gewissermaßen zu Vergleichszwecken ein
drittes Maß verwendet. Der/die Jugendliche wurde nach seiner/ihrer Aspiration und sei-
nem/ihrem Ausbildungswunsch gefragt. Mit einem weiteren Kongruenzmaß soll überprüft
werden, ob die ausgedrückte Aspiration und der ausgedrückte Ausbildungswunsch des/der
Jugendlichen im Sinne des österreichischen Ausbildungssystems kongruent sind. Die Aspirationen
werden daraufhin überprüft, ob sie in der von dem/der Jugendlichen angegebenen Ausbildungs-
91
richtung (laut ausgedrücktem Ausbildungswunsch) erlernt werden können. Dazu wird ein Index
konstruiert, der die Ausbildungsrichtung und das erforderliche Bildungsniveau der Aspiration und
des Ausbildungswunsches berücksichtigt. Anhand dieses Index wird dann das Ausmaß der
Kongruenz laut Ausbildungssystem berechnet. Die gemessene Kongruenz laut Ausbildungssystem
ist daher ein indirektes Maß, das die bewusste Wahrnehmung der Situation nicht berücksichtigt
und kognitiv nicht direkt erschlossen werden kann. Obwohl die gemessene Kongruenz laut
Ausbildungssystem auf den ausgedrückten Aspirationen und Ausbildungswünschen des/der
Jugendlichen basiert, ist sie ein genauso indirektes Maß wie die gemessene Interessenkongruenz.
Diese Art der Kongruenz wird im Folgenden kurz als „Systemkongruenz“ (abgekürzt: KSYS)
bezeichnet.
Zur Operationalisierung der Systemkongruenz wurden in Messphase t1 die realistische Aspiration
und der Ausbildungswunsch erhoben. In Messphase t3 wurde die realistische Aspiration und die
tatsächliche Ausbildung als objektive Variable erhoben. In Messphase t2 wurde ebenfalls die
realistische Aspiration und der Ausbildungswunsch erhoben. Die beiden Variablen werden zwar
nicht für die Operationalisierung der gemessenen Kongruenz laut Ausbildungssystem benötigt,
aber für weitere Untersuchungen wie die Stabilität der Aspirationen und Ausbildungswünsche. Der
Vollständigkeit halber werden diese Items in Tabelle 8 angeführt.
Tabelle 8
Items zur Operationalisierung der Systemkongruenz
Mess-
phase
Variable Bezeichnung Item
t1 realistische
Aspiration
Berufswunsch Welchen Berufswunsch hast du?
Für welchen Beruf möchtest du tatsächlich nach der Haupt-
schule/dem Gymnasium ausgebildet werden? (Bitte beschreibe
deinen Berufswunsch, so gut du es im Moment weißt)?
t1 Ausbildungs-
wunsch
In welche Schule möchtest du nach der Hauptschule/dem
Gymnasium gehen? (Bitte gib Schultyp und Fachbereich an, wenn du
es schon weißt.)
Wenn du eine Lehre beginnst: Welche Ausbildung möchtest du nach
der Hauptschule/dem Gymnasium machen?
t2 realistische
Aspiration
Berufswunsch Für welchen Beruf möchtest du nach der Hauptschule/dem
Gymnasium ausgebildet werden (Berufswunsch)?
t2 Ausbildungs-
wunsch
Ausbildungs-
wunsch
Ich werde im Herbst in folgende Schule gehen (Name der Schule,
Ort):
Ich werde im Herbst folgende Lehre beginnen (Lehrberuf,
Betrieb/Unternehmen/Firma, Ort):
t3 realistische
Aspiration
Berufswunsch
retrospektiv
Sie besuchen derzeit diese Schule (bzw. machen derzeit eine Lehre).
Im Juni/Juli 2009 haben Sie einen bestimmten Berufswunsch
genannt.
Mein Berufswunsch vom Juni/Juli 2009:
t3 realistische
Aspiration
Berufswunsch Ist das auch Ihr derzeitiger Berufswunsch? (Ja/Nein)
Falls NEIN: Was wäre Ihr derzeitiger Berufswunsch?
t3 Ausbildung Ausbildung objektive Erhebung der tatsächlichen Ausbildung
Bei der Wahl einer Ausbildung (Ausbildungswunsch) wählt der/die Jugendliche einen bestimmten
Schul- bzw. Ausbildungstyp mit einer bestimmten Ausbildungsrichtung und einem bestimmten
Bildungsniveau (z. B. höhere kaufmännische Schule, Lehre als Tischler/in im dualen System), in der
er/sie den gewünschten Beruf (Aspiration) erlernen kann. Die passende Ausbildung für eine/n
Jugendliche/n mit der Aspiration „kaufmännische/r Angestelle/r“ wäre daher eine höhere
92
kaufmännische Schule (HAK). Die geeignete Ausbildung für eine/n Jugendliche/n mit der Aspira-
tion „Tischler/in“ wäre eine Lehre als Tischler/in.
Berufsausbildungen lassen sich nach verschiedenen Ausbildungsrichtungen (z. B. technisch, kauf-
männisch) und nach Schultypen mit verschiedenen Bildungsniveaus (z. B. mittlere, höhere Schu-
len) unterscheiden. Aspirationen lassen sich ebenfalls nach bestimmten Ausbildungs- bzw. Berufs-
bereichen (z. B. technische, kaufmännische Berufe) unterscheiden. Der Index der gemessenen
Kongruenz laut Ausbildungssystem wird nach folgenden Kriterien bestimmt:
1. Ausbildungsrichtung des Ausbildungswunsches
2. Bildungsniveau des Ausbildungswunsches und Schultyp
3. Ausbildungs- bzw. Berufsbereich der Aspiration
4. erforderliches Bildungsniveau für den Einstieg in den Beruf (Aspiration)
Der Index der Systemkongruenz setzt sich daher aus der Ausbildungsrichtung und dem Bildungs-
niveau des Ausbildungswunsches (Schultyp) und dem Ausbildungs- bzw. Berufsbereich und dem
erforderlichen Bildungsniveau der Aspiration zusammen.
Die Ausbildungsrichtungen lassen sich nach dem österreichischen Bildungswesen (BMUKK, 2012a)
klassifizieren. Die weiterführenden Schulen können nach Ausbildungsrichtungen (z. B. kaufmänni-
sche Schulen, technische Lehranstalten) und nach dem Bildungsniveau (z. B. mittlere, höhere
Schulen) eingeteilt werden. Das Bildungsniveau bildet die Voraussetzung für den Einstieg in einen
bestimmten Beruf. Berufe und Berufsausbildungen lassen sich daher nach dem Bildungsniveau
unterscheiden. Viele Berufe können jedoch auch mit unterschiedlichen Bildungsvoraussetzungen
ergriffen werden. Die Bildungsniveaus (BN) der Berufe können wie folgt unterschieden werden
(Bergmann & Eder, 2005, S. 112):
BN 1: Berufe mit fachlicher Spezialisierung, die keine besonderen Ausbildungsvoraus-
setzungen erfordern wie Anlernaktivitäten oder Spezialisierungen. Es handelt sich
dabei jedoch keinesfalls um wenig qualifizierte Berufe.
BN 2: Lehrberufe und Ausbildungen in berufsbildenden mittleren Schulen (BMS)
BN 3: Ausbildungen in allgemeinbildenden (AHS) und berufsbildenden höheren Schulen
(BHS) mit Matura (allgemeine Hochschulreife)
BN 4: Postsekundäre nicht akademische Ausbildungen: Akademien, Kollegs
BN 5: Postsekundäre akademische Ausbildungen: Fachhochschule, Universität
In Tabelle 9 werden die Merkmale zur Bestimmung der Systemkongruenz zusammengefasst. Die
angeführten Ausbildungsrichtungen umfassen nicht alle laut dem österreichischen Bildungswesen
möglichen Richtungen, sondern nur jene, in denen die Jugendlichen der Gesamtstichprobe (N =
507) Ausbildungswünsche geäußert haben.
93
Tabelle 9
Kriterien zur Bestimmung der Systemkongruenz
Schultyp Ausbildungsrichtung BN Ausbildungs- bzw. Berufsbereich und Schultyp
AHS allgemein 3 umfassende, vertiefende Allgemeinbildung als Voraussetzung für ein
Universitätsstudium
BHS technisch 3 technische Berufe wie z. B. in Bautechnik, Chemie, Elektrotechnik,
Informationstechnologie, Mechatronik Maschineningenieurwesen
Schultypen: Höhere Technische (Bundes)Lehranstalten (HTL)
gewerblich und
kunstgewerblich
3 gewerbliche Berufe in Tourismus, Mode und Bekleidungstechnik und
künstlerischer Gestaltung
Schultypen: Höhere gewerbliche Bundeslehranstalten (HGBLA)
kaufmännisch 3 kaufmännische Berufe in Wirtschaft und Verwaltung wie z. B.
Internationale Wirtschaft, Management, Controlling, Informati-
onstechnologie
Schultypen: (Bundes)Handelsakademien (HAK)
wirtschaftsberuflich-
sozial
3 wirtschaftliche Berufe in den Bereichen Wirtschaft, Verwaltung,
Tourismus und Ernährung
Schultypen: Höhere (Bundes)Lehranstalten für wirtschaftliche Berufe
(HBLA, HBLW, HLW)
land- und forstwirt-
schaftlich
3 leitende und gehobene Tätigkeiten in der Land- und Forstwirtschaft
Schultypen: Höhere (Bundes)Lehranstalten für Landwirtschaft (HBLFA)
pädagogisch 3 Erzieher/innen an Kindergärten und Horten, Früherziehung
Schultypen: Bildungsanstalten für Kindergartenpädagogik (BAKIP)
BMS technisch 2 technische Berufe
Schultypen: Fachschulen (FS)
gewerblich und
kunstgewerblich
2 gewerbliche Berufe
Schultypen: Fachschulen (FS)
kaufmännisch 2 kaufmännische Berufe
Schultypen: (Bundes)Handelsschulen (HAS)
wirtschaftsberuflich-
sozial
2 wirtschaftliche Berufe
Schultypen: Fachschulen für wirtschaftliche Berufe (FW, EWF)
land- und forstwirt-
schaftlich
2 Berufe in Land- und Forstwirtschaft, Pferdewirtschaft, ländlicher
Hauswirtschaft
Schultypen: Landwirtschaftliche Berufs- und Fachschulen (LWBFS),
Hauswirtschaftsschulen (HWS)
Lehre technisch 2
Ausbildung im gewählten Lehrberuf
im dualen System (Lehrbetrieb und Berufsschule)
kaufmännisch 2
wirtschaftsberuflich-
sozial
2
gewerblich 2
garten-, land- und
forstwirtschaftlich
2
– fachliche Spezialisie-
rung
1 BN 1: z. B. Mannequin/Dressman
BN 2, 3: z. B. Polizist/in, Moderator/in
PTS technisch
Pfl
ich
tsch
ule
Berufsgrundbildung in Metall-, Elektro-, Bau- und Holzberufen
kaufmännisch Berufsgrundbildung in kaufmännischen Berufen und im Handel
wirtschaftsberuflich-
sozial
Berufsgrundbildung in Dienstleistungs- und Tourismusberufen
Anmerkungen. Aus Bildungswesen in Österreich von Bundesministerium für Unterricht, Kunst und Kultur, 2012a, Wien,
Website: http://www.bmukk.gv.at/schulen/bw/index.xml. BN = Bildungsniveau.
94
Der Index der Systemkongruenz wird nach der Übereinstimmung zwischen Ausbildungsrichtung
und Schultyp bzw. Bildungsniveau des Ausbildungswunsches und dem Berufsbereich und erfor-
derlichem Mindestbildungsniveau der Aspiration ermittelt. Die Systemkongruenz berechnet sich
daher aus je zwei Kriterien des Ausbildungswunsches und der Aspiration des/der Jugendlichen:
1. Ausbildungswunsch: Ausbildungsrichtung + Schultyp
2. Aspiration: Berufsbereich + erforderliches Mindestbildungsniveau
Die Kongruenz zwischen den Kriterien des Ausbildungswunsches und der Aspiration wird in zwei
Schritten bewertet. Beim ersten Schritt wird die Übereinstimmung zwischen den Ausbildungs-
richtungen des Ausbildungswunsches und der Aspiration bewertet. Eine Übereinstimmung wird
mit 2 bewertet, eine Nichtübereinstimmung mit 0. Eine fachliche Spezialisierung bei der Aspiration
wird mit 1 bewertet, da hier verschiedene Ausbildungsrichtungen gewählt werden können und die
Ausbildung daher variabel ist (z. B. Polizist/in). Beim zweiten Schritt wird die Übereinstimmung
zwischen dem Bildungsniveau (Schultyp) des Ausbildungswunsches und dem erforderlichen
Mindestbildungsniveau der Aspiration bewertet. Die Bewertung erfolgt nach der Distanz zwischen
dem Bildungsniveau des Ausbildungswunsches zum erforderlichen Bildungsniveau für die Aspira-
tion. Gleiche Bildungsniveaus werden mit 3, eine Distanz von 1 oder 2 Graden (+1/+2) zu einem
höheren Bildungsniveau als erforderlich mit 2, eine Distanz um 1 Grad (-1) zu einem niedrigeren
Bildungsniveau als erforderlich mit 1 und eine Distanz um 2 Grade (-2) zu einem niedrigeren
Bildungsniveau als erforderlich wird mit 0 bewertet. Die Summe beider Werte ergibt den Index der
gemessenen Kongruenz laut Ausbildungssystem. Daraus resultiert ein 6-stufiger additiver Index
von 0 (Inkongruenz) bis 5 (höchste Kongruenz).
Tabelle 10
Kongruenzindex der gemessenen Kongruenz laut Ausbildungssystem
Kongruenz zwischen Ausbildungswunsch
und Aspiration
Wert
Kongruenz Ausbildungsrichtungen identisch
variabel
inkongruent
2
1
0
Kongruenz Bildungsniveaus
(Distanz zwischen BN des Ausbildungs-
wunsches und BN der Aspiration)
Distanz 0 (BN identisch)
Distanz +1/+2 (BN höher)
Distanz -1 (BN niedriger)
Distanz -2 (BN niedriger)
3
2
1
0
Anmerkung: BN = Bildungsniveau
Der Kongruenzindex soll an einem Beispiel verdeutlicht werden. Eine Jugendliche mit der Aspira-
tion „Kindergärtnerin“ gibt als Ausbildungswunsch eine Hauswirtschaftsschule (HWS) an (das ist
eine berufsbildende mittlere Schule mit einer land- und forstwirtschaftlichen Ausbildungsrich-
tung). Die Schülerinnen werden in dieser Schule für den Berufsbereich „ländliche Hauswirtschaft“
ausgebildet. Für den Beruf „Kindergärtnerin“ müsste die Schülerin eine berufsbildende höhere
Schule mit pädagogischer Ausbildungsrichtung wählen, eine Bildungsanstalt für Kindergarten-
pädagogik (BAKIP). Die Ausbildungsrichtungen der Aspiration (pädagogisch) und des Ausbildungs-
wunsches (land- und forstwirtschaftlich) sind inkongruent (Wert 0). Die Aspiration der Jugendli-
chen erfordert eine Ausbildung mit dem Bildungsniveau 3, der Ausbildungswunsch bezieht sich
jedoch auf einen Schultyp mit dem Bildungsniveau 2. Es ergibt sich somit eine Distanz zwischen
den Bildungsniveaus um -1 (Wert 1). Für die Jugendliche ergibt sich daher bei der System-
kongruenz der Wert 1.
95
2.2 Leistung
Als Leistung in der schulischen Ausbildung wurde bei Schülern/Schülerinnen und Lehrlingen die
Selbsteinschätzung der Leistung und der Notendurchschnitt des Semesterzeugnisses des ersten
Schuljahres bzw. Berufsschulzeugnisses des ersten Lehrjahres erhoben.
Die Notendurchschnitte einer Polytechnischen Schule (PTS) mussten umgerechnet werden, da die
Bewertung der Hauptgegenstände nach 3 Leistungsgruppen erfolgt, wobei nur die 1. Leistungs-
gruppe direkt mit den anderen Schulen vergleichbar ist. Die Noten wurden nach dem Schlüssel von
Eder (2007) umgerechnet. Zu einer Note des Hauptgegenstandes der 2. Leistungsgruppe wurde
der Wert 2 und zu einer Note der 3. Leistungsgruppe der Wert 4 hinzugerechnet. Damit ergibt
sich für die PTS eine Notenskala von 1 bis 9, woraus der Notendurchschnitt berechnet wurde.
Die Selbsteinschätzung der schulischen Leistung wurde bei Schülern/Schülerinnen mit dem
Schülerfragebogen bzw. Lehrlingen mit dem Lehrlingsfragebogen „Berufswunsch – Vorstellungen –
Leistung“ (Teil 2) erhoben. Die Notendurchschnitte wurden von den Jugendlichen ebenfalls auf
den Fragebögen vermerkt. Da einige Jugendliche den Notendurchschnitt ihres Semesterzeugnisses
nicht wussten (da dieser üblicherweise nicht berechnet wird), wurde dieser mit Einverständnis der
Schüler/innen bzw. Eltern in einigen Fällen von der Schule zur Verfügung gestellt.
Es wurden folgende Variablen erhoben:
1. Selbsteinschätzung der schulischen Leistung insgesamt im Vergleich zu den Klassenkamera-
den; 5-stufige Skala von 5 = deutlich besser bis 1 = deutlich schlechter
2. Notendurchschnitt
Bei den Lehrlingen wurden zusätzlich die Selbsteinschätzung der eigenen Leistung im Lehrbetrieb
und die Leistungsbeurteilung durch den Ausbilder (Vorgesetztenbeurteilung) erhoben. Die Selbst-
einschätzung der eigenen Leistung wurde mit dem Fragebogen „Selbstbeurteilung Leistung“ von
Marcus, Schuler, Quell & Hümpfner (2002) und die Vorgesetztenbeurteilung mit dem Fragebogen
„Leistungsbeurteilung durch den Ausbilder“ von Marcus, Schuler, Quell & Hümpfner (2002) erho-
ben. Die Fragebögen von Marcus et al. (2002) wurden nach dem Messinstrument von Motowidlo
und Van Scotter (1994) adaptiert. Zwei Fragen beurteilen die Qualität und Quantität der Arbeits-
leistung, diese Items erfassen die aufgabenbezogene Leistung. Die kontextbezogene Leistung
(Vorgesetztenbeurteilung) wurde durch den Grad der Wahrscheinlichkeit des Auftretens eines
bestimmten Verhaltens erfasst. Die interne Konsistenz beträgt ein Cronbachs Alpha von .81 für die
aufgabenbezogene Leistung und .91 für die kontextbezogene Leistung. Zusätzlich wurde noch die
Gesamtleistung mit zwei Items erhoben. Als Leistung der Lehrlinge in der betrieblichen Ausbildung
wurden folgende Variablen erhoben:
1. Selbsteinschätzung der eigenen Leistung im Betrieb hinsichtlich a) Qualität der Ergebnisse
und b) Arbeitsmenge; 5-stufige Skala von 5 = die Anforderungen wurden bei weitem über-
erfüllt bis 1 = die Anforderungen wurden nicht erfüllt
2. Selbsteinschätzung der eigenen Leistung im Betrieb insgesamt im Vergleich zu den Arbeits-
kollegen; 5-Stufige Skala von 5 = deutlich besser bis 1 = deutlich schlechter
3. Vorgesetztenbeurteilung der Leistung des Lehrlings im Vergleich mit den durchschnittlichen
Anforderungen (Normalleistung) hinsichtlich a) Qualität der Ergebnisse und b) Arbeits-
menge; 5-stufige Skala von 5 = die Anforderungen wurden bei weitem übererfüllt (außer-
gewöhnliche Leistung) bis 1 = die Anforderungen wurden nicht erfüllt (unakzeptabel)
96
4. Grad der Wahrscheinlichkeit des Auftretens von extraproduktivem Verhalten (persönliche
Initiative und freiwilliges Arbeitsengagement); 5-stufige Skala von 5 (sehr wahrscheinlich)
bis 1 (sehr unwahrscheinlich)
5. Vorgesetztenbeurteilung des Gesamteindrucks der Leistung des Lehrlings im Vergleich zu
anderen Arbeitskollegen; 5-Stufige Skala von 5 = deutlich besser bis 1 = deutlich schlechter
6. Vorgesetztenbeurteilung des Gesamteindrucks der Leistung des Lehrlings hinsichtlich der
Anforderungen; 5-Stufige Skala von 5 = weit übertroffen bis 1 = nicht erfüllt
2.3 Zufriedenheit
Die Zufriedenheit mit der Ausbildung wurde bei den Schülern/Schülerinnen mit dem Schülerfrage-
bogen „Zufriedenheit mit der Ausbildung in der Schule“ und bei den Lehrlingen mit dem Lehrlings-
fragebogen „Zufriedenheit mit der Ausbildung im Lehrberuf“ gemessen. Die Fragebögen erfassen
die Gesamtzufriedenheit, die Zufriedenheit mit einzelnen Aspekten der schulischen und betrieb-
lichen Ausbildung, die Zufriedenheitsdimensionen und die Fluktuationsabsicht. Bis auf einen
Itemblock (Zufriedenheit mit der Ausbildung im Betrieb bei Lehrlingen) wurden Schü-
lern/Schülerinnen und Lehrlingen die gleichen Fragen vorgelegt, wobei sich die Itemformulierung
bei den Schülern/Schülerinnen auf die Zufriedenheit mit der schulischen Ausbildung und bei den
Lehrlingen auf die Zufriedenheit mit der betrieblichen Ausbildung bezog. Die Zufriedenheit mit der
Ausbildung wurde bei Schülern/Schülerinnen und Lehrlingen mit folgenden Variablen erhoben:
1. Gesamtzufriedenheit mit der Ausbildung, Kunin-Gesichter (Kunin, 1955); 7-stufige Skala von
7 = sehr zufrieden bis 1 = sehr unzufrieden
2. Zufriedenheit mit der Ausbildung in der Schule bzw. dem Arbeitsplatz insgesamt; 4-stufige
Skala von 4 = sehr zufrieden bis 1 = sehr unzufrieden
3. Zufriedenheit mit fünf Facetten der Ausbildung in der Schule (Zufriedenheit mit den
Beziehungen zu den Klassenkameraden, den Lehrkräften, dem Unterrichtsinhalt, der Aus-
stattung und den Noten); bei den Lehrlingen zusätzlich Zufriedenheit mit fünf Facetten der
Ausbildung im Betrieb (Zufriedenheit mit den Beziehungen zu den anderen Mitarbeitern im
Betrieb, dem/den Vorgesetzten, der Arbeitstätigkeit, den Arbeitsbedingungen und der Ent-
lohnung); 4-stufige Skala von 4 = sehr zufrieden bis 1 = sehr unzufrieden
4. Dimensionen bzw. Formen der Zufriedenheit und Unzufriedenheit mit der Ausbildung zur
Erfassung der Konstruktivität nach Bruggemann (1974)
5. Fluktuationsabsicht; 4-stufige Skala von 1 = fehlend bis 4 = sehr stark
Die Zufriedenheit mit den Facetten der betrieblichen und schulischen Ausbildung und die Formen
der Zufriedenheit und Unzufriedenheit wurden mit dem Kurzfragebogen zu „Formen der Arbeits-
zufriedenheit“ (FAZ) von Iwanowa (2004) erhoben. Iwanowa (2004) entwickelte ein Kurzverfahren
zur Messung verschiedener Merkmale der Arbeitszufriedenheit (FAZ), das zusätzlich die Formen
der Zufriedenheit nach dem Bruggemann-Modell (1974) und die Motivation zum Arbeitsplatz-
wechsel erfasst. Ursprünglich diente das Verfahren als Hilfsmittel für ein Beobachtungsgespräch
zur Untersuchung der Befindlichkeit bei der Arbeit als „Kurzverfahren zur Arbeitszufriedenheit“
(KAZ; Iwanowa & Hacker, 1997) und war nicht als Fragebogen konzipiert. Der später entwickelte
Fragebogen besteht aus zwei Teilen. Im ersten Teil werden Facetten der Arbeitszufriedenheit
erhoben, die auch in anderen Verfahren verwendet werden, z. B. in der Skala zur Messung der
Arbeitszufriedenheit (SAZ von Fischer & Lück, 1972) und im Arbeitsbeschreibungsbogen (ABB von
Neuberger und Allerbeck, 1978). Die Standardvariante enthält 12 Fragen, die Minimalvariante
folgende fünf Fragen: die Zufriedenheit mit den sozialen Beziehungen (mit Kollegen und Vorge-
97
setzten), mit der Arbeitstätigkeit selbst, mit der Entlohnung und dem Arbeitsplatz insgesamt. Die
Bewertung der einzelnen Facetten erfolgt auf einer 6-stufigen Skala von 1 sehr unzufrieden bis 6
sehr zufrieden. Im zweiten Teil des Fragebogens werden die Formen der Arbeitszufriedenheit mit
fünf Fragen erfasst, wovon jeweils nur drei Fragen in Abhängigkeit von der Gesamtzufriedenheit
beantwortet werden. Die Fragen enthalten je drei unterschiedliche Begründungen der Zufrieden-
heit bzw. Unzufriedenheit unter Berücksichtigung der persönlichen Wünsche, Ansprüche und
Erwartungen einer Verbesserung oder Verschlechterung der Arbeitssituation in der Zukunft. Es
wird nur eine Begründung im Forced-Choice-Verfahren ausgewählt. Die Arbeitszufriedenheits-
formen werden anhand der Kombination der verschiedenen Antwortmöglichkeiten ermittelt und
anschließend mit einem Auswertungsschlüssel bewertet. Jede Person wird einer der sieben
Formen zugeordnet. Die letzte Frage erfasst die Motivation für einen Arbeitsplatzwechsel. Die
Personen können vier Mustern zugeordnet werden: den Arbeitsplatztreuen, den Geldmotivierten,
den Geld- und Tätigkeitsmotivierten und den Tätigkeitsmotivierten (Iwanowa, 2007).
Die Validität des Fragebogens wurde anhand mehrerer Stichproben (N gesamt = 1119) aus ver-
schiedenen Branchen, mit älteren weiblichen und männlichen Berufstätigen (über 45 Jahre) über-
prüft, da die Gruppe der über 50-Jährigen in Felduntersuchungen unterrepräsentiert ist. Zur Über-
prüfung der Dimensionalität des ersten Teils des Fragebogens wurde eine konfirmatorische Fakto-
renanalyse (CFA) durchgeführt. Ein Drei-Faktoren-Modell ergab einen akzeptablen Fit (CFI = .967,
RMSEA = .070). Die Reliabilität der Gesamtskala mit 12 Items betrug ein Cronbachs Alpha von .903.
Die Gesamtstichprobe verteilte sich wie folgt auf die Arbeitszufriedenheitsformen: 40.8 % progres-
sive, 27.5 % stabilisierte, 19.5 % resignative Arbeitszufriedenheit und 5.8 % fixierte, 3.9 % kon-
struktive Arbeitsunzufriedenheit und 2.4 % Pseudo-Arbeitszufriedenheit. Es ergaben sich signi-
fikante Unterschiede nach den verschiedenen Branchen (Iwanowa, 2007). Der Zusammenhang
zwischen den Arbeitszufriedenheitsformen und der Motivation für einen Arbeitsplatzwechsel
verteilte sich wie folgt: Arbeitsplatztreue: 54.3 % stabilisiert, 42.6 % progressiv Zufriedene;
Geldmotivierte: zwei Drittel konstruktiv, 58.3 % fixiert Unzufriedene; Geld- und Tätigkeitsmoti-
vierte: 27.6 % resignativ, 24 % stabilisiert Zufriedene; und Tätigkeitsmotivierte: 31.7 % fixiert
Unzufriedene, 21.2 % konstruktiv Unzufriedene, 14.5 % resignativ Zufriedene. Diese Ergebnisse
bedeuten, dass die Entlohnung zwar ein wichtiger, aber nicht der wichtigste Faktor für den
Verbleib an einer Arbeitsstelle ist (Iwanowa, 2007).
In dieser Untersuchung wurde die Minimalvariante des Fragebogens von Iwanowa (2004) mit fünf
Items verwendet: bei den Lehrlingen: Zufriedenheit mit den Beziehungen zu den Mitarbeitern,
dem/den Vorgesetzten, der Arbeitstätigkeit, den Arbeitsbedingungen und der Entlohnung; bei den
Schülern/Schülerinnen Zufriedenheit mit den Beziehungen zu den Klassenkameraden, Zufrieden-
heit mit den Lehrkräften, dem Unterrichtsinhalt, der Ausstattung und den Noten. Um die Items mit
einer einheitlichen Skala erfassen zu können, wurden alle Items auf einer 4-stufigen Skala von
4 = sehr zufrieden bis 1 = sehr unzufrieden bewertet. Die Arbeitszufriedenheitsformen wurden im
zweiten Teil des Fragebogens erfasst. Anhand der Kombination der verschiedenen Antwortmög-
lichkeiten (insgesamt 18) wurden die Arbeitszufriedenheitsformen ermittelt und anschließend mit
dem Auswertungsschlüssel von Iwanowa (2007) bewertet. Die Auswertung der Fragen ergibt
insgesamt sieben Formen, denen die Jugendlichen nach dem Auswertungsschlüssel zugeordnet
wurden. Die letzte Frage erfasst die Motivation für einen Arbeitsplatzwechsel (Fluktuations-
absicht).
98
Tabelle 11
Auswertungsschlüssel der Zufriedenheitsformen und Unzufriedenheitsformen
Zufriedenheitsformen (mehr zufrieden)
... es könnte ja viel
schlimmer sein
... dass alles so bleibt
wie bisher
... erwarte in Zukunft sogar
noch Verbesserungen
... erwarte nicht sehr viel resignative Z resignative Z Pseudo Z
... gewöhnt, angepasst resignative Z stabilisierte Z progressive Z
... die richtige Arbeit Pseudo Z stabilisierte Z progressive Z
Unzufriedenheitsformen (mehr unzufrieden)
... erfüllt nicht einmal
geringe Erwartungen
... erwarte von einer guten
Ausbildung viel mehr
... erwarte in Zukunft von
der Ausbildung viel mehr
... ich kann nichts zur
Verbesserung tun
fixierte UZ fixierte UZ mit
Fluktuationsabsicht
konstruktive UZ
... breche ich die
Ausbildung ab
fixierte UZ fixierte UZ mit
Fluktuationsabsicht
konstruktive UZ
... versuche etwas zu
verbessern
fixierte UZ fixierte UZ mit
Fluktuationsabsicht
konstruktive UZ
Anmerkungen. Aus „Formen der Arbeitszufriedenheit (FAZ) – Ergebnisse der Überprüfung von Gütekriterien des
Kurzfragebogens“ (S. 116) von A. N. Iwanowa, 2007, in P. G. Richter, R. Rau & S. Mühlpfordt (Hrsg.). Arbeit und
Gesundheit. Zum aktuellen Stand in einem Forschungs- und Praxisfeld. Lengerich: Pabst. Z = Zufriedenheit; UZ =
Unzufriedenheit.
Werden die Zufriedenheitsformen nach den beiden Dimensionen Konstruktivität und Nicht-Kon-
struktivität ausgewertet (vgl. Marcus & Wagner, 2007), ergeben sich für die Zufriedenheitsformen
zwei Itemkombinationen für konstruktive Zufriedenheit (progressive Zufriedenheit), alle anderen
Kombinationen fallen unter resignative Unzufriedenheit. Bei den Unzufriedenheitsformen fallen
drei Itemkombinationen in die Dimension Konstruktivität (konstruktive Unzufriedenheit). Eine
einfache dichotome Unterscheidung in nur zwei Formen der Arbeitszufriedenheit (eine Resigna-
tions- und eine Zufriedenheitsdimension) erhielt in einer Untersuchung von Fischer und Eufinger
(1991) mehr empirische Unterstützung als die Differenzierung mehrerer Formen der Zufrieden-
heit. Wenn die sieben Zufriedenheitsformen aufsteigend nach dem Auswertungsschlüssel von
Iwanowa (2007), nach der Konstruktivität geordnet werden, ergibt sich eine 7-stufige Variable. Die
beiden konstruktiven Formen (progressive Zufriedenheit und konstruktive Unzufriedenheit)
erhalten die höchsten und zweithöchsten Werte.
99
Tabelle 12
Zufriedenheitsformen nach den Dimensionen Konstruktivität und Nicht-Konstruktivität
Gesamtzufriedenheit Zufriedenheitsform Konstruktivitäts-
dimension
Variable
(7-stufig)
mehr zufrieden und progressiv konstruktiv 7
sehr zufrieden stabilisiert nicht konstruktiv 5
resignativ nicht konstruktiv 4
Pseudo-Zufriedenheit nicht konstruktiv 3
mehr unzufrieden und konstruktiv konstruktiv 6
sehr unzufrieden fixiert nicht konstruktiv 2
fixiert mit Fluktuationsabsicht nicht konstruktiv 1
2.4 Kontraproduktives Verhalten
Das kontraproduktive Verhalten in der schulischen Ausbildung wurde bei Schülern/Schülerinnen
mit dem Schülerfragebogen „Verhalten in der Schule“ und bei den Lehrlingen mit dem Lehrlings-
fragebogen „Verhalten in der Ausbildung“ erhoben.
Zur Messung des kontraproduktiven Verhaltens am Arbeitsplatz wurden verschiedene Messin-
strumente entwickelt. Zwei Verfahren zur Selbsteinschätzung des kontraproduktiven Verhaltens
stammen von Bennett und Robinson (2000) und Marcus, Schuler, Quell & Hümpfner (2002). Das
Messinstrument von Marcus et al. (2002) enthält Subskalen zur Messung von organisationaler und
interpersonaler Devianz und verschiedenen Erscheinungsformen. Die dimensionale Struktur des
Messinstruments wurde mit einer konfirmatiorischen Faktorenanalyse (CFA) überprüft. Ein Modell
mit einem Faktor höherer Ordnung und vier Subkomponenten kontraproduktiven Verhaltens
(Absentismus, Substanzmissbrauch, Aggression und Diebstahl) ergab den besten Fit mit den Daten
bei Arbeitern und Angestellten zwei deutscher Unternehmen (N = 174). Kontraproduktives Verhal-
ten am Arbeitsplatz kann daher am besten als ein Konstrukt höherer Ordnung mit verschiedenen
Dimensionen des kontraproduktiven Verhaltens beschrieben werden. Das Verfahren wurde direkt
für die Anwendung im Feld konzipiert und kann auf die Gegebenheiten der jeweiligen Organisation
zugeschnitten werden, während das Messinstrument von Bennett und Robinson (2000) nach der
klassischen Testtheorie entwickelt wurde (Marcus et al., 2002).
Ein weiteres Instrument zur Selbsteinschätzung des kontraproduktiven Verhaltens mit studien-
und arbeitsbezogenen Items, das sowohl für Organisationen am Arbeitsplatz als auch für Studen-
ten im akademischen Umfeld geeignet ist, entwickelten Woolley und Hakstian (1992, 1993; zitiert
nach Hakstian, Farrell &Tweed, 2002). Das Instrument besteht aus 40 Items und erfasst das kont-
raproduktive Verhalten mit neun Subskalen: Schummeln, Substanzmissbrauch, niedrige persönli-
che Wertmaßstäbe, Diebstahl, falsche Angaben machen, Betrügen, Nachlässigkeit und Trägheit,
auf einer 6-stufigen Skala (von 1 = nie, 2 = daran gedacht, aber nicht getan, 3 = einmal, aber nicht
sicher, 4 = einmal, 5 = zweimal, 6 = dreimal oder öfter). Die Reliabilität der internen Konsistenz des
Instruments ergab ein Cronbachs Alpha von .91 (gewichtetes Mittel) (N = 1019) (Hakstian et al.,
2002).
Ein Messinstrument zur Selbsteinschätzung des kontraproduktiven Verhaltens für Jugendliche
(Lehrlinge der Nahrungsmittelindustrie) stammt von Marcus & Wagner (2007). Das Messinstru-
ment wurde aus bestehenden Messinstrumenten adaptiert (Bennett & Robinson, 2000; Hakstian,
Farrell & Tweed, 2002; Marcus et al., 2002). Mittels Faktorenanalyse (CFA) wurde eine 18-Item-
100
Skala entwickelt, die folgende Themenbereiche beinhaltet: Diebstahl, Illoyalität, Absentismus,
Missachtung von Autorität und Regeln, Nachlässigkeit bei der Arbeit, Nachlässigkeit beim Lernen
und Substanzmissbrauch.
2.4.1 Messung des kontraproduktiven Verhaltens in der schulischen Ausbildung
Zur Erfassung des kontraproduktiven Verhaltens in der schulischen Ausbildung wurde ein neues
Messinstrument entwickelt. Die Items wurden in Anlehnung an folgende bestehenden Messinstru-
mente formuliert: die Skala „Schulbezogenes Verhalten“ des Messinstruments von Eder (1994)
zum Schul- und Klassenklima, das Messinstrument zur Erfassung des kontraproduktiven Verhal-
tens von Studenten von Woolley und Hakstian (1992, 1993; zitiert nach Hakstian, Farrell & Tweed,
2002) und das Instrument von Marcus und Wagner (2007) zum kontraproduktiven Verhalten von
Lehrlingen.
Zur Erfassung des selbstberichteten, schulbezogenen Verhaltens wurde von Eder (1994; zitiert
nach Eder, 1996) ein Messinstrument entwickelt. Das Schulschwänzen wurde mit einem eigenen
Item erfasst, bei dem die Anzahl der geschwänzten Tage angekreuzt bzw. eingetragen wurde. Das
unterrichtsbezogene Verhalten wurde mit den beiden Dimensionen Mitarbeit (6 Items) und abwei-
chendes Verhalten (7 Items) auf einer 4-stufigen Skala (1 = nie, 2 = selten, 3 = häufig, 4 = oft)
erfasst. Mitarbeit erfasst dabei mehr das Ausmaß der Beteiligung am Unterricht und abweichen-
des Verhalten das Ausmaß der aktiven Opposition gegenüber Schule und Lehrpersonen. Die
Überprüfung des Messinstruments erfolgte an einer Stichprobe oberösterreichischer
Schüler/innen höherer allgemeinbildender (9. bis 12. Schulstufe) und berufsbildender (9. bis 13.
Schulstufe) Schulen. Die Daten (N = 4672) wurden im Längsschnitt über drei Jahre erhoben. Die
interne Konsistenz der Skala „Mitarbeit“ betrug ein Cronbachs Alpha von .77 und für „Abweichen-
des Verhalten“ .73 (N = 4591) (Eder, 1996). Bei einer weiteren Untersuchung von Eder (2007) zum
Befinden von Kindern und Jugendlichen in österreichischen Schulen wurde ebenfalls das schulbe-
zogene Verhalten erhoben. Bei den Schülern/Schülerinnen der höheren allgemeinbildenden und
berufsbildenden Schulen der 9. bis 12. Schulstufe (N = 2379 bis 2392) wurde eine differenzierte
Fragebogenbatterie mit 14 Items verwendet. Die Häufigkeit des Schulschwänzens und das
abweichende Verhaltens in Form des Konsums von Alkohol und Nikotin wurden getrennt erfasst.
Die interne Konsistenz der Skala „Mitarbeit“ betrug ein Cronbachs Alpha von .79 (N = 2342) und
für „Störung“ .84 (N = 2333). Die Ergebnisse zeigten, dass störendes Verhalten nach Angabe der
Schüler/innen äußerst selten auftrat. Gravierende Störungen wie absichtliche Beschädigungen,
absichtlich zu spät kommen und Nichtbefolgen der Anweisungen der Lehrpersonen wurden am
stärksten zurückgewiesen. Am häufigsten gaben die Schüler/innen Schwätzen und Hausübungen
für andere Fächer machen als störendes Verhalten im Unterricht an (Eder, 2007).
Das Messinstrument von Eder (1994; zitiert nach Eder, 1996) erfasst die beiden Dimensionen
„Mitarbeit“ und „Störung im Unterricht“ (vgl. Eder, 2007). Störungen im Unterricht äußern sich in
Unaufmerksamkeit, Nebentätigkeiten, Auseinandersetzungen mit Lehrpersonen, Aggressionsver-
halten gegenüber Mitschülern/Mitschülerinnen, Sachbeschädigung und Ähnlichem. Das Mess-
instrument von Woolley und Hakstian (1992, 1993; zitiert nach Hakstian, Farrell & Tweed, 2002)
beinhaltet Skalen zum Schummeln, Substanzmissbrauch, niedrige persönliche Wertmaßstäbe,
Diebstahl, falsche Angaben machen, Betrügen, Nachlässigkeit und Trägheit. Das Instrument von
Marcus und Wagner (2007) erfasst weitere Themen bzw. Dimensionen, die bei Schü-
lern/Schülerinnen und vor allem bei den Lehrlingen berücksichtigt wurden, um für alle Jugendli-
chen in etwa dieselben Dimensionen erfassen zu können. Das Messinstrument des kontraproduk-
101
tiven Verhaltens der Schüler/innen erfasst acht Themenbereiche mit insgesamt 25 Items. Die
Items wurden auf einer 7-stufigen Skala von 0 = nie bis 6 = immer erhoben.
Tabelle 13
Dimensionen des kontraproduktiven Verhaltens in der schulischen Ausbildung
Dimensionen (Themen) Beschreibung Anzahl der Items
Absentismus Unterrichtsabsentismus und Schulabsentismus
(Schulschwänzen)
5
Nachlässigkeit und
Arbeitsverweigerung
ungenügende Vorbereitung, Nichterledigung von
Hausaufgaben
3
Schummeln und falsche
Angaben machen
Schummeln und Verwendung unerlaubter Hilfsmittel bei
Schularbeiten, Tests und Prüfungen, Aufgaben von
jemand anderem machen lassen
5
Störung im Unterricht und
Aggressionen gegenüber
Personen
Aggressionsverhalten gegenüber Mitschülern/
Mitschülerinnen, Widerstand gegen Lehrpersonen,
disziplinäre Auseinandersetzungen mit Lehrpersonen,
Konflikte mit Mitschülern/Mitschülerinnen
5
Unaufmerksamkeit Unaufmerksamkeit (Schwätzen), Nebentätigkeiten 3
Substanz-Missbrauch Alkohol- /Drogeneinfluss während des Unterrichts 1
Aggression gegenüber
Gegenständen
Sachbeschädigung, Vandalismus 1
Diebstahl Diebstahl oder unerlaubte Benutzung von Schuleigentum 2
25
Die Faktorenstruktur des kontraproduktiven Verhaltens der Schüler/innen wird im Ergebnisteil
überprüft.
2.4.2 Messung des kontraproduktiven Verhaltens am Arbeitsplatz
Das kontraproduktive Verhalten der Lehrlinge am Arbeitsplatz wurde mit dem Messinstrument
von Marcus und Wagner (2007) zur Erfassung des kontraproduktiven Verhaltens von Lehrlingen
aus der Nahrungsmittelindustrie erfasst. Der Fragebogen bestand ursprünglich aus 18 Items und
erfasste folgende Themenbereiche: Diebstahl (2 Items), Illoyalität (2 Items), Absentismus (4
Items), Missachtung von Autorität und Regeln (3 Items), Nachlässigkeit bei der Arbeit (3 Items),
Nachlässigkeit beim Lernen (2 Items), Substanzmissbrauch (1 Item) und Vandalismus (1 Item). Die
Items wurden auf einer 7-stufigen Skala von 0 = nie bis 6 = immer bewertet. Aufgrund eines inak-
zeptablen Fit wurde das Vandalismus-Item aus der Skala ausgeschlosen. Eine konfirmatiorische
Faktorenanalyse (CFA) des Messinstruments ergab ein eindimensionales Modell mit einem akzep-
tablen Fit (Incremental Fit Index = .91, Root Mean Square Error of Approximation = .072, Standar-
dized Root Mean Square Error of Approximation = .067) bei einer Stichprobe von N = 272 Lehrlin-
gen (Marcus & Wagner, 2007).
Zur Erfassung des kontraproduktiven Verhaltens der Lehrlinge wurde das Messinstrument von
Marcus und Wagner (2007) verwendet. Bis auf die geringfügige Ergänzung der Items Nr. 4 und 5,
durch das Anführen von Beispielen für Prinzipien des Arbeitsschutzes und Vorschriften, wurden
alle 17 Items in der ursprünglichen Version verwendet. Die Faktorenstruktur des kontraprodukti-
ven Verhaltens der Lehrlinge wird ebenfalls im Ergebnisteil überprüft.
102
2.5 Moderatorvariable Entschiedenheit der Berufs- und Ausbildungswahl
Die Entschiedenheit der Berufs- und Ausbildungswahl wurde in Messphase t1 und t2 mit dem
Schülerfragebogen erfasst. Es wurde jeweils die Sicherheit der ausgedrückten realistischen Aspi-
ration und die Sicherheit des ausgedrückten Ausbildungswunsches erhoben.
Die Lehrlinge werden im Allgemeinen für einen Lehrberuf ausgebildet (in einigen Fällen auch für
zwei). Ausbildung und realistische Aspiration stimmen daher überein. Für Schüler/innen in einer
weiterführenden berufsbildenden Schule erfolgt die Ausbildung meistens für mehrere Berufe,
sodass pro Ausbildungsrichtung verschiedene Aspirationen möglich sind. In Messphase t3 befan-
den sich die Jugendlichen bereits in der realen Berufsausbildung. Die Sicherheit des Ausbildungs-
wunsches wurde daher nicht mehr erhoben. Die Sicherheit der Aspiration wurde ebenfalls nicht
mehr abgefragt, sondern nur mehr überprüft, ob sich die Aspiration verändert hatte oder gleich-
geblieben war.
3 Analysemethoden
In den Sozial- und Verhaltenswissenschaften sind die Daten oft nicht normalverteilt oder es fehlen
Daten, was aufgrund der Datenerhebung mittels Fragebögen oft unvermeidbar ist (Yuan &
Bentler, 2000). Liegt keine univariate Normalverteilung vor, können die Daten transformiert
werden, sodass die Werte eher normalverteilt sind. Dadurch ist auch eine Annäherung an eine
multivariate Normalität möglich (Kline, 2011). Als Alternative können nichtparametrische Verfah-
ren eingesetzt werden. Bei allen Untersuchungsvariablen wurden die Verteilungen hinsichtlich
Schiefe, Kurtosis und Ausreißern bzw. Extremwerten überprüft. Wenn die statistischen Voraus-
setzungen für ein Verfahren, das auf der Annahme univariater oder multivariater Normalvertei-
lung basiert, nicht erfüllt werden konnten, wurden nichtparametrische Verfahren eingesetzt oder
robuste Methoden angewandt.
Die Hauptforschungsfrage (Forschungsfrage 1) bezieht sich auf die Untersuchung des Zusam-
menhangs zwischen den Kongruenzmaßen (Prädiktoren) und den arbeits- und organisations-
psychologischen Kriterien. Die Überprüfung des Mediator- oder Moderatoreffekts (Forschungs-
frage 2 und 3) bezieht sich ebenfalls auf mehrere Prädiktor- und mehrere Kriteriumsvariablen. Bei
den Kriterien handelt es sich um latente Variablen mit zwei oder mehreren Indikatoren. Die
Kongruenzmaße werden teilweise als latente Konstrukte mit mehreren Indikatoren (subjektive
Kongruenz) und teilweise als formative Einzelindikatoren operationalisiert (vgl. Kapitel IV/2.1.1).
Zur Untersuchung der Forschungsfragen werden daher Strukturgleichungsmodelle vorgeschlagen.
Mit Strukturgleichungsmodellen können Zusammenhänge zwischen mehreren Prädiktorvariablen
und mehreren Kriteriumsvariablen analysiert werden und Hypothesen über direkte und indirekte
kausale Effekte getestet werden. Diese Effekte können auch latente Konstrukte beinhalten, die
nicht direkt beobachtbar sind, sondern indirekt über verschiedene direkt beobachtbare Indikato-
ren erfasst werden. Bei einem Strukturgleichungsmodell handelt es sich um ein kovarianzbasiertes
Verfahren, das Pfadanalyse, konfirmatorische Faktorenanalyse und multiple Regressionsanalyse in
einem Modell vereint (Kline, 2011). Multivariate Methoden wie eine multiple Regressionsanalyse
oder eine kanonische Korrelation würden ebenfalls die simultane Berücksichtigung mehrerer
Variablen erlauben. Die Vorhersage einer Kriteriumsvariable bei gleichzeitiger Berücksichtigung
mehrerer Prädiktorvariablen kann mit einer multiplen Regressionsrechnung bestimmt werden.
Analysen mit mehreren Prädiktorvariablen und mehreren abhängigen Kriteriumsvariablen können
auf Basis des Modells der kanonischen Korrelation durchgeführt werden (Bortz, 2005). Im
psychologischen Bereich werden stattdessen eher Strukturgleichungsmodelle verwendet, mit
103
denen a priori Kausalhypothesen zur Erklärung von Merkmalszusammenhängen modelliert
werden können und auch latente, nicht direkt beobachtbare, Variablen erfasst werden können.
Diese aus erkenntnistheoretischer Sicht sehr attraktive Methode führte in den letzten 30 Jahren zu
einer starken Verbreitung in den Sozialwissenschaften, der Ökonometrie und der Medizin (Bortz,
2005). Ein besonderer Vorteil von Strukturgleichungsmodellen gegenüber klassischen statistischen
Verfahren ist, dass Messfehler geschätzt werden können, was zu qualitativ besseren und realisti-
scheren Ergebnissen führt (Kline, 2011).
Um die Messfehler eines latenten Konstrukts schätzen zu können benötigt man mindestens zwei
Indikatoren (Kline, 2011). Für Einzelindikatoren wie die Kongruenzmaße bietet sich daher eine
spezielle Technik von Strukturgleichungsmodellen an, das sogenannte MIMIC-Modell (Multiple
Indicators and Multiple Causes-Modell). Beim MIMIC-Modell handelt es sich ebenfalls um ein
kovarianzbasiertes Verfahren, bei dem gleichzeitig die Einflüsse mehrerer Einzelindikatoren
(Kongruenzmaße) auf die latenten Kriterien mit einer multiplen Regressionsanalyse geschätzt
werden (Muthen, 1989). Die Messfehler der Einzelindikatoren werden dabei auf Konstruktebene
als Messfehler der latenten endogenen Variablen (Kriterien) erfasst (Kline, 2011). Strukturglei-
chungsmodelle und MIMIC-Modelle stellen daher geeignete Techniken dar, um die Forschungs-
fragen bei der Gesamt- und Schülerstichprobe zu untersuchen. Da für Analysen mit Struktur-
gleichungsmodellen große Stichproben (> 200) benötigt werden (Kline, 2011), ist diese Methode
für kleine Stichproben wie die Lehrlingsstichprobe (N = 46) nicht geeignet. Es wird daher eine
alternative Methode, die Methode der Partial Least Squares-Pfadmodellierung (PLS-PM),
eingesetzt.
3.1 Methodische Grundlagen von Strukturgleichungsmodellen
3.2 Charakteristika und Bedeutung von Strukturgleichungsmodellen
Unter dem Begriff „Structural Equation Modeling“ (Strukturgleichungsmodell, im Folgenden SEM)
versteht man nicht eine einzelne statistische Methode, sondern eine Analysetechnik, die Pfadana-
lyse, konfirmatorische Faktorenanalyse und multiple Regressionsanalyse in einem Modell vereint
(Kline, 2011). SEM werden in der Literatur auch als Kovarianzstrukturanalyse (covariance structure
analysis, covariance structure modeling) oder Kausalanalyse (causal modeling) bezeichnet, da die
Analysen normalerweise auf der Kovarianzstruktur basieren. Es können jedoch auch Mittelwerte
analysiert werden, einschließlich der Mittelwerte der latenten Variablen. SEM stellen jedoch keine
Technik dar, um Kausalbeziehungen nachzuweisen, was übrigens keine statistische Methode bei
einem nicht experimentellen Design kann. SEM sind heute sehr populär und werden in vielen
verschieden Disziplinen eingesetzt. Dies ist auch an der Zunahme von Computerprogrammen zur
Analyse von SEM und und der Vielzahl von Forschungsberichten in Zeitschriften, die Ergebnisse
von SEM-Analysen enthalten, erkennbar (Kline, 2011).
SEM verfügen über einige bedeutsame Vorteile gegenüber den klassischen statistischen Verfah-
ren. Erstens können Messfehler (Residuen) spezifiziert werden, und zwar sowohl bei den mani-
festen Indikatoren als auch bei den latenten Faktoren. Bei den Indikatoren stellen Messfehler die
durch den Faktor nicht erklärte Varianz dar, die der entsprechende Indikator messen soll. Ein Teil
der nicht erklärten Varianz ist auf zufällige Messfehler oder Skalen-Unreliabilität (spezifische Vari-
anz) zurückzuführen. Messfehler lassen sich daher, zweitens, bei abhängigen Variablen nach
strukturell bedingter und nicht aufgeklärter Varianz unterscheiden (Holling & Schulze, 2004). Im
Gegensatz zu SEM wird beispielsweise bei einer multiplen Regressionsanalyse angenommen, dass
104
alle Prädiktorvariablen ohne Messfehler gemessen werden, was zu verzerrten Koeffizienten-
schätzungen führt, falls diese Annahme nicht zutrifft. Der Einschluss von Messfehlern in die Ana-
lyse führt zu qualitativ besseren und realistischeren Ergebnissen (Kline, 2011). Drittens besteht
insbesondere bei Längsschnittuntersuchungen die Möglichkeit der Modellierung von Kovarianzen
zwischen Residualvariablen. Ein vierter Vorteil ist, dass die Indikatoren den Konstrukten a priori
zugeordnet werden müssen, was zu einer stärker theoriegeleiteten Vorgehensweise führt. Es muss
jedoch zwischen SEM explorativer und/oder konfirmatorischer Art unterschieden werden (Holling
& Schulze, 2004). Wenn die Variablen und die Beziehungen zwischen den hypothetischen Kon-
strukten a priori aufgrund der theoretischen Annahmen festgelegt werden, hat ein SEM konfir-
matorischen Charakter, da das Modell vor der Datenerhebung erstellt wird und anschließend
daraufhin getestet wird, ob es von den Daten unterstützt wird. Eine weitere Anwendung ist der
Test alternativer Modelle, wenn a priori mehrere Modelle spezifiziert wurden. Wenn ein SEM
aufgrund der Daten generiert wird, weil beispielsweise noch keine gut dokumentierte Theorie
existiert, handelt es sich um ein exploratives Modell. Das neue Modell wird dann mit demselben
Datensatz nochmals getestet (Kline, 2011). Konfirmatorische SEM weisen beispielsweise den
Vorteil auf, dass sie bestimmte Parameter auf Gleichheit prüfen können. Es können Restriktionen
bei der Modellierung der Daten eingeführt werden, was ein weiterer entscheidender (fünfter)
Vorteil ist (Holling & Schulze, 2004). Modellparameter können als frei (free), fixiert (fixed) oder
erzwungen (constrained) spezifiziert werden (Kline, 2011). Aufgrund des Parameterstatus können
beispielsweise Hypothesen über die Gleichheit von Effekten bei verschiedenen Gruppen getestet
werden (Holling & Schulze, 2004).
Ein letzter Vorteil ist, dass es zur Berechnung von SEM heute mehrere EDV-Programme gibt, mit
denen eine Vielzahl statistischer Verfahren logisch und unkompliziert durchgeführt werden kann.
Die wichtigsten Programmpakete sind LISREL (Linear Structural Relationships; Jöreskog & Sörbom,
2006), EQS (Equations; Bentler, 2006), AMOS (Analysis of Moment Structures; Arbuckle, 1995-
2009) und Mplus (Muthén und Muthén, 1998-2010). In jüngster Zeit wurde in R (R Development
Core Team, 2012) ein neues Programm für SEM entwickelt. R ist eine freie, open-source Version
des S-PLUS Programms der TIBCO Software, Inc., die aus dem Internet heruntergeladen werden
kann. Das SEM-Package „lavaan“ von Rosseel (2012b) ist einfach und unkompliziert anzuwenden
und enthält viele Funktionen und Optionen kommerzieller Programme. Das Package wird laufend
überarbeitet und erweitert, derzeit existiert die BETA-Version 0.5-10 (25. Oktober 2012). Die
Ergebnisse der Analysen in R liefern sehr nahe (wenn nicht identische) Ergebnisse im Vergleich mit
dem kommerziellen Programm Mplus (Rosseel, 2012a).
Ein möglicher Nachteil von SEM ist, dass für die Analysen große Stichproben benötigt werden. Bei
komplexen Modellen und einer kleinen Stichprobe können die Schätzungen, beispielsweise der
Standardfehler, ungenau werden oder technische Probleme auftreten (Kline, 2011). Das Verhältnis
der Stichprobengröße zur Anzahl der zu schätzenden Parameter sollte im Idealfall 20 : 1 betragen.
Wenn z. B. 10 Parameter geschätzt werden müssen, beträgt die ideale Stichprobengröße: 20 x 10
� N = 200 (Kline, 2011). Ein weiterer Nachteil von SEM ist, dass komplexe Modelle, mit formati-
ven und reflektiven Indikatoren mit SEM nicht geschätzt werden können, ohne dass Identifikati-
onsprobleme bei der Schätzung der latenten Indexvariablen (composites) auftreten. Eine Alterna-
tive zu SEM bildet das sogenannte MIMIC-Modell und die Partial Least Squares-Pfadmodellierung
(Kline, 2011).
Aus statistischer Sicht bieten SEM sehr viele Vorteile gegenüber den klassischen Verfahren. Sie
gewähren jedoch keine Garantie für die Weiterentwicklung von organisationspsychologischen
Theorien oder von Interventionen (Holling & Schulze, 2004).
105
3.3 Erstellung von Strukturgleichungsmodellen
Die typische Vorgehensweise bei der Erstellung von SEM ist, dass der Forscher zunächst ein statis-
tisches Modell aufgrund der theoretischen Annahmen oder der empirischen Forschung formuliert.
Dann wird das Modell in Form eines Diagramms oder eines linearen Gleichungssystems spezifi-
ziert. Wenn es theoretisch möglich ist, eine eindeutige Schätzung jedes einzelnen Parameters
abzuleiten, ist das Modell identifiziert. Anschließend wird das Modell an einer empirischen Stich-
probe getestet und die Modellgüte beurteilt (Kline, 2011).
3.3.1 Modellspezifikation
Die Spezifikation des Modells ist der wichtigste Schritt, da die Ergebnisse der nächsten Schritte wie
Identifikation und Schätzung voraussetzen, dass das Modell korrekt spezifiziert wurde (Kline,
2011). Bei SEM wird zwischen zwei Hauptarten von Variablen unterschieden, direkt beobachtba-
ren oder manifesten und nicht direkt beobachtbaren oder latenten Variablen. Die beobachtbaren
Variablen oder Indikatoren werden mit Messinstrumenten erfasst und repräsentieren die Daten.
Die nicht beobachtbaren Variablen stellen die latenten Konstrukte oder Faktoren dar. Dabei han-
delt es sich um erklärende Variablen, die ein nicht direkt beobachtbares Kontinuum voraussetzen
(Kline, 2011). Das Modell kann mit graphischen Symbolen in einem Diagramm dargestellt werden,
oder die hypothetischen Zusammenhänge zwischen den Variablen können mit Gleichungen
beschrieben werden, welche die Modell-Parameter definieren. Die beobachteten (manifesten)
Variablen oder Indikatoren werden als Rechteck oder Quadrat dargestellt. Sie setzen sich aus der
Merkmalsausprägung des zugrundeliegenden Konstrukts und einem Messfehler (error), der nicht
erklärten Varianz des Indikators, zusammen. Im Messfehler-Term werden zwei Arten von Mess-
fehlern erfasst, Zufallsmessfehler (random) im psychometrischen Sinn (Skalen-Unreliabilität) und
merkmalseigene Varianz (unique variance), das sind alle Arten von systematischer Varianz (non-
random) (z. B. Messfehler aufgrund einer bestimmten Messmethode) (Kline, 2011). Die mani-
festen Variablen bilden das Messmodell. Die Operationalisierung der Art der Messung (reflektiv
oder formativ) erfolgt im Messmodell durch die Spezifikation der Richtung. Die Richtung der
kausalen Effekte bzw. die Effektpriorität muss aus der Theorie abgeleitet werden. Im Struktur-
modell werden die latenten Konstrukte oder Faktoren, die nicht direkt beobachtbar sind, in Form
einer Ellipse dargestellt. Das Strukturmodell stellt die Kausalstruktur dar. Dabei werden exogene
Variablen (Prädiktoren oder unabhängige Variablen) und endogene Variablen (Kriterien oder
abhängige Variablen) unterschieden. Endogene Variablen enthalten einen Messfehleranteil D
(disturbance), der auf die nicht erklärte Varianz einer Störvariable zurückzuführen ist (Kline, 2011).
Formal können die Modell-Parameter mit folgender allgemeinen Gleichung beschrieben werden
(Muthén, 1984, S. 116):
ξηαη +Γ+Β+= x (1)
Messmodelle können nach der Richtung der Beziehung zwischen dem Faktor und den Indikatoren
unterschieden werden. Standard-Messmodelle mit reflektiven Indikatoren werden mit einer
konfirmatorischen Faktorenanalyse (Confirmatory Factor Analysis, CFA) geschätzt. Bei der CFA
muss die Anzahl der Faktoren und ihre Beziehungen mit den Indikatoren vorher festgelegt werden
(Spezifikation). Bei einem Messmodell mit reflektiven Indikatoren (Effektindikatoren) wird davon
ausgegangen, dass die Indikatoren das latente Konstrukt verursachen. Bei einer reflektiven Mes-
sung wird erstens angenommen, dass Indikatoren mit der gleichen Reliabilität austauschbar sind,
ohne die Definition des Konstrukts zu verändern. Eine zweite Voraussetzung sind positive Korrela-
tionen zwischen den Indikatoren desselben Faktors. Und drittens werden die Faktoren als eindi-
106
mensional operationalisiert, das heißt jeder Indikator lädt nur auf einen einzigen Faktor und die
Messfehler sind voneinander unabhängig (Kline, 2011).
Zur Überprüfung der Dimensionalität, internen Konsistenz und Homogenität eines Faktors mit
reflektiven Indikatoren nennen Vinzi, Trinchera und Amato (2010) drei Maße:
1. Explorative Faktorenanalyse mit Hauptkomponentenanalyse (PCA; principal component
analysis), zur Überprüfung der Dimensionalität eines Datensatzes
2. Cronbachs Alpha (der klassische Reliabilitätsindex zur Messung der internen Konsistenz).
Bei einer eindimensionalen Skala mit durchschnittlichen Item-Interkorrelationen von .50
gilt ein Alpha von .75 per Konvention als akzeptabel. Bei Skalen mit beispielsweise mehr als
20 Items gilt ein Alpha von .70 noch als akzeptabel, auch wenn die Interkorrelationen
gering sind (Cortina, 1993).
3. Dillon-Goldsteins rho (auch Konstruktreliabilität bzw. Composite-Reliabilität): ein Faktor gilt
als homogen bei Werten > .70
Bei der Konstruktmessung ist die Auswahl von Messinstrumenten mit guten psychometrischen
Charakteristika, das heißt mit hoher Skalen-Validität und Skalen-Reliabilität, eine wichtige Voraus-
setzung für SEM sowie andere statistische Analysen. Alle Formen der Skalenvalidität werden unter
dem übergeordneten Begriff der Konstruktvalidität zusammengefasst. Die Konstruktvalidität
bezieht sich auf das Ausmaß, in dem die Scores einer Skala das hypothetische Konstrukt messen.
Die Konstruktvalidität wird anschließend anhand der Konvergenzvalidität und der Diskriminanz-
validität beurteilt. Wenn die Variablen, die dasselbe Konstrukt messen, zumindest moderat mitein-
ander korreliert sind, zeigen sie Konvergenzvalidität. Im Gegensatz dazu bedeutet Diskriminanzva-
lidität, dass die Variablen, die verschiedene Konstrukte messen, nicht zu hoch korreliert sein
sollten (Kline, 2011).
Bei einer formativen Messung sind die Indikatoren die Ursache der latenten Faktoren. Solche
Faktoren setzen sich aus verschiedenen Indikatoren zusammen und werden daher als Indexvari-
ablen oder zusammengesetzte Variablen (latent composites) bezeichnet. Ein Beispiel für eine for-
mative Messung ist der Sozioökonomische Status (SES). Der SES setzt sich aus dem Einkommen,
Bildungsniveau und Beruf zusammen und wird von diesen Indikatoren verursacht. Composite-
Faktoren sind daher nicht eindimensional, und die Indikatoren sind voneinander unabhängig. Die
formativen Indikatoren können unterschiedlich hohe Korrelationen aufweisen und können nicht
entfernt werden, ohne die Bedeutung des Faktors zu verändern. Bei den formativen Indikatoren
handelt es sich um exogene Variablen ohne Messfehler. Der Messfehleranteil wird auf Konstrukt-
ebene als Messfehler (Disturbance) der latenten endogenen Variable spezifiziert (Kline, 2011).
3.3.2 Modellidentifikation
Ein Modell wird identifiziert, wenn alle Parameter mit Hilfe eines SEM-Computerprogramms ein-
deutig geschätzt werden können. Daher stellt die Modellkomplexität, als die Gesamtanzahl der zu
schätzenden Parameter, einen wichtigen Aspekt dar. Die Parameter beziehen sich auf die Anzahl
der Beobachtungen und werden nach folgender Regel berechnet: „Wenn v die Anzahl der beob-
achteten Variablen ist, dann ist die Anzahl der Beobachtungen v(v+1)/2, wenn die Mittelwerte
nicht analysiert werden“ (Kline, 2011, S. 101). Die Differenz zwischen der Anzahl der Beobach-
tungen (p) und der Anzahl der zu schätzenden Parameter (q) ergibt die Modell-Freiheitsgrade
dfM: dfM = p – q (Kline, 2011, S. 101). Modelle mit dfM > 0 können identifiziert werden, Modelle mit
107
dfM = 0 ergeben meistens einen perfekten Fit mit den Daten, Modelle mit dfM < 0 können nicht
identifiziert werden (Kline, 2011).
Damit ein Messmodell identifiziert werden kann, müssen bestimmte Regeln beachtet werden. Zur
Identifikation eines Modells mit einem einzigen Faktor sind drei Indikatoren nötig, für ein zwei-
oder mehrfaktorielles Modell benötigt man mindestens zwei Indikatoren pro Faktor. Ein einfakto-
rielles Modell mit zwei Indikatoren kann jedoch im Strukturregressionsmodell identifiziert werden.
Wenn ein latentes Konstrukt nur mit einem einzigen Indikator gemessen wurde (single-indicator
measurement) kann das Modell wie bei einer Pfadanalyse ohne Messfehler geschätzt werden. Die
exogenen Variablen werden ohne Messfehler mit der Reliabilität 1 (rxx = 1.00) geschätzt. Die mög-
lichen Konsequenzen bei dieser Methode sind die gleichen wie bei einer multiplen Regression. Um
einen Einzelindikator in einem Strukturregressionsmodell trotzdem schätzen zu können, muss der
Anteil der Varianz, der auf den Messfehler zurückzuführen ist a priori geschätzt werden. Die
Schätzung kann auf Erfahrungen des Forschers oder Ergebnissen von Studien basieren. Der Anteil
der Messfehlervarianz (eines möglichen Messfehlers) kann auch mit Hilfe des Reliabilitätskoeffi-
zienten geschätzt werden: 1 – rxx schätzt den Anteil der beobachteten Varianz, der auf Zufalls-
fehler zurückgeführt werden kann (Kline, 2011).
3.3.3 Schätzung von Mess- und Strukturregressionsmodellen
Ein identifiziertes Modell kann mit einem SEM-Computerprogramm geschätzt werden. Grundlage
für die Schätzung von SEM ist üblicherweise die Kovarianzmatrix, wenn die Mittelwerte nicht
analysiert werden. Eine positiv definite Kovarianzmatrix ist daher Voraussetzung für die Schätzung.
Messmodelle werden mit der Technik der konfirmatorischen Faktorenanalyse analysiert, Struk-
turmodelle mit einer multiplen Regressionsanalyse (Kline, 2011). Beim Schätzprozess wird getes-
tet, wie gut die Kovarianzmatrix der Stichprobe S (empirische Kovarianzmatrix, beobachtete
Daten) mit der Kovarianzmatrix der Population [Σ] (theoretische Kovarianzmatrix, reproduzierte
Datenpunkte) übereinstimmt. Der Vektor θ beinhaltet die Modellparameter, und [Σ(θ)] ist die
durch das hypothetische Modell reproduzierte theoretische Kovarianzmatrix. Getestet wird die
Nullhypothese H0, dass die empirischen Korrelationen den aus den Modellparametern reprodu-
zierten Korrelationen entsprechen (Bortz, 2005). Es wird im Gegensatz zu üblichen statistischen
Verfahren angenommen, dass H0 nicht verworfen werden muss: H0 = Σ = [Σ(θ)] (Byrne, 2010,
S. 70). Die Modellgüte wird danach beurteilt, wie gut das hypothetische Modell zu den empiri-
schen Daten passt (Daten = Modell + Residuen) (Byrne, 2010, S. 7). Das Ziel des Schätzprozesses ist
eine minimale Differenz zwischen Daten und Modell in Form von Residuen (Byrne, 2010).
Wenn ein valides Messmodell spezifiziert und identifiziert wurde, kann der Strukturteil des
Modells geschätzt werden. Diese Vorgehensweise wird auch als „two-step modeling“ bezeichnet.
Bei der Schätzung des Strukturregressionsmodells sollten sich nur geringe Abweichungen in den
Faktorladungen im Vergleich mit dem CFA-Messmodell ergeben. Zeigen sich jedoch starke Verän-
derungen in den Faktorladungen, muss angenommen werden, dass das Messmodell nicht invari-
ant ist. Das bedeutet, dass sich die empirischen Definitionen der Konstrukte (Faktorladungen) in
Abhängigkeit vom Strukturmodell ändern (Kline, 2011).
Strukturregressionsmodelle können mit denselben Methoden geschätzt werden wie CFA-Messmo-
delle. Die Interpretation der Parameterschätzungen erfolgt für die Faktorladungen wie bei CFA-
Messmodellen. Die Pfadkoeffizienten eines Strukturregressionsmodells werden als Regressions-
koeffizienten oder Strukturkoeffizienten interpretiert, und zwar als direkte Effekte exogener auf
endogene Variablen (Kline, 2011). Die Standard-Schätzmethode für SEM ist die Maximum
108
Likelihood-Schätzung (ML) (Kline, 2011). Bei der ML-Schätzung handelt es sich um eine Methode,
bei der die Populationsparameter so geschätzt werden, dass die Wahrscheinlichkeit (Likelihood)
des Auftretens der in einer Stichprobe beobachteten Messungen maximiert wird (Bortz, 2005).
Statistische Voraussetzungen für diese Methode sind intervall-Messniveau und multivariate
Normalverteilung der Variablen. Zur Behandlung fehlender Daten muss ebenfalls eine geeignete
Methode gewählt werden. Eine Verletzung der statistischen Annahmen kann zu Verzerrungen der
Ergebnisse führen. Datenprobleme können dazu führen, dass Computerprogramme keine logische
Lösung berechnen können. Deshalb ist die Datenaufbereitung von großer Wichtigkeit (Kline,
2011).
Wenn die statistischen Voraussetzungen für die ML- Schätzmethode nicht erfüllt werden können,
gibt es mehrere Möglichkeiten. Wenn die Daten intervallskaliert aber nicht univariat normal-
verteilt sind, können sie transformiert werden, sodass die Werte eher normalverteilt sind. Dadurch
ist auch eine Annäherung an eine multivariate Normalität möglich (Kline, 2011). Für multivariate
nicht-normale, intervallskalierte oder kategoriale Daten gibt es drei Möglichkeiten. Erstens kann
als Schätzer ein verteilungsfreies (nichtparametrisches) Verfahren eingesetzt werden (z. B. WLS
bzw. ADF – weighted least squares). Zweitens, kann ein robuster ML-Schätzer angewandt werden,
der die Chi-Quadrat-Statistik und die Standardfehler korrigiert (z. B. Satorra & Bentler, 1988,
1994). Drittens kann die Bootstrap-Technik zur Schätzung der Standardfehler und Konfidenzinter-
valle der Stichprobenparameter eingesetzt werden (Finney & DiStefano, 2006).
Für vollständige Daten wurden zahlreiche robuste Ansätze, die eine Verletzung der Normalvertei-
lungsannahmen berücksichtigen, entwickelt (z. B. Bollen, 1989; Satorra & Bentler, 1988, 1994;
Yuan & Bentler, 2000). Satorra und Bentler (1988, 1994) entwickelten eine Teststatistik, die eine
Skalenkorrektur für die Chi-Quadrat-Statistik vornimmt, wenn die Normalverteilungsannahmen
verletzt werden. Die Berechnung der Teststatistik berücksichtigt das Modell, die Schätzmethode
und die Kurtosis der Stichprobe. Diese Teststatistik erwies sich als die verlässlichste bei der Bewer-
tung von Mittelwerten und Kovarianz-Strukturmodellen mit verschiedenen Verteilungen und
Stichprobengrößen (Curran, West & Finch, 1996; Hu, Bentler & Kano, 1992). Nach Satorra und
Bentler (1988, 1994) ist es besser, die Teststatistik zu korrigieren, als einen anderen Schätzer als
ML zu verwenden. Der robuste Schätzer ist im Programm R (R Development Core Team, 2012) im
SEM-Package „lavaan“ (Rosseel, 2012b) als MLM ((Maximum Likelihood Schätzung mit robusten
Standardfehlern und einer Skalenkorrektur der χ²-Teststatistik nach Satorra-Bentler) verfügbar.
Die Analyse von Daten mit fehlenden Werten stellt ein gravierendes Problem dar, für das eine
geeignete Methode gefunden werden muss (Kline, 2011). Fehlende Werte können drei Muster
aufweisen (Rubin, 1976; Little & Rubin, 2002): fehlende Werte, die vollständig auf Zufall zurück-
geführt werden können (MCAR – missing completely at random), jene, die zufällig fehlen (MAR –
missing at random) und solche, die systematisch fehlen (NMAR – nonignorable) (Byrne, 2010). Die
Auswirkungen von weniger als 5 % fehlender Werte bei einer Variable in einer großen Stichprobe
sind vernachlässigbar, wenn kein systematisches Fehlen der Daten vorliegt. Zur Behandlung feh-
lender Werte existieren verschiedene Methoden. Die meisten Methoden nehmen an, dass der
Datenverlust vernachlässigbar ist, das heißt auf MCAR oder MAR zurückgeführt werden kann.
Übliche Vorgehensweisen für fehlende Werte sind listenweiser oder paarweiser Fallausschluss,
Ersetzen durch den Mittelwert oder den Vorhersagewert einer multiplen Regression basierend auf
Variablen mit vollständigen Scores. SEM-Programme wie AMOS (Arbuckle, 1995-2009), LISREL
(Jöreskog & Sörbom, 2006), Mplus (Muthén & Muthén, 1998-2010) und R (lavaan; Rosseel, 2012b)
wenden bei fehlenden Werten eine spezielle Form der ML-Schätzung an. Es werden keine Fälle
gelöscht oder durch andere Werte ersetzt. Stattdessen werden die Rohdaten in Sets unterteilt, die
109
alle dasselbe Muster fehlender Werte aufweisen. Von jedem einzelnen Set werden die relevanten
statistischen Informationen berechnet (Kline, 2011). Diese Methode erwies sich als jene, die zu
den geringsten Verzerrungen durch fehlende Daten führte (Peters & Enders, 2002).
Eine Methode, die gleichzeitig die Nicht-Normalität der Daten und fehlende Werte berücksichtigt,
ist der Ansatz von Yuan und Bentler (2000). Es werden robuste Standardfehler geschätzt und eine
Korrektur der Chi-Quadrat-Teststatistik durchgeführt, unter der Annahme von fehlenden Werten
aufgrund von MCAR. Die Methode ist jedoch auch für MAR-Daten zuverlässig. Der robuste Schät-
zer ist in den SEM-Programmen Mplus (Muthén & Muthén, 1998-2010) und R (Rosseel, 2012b)
verfügbar – in R als MLR (Maximum Likelihood Schätzung mit robusten „Huber-White“-Standard-
fehlern und einer Skalenkorrektur der χ²-Teststatistik nach Yuan-Bentler, 2000). Die Standard-
fehler werden mit einem „Sandwich-Schätzer“ berechnet, einer Methode, die auf Huber (1967)
und White (1982) zurückgeht.
3.3.4 Beurteilung der Modellgüte
Die Modellbewertung kann in zwei Phasen erfolgen. Zuerst werden die Ergebnisse des Messmo-
dells in Bezug auf die Reliabilität und Validität der Messung beurteilt und anschließend der Struk-
turteil bzw. der Fit des Gesamtmodells bewertet (Boomsma, 2000).
3.3.4.1 Bewertung des Messmodells und Interpretation der Parameterschätzungen
Ein korrekt spezifiziertes, reflektives Messmodell weist eine akzeptable Konvergenz- und Diskrimi-
nanzvalidität auf. Indikatoren, die dasselbe Konstrukt messen, zeigen Konvergenzvalidität, wenn
sie positiv und zumindest moderat (z. B. > .50) mit dem Faktor korreliert sind. Der Anteil der Vari-
anz eines Indikators, der durch den zugehörigen Faktor erklärt wird (Indikatorreliabilität), sollte
R²smc > .50 sein. Diskriminanzvalidität ist gegeben, wenn die Korrelationen zwischen den Faktoren
nicht übermäßig hoch sind (z. B. < .90 in absoluten Werten) (Kline, 2011). Die Diskriminanzvalidität
kann mit der durchschnittlich erfassten Varianz (AVE, average variance extracted) eines Faktors
beurteilt werden (Chin, 2010). Die durchschnittlich erfasste Varianz (AVE) gibt an, wie gut ein
Faktor durch die zugehörigen Indikatoren gemessen wird. Sie ergibt sich aus der Varianz des
latenten Faktors relativ zur Messfehlervarianz und berechnet sich wie folgt (Chin, 2010, S. 670):
( )( ) ∑∑
∑Θ+
=iii
i
F
FAVE
var
var2
2
λ
λ (2)
iii undF Θ,λ sind die Faktorladung, Faktorvarianz und merkmalseigene Varianz bzw. Fehler-
varianz. Die AVE sollte > .50 sein, was bedeutet, dass mehr als 50 % der Varianz der Indikatoren
erklärt werden sollte (Chin, 2010). Nach Fornell und Larcker (1981; zitiert nach Chin, 2010, S. 670)
kann dieses Maß auch als Faktorreliabilität interpretiert werden.
Die Parameterschätzungen werden wie folgt interpretiert (Kline, 2011, S. 231): Faktorladungen
schätzen den direkten Effekt der Faktoren auf die Indikatoren und werden wie Regressionskoeffi-
zienten interpretiert. Fixierte Faktorladungen (auf 1.0) werden nicht auf statistische Signifikanz
getestet und haben in der unstandardisierten Lösung den Wert 1.0, weil sie keine Standardfehler
haben. Bei Indikatoren, die auf einen einzigen Faktor laden, stellen die standardisierten Faktorla-
dungen geschätzte Korrelationen zwischen dem Indikator und seinem Faktor dar. Die quadrierte,
standardisierte Faktorladung (R²) ist der Anteil der erklärten Varianz des Indikators, die durch den
Faktor erklärt wird. Die Messfehlervarianz stellt den Anteil der nicht erklärten Varianz des betref-
110
fenden Indikators dar und berechnet sich aus dem Verhältnis zwischen unstandardisierter Mess-
fehlervarianz und beobachteter Varianz (1 minus dieses Verhältnis ergibt den Anteil der erklärten
Varianz).
Tabelle 14
Cutoff-Werte für Reliabilitätsmaße
Kriterium Cutoff-Wert
Konstruktreliabilität: Cronbachs Alpha > .70
Konstruktreliabilität: Dillon-Goldsteins Rho > .70
Indikatorreliabilität (R²smc) > .50
durchschnittlich erfasste Varianz (AVE) / Faktorreliabilität > .50
Anmerkungen. Vgl. Tenenhaus et al. (2005); Kline (2011); Chin (2010).
3.3.4.2 Bewertung der Modellgüte des Gesamtmodells
Nach der Schätzung des Modells wird die Modellgüte (Model Fit) bewertet, die angibt, wie gut das
hypothetische Modell die empirischen Daten erklärt. Dann werden die Parameterschätzungen
interpretiert. Es soll dabei jedoch auch darauf geachtet werden, ob die Schätzwerte bedeutsam
sind. Zuletzt sollten auch äquivalente Modelle in Betrachtung gezogen werden (Kline, 2011). Die
Beurteilung der Modellgüte kann anhand der Teststatistik des Modells und verschiedenen
globalen, modellbezogenen Fit-Indices erfolgen. Modellbezogene Gütemaße geben Auskunft über
den Fit zwischen theoretischer und empirischer Kovarianzmatrix, nach dem Prinzip der minimalen
Differenz. Umso geringer die Differenz, desto eher kann die Abweichung auf Stichprobenfehler
zurückgeführt werden. Ein modellbezogenes Maß ist Chi-Quadrat (χ²M)-Test, auch Likelihood Ratio
Chi-Quadrat-Test. Dies ist ein approximativer Anpassungstest, der die Güte der Übereinstimmung
zwischen theoretischer und empirischer Kovarianzmatrix überprüft (H0) (Bortz, 2005). Der χ²-Test
überprüft die Hypothese, dass Σ − Σ(θ) = 0, das heißt das Ausmaß, indem alle Residuen in Σ − Σ(θ)
Null sind (Byrne, 2010). Der χ²M-Wert für gerade identifizierte Modelle beträgt normalerweise χ²M
= 0. In diesem Fall stimmt das Modell perfekt mit den Daten überein. Umso höher der χ²M-Wert
wird, desto schlechter ist der Fit des Modells mit den Daten, und desto größer ist die Abweichung
zwischen theoretischer und empirischer Kovarianzmatrix. Der χ²M-Wert kann daher auch als
„Badness-of-Fit-Statistik“ betrachtet werden. Wenn der χ²-Wert statistisch nicht signifikant ist,
bedeutet das nur, dass das Modell mit der empirischen Kovarianzmatrix übereinstimmt, aber ob
das Modell korrekt spezifiziert wurde, ist unbekannt. Deshalb sollten unbedingt noch andere Fit-
Indices zur Beurteilung der Modellgüte herangezogen werden (Kline, 2011). Die Beurteilung des
Modell-Fit anhand des χ²M-Test ist nicht unproblematisch, da der Wert von Verletzungen der
multivariaten Normalität, hohen Korrelationen zwischen den beobachteten Variablen, hohen
Anteilen merkmalseigener Varianz aufgrund von Skalen-Unreliabilitäten und von der Stichproben-
größe beeinflusst wird. Abhängig vom Ausmaß der multivariaten Nicht-Normalität kann sich ein
höherer oder niedriger χ²M-Wert ergeben. Abhilfe schafft hier ein Datenscreening auf Abweichun-
gen von der Normalverteilung, oder man kann stattdessen einen korrigierten χ²M-Wert berech-
nen, beispielsweise nach der von Satorra und Bentler (1988, 1994) entwickelten robusten Teststa-
tistik. Des Weiteren verhält sich der χ²M-Wert proportional zur Stichprobengröße. Bei sehr großen
Stichproben wie N = 5 000 kann sich ein statistisch signifikanter χ²M-Test ergeben, obwohl die
Abweichung zwischen empirischer und theoretischer Kovarianzmatrix gering ist. Bei eher typi-
schen Stichprobengrößen für SEM wie N = 200 bis 300 ist dieses Problem weniger relevant (Kline,
2011).
111
Weitere Fit-Indices können ebenfalls im Zuge der Standard ML-Schätzung berechnet werden.
Approximative Fit-Indices liefern in erster Linie qualitative oder beschreibende Informationen über
den Modell-Fit aus verschiedenen Perspektiven. Vier der gebräuchlichsten, approximativen Fit-
Indices sind folgende (Kline, 2011, S. 204):
1. Steiger-Lind Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA; Steiger, 1990)
2. Jöreskog-Sörbom Goodness of Fit Index (GFI; Jöreskog & Sörbom, 1982)
3. Bentler Comparative Fit Index (CFI; Bentler, 1990)
4. Root Mean Square Residual (RMR) und Standardized Root Mean Square Residual (SRMR)
Der RMSEA ist eines der informativsten Kriterien von SEM. Er berücksichtigt den Approximations-
fehler (Schätzfehler) in der Population, indem er berechnet, wie gut die Passung zwischen dem
Modell, mit unbekannten, aber optimal gewählten Parameterwerten, und der theoretischen
Kovarianzmatrix ist. Die gemessene Abweichung deutet auf einen Approximationsfehler hin,
welche empfindlich auf die Parameteranzahl bzw. die Modellkomplexität reagiert. Kleinere
Modelle mit weniger Freiheitsgraden werden daher strenger bewertet (schlechterer Fit) als kom-
plexere Modelle mit mehr Freiheitsgraden. Bei Vorliegen von Nicht-Normalität der Daten ergibt
eine robuste Schätzung des RMSEA (z. B. basierend auf der Satorra-Bentler-Teststatistik; Satorra &
Bentler, 1988) zuverlässigere Werte. Der RMSEA-Index ist ein „Badness-of-Fit-Index“, bei dem der
Wert 0 den besten Fit darstellt, was aber nicht bedeutet, dass der χ²M-Wert 0 beträgt, was einen
perfekten Fit darstellen würde (Kline, 2011). Werte von RMSEA ≤ .05 bedeuten nach Browne und
Cudeck (1993) einen guten Fit, Werte von RMSEA ≥ .10 einen schlechten Fit. Mittlere Werte von
RMSEA ≤ .06 geben nach Hu und Bentler (1999) noch einen guten Fit an, wenn die Stichprobe klein
ist. Diese Grenzwerte stellen jedoch nur eine Daumenregel dar, die nicht generalisierbar in Bezug
auf alle Studien ist, vor allem dann nicht, wenn die Verteilungsannahmen verletzt wurden (Kline,
2011). Für den RMSEA-Index wird zusätzlich die untere und obere Grenze des 90 %-Konfidenz-
intervalls berechnet. Idealerweise beträgt die untere Grenze 0. Bei kleineren Stichproben ergibt
sich ein weiteres Konfidenzintervall als bei größeren, was eine ungenauere Schätzung bedeutet.
Engere Konfidenzintervalle bedeuten daher eine präzisere Schätzung. Zusätzlich kann für den
RMSEA die Güte der Anpassung (closeness of fit-Hypothese), dass der RMSEA ≤ .05 ist, getestet
werden. Eine Nichtablehnung der H0 fällt zugunsten des Modells des Forschers aus (Kline, 2011).
Die Irrtumswahrscheinlichkeit für diesen Test sollte p > .50 sein (Jöreskog & Sörbom, 1996a; zitiert
nach Byrne, 2010, S. 81). Die obere Grenze dient als Indikator für die „poor-fit-Hypothese“. Ein
RMSEA ≥ .10 deutet auf einen schlechten Fit hin (Kline, 2011).
Der GFI ist ein absoluter Fit-Index, der den relativen Anteil der Kovarianz in der beobacheten
Datenmatrix S schätzt, der durch das hypothetische Modell [Σ] erklärt wird. Der GFI schätzt, um
wie viel besser das empirsche Modell passt und vergleicht es dabei mit keinem anderen Modell.
Die Werte des GFI reichen von 0 – 1.0, wobei 1.0 den besten Fit angibt. Der CFI ist ein inkremen-
teller Fit-Index, der den Fit des betrachteten Modells mit einem unabhängigen Modell (Indepen-
dence oder Null-Model) vergleicht. Die Werte des CFI reichen ebenfalls von 0 bis 1.0, wobei 1.0
den besten Fit darstellt. Ein CFI von 1.0 bedeutet lediglich, dass der χ²-Wert des Modells < dfM ist
und nicht einen perfekten Fit des Modells (Kline, 2011). Ursprünglich wurde ein CFI > .90 als guter
Fit betrachtet (Bentler, 1992; zitiert nach Byrne, 2010, S. 78), der später auf .95 revidiert wurde.
Werte nahe .95 geben eine sehr gute Modellanpassung an (Hu & Bentler, 1999), was bedeutet,
dass das hypothetische Modell die empirischen Daten sehr gut beschreibt.
Der RMR und der SRMR basieren auf den Kovarianz-Residuen, den Abweichungen zwischen
empirischer und theoretischer Kovarianzmatrix. Im Idealfall sollten für einen akzeptablen Fit alle
112
Residuen im Bereich von Null liegen. Der RMR misst den durchschnittlichen Wert der absoluten
Residuen, der sich aus der Anpassung zwischen empirischer und theoretischer Kovarianzmatrix
ergibt. Der Index basiert allerdings auf unstandardisierten Variablen, was eine Interpretation
schwierig macht. Der SRMR basiert auf transformierten Korrelationsmatrizen und misst die durch-
schnittlich absoluten Korrelations-Residuen, der Gesamtdifferenz zwischen beobachteten und vor-
hergesagten Korrelationen. Die Grenze für einen akzeptablen Fit beträgt nach Hu und Bentler
(1999) SRMR ≤ .08 (Kline, 2011).
Das vorrangige Ziel von SEM-Analysen ist aber nicht, ein Modell zu finden, dass am besten zu den
Daten passt, sondern eine Theorie zu testen und dann die Auswirkungen eines guten oder schlech-
ten Modellfit auf die Theorie zu beurteilen. Es gibt daher auch keine statistische „goldene Regel“
für SEM, die darüber entscheidet, ob ein Modell verworfen und aufrecht erhalten werden soll
(Kline, 2011).
Tabelle 15
Cutoff-Werte für Modellgütekriterien
Kriterium Cutoff-Wert
RMSEA ≤ .05
Güte der Anpassung (p close-fit H0) > .50
SRMR ≤ .08
CFI, GFI > .95
Anmerkungen. Vgl. Kline (2011); Hu & Bentler (1999); Byrne (2010).
3.4 Das MIMIC-Modell (Multiple Indicators and Multiple Causes Model)
Eine Alternative zur Schätzung von formativen Einzelindikatoren und zur Erfassung von Hetero-
genität bildet das MIMIC-Modell. Bei einem MIMIC-Modell handelt es sich um ein CFA-Messmo-
dell, das um ein oder mehrere Indikatoren, die Ursachen ein oder mehrerer endogenen Variablen
darstellen, erweitert wird (Muthen, 1989). Der Ansatz der MIMIC-Modellierung stammt ursprüng-
lich von Hauser und Goldberger (1971; zit. nach Muthen, 1989, S. 563) bzw. Jöreskog und Gold-
berger (1975). In einem MIMIC-Modell werden die latenten, endogenen Variablen von mehreren
exogenen Hintergrundvariablen, sogenannten Kovariaten, vorhergesagt, indem die Regressions-
beziehungen zwischen den Kovariaten und dem latenten Konstrukt geschätzt werden (Muthén,
1989). Die Regressionsbeziehungen eines allgemeinen MIMIC-Modells können wie folgt dargestellt
werden:
113
Abbildung 6
MIMIC-Modell
Anmerkung. Aus "Latent variable modeling in heterogeneous populations” (S. 564) von B. O. Muthén, 1989, Psycho-
metrika, 54, 557–585.
Bei obigem MIMIC-Modell wird der endogene Faktor (Y-Indikatoren) von mehreren exogenen
Regressoren (X) oder Kovariaten vorhergesagt. Dazu werden die Regressionsbeziehungen zwi-
schen den Kovariaten und dem latenten Konstrukt geschätzt (Muthen, 1989). Der latente Faktor
bildet ein CFA-Messmodell mit reflektiven Indikatoren (Y-Effektindikatoren). Die Kovariate X wer-
den als Ursache-Indikatoren formativ gemessen und daher mit einer multiplen Regression ge-
schätzt (Diamantopoulos & Winklhofer, 2001; Winklhofer & Diamantopoulos, 2002). Die Kovariate
können sowohl einen direkten Effekt auf den latenten, endogenen Faktor als auch auf die Y-Indi-
katoren selbst ausüben. Grundlage der Schätzung bildet die Kovarianzmatrix. Im Gegensatz zu
einer Mehrgruppenanalyse wird beim MIMIC-Ansatz Messinvarianz der Kovarianzmatrix über die
Gruppen angenommen (Muthen, 1989). Invarianz (Unveränderlichkeit oder Gleichheit) der Mes-
sung bedeutet, dass die Scores eines Messinstruments zur Operationalisierung eines Konstrukts
unter verschiedenen Bedingungen dieselbe Bedeutung haben (Kline, 2011). Die Messfehler der
Kovariate werden im Messfehler (disturbance) des latenten endogenen Faktors erfasst. Es wird
angenommen, dass die Messfehler der endogenen Indikatoren (errors) und der Messfehler (distur-
bance) des latenten, endogenen Faktors unkorreliert sind (Winklhofer & Diamantopoulos, 2002).
Formative Indikatoren haben einige Eigenschaften, die sie von reflektiven strikt unterscheiden, die
sich jedoch in erster Linie auf die Indexkonstruktion (z. B. SES, sozioökonomischer Status) bzw.
Composites beziehen (Diamantopoulos & Winklhofer, 2001). Die Composite-Faktoren sind nicht
eindimensional. Die Indikatoren sind voneinander unabhängig und können daher nicht entfernt
werden, ohne die Bedeutung des Faktors zu verändern (Kline, 2011). Eine Eigenschaft, die auf alle
formativen Indikatoren zutrifft, ist, dass diese keine Messfehler haben. Die Fehlervarianz wird
durch den Messfehler (disturbance) des latenten Konstrukts erfasst. Ein Problem stellt Multikolli-
nearität zwischen den Indikatoren dar. Das formative Messmodell basiert auf einer multiplen
Regression und die Stabilität der Regressionskoeffizienten hängt von der Stichprobengröße und
der Stärke der Indikatorkorrelationen ab. Bei übermäßiger Kollinearität zwischen den Indikatoren
fällt es schwer, die unterschiedlichen Einflüsse der einzelnen Kovariate auf die latenten Kriterien
zu unterscheiden (Diamantopoulos & Winklhofer, 2001).
114
MIMIC-Modelle werden in vier Forschungsbereichen eingesetzt. Mit einem MIMIC-Modell kann
erstens die Vorhersagekraft von Prädiktoren (Regressoren) auf ein latentes Konstrukt getestet
werden. Die endogenen Y-Faktoren werden durch die X-Regressoren vorhergesagt, die als Kova-
riate betrachtet werden können, von denen die Y-Faktoren abhängig sind. Dabei kann gleichzeitig
die Stärke des Einflusses der Kovariate auf das endogene Konstrukt und die Dimensionalität des
Konstrukts getestet werden. Die Kovariate können sowohl metrisch als auch kategorial sein, wobei
kategoriale Indikatoren die Zugehörigkeit zu bestimmten Gruppen (Kategorien) repräsentieren. Je
nach Skalierung der Kovariate werden die Pfadkoeffizienten unterschiedlich interpretiert. Bei
metrischen Variablen wird der Pfadkoeffizient als Regressionskoeffizient für den direkten Effekt
des Kovariats auf den endogenen Faktor interpretiert. Je nach Vorzeichen bedeutet dies einen
gleichgerichteten oder gegenläufigen Zusammenhang zwischen den Kovariaten und dem latenten
Faktor (Muthen, 1989).
Zweitens können mit einem MIMIC-Modell Hypothesen über die Validität eines Konstrukts getes-
tet werden, da die Regressionskoeffizienten als Validitätskoeffizienten interpretiert werden
können (Bollen, 1989; Diamantopoulos & Winklhofer, 2001). Wenn die Regressionskoeffizienten
Werte von Null aufweisen bzw. nicht signifikant werden, können die Kovariate nicht als valide
Maße des Konstrukts betrachtet werden (Winklhofer & Diamantopoulos, 2002). Außerdem
können MIMIC-Modelle zur Untersuchung von Heterogenität in den Daten eingesetzt werden. Mit
MIMIC-Modellen kann daher, drittens, die Invarianz über Gruppen und viertens die Invarianz von
Messmodellen getestet werden (Muthen, 1989). In Zusammenhang mit Gruppenunterschieden
repräsentieren kategoriale Variablen die Zugehörigkeit zu einer bestimmten Gruppe. Mehrere
Kategorien können mit mehreren dichotomen Dummy Variablen getestet werden. Die Kovarianz-
matrix der latenten, endogenen Faktoren wird als konstant angenommen, während die Mittel-
werte variieren dürfen. Für eine einzelne dichotome Gruppenvariable ergeben sich daher unter-
schiedliche Mittelwerte pro Gruppe (Muthen, 1989). Der direkte Effekt der dichotomen Gruppen-
variable gibt Auskunft darüber, ob der Unterschied zwischen zwei Gruppen das latente Konstrukt
zu Gunsten einer Gruppe vorhersagt. Wenn beispielsweise der Einfluss von Geschlechterunter-
schieden auf ein latentes Konstrukt getestet wird und die Gruppe männlich mit 0 und weiblich mit
1 kodiert wird, bedeutet der Regressionskoeffizient eine größere Vorhersagekraft für Gruppe 1
(weiblich) (Kline, 2011). Beim Test auf Invarianz in Messmodellen werden direkte Effekte zwischen
den Kovariaten und einzelnen Indikatoren der endogenen latenten Variable zugelassen. Ein signifi-
kanter Effekt deutet auf das Fehlen von Messinvarianz hin (Muthén, 1989).
3.5 Partial Least Squares-Pfadmodellierung als Alternative zu Strukturgleichungs-modellen
Eine Alternative zu SEM bildet die Pfadmodellierung mittels Partial Least Squares (PLS-Path
Modeling, im Folgenden PLS). Bei diesem Ansatz werden die latenten Konstrukte als lineare Kom-
binationen der manifesten Variablen mit der EFA-Methode „Hauptkomponentenanalyse“
geschätzt. Bei der Hauptkomponentenanalyse wird die gesamte Varianz analysiert und die Fakto-
ren als einfache lineare Kombinationen der Indikatoren (composites) geschätzt. Die Methode stellt
eine Erweiterung der kanonischen Korrelationsanalyse dar, die jedoch explizit zwischen Indikato-
ren und Faktoren unterscheidet und die Schätzung von direkten und indirekten Effekten zwischen
den Faktoren zulässt. Dazu werden ähnlich wie bei der kanonischen Korrelationsanalyse die Indi-
katoren gewichtet, um die Vorhersagekraft zu maximieren. Im Gegensatz dazu ist das Ziel bei der
Schätzung mit SEM die Minimierung der Kovarianz der Residuen, was die Vorhersagekraft der
Kriterien nicht unbedingt erhöht (Kline, 2011). SEM-Modelle mit guten Fit-Indices können daher
115
hinsichtlich der erklärten Varianz der Konstrukte (R²) und der Faktorladungen schwach sein. Die
Gütekriterien beziehen sich nur auf die Übereinstimmung zwischen den Parameterschätzungen
und der Kovarianzmatrix der Stichprobe und nicht darauf, wie gut die latenten Variablen oder
Item-Maße vorhergesagt werden. Ziel von PLS ist die Aufklärung der Varianz der Konstrukte (R²)
und damit die Bewertung der Vorhersagerelevanz des Strukturmodells und die Feststellung der
Signifikanz der Pfadkoeffizienten (Chin, 2010). PLS ist daher eher ein explorativer als ein konfirma-
tiver Ansatz. Im Gegensatz zum kovarianzbasierten Ansatz von SEM ist das Ziel von PLS nicht die
Reproduktion der empirischen Kovarianzmatrix. PLS gilt als „soft modeling“-Ansatz, weil keine
besonderen statistischen Voraussetzungen hinsichtlich der Verteilungsannahmen, Stichproben-
größe oder Skalierung der Variablen erfüllt werden müssen (Vinzi, Trinchera & Amato, 2010).
Partial Least Squares-Pfadmodelle bestehen wie Strukturgleichungsmodelle aus einem Struktur-
modell und einem Messmodell. Als dritte Komponente beinhalten sie ein Gewichtungsschema, das
spezifisch für die PLS-Anwendung ist. Das Stukturmodell (auch inneres Modell) enthält die laten-
ten exogenen und endogenen Variablen. Das Messmodell oder äußere Modell verbindet die beob-
achteten (manifesten) Variablen mit den latenten Faktoren. Innerhalb des PLS-Rahmens kann sich
eine manifeste Variable nur auf einen einzigen latenten Faktor beziehen. Die manifesten Indikato-
ren eines Faktors werden als Block bezeichnet. Ein Block muss zumindest einen manifesten Indika-
tor enthalten. Die Indikatoren können entweder reflektiv oder formativ sein (Monecke & Leisch,
2012a). Wie bei SEM müssen die Indikatoren eines Faktors (Block) bei reflektiver Messung ein-
dimensional und homogen sein und sollten untereinander kovariieren (Vinzi, Trinchera & Amato,
2010). Zur Überprüfung der Eindimensionalität und Homogenität eines Blocks wird wie bei SEM
vorgegangen (vgl. Kapitel IV/3.3.1)
Ziel des PLS-Algorithmus ist die Schätzung der Werte der latenten Variablen (Faktorladungen)
durch einen iterativen Prozess. Der Prozess besteht aus drei Schritten: der Initialisierung, der inne-
ren Approximation und der äußeren Approximation. Bei der Initialisierung wird jede latente
Variable als gewichtete Summe ihrer manifesten Variablen konstruiert. Die innere Approximation
dient der Schätzung der latenten Variablen, wobei jede latente Variable als gewichtete Summe
ihrer angrenzenden latenten Variable geschätzt wird (Monecke & Leisch, 2012a). Bei der Schät-
zung der inneren Gewichte kommt dem Gewichtungsschema besondere Bedeutung zu. Es sind
drei Gewichtungsschemata verfügbar: das „centroid scheme“, das „factorial scheme“ und das
„structural or path weighting scheme“. Obwohl üblicherweise das „centroid scheme“ eingesetzt
wird, empfehlen Vinzi, Trinchera und Amato (2010) ausdrücklich das „path weighting scheme“, da
es als einziges die Richtung der Beziehungen des Pfadmodells berücksichtigt. Bei der äußeren
Approximation werden die Regressionskoeffizienten (Pfadkoeffizienten) mit OLS (ordinary least
squares) geschätzt. Es wird dabei die beste lineare Kombination jeder latenten Variable aufgrund
ihrer manifesten Variable(n) geschätzt. Die Pfadkoeffizienten entsprechen den Regressionskoeffi-
zienten einer gewöhlichen, multiplen Regression und können daher wie diese interpretiert werden
(Monecke & Leisch, 2012a).
Zur Behandlung fehlender Werte gibt es mehrere Methoden. Ein spezielles Verfahren ist die Kom-
bination zwischen dem Ersetzen fehlender Werte mit dem Mittelwert und dem paarweisen
Ausschluß beim Schätzprozess der äußeren Gewichte. Nachteile des paarweisen Ausschlusses
fehlender Werte zeigen sich bei der Berechnung der Kovarianzen, die auf unterschiedlichen Stich-
proben basieren, und in verzerrten Parameterschätzungen (Temme, Kreis & Hildebrandt, 2010).
Ein Vorteil der regressionsanalytischen Schätzmethode mit PLS ist, dass sie geringere Anforde-
rungen an die Daten stellt als SEM und keine bestimmten statistischen Voraussetzungen erfüllt
116
werden müssen. Es können komplexe Modelle mit vielen Faktoren und Indikatoren geschätzt
werden, die außerdem formative und reflektive Messungen enthalten können, ohne dass Identifi-
kationsprobleme bei der Schätzung der latenten Indexvariablen (composites) auftreten. Ein Nach-
teil von PLS ist, dass die Schätzungen im Vergleich zur ML-Schätzung in SEM statistisch gesehen
schlechter sind bezüglich Verzerrung und Konsistenz der Parameterschätzungen, was allerdings
bei großen Stichproben weniger relevant ist (Kline, 2011). Die Schätzungen nähern sich den
wahren Werten an, wenn die Anzahl der Indikatoren pro Konstrukt und die Stichprobengröße
zunimmt („consistency at large“) (Chin, 2010). Die Standardfehler und Konfidenzintervalle für die
Strukturparameter können mit einer Zusatzmethode wie Bootstrapping geschätzt werden. Es sind
auch keine Modell-Fit-Statistiken verfügbar wie in SEM. Stattdessen werden die Faktorladungen
und Pfadkoeffizienten herangezogen (Kline, 2011). Ein Software Tool für PLS-PM wurde kürzlich
für R (R Development Core Team, 2012) entwickelt (package semPLS; Monecke & Leisch, 2012b).
3.5.1 Beurteilung der Modellgüte
Die Bewertung des Modells erfolgt am besten in zwei Phasen. Zuerst wird die Qualität des Mess-
modells bewertet, anschließend die Güte des Strukturmodells und die einzelnen Regressionsglei-
chungen (Chin, 2010). Zum Schluss kann das Gesamtmodell bewertet werden.
In der ersten Phase wird die Qualität des Messmodells anhand der Reliabilität und Validität der
Konstrukte bewertet. Die Bewertung der Konstruktreliabilität kann mit Cronbachs Alpha, Dillon-
Goldsteins Rho oder der durchschnittlich erfassten Varianz (AVE) erfolgen (vgl. Kapitel IV/3.3.4.1).
Wenn alle Indikatoren standardisiert sind, entspricht die AVE der durchschnittlichen Kommunalität
eines Blocks (Chin, 2010). Mit der durchschnittlichen Kommunalität bzw. dem Kommunalitäts-
index kann daher die Qualität des Messmodells für jeden Block mit mehr als einer manifesten
Variable bewertet werden. Der Index gibt das Ausmaß der Varianz der manifesten Variablen eines
Blocks an, die durch den zugehörigen latenten Faktor erklärt wird. Der Kommunalitätsindex ist
nichts anderes als der Durchschnitt der quadrierten Korrelationen zwischen jeder manifesten
Variable eines Blocks und den zugehörigen Scores der latenten Variable. Die Qualität des gesam-
ten Messmodells wird durch den Durchschnittswert des Kommunalitätsindex angegeben (Vinzi,
Trinchera & Amato, 2010). Die Diskriminanzvalidität kann durch Überprüfung der Korrelationen
der Konstrukte (Ladungen) und zwischen den Konstrukten (Kreuzladungen) bewertet werden
(Chin, 2010).
In der zweiten Phase wird die Qualität des Strukturmodells anhand der erklärten Varianz und der
Signifikanz der Pfadkoeffizienten beurteilt. Kriterien für die prädiktive Relevanz sind die Größe des
R²-Werts und das Stone-Geisser Q². Das Bestimmtheitsmaß R² für endogene Variablen gibt den
Anteil der aufgeklärten Varianz an der Gesamtvarianz an (Chin, 2010). Für die Beurteilung von R²
existieren in der Literatur verschiedene Richtlinien. Nach Falk und Miller (1992; zitiert nach Duarte
& Raposo, 2010, S. 468) sollte R² > .10 sein. Nach Chin (1998; zitiert nach Ringle, 2004a, S. 15)
gelten Werte von .67 als beträchtlich, während Werte zwischen .19 und .33 als durchschnittlich
oder schwach eingestuft werden. In der Literatur wird ein R² in der Höhe von .40 akzeptiert. Bei
den Pfadkoeffizienten des Strukturmodells gelten nach Chin (1998; zitiert nach Ringle, 2004a,
S. 15) Werte in der Höhe von .20 als signifikant.
Der Einfluss einer unabhängigen latenten Variable auf eine abhängige latente Variable kann mit
der Effektstärke f² wie folgt berechnet werden (Chin, 2010, S. 675):
117
included
excludedincluded
R
RRf
²1
²²2
−
−= (3)
wobei sich die Werte R²included und R²excluded aus den R²-Werten der abhängigen latenten Variable
berechnen, wenn die Prädiktorvariable eingeschlossen oder weggelassen wird. Effektstärken von
.02 gelten nach Cohen (1988) als kleiner, von .15 als mittlerer und von .35 als starker Effekt.
Da die Schätzungen mit PLS keine statistischen Verteilungsannahmen voraussetzen, kann die
Signifikanz der Parameter nur mit nicht-parametrischen Kreuzvalidierungsmethoden wie „Jack-
Knife“ und „Bootstrap“ geschätzt werden (Vinzi, Trinchera & Amato, 2010). Bootstrap ist eine
nicht-parametrische Technik zur Schätzung der Standardfehler und Konfidenzintervalle von Stich-
probenparametern (Efron, 1988). Dabei werden aus der ursprünglichen Stichprobe sehr viele Zu-
fallsstichproben des Umfangs der Stichprobe N „mit Zurücklegen“ gezogen. Für jede Bootstrap-
Stichprobe wird der zu prüfende Parameter (z. B. Korrelationskoeffizient) und die Varianz
bestimmt, aus der ein Konfidenzintervall errechnet wird. Ein Regressionskoeffizient ist auf dem
vorgegebenen Alpha-Niveau signifikant, wenn sein Konfidenzintervall den Wert Null nicht
umschließt (Bortz, 2005).
Die Qualität des Strukturmodells für jeden endogenen Block kann mit dem Redundanzindex
bewertet werden. Der Redundanzindex misst den Anteil der Varianz einer endogenen latenten
Variable für den zugehörigen Block manifester Variablen, der durch die latente Variable erklärt
wird und verbindet damit die Vorhersagerelevanz des Messmodells mit dem Strukturmodell. Ein
globales Maß für die Qualität des Strukturmodells bildet der durchschnittliche Redundanzindex
(Vinzi, Trinchera & Amato, 2010).
Der Mittelwert der kreuzvalidierten Redundanzindices der endogenen Variablen kann zur Bewer-
tung der Vorhersagerelevanz des Strukturmodells verwendet werden und wird auch als Stone-
Geisser Q² bezeichnet (Vinzi, Trinchera & Amato, 2010). Das Stone-Geisser Q² ist neben R² ein
weiteres Maß zur Beurteilung der Vorhersagerelevanz des Modells, das auf Stone (1974; zitiert
nach Chin, 2010, S. 679) und Geisser (1975; zitiert nach Chin, 2010, S. 679) zurückgeht. Q² ist ein
Maß für die Schätzrelevanz eines Blocks manifester Variablen und gibt an, wie gut die empirischen
Daten durch das Modell und seine Parameterschätzungen rekonstruiert wurden (Chin, 2010). Q²
ist daher eine Art kreuzvalidiertes R² zwischen den manifesten Variablen einer endogenen laten-
ten Variable und allen manifesten Variablen, die mit der latenten Variable zusammenhängen
(Tenenhaus, Vinzi, Chatelin & Lauro (2005). Die Qualität jeder einzelnen Strukturgleichung wird
durch den kreuzvalidierten Redundanzindex gemessen. Mit der „Blindfolding-Prozedur“ wird eine
kreuzvalidierte Version aller Qualitätsindices (Q²) geschätzt (Vinzi, Trinchera & Amato, 2010). Bei
der Blindfolding-Prozedur werden Teile der empirischen Daten eines Blocks manifester Variablen
ausgelassen und anschließend mit PLS geschätzt. Die Auslassungsdistanz D sollte eine Primzahl
sein, die zwischen der Anzahl der Indikatoren eines latenten Faktors und der Anzahl der empiri-
schen Fälle (N) liegt. Werte zwischen 5 und 10 haben sich erfahrungsgemäß bewährt (Chin, 2010).
Dieser Vorgang wird so lange wiederholt, bis eine Auslassung und Schätzung aller Fälle vorliegt
(Vinzi, Trinchera & Amato, 2010). Ein Q² > 0 bedeutet, dass das Modell gut geschätzt wurde und
Vorhersagerelevanz besitzt, wohingegen ein Q² < 0 auf einen Mangel an prädiktiver Relevanz hin-
weist. Modelle mit größeren, positiven Werten haben eine größere prädiktive Relevanz (Chin,
2010).
Für PLS-PM gibt es keine globalen Gütekriterien zur Bewertung des Modell-Fit wie bei SEM.
Außerdem ist PLS-PM eine varianzbasierte Methode, die auf Vorhersage ausgerichtet ist. Die
118
Bewertung des Modells bezieht sich daher in erster Linie auf die Vorhersagerelevanz. Aufgrund
der PLS-PM-Struktur muss jeder einzelne Teil des Modells bewertet werden: Messmodell, Struk-
turmodell und Gesamtmodell. Zur Bewertung des Gesamtmodells dient das Stone-Geisser Q² und
der Goodness of Fit (GoF)-Index (Vinzi, Trinchera & Amato, 2010). Der GoF-Index berücksichtigt
sowohl die Vorhersagerelevanz des Messmodells als auch des Strukturmodells und stellt damit ein
globales Kriterium des Goodness-of-Fit bzw. der Vorhersagerelevanz des Gesamtmodells dar. Der
absolute GoF-Index berechnet sich aus dem geometrischem Mittel des durchschnittlichen Kom-
munalitätsindex und dem durchschnittlichen R²-Wert. Der Index ist in erster Linie für reflektive
Messmodelle geeignet, kann aber (in abgeänderter Form) auch für formative Messmodelle als
globales Gütemaß herangezogen werden. Bei z-standardisierten Daten kann ein standardisierter
GoF-Index berechnet werden. In diesem Fall umfasst der Index einen Bereich zwischen 0 und 1. Als
Daumenregel kann ein standardisierter GoF ≥ .90 als guter Fit angesehen werden (Vinzi, Trinchera
& Amato, 2010). Anforderungen an die Höhe des absoluten GoF-Index wurden von Vinzi, Trinchera
und Amato (2010) nicht angegeben.
Tabelle 16
Modellgütekriterien für PLS-PM
Modell Gütemaß Cutoff-Wert
Messmodell Kommunalitätsindex
AVE (durchschnittlich erfasste Varianz) / durch-
schnittliche Kommunalität
> .50
Strukturmodell Pfadkoeffizient r > .20
Bestimmtheitsmaß R² > .20
Effektstärke f² > .02
Stone-Geisser Q² > 0
Gesamtmodell Goodness-of-Fit-Index (GoF): absolut
standardisiert
keine Angabe
≥ .90
Anmerkungen. Vgl. Kline (2011); Vinzi, Trinchera & Amato (2010); Chin (2010).
119
3.5.2 Unterschiede zwischen Strukturgleichungsmodellen und PLS-Pfadmodellen
Nach Chin & Newsted (1999) unterscheiden sich Strukturgleichungsmodelle von PLS-Pfadmodellen
in folgender Weise:
Tabelle 17
Unterschiede zwischen PLS und SEM
SEM PLS
Ziel parameterorientiert vorhersageorientiert
Ansatz konfirmatorisch explorativ
Methode kovarianzbasiert varianzbasiert
Eignung optimal für Parametergenauigkeit optimal für Vorhersagegenauigkeit
Annahmen typisch multivariat – Normalvertei-
lung und unabhängige Beobachtungen
(parametrisch)
Prädiktorspezifikation (nicht-para-
metrisch)
Parameterschätzungen konsistent konsistent, wenn Indikatoranzahl und
Stichprobengröße zunimmt (d.h.
„consistency at large“)
Latente Variablen Werte sind unbestimmt Werte werden explizit geschätzt
Messmodell nur reflektiv formativ oder reflektiv
Modellkomplexität klein bis mittel (z. B. weniger als 100
Indikatoren
hoch (z. B. 100 Konstrukte und 1000
Indikatoren)
Stichprobengröße je nach Komplexität des Modells
Empfehlungen für die Mindeststich-
probengröße: 200 bis 800 Fälle
basiert auf einer Poweranalyse des Teils
des Modells mit der größten Anzahl an
Prädiktoren; Empfehlungen für die
Mindeststichprobengröße: 30 bis 100 Fälle
Anmerkungen. Vgl. Chin & Newsted (1999).
3.6 Interaktionseffekte in Strukturgleichungsmodellen und PLS-Pfadmodellen
Zur Erklärung eines kausalen Zusammenhangs zwischen unabhängigen und abhängigen Variablen
müssen auch Drittvariablen in Betracht gezogen werden, sogenannte Moderator- oder Media-
torvariablen. Ein Moderator beeinflusst den kausalen Wirkungszusammenhang zwischen Prädik-
tor- und Kriteriumsvariable (Bungard, Holling & Schultz-Gambard, 1993). Eine Moderatorvariable
beeinflusst daher die Richtung und/oder Stärke der Beziehung zwischen einer unabhängigen oder
Prädiktorvariable und einer abhängigen oder Kriteriumvariable (Baron & Kenny, 1986). Eine Mode-
ratorvariable spezifiziert daher, unter welchen Bedingungen die Prädiktorvariable wirkt. Um einen
eindeutigen Moderatoreffekt bestätigen zu können, sollte die Moderatorvariable unabhängig sein,
das heißt, weder mit dem Prädiktor noch mit dem Kriterium korreliert sein. Eine Mediatorvariable
hingegen ist eine Drittvariable, die die Wirkung der Prädiktorvariable auf die Kriteriumsvariable
beschreibt, das heißt, sie beinhaltet einen generativen, intervenierenden Mechanismus. Die Medi-
atorvariable muss daher mit Prädiktor und Kriterium korreliert sein. Bei einer vollständigen Media-
torwirkung sollte der Einfluss des Prädiktors auf das Kriterium gegen Null gehen (Bungard, Holling
& Schultz-Gambard, 1993).
Forschungsfrage 3 bezieht sich auf die Untersuchung von Moderatoreffekten. Moderatorvariablen
können metrisch (z. B. Entschiedenheit der Berufs- und Ausbildungswahl) oder kategorial (z. B.
Geschlecht) sein. Interaktionseffekte unabhängiger, kategorialer Variablen mit wenigen Katego-
120
rien können mit einer traditionellen Varianzanalyse getestet werden. Bei metrischen Variablen
wird eine multiple Regressionsanalyse zur Überprüfung des Interaktionseffekts angewandt (Marsh,
Wen & Hau, 2004). Die Schätzung eines Interaktionseffekts mit metrischen Variablen erfolgt in
SEM nach der gleichen Methode wie bei einer moderierten multiplen Regression (MMR). Es
werden Produktterme, z. B. aus dem Produkt der Scores einer Prädiktorvariable und einer Mode-
ratorvariable gebildet, die den Interaktionseffekt darstellen. Im Gegensatz zu einer MMR können
bei SEM die Messfehler kontrolliert werden (Kline, 2011). Interaktionseffekte in Partial Least
Squares-Pfadmodellen (PLS-PM) können bei metrischen Variablen ebenfalls mit Produkttermen
wie bei einer multiplen Regression berechnet werden (Henseler & Fassott, 2010).
Abbildung 7
Spezifikation eines Moderatoreffekts als Produktterm
Anmerkung. Aus „Testing Moderating Effects in PLS Path Models: An Illustration of Available Procedures” (S. 719), von
J. Henseler & G. Fassott, 2010, in V. E. Vinzi, W. W. Chin, J. Henseler. & H. Wang, Handbook of Partial Least Squares:
Concepts, Methods and Applications in Marketing and Related Fields, Berlin, Heidelberg: Springer.
Die Strukturgleichung des Moderatormodell kann daher wie folgt formuliert werden (Henseler &
Fassott, 2010, S. 718):
)( MXdMcXbaY ×⋅+⋅+⋅+= (4)
Wenn Strukturregressionsmodelle mit latenten Variablen untersucht werden, bei denen der Inter-
aktionseffekt auf eine beobachtete, kategoriale Variable zurückgeführt werden kann, kann die
Invarianz des SEM bei den einzelnen Gruppen alternativ mit einer Mehrgruppenanalyse (Multiple
Group Analysis) getestet werden (Marsh, Wen & Hau, 2004). Die Vergleiche der Parameterschät-
zungen bei den einzelnen Gruppen können als Spezialfall eines Moderatoreffekts betrachtet
werden. Die dichotomisierte Gruppierungsvariable ist dabei nichts anderes als eine kategoriale
Moderatorvariable. Ein Moderatoreffekt zeigt sich in den Unterschieden der Parameterschätzun-
gen zwischen den verschiedenen Gruppen. Wenn metrische Variablen als Gruppierungsvariable
verwendet werden, müssen sie zuerst dichotomisiert werden (z. B. Z-Standardisierung). Eine Z-
Standardisierung metrischer Variablen kann jedoch einerseits zu Problemen bei der Interpretation
der Ergebnisse führen, andererseits hat diese auch Vorteile. Wenn zwischen den Variablen Multi-
kollinearität vorliegt, kann diese durch Zentrierung beträchtlich reduziert werden. Ein weiterer
Grund für eine Z-Standardisierung ist die Erleichtung der Interpretation der Einzeleffekte der
unabhängigen und der Moderatorvariable, da der Bezugspunkt für die Parameterschätzungen auf
den Mittelwert verschoben wird. Wenn die Prädiktor- und Moderatorvariable Z-standardisiert
121
werden, ist dies bei den Kriterien nicht nötig, da sich die Skalierung additiver Konstanten nicht auf
die Regressionskoeffizienten in der Gleichung mit den Interaktionstermen auswirkt. Die Kriterien
sollten daher in ihrer ursprünglichen Skalierung belassen werden (Henseler & Fassott, 2010).
Bei der Analyse eines Moderatoreffekts werden die direkten Beziehungen zwischen der exogenen
Variable (Effekte b und c in Abbildung 7), der Moderatorvariable sowie dem Interaktionsterm
(Effekt d) und der endogenen Variable Y überprüft. Ein Moderatoreffekt liegt vor, wenn der Pfad-
koeffizient des Produktterms (Effekt d) signifikant ist, unabhängig von den Effekten des Prädiktors
b und Moderators c (Baron & Kenny, 1986; Henseler & Fassott, 2010). Der geschätzte Pfadkoeffi-
zient des Prädiktors b beschreibt den Einfluss der exogenen auf die endogene Variable, wenn die
Moderatorvariable Null, das heißt gleich ihrem Mittelwert, ist. Der Pfadkoeffizient des
Interaktionsterms d gibt an, in welchem Ausmaß sich der Zusammenhang zwischen der exogenen
und der endogenen Variable durch den Einfluss der Moderatorvariable verändert. Bei standardi-
sierten Variablen kann ein Moderatoreffekt wie folgt interpretiert werden: Wenn die Moderator-
variable gleich 1, das heißt eine Standardabweichung höher als ihr Mittelwert ist, dann beträgt der
Einfluss der exogenen auf die endogene Variable b + d (Henseler & Fassott, 2010).
Außerdem kann der Moderatoreffekt durch den Vergleich des Anteils der erklärten Varianz (R²)
zwischen dem Hauptmodell (ohne Moderatoreffekt) und dem Moderatormodell bewertet werden.
Diese Bewertung bezieht sich auf die Effektgröße f², die nach folgender Formel berechnet wird
(Henseler & Fassott, 2010, S. 732):
eratorwithel
eratorwithouteleratorwithel
R
RRf
modmod
modmodmodmod
²1
²²²
−
−= (5)
Moderatoreffekte von f² <.02 gelten als schwach, von f² > .15 als moderat und von f² > .35 als
stark. Das bedeutet allerdings nicht, dass ein Moderatoreffekt mit einer niedrigen Effektgröße
vernachlässigt werden kann. Auch ein schwacher Moderatoreffekt kann unter bestimmten Bedin-
gungen bedeutungsvoll sein, wenn sich dadurch bedeutungsvolle Beta-Veränderungen ergeben
(Chin et al., 2003; zitiert nach Henseler & Fassott, 2010, S. 732).
4 Ergebnisse
4.1 Demographische Variablen
Als demographische Variablen wurden das Geschlecht, das Geburtsdatum und die Muttersprache
erhoben. Das Geburtsdatum und die Muttersprache werden nur insoweit ausgewertet, als sie für
die Fragestellung relevant sind. Tabelle 18 zeigt die Zusammensetzung der Gesamtstichprobe (N =
507) in Messphase t1, nach Geschlecht und Schultypenproportionen, im Vergleich mit der
Gesamtschüleranzahl im Bundesland Oberösterreich und in Österreich (Grundgesamtheit) im
Schuljahr 2008/09.
122
Tabelle 18
Vergleich Gesamtstichprobe – Oberösterreich/Österreich (Schuljahr 2008/09)
Schultyp Stichprobe (N) Oberösterreicha Österreich
a
Anzahl % Anzahl % Anzahl %
Hauptschule gesamt 457 100.0 49 555 100.0 237 989 100.0
davon männlich 221 48.4 25 871 52.2 124 915 52.5
davon weiblich 236 51.6 23 684 47.8 113 074 47.5
AHS-Unterstufe gesamt 50 100.0 16 658 100.0 116 384 100.0
davon männlich 22 44.0 8 027 48.2 56 165 48.3
davon weiblich 28 56.0 8 621 51.8 60 222 51.7
Gesamtstichprobe (N) 507
Anmerkungen: aAus Zahlenspiegel 2009 (S. 10 – 21) von Bundesministerium für Unterricht, Kunst und Kultur, 2009,
Wien.
Die Stichprobe der Hauptschüler/innen beträgt etwa 9.2 % der Gesamtschüleranzahl in Oberöster-
reich und 1.9 % der Gesamtschüleranzahl in Österreich. Jene der AHS-Schüler/innen beträgt 3 %
der Gesamtschüleranzahl in Oberösterreich und 0.04 % der Gesamtschüleranzahl in Österreich.
Die prozentuellen Anteile der Geschlechteraufteilung bei der Stichprobe entsprechen bei den
Hauptschülern/-schülerinnen in etwa dem Gesamtschüleranteil in Oberösterreich. Die Geschlech-
teranteile der AHS-Schüler/innen weichen von der Gesamtschüleranzahl in Oberösterreich und
Österreich etwas ab.
Im Sekundarbereich II (9. Schulstufe) erfolgt eine weitere Differenzierung, in der sich die
Schüler/innen wie folgt auf die weiterführenden Schulen aufteilen: Polytechnische Schulen wählen
etwa 28 % der Hauptschulabsolventen, jedoch nur 0.5% der AHS-Abgänger. Etwa 61 % der
Schüler/innen der AHS-Unterstufe wechseln hingegen in die AHS-Oberstufe. 57% der Hauptschü-
ler/innen wählen berufsbildende mittlere (21.2 %) und höhere (27.9 %) Schulen oder eine Lehre
(7.8%). Rund 30 % der Schüler/innen der AHS-Unterstufe wählen berufsbildende höhere Schulen
(BMUKK, 2008). Tabelle 19 zeigt die prozentuelle Aufteilung der Hauptschulabsolventen der
Stichprobe (N = 457) nach Schultypen nach den obigen Angaben für Gesamtösterreich (Grundge-
samtheit) im Schuljahr 2008/09.
Tabelle 19
Vergleich Hauptschulabsolventen – Übertrittsstatistik Österreich (Schuljahr 2008/09)
Schultyp Schüleranzahl
(N)
Anteil Stichprobe
in %
Anteil Österreich in %
a
Polytechnische Schulen 134 29.3 28.0
Berufsbildende mittlere Schulen 67 14.6 21.2
Berufsbildende höhere Schulen 147 32.1 27.9
Berufsbildende Pflichtschulen (Berufsschulen) 46 10.0 7.8
Unbekannt bzw. sonstige Absolventen 63 b 14.0
c 15.1
gesamt 457 100.0 100.0
Anmerkungen. aAus Bildungsentwicklung in Österreich (S. 39) von Bundesministerium für Unterricht, Kunst und Kultur,
2008, Wien. b
unbekannt; c sonstige Absolventen.
Die Übertrittsstatistik der Hauptschulabsolventen in Österreich entspricht etwa dem Verhältnis
der Stichprobe. In der Stichprobe befinden sich etwas weniger Schüler/innen berufsbildender
mittlerer Schulen, dafür aber mehr Schüler/innen berufsbildender höherer Schulen und Lehrlinge.
123
Ein Vergleich mit der Gesamtschüleranzahl in Österreich (Grundgesamtheit), im Schuljahr
2009/10, zeigt die Verteilung der Schüler/innen nach Schultypen und Geschlecht. Die Schultypen-
proportionen beziehen sich bei den berufsbildenden mittleren und höheren Schulen und der
Polytechnischen Schule auf die 9. Schulstufe. Der Eintritt in eine Lehre mit Berufsschule (duales
System) ist erst ab der 10. Schulstufe möglich. Die Jugendlichen der Stichprobe, die in eine Lehre
eintraten befinden sich daher in der 10. Schulstufe. Die Aufteilung der Lehrlinge wird deshalb mit
dem Gesamtlehrlingsanteil in Österreich in der 10. Schulstufe verglichen.
Tabelle 20
Vergleich Rücklaufquote – Österreich nach Schulstufen (Schuljahr 2009/10)
Ausbildungsform/Schultyp Rücklaufquote Österreich a
Anzahl % Anzahl %
berufsbildende mittlere Schule (9.b) 67 17.0 18 897 19.5
davon männlich 22 32.8 8 462 17.7
davon weiblich 45 67.2 10 435 21.2
berufsbildende höhere Schule (9.b) 147 37.3
c 32 648 33.7
davon männlich 62 42.2 15 462 32.3
davon weiblich 85 57.8 17 186 35.0
Polytechnische Schule (9.b) 134 34.0 19 110 19.7
davon männlich 78 58.2 10 626 22.2
davon weiblich 56 41.8 7 079 14.4
Lehre und Berufsschule (10.b) 46 11.7 41 897 38.0
davon männlich 38 82.6 26 213 45.1
davon weiblich 8 17.4 15 685 30.1
Rücklaufquote (N) 394 100.0 d
96 954 100.0
davon männlich 200 50.8 47 797 49.3
davon weiblich 194 49.2 49 157 50.7
Anmerkungen. aAus Zahlenspiegel 2010 (S. 10 – 21) von Bundesministerium für Unterricht, Kunst und Kultur, 2010,
Wien. b
Schulstufe; c Berufsbildende höhere Schulen inklusive höhere Anstalten der Lehrer- und Erzieherbildung;
d Gesamtschüleranteil nur 9. Schulstufe (ohne Lehrlinge)
Die Schultypenproportionen nach Schulstufen in Tabelle 20 entsprechen bei den berufsbildenden
mittleren und höheren Schulen in etwa dem österreichischen Gesamtschüleranteil (Grundgesamt-
heit). Bei der Polytechnischen Schule ist der Anteil in der Stichprobe in der 9. Schulstufe (34 %)
jedoch wesentlich höher (+ 14.3 %) als in Gesamtösterreich (19.7 %). Die Lehrlinge der Stichprobe
(11.7 %), die sich bereits in der 10. Schulstufe befinden, repräsentieren etwa ein Drittel der gesam-
ten Lehrlinge (38 %) in der 10. Schulstufe, wobei der männliche Anteil in der Stichprobe (82.6 %)
weit über dem gesamtösterreichischen Anteil (45.1 %) liegt. Auch die Anteile der weiblichen
Schüler/innen in den berufsbildenden mittleren und höheren Schulen liegen über dem österreichi-
schen Gesamtanteil. In der Stichprobe befinden sich mehr als doppelt so viele weibliche als männ-
liche Schüler/innen in berufsbildenden mittleren Schulen. Die Geschlechteraufteilung der Gesamt-
rücklaufquote entspricht jedoch ungefähr der österreichischen Gesamtschüleranzahl in der 9.
Schulstufe.
124
4.2 Deskriptive Statistik und Interkorrelationen der Kongruenzmaße und Kriterien
Die deskriptive Statistik aller manifesten Variablen, mit Cronbachs Alpha (soweit vorhanden), nach
den verschiedenen Stichproben (Gesamtstichprobe, Schülerstichprobe, Lehrlingsstichprobe) und
die Interkorrelationen werden in den Tabellen 21 bis 25 dargestellt.
Tabelle 21
Deskriptive Statistik der manifesten Variablen nach Stichproben
Variable Gesamtstichprobe
(N = 394)
Schülerstichprobe
(N = 348)
Lehrlingsstichprobe
(N = 46)
M SD α M SD α M SD α
PR
ÄD
IKT
OR
EN
KONGRUENZMASSE
subjektive Kongruenz 1
(dichotom)
1.10 .298 1.10 .295 1.11 .321
subjektive Kongruenz 1
(7-stufig)
1.93
a
6.07
1.247 1.97 a 6.03
1.259 1.65 a 6.35
1.131
subjektive Kongruenz 2
(Ausbildung/Aspiration;
Einzelindikator)
4.12 1.152 4.04 1.175 4.73 .720
subjektive Kongruenz 2
(Index, 3 Items)
12.48 2.502 .743 12.7 2.553 .738
subjektive Kongruenz 2
(Ausbildung-Interessen)
4.24 .953 4.17 .979 4.73 .495
subjektive Kongruenz 2
(Ausbildung-Fähigkeiten)
4.11 .955 4.04 .978 4.57 .583
subjektive Kongruenz 2
(Ausbildung-Geschlecht)
4.44 .931 4.42 .945
Systemkongruenz 1 4.37 1.073 4.29 1.110 4.93 .447
Systemkongruenz 2 4.31 1.074 4.25 1.106 4.78 .629
Interessenkongruenz 1 12.90 3.609 13.00 3.665 12.14 3.082
Interessenkongruenz 2 12.39 3.621 12.43 3.655 12.14 3.387
KR
ITE
RIE
N
LEISTUNG SCHULE
Selbsteinschätzung 3.33 .963 3.37 .956 3.03 .974
Notendurchschnitt 3.42 .718 3.43 .713 3.38 .770
ZUFRIEDENHEIT
Gesamtzufriedenheit 5.50 1.283 5.37 1.279 6.48 .809
Konstruktivität (7-stufig) 5.09 1.635 5.03 1.611 5.03 1.611
Konstruktivität (dichotom) 1.33 .472 1.16 .364 1.16 .364
Anmerkung. a umkodiert (von 7 sehr gut bis 1 sehr schlecht).
125
Tabelle 21
Deskriptive Statistik der manifesten Variablen nach Stichproben (Fortsetzung)
Variable Schülerstichprobe
(N = 348)
Lehrlingsstichprobe
(N = 46)
M SD α M SD α
KR
ITE
RIE
N
KONTRAPRODUKTIVES VERHALTEN
Gesamtskala 34.05 24.340 .944 5.16 5.721 .775
Störung (9 Items) 14.55 11.251 .917
Schummeln (7 Items) 14.60 9.132 .879
Schädigung (5 Items) 2.01 4.069 .823
Absentismus (4 Items) 3.32 4.146 .792
LEISTUNG BETRIEB
Selbsteinschätzung (2 Items) 6.82 1.154 .713
Qualität 3.44 .624
Arbeitsmenge 3.38 .684
Leistungsvergleich Arbeitskollegen 3.15 .942
Vorgesetztenbeurteilung (6 Items) 21.83 4.122 .859
Qualität 3.33 .732
Arbeitsmenge 3.24 .848
freiwilliges Arbeitsengagement 4.13 1.108
Befolgen von Anweisungen in
Abwesenheit des Vorgesetzten
4.43 .910
Leistungsvergleich Arbeitskollegen 3.41 .884
Gesamturteil 3.28 .861
126
Tabelle 22
Interkorrelationen der manifesten Variablen bei der Gesamtstichprobe (N = 394)
Variable 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
1 subjektive Kongruenz 1
(7-stufig)
2 subjektive Kongruenz 2
(Ausbildung/Aspiration;
Einzelindikator)
.177**
3 Systemkongruenz 1 .259**
.116*
4 Systemkongruenz 2 .057 .244**
.380**
5 Interessenkongruenz 1 .064 .031 .059 -.088
6 Interessenkongruenz 2 .174**
.116* .149
** .053 .433
**
7 subjektive Kongruenz 2
(Ausbildung-Interessen)
.226**
.554**
.175**
.162**
.070 .166**
8 subjektive Kongruenz 2
(Ausbildung-Fähigkeiten)
.270**
.357**
.211**
.155**
.100 .113* .596
**
9 subjektive Kongruenz 2
(Ausbildung-Geschlecht)
.099 .165**
-.016 -.011 .056 .086 .305**
.338**
10 Leistung Selbsteinschätzung .006 .064 -.036 -.040 .043 .041 .100* .176
** -.040
11 Leistung Notendurchschnitt .111* .146
** -.002 -.010 .146
** .119
* .193
** .144
** .002 .451
**
12 Gesamtzufriedenheit .175**
.366**
.070 .069 .089 .112* .405
** .360
** .079 .287
** .341
**
13 Konstruktivität (7-stufig) .123* .289
** .023 .078 -.007 .092 .260
** .157
** .070 .099 .187
** .410
**
14 Sicherheit Aspiration t1 .334**
.068 .134**
.052 .063 .081 .140**
.160**
.171**
.008 -.018 .072 -.028
15 Sicherheit Ausbildungswunsch
t1
.281**
.145**
.049 -.011 .055 .063 .159**
.217**
.087 .112* .203
** .190
** .085 .309
**
16 Sicherheit Aspiration t2 .251**
.189**
.161**
.044 .071 .120* .171
** .133
* .041 -.026 .005 .086 .038 .317
** .081
17 Sicherheit Ausbildungswunsch
t2
.209**
.225**
.137**
.047 .080 .080 .238**
.151**
.036 -.051 .035 .143**
.080 .208**
.131* .565
**
Anmerkungen. Korrelationen nach Pearson; ** Die Korrelation ist auf dem Niveau von 0,01 (2-seitig) signifikant. * Die Korrelation ist auf dem Niveau von 0,05 (2-seitig) signifikant;
I = Item(s)
127
Tabelle 23
Interkorrelationen der manifesten Variablen bei der Schülerstichprobe (N = 348)
Variable 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
1 subjektive Kongruenz 1
(7-stufig)
2 subjektive Kongruenz 2
(A/Aspiration;
Einzelindikator)
.184**
3 Systemkongruenz 1 .269**
.089
4 Systemkongruenz 2 .055 .218**
.375**
5 Interessenkongruenz 1 .077 .059 .087 -.079
6 Interessenkongruenz 2 .184**
.124* .173
** .041 .420
**
7 subjektive Kongruenz 2
(A/Interessen)
.235**
.550**
.152**
.139* .090 .181
**
8 subjektive Kongruenz 2
(A/Fähigkeiten)
.270**
.347**
.195**
.142* .116
* .127
* .587
**
9 Leistung
Selbsteinschätzung
-.004 .088 -.026 -.026 .050 .039 .132* .193
**
10 Leistung Notendurch-
schnitt
.143**
.148**
-.010 -.003 .163**
.126* .206
** .151
** .456
**
11 Gesamtzufriedenheit .175**
.315**
.015 .022 .133* .139
** .369
** .323
** .345
** .370
**
12 Konstruktivität (7-stufig) .130* .273
** .003 .041 -.008 .089 .266
** .151
** .125
* .227
** .419
**
13 KPV: Störung (9 I) -.118* -.107 -.135
* -.017 -.070 -.083 -.274
** -.192
** -.191
** -.280
** -.271
** -.148
**
14 KPV: Schummeln (7 I) -.052 -.025 -.114* .006 -.003 -.061 -.175
** -.153
** -.078 -.178
** -.128
* -.068 .723
**
15 KPV: Schädigung (5 I) -.053 -.056 -.061 -.006 -.080 -.075 -.193**
-.184**
-.009 -.123* -.198
** -.108
* .532
** .486
**
16 KPV: Absentismus (4 I) -.052 -.062 -.036 -.063 .010 -.044 -.258**
-.225**
-.198**
-.238**
-.289**
-.170**
.667**
.569**
.591**
Anmerkungen. Korrelationen nach Pearson; ** Die Korrelation ist auf dem Niveau von 0,01 (2-seitig) signifikant. * Die Korrelation ist auf dem Niveau von 0,05 (2-seitig) signifikant.
I = Item(s); A = Ausbildung
128
Tabelle 24
Interkorrelationen der manifesten Variablen bei der Lehrlingsstichprobe (N = 46)
Variable 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
1 subjektive Kongruenz 1
(7-stufig)
2 subjektive Kongruenz 2
(A/Aspiration;
Einzelindikator)
-.068
3 Systemkongruenz 1 -.090 -.058
4 Systemkongruenz 2 -.081 .265 -.053
5 Interessenkongruenz 1 -.007 -.099 -.190 -.053
6 Interessenkongruenz 2 .108 .155 -.084 .307* .565
**
7 subjektive Kongruenz 2
(A/Interessen)
-.092 .239 -.084 .096 -.012 .081
8 subjektive Kongruenz 2
(A/Fähigkeiten)
.153 .090 -.116 -.142 .118 .044 .467**
9 Leistung Schule
Selbsteinschätzung
.199 .094 .171 .010 -.091 .051 -.038 .285
10 Leistung Schule Noten-
durchschnitt
-.214 .271 .198 -.071 -.023 .044 .073 .148 .419**
11 Leistung Betrieb Selbst-
einschätzung a
.178 .187 .112 .020 .147 .239 .220 .250 .162 -.094
12 Vorgesetztenbeurteilung a .173 .100 .029 -.101 .097 .102 .270 .245 .099 .471
** .018
13 Gesamtzufriedenheit -.025 .643**
.087 .034 -.154 -.061 .484**
.450**
.146 .274 .308* .132
14 Konstruktivität (7-stufig) .007 .360* .044 .310
* .074 .140 .043 .062 -.021 -.076 .029 -.143 .235
15 KPV a -.104 -.508
** -.129 .089 .131 -.005 -.330
* -.221 .044 -.179 -.251 -.141 -.625
** -.133
Anmerkungen: Korrelationen nach Pearson; ** Die Korrelation ist auf dem Niveau von 0,01 (2-seitig) signifikant. * Die Korrelation ist auf dem Niveau von 0,05 (2-seitig) signifikant.
A = Ausbildung; a
Skala
129
Tabelle 25
Korrelationen Nominal- bezüglich Intervallmaß (Eta)
N Variablen nominal – intervall abhängige Variable Eta abhängige Variable Eta
394 subjektive Kongruenz 1
dichotom – 7-stufig
KSUB1 (dichotom) .734 KSUB1 (7-stufig) .655
394 Konstruktivität dichotom –
7-stufig
Konstruktivität (dichotom) 1.000 Konstruktivität (7-stufig) .788
394 Konstruktivität –
Gesamtzufriedenheit
Konstruktivität (dichotom) .152 Gesamtzufriedenheit .143
394 Konstruktivität – Leistung
Notendurchschnitt
Konstruktivität (dichotom) .606 Leistung Notendurchschnitt .061
46 Konstruktivität –
Vorgesetztenbeurteilung
Konstruktivität (dichotom) .636 Vorgesetztenbeurteilung .030
Anmerkung: Der Zusammenhang zwischen dichotomen und intervallskalierten Variablen wird mit dem
Korrelationskoeffizienten Eta berechnet. Eta erfasst die linearen und nonlinearen Zusammenhänge zwischen
unabhängiger und abhängiger Variable (Bortz, 2005), wobei zwei Werte berechnet werden, je nachdem welche der
beiden Variablen die abhängige ist (Brosius, 2004).
4.3 Forschungsfrage 1: Der Zusammenhang zwischen den Kongruenzmaßen und den Kriterien
Forschungsfrage 1 lautet: Ist die subjektive Kongruenz ein besserer Prädiktor für die arbeits- und
organisationspsychologischen Kriterien als die Interessenkongruenz oder die Systemkongruenz?
Zur Beantwortung der Forschungsfrage 1 werden die Zusammenhänge zwischen den Kongruenz-
maßen und den arbeits- und organisationspsychologischen Kriterien überprüft (Hypothesen H5a,
H5b und H5c). Im Rahmen der Forschungsfrage 1 werden auch die Hypothesen zu den Zusam-
menhängen (H1a) und zu den Unterschieden zwischen den Kongruenzmaßen (H2a, H2b und H2c),
zu Determinanten in Form der Kenntnis der beruflichen Interessen (H3), zur Stabilität von Aspira-
tionen und Ausbildungswünschen (H4a, H4b und H4c) und zu exogenen Einflüssen auf die Kriterien
(H6a bis H6f) untersucht.
Die drei Kongruenzmaße wurden jeweils vor und nach Eintritt in die Ausbildung erhoben. Es
ergeben sich daher sechs verschiedene Kongruenzmaße (vgl. Abbildung 5
Prädiktives Untersuchungsdesign). Im Text wird die Kurzbezeichnung der Kongruenzmaße
verwendet, in den Tabellen und Modellen aus Platzgründen die Abkürzung.
4.3.1 Unterschiede und Zusammenhänge zwischen den Kongruenzmaßen und Determinanten
4.3.1.1 Unterschiede vor Eintritt in die Ausbildung
Die Forschung zeigte, dass sich bewusst wahrgenommene Maße von indirekt berechneten Kon-
gruenzmaßen unterscheiden. Außerdem sollten sich die vor Eintritt in die Ausbildung erhobenen
Kongruenzmaße von den nach Eintritt in die Ausbildung erhobenen unterscheiden, da Unter-
schiede zwischen den ursprünglichen Erwartungen der Jugendlichen an die Ausbildung und der
Realität der Ausbildungsumwelt erwartet werden (vgl. Kapitel III/1.1).
In welcher Hinsicht unterscheidet sich die wahrgenommene, subjektive Kongruenz von den beiden
gemessenen Kongruenzmaßen, der Interessenkongruenz und der Systemkongruenz? Anhand der
130
Auswertung der Häufigkeiten der drei Kongruenzmaße, vor Eintritt in die Ausbildung, bei der
Gesamtstichprobe (N = 507), sollen die Unterschiede verdeutlicht werden. Zur besseren Ver-
gleichbarkeit wurde die subjektive Kongruenz umkodiert (von 7 = sehr gut bis 1 = sehr schlecht).
Bei der Systemkongruenz und der Interessenkongruenz bedeuten höhere Werte ebenfalls eine
höhere Kongruenz. Die Unterschiede zwischen den drei Kongruenzmaßen werden in Tabelle 26
gegenüber gestellt.
Tabelle 26
Unterschiede zwischen den Kongruenzmaßen nach Häufigkeiten (N = 507)
SUBJEKTIVE KONGRUENZ SYSTEMKONGRUENZ INTERESSENKONGRUENZ
Kreuztabelle (dichotom/7-stufig) 7-stufig
Wert Häufigkeiten Wert Häufigkeiten Wert Häufigkeiten
ja nein
1 1 7 8 0 2 0 0
2 0 5 5 1 5 1,5 1
3 4 9 13 2 37 3 – 8,5 72
4 22 9 34 3 71 9 – 14,5 253
5 18 15 33 4 45 15 – 17,5 99
6 171 1 172 5 328 18 63
7 220 0 220
Gesamt 436 46 485 Gesamt 488 Gesamt 488
22 Fehlend 19 Fehlend 19
507 Gesamt 507 Gesamt 507
In Messphase t1 wurde die subjektive Kongruenz dichotom und auf einer 7-stufigen Skala erho-
ben. Die Schüler/innen wurden zuerst gefragt, ob ihr Ausbildungswunsch zu ihrer Aspiration
(Berufswunsch) passt (ja oder nein). Insgesamt beantworteten 437 Schüler/innen (86.2 %) der
Gesamtstichprobe (N = 507) die Frage mit ja, 46 (9.1 %) mit nein, 24 Schüler/innen gaben keine
Einschätzung ab. In einer weiteren Frage wurde erhoben, wie gut die Schüler/innen schätzen, dass
der Ausbildungswunsch zu ihrer Aspiration passt (7-stufige Skala von sehr gut bis sehr schlecht).
Insgesamt gaben 485 Schüler/innen eine Einschätzung ab, 22 Schüler/innen nicht. Von den 22
Schülern/Schülerinnen konnten 19 entweder keine Aspiration oder keinen Ausbildungswunsch
angeben und 3 Schüler/innen machten keine Angabe. 11 Schüler/innen gaben eine Einschätzung
ab, obwohl entweder die Aspiration oder der Ausbildungswunsch fehlten. Diese Einschätzungen
werden als fehlend kodiert, da diese nicht auf der Kongruenz zwischen der ausgedrückten
Aspiration und dem ausgedrückten Ausbildungswunsch basieren.
482 Schüler/innen (davon ja: 436, nein 46) bewerteten die Kongruenz zusätzlich auf der 7-stufigen
Skala. Die Auswertung einer Kreuztabelle ergab, dass der Großteil der Schüler/innen (391) die Kon-
gruenz zwischen Ausbildungswunsch und Aspiration als sehr gut (220) bis gut (171) einschätzt. 18
Schüler/innen finden, dass der Ausbildungswunsch weniger gut, 22 mittelmäßig, 4 eher schlecht
und eine Schülerin sehr schlecht zur angegebenen Aspiration passt. Interessant ist, dass eine
Schülerin explizit „Nein, ich glaube nicht“ (dass Aspiration und Ausbildungswunsch zusammen-
passen) angab, aber die Kongruenz trotzdem als gut einschätzte. Die übrigen Schüler/innen, die
nein angaben (45), bewerteten die Kongruenz mit weniger gut (15), mittelmäßig (9), eher schlecht
(9), schlecht (5) und sehr schlecht (7).
131
Bei der Systemkongruenz erreichen 328 (64.7 %) Schüler/innen den höchsten Kongruenzwert 5
und nur bei 2 Schülern/Schülerinnen ergibt sich eine totale Inkongruenz.
Die Interessenkongruenz wurde mit dem C-Index (Brown & Gore, 1994) berechnet, der von 0 bis
18 reicht, wobei höhere Werte eine höhere Kongruenz bedeuten. Die Auswertung der Interessen-
kongruenz ergab folgende Häufigkeiten (zusammengefasst): 63 Schüler/innen erreichen die
höchste Kongruenz (Wert 18) und nur bei einem Schüler ergibt sich die niedrigste Kongruenz (1,5).
Niedrige Werte (von 3 bis 8,5) erreichen 72 Schüler/innen, mittlere Werte (von 9 bis 14,5) 253
Schüler/innen und hohe Werte (von 15 bis 17,5) 99 Schüler/innen.
Wie schätzen Schüler/innen der 4. Klasse Pflichtschule (8. Schulstufe) die Kongruenz zwischen
ihrer gewünschten Aspiration und dem Ausbildungswunsch im Zuge der Berufswahl ein? Die
subjektive Kongruenz wird direkt und intuitiv durch den/die Jugendliche/n, als wahrgenommene
Kongruenz zwischen der ausgedrückten Aspiration und dem ausgedrückten Ausbildungswunsch
eingeschätzt. Quasi zur Überprüfung der subjektiven Kongruenz wurde die Systemkongruenz
berechnet. Mit der Systemkongruenz wird überprüft, ob die ausgedrückte Aspiration und der
ausgedrückte Ausbildungswunsch des/der Jugendlichen im Sinne des österreichischen
Ausbildungssystems kongruent sind. Die Unterschiede zwischen der subjektiven Kongruenz und
der Systemkongruenz sollen mit einem konkreten Beispiel verdeutlicht werden. Anhand eines
beliebten Berufswunsches (Aspiration) werden die Unterschiede in der Bewertung der Kongruenz
erläutert. Die drei beliebtesten Lehrberufe bei männlichen Jugendlichen waren im Jahr 2011
Metalltechniker (11 923 Lehrlinge), Elektrotechniker (8 921 Lehrlinge) und Kraftfahrzeugtechniker
(7 878 Lehrlinge) (Wirtschaftskammern Österreichs, 2012b). Insgesamt gaben 31 Schüler/innen
der Gesamtstichprobe als Aspiration „Kraftfahrzeugtechniker/in“ an. Die Jugendlichen schätzten
die Kongruenz je nach Ausbildungswunsch wie folgt ein:
Tabelle 27
Unterschiede zwischen subjektiver Kongruenz und Systemkongruenz
Ausbildungswunsch Schüler-
anzahl
subjektive
Kongruenz
System-
kongruenz
Höhere Technische Lehranstalt 1 7 4
Fachschule für Maschinen- und Anlagentechnik 3 7, 6, 7 4
Landwirtschaftliche Berufs- und Fachschule 4 6 (3 mal)
7 (1 mal)
2
Lehre 15 0 (1 mal)
3 (1 mal)
6 (4 mal)
7 (9 mal)
5
PTS 8 4 (1 mal)
6 (4 mal)
7 (3 mal)
5
In Tabelle 27 ist zu erkennen, dass die subjektive Kongruenz zwischen derselben Aspiration und
verschiedenen Ausbildungswünschen von den Schülern/Schülerinnen überwiegend als sehr gut (7)
bis gut (6) eingeschätzt wurde, während sich bei der Systemkongruenz je nach Passung unter-
schiedliche Bewertungen ergeben. Die subjektive Kongruenz unterscheidet sich daher von der
mittels Index berechneten Systemkongruenz. Sie repräsentiert die Wahrnehmung des/der
Jugendlichen und umfasst mehr als nur die Übereinstimmung zwischen Aspiration und Ausbil-
dungswunsch, sie schließt die wahrgenommene Vereinbarkeit mit dem Selbstkonzept und die
wahrgenommene Zugänglichkeit zum Beruf mit ein (vgl. Gottfredson, 1981).
132
4.3.1.2 Zusammenhänge und Unterschiede vor und nach Eintritt in die Ausbildung
Wie der Vergleich zwischen der subjektiven Kongruenz und der Systemkongruenz zeigte, haben
direkte, bewusst wahrgenommene Kongruenzmaße wie die subjektive Kongruenz wenig
gemeinsam mit indirekt gemessenen Kongruenzmaßen wie der Systemkongruenz. Es wird daher
erwartet, dass zwischen direkten, bewusst wahrgenommenen Kongruenzmaßen und indirekt
gemessenen Kongruenzmaßen kein signifikanter Zusammenhang besteht (H1a).
Die Korrelationen werden bei der Gesamtstichprobe (N = 394) überprüft (vgl. Tabelle 22). Die
subjektive Kongruenz 1 korreliert entgegen der Annahme signifikant mit der Systemkongruenz 1
(.259) und mit der Interessenkongruenz 2 (.174), mit der Systemkongruenz 2 und der
Interessenkongruenz 1 ergibt sich keine signifikante Korrelation. Die subjektive Kongruenz 2
korreliert signifikant mit der Systemkongruenz 2 (.244), etwas schwächer aber signifikant mit der
Systemkongruenz 1 (.116) und mit der Interessenkongruenz 2 (.116), mit der Interessenkongruenz
1 ergibt sich wiederum keine signifikante Korrelation. Zwischen den direkten und den indirekten
Kongruenzmaßen liegen teilweise signifikante, wenn auch schwache Korrelationen vor. Hypothese
H1a kann daher nur teilweise bestätigt werden.
Die Jugendlichen haben bestimmte Erwartungen an die Ausbildung, die Zukunft ist jedoch unge-
wiss. Es wird daher erwartet, dass Jugendliche die subjektive Kongruenz vor Eintritt in die
Ausbildung anders bewerten als nach Eintritt in die Ausbildung (H2a). Es wird außerdem
angenommen, dass sich die Jugendlichen bezüglich des Ausprägungsgrades der Interessen-
kongruenz und der Systemkongruenz in den beiden Messphasen t1 und t3 unterscheiden (H2b,
H2c).
Zur Überprüfung der Unterschiedshypothesen wird eine reduzierte Stichprobe (N = 302) verwen-
det, bei der die vor Eintritt in die Ausbildung ausgedrückten Ausbildungswünsche der Jugendlichen
der tatsächlichen Ausbildung entsprechen. Die Überprüfung der Korrelationen zwischen den
Kongruenzmaßen, bei der reduzierten Stichprobe zeigt einen schwachen, signifikanten Zusam-
menhang zwischen den beiden Variablen der subjektiven Kongruenz 1 und 2 (.181) und höhere
Zusammenhänge zwischen den Variablen der Interessenkongruenz 1 und 2 (.454) und der
Systemkongruenz 1 und 2 (.533) (vgl. Anhang B). Die Kongruenzmaße werden zuerst in Boxplots
dargestellt. Die Verteilungen aller Variablen sind schief und außerdem sind viele Ausreißer und
Extremwerte zu erkennen (Anhang B). Da vermutlich bei keiner Variable Normalverteilung
vorliegt, werden die Unterschiedsanalysen mit einem nichtparametrischen Verfahren durchge-
führt (Wilcoxon-Test). Der Wilcoxon-Test vergleicht die Verteilung der Variablen anhand der
Differenzen zwischen den Wertepaaren (Brosius, 2004). Da die Variablen für den Vergleich
dieselbe Skalierung aufweisen müssen, wird die 7-stufige Variable der subjektiven Kongruenz 1 in
eine 5-stufige umgerechnet.
Der Wilcoxon-Test ergibt wie erwartet signifikante Unterschiede in den Differenzen zwischen den
beiden Wertepaaren bei der subjektiven Kongruenz (p = .017) und der Interessenkongruenz
(p = .015). Das heißt, die Kongruenzmaße vor und nach Eintritt in die Ausbildung unterscheiden
sich signifikant bezüglich ihrer zentralen Tendenz. Bei der Systemkongruenz ergibt sich allerdings
keine Signifikanz (p =.074) mehr auf dem 5 %-Niveau. Bei der subjektiven Kongruenz wurden
insgesamt 287 Fälle in den Test einbezogen, davon weisen 107 Fälle negative (mittlerer Rang
105.83) und 87 Fälle positive (mittlerer Rang 87.25) Differenzen auf. 93 Jugendliche schätzten die
Kongruenz bei beiden Variablen gleich ein. In 107 Fällen wurde die subjektive Kongruenz 2 damit
negativer beurteilt als die subjektive Kongruenz 1. Bei der Interessenkongruenz wurden insgesamt
133
299 Fälle in den Test einbezogen, von denen 131 Fälle negative (mittlerer Rang 121.09) und 100
Fälle positive (mittlerer Rang 109.34) Differenzen aufweisen. Bei 68 Jugendlichen ergibt sich in den
beiden Untersuchungszeiträumen derselbe Kongruenzwert. Das heißt, es haben mehr Jugendliche,
die Ausbildungsumwelt nach Eintritt in die Ausbildung schlechter bewertet als vor Eintritt in die
Ausbildung. Die beiden Variablen der Interessenkongruenz 1 und 2 basieren auf denselben
Interessen, die Umweltstruktur wurde jedoch von den Jugendlichen vor Eintritt in die Ausbildung
großteils anders bewertet als nach Eintritt in die Ausbildung. Dieses Ergebnis lässt darauf
schließen, dass die Jugendlichen vor Eintritt in die Ausbildung teilweise andere Vorstellungen von
der zukünftigen Ausbildungsumwelt hatten als nach Eintritt in die Ausbildung. Mit dem
Umweltstrukturtest (UST-R) können Ausbildungsumwelten präzise eingeschätzt werden.
Verschiedene Schultypen haben beispielsweise unverwechselbare Anforderungsprofile (Bergmann
& Eder, 2005).
Bei der Systemkongruenz zeigt sich kein signifikanter Unterschied in der zentralen Tendenz vor
und nach Eintritt in die Ausbildung. Die Kongruenzwerte stimmen in den beiden
Untersuchungszeiträumen großteils überein (214 gleich, 44 negativer/mittlerer Rang 36.95, 28
positiver/ mittlerer Rang 35.79), was bedeutet, dass sich die Aspirationen bei einigen Jugendlichen
geändert haben.
Die Hypothesen H2a und H2b können bestätigt werden, bei den beiden Kongruenzmaßen der
subjektiven Kongruenz und der Interessenkongruenz können die mittleren Ränge der Variablen
vor und nach Eintritt in die Ausbildung als signifikant unterschiedlich betrachtet werden.
Hypothese H2c muss abgelehnt werden, bei der Systemkongruenz zeigt sich kein signifikanter
Unterschied in der zentralen Tendenz der Variablen vor und nach Eintritt in die Ausbildung.
4.3.1.3 Determinanten
Im Rahmen des schulischen Berufsorientierungsunterrichts können verschiedene Angebote der
Berufsberatung genutzt werden. Drei der neun Pflichtschulen der Untersuchungsstichprobe
besuchten im Herbst 2008 im Rahmen der Berufsorientierung das Arbeitsmarktservice Österreich
(2012a), wo die Jugendlichen einen Interessentest (AIST-R) bearbeiten konnten. Es handelt sich
dabei um die elektronisch gestützte Version des AIST-R im Wiener Testsystem (vgl. Bergmann &
Eder, 2005). Es wird erwartet, dass sich die Bearbeitung des Interessentests, die eine Form der
Berufsberatung darstellt, auf die Höhe der Kongruenz aller Kongruenzmaße, im Untersuchungs-
zeitraum vor Eintritt in die Ausbildung, auswirkt (H3).
Insgesamt bearbeiteten 86 Jugendliche einen Interessentest, 308 Jugendliche nicht. In den
Boxplots (Anhang B) zeigen sich bei der subjektiven Kongruenz und bei der Interessenkongruenz
Unterschiede in den Medianen, bei der Systemkongruenz haben beide Gruppen denselben
Median. Außerdem sind viele Ausreißer und Extremwerte zu erkennen. Da die Verteilungen aller
Variablen stark rechtsschief und die Stichprobenumfänge deutlich unterschiedlich sind, wird zur
Überprüfung der Signifikanz der Unterschiede ein nichtparametrisches Verfahren eingesetzt
(Mann-Whitney U-Test). Der Test ergibt bei der subjektiven Kongruenz (p = .142) und bei der
Systemkongruenz (p = .378) keine signifikanten Unterschiede in der zentralen Tendenz zwischen
Jugendlichen, die bereits vor Beginn der Untersuchung einen Interessentest gemacht haben und
jenen, die keinen Test gemacht haben (mittlere Ränge: subjektive Kongruenz ja/Interessentest
gemacht 204.65, nein/Interessentest nicht gemacht 186.03; Systemkongruenz ja 183.73, nein
193.59). Der Test wird jedoch bei der Interessenkongruenz auf dem 5 %-Niveau signifikant
134
(p = .027). Das heißt, bei der Interessenkongruenz besteht ein signifikanter Unterschied in den
mittleren Rängen (ja 220.44, nein 198,87) zwischen Jugendlichen mit und ohne Interessentest.
Die Bearbeitung eines Interessentests, vor Beginn der Untersuchung, wirkt sich folglich nur auf die
Interessenkongruenz aus, die auf demselben Interessentest (AIST-R) basiert. Das Verfahren ist
relativ stabil und weist eine zufriedenstellende Wiederholungsreliabilität auf (Bergmann & Eder,
2005). Obwohl den Jugendlichen im Zuge der Bearbeitung des Interessentests auch Berufsvor-
schläge unterbreitet wurden, die zu ihrem Interessenprofil passen, wirkt sich diese Form der
Berufsberatung nicht auf die subjektive Kongruenz und die Systemkongruenz aus, die auf Aspirati-
onen und Ausbildungswünschen basiert. Hypothese H3 kann daher nur für die Interessen-
kongruenz bestätigt werden, die Bearbeitung eines Interessentests, im Herbst 2008, wirkt sich nur
auf das Ausmaß der Interessenkongruenz aus, nicht jedoch auf die subjektive Kongruenz und die
Systemkongruenz.
4.3.2 Die Stabilität von Aspirationen und Ausbildungswünschen
Zur Untersuchung der Stabilität der Aspirationen und Ausbildungswünsche wurden die realisti-
schen Aspirationen und Ausbildungswünsche erhoben. In den beiden Messphasen t1 und t2 wurde
jeweils die realistische Aspiration erhoben. In Messphase t3 wurde die aktuelle realistische
Aspiration und zusätzlich, interessehalber, die in Messphase t2 angegebene Aspiration retrospek-
tiv abgefragt. 267 Schüler/innen gaben an, dass die aktuelle realistische Aspiration mit der
Aspiration von Messphase t2 übereinstimmt, 99 Schüler/innen gaben an, dass die beiden nicht
übereinstimmen, 28 Schüler/innen machten keine Angabe beim dichotomen Item, gaben jedoch
bis auf 6 Schüler/innen eine Aspiration an. Ein Vergleich der in Messphase t2 erhobenen realisti-
schen Aspirationen mit den realistischen Aspirationen in Messphase t3 ergab nur bei 260 Schü-
lern/Schülerinnen eine Übereinstimmung (entweder mit der realistischen Aspiration t1 oder t2),
bei 128 Schülern/Schülerinnen keine Übereinstimmung und bei 6 Schülern/Schülerinnen fehlte die
Aspiration in Messphase t3.
Es soll nun untersucht werden, wie Schüler/innen ihre Aspirationen und Ausbildungswünsche in
einer konkreten Ausbildung realisieren. Müssen die Jugendlichen im Zuge der Realisierung ihrer
Aspirationen Kompromisse eingehen? Das Ausmaß der Stabilität der Aspirationen und Ausbil-
dungswünsche sollte Aufschluss über einen möglichen Kompromiss geben.
In Messphase t1, etwa ein halbes Jahr vor Eintritt in die Ausbildung, äußerten die Schüler/innen
einen bestimmten Ausbildungswunsch, der ihrer Ansicht nach zu ihrer Aspiration passt. Bis zum
Eintritt in die Ausbildung (für Schüler/innen im September, für Lehrlinge ab Juli) könnten sich
Probleme bei der Realisierung des Ausbildungswunsches ergeben. Die Schüler/innen könnten
aufgrund verschiedener Hindernisse (vgl. Gottfredson, 2005) dazu gezwungen sein, einen Kom-
promiss zu ihrem ursprünglichen Ausbildungswunsch einzugehen. In diesem Zeitraum könnten
sich jedoch auch die Wahrnehmung des beruflichen Selbstkonzepts und die Zugänglichkeit zur
Ausbildung verändern, sodass die Schüler/innen ihre ursprüngliche Wahl revidieren müssen
(Gottfredson, 1996). Die Aspirationen und Ausbildungswünsche wurden daher vor Schulschluss
(Juli 2009) noch einmal erhoben.
Es wird zuerst die Stabilität der Ausbildungswünsche von Messphase t1 auf t2 und anschließend
von t2 auf t3 untersucht. Die Auswertung der Häufigkeiten ergab, dass 398 (78.5 %) Schüler/innen
der Gesamtstichprobe (N = 507) ihren ursprünglichen Ausbildungswunsch t1 in Messphase t2
beibehalten konnten. 10 Schüler/innen gaben in Messphase t1 keinen Ausbildungswunsch an und
135
13 Schüler/innen fielen in Messphase t2 aus (10 Fehlende, 2 Repetenten, 1 soziales Jahr). Es
bleiben 86 Schüler/innen (17 %) übrig, deren Ausbildungswünsche t1 nicht mit dem Ausbildungs-
wunsch t2 übereinstimmen. Die ursprünglichen Ausbildungswünsche t1 werden nun mit den
Ausbildungswünschen t2 verglichen, um mögliche Kompromisse bzw. Änderungsgründe aufzude-
cken.
Tabelle 28
Veränderungen der Ausbildungswünsche von t1 auf t2 nach Schultyp (N = 86)
Ausbildungswunsch t1 a Schultyp /
Ausbildung
Häufigkeiten Ausbildungswunsch t2 a
Schultyp /
Ausbildung
Häufigkeiten
HTL, HAK, HBLA
Lehre
BHS
Lehre
6
1
AHS (Oberstufe) AHS 7
AHS
HBLA, HGBLA
HAS, FS
Lehre
PTS
AHS
BHS
BMS
Lehre
PTS
1
6
2
2
4
HAK, HTL BHS 15
AHS
HTL
Lehre
PTS
AHS
BHS
Lehre
PTS
2
8
3
2
HAS, LWBFS, HWS, FS BMS 16
PTS PTS 3 Lehre Lehre 3
AHS
HTL, HAK, HGBLA, BAKIP
FS, HAS, HWS, LWBFS
Lehre
AHS
BHS
BMS
Lehre
1
10
12
22
PTS PTS 45
Gesamt 86 86
Anmerkungen. a Abkürzungen der Schulen siehe Tabelle 9.
Aus Tabelle 28 lässt sich ablesen, dass 7 Schüler/innen, die in Messphase t1 eine Berufsausbildung
anstrebten, in Messphase t2 eine allgemeinbildende höhere Schule (AHS) wählten. 15
Schüler/innen wollten aus unterschiedlichen Gründen in eine BHS wechseln, unter anderem auch
in andere Ausbildungsrichtungen. 16 Schüler/innen wählten eine BMS, darunter 10 Schüler/innen,
die ursprünglich ein höheres Bildungsniveau (AHS, BHS) anstrebten, 3 Schüler/innen wollten in
Messphase t1 eine Lehre beginnen und 2 das Jahr im PTS absolvieren. Nur 3 Schüler/innen
änderten ihren Ausbildungswunsch t1 in Messphase t2 von PTS auf Lehre. Der größte Teil der
Schüler/innen, insgesamt 45, wechselte den ursprünglichen Ausbildungswunsch t1 in Messphase
t2 auf PTS. Von den 22 Schülern/Schülerinnen mit dem ursprünglichen Ausbildungswunsch t1
Lehre hätte die Mehrheit bereits eine Lehre beginnen können (Geburtsjahre 1993 und 1994).
Die Ergebnisse zeigen, dass der Großteil der Schüler/innen (78.5 %) den ursprünglichen Ausbil-
dungswunsch t1 beibehalten konnte. Bei 17 % der Schüler/innen stimmten die Ausbildungswün-
sche t1 und t2 nicht überein. Anhand der Auswertung der Gründe kann vermutet werden, dass ein
Teil der Jugendlichen einen Kompromiss zum ursprünglichen Ausbildungswunsch einging (vgl.
Gottfredson, 2005). Deutliche Kompromisse zeigen sich bei den Schülern/Schülerinnen, die
ursprünglich ein höheres Bildungsniveau anstrebten und bei den Schülern/Schülerinnen, die
anstatt in eine Lehre einzutreten, die PTS wählten. Diese möglichen Kompromisse könnten auch
mit einer Änderung der Wahrnehmung des eigenen beruflichen Selbstkonzepts oder mit einer
Veränderung der Zugänglichkeit zur Ausbildung (keine Lehrstelle verfügbar, fehlende Leistungs-
ressourcen) interpretiert werden (vgl. Gottfredson, 1996). Da die Schüler/innen jedoch nicht nach
136
den Gründen für die Änderung der Ausbildungswünsche gefragt wurden, beruhen diese Annah-
men nur auf Vermutungen. Überdies spielt ein möglicher Kompromissprozess für diese Arbeit
keine Rolle.
Nun soll die Stabilität der Ausbildungswünsche über den gesamten Untersuchungszeitraum
untersucht werden. Inwieweit können die Schüler/innen ihre ursprünglichen Ausbildungswünsche
t1 in der konkreten Ausbildung t3 verwirklichen?
Tabelle 29
Häufigkeiten der Stabilität der Ausbildungswünsche
awu t1 = awu t2 awu t1 = Ausbildung t3 awu t2 = Ausbildung t3 awu t1 und t2 =
Ausbildung t3
ja 398 78.5 % 311 61.3 % 380 75 %
nein c 109 21.5 % 196 38.7 % 127 25 %
Gesamt a 507 507 507
ja 314 79.7% 311 78.9 % 369 93.7 % 302 76.6 %
nein 80 20.3 % 83 21.1 % 25 6.3 % 92 23.4 %
Gesamt b 394 394 394 394
Anmerkungen: awu = Ausbildungswunsch; a
Gesamtstichprobe; b
Rücklaufquote, c davon 86 nein, 23 fehlend
Bei 302 Schülern/Schülerinnen stimmten die Ausbildungswünsche t1 und t2 mit der tatsächlichen
Ausbildung t3 überein. Das heißt, 302 Schüler/innen gaben über den gesamten Untersuchungs-
zeitraum denselben Ausbildungswunsch an und konnten diesen in der Ausbildung t3 verwirkli-
chen. Zusätzlich konnten neun Schüler/innen ihren ursprünglichen Ausbildungswunsch t1 in der
Ausbildung t3 verwirklichen, obwohl sie in Messphase t2 einen anderen Ausbildungswunsch
angaben. Diese neun Schüler/innen teilen sich wie folgt auf: Drei Schüler/innen mit dem
ursprünglichen Ausbildungswunsch t1 BHS (Berufsbildende höhere Schule) konnten ihren Ausbil-
dungswunsch in t3 verwirklichen, obwohl sie in t2 eine BMS (Berufsbildende mittlere Schule)
angegeben hatten. Zwei Schüler/innen wählten ursprünglich (t1) eine BMS und befanden sich in t3
in einer BMS, obwohl sie in t2 eine BHS angegeben hatten. Ein Schüler wählte in t1 eine BMS und
befand sich in t3 in dieser, obwohl er in t2 eine PTS gewählt hatte. Zwei Schüler/innen hatten
ursprünglich (t1) den Ausbildungswunsch PTS und befanden sich in t3 in der PTS, obwohl sie in t2
eine Lehre angegeben hatten. Ein Schüler mit dem Ausbildungswunsch BHS (t1) wollte zwischen-
zeitlich (t2) in eine andere Ausbildungsrichtung wechseln und befand sich in t3 wieder in der
ursprünglichen Ausbildungsrichtung. Es konnten zwar nur wenige Schüler/innen ihren ursprüngli-
chen Ausbildungswunsch wieder realisieren, aber man sieht, dass mögliche Kompromisse auch
rückgängig gemacht werden können. Beispielsweise konnten drei Schüler/innen das ursprünglich
angestrebte höhere Bildungsniveau (BHS) verwirklichen, ein Schüler eine BMS statt der PTS
wählen und ein Schüler die ursprüngliche Ausbildungsrichtung wieder einschlagen.
25 Schüler/innen (der Rücklaufquote), änderten ihren Ausbildungswunsch t2 (Schulschluss) in den
Ferien noch einmal und befanden sich in Messphase t3 in einer mit ihrem Ausbildungswunsch t2
nicht übereinstimmenden Ausbildung.
137
Tabelle 30
Veränderungen der Ausbildungswünsche von t2 auf t3 nach Schultyp (N = 25)
Ausbildungswunsch t2 a
Schultyp N Ausbildung t3 a
Schultyp N
HAK
FS, HAS
BHS
BMS
2
3
HAK, HTL, HBLW, HGBLA BHS 5
AHS b
HAK, HTL, HBLW
PTS
AHS
BHS
PTS
1
9
2
HAS, LWBFS, HWS, FS BMS 12
LWBFS
LWBFS/PTS b
BMS 1
1
Lehre Lehre 2
HBLW
Lehre
BHS
Lehre
1
5
PTS PTS 6
Gesamt 25 25
Anmerkungen. a Abkürzungen der Schulen siehe Tabelle 9;
b erneuter Schul- bzw. Ausbildungswechsel vor Messphase
t3.
Betrachtet man die 25 Schüler/innen, die ihren Ausbildungswunsch t2 nochmals änderten, näher,
lassen sich großteils ähnliche Kompromisse wie von Messphase t1 auf t2 bei den „Spätentschie-
denen“ feststellen. In Messphase t3 befanden sich die Jugendlichen teilweise in anderen Ausbil-
dungsrichtungen, in einem Schultyp mit höherem oder niedrigerem Bildungsniveau, in einer Lehre
statt einer weiterführenden Schule oder der PTS oder umgekehrt, als ursprünglich in Messphase t2
angegeben. Von den 25 Jugendlichen änderten zwei Jugendliche ihren Ausbildungswunsch ein
weiteres Mal vor Messphase t3. Eine Schülerin wechselte die Schule (ursprünglicher Ausbildungs-
wunsch t2 AHS, t3 HWS) und ein Schüler bekam eine Lehrstelle (ursprünglicher Ausbildungs-
wunsch t2 LWBFS, danach PTS, t3 Lehre). Vor Messphase t3 brachen drei Lehrlinge die Lehre beim
Ausbilder aus persönlichen Gründen ab. Sie befanden sich in Messphase t3 nicht nur in einem
anderen Ausbildungsbetrieb, sondern werden auch in einem anderen Lehrberuf als dem ursprüng-
lichen ausgebildet.
Von den 394 Schülern/Schülerinnen der Rücklaufquote entsprach bei 311 Schülern/Schülerinnen
(78.9 %) der Ausbildungswunsch t1 der tatsächlichen Ausbildung t3, bei 83 Schülern/Schülerinnen
(21.1 %) nicht. Der Großteil der Jugendlichen (rund 79 %) kann den ursprünglichen Ausbildungs-
wunsch t1 in der realen Ausbildung t3 realisieren.
Nun werden die Hypothesen H4a, H4b und H4c untersucht. Die ursprünglichen Aspirationen t1
und Ausbildungswünsche t1 verändern sich vermutlich von Messphase t1 auf t2 stärker als von
Messphase t2 auf t3 (H4a und H4b). Da in einer Ausbildungsrichtung meistens mehrere Berufe
erlernt werden können, sind die realistischen Aspirationen vermutlich weniger stabil als die
Ausbildungswünsche (H4c). Zur Überprüfung der Hypothesen werden zuerst die Häufigkeiten
gleichgebliebener (1 = gleich) und geänderter (2 = ungleich) Aspirationen und Ausbildungswünsche
der beiden Messphasen in Kreuztabellen dargestellt. Anschließend wird ein 4-Felder McNemar-
χ²-Test berechnet. Mittels McNemar-χ²-Test soll überprüft werden, ob die Anzahl der Jugendli-
chen, die ihre Aspirationen bzw. Ausbildungswünsche von Messphase t1 auf t2 und von Mess-
phase t2 auf t3 geändert haben signifikant unterschiedlich ist.
Bei den Aspirationen wurden die unterschiedlichen Angaben der Jugendlichen in einheitliche
Berufsbezeichnungen (nach dem Berufsregister des AIST-R-Manual von Bergmann & Eder, 2005)
geändert, um eine bessere Vergleichbarkeit der Aspirationen über die Messphasen zu erzielen.
Gleiche Berufe mit unterschiedlichen Bezeichnungen (wie Kraftfahrzeugtechniker, Kraftfahrzeug-
138
mechaniker, Mechaniker) wurden beispielsweise in eine einheitliche Bezeichnung (Kraftfahrzeug-
techniker/in) geändert. Berufe, die laut AMS-Berufslexikon (Arbeitsmarktservice Österreich,
2012b) in einen Berufsbereich fallen, wurden jedoch nach der Angabe des/der Jugendlichen
belassen. Der Berufsbereich „Maschinen, KFZ und Metall“ umfasst beispielsweise 57 verschiedene
Berufe wie Gold- und Silberschmied/in, Konstrukteur/in, Kraftfahrzeugtechniker/in, Maschinen-
bautechniker/in.
Der Vergleich der Anzahl der Aspirationen in der 4-Felder-Kreuztabelle zeigt, dass 180 Jugendliche
ihre Aspiration in keiner Messphase geändert haben, 59 haben ihre Aspiration von t2 auf t3 geän-
dert, 55 haben ihre Aspirationen von t1 auf t2 geändert, 100 haben ihre Aspirationen in beiden
Messphasen geändert. Der McNemar-χ²-Test berücksichtigt nur jene Fälle (insgesamt 114), bei
denen eine Veränderung eingetreten ist, und zwar von Messphase t1 auf t2 (55) oder von
Messphase t2 auf t3 (59) (vgl. Bortz, 2005) und wird nicht signifikant (p = .779). Das bedeutet, es
besteht kein signifikanter Unterschied zwischen der Anzahl der Jugendlichen, die ihre realistischen
Aspirationen von Messphase t1 auf t2 oder von t2 auf t3 geändert haben.
Bei den Ausbildungswünschen ergeben sich folgende Häufigkeiten in der 4-Felder-Kreuztabelle:
302 Jugendliche haben ihre Ausbildungswünsche nicht geändert, 12 haben den Ausbildungs-
wunsch von t2 auf t3 geändert, 67 von t1 auf t2 und 13 in beiden Messphasen. Bei den insgesamt
79 Jugendlichen, bei denen eine Veränderung eingetreten ist, haben wesentlich mehr Jugendliche
ihren Ausbildungswunsch von Messphase t1 auf t2 (67) als von Messphase t2 auf t3 (12) geändert.
Der McNemar- χ²-Test wird daher hoch signifikant (p = .000).
Die Hypothesen zur Stabilität von Aspirationen und Ausbildungswünschen können wie folgt beant-
wortet werden: Es änderten etwa gleich viele Jugendliche ihre realistischen Aspirationen von
Messphase t1 auf t2 (55 + 100 = 155) und von Messphase t2 auf t3 (59 + 100 = 159). Es ergibt sich
daher kein signifikanter Unterschied in der Änderungsquote der Aspirationen. H4a muss daher
abgelehnt werden. Ausbildungswünsche werden von Messphase t1 auf t2 (67 + 13 = 80) wesent-
lich häufiger geändert als von Messphase t2 auf t3 (12 + 13 = 25). Hypothese H4b kann daher
bestätigt werden. Insgesamt sind Ausbildungswünsche jedoch im gesamten Messzeitraum erheb-
lich stabiler (302 gleich) als Aspirationen (180 gleich). Hypothese H4c kann somit bestätigt werden.
4.3.3 Der Zusammenhang als MIMIC-Modell
Forschungsfrage 1 bezieht sich auf den Zusammenhang zwischen den Kongruenzmaßen und den
arbeits- und organisationspsychologischen Kriterien. Es wird angenommen, dass der direkte Effekt
der beiden vor und nach Eintritt in die Ausbildung erhobenen Maße der subjektiven Kongruenz auf
die arbeits- und organisationspsychologischen Kriterien stärker ist als die direkten Effekte der
beiden vor und nach Eintritt in die Ausbildung erhobenen Maße der Interessenkongruenz und der
Systemkongruenz (H5a und H5b). Überdies sollte der direkte Effekt der nach Eintritt in die
Ausbildung erhobenen subjektiven Kongruenz auf die arbeits- und organisationspsychologischen
Kriterien stärker sein als der direkte Effekt der vor Eintritt in die Ausbildung erhobenen subjektiven
Kongruenz (H5c).
Bei den Kongruenzmaßen handelt es sich um beobachtbare, metrische Einzelindikatoren, die das
jeweilige Konstrukt repräsentieren. In Strukturgleichungsmodellen werden zur Messung reflektiver
Konstrukte mindestens zwei Indikatoren benötigt. Reflektive Konstrukte mit nur einem Indikator
können mit SEM dennoch analysiert werden, indem die exogene Variable wie in einer Pfadanalyse
ohne Fehlerterm, mit der Reliabilität 1, geschätzt wird. Daraus ergeben sich dieselben
139
Konsequenzen wie bei einer gewöhnlichen multiplen Regression (Kline, 2011). Zur Schätzung der
Zusammenhangsmodelle wird daher die Technik der MIMIC-Modellierung gewählt (vgl. Kapitel
IV/3.4). Mit MIMIC-Modellen können die direkten Effekte einzelner, beobachtbarer
Hintergrundvariablen, sogenannter Kovariate, auf die latenten, endogenen Konstrukte geschätzt
werden. Grundlage der Schätzung bildet wie bei einem Strukturgleichungsmodell die Kovarianz-
matrix, wobei Messinvarianz der Kovarianzmatrix über die Gruppen bzw. Kovariate angenommen
wird (Muthen, 1989). Die Messfehler der Kovariate werden im Messfehler des latenten endogenen
Konstrukts erfasst. Die Kovariate werden als Ursache-Indikatoren jedoch formativ (und nicht
reflektiv) gemessen und daher mit einer multiplen Regression geschätzt (Winklhofer & Diamanto-
poulos, 2002). Die Kovariate können sowohl metrisch als auch kategorial sein, wobei kategoriale
Indikatoren die Zugehörigkeit zu bestimmten Gruppen repräsentieren. Der Pfadkoeffizient metri-
scher Variablen wird als Regressionskoeffizient für den direkten Effekt des Kovariats auf den
endogenen Faktor interpretiert (Muthen, 1989). Die Pfadkoeffizienten der Kongruenzmaße
können daher als direkte Effekte der verschiedenen Kongruenzmaße auf die arbeits- und
organisationspsychologischen Kriterien interpretiert werden. Formative Indikatoren sind im
Gegensatz zu reflektiven Indikatoren voneinander unabhängig (Kline, 2011). Es können daher die
Effekte aller Kongruenzmaße gleichzeitig in einem einzigen Modell geschätzt werden. Die MIMIC-
Modellierung wird daher als geeignete Technik zur Untersuchung der Forschungsfrage 1 betrach-
tet.
Da ein MIMIC-Modell eine Erweiterung eines CFA-Messmodells darstellt, müssen zuerst valide
CFA-Messmodelle der Kriterien geschätzt werden, bevor die Kovariate hinzugefügt werden. Die
Messmodelle werden mit der Gesamtstichprobe und mit der Schülerstichprobe geschätzt. Die
Zusammenhänge zwischen den Kongruenzmaßen und den Kriterien bei der Lehrlingsstichprobe
werden aufgrund der geringen Stichprobengröße mit dem varianzbasierten Verfahren Partial Least
Squares (PLS) geschätzt. Die Schätzung der CFA-Messmodelle und MIMIC-Modelle erfolgt mit dem
Programm R (R Development Core Team, 2012), mit dem package „lavaan“ (Latent Variable
Analysis, R package version 0.5-10 BETA; Rosseel, 2012b). Da es sich bei dieser Version um eine
BETA-Version handelt, werden die Ergebnisse zusätzlich, stichprobenartig, mit dem kommerziellen
Programm AMOS, Version 16.0 (Arbuckle, 2007) überprüft.
Bei der Untersuchung der Zusammenhänge zwischen den Kongruenzmaßen und den Kriterien
muss Folgendes beachtet werden:
Erstens muss die Veränderung der Ausbildungswünsche von Messphase t1 auf t2 berücksichtigt
werden, da die Interessenkongruenz auf den Ausbildungswünschen der Messphase t2 basiert. In
der Gesamtstichprobe der beiden Messphasen t1 und t2 (N = 507) weisen 398 Schüler/innen
dieselben Ausbildungswünsche auf. Die Rücklaufquote in Messphase t3 beträgt N = 394, 84
Schüler/innen fielen somit aus. Als Vergleichsbasis für die Zusammenhänge zwischen den drei
Kongruenzmaßen, vor Eintritt in die Ausbildung, ergibt sich daher eine reduzierte Untersuchungs-
stichprobe von N = 314. Die Kongruenzmaße nach Eintritt in die Ausbildung wurden im Zuge einer
einzigen Messung (Messphase t3) erhoben und basieren daher auf denselben Aspirationen und
Ausbildungswünschen. In Messphase t3 kann daher die Gesamtrücklaufquote (N = 394) als
Vergleichsbasis verwendet werden.
Zweitens müssen bei den Kriterien die unterschiedlichen Ausbildungsumwelten berücksichtigt
werden. Das kontraproduktive Verhalten wurde getrennt nach Ausbildungsumwelten (Schule oder
Lehre) erfasst. Bei der Leistung wurde bei den Lehrlingen neben der schulischen Leistung auch die
140
betriebliche Leistung erhoben. Je nach Ausbildungsumwelt werden die Zusammenhänge daher mit
der Gesamtstichprobe, der Schülerstichprobe oder der Lehrlingsstichprobe berechnet.
4.3.3.1 CFA-Messmodell der Gesamtstichprobe
Das Messmodell der Gesamtstichprobe (N = 394) erfasst die beiden latenten Konstrukte, schuli-
sche Leistung und Zufriedenheit.
Zur Messung der schulischen Leistung wurden zwei Variablen erhoben:
1. Selbsteinschätzung der schulischen Leistung insgesamt im Vergleich zu den Klassenkamera-
den; 5-stufige Skala von 5 = deutlich besser bis 1 = deutlich schlecher
2. Notendurchschnitt; 1 sehr gut bis 5 nicht genügend
Die Variable Notendurchschnitt ist mit dem Faktor Leistung negativ korreliert und wird daher
umkodiert (vgl. Kline, 2011).
Zur Messung der Zufriedenheit mit der schulischen Ausbildung wurden folgende Variablen erho-
ben:
1. Gesamtzufriedenheit mit der Ausbildung; 7-stufige Skala von 7 = sehr zufrieden bis 1 = sehr
unzufrieden
2. Dimensionen bzw. Formen der Zufriedenheit und Unzufriedenheit mit der Ausbildung zur
Erfassung der Konstruktivität nach Bruggemann (1974) (7 Formen)
3. Zufriedenheit mit fünf Aspekten der Ausbildung in der Schule: Zufriedenheit mit den
Beziehungen zu den Klassenkameraden, den Lehrkräften, dem Unterrichtsinhalt, der Aus-
stattung und den Noten; 4-stufige Skala von 4 = sehr zufrieden bis 1 = sehr unzufrieden
Da die Zufriedenheit mit den Aspekten der Ausbildung in die Bewertung der Gesamtzufriedenheit
einfließt, wird in den Modellen nur die Gesamtzufriedenheit berücksichtigt. Die Formen der
Zufriedenheit und Unzufriedenheit bzw. die Konstruktivität nach Bruggemann (1974) wird
zunächst mit zwei Indikatoren erfasst, dem dichotomen Indikator mit den beiden Dimensionen
Konstruktivität und Nicht-Konstruktivität und dem 7-stufigen Indikator, bei dem die sieben Formen
nach der Konstruktivität bzw. Nicht-Konstruktivität geordnet sind (vgl. Tabelle 12). Die beiden
Indikatoren der Konstruktivität korrelieren hoch (Eta 1.000 bzw. .788) (vgl. Tabelle 25). Die
Korrelation zwischen dem Indikator „Gesamtzufriedenheit“ und „Konstruktivität (7-stufig)“ ist mit
.410 nur mäßig (vgl. Tabelle 22). Allgemeine Zufriedenheitsurteile sind eher positiv und unabhän-
gig von der eigenen Befindlichkeit und der Wahrnehmung der tatsächlichen Arbeitssituation
(Fischer & Belschak, 2006). Zur Überprüfung der Indikatorreliabilitäten wird zuerst ein CFA-
Messmodell mit dem Indikator Gesamtzufriedenheit und je einem Indikator der Konstruktivität
der Zufriedenheit und den beiden Indikatoren der Leistung gerechnet. Das Modell mit dem dicho-
tomen Indikator weist einen guten Fit auf, aber die Faktorladung des Indikators (.145) ist nicht
signifikant und daher inakzeptabel (vgl. Anhang D). Das Modell mit dem 7-stufigen Indikator weist
zwar einen weniger guten Fit auf, aber die Faktorladung ist mit .502 zumindest akzeptabel. Der
latente Faktor der Zufriedenheit wird daher mit der Gesamtzufriedenheit und dem 7-stufigen
Indikator der Konstruktivität spezifiziert.
Das CFA-Messmodell der Gesamtstichprobe wird mit zwei latenten Faktoren und je zwei Indika-
toren spezifiziert. Die beiden Indikatoren der Faktoren Zufriedenheit (.410) und Leistung (.451)
korrelieren mittelmäßig (vgl. Tabelle 22). Die Korrelationen der Indikatoren mit dem nicht
141
zugehörigen Faktor sind jedoch geringer und daher akzeptabel. Die Überprüfung der Verteilung
der Indikatoren in den Boxplots zeigt einige Ausreißer und Extremwerte. Normalverteilung liegt
bei keiner einzigen Variable vor. Der Kolmogorov-Smirnov-Test und der Shapiro-Wilk-Test ergeben
bei allen Variablen bis auf die Variable Notendurchschnitt eine hoch signifikante Abweichung von
der Normalverteilung (vgl. Anhang B).
Das Messmodell der Kriterien wird nun mit R geschätzt. Grundlage der Schätzung bildet die Kova-
rianzmatrix. Die Normalverteilungsannahmen können nicht erfüllt werden. Außerdem weisen die
Daten fehlende Werte auf, die auf MCAR (zufälliges Fehlen) zurückgeführt werden können. Die
Modellschätzung erfolgt daher mit dem robusten Schätzer MLR, der gleichzeitig die Nicht-Norma-
lität der Daten, das Vorliegen kategorialer Daten und fehlende Werte aufgrund einer speziellen
Form der ML-Schätzung berücksichtigt. MLR schätzt robuste „Huber-White“-Standardfehler und
führt eine Skalenkorrektur der χ²-Teststatistik nach Yuan-Bentler (2000) durch (vgl. Kapitel
IV/3.3.3). Die Schätzergebnisse werden nur bei diesem Modell ausführlich interpretiert. Bei den
weiteren Modellen werden nur mehr die Ergebnisse dargestellt.
Abbildung 8
CFA-Messmodell der Gesamtstichprobe mit standardisierten Schätzungen (N = 394)
LEISTUNG
ZUFRIEDEN-HEIT
Notendurch-schnitt
Selbstein-schätzung
Gesamt-zufriedenheit
Konstruktivität
E1
E2
E3
E4
.602
.745
.882
.502
.523
1
1
1
1
1
1
142
Tabelle 31
Robuste ML-Schätzungen des CFA-Messmodells der Gesamtstichprobe (N = 394)
Faktorladungen
Parameter Unst. SE Z-value P(>|z|) St. R²smc AVE
LEISTUNG .678
Selbsteinschätzung 1.000 0.602 0.362
Notendurchschnitt 0.923*** 0.206 4.473 0.000 0.745 0.555
ZUFRIEDENHEIT .859
Gesamtzufriedenheit 1.000 0.882 0.777
Konstruktivität 0.685*** 0.167 4.100 0.000 0.502 0.252
KOVARIANZ:
Leistung – Zufriedenheit 0.342*** 0.078 4.405 0.000 0.523
Messfehlervarianz
Parameter Unst. SE St.
LEISTUNG 0.335 0.086 1.000
Selbsteinschätzung 0.589 0.081 0.638
Notendurchschnitt 0.228 0.068 0.445
ZUFRIEDENHEIT 0.366 0.282 0.223
Gesamtzufriedenheit 1.774 0.175 0.748
Konstruktivität 1.275 0.314 1.000
Anmerkungen. lavaan (0.5-10) converged normally after 38 iterations; Unst. = unstandardisiert, SE = Standardfehler, Z-
value = Z-Statistik, P(>|z|) = Wahrscheinlichkeit, St. = standardisiert. R²smc = Indikatorreliabilität; AVE = durchschnittlich
erfasste Varianz; Signifikanz: p < 0.001***. p < 0.01**. p < 0.05*.
Die Faktorladungen des Modells schätzen den direkten Effekt der Faktoren auf die Indikatoren und
werden wie Regressionskoeffizienten interpretiert. Alle frei geschätzten, unstandardisierten Fak-
torladungen der Indikatoren sind auf dem 5 %-Niveau signifikant (ein Z-Wert > 1.96 entspricht
einer Signifikanz auf dem 5 %-Niveau; vgl. Bortz, 2005). Die auf 1.0 fixierten Faktorladungen
(Variable Leistung Selbsteinschätzung und Gesamtzufriedenheit) werden nicht auf statistische
Signifikanz getestet und haben in der unstandardisierten Lösung den Wert 1.0, weil sie keine
Standardfehler haben (Kline, 2011). Die Standardfehler weisen keine zu großen oder zu kleinen
Werte auf (Bentler, 2005; Jöreskog & Sörbom, 1989; zitiert nach Byrne, 2010, S. 67). Die robuste
Schätzung der Parameter kann daher als präzise betrachtet werden. Die standardisierten Faktor-
ladungen weisen bis auf die Variable Selbsteinschätzung Leistung zumindest moderate Werte > .60
auf. Der Anteil der Varianz der Variable Selbsteinschätzung, der durch den Faktor Leistung erklärt
wird, ist mit R²smc = .362 auch am geringsten. Nur die Indikatorreliabilitäten (R²smc) der Variablen
Notendurchschnitt und Gesamtzufriedenheit liegen über dem Cutoff-Wert von .50. Die durch-
schnittlich erfasste Varianz (AVE) liegt jedoch bei beiden Faktoren über dem Cutoff-Wert von .50
und ist daher zufriedenstellend. Die Konvergenzvalidität des Modells ist daher akzeptabel. Die
Kovarianz zwischen den beiden latenten Faktoren Leistung und Zufriedenheit ist mit .52 jedoch
nur moderat, was auf Diskriminanzvalidität schließen lässt. Das Modell weist somit eine akzep-
table Konstruktvalidität auf. Die Messfehlervarianz stellt den Anteil der nicht erklärten Varianz des
betreffenden latenten Faktors bzw. Indikators dar. Der Anteil der erklärten Messfehlervarianz für
den Faktor Leistung beträgt R² = .26 (.086/.335 = .26) und der Anteil der nicht erklärten Messfeh-
lervarianz R² = .74 (1 – .26 = .74).
143
Nach der Schätzung des Modells wird die Modellgüte des CFA-Messmodells bewertet, die angibt,
wie gut das hypothetische Modell (theoretische Kovarianzmatrix) die empirischen Daten (empiri-
sche Kovarianzmatrix) erklärt. Die Gütekritieren werden in Tabelle 32 dargestellt.
Tabelle 32
Fit-Statistik des CFA-Messmodells der Gesamtstichprobe
Statistik Wert Cutoff-Wert (vgl. Tabelle 15)
χ² 3.386
df 1
p 0.066
RMSEA (90 % CI) 0.078 (0.000 – 0.173) ≤ .05
p close-fit H0 0.200 > .50
CFI 0.987 > .95
SRMR 0.016 ≤ .08
Die robuste Schätzung des CFA-Modells ergibt einen χ²-Wert von 3.386 (dfM = 1), der auf dem
95 %-Konfidenzniveau nicht mehr signifikant ist (p = .066). Die Hypothese für einen exakten Fit
kann daher auf dem 5 %-Niveau bestätigt werden. Der RMSEA gibt an, wie gut die theoretische
und empirische Kovarianzmatrix übereinstimmen, das heißt ob das Modell ausreichend gut appro-
ximiert wurde (Kline, 2011). Der RMSEA ist mit .078 größer als der Cutoff-Wert von .05 für einen
guten Fit, jedoch kleiner als .10 für einen schlechten Fit. Für die untere und die obere Grenze des
90 %-Konfidenzintervalls ergibt sich ein Wert von .000 und für die obere Grenze .173. Der obere
Grenzwert ist > .10. Die Hypothese für einen schlechten Fit kann daher nicht abgelehnt werden.
Der Test auf die Güte der Anpassung (closeness of fit) ergibt einen Wert von p = .200, der kleiner
als .50 ist. Die Hypothese für einen guten Fit muss ebenfalls abgelehnt werden. Da der RMSEA
empfindlich auf die Parameteranzahl reagiert und das Modell nur einen Freiheitsgrad (df 1) hat,
wird es strenger bewertet, als ein komplexeres Modelle mit mehr Freiheitsgraden (Kline, 2011). Da
das CFA-Messmodell in ein komplexeres Modell mit mehr Freiheitsgraden eingebettet wird, wird
die Modellgüte des komplexeren Modells überprüft. Der CFI ist mit .987 > .95, was bedeutet, dass
das hypothetische Modell die empirischen Daten sehr gut beschreibt. Der SRMR ist mit .016
wesentlich < .08, das heißt, die Korrelationsresiduen liegen in einem Bereich nahe Null. Die Güte
des Messmodells wird daher als akzeptabel betrachtet.
Eine Überprüfung der obigen Schätzergebnisse mit dem kommerziellen Programms AMOS 16.0
(Arbuckle, 2007) ergab, dass die Parameterschätzungen mit R (nicht robuste Schätzung) exakt den
Schätzwerten des Programms AMOS entsprachen. Zusätzlich liefert R (Schätzer MLR) robuste
Schätzergebnisse für den χ²-Wert, die Wahrscheinlichkeit (p), die Modellgütekriterien und die
Standardfehler (die in AMOS nicht verfügbar sind).
4.3.3.2 MIMIC-Modell der Gesamtstichprobe
Im ersten Schritt wurde ein valides CFA-Messmodell der Gesamtstichprobe geschätzt. Im MIMIC-
Modell werden nun die Kongruenzmaße (Kovariate) hinzugefügt, die ein formatives Messmodell
bilden. Die Kovariate sollten nicht zu stark korrelieren, da Multikollinearität bei der Schätzung von
Regressionsanalysen ein Problem darstellt (Diamantopoulos & Winklhofer, 2001). Bei den
Kongruenzmaßen handelt es sich um beobachtbare, metrische Indikatoren. Die Kongruenzmaße
144
vor Eintritt in die Ausbildung beziehen sich auf die Erwartungen an die Ausbildung, die Kon-
gruenzmaße nach Eintritt in die Ausbildung auf die wahrgenommene Realität der Ausbildung.
Bevor das MIMIC-Modell geschätzt wird, müssen die statistischen Annahmen und die Korrelatio-
nen zwischen den Kovariaten überprüft werden. Zwischen den Kovariaten ergeben sich in den
jeweiligen Untersuchungszeiträumen nur schwache Korrelationen (vgl. Tabelle 22). Es liegt daher
keine Multikollinearität vor. In den Boxplots (Anhang B) sind bei fast allen Variablen Ausreißer und
Extremwerte zu erkennen. Ausreißer haben bei kategorialen Daten nur begrenzten Einfluss, weil
diese natürlicherweise nach oben oder unten begrenzt sind (Heritier, Cantoni, Copt & Victoria-
Feser, 2009). Man sieht ebenfalls, dass die Verteilungen der Variablen schief sind. Normalvertei-
lung liegt vermutlich bei keiner einzigen Variablen vor, deshalb wird diese Annahme überprüft.
Der Kolmogorov-Smirnov-Test und der Shapiro-Wilk-Test zeigen bei allen Variablen eine hoch
signifikante Abweichung von der Normalverteilung (Anhang B). Beim MIMIC-Ansatz wird überdies
Messinvarianz der Kovarianzmatrix über die Gruppen bzw. Kovariate angenommen (Muthen,
1989). Zur Überprüfung der Invarianz des Messmodells werden direkte Effekte zwischen den
Kovariaten und einzelnen Indikatoren der Kriterien spezifiziert. Wenn sich ein signifikanter Effekt
zeigt, deutet dies auf das Fehlen von Messinvarianz hin (Muthén, 1989).
Das MIMIC-Modell wird nun mit R geschätzt. Es können die Effekte aller Kongruenzmaße gleichzei-
tig in einem einzigen Modell geschätzt werden. Da die Interessenkongruenz 1 auf den
Ausbildungswünschen der Messphase t2 basiert und die subjektive Kongruenz und die
Systemkongruenz auf den Ausbildungswünschen der Messphase t1, ergibt sich für den Vergleich
der Kongruenzmaße vor Eintritt in die Ausbildung eine Untersuchungsstichprobe mit denselben
Ausbildungswünschen von N = 314. Ein wird daher ein Modell mit den drei Kongruenzmaßen vor
Eintritt in die Ausbildung geschätzt (Modell A, N = 314), da die Effekte der Kongruenzmaße nur in
der reduzierten Stichprobe direkt vergleichbar sind. Die Kongruenzmaße nach Eintritt in die
Ausbildung basieren auf denselben Ausbildungswünschen und können daher mit der Gesamt-
stichprobe (Modell B, N = 394) geschätzt werden. In dieses Modell werden zusätzlich die
subjektive Kongruenz 1 und die Systemkongruenz 1 aufgenommen, die auf denselben
Ausbildungswünschen basieren. Da MIMIC-Modelle mit einer multiplen Regression geschätzt
werden, hängt die Stabilität der Regressionskoeffizienten auch von der Stichprobengröße ab
(Diamantopoulos & Winklhofer, 2001). Der χ²-Wert und der RMSEA werden ebenfalls von der
Stichprobengröße beeinflusst (Kline, 2011).
Die Normalverteilungsannahmen können nicht erfüllt werden. Eine Transformation der Daten ist
jedoch nicht nötig, da der robuste Schätzer MLR verwendet wird. Grundlage der Schätzung bildet
die Kovarianzmatrix. Die Beziehungen zwischen den Kovariaten und den latenten Kriterien werden
frei geschätzt, während die Einflüsse der Kovariate auf die Indikatoren der Kriterien auf Null fixiert
werden. Die geschätzten Pfadkoeffizienten im MIMIC-Modell können als Regressionskoeffizienten
für den direkten Effekt der Kovariate auf die endogenen Faktoren interpretiert werden (Kline,
2011).
145
Abbildung 9
MIMIC-Basismodell der Gesamtstichprobe (N = 394)
Tabelle 33
Robuste ML-Schätzungen der MIMIC-Modelle A und B
Modell N Parameter Unst. SE Z-value P(>|z|) St.
A 314 KSUB1 � Leistung 0.024 0.042 0.566 0.571 0.046
KSYS1 � 0.000 0.043 -0.004 0.997 0.000
KINT1 � 0.035 ** 0.013 2.697 0.007 0.203
KSUB1 � Zufriedenheit 0.125 * 0.062 2.000 0.045 0.157
KSYS1 � -0.019 0.060 -0.311 0.756 -0.020
KINT1 � 0.006 0.018 0.326 0.744 0.023
B 394 KSUB1 � Leistung 0.033 0.032 1.039 0.299 0.074
KSUB2 � 0.077 * 0.035 2.182 0.029 0.159
KSYS1 � -0.028 0.039 -0.736 0.462 -0.054
KSYS2 � -0.018 0.043 -0.420 0.674 -0.034
KINT2 � 0.016 0.011 1.567 0.117 0.107
KSUB1 � Zufriedenheit 0.094 0.055 1.716 0.086 0.119
KSUB2 � 0.410 *** 0.064 6.364 0.000 0.476
KSYS1 � 0.021 0.063 0.325 0.745 0.022
KSYS2 � -0.022 0.067 -0.325 0.745 -0.023
KINT2 � 0.018 0.017 1.098 0.272 0.068
Anmerkungen. Unst. = unstandardisiert, SE = Standardfehler, Z-value = Z-Statistik, P(>|z|) = Wahrscheinlichkeit, St. =
standardisiert; Signifikanz: p < 0.001***. p < 0.01**. p < 0.05*.
LEISTUNG
ZUFRIEDEN-HEIT
Notendurch-schnitt
Selbstein-schätzung
Gesamt-zufriedenheit
Konstrukti-vität
E
E
E
E
D
D
subjektive Kongruenz 1
subjektive Kongruenz 2
1
1 1
1 1
1
1
1
System-kongruenz 1
System-kongruenz 2
Interessen-kongruenz 1
Interessen-kongruenz 2
146
Tabelle 34
Fit-Statistik der MIMIC-Modelle A und B
Modell N χ² df p RMSEA (90 % CI) p close-fit H0 CFI SRMR It.
A 314 18.730 7 .009 .073 (.031-.117) .159 .929 .026 69
B 394 11.882 11 .373 .014 (.000-.057) .919 .997 .020 74
Anmerkung. It = Iterations: Konvergenz (lavaan 0.5-10 converged normally after ... iterations)
Wie in Tabelle 33 und Tabelle 34 zu erkennen ist, wirkt sich die Stichprobengröße auf die Stabilität
der Regressionskoeffizienten (vgl. Diamantopoulos & Winklhofer), den χ²-Wert und den RMSEA
aus (vgl. Kline, 2011). Eine Erhöhung der Stichprobe (Modell B) führt insgesamt zu einem besseren
Fit und auch einem wesentlich besseren RMSEA-Wert. Die Modellgütekriterien sind jedoch in
beiden Modellen akzeptabel, wobei sich für Modell B die beste Anpassung an die Daten ergibt.
Wenn man die Effekte der Kongruenzmaße 1, vor Eintritt in die Ausbildung, auf die Kriterien
betrachtet (Modell A), ergibt sich nur ein signifikanter Einfluss der Interessenkongruenz 1 auf die
Leistung und der subjektiven Kongruenz 1 auf die Zufriedenheit. Der unstandardisierte Effekt der
Interessenkongruenz 1 auf die Leistung beträgt .035 und wird auf dem 1 %-Niveau signifikant. Der
standardisierte Regressionskoeffizient ergibt eine Effektgröße von r = .203. Die Interessen-
kongruenz 1 erklärt damit nur 4.1 % (R² = .041) der Varianz der Leistung. Das bedeutet, Jugendli-
che, die vor Eintritt in die Ausbildung eine höhere Interessenkongruenz aufweisen, zeigen in der
tatsächlichen Ausbildung eine etwas bessere Leistung als Jugendliche mit einer niedrigeren
Interessenkongruenz. Die Erwartung, dass die zukünftige Ausbildung zur Aspiration passen wird
(subjektive Kongruenz 1) wirkt sich nur auf die Zufriedenheit mit der Ausbildung aus. Auf die
Zufriedenheit ergibt sich ein signifikanter, unstandardisierter Effekt der subjektiven Kongruenz 1
von .125 auf dem 5 %-Niveau. Der standardisierte Effekt beträgt r = .157. Die subjektive
Kongruenz 1 erklärt damit 2.5 % (R² = .025) der Varianz der Zufriedenheit. Schüler/innen, die die
erwartete Kongruenz zwischen ihrer Aspiration und dem Ausbildungswunsch in Messphase t1
höher einschätzen, sind etwas zufriedener mit ihrer Ausbildung in Messphase t3 als Schüler/innen,
die eine geringere Kongruenz erwarten.
Nach Eintritt in die Ausbildung (Modell B) ist der Einfluss der subjektiven Kongruenz 2 auf die
Zufriedenheit wesentlich stärker als vor Eintritt in die Ausbildung und es zeigt sich auch ein
Einfluss auf die Leistung. Der unstandardisierte Effekt der subjektiven Kongruenz 2 auf die Zufrie-
denheit ist hoch signifikant (p < .001) und beträgt .410. Der standardisierte Effekt beträgt r = .476.
Die subjektive Kongruenz 2 erklärt damit rund 23 % (R² = .227) der Varianz der Zufriedenheit. Der
unstandardisierte Effekt der subjektiven Kongruenz 2 auf die Leistung wird auf dem 5 %-Niveau
signifikant und beträgt .077. Der standardisierte Effekt beträgt r = .159. Die subjektive Kongruenz 2
erklärt damit 2.5 % (R² = .025) der Varianz der Leistung. Jugendliche, die die wahrgenommene
Kongruenz zwischen ihrer Aspiration und dem Ausbildungswunsch in Messphase t3 höher ein-
schätzen, sind wesentlich zufriedener mit ihrer Ausbildung und zeigen eine bessere Leistung als
Schüler/innen, die die Kongruenz niedriger einschätzen. Die Interessenkongruenz und die System-
kongruenz üben nach Eintritt in die Ausbildung keinen signifikanten Einfluss auf die Kriterien aus.
Die beiden Modelle A und B werden nun auf Messinvarianz getestet. Dazu werden zusätzlich zum
Basismodell (Abbildung 9) direkte Effekte zwischen den Kovariaten und einzelnen Indikatoren der
Kriterien spezifiziert. Im Modell A werden, beispielsweise, zuerst direkte Effekte der subjektiven
Kongruenz 1 auf den Indikator Leistung Selbsteinschätzung zugelassen, anschließend auf den
Indikator Notendurchschnitt usw. Der Test auf Messinvarianz ergab keine signifikanten Effekte. Es
147
zeigten sich, beispielsweise, beim Indikator Notendurchschnitt keine höheren Werte als beim
Indikator Leistung Selbsteinschätzung. Es liegt daher bei allen Indikatoren der latenten Kriterien
Messinvarianz vor.
4.3.3.3 CFA-Messmodell der Schülerstichprobe
Das kontraproduktive Verhalten wurde bei den Schülern/Schülerinnen als kontraproduktives
Verhalten in der Schule erhoben. Das Messinstrument des kontraproduktiven Verhaltens in der
Schule besteht aus insgesamt 25 Items und erfasst folgende acht Dimensionen (vgl. Kapitel
IV/2.4.1):
1. Absentismus (5 Items)
2. Nachlässigkeit und Arbeitsverweigerung (3 Items)
3. Schummeln und falsche Angaben machen (5 Items)
4. Störung im Unterricht und Aggressionen gegenüber Personen (5 Items)
5. Unaufmerksamkeit (3 Items)
6. Substanzmissbrauch (1 Item)
7. Aggression gegenüber Gegenständen (Sachbeschädigung) (1 Item)
8. Diebstahl und unerlaubte Benutzung von Schuleigentum (2 Items)
Kontraproduktives Verhalten lässt sich am besten als ein Konstrukt höherer Ordnung mit verschie-
denen Dimensionen des kontraproduktiven Verhaltens beschreiben. Das Messinstrument von
Marcus et al. (2002) enthält Subskalen zur Messung von organisationaler und interpersonaler
Devianz und verschiedenen Erscheinungsformen. Ein CFA-Messmodell mit einem Faktor höherer
Ordnung und vier Subskalen des kontraproduktiven Verhaltens (Absentismus, Substanzmiss-
brauch, Aggression und Diebstahl) ergab den besten Fit. Es wird daher angenommen, dass es sich
beim kontraproduktiven Verhalten in der Schule ebenfalls um ein Konstrukt höherer Ordnung mit
verschiedenen Dimensionen des kontraproduktiven Verhaltens handelt.
Das kontraproduktive Verhalten in der Schule wurde mit 25 Items erhoben. Um die Anzahl der zu
schätzenden Parameter in SEM zu reduzieren, kann die Technik des „Item Parceling“ angewandt
werden. Dazu werden die Indikatoren eines eindimensionalen, latenten Faktors durch Addition
oder Mittelwertbildung zu Item-Päckchen zusammengefasst (Kline, 2011). Item Parceling hat
gegenüber einem Konstrukt mit vielen einzelnen Items einige Vorteile. Die Scores der Item-Päck-
chen sind zuverlässiger, eher normalverteilt und können als kontinuierlich betrachtet werden. Es
müssen weniger Parameter frei geschätzt werden, wenn viele Indikatoren zu wenigen Päckchen
zusammengefasst werden. Dies ist vor allem bei kleinen Stichproben vorteilhaft (Hall, Snell &
Foust, 1999). Item Parceling soll jedoch nur dann angewandt werden, wenn Eindimensionalität der
Items pro Faktor angenommen werden kann, da eine zugrunde liegende multidimensionale Fakto-
renstruktur zu einer erheblichen Missspezifikation des Modells führen würde (Kline, 2011). Wenn
die Dimensionalität des Konstrukts nicht bekannt ist, muss diese vor der Zuordnung der Items zu
Päckchen bestimmt werden. Dies geschieht am besten mit einer explorativen Faktorenanalyse
(EFA). Die Items, die auf die jeweiligen Faktoren laden, werden dann, beispielsweise, durch
Mittelwertbildung zu Päckchen zusammengefasst (Hall, Snell & Foust, 1999).
Für eindimensionale Item-Sets sind verschiedene Techniken anwendbar, beispielsweise die
zufällige Zuordnung der Items zu Päckchen (random assignment) oder die Zuordnung aufgrund der
Item-to-Total-Korrelationen. Bei multidimensionalen Konstrukten wie dem kontraproduktiven
148
Verhalten, bei dem ein Generalfaktor des Konstrukts nachgewiesen werden konnte, können zwei
Techniken angewandt werden: die Methode intern konsistenter eindimensionaler Päckchen (inter-
nally consistent parcels) und die Methode repräsentativer Päckchen für jede Dimension (domain-
representative parcels). Bei der ersten Technik bleibt die multidimensionale Struktur des Kon-
strukts erhalten, indem beispielsweise bei einem Konstrukt mit drei Facetten die Items nach den
drei Dimensionen gruppiert werden. Jedes Päckchen reflektiert eine Dimension und es ergeben
sich eindimensionale Päckchen, die ein Minimum an Reliabilität (interne Konsistenz) aufweisen
müssen. Bei der zweiten Methode sind die Päckchen gleichermaßen repräsentativ für die ver-
schiedenen Dimensionen des Konstrukts. Jedes Päckchen beinhaltet die gemeinsame Varianz (wie
bei der Methode der internen Konsistenz) und jede der verschiedenen Dimensionen. Die Päckchen
werden gebildet, indem einem Päckchen Items jeder Dimension zugeordnet werden (Little,
Cunningham, Shahar & Widaman, 2002). Die zweite Methode (domain-representative parcels)
stellte sich dabei als die bessere heraus, die stabile und akzeptable Schätzungen aller Parameter
ergab (Kishton & Widaman, 1994). Wenn das Ziel der Analysen in SEM die Schätzung der Zusam-
menhänge zwischen den latenten Konstrukten auf allgemeiner Ebene ist, kann Item Parceling
angewandt werden. Wenn exakte Beziehungen zwischen den verschiedenen Dimensionen eines
Konstrukts auf Itemebene modelliert werden sollen, soll Parceling nicht angewandt werden (Little
et al., 2002). Da das kontraproduktive Verhalten in der vorliegenden Untersuchung als General-
faktor betrachtet wird, kann Item Parceling mit der Methode „Domain-repräsentativer Päckchen“
angewandt werden. Zum Vergleich wird auch ein Modell mit der Methode „intern konsistener
eindimensionaler Päckchen“ geschätzt (Anhang D).
Zuerst wird die Faktorenstruktur des kontraproduktiven Verhaltens mit einer explorativen Fakto-
renanalyse bestimmt und die Reliabilität der Gesamtskala und der einzelnen Dimensionen berech-
net. Der Pretest des Instruments ergab bei einer Schule (Polytechnische Schule) mit N = 57
Schülern/Schülerinnen eine Reliabilität von Cronbachs Alpha = .945, und eine explorative Fakto-
renanalyse (EFA) mit Hauptkomponentenanalyse und Varimax-Rotation ergab 6 Faktoren mit einer
erklärten Gesamtvarianz von 80.072 %. Die Reliabilitätsanalyse der gesamten Schülerstichprobe (N
= 348) ergab ein Cronbachs Alpha von .944. Die Faktorenanalyse mit Varimax-Rotation ergab vier
voneinander unabhängige Faktoren (Anhang C), die 62 % der Varianz der Items erklären (deskrip-
tive Statistik der Faktoren mit Cronbachs Alpha siehe Tabelle 21). Es liegt bei keiner Variable
Normalverteilung vor und bei vielen Variablen kann man Ausreißer erkennen, was die Analyse
verzerren kann. Eine Analyse mit log-transformierten Werten, zu denen vorher die Konstante 2
addiert wurde, ergibt ebenfalls eine Lösung mit vier Faktoren, die insgesamt 59.3 % der Varianz
der Items erklären. Alle Faktoren können sinnvoll interpretiert werden und heißen:
1. Faktor 1: Störung – Störung und Arbeitsverweigerung (9 Items)
2. Faktor 2: Schummeln – Schummeln und Unerlaubtes tun (7 Items)
3. Faktor 3: Schädigung – Sachbeschädigung und Substanz-Missbrauch (5 Items)
4. Faktor 4: Absentismus – Absentismus und Schulschwänzen (4 Items)
Es werden nun Item-Päckchen gebildet, die Items aller Faktoren enthalten. Die Items werden den
Päckchen nach der Höhe der Item-to-Total-Korrelation zugeordnet. Die neun Items von Faktor 1,
beispielsweise, werden so auf die vier Päckchen aufgeteilt, dass jedes etwa den gleichen Varianz-
anteil enthält. Anschließend wird ein CFA-Messmodell mit den drei latenten Kriterien kontrapro-
duktives Verhalten, Leistung und Zufriedenheit geschätzt. Die Faktoren Leistung und Zufriedenheit
setzen sich aus denselben Indikatoren zusammen wie das Modell der Gesamtstichprobe. Die
Schätzung erfolgt mit R, mit dem robusten Schätzer MLR. Abbildung 10 zeigt das CFA-Messmodell
149
der Schülerstichprobe (domain-repräsentative Päckchen des kontraproduktiven Verhaltens) mit
standardisierten Schätzungen.
Abbildung 10
CFA-Messmodell der Schülerstichprobe mit standardisierten Schätzungen (N = 348)
LEISTUNG
ZUFRIEDEN-HEIT
Notendurch-schnitt
Selbstein-schätzung
Gesamt-zufriedenheit
Konstruktivität
E
E
E
E
.613
.737
.844
.498
.619
KONTRA-PRODUKTIVES
VERHALTEN
Parcel 1a
Parcel 2 a
E
E
.927
.932
-.359
-.318
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Parcel 3 a
Parcel 4 a
E
E
.922
1
1
Anmerkungen. a Domain-repräsentative Päckchen der vier Dimensionen des kontraproduktiven
Verhaltens: Störung, Schummeln, Schädigung und Absentismus;
.903
150
Tabelle 35
Robuste ML-Schätzungen des CFA-Messmodells der Schülerstichprobe (N = 348)
Faktorladungen
Parameter Unst. SE Z-value P(>|z|) St. R²smc AVE
LEISTUNG 0.683
Selbsteinschätzung 1.000 0.613 0.376
Notendurchschnitt 0.895 *** 0.190 4.696 0.000 0.737 0.543
ZUFRIEDENHEIT 0.830
Gesamtzufriedenheit 1.000 0.844 0.713
Konstruktivität 0.715 *** 0.158 4.520 0.000 0.498 0.248
KPV 0.957
Parcel 1 1.000 0.927 0.860
Parcel 2 1.030 *** 0.040 25.951 0.000 0.932 0.868
Parcel 3 1.032 *** 0.041 24.992 0.000 0.903 0.815
Parcel 4 0.984 *** 0.041 24.038 0.000 0.922 0.850
KOVARIANZ:
Leistung – Zufriedenheit 0.386 *** 0.089 4.350 0.000 0.612
Leistung - KPV -0.176 *** 0.048 -3.661 0.000 -0.318
Zufriedenheit - KPV -0.331 *** 0.094 -3.512 0.000 -0.324
Messfehlervarianz
Parameter Unst. SE St.
LEISTUNG 0.342 0.085 1.000
Selbsteinschätzung 0.569 0.078 0.624
Notendurchschnitt 0.231 0.063 0.457
ZUFRIEDENHEIT 1.162 0.270 1.000
Gesamtzufriedenheit 0.468 0.232 0.287
Konstruktivität 1.801 0.173 0.752
KPV 0.899 0.124 1.000
Parcel 1 0.146 0.021 0.140
Parcel 2 0.145 0.020 0.132
Parcel 3 0.217 0.030 0.185
Parcel 4 0.154 0.021 0.150
Anmerkungen. lavaan (0.5-10) converged normally after 58 iterations; Unst. = unstandardisiert, SE = Standardfehler, Z-
value = Z-Statistik, P(>|z|) = Wahrscheinlichkeit, St. = standardisiert. R²smc = Indikatorreliabilität; AVE = durchschnittlich
erfasste Varianz; Signifikanz: p < 0.001***. p < 0.01**. p < 0.05*.
Im CFA-Messmodell der Schülerstichprobe zeigt sich ein ähnliches Bild wie im Modell der Gesamt-
stichprobe. Alle Faktorladungen werden auf dem 5 %-Niveau signifikant. Die Standardfehler
weisen keine zu großen oder zu kleinen Werte auf. Die standardisierten Faktorladungen weisen bis
auf die Variable Leistung Selbsteinschätzung (.613) und Konstruktivität (.498) Werte > .70 auf. Die
vier Päckchen des kontraproduktiven Verhaltens (KPV) weisen ähnlich hohe Ladungen auf. Im
Modell B mit den intern konsistenen eindimensionalen Päckchen des kontraproduktiven Verhal-
tens (Anhang D) ergeben sich Ladungen zwischen .639 und .888 für die vier Dimensionen. Die
durchschnittlich erfasste Varianz (AVE) liegt bei allen Faktoren über dem Cutoff-Wert von > .50
und ist beim kontraproduktiven Verhalten (KPV) am höchsten. Die Konvergenzvalidität wird daher
als akzeptabel betrachtet. Die Kovarianzen zwischen den latenten Faktoren sind gering und die
151
negativen Vorzeichen bei den Kovarianzen „Leistung – KPV“ und „Zufriedenheit – KPV“ korrekt.
Diskriminanzvalidität ist somit ebenfalls gegeben. Das Modell weist daher eine akzeptable
Konstruktvalidität auf.
Zur Überprüfung der Ergebnisse der beiden Parceling-Methoden beim kontraproduktiven Verhal-
ten werden die Modellgütekriterien beider Modelle verglichen.
Tabelle 36
Fit-Statistik der CFA-Messmodelle der Schülerstichprobe
Modell
(Parceling des KPV) χ²M dfM p RMSEA (90 % CI) p close-
fit H0
CFI SRMR It.
domain-repräsentativ 31.604 17 .017 .050 (.023-.074) .475 .989 .029 58
intern konsist eindimensional 47.274 17 .000 .072 (.050-.094) .050 .950 .040 52
Anmerkung. It = Iterations: Konvergenz (lavaan 0.5-10 converged normally after ... iterations)
Der Vergleich der Modellgütekriterien der beiden Modelle zeigt einen besseren Fit für das erste
Modell, mit den domain-repräsentativen Päckchen des kontraproduktiven Verhaltens. Der RMSEA
liegt in diesem Modell am Cutoff-Wert von .05, und die übrigen Gütekriterien sind ebenfalls zufrie-
denstellend. Die Güte des Messmodells ist daher akzeptabel. Im MIMIC-Modell der Schülerstich-
probe wird daher das CFA-Modell mit den domain-repräsentativen Päckchen des kontraprodukti-
ven Verhaltens verwendet.
4.3.3.4 MIMIC-Modell der Schülerstichprobe
Das CFA-Messmodell der Schülerstichprobe wird nun mit den Kongruenzmaßen als Kovariate
spezifiziert. Es wird wiederum ein Modell mit der reduzierten Stichprobe (N = 270), mit den drei
Kongruenzmaßen vor Eintritt in die Ausbildung, geschätzt (Modell C) und ein Modell (D) mit der
gesamten Schülerstichprobe (N = 348).
152
Abbildung 11
MIMIC-Basismodell Schülerstichprobe (N = 348)
LEISTUNG
ZUFRIEDEN-HEIT
Notendurch-schnitt
Selbstein-schätzung
Gesamt-zufriedenheit
Konstrukti-vität
E
E
E
E
D
D
subjektive Kongruenz 1
subjektive Kongruenz 2
1
1 1
1 1
1
1
1 System-
kongruenz 1
System-kongruenz 2
Interessen-kongruenz 1
Interessen-kongruenz 2
KONTRAPRO-DUKTIVES
VERHALTEN
Parcel 1 a
Parcel 2 a
ED
1 1
1
Parcel 3 a
Parcel 4 a
E1
E1
E1
Anmerkung. a Domain-repräsentative Päckchen der vier Dimensionen des kontraproduktiven Verhaltens: Störung,
Schummeln, Schädigung und Absentismus
153
Tabelle 37
Robuste ML-Schätzungen der MIMIC-Modelle C und D
Modell N Parameter Unst. SE Z-value P(>|z|) St.
C 270 KSUB1 � Leistung 0.036 0.049 0.728 0.467 0.068
KSYS1 � -0.008 0.043 -0.177 0.859 -0.013
KINT1 � 0.040 ** 0.014 2.816 0.005 0.230
KSUB1 � Zufriedenheit 0.141 * 0.061 2.298 0.022 0.184
KSYS1 � -0.099 0.062 -1.605 0.108 -0.114
KINT1 � 0.022 0.019 1.130 0.259 0.086
KSUB1 � kontrapro- -0.059 0.056 -1.052 0.293 -0.071
KSYS1 � duktives -0.134 * 0.055 -2.420 0.016 -0.141
KINT1 � Verhalten -0.009 0.016 -0.599 0.549 -0.034
D 348 KSUB1 � Leistung 0.046 0.035 1.322 0.186 0.103
KSUB2 � 0.075 0.039 1.925 0.054 0.156
KSYS1 � -0.041 0.039 -1.043 0.297 -0.079
KSYS2 � -0.006 0.044 -0.143 0.886 -0.012
KINT2 � 0.017 0.011 1.566 0.117 0.112
KSUB1 � Zufriedenheit 0.109 * 0.055 1.984 0.047 0.140
KSUB2 � 0.345 *** 0.069 4.998 0.000 0.411
KSYS1 � -0.036 0.067 -0.541 0.588 -0.040
KSYS2 � -0.027 0.070 -0.382 0.703 -0.030
KINT2 � 0.029 0.018 1.601 0.109 0.109
KSUB1 � kontrapro- -0.032 0.044 -0.728 0.467 -0.043
KSUB2 � duktives -0.051 0.048 -1.076 0.282 -0.063
KSYS1 � Verhalten -0.111 * 0.052 -2.130 0.033 -0.127
KSYS2 � 0.035 0.058 0.598 0.550 0.040
KINT2 � -0.012 0.015 -0.797 0.426 -0.045
Anmerkungen. Unst. = unstandardisiert, SE = Standardfehler, Z-value = Z-Statistik, P(>|z|) = Wahrscheinlichkeit, St. =
standardisiert; Signifikanz: p < 0.001***. p < 0.01**. p < 0.05*.
Tabelle 38
Fit-Statistik der MIMIC-Modelle C und D
Mod N χ² df p RMSEA (90 % CI) p close-fit H0 CFI SRMR It.
C 270 48.767 32 .029 .044 (.016 – .067) .639 .986 .030 101
D 348 55.824 42 .075 .031 (.000 – .050) .954 .992 .024 101
Anmerkung. It = Iterations: Konvergenz (lavaan 0.5-10 converged normally after ... iterations)
Bei den MIMIC-Modellen der Schülerstichprobe zeigt sich ein ähnliches Bild wie bei den MIMIC-
Modellen der Gesamtstichprobe. Vor Eintritt in die Ausbildung (Modell C) zeigt sich ein Einfluss der
Interessenkongruenz 1 auf die Leistung (.230) und der subjektiven Kongruenz 1 auf die
Zufriedenheit (.184). Die Interessenkongruenz 1 erklärt damit 5.3 % (R² = .053) der Varianz der
Leistung. Das bedeutet, Jugendliche, die vor Eintritt in die Ausbildung eine höhere Interessen-
kongruenz aufweisen, zeigen in der tatsächlichen Ausbildung eine etwas bessere Leistung als
Jugendliche mit einer niedrigeren Interessenongruenz. Die subjektive Kongruenz 1 erklärt 3.4 % (R²
= .034) der Varianz der Zufriedenheit. Schüler/innen, die die erwartete Kongruenz zwischen ihrer
Aspiration und dem Ausbildungswunsch in Messphase t1 höher einschätzen, sind etwas
154
zufriedener mit ihrer Ausbildung in Messphase t3 als Schüler/innen, die eine geringere Kongruenz
erwarten. Außerdem ergibt sich ein direkter Effekt der Systemkongruenz 1 auf das
kontraproduktive Verhalten (-.141). Die Systemkongruenz 1 erklärt damit 2 % (R² = .020) der
Varianz des kontraproduktiven Verhaltens. Jugendliche, bei denen die gemessene System-
kongruenz 1 vor Eintritt in die Ausbildung höher ist, weisen ein etwas geringeres kontra-
produktives Verhalten auf als Jugendliche, bei denen die Systemkongruenz 1 niedriger ist.
Nach Eintritt in die Ausbildung (Modell D) ist der Einfluss der subjektiven Kongruenz 2 auf die
Zufriedenheit (.411) wie bei der Gesamtstichprobe wesentlich stärker als vor Eintritt in die Ausbil-
dung. Der Einfluss der subjektiven Kongruenz 2 auf die Leistung (.156) wird auf dem 5 %-Niveau
nicht mehr signifikant. Die subjektive Kongruenz 2 erklärt damit rund 17 % (R² = .169) der Varianz
der Zufriedenheit. Jugendliche, die die wahrgenommene Kongruenz zwischen ihrer Aspiration und
dem Ausbildungswunsch in Messphase t3 höher einschätzen, sind wesentlich zufriedener mit ihrer
Ausbildung als Schüler/innen, die die Kongruenz niedriger einschätzen.
Die beiden Modelle C und D werden nun auf Messinvarianz getestet. Der Test auf Messinvarianz
ergab im Modell C, nur zwischen der subjektiven Kongruenz 1 und der Leistung Selbsteinschätzung
einen signifikanten direkten Effekt von -.136 (p = .025; R² = .018). Das bedeutet, dass Jugendliche
mit einer höheren subjektiven Kongruenz 1 ihre Leistung etwas geringer einschätzen als Jugendli-
che mit niedrigerer Kongruenz. Durch die zusätzliche Spezifikation des direkten Effekts ergibt sich
in Modell C ein besserer Modellfit (siehe Modell C1, Anhang E). Bei Modell D ergab sich kein
signifikanter Effekt. Messinvarianz ist hier bei allen Indikatoren der Kriterien gegeben.
4.3.3.5 Zusammenfassung der Ergebnisse der MIMIC-Modelle
Der Effekt der Kongruenzmaße auf die arbeits- und organisationspsychologischen Kriterien wurde
bei der Gesamt- und Schülerstichprobe mit MIMIC-Modellen geschätzt. Bei der MIMIC-Modellie-
rung bilden die Kongruenzmaße die Kovariate, deren Pfadkoeffizienten als direkter Effekt der
Kovariate auf die endogenen Faktoren interpretiert werden können (Kline, 2011). Der Einfluss der
drei Kongruenzmaße vor Eintritt in die Ausbildung auf die Kriterien wurde mit zwei Modellen,
jeweils mit einer reduzierten Stichprobe geschätzt (Modell A/Gesamtstichprobe N = 314, Modell
C/Schülerstichprobe N = 270), da für den Vergleich der Effekte aller drei Kongruenzmaße dieselben
Ausbildungswünsche herangezogen werden mussten. Die subjektive Kongruenz 1 und die
Systemkongruenz 1 basieren auf den Ausbildungswünschen der Messphase t1 und die Interessen-
kongruenz 1 auf den Ausbildungswünschen der Messphase t2. Aufgrund der Erhebung der
Kongruenz über zwei Messphasen (t1 und t2), mussten die Probanden, die ihre Ausbildungs-
wünsche von Messphase t1 auf t2 geändert hatten, ausgeschlossen werden. In beiden Modellen
zeigte sich ein signifikanter, positiver Effekt der subjektiven Kongruenz 1 auf die Zufriedenheit
(.157 und .184) und ein signifikanter, positiver Effekt der Interessenkongruenz 1 auf die Leistung
(.203 und .230). Jugendliche, die die Kongruenz zwischen ihrer ausgedrückten Aspiration und dem
ausgedrückten Ausbildungswunsch, vor Eintritt in die Ausbildung, höher einschätzen (subjektive
Kongruenz 1), sind in der realen Ausbildung etwas zufriedener als Jugendliche, die eine geringe
Kongruenz erwarten. Jugendliche, die vor Eintritt in die Ausbildung eine höhere
Interessenkongruenz aufweisen zeigen in der tatsächlichen Ausbildung eine etwas bessere
Leistung als Jugendliche mit einer niedrigeren Interessenkongruenz. Bei der Schülerstichprobe
(Modell C) ergab sich außerdem ein signifikanter Effekt der Systemkongruenz 1 auf das kontrapro-
duktive Verhalten (r = -.141). Schüler/innen mit hohen Werten bei der aufgrund der ausgedrück-
ten Aspirationen und ausgedrückten Ausbildungswünsche berechneten Kongruenz laut Ausbil-
155
dungssystem (Systemkongruenz 1) weisen ein etwas geringeres kontraproduktives Verhalten in
der schulischen Ausbildung auf als Schüler/innen mit niedrigeren Werten.
Die Kongruenzmaße nach Eintritt in die Ausbildung basieren auf denselben Ausbildungswünschen
und konnten daher jeweils mit der gesamten Stichprobe (Modell B/Gesamtstichprobe N = 394,
Modell D/Schülerstichprobe N = 348) geschätzt werden. In die beiden Modelle wurden zusätzlich
die subjektive Kongruenz 1 und die Systemkongruenz 1 (vor Eintritt in die Ausbildung) aufgenom-
men, da sich die Stichprobengröße auf die Stabilität der Regressionskoeffizienten (vgl. Diamanto-
poulos & Winklhofer), den χ²-Wert und den RMSEA auswirkt (vgl. Kline, 2011). Die Erhöhung der
Stichprobe führte bei Modell B und D insgesamt zu einem besseren Fit und auch einem wesentlich
besseren RMSEA-Wert. Die subjektive Kongruenz 2 übte wiederum einen signifikanten Effekt auf
die Zufriedenheit aus, der jedoch mit Werten zwischen .411 (Schülerstichprobe) und .476
(Gesamtstichprobe) wesentlich stärker war als bei der subjektiven Kongruenz 1. Die subjektive
Kongruenz 2 erklärt damit rund 17 % bis 23 % der Varianz der Zufriedenheit mit der Ausbildung.
Zusätzlich ergab sich im Modell der Gesamtstichprobe auch ein Effekt der subjektiven Kongruenz 2
auf die Leistung (.159). Jugendliche, die die Kongruenz zwischen ihrer Aspiration und der
Ausbildung hoch einschätzen, sind wesentlich zufriedener und zeigen eine bessere Leistung als
Jugendliche mit niedrigeren Kongruenzwerten.
Da beim MIMIC-Ansatz Messinvarianz der Kovarianzmatrix über die Gruppen bzw. Kovariate
angenommen wird (Muthen, 1989), wurden die Modelle auf Invarianz getestet. Zur Überprüfung
der Invarianz der Messmodelle wurden direkte Effekte zwischen den Kovariaten und einzelnen
Indikatoren der Kriterien spezifiziert. Tatsächlich ergab sich ein signifikanter Effekt der
Kongruenzmaße auf einen einzelnen Indikator der Kriterien (Leistung Selbsteinschätzung), was
bedeutet, dass nicht bei allen Modellen Messinvarianz vorlag. Im Modell C1 zeigte sich ein
signifikanter, direkter, negativer Effekt der subjektiven Kongruenz 1 auf die Leistung Selbstein-
schätzung, was bedeutet, dass Jugendliche mit einer höheren subjektiven Kongruenz 1 ihre
Leistung etwas geringer einschätzen als Jugendliche mit niedrigerer Kongruenz.
Die Hypothesen H5a, H5b und H5c können wie folgt beantwortet werden: Der Effekt der
subjektiven Kongruenz auf die Zufriedenheit ist in allen Modellen signifikant und höher als bei
allen anderen Kovariaten. Der Einfluss der subjektiven Kongruenz auf die Leistung wird beim
Kongruenzmaß vor Eintritt in die Ausbildung weder bei der Gesamtstichprobe noch bei der Schü-
lerstichprobe signifikant. Es ergibt sich allerdings ein signifikanter Effekt der Interessenkongruenz
1 auf die Leistung. H5a kann daher nur für den Effekt der subjektiven Kongruenz 1 auf die Zufrie-
denheit bestätigt werden. Für alle anderen Kriterien muss die Hypothese abgelehnt werden. Die
nach Eintritt in die Ausbildung erhobene subjektive Kongruenz 2 übt zusätzlich zur Zufriedenheit
auch einen signifikanten Einfluss auf die Leistung aus. Der Effekt der subjektiven Kongruenz 2 auf
das kontraproduktive Verhalten wird zwar nicht signifikant, aber er ist von allen Kongruenzmaßen
am stärksten. H5b kann daher bestätigt werden. Der direkte Effekt der subjektiven Kongruenz 2
auf die arbeits- und organisationspsychologischen Kriterien ist stärker als die direkten Effekte der
Interessenkongruenz 2 und der Systemkongruenz 2. H5c kann ebenfalls bestätigt werden. Der
Einfluss der nach Eintritt in die Ausbildung erhobenen subjektiven Kongruenz 2 auf die Kriterien ist
in allen Modellen stärker als der Effekt der vor Eintritt in die Ausbildung erhobenen subjektiven
Kongruenz 1.
156
4.3.4 Der Zusammenhang als PLS-Pfadmodell
Die Zusammenhänge zwischen Prädiktoren und Kriterien bei der Lehrlingsstichprobe werden
aufgrund der geringen Stichprobengröße (N = 46) nicht mit SEM sondern mit PLS geschätzt. Für die
Schätzung mit PLS müssen keine bestimmten statistischen Voraussetzungen wie die Verteilungs-
form berücksichtigt werden. Wie bei SEM beinhaltet ein PLS-Pfadmodell jedoch ein Mess- und ein
Strukturmodell (vgl. Kapitel IV/3.5). Im ersten Schritt wird daher das Messmodell der Kriterien
spezifiziert.
4.3.4.1 Messmodell der Lehrlingsstichprobe
Wie bei SEM müssen die Indikatoren eines Blocks bei reflektiver Messung eindimensional und
homogen sein (vgl. Kapitel IV/3.3.1). Diese Annahmen werden mittels explorativer Faktoren-
analyse und Cronbachs Alpha überprüft. Als Kriterien werden im Lehrlingsmodell die Leistung in
der Schule, die Leistung im Betrieb, die Zufriedenheit mit der Ausbildung (Schule und Betrieb) und
das kontraproduktive Verhalten berücksichtigt. Die Leistung in der Schule setzt sich aus den
beiden Indikatoren Selbsteinschätzung und Notendurchschnitt des Berufsschulzeugnisses zusam-
men und die Zufriedenheit mit der Ausbildung aus den Indikatoren Gesamtzufriedenheit und
Konstruktivität. Die beiden Indikatoren der Faktoren Zufriedenheit (.235) und Leistung (.419) in
der Schule sind mittelmäßig korreliert (vgl. Tabelle 24). Die Leistung im Betrieb setzt sich aus der
selbsteingeschätzten Leistung und der Vorgesetztenbeurteilung zusammen. Die Selbsteinschät-
zung der eigenen Leistung wurde mit drei Variablen erhoben und die Leistungsbeurteilung durch
den Vorgesetzten mit sechs Variablen. In Tabelle 39 werden die Korrelationen der Indikatoren der
Leistung im Betrieb dargestellt.
Tabelle 39
Korrelationen der Indikatoren der Leistung bei der Lehrlingsstichprobe (N = 46)
Variable 1 2 3 4 5 6 7 8 9
SELBSTEINSCHÄTZUNG
1 Qualität
2 Arbeitsmenge .557**
3 Leistungsvergleich Arbeitskollegen .031 .187
VORGESETZTENBEURTEILUNG
4 Qualität -.110 -.013 -.299*
5 Arbeitsmenge .110 .282 .009 .623**
6 freiwilliges Arbeitsengagement -.073 -.086 .108 .495**
.486**
7 Befolgen von Anweisungen in
Abwesenheit des Vorgesetzten
.141 .102 .103 .316* .409
** .692
**
8 Leistungsvergleich Arbeitskollegen -.151 .100 .243 .371* .577
** .488
** .297
*
9 Gesamturteil -.141 -.021 -.054 .662**
.697**
.567**
.350* .632
**
Anmerkungen. Korrelationen nach Pearson; ** Die Korrelation ist auf dem Niveau von 0,01 (2-seitig) signifikant. * Die
Korrelation ist auf dem Niveau von 0,05 (2-seitig) signifikant;
Bei den Indikatoren der Leistung im Betrieb zeigen sich bis auf die Variable „Leistungsvergleich
Arbeitskollegen“ bei der Selbsteinschätzung und Vorgesetztenbeurteilung ebenfalls mittlere Kor-
relationen. Interessant ist, dass die Variable „Selbsteinschätzung der Leistung im Vergleich zu den
Arbeitskollegen“ nicht mit den beiden anderen Variablen der Leistung Selbsteinschätzung korre-
liert. Sie korreliert jedoch positiv mit der Variable „Vorgesetztenbeurteilung – Leistungsvergleich
157
Arbeitskollegen“ und signifikant negativ mit Variable „Vorgesetztenbeurteilung – Qualität“. Eine
explorative Faktorenanalyse (EFA) mit Hauptkomponentenanalyse soll nun Klarheit über die
Dimensionalität der Leistung im Betrieb schaffen.
Die EFA mit Varimax-Rotation ergibt drei Faktoren, die 72.5 % der Gesamtvarianz aufklären
(Anhang C): Faktor 1 Vorgesetztenbeurteilung, Faktor 2 Selbsteinschätzung Leistung (Qualität und
Arbeitsmenge), Faktor 3 Selbsteinschätzung Vergleich Arbeitskollegen (1 Variable). Alle Indikato-
ren weisen Ladungen über .50 auf und sind daher akzeptabel. Für die Skala Vorgesetztenbeurtei-
lung (6 Variablen) beträgt Cronbachs Alpha .859 und für die Skala Selbsteinschätzung .713. Beide
Werte liegen über Alpha > .70 und sind daher akzeptabel (vgl. Tabelle 14). Der latente Faktor
„Leistung im Betrieb“ setzt sich daher aus den drei Indikatoren „Vorgesetztenbeurteilung“,
„Selbsteinschätzung“ und „Leistungsvergleich Arbeitskollegen“ zusammen.
Das kontraproduktive Verhalten der Lehrlinge in der Ausbildung wurde mit dem Messinstrument
von Marcus und Wagner (2007), mit 17 Items, gemessen. Kontraproduktives Verhalten am
Arbeitsplatz lässt sich am besten als ein Konstrukt höherer Ordnung mit verschiedenen Dimensio-
nen des kontraproduktiven Verhaltens beschreiben (Marcus et al., 2002). In einer Studie von
Marcus und Wagner (2007) wurde das kontraproduktive Verhalten bei Lehrlingen (N = 272) als
Generalfaktor spezifiziert. Eine CFA ergab ein eindimensionales Modell mit einem akzeptablen Fit
(RMSEA = .072, SRMR = .067, Incremental Fit Index = .91).
Die Reliabilität des Messinstruments mit allen 17 Items beträgt ein Cronbachs Alpha von .759
(N gültig = 45), was über dem Cutoff-Wert von .70 liegt und daher akzeptabel ist. Die Items der
Lehrlingsstichprobe (N = 46) sind noch rechtsschiefer als jene der Schüler/innen, da der Großteil
der Items mit 0 (nie) beantwortet wurde. Ein Item (v8) weist sogar eine Null-Varianz auf. Es liegt
bei keiner einzigen Variable Normalverteilung vor (vgl. Anhang C). Ein Problem für weitere
Analysen wie eine explorative Faktorenanalyse stellt auch die geringe Stichprobengröße dar
(Bortz, 2005). Es werden daher die Item-to-Total-Korrelationen überprüft. Die Variablen V8, v7
und v15 werden aufgrund einer Null-Korrelation bzw. negativer Korrelationen ausgeschlossen. Die
Reliabilität des Messinstruments mit 14 Items beträgt nun ein Cronbachs Alpha von .775. Das
kontraproduktive Verhalten der Lehrlinge wird als Generalfaktor spezifiziert. Zur Reduktion der zu
schätzenden Parameter wird wieder die Technik des Item Parceling durch Mittelwertbildung
angewandt (vgl. Kapitel IV/4.3.3.3). Aus den 14 Items werden zwei Päckchen nach der Höhe der
Item-to-Total-Korrelationen gebildet, sodass sich Päckchen mit etwa der gleichen Reliabilität
ergeben: Parcel 1 (Alpha = .596), Parcel 2 (Alpha = .619) (vgl. Anhang C).
Das Messmodell der Kriterien der Lehrlingsstichprobe setzt sich aus vier latenten Faktoren mit
folgenden Indikatoren zusammen:
158
Tabelle 40
Faktoren und Indikatoren der Kriterien der Lehrlingsstichprobe
latenter Faktor Indikatoren (Variablen) Anzahl Items
Zufriedenheit Gesamtzufriedenheit (zges) 1
Konstruktivität (konstr) 1
Leistung in der Schule Selbsteinschätzung (lsesch) 1
Notendurchschnitt (lnoteu) 1
Leistung im Betrieb Selbsteinschätzung (lsebet) 2
Selbsteinschätzung Leistungsvergleich
Arbeitskollegen (lseleh)
1
Vorgesetztenbeurteilung (vgb) 6
kontraproduktives Verhalten KPV1 (parcel 1) 7
KPV2 (parcel 2) 7
4.3.4.2 PLS-Pfadmodelle der Lehrlingsstichprobe
Die Lehrlingsmodelle werden mit R, mit dem package „semPLS“ (Monecke & Leisch, 2012b)
geschätzt. Zur Schätzung der inneren Gewichte im PLS-Algorithmus wird das „Path Weighting“-
Gewichtungsschema angewandt, da es als einziges die Richtung der Beziehungen des Pfadmodells
berücksichtigt (Vinzi, Trinchera & Amato, 2010). Fehlende Werte können zusätzlich zum Ersetzen
mit dem Mittelwert, bei der Schätzung der äußeren Gewichte, durch paarweise Korrelationen
ersetzt werden (Tenenhaus et al., 2005). Da diese Methode zu verzerrten Parameterschätzungen
führen kann (Temme, Kreis & Hildebrandt, 2010) werden die Fälle mit fehlenden Werten ausge-
schlossen.
Bei 44 Lehrlingen stimmen die Ausbildungswünsche der Messphasen t1 und t2 überein, zwei
Lehrlinge änderten die ursprünglichen Ausbildungswünsche t1 in Messphase t2. Es wird daher ein
Modell mit der reduzierten Stichprobe (N = 44, Modell E) und ein Modell mit der gesamten Lehr-
lingsstichprobe (N = 46, Modell F) geschätzt. Zur Bewertung des Messmodells mit den reflektiven
Indikatoren werden die Konstruktreliabilität, die interne Konsistenz (Dillon-Goldsteins Rho und die
durchschnittliche Kommunalität/AVE) und die Diskriminanzvalidität (Ladungen und Kreuzla-
dungen) überprüft. Konstrukte mit nur einem einzigen Indikator werden dabei nicht berücksich-
tigt, weil sie eine Kommunalität von 1 aufweisen (Tenenhaus et al., 2005).
159
Tabelle 41
Reliabilität, Ladungen und Kreuzladungen des Modells E (N = 44)
Konstrukt rho AVE Indikator KPV Leistung-B Leistung-S Zufriedenheit
KPV 0.78 0.66 kpv1 (parcel 1) 1.000 . . .
kpv2 (parcel 2) 0.569
Leistung- 0.66 0.40 Selbst (lsebet) . 0.806
Betrieb Selbst Leistungsvergleich
(lseleh)
. 0.515
Vorgesetztenbeurteilung
(vgb)
. .0.547
Leistung- 0.81 0.68 Notendurchschnitt (lnoteu) . . 0.788 .
Schule Selbst (lsesch) . . 0.859 .
Zufrie- 0.81 0.69 Gesamtzufriedenheit (zges) . . . 0.940
denheit Konstruktivität (konstr) . . . 0.705
Anmerkungen. rho = Composite-Reliabilität; AVE = durchschnittlich erfasste Varianz (Kommunalität); KPV = kontrapro-
duktives Verhalten; Selbst = Selbsteinschätzung
Die Composite-Reliabilität (Dillon-Goldsteins rho) liegt bei der Leistung im Betrieb unter dem
Cutoff-Wert von > .70. Ebenso ist die durchschnittlich erfasste Varianz (AVE) bzw. durchschnitt-
liche Kommunalität der Konstrukte nur bei der Leistung im Betrieb < .50. Die übrigen Konstrukte
weisen eine akzeptable Konvergenzvalidität auf. Alle Faktoren weisen akzeptable Ladungen > .50
und keine höheren Kreuzladungen bei anderen Konstrukten auf. Die Diskriminanzvalidität ist
daher akzeptabel. Um eine bessere Reliabilität bzw. AVE beim Faktor Leistung im Betrieb zu
erreichen, wird der Indikator „Selbsteinschätzung Leistungsvergleich“ aus dem Modell ausge-
schlossen (Modell E1). Es ergeben sich nun folgende Werte:
Tabelle 42
Reliabilität, Ladungen und Kreuzladungen des Modells E1 (N = 44)
Konstrukt rho AVE Indikator KPV Leistung-B Leistung-S Zufriedenheit
KPV 0.78 0.66 kpv1 (parcel 1) 1.000 . . .
kpv2 (parcel 2) 0.569
Leistung- 0.70 0.55 Selbst (lsebet) . 0.872
Betrieb Vorgesetztenbeurteilung
(vgb)
. 0.579
Leistung- 0.81 0.68 Notendurchschnitt (lnoteu) . . 0.788 .
Schule Selbst (lsesch) . . 0.859 .
Zufrie- 0.81 0.69 Gesamtzufriedenheit (zges) . . . 0.940
denheit Konstruktivität (konstr) . . . 0.705
Anmerkungen. rho = Composite-Reliabilität; AVE = durchschnittlich erfasste Varianz (Kommunalität); KPV/kpv =
kontraproduktives Verhalten, Selbst = Selbsteinschätzung
Nun wird die Güte des Struktur- und Gesamtmodells bewertet. Dazu werden die Pfadkoeffizienten
und deren Signifikanz überprüft. Die Signifikanz der Pfadkoeffizienten wird mit der Bootstrap-
Technik geschätzt (Konfidenzniveau 90 %/95 %, Perzentil-Methode, Anzahl der Zufallsstichproben
500). Die prädiktive Validität des Strukturmodells wird durch die erklärte Varianz (R²) der endoge-
nen Konstrukte bewertet (Chin, 2010). In Tabelle 43 werden die Schätzungen und Konfidenzinter-
valle aller Parameter auf dem 95 %-Niveau dargestellt.
160
Tabelle 43
Modell E1 mit Parameterschätzungen und Bootstrap-Konfidenzintervallen (95 %)
Pfad Estimate Bias Std.Error a
Lower a
Upper
LVKINT1 -> kint1 1.000 0.000 0.000 . .
LVKSUB1 -> ksub1u 1.000 0.000 0.000 . .
LVKSYS1 -> ksys1 1.000 0.000 0.000 . .
KPV -> kpv1 1.000 ** -0.034 0.079 0.834 1.000
KPV -> kpv2 0.569 ** -0.023 0.257 0.027 0.904
LEISTUNG-B -> lsebet 0.872 * -0.104 0.324 -0.530 0.999
LEISTUNG-B -> vgb 0.579 -0.049 0.365 -0.451 0.982
LEISTUNG-S -> lnoteu 0.788 ** -0.014 0.217 0.053 0.988
LEISTUNG-S -> lsesch 0.859 ** -0.074 0.225 0.033 0.997
ZUFRIEDENHEIT -> konstr 0.705 ** 0.074 0.238 0.037 0.997
ZUFRIEDENHEIT -> zges 0.940 * -0.174 0.265 -0.010 0.998
LVKINT1 -> KPV 0.163 0.002 0.154 -0.145 0.460
LVKSUB1 -> KPV -0.056 -0.016 0.201 -0.499 0.263
LVKSYS1 -> KPV -0.364 ** -0.029 0.184 -0.740 -0.074
LVKINT1 -> LEISTUNG-B 0.244 -0.016 0.252 -0.410 0.569
LVKSUB1 -> LEISTUNG-B 0.264 -0.037 0.171 -0.206 0.509
LVKSYS1 -> LEISTUNG-B 0.222 * 0.022 0.108 -0.048 0.432
LVKINT1 -> LEISTUNG-S -0.110 0.009 0.226 -0.496 0.382
LVKSUB1 -> LEISTUNG-S 0.040 -0.027 0.224 -0.472 0.444
LVKSYS1 -> LEISTUNG-S 0.272 ** 0.047 0.112 0.101 0.554
LVKINT1 -> ZUFRIEDENHEIT -0.112 0.049 0.275 -0.481 0.502
LVKSUB1 -> ZUFRIEDENHEIT -0.047 0.029 0.233 -0.365 0.538
LVKSYS1 -> ZUFRIEDENHEIT 0.078 0.050 0.131 -0.065 0.446
Anmerkungen. a
Lower and upper limits are for the 95 percent confidence interval; Signifikanz: **p < 0.05, *p < 0.1; LV... = latente
Variable; KPV = kontraproduktives Verhalten, LEISTUNG-B = Leistung im Betrieb, LEISTUNG-S = Leistung in der Schule
Pfadkoeffizienten > .20, mit dem korrekten Vorzeichen, zeigen sich nur beim Faktor Leistung im
Betrieb und allen drei Kongruenzmaßen, beim Pfad Leistung in der Schule und der
Systemkongruenz 1 und beim kontraproduktiven Verhalten und der Systemkongruenz 1. Interes-
santerweise wird nur der Zusammenhang zwischen der Systemkongruenz 1 und dem kontrapro-
duktivem Verhalten (-.364) und der Leistung in der Schule (.272) auf dem 5 %-Niveau signifikant
und zwischen der Systemkongruenz 1 und der Leistung im Betrieb (.222) auf dem 10 %-Niveau
signifikant. Die Systemkongruenz 1 hat in diesem Modell einen signifikanten Einfluss auf das
kontraproduktive Verhalten und die betriebliche und schulische Leistung. Das bedeutet, Lehrlinge,
die vor Eintritt in die Ausbildung eine höhere Kongruenz laut Ausbildungssystem aufweisen, zeigen
nach Eintritt in die Ausbildung eine etwas bessere betriebliche und schulische Leistung und ein
geringeres kontraproduktives Verhalten als Lehrlinge mit niedrigerer Systemkongruenz 1.
Nun wird die prädiktive Validität (R²) des Strukturmodells überprüft.
161
Abbildung 12
PLS-Strukturmodell E1 mit Pfadkoeffizienten und R²-Werten (N = 44)
Anmerkungen. LV... = latente Variable; KPV = kontraproduktives Verhalten, LEISTUNG-B = Leistung im Betrieb,
LEISTUNG-S = Leistung in der Schule
Die erklärte Varianz R² erreicht bei keiner endogenen Variable den Cutoff-Wert von > .20. Die
prädiktive Validität des Modells liegt damit bei allen Faktoren unter dem Cutoff-Wert. Das Modell
erklärt nur rund 9.7 % der Varianz der schulischen Leistung, 2.5 % der Varianz der Zufriedenheit,
14.7 % der Varianz der betrieblichen Leistung und 18.1 % der Varianz des kontraproduktiven
Verhaltens.
Der Einfluss einer unabhängigen latenten Variable (Kongruenzmaß) auf eine abhängige latente
Variable (Kritierium) kann mit der Effektstärke f² berechnet werden (Chin, 2010). Die Effektstärken
f² der Kongruenzmaße auf die einzelnen Kriterien werden in Tabelle 44 gegenübergestellt.
Tabelle 44
Effektstärken f² der Kongruenzmaße auf die Kriterien (Modell E1)
Kriterien R² (alle Kongruenzmaße) f² KSUB1 f² KSYS1 f² KINT1
KPV 0.181 -0.009 0.221 -0.044
LEISTUNG-Betrieb 0.147 0.115 0.055 0.066
LEISTUNG-Schule 0.097 0.040 -0.056 0.013
ZUFRIEDENHEIT 0.025 -0.005 0.003 0.011
Effektstärken von .02 gelten nach Cohen (1988) als kleiner, von .15 als mittlerer und von .35 als
starker Effekt. Bei allen Kongruenzmaßen zeigen sich nur kleine bis mittlere Effektstärken auf die
162
Kriterien. Den größten Einfluss auf das kontraproduktive Verhalten hat die Systemkongruenz 1
(.221), auf die betriebliche (.115) und schulische Leistung (.040) die subjektive Kongruenz 1 und
auf die Zufriedenheit mit einer relativ kleinen Effektstärke (.011) die Interessenkongruenz 1.
In PLS gibt es keine globalen Gütekriterien zur Bewertung des Gesamtmodells wie in SEM. Mit dem
Goodness-of-Fit-Index (GoF) kann jedoch die Vorhersagerelevanz des Gesamtmodells beurteilt
werden. Der GoF berechnet sich aus dem geometrischen Mittel des durchschnittlichen Kom-
munalitätsindex und des durchschnittlichen R²-Wertes. Ein weiterer Test zur Bewertung der Vor-
hersagerelevanz des Modells ist das Stone-Geisser Q². Q² gibt an, wie gut die empirischen Daten
durch das Modell rekonstruiert wurden. Ein Q² > 0 bedeutet, dass das Modell gut geschätzt wurde
und Vorhersagerelevanz besitzt, wohingegen ein Q² < 0 auf einen Mangel an prädiktiver Relevanz
hinweist (Chin, 2010).
Tabelle 45
R², Kommunalität, Redundanz, Q² und GoF des Modells E1
latentes Konstrukt R² Kommunalität
(AVE)
Redundanz Q²
(ohne KSYS1) a
GoF
KPV 0.181 0.66 0.120 -0.053
Leistung Betrieb 0.147 0.55 0.080 -0.028
Leistung Schule 0.097 0.68 0.066 -0.154
Zufriedenheit 0.025 0.69 0.017 -0.203
Mittelwert (global) 0.110 0.64 0.072 0.27
Anmerkungen. AVE = durchschnittlich erfasste Varianz (Kommunalität); Q² = Stone-Geisser Q² (Auslassungsdistanz
D=5), GoF = Goodness-of-Fit-Index; a
Q² ist beim Gesamtmodell E1 nicht berechenbar. Nach Ausschluss der
Systemkongruenz 1 kann Q² für das verbleibende Modell berechnet werden (= angeführte Werte)
Das Modell erklärt im Durchschnitt nur 11 % (R²) der Varianz der endogenen Konstrukte. Die
Qualität des gesamten Messmodells (durchschnittliche Kommunalität) ist mit 64 % aufgeklärter
Varianz akzeptabel. Die Qualität des Strukturmodells (durchschnittlicher Redundanzindex) ist
jedoch gering. Die latenten Variablen erklären nur rund 7 % der Varianz der manifesten Variablen
über die indirekt mit ihnen verbundenen latenten Variablen. Q² ist beim Gesamtmodell E1 nicht
berechenbar, was vermutlich auf die geringe Stichprobengröße zurückzuführen ist. Für ein redu-
ziertes Modell, ohne Systemkongruenz 1, ergibt sich bei allen Kriterien ein negatives Q². Das
bedeutet, dass die empirischen Daten durch das Modell für die Blocks aller latenten Variablen
nicht gut geschätzt wurden. Die prädiktive Validität des Modells ist insgesamt sehr niedrig. Dies
zeigt sich im geringen R² (.11) und wird durch Q² ebenfalls bestätigt. Der Goodness-of-Fit-Index
(GoF) ist mit .27 auch nicht sehr hoch.
Nun wird das zweite Modell mit den drei Kongruenzmaßen nach Eintritt in die Ausbildung mit der
gesamten Lehrlingsstichprobe geschätzt (N = 46, Modell F). Da die Stichprobe sehr klein ist,
werden im Gegensatz zu den MIMIC-Modellen der Gesamt- und Schülerstichprobe nur die drei
Kongruenzmaße nach Eintritt in die Ausbildung ins Modell aufgenommen. Es wird wieder zuerst
das Messmodell und anschließend das Strukturmodell bewertet. Zur Bewertung des Messmodells
mit den reflektiven Konstrukten werden die Konstruktreliabilität und interne Konsistenz (Dillon-
Goldsteins Rho und die durchschnittliche Kommunalität/AVE) und die Diskriminanzvalidität
(Ladungen und Kreuzladungen) überprüft.
Es wird zuerst ein Modell mit allen Indikatoren geschätzt. Die Ladung des Indikators „Selbstein-
schätzung Leistungsvergleich“ des Faktors Leistung im Betrieb ist, wie bereits beim Modell E, sehr
163
niedrig. Hier beträgt sie nur .179 und lädt zusätzlich auf den Faktor kontraproduktives Verhalten
(.166). Beim Faktor Leistung im Betrieb ergibt sich daher nur ein Rho von .54 und eine Kommuna-
lität von .32. Der Indikator wird daher wieder aus dem Modell ausgeschlossen. Es ergeben sich nun
folgende Werte:
Tabelle 46
Reliabilität, Ladungen und Kreuzladungen des Modells F (N = 46)
Konstrukt rho AVE Indikator KPV Leistung-B Leistung-S Zufriedenheit
KPV 0.88 0.79 kpv1 (parcel 1) 0.854
kpv2 (parcel 2) 0.922
Leistung- 0.64 0.47 Selbst (lsebet) 0.627
Betrieb Vorgesetztenbeurteilung
(vgb)
0.737
Leistung- 0.77 0.64 Notendurchschnitt (lnoteu) 0.987
Schule Selbst (lsesch) 0.556
Zufrie- 0.83 0.71 Gesamtzufriedenheit (zges) 0.849
denheit Konstruktivität (konstr) 0.837
Anmerkungen. rho = Composite-Reliabilität; AVE = durchschnittlich erfasste Varianz (Kommunalität); KPV = kontrapro-
duktives Verhalten, Selbst = Selbsteinschätzung
Die Composite-Reliabilität (Dillon-Goldstein’s rho) liegt nur bei der Leistung im Betrieb unter dem
Cutoff-Wert von > .70. Ebenso ist die durchschnittlich erfasste Varianz (AVE) bzw. durchschnittli-
che Kommunalität der Konstrukte nur bei der Leistung im Betrieb < .50. Die übrigen Konstrukte
weisen eine akzeptable Konvergenzvalidität auf. Alle Faktoren weisen akzeptable Ladungen > .50
und keine höheren Kreuzladungen bei anderen Konstrukten auf. Die Diskriminanzvalidität ist
daher akzeptabel.
Nun wird die Güte des Struktur- und Gesamtmodells bewertet. Die Signifikanz der Pfadkoeffizien-
ten wird mit der Bootstrap-Technik überprüft (Konfidenzniveau 90 %/95 %, Perzentil-Methode,
Anzahl der Zufallsstichproben 500). Die prädiktive Validität des Strukturmodells wird durch die
erklärte Varianz (R²) der endogenen Konstrukte überprüft (Chin, 2010). In Tabelle 47 werden die
Schätzungen und Konfidenzintervalle aller Parameter auf dem 95 %-Niveau dargestellt.
164
Tabelle 47
Modell F mit Parameterschätzungen und Bootstrap-Konfidenzintervallen (95 %)
Pfad Estimate Bias Std.Error Lower Upper
LVKINT2 -> KINT2 1.000 0.000 0.000 . .
LVKSUB2 -> KSUB2 1.000 0.000 0.000 . .
LVKSYS2 -> KSYS2 1.000 0.000 0.000 . .
KPV -> kpv1 0.854 ** 0.003 0.085 0.640 0.972
KPV -> kpv2 0.922 ** -0.004 0.048 0.784 0.972
LEISTUNG-B -> lsebet 0.627 -0.124 0.544 -0.728 0.999
LEISTUNG-B -> vgb 0.737 -0.251 0.541 -0.750 0.999
LEISTUNG-S -> lnoteu 0.987 ** -0.137 0.226 0.015 0.999
LEISTUNG-S -> lsesch 0.556 * 0.151 0.248 -0.114 0.973
ZUFRIEDENHEIT -> konstr 0.837 * -0.094 0.286 -0.300 0.935
ZUFRIEDENHEIT -> zges 0.849 ** 0.006 0.111 0.559 0.993
LVKINT2 -> KPV -0.007 -0.023 0.156 -0.361 0.281
LVKSUB2 -> KPV -0.551 * -0.003 0.250 -0.970 0.036
LVKSYS2 -> KPV 0.227 ** 0.014 0.152 0.006 0.583
LVKINT2 -> LEISTUNG-B 0.262 0.043 0.284 -0.388 0.782
LVKSUB2 -> LEISTUNG-B 0.029 0.075 0.190 -0.202 0.551
LVKSYS2 -> LEISTUNG-B -0.092 -0.048 0.237 -0.628 0.341
LVKINT2 -> LEISTUNG-S 0.090 -0.015 0.238 -0.353 0.562
LVKSUB2 -> LEISTUNG-S 0.302 0.028 0.312 -0.351 0.967
LVKSYS2 -> LEISTUNG-S -0.113 0.008 0.392 -0.857 0.578
LVKINT2 -> ZUFRIEDENHEIT 0.025 -0.026 0.173 -0.398 0.373
LVKSUB2 -> ZUFRIEDENHEIT 0.807 ** -0.056 0.227 0.229 1.046
LVKSYS2 -> ZUFRIEDENHEIT -0.168 0.026 0.158 -0.442 0.131
Anmerkungen. a
Lower and upper limits are for the 95 percent confidence interval; Signifikanz: **p < 0.05, *p < 0.1;
LV... = latente Variable; KPV = kontraproduktives Verhalten, LEISTUNG-B = Leistung im Betrieb, LEISTUNG-S = Leistung
in der Schule
Pfadkoeffizienten > .20, und gleichzeitig die stärksten Effekte, zeigen sich zwischen der subjektiven
Kongruenz 2 und der Zufriedenheit (.807), dem kontraproduktiven Verhalten (-.551) und der
schulischen Leistung (.302). Im Modell wird der Einfluss der subjektiven Kongruenz 2 auf die
Zufriedenheit auf dem 5 %-Niveau und auf das kontraproduktive Verhalten auf dem 10 %-Niveau
signifikant. Im Vergleich zum Modell E1, mit den Kongruenzmaßen vor Eintritt in die Ausbildung,
ergibt sich im Modell F ein beträchtlicher Einfluss der subjektiven Kongruenz 2 auf die arbeits- und
organisationspsychologischen Kriterien. Lehrlinge, die die Kongruenz zwischen ihrer Aspiration
und der Ausbildung (Messphase t3) höher einschätzen, sind wesentlich zufriedener (R² = .651) mit
ihrer Ausbildung, zeigen eine bessere schulische Leistung (R² = .091) und weisen ein geringeres
kontraproduktives Verhalten (R² = .304) auf als Lehrlinge mit niedrigeren Kongruenzwerten.
Ein weiterer Pfadkoeffizient > .20, mit dem korrekten Vorzeichen zeigt sich nur mehr zwischen der
Interessenkongruenz 2 und der betrieblichen Leistung (.262), der nicht signifikant wird. Inte-
ressanterweise wird der Einfluss der Systemkongruenz 2 auf das kontraproduktive Verhalten auf
dem 5 %-Niveau signifikant, obwohl dieser positiv ist (+.227), was bedeutet, dass eine höhere
Systemkongruenz zu mehr kontraproduktivem Verhalten führt.
Nun wird die prädiktive Validität (R²) des Strukturmodells überprüft.
165
Abbildung 13
PLS-Strukturmodell F mit Pfadkoeffizienten und R²-Werten (N = 46)
Anmerkungen. LV... = latente Variable; KPV = kontraproduktives Verhalten, LEISTUNG-B = Leistung im Betrieb,
LEISTUNG-S = Leistung in der Schule
Die erklärte Varianz (R²) ist bei der Zufriedenheit mit .572 und beim KPV mit .257 hoch. Bei den
beiden Leistungsfaktoren ist R² < .20. Das Modell erklärt damit rund 57 % der Varianz der Zufrie-
denheit und 26 % der Varianz des kontraproduktiven Verhaltens. Die erklärte Varianz bei der
Zufriedenheit kann als beträchtlich eingestuft werden (Chin, 1998; zitiert nach Ringle, 2004a,
S. 15).
Die Einflüsse der Kongruenzmaße auf die einzelnen Kriterien werden mit der Effektstärke f²
berechnet.
Tabelle 48
Effektstärken f² der Kongruenzmaße auf die Kriterien (Modell F)
Kriterien R² (alle Kongruenzmaße) f² KSUB2 f² KSYS2 f² KINT2
KPV 0.257 0.315 0.040 0.000
LEISTUNG-Betrieb 0.055 0.001 0.006 0.047
LEISTUNG-Schule 0.078 0.073 0.013 0.010
ZUFRIEDENHEIT 0.572 1.210 0.044 0.002
Effektstärken von .02 gelten nach Cohen (1988) als kleiner, von .15 als mittlerer und von .35 als
starker Effekt. Die Effektstärke der subjektiven Kongruenz 2 auf die Zufriedenheit ist extrem stark
166
und liegt mit 1.21 weit über .35. Die Effektstärke auf das kontraproduktive Verhalten (.315) ist
ebenfalls hoch. Obwohl die Effektstärke der subjektiven Kongruenz 2 auf die schulische Leistung
nur klein ist (.073), ist sie von allen Kongruenzmaßen am stärksten. Die größte Effektstärke auf die
betriebliche Leistung erreicht die Interessenkongruenz 2 mit .047, einem kleinen Effekt.
Zur Bewertung des Messmodells, Strukturmodells und Gesamtmodells werden die Kommunalität,
Redundanz, Q² und der Goodness-of-Fit-Index (GoF) berechnet.
Tabelle 49
R², Kommunalität, Redundanz, Q² und GoF des Modells F
latentes Konstrukt R² Kommunalität
(AVE)
Redundanz Q² GoF
KPV 0.257 0.79 0.203 0.10
Leistung Betrieb 0.055 0.47 0.026 -0.20
Leistung Schule 0.078 0.64 0.050 -0.10
Zufriedenheit 0.572 0.71 0.406 0.28
Mittelwert (global) 0.240 0.650 0.170 0.40
Anmerkungen. AVE = durchschnittlich erfasste Varianz (Kommunalität); Q² = Stone-Geisser Q² (Auslassungsdistanz
D=5), GoF = Goodness-of-Fit-Index;
Das Modell erklärt im Durchschnitt 24 % (R²) der Varianz der endogenen Konstrukte. Die Qualität
des gesamten Messmodells (durchschnittliche Kommunalität) ist mit 65 % aufgeklärter Varianz
akzeptabel. Die Qualität des Strukturmodells (durchschnittlicher Redundanzindex) ist ebenfalls
akzeptabel. Die latenten Variablen erklären rund 17 % der Varianz der manifesten Variablen über
die indirekt mit ihnen verbundenen latenten Variablen. Q² ist nur beim kontraproduktiven
Verhalten und bei der Zufriedenheit positiv. Die empirischen Daten wurden bei den beiden Blocks
durch das Modell gut rekonstruiert. Das Modell besitzt damit für die Kriterien Zufriedenheit und
kontraproduktives Verhalten Vorhersagerelevanz, was bereits durch die erklärte Varianz (R²)
bestätigt wurde. Bei den beiden Leistungskriterien ist Q² < 0, was bedeutet, dass die beiden
latenten Variablen schlecht geschätzt wurden. Der Mangel an Schätzrelevanz ist vermutlich auf die
kleine Stichprobe zurückzuführen. Insgesamt ist die Vorhersagerelevanz des Gesamtmodells F mit
einem Goodness-of-Fit-Index (GoF) von .40 wesentlich höher als beim Modell E1 (.27).
4.3.4.3 Zusammenfassung der Ergebnisse der PLS-Modelle
Der Einfluss der Kongruenzmaße auf die arbeits- und organisationspsychologischen Kriterien
wurde bei der Lehrlingsstichprobe mit PLS-Pfadmodellen geschätzt, da eine Schätzung mit SEM
aufgrund der geringen Stichprobe nicht möglich war. Der Einfluss der drei vor Eintritt in die Ausbil-
dung erhobenen Kongruenzmaße auf die Kriterien wurde mit einer reduzierten Stichprobe
geschätzt (Modell E/N = 44), da für den Vergleich der Effekte aller drei Kongruenzmaße dieselben
Ausbildungswünsche herangezogen werden mussten. Der Einfluss der Kongruenzmaße nach
Eintritt in die Ausbildung wurde mit der Gesamtstichprobe (N = 46) geschätzt.
Im Lehrlingsmodell E1, mit den Kongruenzmaßen vor Eintritt in die Ausbildung, zeigte sich nur ein
signifikanter Einfluss der Systemkongruenz 1 auf das kontraproduktive Verhalten (-.364), die
betriebliche Leistung (.222) und die schulische Leistung (.272). Jugendliche, die vor Eintritt in die
Ausbildung, in Messphase t1, eine hohe Systemkongruenz aufweisen, zeigen in der Ausbildung
(Messphase t3) ein geringeres kontraproduktives Verhalten (R² = .132) und eine bessere betrieb-
liche (R² = .049) und schulische (R² = .074) Leistung als Jugendliche mit niedrigeren Werten.
167
Weitere Effekte > .20 ergaben sich noch bei der Interessenkongruenz 1 (.244) und der subjektiven
Kongruenz 1 (.264) auf die betriebliche Leistung, die jedoch im Modell nicht signifikant wurden.
Das bedeutet, dass die gemessene Kongruenz laut Ausbildungssystem das zukünftige kontrapro-
duktive Verhalten, die betriebliche und schulische Leistung bei den Lehrlingen besser vorhersagt
als die subjektive Kongruenz und die Interessenkongruenz.
Der Vergleich der Effektstärken f² der drei vor Eintritt in die Ausbildung erhobenen Kongruenz-
maße auf die Kriterien ergab, dass die Systemkongruenz 1 den stärksten Effekt auf das kontrapro-
duktive Verhalten ausübt (.221), die subjektive Kongruenz 1 auf die betriebliche (.115) und die
schulische (.040) Leistung und die Interessenkongruenz 1 auf die Zufriedenheit (.011).
Im Modell F, mit den nach Eintritt in die Ausbildung erhobenen Kongruenzmaßen, zeigte sich
jedoch ein vollkommen anderes Bild. Die Einflüsse der subjektiven Kongruenz 2 auf die Zufrieden-
heit (.807) und das kontraproduktive Verhalten (-.551) sind beträchtlich und auf dem 5 %-Niveau
signifikant. Es ergibt sich auch ein Effekt der subjektiven Kongruenz 2 auf die schulische Leistung
(.302), der jedoch im Modell nicht signifikant wird. Zwei weitere Effekte > .20 zeigen sich zwischen
der Systemkongruenz 2 und dem kontraproduktiven Verhalten (+.227) und zwischen der
Interessenkongruenz 2 und der betrieblichen Leistung (.262 nicht signifikant). Lehrlinge, die die
Kongruenz zwischen ihrer Aspiration und der Ausbildung, in der sie sich in Messphase t3 befinden,
höher einschätzen, sind zufriedener mit ihrer Ausbildung (R² = .651), zeigen eine bessere schuli-
sche Leistung (R² = .091) und weisen ein geringeres kontraproduktives Verhalten (R² = .304) auf als
Lehrlinge mit niedrigeren Kongruenzwerten. Rund 65 % der Varianz der Zufriedenheit, 9 % der
Varianz der schulischen Leistung und 30 % der Varianz des kontraproduktiven Verhaltens können
auf die subjektive Kongruenz 2 zurückgeführt werden.
Der Vergleich der Effektstärken f² der drei Kongruenzmaße auf die Kriterien zeigte, dass die
subjektive Kongruenz 2 einen sehr starken Effekt auf die Zufriedenheit (1.210) und einen starken
Effekt auf das kontraproduktive Verhalten (0.315) ausübt, während die Effektstärken der
Systemkongruenz 2 und der Interessenkongruenz 2 auf die Kriterien von keinem (0.00) bis zu
einem kleinen (0.047) Effekt reichen.
Die Hypothesen H5a, H5b und H5c zum Zusammenhang zwischen den Kongruenzmaßen und den
Kriterien bei der Lehrlingsstichprobe können wie folgt beantwortet werden: Vor Eintritt in die
Ausbildung übt nur die Systemkongruenz 1 einen signifikanten Einfluss auf die Kriterien aus. Bei
der subjektiven Kongruenz zeigt sich zwar ein höherer Effekt auf die betriebliche Leistung als bei
den beiden anderen Kongruenzmaßen, der jedoch nicht signifikant wird. H5a kann daher nur für
den Effekt der subjektiven Kongruenz 1 auf die Leistung im Betrieb bestätigt werden. Für den
Einfluss auf die übrigen Variablen muss die Hypothese abgelehnt werden. Nach Eintritt in die
Ausbildung zeigen sich bei der subjektiven Kongruenz 2 wesentlich höhere Effekte auf die Zufrie-
denheit, das kontraproduktive Verhalten und die schulische Leistung als bei der Interessen-
kongruenz 2 und der Systemkongruenz 2. Nur der Effekt der Interessenkongruenz 2 auf die be-
triebliche Leistung ist höher als jener der subjektiven Kongruenz 2. H5b kann daher für drei Krite-
rien bestätigt werden. Für die Leistung im Betrieb muss die Hypothese abgelehnt werden. Hypo-
these H5c kann jedoch bestätigt werden. Der Einfluss der nach Eintritt in die Ausbildung erhobe-
nen subjektiven Kongruenz 2 auf die Kriterien ist wesentlich stärker als der Einfluss der vor Eintritt
in die Ausbildung erhobenen subjektiven Kongruenz 1.
Der Vergleich der Güte der beiden Modelle, E1 und F, zeigte, dass Modell F (GoF .40) eine
wesentlich höhere globale Vorhersagerelevanz (Goodness-of-Fit) besitzt als Modell E1 (GoF .27).
168
Auch die Vorhersagerelevanz des Modells F hinsichtlich des Anteils der aufgeklärten Varianz an
der Gesamtvarianz ist wesentlich größer (Mittelwert R² = .24) als jene des Modells E1 (Mittelwert
R² = .11). Ein Grund für die teilweise schlechten Parameterschätzungen und die nicht signifikanten
Pfadkoeffizienten könnte die geringe Stichprobengröße und Indikatoranzahl sein. Schätzungen
nähern sich den wahren Werten an, wenn die Anzahl der Indikatoren pro Konstrukt und die
Stichprobengröße zunimmt („consistency at large“) (Chin, 2010).
4.3.5 Analysen einzelner Indikatoren der Kriterien
Nach Eintritt in die Ausbildung ergaben sich hohe Zusammenhänge zwischen der subjektiven
Kongruenz 2 und der Zufriedenheit. Aber wie zufrieden sind die Jugendlichen tatsächlich? Anhand
der Formen der Arbeitszufriedenheit und der Konstruktivität soll überprüft werden, auf welche
Dimensionen die hohe Zufriedenheit zurückzuführen ist.
Von den sieben Formen der Arbeitszufriedenheit können aus arbeits- und organisations-
psychologischer Sicht nur die progressive und die stabilisierte Arbeitszufriedenheit als Indikatoren
für Gesundheit bewertet werden. Die konstruktive Unzufriedenheit ergibt sich zwar aufgrund
eines negativen Soll-Ist-Vergleichs, das Individuum bemüht sich jedoch aktiv darum, Probleme in
der Arbeitstätigkeit zu lösen und zu überwinden (Iwanowa, 2007). Konstruktive Formen der
Zufriedenheit können daher als positiv betrachtet werden, während nicht-konstruktive Formen
negative Auswirkungen haben können. Die resignative Arbeitszufriedenheit, beispielsweise, ist mit
zahlreichen negativen Folgen für die Gesundheit verbunden (Iwanowa, 2007).
Tabelle 50
Konstruktivitätsdimensionen nach Häufigkeiten und Stichproben
Dimension/Form Gesamt % Schüler/innen Lehrlinge
Konstruktivität 130 33.0 109 21
davon progressive Z 112 28.4 91 21
davon konstruktive UZ 18 4.6 18 0
Nicht-Konstruktivität 259 65.7 236 23
davon stabilisierte Z 156 39.6 137 19
davon resignative Z 67 17.0 64 3
davon Pseudo-Z 8 2.0 8 0
davon fixierte UZ 12 3.0 12 0
davon fixierte UZ mit
Fluktuationsabsicht
16 4.1 15 1
Gesamt 389 98.7 345 44
Fehlend 5 1.3 3 2
Gesamt (N) 394 100.0 348 46
Anmerkungen. Z = Zufriedenheit, UZ = Unzufriedenheit
Von allen Jugendlichen sind immerhin 268 (68.9 %) wirklich zufrieden (112 progressiv und 156
stabilisiert) mit ihrer Ausbildung. 18 (4.6 %) unzufriedene Jugendliche versuchen konstruktiv etwas
an der Ausbildungssituation zu verändern, was als positiv betrachtet werden kann. Die restlichen
103 (26.5 %) Jugendlichen sind folglich nicht konstruktiv zufrieden oder unzufrieden mit ihrer
Ausbildung. Insgesamt weisen etwa ein Drittel (33 %) der Jugendlichen konstruktive Formen der
Zufriedenheit bzw. Unzufriedenheit auf, 259 (65.7 %) nicht-konstruktive Formen. Von den unzu-
169
friedenen Jugendlichen erwägen 16 einen Schul- bzw. Arbeitsplatzwechsel (fixiert mit Fluktuati-
onsabsicht).
Der Zusammenhang zwischen der Fluktuationsabsicht und der Konstruktivität nach Formen ist
schwach aber signifikant (Konstruktivität 7-stufig: r = -.183). (vgl. Anhang F). Mit den beiden
Dimensionen der Konstruktivität besteht kein Zusammenhang (Konstruktivität dichotom: Eta =
.079 bzw. .061). Eine Überprüfung der Variable Fluktuationsabsicht nach Konstruktivitätsdimen-
sionen zeigt folgendes Bild:
Tabelle 51
Kreuztabelle zwischen den Konstruktivitätsdimensionen und der Fluktuationsabsicht
Dimension/Form Fluktuationsabsicht
fehlend und gering stark und sehr stark
Gesamt Schüler/innen Lehrlinge Gesamt Schüler/innen Lehrlinge
Konstruktivität 104 85 19 26 24 2
davon progressive Z 92 73 19 20 18 2
davon konstruktive UZ 12 12 0 6 6 0
Nicht-Konstruktivität 189 173 16 70 63 7
davon stabilisierte Z 127 112 15 29 25 4
davon resignative Z 39 38 1 28 26 2
davon Pseudo-Z 6 6 0 2 2 0
davon fixierte UZ 8 8 0 4 4 0
davon fixierte UZ mit
Fluktuationsabsicht
9 9 0 7 6 1
Fehlend 3 3 0 0 0
Gesamt 296 261 35 96 87 9
Fehlend a 2 0 2
Gesamt (N) a 394 348 46
Anmerkungen. Z = Zufriedenheit, UZ = Unzufriedenheit, a Gesamtstichprobe (Summe der 2 Kategorien der Fluktuati-
onsabsicht)
Immerhin weisen zwei Drittel der Jugendlichen (296, 75.5 %) eine fehlende bis geringe Fluktuati-
onsabsicht auf. Die restlichen 96 (24.5 %) Jugendlichen gaben eine starke bis sehr starke Fluktua-
tionsabsicht an. Davon sind 20 progressiv und 29 stabilisiert zufrieden und 6 konstruktiv unzufrie-
den. Die übrigen 41 Jugendlichen sind resignativ zufrieden (28), „pseudo“-zufrieden (2) und fixiert
unzufrieden (11). Dass diese 41 Jugendlichen eine starke oder sehr starke Fluktuationsabsicht
aufweisen, kann durch die Zufriedenheits- bzw. Unzufriedenheitsformen erklärt werden. Die 6
konstruktiv unzufriedenen Schüler/innen versuchen zumindest konstruktiv die Ausbildungs-
situation zu verbessern, bevor sie die Schule oder den Ausbildungsplatz wechseln würden.
Warum würde aber ein Viertel der Jugendlichen (96) die Schule bzw. den Arbeitsplatz wechseln,
wenn sie eine(n) passendere(n) finden würden und sogar bei sehr starker Fluktuationsabsicht
schlechtere Noten bzw. einen geringeren Verdienst in Kauf nehmen?
Zusätzlich zur subjektiven Kongruenz 2 wurden folgende Variablen erhoben:
1. Drei zusätzliche Indikatoren der subjektiven Kongruenz 2 (Messphase t3): Kongruenz
Ausbildung – Interessen, Kongruenz Ausbildung – Fähigkeiten, Kongruenz Ausbildung –
Geschlecht
170
2. Die Kongruenz zwischen den Erwartungen an die Ausbildung und der Wirklichkeit
(Messphase t3): Informationen über die Ausbildung, Informationen über die in der Schule
angebotenen Fächer bzw. Ausbildungsmöglichkeiten im Betrieb, Vorstellungen über die
Personen in der Ausbildung (Lehrpersonen, Direktor/in bzw. Vorgesetzte(r), Kolle-
gen/Kolleginnen)
3. Erfahrungen der Jugendlichen in der zukünftigen Ausbildungsumwelt: Schnuppern und
Ansehen (Messphase t2)
4. Fünf Aspekte der Zufriedenheit mit der Ausbildung in der Schule (Zufriedenheit mit den
Beziehungen zu den Klassenkameraden, den Lehrkräften, dem Unterrichtsinhalt, der Aus-
stattung und den Noten) und im Betrieb (Zufriedenheit mit den Beziehungen zu den ande-
ren Mitarbeitern im Betrieb, dem/den Vorgesetzten, der Arbeitstätigkeit, den Arbeitsbe-
dingungen und der Entlohnung (vgl. Kapitel IV/2.3).
Die Erfahrungen der Jugendlichen in der zukünftigen Ausbildungsumwelt, nach Schnuppern und
Ansehen, teilen sich wie folgt auf: Von den Jugendlichen der Rücklaufquote (N = 394) waren 209
(53 %) schnuppern und haben sich zusätzlich die Ausbildungsumwelt angesehen, 33 (8.4 %) waren
nur schnuppern, 99 ( 25.1 %) haben sich die Ausbildungsumwelt nur angesehen und 52 (13.2 %)
waren weder schnuppern, noch haben sie sich die Ausbildungsumwelt angesehen, ein Jugendli-
cher machte keine Angabe. Insgesamt haben sich somit 86.6 % der Jugendlichen die
Ausbildungsumwelt zumindest angesehen.
Es werden zunächst die Korrelationen zwischen der Fluktuationsabsicht und dem Ausmaß der
Kongruenz, den einzelnen Aspekten der Zufriedenheit und der Kongruenz zwischen den
Erwartungen an die Ausbildung und der Wirklichkeit untersucht. Bei der Gesamtstichprobe
(Anhang F) zeigen sich schwache aber signifikante Korrelationen zwischen der Fluktuationsabsicht
und dem Ausmaß der Konstruktivität (-.183), der subjektiven Kongruenz 2/Aspiration-Ausbildung
(-.121), der subjektiven Kongruenz 2/Interessen-Ausbildung und Interessen (-.160), der subjektiven
Kongruenz 2/Geschlecht-Ausbildung (-.132). Zwischen der Fluktuationsabsicht und der
Interessenkongruenz und der Systemkongruenz ergeben sich keine signifikanten Zusammenhänge.
Es zeigen sich außerdem Zusammenhänge zwischen der Fluktuationsabsicht und der Kongruenz
zwischen Erwartungen und Wirklichkeit bezüglich Informationen über die Ausbildung (-.127),
Personen (-.164) und einzelnen Aspekten der Zufriedenheit bezüglich Lehrkräften (-.189) und
Unterrichtsinhalt (-.168). Die Höhe der Korrelationen zeigt, dass das Ausmaß der Konstruktivität
und die Kongruenz zwischen Erwartungen und Wirklichkeit bei den Personen in der
Ausbildungsumwelt und die Zufriedenheit mit den Lehrkräften und dem Unterrichtsinhalt die
wichtigsten Gründe für eine geringe Fluktuationsabsicht sind. Bei der Schülerstichprobe ergibt sich
der stärkste Zusammenhang zwischen der Fluktuationsabsicht und dem Ausmaß der
Konstruktivität (-.163), den ursprünglichen Vorstellungen über die Personen (Lehrpersonen) in der
zukünftigen Ausbildung und der Kongruenz mit der Wirklichkeit (-.150) und der Zufriedenheit mit
den Lehrpersonen (-.214) und dem Unterrichtsinhalt (-.156). Bei den Lehrlingen spielt zusätzlich
die Zufriedenheit mit dem Vorgesetzten in der betrieblichen Ausbildung (-.404) eine Rolle für eine
geringe Fluktuationsabsicht und das Ausmaß der Konstruktivität hängt ebenfalls von der
Zufriedenheit mit dem Vorgesetzten ab (.389).
Aber warum gaben 49 Jugendliche (43 Schüler/innen, 6 Lehrlinge) eine starke bis sehr starke
Fluktuationsabsicht an, obwohl sie mit der Ausbildung eigentlich progressiv oder stabilisiert
zufrieden sind? Wie kann diese Diskrepanz erklärt werden? Zur Klärung dieses Widerspruchs
werden nun systematisch einzelne Variablen bei den 49 Jugendlichen untersucht. Bei den drei
171
Kongruenzmaßen (nach Eintritt in die Ausbildung), weisen insgesamt 21 der 49 Jugendlichen
niedrige Werte entweder bei der subjektiven Kongruenz, bei der Systemkongruenz oder bei der
Interessenkongruenz oder bei mehreren Kongruenzmaßen auf. Beispielsweise alle Jugendlichen
mit niedriger subjektiver Kongruenz haben eine niedrige Interessenkongruenz und teilweise eine
niedrige Systemkongruenz. Das heißt, dass die Ausbildung weniger gut zu ihrer Aspiration passt.
Von den übrigen 28 Jugendlichen haben alle mittlere bis hohe Kongruenzwerte. Die Betrachtung
der einzelnen Indikatoren der subjektiven Kongruenz 2 zeigt, dass 9 Jugendliche (7 weibliche, 2
männliche) finden, dass die Ausbildung nur mittelmäßig zu ihrem Geschlecht passen würde, davon
weisen 6 Jugendliche die höchste Systemkongruenz 2 auf. 7 Jugendliche finden, dass die
Ausbildung nur mittelmäßig zu ihren Interessen passen würde, davon weisen 2 die höchste
Interessenkongruenz (Wert 18) auf. 9 Jugendliche finden, dass die Ausbildung nur mittelmäßig zu
ihren Fähigkeiten passen würde, davon haben 3 Jugendliche den Höchstwert bei der System-
kongruenz 2.
Diese Ergebnisse können mit dem Kompromissprozess nach Gottfredson (2002) erklärt werden.
Vermutlich sind diese Jugendlichen mittlere bis starke Kompromisse eingegangen, sogar nach dem
Geschlechtstyp, um mit der Ausbildung bessere Arbeitsplatzchancen zu haben (vgl. Kapitel
II/1.5.3). Dieser Kompromiss wirkt sich nun negativ auf das Befinden der Jugendlichen aus. Eine
Jugendliche, beispielsweise, die als Aspiration Metallbautechnikerin nannte, gab an, dass diese
Ausbildung weniger gut zu ihren Fähigkeiten und ihrem Geschlecht passen würde. Zwei weibliche
Jugendliche mit den Aspirationen „Lebensmitteltechnologe/in“ und „Bäcker/in“ fanden ebenfalls,
dass die Ausbildung nur mäßig zu ihrem Geschlecht passen würde. Ein Jugendlicher mit der
Aspiration „Werbegrafiker/in“ fand, dass die Ausbildung nur mäßig zu seinen Interessen,
Fähigkeiten und Geschlecht passen würde.
Die Untersuchung der Kongruenz zwischen Erwartungen und Wirklichkeit und der Zufriedenheit
mit einzelnen Aspekten der Ausbildung, bei den 28 Jugendlichen mit mittleren bis hohen
Kongruenzwerten, ergab folgende, weitere mögliche Gründe für die starke Fluktuationsabsicht
trotz progressiver oder stabilisierter Zufriedenheit: Hinsichtlich der Kongruenz zwischen den
Erwartungen an die Ausbildung und der Wirklichkeit gaben drei Jugendliche an, dass die Informa-
tionen, die sie über die Ausbildung und die in der Schule angebotenen Fächer bzw. die im Betrieb
angebotenen Ausbildungsmöglichkeiten hatten, nur teilweise mit der Wirklichkeit übereinstimmen
würden. Aber insgesamt 14 Jugendliche meinten, dass ihre Vorstellungen über die Personen
(Lehrer/innen, Direktor/in, Vorgesetzte(r) etc.) weniger mit der Wirklichkeit übereinstimmten,
obwohl der Großteil von ihnen in der Schule bzw. im Betrieb schnuppern war bzw. sich die Schule
bzw. den Betrieb angesehen hatte. Die Untersuchung einzelner Aspekte der Zufriedenheit zeigte,
dass elf Schüler mit den Beziehungen zu den anderen Klassenkameraden weniger zufrieden sind.
Zwei sind unzufrieden und 22 weniger zufrieden mit den Lehrkräften, der Großteil von diesen ist
auch weniger zufrieden mit dem Unterrichtsinhalt und 14 von ihnen sind auch mit der Ausstattung
weniger zufrieden. Insgesamt 21 Schüler/innen sind mit den Noten weniger zufrieden bis unzu-
frieden.
Unter den 28 Jugendlichen sind fünf Lehrlinge. Da diese bereits im Berufsleben stehen und von mir
teilweise auch persönlich befragt wurden, erschlossen sich folgende Gründe für die Diskrepanz
zwischen hoher (progressiver oder stabilisierter) Zufriedenheit und starker Fluktuationsabsicht: Ein
Lehrling, der im Lehrberuf „Maurer“ ausgebildet wird, gab in einem persönlichen Gespräch an,
dass er immer noch seinem Traumberuf „KFZ-Mechaniker“ nachhinge, aber in diesem Beruf keine
Lehrstelle fand. Er hatte sich zwar in 25 Betrieben beworben, aber aufgrund seiner mangelhaften
Leistung in Mathematik wurde er nicht genommen. Bei einzelnen Aspekten der Zufriedenheit mit
172
der betrieblichen Ausbildung gab er an, dass er weniger zufrieden mit den Beziehungen zu den
anderen Kollegen, dem Vorgesetzten und der Arbeitstätigkeit sei. Mit den Arbeitsbedingungen
und der Entlohnung ist er sehr zufrieden. Ein Lehrling, der ebenfalls „Maurer“ lernt, hatte
ursprünglich den Traumberuf „Baggerfahrer“ und ist mit seiner Arbeitstätigkeit weniger zufrieden.
Ein Lehrling, der mit der betrieblichen Ausbildung eigentlich sehr zufrieden ist, erzählte, dass er
seinen Traumberuf „Koch“ bereits mit sechs Jahren hatte und zu Hause immer kochte. Schließlich
entschied er sich für eine Lehrstelle als Technischer Zeichner. Die beiden übrigen Lehrlinge hatten
ebenfalls andere Traumberufe, die sie nicht verwirklichen konnten und sind mit ihrer Arbeitstätig-
keit und ihren Arbeitsbedingungen weniger zufrieden.
Nun sollen noch die nicht selbstberichteten Indikatoren der Leistung betrachtet werden, der
Notendurchschnitt des Semesterzeugnisses des ersten Schuljahres bzw. Berufsschulzeugnisses des
ersten Lehrjahres und die Vorgesetztenbeurteilung. Noten besitzen eine mittlere Vorhersage-
validität für den Erfolg in der beruflichen Ausbildung. Allerdings hat diese in den letzten Jahrzehn-
ten abgenommen und liegt ab den 1980er Jahren noch bei ρ = .26 für Abschlussnoten aus deut-
schen Haupt- und Realschulen (Roth et al., 1996). Trotzdem sind Abschlussnoten und hochaggre-
gierte Notendurchschnitte die wichtigste Quelle zur Messung von Schulleistungen und auch eine
der validesten Einzelkomponenten bei der Personalauswahl (Schuler & Marcus, 2006). Die Ar-
beitsleistung von Lehrlingen wird durch den Ausbilder beurteilt, der in der Regel persönlich mit
dem Lehrling zusammenarbeitet und das Verhalten des Lehrlings besser beobachten kann. Vor-
gesetztenbeurteilungen sind daher die Hauptbeurteilungsquelle subjektiver Leistungsbeurtei-
lungen (Marcus & Schuler, 2006).
Die Leistungsindikatoren werden hinsichtlich der Zusammenhänge mit den Zufriedenheitsformen
bzw. Konstruktivitätsdimensionen und der Fluktuationsabsicht untersucht. Bei der Gesamtstich-
probe korreliert die Variable Notendurchschnitt nur schwach aber signifikant mit den Zufrieden-
heitsformen nach der Konstruktivität (.187), sie korreliert höher mit der Gesamtzufriedenheit
(.341). Mit der Fluktuationsabsicht ergibt sich kein Zusammenhang. Zur Untersuchung der Häufig-
keiten der Zufriedenheitsformen nach dem Notendurchschnitt werden diese zu Gruppen zusam-
mengefasst.
173
Tabelle 52
Konstruktivitätsdimensionen nach dem Notendurchschnitt (N = 394)
Dimension/Form Notendurchschnitt Gesamt
1.0 - 1.9 2.0 - 2.9 3.0 - 3.9 4.0 - 5.0
H % H % H % H %
Konstruktivität 29 37.2 58 32.2 34 31.5 4 33.3 125
davon progressive Z 27 34.6 53 29.4 25 23.1 2 16.7
davon konstruktive UZ 2 2.6 5 2.8 9 8.3 2 16.7
Nicht-Konstruktivität 47 60.3 120 66.7 74 68.5 8 66.7 249
davon stabilisierte Z 37 47.4 76 42.2 34 31.5 1 8.3
davon resignative Z 7 9.0 31 17.2 23 21.3 4 33.3
davon Pseudo-Z 1 1.3 5 2.8 1 0.9 1 8.3
davon fixierte UZ 0 0.0 3 1.7 8 7.4 1 8.3
davon fixierte UZ mit
Fluktuationsabsicht
2 2.6 5 2.8 8 7.4 1 8.3
Gesamt b 78 20.6 180 47.6 108 28.6 12 3.2 378
Fehlend a
16
Gesamt (N) a
394
Anmerkungen. Z = Zufriedenheit, UZ = Unzufriedenheit, H = Häufigkeiten, a Gesamtstichprobe (Summe der 4 Katego-
rien), b % von Gesamt 378
Der Großteil der Jugendlichen (64, 17 %) im oberen Leistungsbereich (Notendurchschnitte von 1.0
bis 1.9) ist wirklich zufrieden mit der Ausbildung (davon 27 progressiv und 37 stabilisiert). Die
Jugendlichen mit der besten Leistung weisen auch den höchsten Anteil an Zufriedenen (82 %) von
allen Leistungsgruppen auf. In der Leistungsgruppe mit Notendurchschnitten von 2.0 bis 2.9 liegt
der Anteil der Zufriedenen (progressiv und stabilisiert) bei 71.7 %, in der Leistungsgruppe mit
Notendurchschnitten von 4.0 bis 5.0 bei 54.6 % und in der letzten Gruppe bei 25 %. Der Anteil an
Konstruktiven ist in der besten Leistungsgruppe ebenfalls etwas höher (37.2 %) als in den übrigen
Gruppen.
Bei der Vorgesetztenbeurteilung bedeuten höhere Werte eine bessere Beurteilung durch den
Vorgesetzten. Bei den Lehrlingen zeigen sich folgende Häufigkeiten nach Konstruktivitätsdimensi-
onen:
174
Tabelle 53
Konstruktivitätsdimensionen nach der Vorgesetztenbeurteilung (N = 46)
Dimension/Form Vorgesetztenbeurteilung Gesamt
4.0 – 5.0 3.0 – 3.9 2.0 – 2.9
Konstruktivität 7 11 3 21
davon progressive Z 7 11 3 21
Nicht-Konstruktivität 8 10 5 23
davon stabilisierte Z 6 9 4 19
davon resignative Z 1 1 1 3
davon fixierte UZ mit Fluktuationsabsicht 1 1
Gesamt 15 21 8 44
Fehlend a
2
Gesamt (N) a
46
Anmerkungen. Z = Zufriedenheit, UZ = Unzufriedenheit, a Gesamtstichprobe (Summe der 4 Kategorien)
Der Großteil der Lehrlinge liegt bei der Vorgesetztenbeurteilung im oberen und mittleren
Wertebereich. In der am besten bewerteten Gruppe sind 29.5 % zufrieden (progressiv und stabili-
siert), in der mittleren Gruppe 45.5 % und in der am schlechtesten bewerteten Gruppe 16 %.
Insgesamt ist etwa die Hälfte der Lehrlinge progressiv zufrieden, auch jene drei, die von den
Vorgesetzten am schlechtesten beurteilt wurden. Interessant ist bei diesen drei Lehrlingen, dass
sie keine Fluktuationsabsicht aufweisen. Sie würden den Arbeitsplatz nicht wechseln, auch wenn
sie woanders mehr verdienen würden. Die Vorgesetzten sind andererseits mit ihrer Leistung
weniger zufrieden und begründen dies mit zu schlechten Noten für diesen Beruf, einer langsamen
Auffassungsgabe und „dass der Lehrling nichts von selbst tut, wenn kein Vorgesetzter anwesend
ist“.
4.3.6 Exogene Einflüsse auf die arbeits- und organisationspsychologischen Kriterien
Wenn Jugendliche ihren ursprünglichen Ausbildungswunsch nicht realisieren können bzw. einen
Kompromiss zum ursprünglichen Ausbildungswunsch eingehen müssen oder den gewünschten
Beruf nicht erlernen dürfen, könnte sich dies auf die arbeits- und organisationspsychologischen
Kriterien auswirken. Es soll daher, erstens, untersucht werden, ob sich eine Diskrepanz zwischen
idealistischer und realistischer Aspiration auf die Kriterien auswirkt (H6a). Zweitens soll überprüft
werden, ob sich ein Unterschied zwischen den Ausbildungswünschen, vor Eintritt in die Ausbil-
dung, und der tatsächlichen Ausbildung auf die arbeits- und organisationspsychologischen
Kriterien auswirkt (H6b, H6c). Ein Unterschied zwischen den realistischen Aspirationen, vor Eintritt
in die Ausbildung, und der Aspiration, nach Eintritt in die Ausbildung, sollte sich, drittens, jedoch
nicht auf die Kriterien auswirken (H6d, H6e). Viertens soll noch untersucht werden, ob die
Ausbildungsform die Kriterien beeinflusst (H6f).
Ein möglicher Kompromiss bzw. der Einfluss exogener Faktoren (Kovariate) auf die Kriterien kann
am besten mit einem MIMIC-Modell überprüft werden. Kovariate können sowohl metrisch als
auch kategorial sein, wobei kategoriale Indikatoren die Zugehörigkeit zu bestimmten Gruppen
(Kategorien) repräsentieren (Muthen, 1989). Bei den exogenen Einflussfaktoren handelt es sich
um dichotome Indikatoren, sogenannte Dummy-Variablen. Der direkte Effekt der dichotomen
Gruppenvariable gibt Auskunft darüber, ob der Unterschied zwischen zwei Gruppen das latente
Konstrukt zu Gunsten einer Gruppe vorhersagt. Wenn beispielsweise der Einfluss von
Geschlechterunterschieden auf ein latentes Konstrukt getestet wird und die Gruppe männlich mit
175
0 und weiblich mit 1 kodiert wird, bedeutet der Regressionskoeffizient eine größere Vorhersage-
kraft für Gruppe 1 (weiblich) (Kline, 2011).
Der Einfluss der Kongruenzmaße (metrische Kovariate) auf die arbeits- und organisations-
psychologischen Kriterien wurde bei der Gesamtstichprobe und bei der Schülerstichprobe mit
einem MIMIC-Modell geschätzt. Zusätzlich zu den Kongruenzmaßen können dichotome Grup-
penvariablen als weitere Kovariate ins MIMIC-Modell aufgenommen werden. Aufgrund der vielen
Kovariate werden zur Überprüfung des Einflusses der dichotomen Kovariate zuerst separate
MIMIC-Modelle geschätzt und anschließend erweiterte MIMIC-Modelle mit den Kongruenzmaßen.
Folgende sechs dichotome Kovariate werden untersucht:
1. Kongruenz zwischen Wunsch (Wunschberuf, idealistische Aspiration t2) und Wirklichkeit
(realistische Aspiration t2)
2. Kongruenz zwischen Ausbildungswunsch t1 und Ausbildung t3
3. Kongruenz zwischen Ausbildungswunsch t2 und Ausbildung t3
4. Kongruenz zwischen realistischer Aspiration t1 und realistischer Aspiration t3
5. Kongruenz zwischen realistischer Aspiration t2 und realistischer Aspiration t3
6. Ausbildungsform weiterführende Schule/Lehre versus berufsvorbereitende Schule (PTS)
Auf die erste Gruppenvariable „Kongruenz zwischen Wunsch und Wirklichkeit“ wird im Folgenden
genauer eingegangen.
Nicht alle Jugendlichen können ihren gewünschten Beruf und die damit verbundene Ausbildung
wählen. In Messphase t2 wurden die Jugendlichen zuerst gefragt, für welchen Beruf sie ausgebil-
det werden möchten (realistische Aspiration t2). Anschließend wurde erhoben, ob dieser Beruf
mit ihrem Wunschberuf (idealistische Aspiration t2) übereinstimmt. Es wurde dabei ausdrücklich
darauf hingewiesen, dass der Wunschberuf kein Traumberuf (wie in Messphase t1) sei, sondern es
sich um einen in einer Ausbildung realisierbaren Beruf handle (vgl. Kapitel IV/1.4). Bei 279 Schü-
lern/Schülerinnen (70.8 %) stimmte die realistische mit der idealistischen Aspiration in Messphase
t2 überein. 99 Schüler/innen (25.1 %) gaben eine Inkongruenz zwischen ihrer idealistischen und
realistischen Aspiration t2 an, 16 Schüler/innen (4.1 %) machten keine Angabe.
Es wurde auch erhoben, aus welchen Gründen die Schüler/innen ihre idealistische Aspiration nicht
wählen könnten. Die Fragen wurden nach den drei Prinzipien des Kompromissprozesses von
Gottfredson (2002, 2005) formuliert (vgl. Kapitel II/1.5): der Wahrnehmung der Zugänglichkeit,
dem eigenen Verhalten bei der Informationssuche und den Prioritäten der Dimensionen der
Person-Beruf-Kompatibilität (Gottfredson, 2005).
176
Tabelle 54
Deskriptive Statistik der Gründe für die Inkongruenz zwischen Wunsch und Wirklichkeit
Prinzipien des Kompro-
missprozesses
Gründe für die Inkongruenz zwischen
Wunsch und Wirklichkeit
N M SD
Verhalten bei der Infor-
mationssuche und
Wahrnehmung der
Zugänglichkeit
nur nach Interesse 95 2.75 1.360
nur im Verwandten- und Bekanntenkreis 99 2.37 1.418
Hauptsache Ausbildungsplatz
(Schule/Lehre), egal welcher Beruf
96 2.77 1.420
zu wenig angestrengt bei der Suche nach
einem Ausbildungsplatz
98 2.17 1.298
fehlende Unterstützung durch Eltern 98 1.84 1.290
Schulkollegen/-kolleginnen 98 1.84 1.207
Lehrer/-innen 98 1.95 1.311
schulische Leistung Leistung (Noten) nicht ausreichend 99 2.42 1.341
berufliches mangelndes Wissen über Fähigkeiten 95 2.27 1.393
Selbstkonzept mangelndes Wissen über Interessen 97 2.00 1.354
mangelndes Wissen über Ausbildungsmög-
lichkeiten
97 2.55 1.555
Beruf passt nicht zu meinem Geschlecht 98 1.42 .872
externe Faktoren Verpflichtungen gegenüber Eltern 96 1.83 1.184
Eltern erlauben Ausbildung nicht 96 1.75 1.386
kein Ausbildungsplatz in der Nähe 97 2.55 1.548
geringe Arbeitsplatzchancen 96 2.57 1.493
Die höchsten Mittelwerte zeigen sich im Bereich „Verhalten bei der Informationssuche und Wahr-
nehmung der Zugänglichkeit“. Beim Item „weil mir ein Ausbildungsplatz (Schule oder Lehrstelle)
wichtig ist, egal in welchem Beruf“ gaben 30 Schüler/innen an, dass dies vollkommen bis eher
stimmt, 23 Schüler/innen stimmten teils, teils zu. Die Schüler/innen suchen eher nach Informatio-
nen zu Berufen und Ausbildungswegen, für die sie sich interessieren und nicht außerhalb des
Interesses. 38 Schüler/innen gaben an, dass dies vollkommen bis eher stimmt, 29 Schüler/innen
stimmten teils, teils zu.
Höhere Mittelwerte zeigten sich außerdem bei der schulischen Leistung, teilweise beim berufli-
chen Selbstkonzept und bei zwei externen Faktoren. Der Antwort „weil meine schulische Leistung
nicht ausreichend ist“ stimmten 25 Schüler/innen mit vollkommen bis eher zu, 19 antworteten mit
teils, teils. Für den Großteil der Schüler/innen (55) stellt die schulische Leistung kein Problem bei
der Berufs- und Ausbildungswahl dar. Bei den externen Faktoren gaben 46 Schüler/innen (30
vollkommen/eher, 16 teils, teils) an, dass es keinen Ausbildungsplatz für ihren Wunschberuf in der
Nähe des eigenen Wohnortes gibt. Dass sie im Wunschberuf geringe Arbeitsplatzchancen hätten,
bestätigten 43 Schüler/innen (27 vollkommen/eher, 16 teils, teils). Interessant ist, dass ein Teil der
Schüler/innen, die ihren Wunschberuf nicht wählen können, nicht wissen, welche Ausbildung bzw.
Schule sie für ihren Wunschberuf brauchen. 27 Schüler/innen gaben an, dass dies der Fall sei, 19
Schüler/innen stimmten teils, teils zu. Die restlichen 51 Schüler/innen wussten jedoch, welche
Ausbildung für ihren Wunschberuf nötig ist. An Unterstützung bei der Berufs- und Ausbil-
dungswahl mangelt es den Jugendlichen nicht. Dieser Bereich weist die niedrigsten Mittelwerte
auf.
177
Bevor die MIMIC-Modelle spezifiziert werden, werden die dichotomen Kovariate nach Kategorien
und Häufigkeiten ausgewertet.
Tabelle 55
Dichotome Kovariate nach Kategorien und Häufigkeiten (N = 394)
Hypothese Kovariate Kategorien Häufigkeiten %
H6a Kongruenz Wunsch – Wirklichkeit
(t2) (kasp33)
1 ja 279 70.8
2 nein 99 25.1
fehlend 16 4.1
H6b Kongruenz Ausbildungswunsch t1 –
Ausbildung t3 (aw13)
1 ja 311 78.9
2 nein 83 21.1
H6c Kongruenz Ausbildungswunsch t2 –
Ausbildung t3 (aw23)
1 ja 369 93.7
2 nein 25 6.3
H6d Kongruenz realistische Aspiration t1
und t3 (reasp13)
1 ja 205 52.0
2 nein 189 48.0
H6e Kongruenz realistische Aspiration t2
und t3 (reasp23)
1 ja 235 59.6
2 nein 159 40.4
H6f Ausbildungsform t3 (ausform) 1 weiterführende
Schule oder Lehre
260 66.0
2 berufsvorberei-
tende Schule (PTS)
134 34.0
Die Mittelwerte und Standardabweichungen der Kovariate werden in Tabelle 56 dargestellt. Um
das Vorliegen von Multikollinearität zu vermeiden, werden tetrachorische Korrelationen zwischen
den künstlich dichotomisierten Variablen gerechnet.
Tabelle 56
Deskriptive Statistik der dichotomen Kovariate und tetrachorische Korrelationen
Variable M SD 1 2 3 4 5 6
1 kasp33 1.26 .440
2 aw13 1.21 .408 0.110
3 aw23 1.06 .244 0.130 0.570
4 reasp13 1.48 .500 0.300 0.310 0.050
5 reasp23 1.40 .491 0.360 0.280 0.050 0.820
6 ausform 1.34 .474 0.110 0.460 -0.150 0.220 0.230
Anmerkungen. kasp33 = Kongruenz Wunsch–Wirklichkeit, aw13 = Kongruenz Ausbildungswunsch t1–Ausbildung t3,
aw23 = Kongruenz Ausbildungswunsch t2–Ausbildung t3, reasp13 = Kongruenz realistische Aspiration t1 und t3,
reasp23 = Kongruenz realistische Aspiration t2 und t3, ausform = Ausbildungsform
Zwischen den dichotomen Kovariaten zeigen sich großteils geringe bis mittlere Korrelationen. Die
Variablen „reasp13“ und „reasp23“ korrelieren jedoch sehr hoch (.820). Da Aspirationen weniger
stabil sind als Ausbildungswünsche und sich von Messphase t1 auf t2 und t2 auf t3 etwa gleich
stark verändert haben (vgl. Kapitel IV/4.3.2), wird die Variable reasp13 (Kongruenz realistische
Aspiration t1 und t3) aus den Analysen ausgeschlossen.
178
4.3.6.1 Exogene Einflüsse bei der Gesamtstichprobe
Zur Spezifikation des MIMIC-Modells der Gesamtstichprobe werden zum CFA-Messmodell der
Gesamtstichprobe (vgl. Kapitel IV/4.3.3.2) zusätzlich die fünf dichotomen Kovariate hinzugefügt.
Interessehalber werden zwei Modelle geschätzt: MIMIC-Modell G mit den fünf dichotomen
Kovariaten und MIMIC-Modell H, eine Erweiterung des MIMIC-Modells B (vgl. Kapitel IV/4.3.3.2)
mit den fünf dichotomen Kovariaten. Das Modell wird mit R, mit dem robusten Schätzer MLM
(Maximum Likelihood Schätzung mit robusten Standardfehlern und einer Skalenkorrektur der
χ²-Teststatistik nach Satorra-Bentler) geschätzt. Fehlende Werte werden aus der Analyse ausge-
schlossen. Für das Modell ergeben sich folgende Parameterschätzungen und Modellgütekriterien.
179
Tabelle 57
Robuste ML-Schätzungen der MIMIC-Modelle G und H (N = 394)
Modell Parameter Unst. SE Z-value P(>|z|) St.
G kasp33 � Leistung -0.129 0.074 -1.741 0.082 -0.113
aw13 � -0.206 * 0.083 -2.478 0.013 -0.166
aw23 � -0.388 ** 0.128 -3.028 0.002 -0.174
reasp23 � -0.027 0.064 -0.421 0.674 -0.026
ausform � 0.006 0.068 0.092 0.927 0.006
kasp33 � Zufriedenheit -0.131 0.150 -0.874 0.382 -0.059
aw13 � -0.420 * 0.191 -2.198 0.028 -0.172
aw23 � -0.710 0.368 -1.930 0.054 -0.163
reasp23 � -0.197 0.140 -1.405 0.160 -0.097
ausform � -0.462 ** 0.144 -3.208 0.001 -0.227
H KSUB1 � Leistung 0.020 0.026 0.788 0.430 0.049
KSUB2 � 0.043 0.030 1.441 0.150 0.103
KSYS1 � -0.018 0.030 -0.590 0.555 -0.038
KSYS2 � -0.009 0.033 -0.272 0.786 -0.020
KINT2 � 0.015 0.009 1.680 0.093 0.112
kasp33 � -0.078 0.067 -1.165 0.244 -0.071
aw13 � -0.216 ** 0.083 -2.600 0.009 -0.180
aw23 � -0.345 ** 0.123 -2.797 0.005 -0.166
reasp23 � -0.002 0.063 -0.039 0.969 -0.002
ausform � 0.014 0.066 0.214 0.831 0.014
KSUB1 � Zufriedenheit 0.106 0.059 1.812 0.070 0.137
KSUB2 � 0.338 *** 0.068 4.949 0.000 0.435
KSYS1 � 0.047 0.058 0.808 0.419 0.053
KSYS2 � -0.033 0.060 -0.544 0.586 -0.039
KINT2 � 0.018 0.015 1.199 0.230 0.070
kasp33 � -0.080 0.137 -0.582 0.561 -0.039
aw13 � -0.102 0.175 -0.583 0.560 -0.045
aw23 � -0.617 * 0.290 -2.129 0.033 -0.158
reasp23 � 0.095 0.126 0.753 0.451 0.051
ausform � -0.370 ** 0.132 -2.792 0.005 -0.200
Anmerkungen. Unst. = unstandardisiert, SE = Standardfehler, Z-value = Z-Statistik, P(>|z|) = Wahrscheinlichkeit, St. =
standardisiert. Signifikanz: p < 0.001***. p < 0.01**. p < 0.05*. kasp33 = Kongruenz Wunsch–Wirklichkeit t2, aw13 =
Kongruenz Ausbildungswunsch t1–Ausbildung t3, aw23 = Kongruenz Ausbildungswunsch t2–Ausbildung t3, reasp23 =
Kongruenz realistische Aspiration t2 und t3, ausform = Ausbildungsform.
Tabelle 58
Fit-Statistik der MIMIC-Modelle G und H
Mod χ² df p RMSEA (90 % CI) p close-fit H0 CFI SRMR It.
G 28.859 11 .002 .068 (.040-.096) .138 .939 .032 99
H 30.338 21 .085 .037 (.000-.062) .783 .979 .023 134
Anmerkung. It = Iterations: Konvergenz (lavaan 0.5-10 converged normally after ... iterations)
Modell H (das erweiterte MIMIC-Modell B) weist einen wesentlich besseren Fit auf, als Modell G
(mit nur fünf Kovariaten). Bei den Parameterschätzungen zeigen sich in beiden Modellen tatsäch-
180
lich signifikante Gruppenunterschiede bei der Kongruenz zwischen Ausbildungswunsch t1 und
Ausbildung t3 (aw13) und Ausbildungswunsch t2 und Ausbildung t3 (aw23) und bei der Ausbil-
dungsform (ausform). Bei der Kongruenz zwischen Wunsch und Wirklichkeit (kasp33) und der
Kongruenz zwischen realistischer Aspiration t2 und t3 ergibt sich kein signifikanter Effekt auf die
Kriterien. Da Kongruenz mit 1 (ja) und mit 2 (nein) kodiert wurde, gelten die Regressionskoeffi-
zienten für den Wert 2 (keine Kongruenz).
Eine Inkongruenz zwischen dem ursprünglichen Ausbildungswunsch t1 und der tatsächlichen
Ausbildung t3 (aw13) bzw. dem Ausbildungswunsch t2 und der Ausbildung t3 (aw23) wirkt sich in
beiden Modellen auf die Leistung aus. Der standardisierte Regressionskoeffizient für den direkten
Effekt der Kongruenz zwischen Ausbildungswunsch t1 und Ausbildung t3 (aw13) auf die Leistung
beträgt -.166 und -.180 (R² = .028 und .032). Bei der Kongruenz zwischen Ausbildungswunsch t2
und t3 (aw23) ergibt sich ein direkter standardisierter Effekt von -.174 und -.166 (R² = .030 und
.028) auf die Leistung. Das bedeutet, Jugendliche, die ihren ursprünglichen Ausbildungswunsch t1
nicht in der realen Ausbildung t3 verwirklichen konnten, zeigen eine etwas schlechtere Leistung als
Jugendliche die ihren Ausbildungswunsch realisieren konnten. Jugendliche, die den Ausbildungs-
wunsch t2 (kurz vor Eintritt in die Ausbildung) ändern mussten, zeigen ebenfalls eine schlechtere
Leistung.
Eine Inkongruenz zwischen Ausbildungswunsch und Ausbildung wirkt sich auch auf die Zufrieden-
heit aus. Jugendliche, die ihren ursprünglichen Ausbildungswunsch t1 nicht in der realen Ausbil-
dung t3 verwirklichen konnten, sind etwas unzufriedener (r = -.172, R² = 0.30, Modell G) als Ju-
gendliche, die eine Kongruenz aufweisen. In Modell H ergibt sich nur ein signifikanter Effekt der
Inkongruenz zwischen Ausbildungswunsch t2 und Ausbildung. Jugendliche, die den Ausbildungs-
wunsch t2, kurz vor Eintritt in die Ausbildung, nicht verwirklichen konnten sind etwas unzufriede-
ner (r = -.158, R² = .025) als Jugendliche, die eine Kongruenz aufweisen.
Bei der Ausbildungsform ergibt sich in beiden Modellen ein signifikanter Gruppeneffekt. Der
direkte, standardisierte Effekt der Ausbildungsform auf die Zufriedenheit beträgt r = -.227 bzw.
-.200 (R² = .052 und .04). Das heißt, Schüler/innen in der berufsvorbereitenden Ausbildungsform
PTS sind etwas unzufriedener als die Schüler/innen in einer weiterführenden berufsbildenden
Schule und Lehrlinge. Die zusätzliche Spezifikation der Kovariate (Modell H) geht zu Lasten der
Schätzwerte der Kongruenzmaße (vgl. Modell B).
4.3.6.2 Exogene Einflüsse bei der Schülerstichprobe
Bei der Schülerstichprobe (N = 348) werden ebenfalls zwei Modelle geschätzt: MIMIC-Modell I mit
den fünf dichotomen Kovariaten und MIMIC-Modell J, eine Erweiterung des MIMIC-Modells D (vgl.
Kapitel IV/4.3.3.4) mit den fünf dichotomen Kovariaten. Die Modelle werden mit R, mit dem
robusten Schätzer MLM (Maximum Likelihood Schätzung mit robusten Standardfehlern und einer
Skalenkorrektur der χ²-Teststatistik nach Satorra-Bentler) geschätzt. Fehlende Werte werden aus
der Analyse ausgeschlossen. Für die Modelle ergeben sich folgende Parameterschätzungen und
Modellgütekriterien.
181
Tabelle 59
Robuste ML-Schätzungen der MIMIC-Modelle I und J (N = 348)
Modell Parameter Unst. SE Z-value P(>|z|) St.
I kasp33 � Leistung -0.126 0.081 -1.566 0.117 -0.108
aw13 � -0.191 * 0.086 -2.214 0.027 -0.152
aw23 � -0.421 ** 0.137 -3.071 0.002 -0.188
reasp23 � -0.036 0.071 -0.516 0.606 -0.034
ausform � -0.021 0.075 -0.280 0.780 -0.020
kasp33 � Zufriedenheit -0.166 0.155 -1.068 0.285 -0.080
aw13 � -0.385 * 0.186 -2.071 0.038 -0.174
aw23 � -0.721 * 0.365 -1.974 0.048 -0.183
reasp23 � -0.057 0.139 -0.410 0.682 -0.031
ausform � -0.340 * 0.141 -2.411 0.016 -0.183
kasp33 � kontrapro- 0.078 0.120 0.648 0.517 0.037
aw13 � duktives 0.098 0.137 0.718 0.473 0.043
aw23 � Verhalten -0.070 0.178 -0.396 0.692 -0.017
reasp23 � 0.102 0.119 0.855 0.393 0.053
ausform � -0.173 0.119 -1.452 0.146 -0.090
J KSUB1 � Leistung 0.037 0.028 1.325 0.185 0.091
KSUB2 � 0.032 0.029 1.130 0.259 0.081
KSYS1 � -0.019 0.029 -0.643 0.520 -0.043
KSYS2 � -0.002 0.032 -0.063 0.950 -0.005
KINT2 � 0.016 0.009 1.722 0.085 0.116
kasp33 � -0.087 0.069 -1.262 0.207 -0.082
aw13 � -0.190 * 0.080 -2.385 0.017 -0.166
aw23 � -0.323 ** 0.121 -2.673 0.008 -0.163
reasp23 � 0.006 0.062 0.095 0.924 0.006
ausform � -0.007 0.065 -0.112 0.911 -0.008
KSUB1 � Zufriedenheit 0.123 * 0.057 2.143 0.032 0.168
KSUB2 � 0.286 *** 0.069 4.120 0.000 0.397
KSYS1 � 0.011 0.058 0.181 0.857 0.013
KSYS2 � -0.036 0.061 -0.602 0.547 -0.047
KINT2 � 0.025 0.016 1.605 0.108 0.106
kasp33 � -0.102 0.141 -0.721 0.471 -0.053
aw13 � -0.121 0.174 -0.693 0.488 -0.059
aw23 � -0.556 0.285 -1.952 0.051 -0.155
reasp23 � 0.164 0.127 1.287 0.198 0.096
ausform � -0.267 * 0.129 -2.069 0.039 -0.157
KSUB1 � kontrapro- -0.018 0.045 -0.399 0.690 -0.022
KSUB2 � duktives -0.071 0.052 -1.352 0.176 -0.088
KSYS1 � Verhalten -0.117 * 0.055 -2.128 0.033 -0.132
KSYS2 � 0.008 0.059 0.131 0.896 0.009
KINT2 � -0.008 0.015 -0.558 0.577 -0.032
kasp33 � 0.080 0.123 0.656 0.512 0.038
aw13 � 0.021 0.144 0.149 0.881 0.009
aw23 � -0.057 0.185 -0.309 0.757 -0.014
reasp23 � -0.025 0.121 -0.209 0.834 -0.013
ausform � -0.101 0.123 -0.822 0.411 -0.054
Anmerkungen. Unst. = unstandardisiert, SE = Standardfehler, Z-value = Z-Statistik, P(>|z|) = Wahrscheinlichkeit, St. =
standardisiert. Signifikanz: p < 0.001***. p < 0.01**. p < 0.05*. kasp33 = Kongruenz Wunsch–Wirklichkeit t2, aw13 =
Kongruenz Ausbildungswunsch t1–Ausbildung t3, aw23 = Kongruenz Ausbildungswunsch t2–Ausbildung t3, reasp23 =
Kongruenz realistische Aspiration t2 und t3, ausform = Ausbildungsform.
182
Tabelle 60
Fit-Statistik der MIMIC-Modelle I und J
Mod χ² df p RMSEA (90 % CI) p close-fit H0 CFI SRMR It.
I 78.042 42 .001 .052 (.035-.069) .403 .972 .032 120
J 94.511 67 .015 .037 (.019-.053) .907 .981 .027 159
Anmerkung. It = Iterations: Konvergenz (lavaan 0.5-10 converged normally after ... iterations)
Modell J (das erweiterte MIMIC-Modell D) weist wie bei der Gesamtstichprobe einen wesentlich
besseren Fit auf, als Modell I (mit nur fünf Kovariaten). Bei den Parameterschätzungen zeigt sich
ebenfalls ein ähnliches Bild wie bei der Gesamtstichprobe. Eine Inkongruenz zwischen dem
ursprünglichen Ausbildungswunsch t1 und der tatsächlichen Ausbildung t3 (aw13) (-.152 und -
.166) und dem Ausbildungswunsch t2 und der Ausbildung t3 (aw23) (- .188 und -.163) wirkt sich in
beiden Modellen auf die Leistung aus und in Modell I auch auf die Zufriedenheit (-.174 und -.183).
Die Ausbildungsform wirkt sich wie bei der Gesamtstichprobe in beiden Modellen auf die Zufrie-
denheit aus (-.183 und -.157). Auf das kontraproduktive Verhalten ergibt sich in keinem Modell ein
signifikanter Einfluss eines der fünf dichotomen Kovariate. Die zusätzliche Spezifikation der
Kovariate (Modell J) geht wiederum zu Lasten der Schätzwerte der Kongruenzmaße (vgl. Modell
D).
4.3.6.3 Zusammenfassung der Ergebnisse der Analysen der exogenen Einflüsse
Exogene Einflüsse, in Form von dichotomen Kovariaten, auf die arbeits- und organisations-
psychologischen Kriterien wurden mit MIMIC-Modellen untersucht. Bei der Gesamt- und bei der
Schülerstichprobe wurde je ein MIMIC-Modell mit den fünf dichotomen Kovariaten und je ein
erweitertes MIMIC-Modell mit den Kongruenzmaßen und den dichotomen Kovariaten geschätzt.
In allen Modellen zeigten sich signifikante Einflüsse einer Inkongruenz zwischen dem ursprüngli-
chen Ausbildungswunsch t1 bzw. dem Ausbildungswunsch t2 und der tatsächlichen Ausbildung t3
auf die Leistung und teilweise auf die Zufriedenheit und der Ausbildungsform auf die Zufrieden-
heit. Eine Inkongruenz zwischen Wunsch und Wirklichkeit und eine Inkongruenz zwischen realisti-
scher Aspiration t2 und t3 wirkte sich in keinem Modell auf die Kriterien aus. Auf das kontrapro-
duktive Verhalten ergab sich ebenfalls kein Einfluss eines der dichotomen Kovariate.
Die Hypothesen H6a bis H6f können wie folgt beantwortet werden: Eine Inkongruenz zwischen
idealistischer und realistischer Aspirationen wirkt sich entgegen der Annahme weder auf die
Leistung noch auf die Zufriedenheit mit der Ausbildung aus. Hypothese H6a muss daher abgelehnt
werden. Dieses Ergebnis kann mit der Instabilität der Aspirationen erklärt werden und dass in
einer Ausbildungsrichtung verschiedene Berufe erlernt werden können. Die Hypothesen H6b und
H6c können teilweise bestätigt werden. Eine Inkongruenz zwischen Ausbildungswunsch t1 oder t2
und Ausbildung t3 wirkt sich auf die Leistung und teilweise auf die Zufriedenheit aus, nicht jedoch
auf das kontraproduktive Verhalten. Wie angenommen wirkt sich eine Inkongruenz zwischen
realistischer Aspiration t2 und t3 nicht auf die Kriterien aus. Die Untersuchung der Stabilität der
Aspirationen zeigte, dass diese weniger stabil sind als Ausbildungswünsche (vgl. Kapitel III/1.2).
Jugendliche können außerdem in einer Ausbildungsrichtung für mehrere Berufe ausgebildet
werden und ihre Aspirationen „anpassen“. Hypothese H6e kann daher bestätigt werden.
Hypothese H6d wurde wegen des Vorliegens von Multikollinearität nicht überprüft. Hypothese H6f
kann jedoch teilweise bestätigt werden. Die Ausbildungsform wirkt sich auf die Zufriedenheit
jedoch nicht auf die schulische Leistung und das kontraproduktive Verhalten aus.
183
4.4 Forschungsfrage 2: Mediatoreffekt der subjektiven Kongruenz 2
Es wird nun Forschungsfrage 2 untersucht, die lautet: Wird der Effekt der vor Eintritt in die Ausbil-
dung erhobenen subjektiven Kongruenz auf die Kriterien von der nach Eintritt in die Ausbildung
erhobenen subjektiven Kongruenz mediiert?
Es wird erwartet, dass der Zusammenhang zwischen der nach Eintritt in die Ausbildung erhobenen
subjektiven Kongruenz und den Kriterien nicht nur wesentlich höher ist, sondern der Effekt der
subjektiven Kongruenz vor Eintritt in die Ausbildung auf die Kriterien von der subjektiven
Kongruenz nach Eintritt in die Ausbildung mediiert wird.
Bei den Zusammenhangsmodellen (Forschungsfrage 1) zeigte sich bereits ein wesentlich höherer
Effekt der subjektiven Kongruenz 2 als der subjektiven Kongruenz 1 auf die Kriterien (Hypothese
H5c). Während die Effekte der subjektiven Kongruenz 1 auf die Kriterien von nicht signifikant bis
moderat reichten, erwies sich der Einfluss der subjektiven Kongruenz 2 auf die Kriterien bei der
Leistung zumindest als signifikant und bei der Zufriedenheit als beträchtlich. Die Zusammenhänge
wurden mit MIMIC-Modellen analysiert. Es wurden die direkten Effekte der einzelnen,
beobachtbaren Kovariate auf die Kriterien geschätzt. Die Kongruenzmaße wurden daher nur mit
einem einzigen Indikator spezifiziert. Die Indikatoren formativer Messmodelle in MIMIC-Modellen
sind jedoch voneinander unabhängig. Deshalb können Mediatoreffekte von Prädiktoren mit
MIMIC-Modellen nicht geschätzt werden. Ein möglicher Mediatoreffekt der subjektiven Kongruenz
2 wird deshalb mit einem Strukturregressionsmodell überprüft. Zur Spezifikation der latenten
Konstrukte werden mindestens zwei Indikatoren benötigt, wenn man die Messfehler schätzen will
(Kline, 2011). In Messphase t1 wurde die subjektive Kongruenz 1 mit zwei Indikatoren erhoben, in
Messphase t3 mit vier Indikatoren. Die Überprüfung des Mediatoreffekts erfolgt bei der Gesamt-
und Schülerstichprobe mit SEM und bei der Lehrlingsstichprobe aufgrund der geringen Stichprobe
mit PLS. Es wird je ein Mediatormodell mit der Gesamtstichprobe (N = 394, Modell Med1) und mit
der Schülerstichprobe (N = 348, Modell Med2) geschätzt. Das Lehrlingsmodell Med3 wird mit PLS
geschätzt.
4.4.1 Mediatormodell der Gesamtstichprobe
Die subjektive Kongruenz 1 wurde mit einem metrischen (7 Kategorien) und einem dichotomen
Indikator gemessen. Die beiden Variablen korrelieren hoch (Eta .655 bzw. .734; vgl. Tabelle 25).
Man könnte die subjektive Kongruenz 1 auch mit nur einem manifesten Indikator (7-stufige
Variable) schätzen, um eine Spezifikation mit einer dichotomen Variable zu vermeiden. Stattdes-
sen wird bei der Modellschätzung wieder ein robuster ML-Schätzer angewandt (vgl. Kapitel
IV/3.3.3), der die Verletzung der statistischen Annahmen berücksichtigt (kategoriale Daten,
multivariate Nicht-Normalität).
Die subjektive Kongruenz 2 wurde in Messphase t3 mit vier Indikatoren gemessen. Die Korrelatio-
nen zwischen den Indikatoren liegen zwischen .165 und .596 (vgl. Tabelle 22). Die Variable der
subjektiven Kongruenz 2 „Ausbildung-Geschlecht“ korreliert nur schwach (.165) mit den übrigen
Indikatoren. Eine explorative Faktorenanalyse (EFA) bestätigte die Eindimensionalität des Faktors
(erklärte Gesamtvarianz 55 %), wobei die Variable „Ausbildung-Geschlecht“ am geringsten mit der
Gesamtskala korrelierte. Nach Ausschluss der Variable erklärt der Faktor immerhin 67 % der Vari-
anz der Items. Die Reliabilitätsanalyse mit allen vier Items ergab ein Cronbachs Alpha von .707.
Nach Ausschluss der Variable „Ausbildung-Geschlecht“ (Item-to-Total-Korrelation .307) ergibt sich
ein Alpha von .743. Die subjektive Kongruenz 2 wird daher als CFA-Messmodell mit drei Indikato-
184
ren spezifiziert und geschätzt. Obwohl nur die Indikatorreliabilität (R²smc) des Indikators der
subjektiven Kongruenz 2 „Ausbildung-Interessen“ über dem Cutoff-Wert von > .50 liegt (Aspiration
.334, Interessen .918, Fähigkeiten .384), ist die durchschnittlich erfasste Varianz (AVE) des Faktors
mit .756 zufriedenstellend.
Die beiden Kongruenzmaße werden unterschiedlich operationalisiert. Die vor Eintritt in die
Ausbildung erhobene subjektive Kongruenz 1 wird mit den beiden Indikatoren der subjektiven
Kongruenz (dichotom und 7-stufig) operationalisiert. Die nach Eintritt in die Ausbildung erhobene
subjektive Kongruenz 2 wird mit drei Indikatoren operationalisiert. Bei beiden Konstrukten der
subjektiven Kongruenz handelt es sich um eine latente Variable mit reflektiven Indikatoren.
Konstrukte mit reflektiven Indikatoren, mit der gleichen Reliabilität, sind austauschbar, ohne dass
sie die Definition des Konstrukts verändern (Kline, 2011). Die subjektive Kongruenz 1 wurde mit
zwei Indikatoren gemessen, die jeweils die subjektive Kongruenz zwischen Aspiration und
Ausbildungswunsch erfassen. Es wurden in Messphase t1 keine weiteren Variablen wie die
Kongruenz zwischen Ausbildung und Fähigkeiten oder Interessen erhoben. Die subjektive
Kongruenz 2 wird mit drei reflektiven Indikatoren gemessen, die das Konstrukt der subjektiven
Kongruenz 2 eindimensional messen. Es kann in dieser Untersuchung jedoch nicht analysiert
werden, ob sich die unterschiedliche Spezifikation der Konstrukte der subjektiven Kongruenz auf
die Ergebnisse auswirkt. Mögliche Limitationen werden in der Diskussion, Kapitel V/3, diskutiert.
Die Mediatormodelle Med1 und Med2 werden nun mit R (mit dem robusten Schätzer MLR)
geschätzt. Graphisch dargestellt wird nur das Modell Med1 der Gesamtstichprobe.
Abbildung 14
Mediatormodell Med1 mit Regressionskoeffizienten (N = 394)
Anmerkungen. Die ML-Schätzwerte der Regressionskoeffizienten werden dargestellt als: unstandardisiert (Standard-
fehler) standardisiert; Signifikanz: p < 0.001***. p < 0.01**. p < 0.05*; Aus = Ausbildung
Die Gütekriterien des Mediatormodells Med1 sind zufriedenstellend (χ² = 40.180/df 21, p = .007,
RMSEA = .048, CFI = .973, SRMR = .033).
LEISTUNG
ZUFRIE-DENHEIT
Notendurch-schnitt
Selbstein-schätzung
Gesamt-zufriedenheit
Konstruktivität
E1
E2
E3
E4
D1
D2
KSUB2
Aspiration/Aus
KSUB2
Interessen/Aus
E7
E8
KSUB2
Fähigkeiten/Aus E9
subjektive Kongruenz
2
D3
.086ns (.219) .032
1.100*** (.271) .319
.870*** (.123) .613
.190ns (.391) .039
.199** (.075) .257
subjektive Kongruenz
1
KSUB1
(dichotom)
KSUB1
(metrisch)
E5
E6
1
1
1
1
185
Tabelle 61
Robuste ML-Schätzungen des Mediatormodells Med1 (N = 394)
Parameter Unst. SE Z-value P(>|z|) St.
REGRESSIONEN
LEISTUNG
subjektive Kongruenz 1 0.086 0.219 0.392 0.695 0.032
subjektive Kongruenz 2 0.199 ** 0.075 2.646 0.008 0.257
ZUFRIEDENHEIT
subjektive Kongruenz 1 0.190 0.391 0.485 0.628 0.039
subjektive Kongruenz 2 0.870 *** 0.123 7.075 0.000 0.613
KSUB1 � KSUB2 1.100 *** 0.270 4.067 0.000 0.319
KOVARIANZ
LEISTUNG � ZUFRIEDENHEIT 0.220 0.062 3.561 0.000 0.507
Anmerkungen. lavaan (0.5-10) converged normally after 97 iterations; Unst. = unstandardisiert, SE = Standardfehler, Z-
value = Z-Statistik, P(>|z|) = Wahrscheinlichkeit, St. = standardisiert. Signifikanz: p < 0.001***. p < 0.01**. p < 0.05*.
Die direkten, unstandardisierten Effekte der subjektiven Kongruenz 1 auf die Leistung (.086) und
auf die Zufriedenheit (.189) werden nicht signifikant. Dies zeigt sich auch in den relativ geringen
Effekten der standardisierten Pfadkoeffizienten (Leistung .032, Zufriedenheit, .039). Die subjektive
Kongruenz 1 erklärt nur etwa 0.1 % der Varianz der Leistung und 0.2 % der Varianz der Zufrieden-
heit. Der direkte, unstandardisierte Effekt der subjektiven Kongruenz 2 auf die Zufriedenheit (.870)
ist jedoch hoch signifikant und auf die Leistung (.189) sehr signifikant und die Effekte der standar-
disierten Pfadkoeffizienten von .613 (Zufriedenheit) und .257 (Leistung) sind akzeptabel. Der
direkte, unstandardisierte Effekt der subjektiven Kongruenz 1 auf die subjektive Kongruenz 2
(1.100) ist ebenfalls hoch signifikant. Die Ergebnisse unterstützen die Hypothese, dass der Effekt
der subjektiven Kongruenz 1 auf die Kriterien großteils von der subjektiven Kongruenz 2 mediiert
wird.
Zur Überprüfung der Gesamteffekte der subjektiven Kongruenz 1 auf die Kriterien werden die
standardisierten Effekte in direkte, indirekte und Gesamteffekte (total effects) zerlegt. Gesamt-
effekte berechnen sich aus der Summe aller direkten und indirekten Effekte einer Variable auf
eine andere. Unstandardisierte Effekte werden auf die gleiche Weise berechnet. Standardisierte
und unstandardisierte Gesamteffekte werden als Pfadkoeffizienten interpretiert (Kline, 2011).
Tabelle 62
Aufteilung der Effekte des Mediatormodells Med1
Parameter direkter Effekt indirekter Effekt Gesamteffekt
KSUB1 � KSUB2 0.319 0.319
KSUB1 � LEISTUNG 0.032 0.082 0.114
KSUB1 � ZUFRIEDENHEIT 0.039 0.196 0.235
KSUB2 � LEISTUNG 0.257 0.257
KSUB2 � ZUFRIEDENHEIT 0.613 0.613
Der Gesamteffekt der subjektiven Kongruenz 1 ist im Mediatormodell bei der Leistung und bei der
Zufriedenheit höher als im MIMIC-Modell B der Gesamtstichprobe (Leistung .091, Zufriedenheit
.119) (vgl. Tabelle 33). Die Effekte bestätigen den Mediatoreffekt der subjektiven Kongruenz 2.
Wenn eine Mediatorbeziehung vorliegt, verringert sich der Zusammenhang zwischen dem Prädik-
186
tor und dem Kriterium, da der Mediator einen Teil des Zusammenhangs oder den gesamten
Zusammenhang zwischen den Variablen erklärt (MacKinnon, Krull & Lockwood, 2000). In diesem
Fall erklärt die subjektive Kongruenz 2 fast den gesamten Zusammenhang zwischen den Variablen
und der direkte Effekt der subjektiven Kongruenz 1 auf die Kriterien wird im Mediatormodell nicht
mehr signifikant. Die subjektive Kongruenz 1 übt einen moderaten Effekt (.319) auf die subjektive
Kongruenz 2 aus, das bedeutet, umso höher die subjektive Kongruenz 1 ist, desto höher ist die
subjektive Kongruenz 2. Die subjektive Kongruenz 2 beeinflusst jedoch auch die Leistung und die
Zufriedenheit, was bedeutet, umso höher die subjektive Kongruenz 2 ist, desto höher ist die
Leistung und die Zufriedenheit. Der Einfluss der subjektiven Kongruenz 2 auf die Kriterien ist
jedoch so stark, dass der direkte Einfluss der subjektiven Kongruenz 1 auf die Kriterien beinahe
aufgehoben wird. Jugendliche, die bereits vor Eintritt in die Ausbildung eine hohe Kongruenz
erwarten (subjektive Kongruenz 1), sind in der realen Ausbildung wesentlich zufriedener und
zeigen eine bessere Leistung, als Jugendliche, die eine geringe Kongruenz erwarten. Bei einer
retrospektiven Erhebung der Kongruenz (subjektiven Kongruenz 1) würde man nicht feststellen
können, ob vor Eintritt in die Ausbildung bereits ein Effekt der subjektiven Kongruenz 1 vorhanden
war oder nicht und in welchem Ausmaß.
4.4.2 Mediatormodell der Schülerstichprobe
Es wird nun das Mediatormodell (Med2) der Schülerstichprobe geschätzt. Die Gütekriterien des
Mediatormodells Med2 sind ebenfalls zufriedenstellend (χ² = 93.886/df 55, p = .001,
RMSEA = .045, CFI = .980, SRMR = .037). Die Parameterschätzungen werden in Tabelle 63
dargestellt.
Tabelle 63
Robuste ML-Schätzungen des Mediatormodells Med2 (N = 348)
Parameter Unst. SE Z-value P(>|z|) St.
REGRESSIONEN
LEISTUNG
subjektive Kongruenz 1 0.102 0.276 0.370 0.711 0.040
subjektive Kongruenz 2 0.223 * 0.091 2.452 0.014 0.276
ZUFRIEDENHEIT
subjektive Kongruenz 1 0.243 0.421 0.577 0.564 0.055
subjektive Kongruenz 2 0.778 *** 0.132 5.913 0.000 0.551
KPV
subjektive Kongruenz 1 0.016 0.324 0.049 0.961 0.004
subjektive Kongruenz 2 -0.392 *** 0.121 -3.227 0.001 -0.294
KSUB1 � KSUB2 1.070 *** 0.274 3.900 0.000 0.341
KOVARIANZ
Leistung � Zufriedenheit 0.268 *** 0.077 3.495 0.000 0.591
Leistung � KPV -0.126 ** 0.044 -2.860 0.004 -0.253
Zufriedenheit � KPV -0.162 * 0.081 -1.999 0.046 -0.216
Anmerkungen. lavaan (0.5-10) converged normally after 106 iterations; Unst. = unstandardisiert, SE = Standardfehler,
Z-value = Z-Statistik, P(>|z|) = Wahrscheinlichkeit, St. = standardisiert. Signifikanz: p < 0.001***. p < 0.01**. p < 0.05*.
Beim Modell der Schülerstichprobe zeigt sich ein ähnliches Bild wie beim Modell der Gesamtstich-
probe. Die unstandardisierten Effekte der subjektiven Kongruenz 2 auf die Kriterien sind wiederum
signifikant (Leistung .223; Zufriedenheit .778; KPV -.392), während die Effekte der subjektiven
187
Kongruenz 1 nicht signifikant werden. Zur Überprüfung der Gesamteffekte der subjektiven
Kongruenz 1 auf die Kriterien werden die standardisierten Effekte wieder in direkte, indirekte und
Gesamteffekte zerlegt.
Tabelle 64
Aufteilung der Effekte des Mediatormodells Med2
Parameter direkter Effekt indirekter Effekt Gesamteffekt
KSUB1 � KSUB2 0.341 0.341
KSUB1 � LEISTUNG 0.040 0.094 0.134
KSUB1 � ZUFRIEDENHEIT 0.055 0.188 0.243
KSUB1 � KPV 0.004 -0.100 -0.096
KSUB2 � LEISTUNG 0.276 0.276
KSUB2 � ZUFRIEDENHEIT 0.551 0.551
KSUB2 � KPV -0.294 -0.294
Auch in der Schülerstichprobe zeigen sich ähnliche Effekte wie in der Gesamtstichprobe. Die
subjektive Kongruenz 2 erklärt fast den gesamten Zusammenhang zwischen den Variablen und der
direkte Effekt der subjektiven Kongruenz 1 auf die Kriterien wird im Mediatormodell nicht mehr
signifikant. Die subjektive Kongruenz 1 übt einen moderaten Effekt (.341) auf die subjektive
Kongruenz 2 aus, das bedeutet, umso höher die subjektive Kongruenz 1 desto höher die subjektive
Kongruenz 2. Der Einfluss der subjektiven Kongruenz 2 auf die Kriterien ist auch bei der
Schülerstichprobe so stark, dass der direkte Einfluss der subjektiven Kongruenz 1 auf die Kriterien
beinahe aufgehoben wird. Im Vergleich zum MIMIC-Modell D (vgl. Tabelle 37) der Schülerstich-
probe (Leistung .125, Zufriedenheit .140, KPV -.069) sind die direkten Effekte der subjektiven
Kongruenz 1 im Mediatormodell etwas höher. Die Effekte bestätigen den Mediatoreffekt der
subjektiven Kongruenz 2.
4.4.3 Mediatormodell der Lehrlingsstichprobe
Die Überprüfung eines möglichen Mediatoreffekts bei der Lehrlingsstichprobe erfolgt mit PLS. Die
Korrelationen zwischen der subjektiven Kongruenz 1 und den drei Indikatoren der subjektiven
Kongruenz 2 und den Kriterien sind nicht signifikant und zwei der Indikatoren korrelieren negativ
mit der subjektiven Kongruenz 1. Zwischen der subjektiven Kongruenz 2 und den Kriterien ergeben
sich großteils positive und signifikante Korrelationen (vgl. Tabelle 24). Es wird nun das Mediator-
modell Med3 mit beiden Prädiktoren geschätzt. Die Modelle werden wieder mit R, mit dem
package „semPLS“ geschätzt. Zur Bewertung des Messmodells mit den reflektiven Indikatoren
werden die Konstruktreliabilität, die interne Konsistenz (Dillon-Goldsteins Rho), die durchschnittli-
che Kommunalität (AVE) und die Diskriminanzvalidität (Ladungen und Kreuzladungen) überprüft.
188
Tabelle 65
Reliabilität, Ladungen und Kreuzladungen des Mediatormodells Med3 (N = 46)
Konstrukt rho AVE Indikator KSUB1 KSUB2 KPV Leistung-
B
Leistung-
S
Zufrieden-
heit
KSUB1 0.87 0.77 KSUB1 0.978 . . . . .
KSUB1d 0.758 . . . . .
KSUB2 0.69 0.44 kf44d . 0.385 . . .
ki44c . 0.723 . . . .
KSUB2 . 0.809 . . . 0.725
KPV 0.88 0.79 kpv1 . . 0.839 . . .
kpv2 . . 0.932 . . .
Leistung-B 0.71 0.55 lsebet . . . 0.750 . .
vgb . . . 0.735 . .
Leistung-S 0.44 0.42 lnoteu . . . . 0.921 .
lsesch . . 0.095 0.133 0.032 0.048
Zufrieden- 0.82 0.70 zges . . . . . 0.743
heit konstr . 0.774 . . . 0.924
Anmerkungen. rho = Composite-Reliabilität; AVE = durchschnittlich erfasste Varianz; KPV = kontraproduktives
Verhalten; Leistung-B = Leistung im Betrieb; Leistung-S = Leistung in der Schule; kf44d = subjektive Kongruenz 2
Ausbildung-Fähigkeiten, ki44c = subjektive Kongruenz 2 Ausbildung-Interessen, lsebet = Selbsteinschätzung, vgb =
Vorgesetztenbeurteilung, lnoteu = Notendurchschnitt, lsesch = Selbsteinschätzung, zges = Gesamtzufriedenheit,
konstr = Konstruktivität.
Die Composite-Reliabilität (Dillon-Goldstein’s rho) ist beim Faktor Leistung in der Schule wesent-
lich kleiner als .70 und ebenso liegt die durchschnittlich erfasste Varianz unter dem Cutoff-Wert
von .50. Auch bei der subjektiven Kongruenz 2 liegt die AVE unter .50. Der Indikator „Kongruenz
Ausbildung-Fähigkeiten“ (kf44d) weist die geringste Ladung auf. Diskriminanzvalidität ist nicht bei
allen Faktoren gegeben. Beim Faktor Leistung in der Schule lädt der Indikator „Selbsteinschätzung“
(lsesch) höher auf drei andere Faktoren als auf den eigenen Faktor. Um die Konvergenzvalidität zu
erhöhen und das Problem der fehlenden Diskriminanzvalidität zu beseitigen, wird ein Modell ohne
die beiden Indikatoren Kongruenz Ausbildung-Fähigkeiten (kf44d) und Leistung Selbsteinschätzung
(lsesch) geschätzt.
189
Tabelle 66
Reliabilität, Ladungen und Kreuzladungen des Mediatormodells Med3a (N = 46)
Konstrukt rho AVE Indikator KSUB1 KSUB2 KPV Leistung-
B
Leistung-
S
Zufrieden-
heit
KSUB1 0.87 0.78 KSUB1 0.968 . . . . .
KSUB1d 0.785 . . . . .
KSUB2 0.75 0.61 ki44c . 0.642 . . . .
ksub2 . 0.897 . . . 0.731
KPV 0.88 0.79 kpv1 . . 0.831 . . .
kpv2 . . 0.938 . . .
Leistung-B 0.71 0.55 lsebet . . . 0.727 . .
vgb . . . 0.758 . .
Leistung-S a
1.00 1.00 lnoteu . . . . 1.000 .
Zufrieden- 0.83 0.71 zges . . . . 0.790
heit konstr 0.715 . . . 0.893
Anmerkungen. rho = Composite-Reliabilität; AVE = durchschnittlich erfasste Varianz; KPV = kontraproduktives
Verhalten; Leistung-B = Leistung im Betrieb; Leistung-S = Leistung in der Schule; kf44d = subjektive Kongruenz 2
Ausbildung-Fähigkeiten, ki44c = subjektive Kongruenz 2 Ausbildung-Interessen, lsebet = Selbsteinschätzung, vgb =
Vorgesetztenbeurteilung, lnoteu = Notendurchschnitt, lsesch = Selbsteinschätzung, zges = Gesamtzufriedenheit,
konstr = Konstruktivität; a Konstrukte mit nur einem einzigen Indikator weisen eine Kommunalität von 1 auf
(Tenenhaus et al., 2005).
Nach Ausschluss der beiden Indikatoren ergeben sich bei allen Faktoren zufriedenstellende Relia-
bilitäten und die durchschnittlich erfasste Varianz liegt über dem Cutoff-Wert von .50. Alle Faktor-
ladungen sind > .50. Die Konvergenzvalidität ist akzeptabel. Alle Indikatoren laden höher auf den
eigenen Faktor als auf einen anderen. Die Diskriminanzvalidität ist daher ebenfalls akzeptabel.
Nun wird die Güte des Struktur- und Gesamtmodells bewertet. Dazu werden die Pfadkoeffizienten
und deren Signifikanz überprüft. Die Signifikanz der Pfadkoeffizienten wird mit der Bootstrap-
Technik überprüft (Konfidenzniveau 90 %/95 %, Perzentil-Methode, Anzahl der Zufallsstichproben
500). Die prädiktive Validität des Strukturmodells wird durch die erklärte Varianz (R²) der endoge-
nen Konstrukte überprüft (Chin, 2010). In Tabelle 67 werden die Schätzungen und Konfidenzinter-
valle aller Parameter auf dem 95 %-Niveau dargestellt.
190
Tabelle 67
Modell Med3a mit Parameterschätzungen und Bootstrap-Konfidenzintervallen (95 %)
Pfad Estimate Bias Std.Error a
Lower a
Upper
LVKSUB1 -> ksub1 0.969 ** -0.092 0.175 0.406 0.992
LVKSUB1 -> ksub1d 0.785 ** 0.056 0.234 0.102 0.990
LVKSUB2 -> ki44c 0.642 * -0.011 0.247 -0.069 0.990
LVKSUB2 -> ksub2 0.897 ** -0.058 0.201 0.108 0.998
KPV -> kpv1 0.831 ** 0.007 0.100 0.586 0.972
KPV -> kpv2 0.938 ** -0.007 0.072 0.824 0.984
LEISTUNG-B -> lsebet 0.727 -0.083 0.340 -0.450 0.994
LEISTUNG-B -> vgb 0.758 -0.068 0.329 -0.448 0.998
LEISTUNG-S -> lnoteu 1.000 0.000 0.000 . .
ZUFRIEDENHEIT -> konstr 0.790 -0.148 0.353 -0.562 0.912
ZUFRIEDENHEIT -> zges 0.893 ** 0.007 0.151 0.816 0.998
LVKSUB1 -> LVKSUB2 0.106 -0.063 0.184 -0.454 0.264
LVKSUB1 -> KPV 0.132 -0.023 0.172 -0.180 0.437
LVKSUB2 -> KPV -0.544 ** -0.009 0.152 -0.796 -0.160
LVKSUB1 -> LEISTUNG-B -0.252 0.024 0.178 -0.497 0.249
LVKSUB2 -> LEISTUNG-B 0.156 0.026 0.151 -0.110 0.498
LVKSUB1 -> LEISTUNG-S 0.174 -0.043 0.234 -0.421 0.526
LVKSUB2 -> LEISTUNG-S 0.213 0.018 0.147 -0.099 0.512
LVKSUB1 -> ZUFRIEDENHEIT -0.087 0.000 0.165 -0.416 0.205
LVKSUB2 -> ZUFRIEDENHEIT 0.755 ** -0.029 0.176 0.436 0.897
Anmerkungen. a
Lower and upper limits are for the 95 percent confidence interval; Signifikanz: **p < 0.05, *p < 0.1;
LV... = latente Variable; KPV = kontraproduktives Verhalten, LEISTUNG-B = Leistung im Betrieb, LEISTUNG-S = Leistung
in der Schule, ki44c = subjektive Kongruenz 2 Ausbildung-Interessen, lsebet = Selbsteinschätzung, vgb = Vorgesetzten-
beurteilung, lnoteu = Notendurchschnitt, lsesch = Selbsteinschätzung, zges = Gesamtzufriedenheit, konstr =
Konstruktivität.
Signifikante Zusammenhänge auf dem 5 %-Niveau zeigen sich zwischen der subjektiven Kongruenz
2 und dem kontraproduktiven Verhalten (-.544) und der Zufriedenheit (.755). Pfadkoeffizienten >
.20 zeigen sich noch zwischen der subjektiven Kongruenz 1 und der Leistung im Betrieb (-.252), der
interessanterweise negativ ist, und zwischen der subjektiven Kongruenz 2 und der schulischen
Leistung (.213)
Nun wird die prädiktive Validität (R²) des Mediatormodells überprüft.
191
Abbildung 15
PLS-Strukturmodell Med3a mit Pfadkoeffizienten und R²-Werten
Anmerkungen. LV... = latente Variable; KPV = kontraproduktives Verhalten, LEISTUNG-B = Leistung im Betrieb,
LEISTUNG-S = Leistung in der Schule
Die erklärte Varianz R² ist bei der Zufriedenheit (.564) und beim kontraproduktiven Verhalten
(.298) relativ hoch. Der R²-Wert bei den beiden Leistungsfaktoren liegt unter dem Cutoff-Wert von
.20. Das Modell erklärt damit rund 56 % der Varianz der Zufriedenheit, 30 % der Varianz des
kontraproduktiven Verhaltens und 8.4 % der Varianz der betrieblichen Leistung und 8 % der
Varianz der schulischen Leistung. Die erklärte Varianz bei der Zufriedenheit kann als beträchtlich
eingestuft werden (Chin, 1998; zitiert nach Ringle, 2004a, S. 15)
Zur Feststellung eines möglichen Mediatoreffekts werden, wie bei den Modellen der Gesamtstich-
probe und Schülerstichprobe, die Parameterschätzungen in direkte, indirekte und totale Effekte
zerlegt.
Tabelle 68
Aufteilung der Effekte des Mediatormodells Med3a
Parameter direkter Effekt indirekter Effekt Gesamteffekt
LVKSUB1 -> LVKSUB2 0.106 0.106
LVKSUB1 -> KPV 0.132 -0.057 0.075
LVKSUB1 -> LEISTUNG-B -0.252 0.016 -0.236
LVKSUB1 -> LEISTUNG-S 0.174 0.023 0.197
LVKSUB1 -> ZUFRIEDENHEIT -0.087 0.080 -0.007
LVKSUB2 -> KPV -0.544 -0.544
LVKSUB2 -> LEISTUNG-B 0.156 0.156
LVKSUB2 -> LEISTUNG-S 0.213 0.213
LVKSUB2 -> ZUFRIEDENHEIT 0.755 0.755
Im Vergleich zu den Modellen der Gesamtstichprobe und Schülerstichprobe zeigt sich beim Lehr-
lingsmodell kein Mediatoreffekt der subjektiven Kongruenz 2. Die direkten Effekte der subjektiven
Kongruenz 1 auf die Kriterien sind bei fast allen Kriterien größer als die Gesamteffekte. Die
192
subjektive Kongruenz 1 übt einen schwachen Einfluss (.106) auf die subjektive Kongruenz 2 aus,
was bedeutet, umso höher die subjektive Kongruenz 1 desto höher die subjektive Kongruenz 2.
Jugendliche, die bereits vor Eintritt in die Ausbildung eine hohe subjektive Kongruenz 1 aufwiesen,
weisen auch nach Eintritt in die Ausbildung eine hohe subjektive Kongruenz 2 auf. Dieser Zusam-
menhang wirkt sich auch auf die Kriterien aus. Lehrlinge, die bereits vor Eintritt in die Ausbildung
eine hohe subjektive Kongruenz 1 aufwiesen, weisen auch nach Eintritt in die Ausbildung eine
hohe subjektive Kongruenz 2 auf und sind wesentlich zufriedener, weisen ein viel geringeres
kontraproduktives Verhalten auf und zeigen eine etwas bessere schulische Leistung, als Lehrlinge
mit niedrigen Kongruenzwerten.
Nun sollen noch die Effektstärken f² der Kongruenzmaße auf die Kriterien berechnet werden. Die
Effektstärken f² der Kongruenzmaße werden in Tabelle 69 gegenübergestellt.
Tabelle 69
Effektstärken f² der Kongruenzmaße auf die Kriterien (Modell Med3a)
Kriterien R² (alle Kongruenzmaße) f² KSUB1 f² KSUB2
KPV 0.298 0.064 0.413
LEISTUNG Betrieb 0.080 0.050 0.026
LEISTUNG Schule 0.084 0.014 0.049
ZUFRIEDENHEIT 0.564 -0.007 1.293
Effektstärken von .02 gelten nach Cohen (1988) als kleiner, von .15 als mittlerer und von .35 als
starker Effekt. Bei der subjektiven Kongruenz 1 zeigen sich nur kleine Effekte auf die Kriterien. Die
Effekte der subjektiven Kongruenz 2 auf das kontraproduktive Verhalten und die Zufriedenheit
sind stark. Auf die Leistungsfaktoren ergibt sich jedoch auch nur ein kleiner Effekt der subjektiven
Kongruenz 2.
Zur Bewertung des Messmodells, Strukturmodells und Gesamtmodells werden der Kommunali-
tätsindex, Redundanzindex, Stone-Geisser’s Q² und der GoF berechnet.
Tabelle 70
Kommunalität, Redundanz, Q² und GoF des Mediatormodells Med3a
latentes Konstrukt R² Kommunalität Redundanz Q² GoF
KSUB1 0.78
KSUB2 0.011 0.61 0.007
KPV 0.298 0.79 0.234 0.137
LEISTUNG Betrieb 0.080 0.55 0.044 -0.095
LEISTUNG Schule 0.084 1.00 0.051
ZUFRIEDENHEIT 0.564 0.71 0.401 0.335
Mittelwert (global) 0.210 0.69 0.170 0.38
Anmerkungen. AVE = durchschnittlich erfasste Varianz (Kommunalität); Q² = Stone-Geisser Q² (Auslassungsdistanz
D=5, Vorhersagerelevanz für KSUB2), GoF = Goodness-of-Fit-Index
Das Mediatormodell erklärt im Durchschnitt 21 % der Varianz der endogenen Konstrukte. Die
Qualität des Messmodells (durchschnittliche Kommunalität) ist mit 69 % aufgeklärter Varianz
akzeptabel. Die Qualität des Strukturmodells (durchschnittlicher Redundanzindex) ist ebenfalls
akzeptabel. Die latenten Variablen erklären rund 17 % der Varianz der manifesten Variablen über
die indirekt mit ihnen verbundenen latenten Variablen. Q² (für KSUB2) ist nur bei der Leistung im
193
Betrieb negativ, bei allen anderen Kriterien positiv. Die empirischen Daten wurden bei den drei
Blocks durch das Modell gut rekonstruiert. Das Modell besitzt damit für die Kriterien Zufrieden-
heit, kontraproduktives Verhalten und schulische Leistung Vorhersagerelevanz, was bereits durch
die erklärte Varianz (R²) bestätigt wurde. Bei der Leistung im Betrieb ist Q² < 0, was bedeutet, dass
die latente Variablen schlecht geschätzt wurde. Der Mangel an Schätzrelevanz ist vermutlich auf
die kleine Stichprobe zurückzuführen. Insgesamt ist die Vorhersagerelevanz des Mediatormodells
Med3 mit einem Goodness-of-Fit-Index (GoF) von .38 etwas niedriger als jene des Lehrlingsmo-
dells F (.40) (vgl. Tabelle 49).
4.4.4 Zusammenfassung der Ergebnisse der Mediatormodelle
Der Mediatoreffekt der subjektiven Kongruenz 2 wurde bei der Gesamt- und Schülerstichprobe
mit Strukturregressionsmodellen (Med1 und Med2) überprüft. Bei beiden Stichproben zeigte sich
ein Mediatoreffekt der subjektiven Kongruenz 2. Der Einfluss der subjektiven Kongruenz 2 auf die
Kriterien war in den Modellen so stark, dass der direkte Einfluss der subjektiven Kongruenz 1 auf
die Leistung und die Zufriedenheit beinahe aufgehoben wurde. Die subjektive Kongruenz 1 übt in
beiden Modellen einen moderaten direkten Effekt (.319 und .341) auf die subjektive Kongruenz 2
aus, was bedeutet, umso höher die subjektive Kongruenz 1 ist desto höher ist die subjektive
Kongruenz 2. Jugendliche, die bereits vor Eintritt in die Ausbildung eine hohe Kongruenz erwarten
(subjektive Kongruenz 1), sind in der realen Ausbildung wesentlich zufriedener, zeigen eine
bessere Leistung und ein geringeres kontraproduktives Verhalten als Jugendliche, die eine geringe
Kongruenz erwarten. Hypothese H7 kann daher für das Modell der Gesamtstichprobe (Med1) und
das Modell der Schülerstichprobe (Med2) bestätigt werden. Der Effekt der subjektiven Kongruenz
1 auf die Kriterien wird von der subjektiven Kongruenz 2 fast vollständig mediiert. Für das Media-
tormodell Med3 der Lehrlingsstichprobe kann Hypothese H7 allerdings nicht bestätigt werden. Die
direkten Effekte der subjektiven Kongruenz 1 sind bei fast allen Kriterien größer als die Gesamt-
effekte. Bei der Lehrlingsstichprobe liegt kein Mediatoreffekt vor.
4.5 Forschungsfrage 3: Moderatoreffekt der Entschiedenheit der Berufs- und Aus-bildungswahl
Forschungsfrage 3 lautet: Wirkt sich die Entschiedenheit der Berufs- und Ausbildungswahl mode-
rierend auf den Zusammenhang zwischen der subjektiven Kongruenz und den arbeits- und
organisationspsychologischen Kriterien aus?
Es wird angenommen, dass die Entschiedenheit der Berufs- und Ausbildungswahl einen Modera-
toreffekt auf den Zusammenhang zwischen der subjektiven Kongruenz 1 und den Kriterien ausübt.
Umso größer die Entschiedenheit der Berufs- und Ausbildungswahl, desto stärker sollte der Effekt
der subjektiven Kongruenz auf die arbeits- und organisationspsychologischen Kriterien sein (H9).
Überdies werden verschiedene Determinanten der Entschiedenheit der Berufs- und Ausbildungs-
wahl untersucht. Studien wurden bereits in Kapitel II/4 vorgestellt. Zwischen der Entschiedenheit
der Berufs- und Ausbildungswahl t1 und den Kongruenzmaßen, subjektive Kongruenz 1, System-
kongruenz 1 und der Interessenkongruenz 1, sollte ein signifikanter, positiver Zusammenhang
bestehen (H8a). Außerdem wird angenommen, dass sich die Kenntnis der eigenen beruflichen
Interessen aufgrund eines Interessentests auf die Entschiedenheit auswirkt (H8b). Geschlechts-
unterschiede im Ausmaß der Entschiedenheit werden ebenfalls untersucht (H8c). Schließlich wird
noch die Stabilität der realistischen Aspirationen und Ausbildungswünsche in Zusammenhang mit
der Entschiedenheit überprüft (H8d).
194
4.5.1 Determinanten der Entschiedenheit der Berufs- und Ausbildungswahl
Zur Überprüfung der Hypothese H8a, zum Zusammenhang zwischen der Entschiedenheit der
Berufs- und Ausbildungswahl (Sicherheit Aspiration t1 und Sicherheit Ausbildungswunsch t1) und
den vor Eintritt in die Ausbildung erhobenen Kongruenzmaße, werden die Korrelationen zwischen
den Variablen überprüft (vgl. Tabelle 22). Zwischen der subjektiven Kongruenz 1 und der Sicher-
heit der Aspiration (.334) und der Sicherheit des Ausbildungswunsches (.281) ergeben sich
schwache, aber signifikante Korrelationen. Ein weiterer schwacher Zusammenhang besteht zwi-
schen der Systemkongruenz 1 und der Sicherheit der Aspiration (.134). Zwischen der Interessen-
kongruenz 1 und den Sicherheitsvariablen bestehen keine signifikanten Zusammenhänge. Hypo-
these H8a kann daher teilweise bestätigt werden, es besteht ein signifikanter, positiver Zusam-
menhang zwischen den Variablen der Entschiedenheit der Berufs- und Ausbildungswahl und der
subjektiven Kongruenz 1. Die Systemkongruenz 1 korreliert nur schwach mit der Sicherheit der
Aspiration, mit der Interessenkongruenz 1 ergibt sich kein signifikanter Zusammenhang.
Nun soll untersucht werden, ob sich die Kenntnis der beruflichen Interessen auf die Entschieden-
heit der Berufs- und Ausbildungswahl auswirkt. Es wird angenommen, dass sich ein Unterschied in
der Entschiedenheit ergibt, zwischen Jugendlichen, die im Herbst 2008 einen Interessentest (AIST-
R) gemacht haben und Jugendlichen, die im Herbst 2008 keinen Interessentest gemacht haben
(H8b). 86 Jugendliche haben einen Interessentest im Herbst 2008 bearbeitet, 308 Jugendliche
nicht. Zuerst werden die Mittelwerte und Standardabweichungen der Variablen berechnet.
Anschließend wird die Verteilung der Variablen der beiden Gruppen anhand der Boxplots über-
prüft.
Tabelle 71
Deskriptive Statistik der Entschiedenheit nach den Gruppen Interessentest ja/nein
Variable aist2008 N gültig (fehlend) M SD d
Sicherheit Aspiration t1 ja 84 (2) 5.64 1.437
nein 307 (1) 5.40 1.322 0.18
Sicherheit Ausbildungswunsch t1 ja 85 (1) 6.21 1.036
nein 301 (7) 5.78 1.318 0.34
Anmerkung. d = Effektstärke nach Cohen (1988)
Bei der Sicherheit der Aspiration zeigen sich nur geringe Unterschiede in den Mittelwerten zwi-
schen den beiden Gruppen. Bei der Sicherheit des Ausbildungswunsches ist der Mittelwert in der
Gruppe mit Interessentest etwas höher. In den Boxplots (Anhang B) zeigen sich keine Unter-
schiede in den Medianen der Entschiedenheit zwischen den beiden Gruppen. Er beträgt bei allen
Variablen 6. Es sind jedoch einige Ausreißer und Extremwerte zu erkennen. Ob signifikante Unter-
schiede in der Entschiedenheit zwischen den beiden Gruppen bestehen, soll mit einem Signifi-
kanztest überprüft werden. Voraussetzungen für den t-Test bei unabhängigen Stichproben sind
Intervallskalenniveau, Normalverteilung und Homogenität der Varianzen der Stichproben. Bei
gleichgroßen Stichproben aus Grundgesamtheiten mit ähnlicher, möglichst eingipflig-symmetri-
scher Verteilung, reagiert der Test auf Verletzungen seiner Voraussetzungen relativ robust. Bei
deutlich unterschiedlichen Stichprobenumfängen und unterschiedlichen Varianzen sollte ein
verteilungsfreies Verfahren eingesetzt werden (Bortz, 2005). Da die Verteilungen aller Variablen
stark rechtsschief und die Stichprobenumfänge deutlich unterschiedlich sind, wird zur Überprü-
fung der Unterschiedshypothese ein nichtparametrisches Verfahren eingesetzt (Mann-Whitney U-
Test). Der Mann-Whitney-U-Test wird bei der Sicherheit der Aspiration auf dem 5 %-Signifikanz-
195
niveau mit p = .040 noch signifikant, das heißt der mittlere Rang der Sicherheit der Aspiration t1
liegt bei Jugendlichen, die einen Interessentest im Herbst 2008 gemacht haben, etwas höher
(217.69) als bei Jugendlichen ohne Interessentest (190.07). Bei der Sicherheit des Ausbildungs-
wunsches ergibt der Test eine Signifikanz von p = .004. Das bedeutet, Jugendliche, die bereits
einen Interessentest gemacht haben, sind sich im Mittel sicherer (222.45) über ihren Ausbildungs-
wunsch als Jugendliche, die keinen Interessentest bearbeitet haben (185.32). Hypothese H8b kann
daher bestätigt werden, es besteht ein signifikanter Unterschied im Ausmaß der Entschiedenheit
zwischen Jugendlichen, die im Herbst 2008 einen Interessentest gemacht haben und Jugendlichen,
die im Herbst 2008 keinen Interessentest gemacht haben.
Dass Geschlechtsunterschiede im Ausmaß der Entschiedenheit der Berufs- und Ausbildungswahl
bestehen, konnte nachgewiesen werden (z. B. Creed et al., 2005, Patton & Creed, 2001). Es wird
daher angenommen, dass Jungen entscheidungssicherer sind als Mädchen und höhere Werte bei
der Entschiedenheit der Berufs- und Ausbildungswahl aufweisen als Mädchen (H8c). Die Stich-
probe besteht aus 200 männlichen und 194 weiblichen Jugendlichen.
Tabelle 72
Deskriptive Statistik der Entschiedenheit t1 nach dem Geschlecht
Variable Geschlecht N gültig (fehlend) M SD d
Sicherheit Aspiration t1 männlich 199 (1) 5.64 1.230
weiblich 192 (2) 5.26 1.434 0.28
Sicherheit Ausbildungswunsch t1 männlich 196 (4) 5.91 1.156
weiblich 190 (4) 5.85 1.385 0.05
Anmerkung. d = Effektstärke nach Cohen (1988)
Die Mittelwerte sind bei den männlichen Jugendlichen etwas höher als bei den weiblichen. In den
Boxplots (Anhang B) zeigt sich bei der Sicherheit der Aspiration ein Unterschied in den Medianen
nach dem Geschlecht, bei der Sicherheit des Ausbildungswunsches liegt der Median in beiden
Gruppen bei 6. Bei keiner Variable liegt Normalverteilung vor, die Stichproben sind jedoch etwa
gleich groß. Die Unterschiede zwischen den Stichprobenmittelwerten werden daher zuerst mit
dem t-Test überprüft, zusätzlich wird noch der Mann-Whitney-U-Test eingesetzt. Der t-Test wird
bei der Sicherheit der Aspiration (p = .004, t = 2.875, df = 389) signifikant. Bei der Sicherheit des
Ausbildungswunsches ergibt sich kein signifikanter Unterschied zwischen den Geschlechtern
(p = .639, t = .469, df = 384). Der Mann-Whitney-U-Test wird ebenfalls nur bei der Sicherheit der
Aspiration signifikant (p = .006), bei der Sicherheit des Ausbildungswunsches ergibt sich keine
Signifikanz (p =.669). Das heißt, männliche Jugendliche sind sich bei ihrer Aspiration etwas sicherer
als weibliche. Beim Ausbildungswunsch zeigt sich jedoch kein signifikanter Unterschied zwischen
den Geschlechtern. Hypothese H8c kann daher nur für die Sicherheit der Aspiration t1 bestätigt
werden. Jungen sind sich bei ihrer Aspiration etwas sicherer als Mädchen. Bei den
Ausbildungswünschen zeigen sich jedoch keine Geschlechtsunterschiede im Ausmaß der
Sicherheit .
Nun wird Hypothese H8d überprüft. Es wird angenommen, dass die Berufs- und Ausbildungs-
wünsche bei Jugendlichen mit höherer Entschiedenheit der Berufs- und Ausbildungswahl stabiler
sind, als bei Jugendlichen mit geringerer Entschiedenheit. Zur Überprüfung der Hypothese werden
die Variablen der Entschiedenheit der Messphasen t1 und t2 mit der Stabilität der Aspirationen
und Ausbildungswünsche jeweils von Messphase t1 auf t2 und t2 auf t3 überprüft. Die Variablen
der Sicherheit der Aspiration t1 und t2 korrelieren mittelmäßig, die Variablen der Sicherheit der
196
Ausbildungswünsche t1 und t2 jedoch nur schwach. Die Variablen der Sicherheit (Aspiration und
Ausbildungswunsch) der jeweiligen Messphase korrelieren mittel (.309) bis stark (.565) (vgl.
Tabelle 22).
Tabelle 73
Deskriptive Statistik der Entschiedenheit nach der Stabilität
Sicherheit Aspiration Stabilität
Messphasen
N N gültig
(fehlend)
M SD d
t1 t1 = t2
ja 239 238 (1) 5.71 1.200
nein 155 153 (2) 5.08 1.466 0.48
t2 t2 = t3
ja 235 229 (6) 4.35 .898
nein 159 144 (15) 3.80 1.126 0.55
Sicherheit Ausbildungswunsch Stabilität N N gültig
(fehlend)
M SD
t1 t1 = t2
ja 314 311 (3) 6.05 1.101
nein 80 75 (5) 5.15 1.633 0.74
t2 t2 = t3
ja 369 359 (10) 4.48 .887
nein 25 25 (0) 4.12 1.013 0.40
Anmerkung. d = Effektstärke nach Cohen (1988)
Bei allen Sicherheitsvariablen zeigen sich Unterschiede in den Mittelwerten zwischen den beiden
Gruppen. In den Boxplots (Anhang B) sind ebenfalls Unterschiede in den Medianen zwischen den
beiden Gruppen zu erkennen. Außerdem sind bei einigen Variablen Ausreißer und Extremwerte zu
erkennen. Da bei keiner Variable Normalverteilung vorliegt und die Stichproben unterschiedlich
groß sind, wird zur Überprüfung der Unterschiede zwischen den Stichprobenmittelwerten wieder
der Mann-Whitney U-Test eingesetzt. Der Mann-Whitney-U-Test wird bei beiden Variablen der
Sicherheit der Aspiration t1 und t2 (p = .000) hoch signifikant und bei den Variablen der Sicherheit
des Ausbildungswunsches t1 hoch signifikant (p = .000) und t2 signifikant (p = .024). Bei der
Sicherheit der Aspiration t1 liegt der mittlere Rang bei der Gruppe mit stabilen Aspirationen von
Messphase t1 auf t2 um einiges höher (216.35) als bei der Gruppe, die ihre Aspirationen geändert
haben (164.35). Ebenso liegt der mittlere Rang bei der Sicherheit der Aspiration t2 bei der Gruppe,
die ihre Aspirationen von Messphase t2 auf t3 nicht geändert haben, wesentlich höher (208.30) als
bei der Gruppe mit Änderungen (153.12). Das bedeutet, Jugendliche, deren Aspirationen von
Messphase t1 auf t2 gleich blieben, sind sich erheblich sicherer über ihre Aspiration in Messphase
t1 und t2 als Jugendliche, die ihre Aspiration geändert haben. Bei der Sicherheit des Ausbil-
dungswunsches t1 ergibt sich ebenfalls ein hoch signifikanter Unterschied in den mittleren Rängen
zwischen den beiden Gruppen. Jugendliche mit gleichen Ausbildungswünschen in den Messphasen
t1 und t2 sind sich im Durchschnitt wesentlich sicherer (206.06) als Jugendliche, die ihre Ausbil-
dungswünsche geändert haben (141.42). Bei der Sicherheit des Ausbildungswunsches t2 ergibt
sich ein signifikanter Unterschied in den mittleren Rängen zwischen den beiden Gruppen. Ebenso
liegt der mittlere Rang bei der Sicherheit des Ausbildungswunsches t2 bei der Gruppe mit stabilen
Ausbildungswünschen höher (195.37) als bei der Gruppe, die ihre Ausbildungswünsche geändert
haben (151.34). Jugendliche, deren Ausbildungswünsche von Messphase t2 auf t3 gleich blieben,
sind sich sicherer über ihren Ausbildungswunsch als Jugendliche, die die Aspiration geändert
197
haben. Hypothese H8d kann daher bestätigt werden, umso höher die Entschiedenheit der Berufs-
und Ausbildungswahl in Messphase t1 und t2, desto stabiler sind die realistischen Aspirationen
und Ausbildungswünsche von Messphase t1 auf t2 und von t2 auf t3.
4.5.2 Überprüfung des Moderatoreffekts der Entschiedenheit mit SEM
Ein möglicher Moderatoreffekt der Entschiedenheit der Berufs- und Ausbildungswahl wird nur bei
der subjektiven Kongruenz 1, vor Eintritt in die Ausbildung, bei der Gesamtstichprobe (N = 394)
überprüft. Es wird erwartet, dass sich das Ausmaß der Entschiedenheit der Berufs- und Ausbil-
dungswahl auf den Zusammenhang zwischen der subjektiven Kongruenz 1 und den Kriterien
auswirkt. Umso höher die Entschiedenheit der Berufs- und Ausbildungswahl, desto stärker sollte
der Effekt der subjektiven Kongruenz 1 auf die arbeits- und organisationspsychologischen Kriterien
sein (H9).
Die subjektive Kongruenz 1 ist die Prädiktorvariable und die beiden Variablen der Entschiedenheit
der Berufs- und Ausbildungswahl (Sicherheit der Aspiration und Sicherheit des Ausbildungswun-
sches) bilden die Moderatorvariablen. Es werden getrennte Modelle mit je einem Prädiktor und
einem Moderator geschätzt. Bei den Variablen der Entschiedenheit handelt es sich um beobacht-
bare Indikatoren. Der Interaktionseffekt der Sicherheit der Aspiration bzw. Sicherheit des Ausbil-
dungswunsches wird als Produkt der subjektiven Kongruenz 1 und der jeweiligen Entschieden-
heitsvariable im Modell berücksichtigt. Eine Überprüfung der Korrelationen zeigte, dass keine
Multikollinearität zwischen den Variablen vorliegt (vgl. Tabelle 22). Wenn metrische Variablen als
Gruppierungsvariable verwendet werden, müssen sie zuerst dichotomisiert werden (z. B. Z-Stan-
dardisierung). Eine Z-Standardisierung erleichtert außerdem die Interpretation der Einzeleffekte
der unabhängigen und der Moderatorvariable, da der Bezugspunkt für die Parameterschätzungen
auf den Mittelwert verschoben wird. Wenn die Prädiktor- und Moderatorvariable Z-standardisiert
werden, ist dies bei den Kriterien nicht nötig, da sich die Skalierung additiver Konstanten nicht auf
die Regressionskoeffizienten in der Gleichung mit den Interaktionstermen auswirkt. Die Kriterien
sollten daher in ihrer ursprünglichen Skalierung belassen werden (Henseler & Fassott, 2010).
Es werden zwei Modelle geschätzt, Moderatormodell Mod1 mit der Sicherheit der Aspiration als
Moderator und Moderatormodell Mod2 mit der Sicherheit des Ausbildungswunsches als Modera-
tor. Die Modellschätzung erfolgt mit R, mit dem robusten Schätzer MLR. Die Beziehungen zwi-
schen den exogenen Variablen (Prädiktor, Moderatorvariable und Produkt) und den latenten
Kriterien werden frei geschätzt. Die geschätzten Pfadkoeffizienten können als Regressionskoeffi-
zienten für den direkten Effekt der exogenen Variablen auf die endogenen Faktoren interpretiert
werden (Kline, 2011). Anschließend werden die Parameterschätzungen und die Fit-Statistik darge-
stellt. Graphisch abgebildet wird nur ein Modell.
198
Abbildung 16
Moderatormodell Mod1 mit Regressionskoeffizienten (N = 394)
Anmerkungen. Die ML-Schätzwerte der Regressionskoeffizienten werden dargestellt als: unstandardisiert (Standard-
fehler) standardisiert; Signifikanz: p < 0.001***. p < 0.01**. p < 0.05*.
Tabelle 74
Robuste ML-Schätzungen der Moderatormodelle Mod1 und Mod2 (N = 394)
Modell Parameter Unst. SE Z-value P(>|z|) St.
Mod1 KSUB1 � Leistung 0.057 0.044 1.284 0.199 0.101
SI Aspiration � -0.031 0.038 -0.809 0.419 -0.055
Produkt � -0.020 0.038 -0.534 0.593 -0.045
KSUB1 � Zufrie- 0.216 * 0.086 2.519 0.012 0.192
SI Aspiration � denheit 0.005 0.080 0.066 0.947 0.005
Produkt � -0.006 0.056 -0.105 0.916 -0.006
Mod2 KSUB1 � Leistung 0.024 0.043 0.553 0.580 0.042
SI Ausbildungswunsch � 0.103 * 0.041 2.518 0.012 0.183
Produkt � -0.035 0.030 -1.146 0.252 -0.076
KSUB1 � Zufrie- 0.179 ** 0.069 2.579 0.010 0.160
SI Ausbildungswunsch � denheit 0.173 * 0.078 2.231 0.026 0.154
Produkt � -0.034 0.074 -0.465 0.642 -0.038
Anmerkungen. Unst. = unstandardisiert, SE = Standardfehler, Z-value = Z-Statistik, P(>|z|) = Wahrscheinlichkeit, St. =
standardisiert. Signifikanz: p < 0.001***. p < 0.01**. p < 0.05*. SI = Sicherheit.
LEISTUNG
ZUFRIEDEN-HEIT
Notendurch-schnitt
Selbstein-schätzung
Gesamt-zufriedenheit
Konstruktivität
E
E
E
E
subjektive Kongruenz 1
Sicherheit Aspiration t1
KSUB1xSicherheit Aspiration t1
D
D
.057ns (.044) .101
-.020ns (.038) -.045
-.031ns (.038) -.055
.216* (.086) .192
.005ns (.080) .005
-.006ns (.056) -.006
1
1
199
Tabelle 75
Fit-Statistik der Moderatormodelle Mod1 und Mod2
Mod χ² df p RMSEA (90 % CI) p close-fit H0 CFI SRMR It.
Mod1 11.547 7 .116 .041 (.000-.082) .588 .981 .020 51
Mod2 7.554 7 .374 .014 (.000-.059) .883 .998 .020 49
Anmerkung. It = Iterations: Konvergenz (lavaan 0.5-10 converged normally after ... iterations)
Die Modellgütekriterien der beiden Modelle sind zufriedenstellend. Die Hypothese für einen guten
Fit kann für beide Modelle bestätigt werden, wobei Modell Mod2 den besseren Fit aufweist.
In den beiden Modellen Mod1 und Mod2 wird kein einziges Produkt signifikant. Es liegt daher
weder ein Moderatoreffekt der Sicherheit der Aspiration noch der Sicherheit des Ausbildungswun-
sches vor. Es werden nur die subjektive Kongruenz 1 in beiden Modellen in Zusammenhang mit
der Zufriedenheit und die Sicherheit des Ausbildungswunsches in Modell Mod2 signifikant. Die
Sicherheit des Ausbildungswunsches übt auf beide Kriterien, einen signifikanten Einfluss aus.
Jugendliche, die sich über ihren Ausbildungswunsch sehr sicher sind, haben eine etwas bessere
Leistung (r = .183, R² = .034) und sind etwas zufriedener (r = .154, R² = .024) mit der Ausbildung.
Hypothese H9 muss abgelehnt werden. Das Ausmaß der Entschiedenheit der Berufs- und Ausbil-
dungswahl wirkt sich nicht auf den Zusammenhang zwischen der subjektiven Kongruenz 1 und den
Kriterien aus.
200
4.6 Überblick über die Ergebnisse der Hypothesentests
Tabelle 76
Überblick über die Ergebnisse der Hypothesentests
Forschungsfrage / Hypothese Ergebnis
1. DER ZUSAMMENHANG ZWISCHEN PRÄDIKTOREN UND KRITERIEN
Zusammenhänge und Unterschiede zwischen den Kongruenzmaßen und Determinanten
1. Zusammenhänge
H1a keine signifikanten Zusammenhänge zwischen
den indirekten (KINT1, KINT2, KSYS1, KSYS2) und
den direkten Kongruenzmaßen (KSUB1, KSUB2)
teilweise bestätigt: Korrelationen (Pearson) teilweise
nicht signifikant und signifikant (.116 bis .259)
2. Unterschiede
H2a zentrale Tendenz in der Verteilung der KSUB1
unterscheidet sich signifikant von der zentralen
Tendenz der KSUB2.
bestätigt: Wilcoxon-Test ergibt signifikante Unterschiede
in den mittleren Rängen bei der subjektiven Kongruenz
(p = .017)
H2b zentrale Tendenz in der Verteilung der KINT1
unterscheidet sich signifikant von der zentralen
Tendenz der KINT2
bestätigt: Wilcoxon-Test ergibt signifikante Unterschiede
in den mittleren Rängen bei der Interessenkongruenz
(p =.015);
H2c zentrale Tendenz in der Verteilung der KSYS1
unterscheidet sich signifikant von der zentralen
Tendenz der KSYS2
abgelehnt: Wilcoxon-Test ergibt bei der Systemkongruenz
keine Signifikanz (p = .074) in den zentralen Tendenzen
3. Determinanten
H3 Jugendliche, die im Herbst 2008 einen
Interessentest bearbeitet haben, weisen höhere
Werte bei der KSUB1, KINT1 und KSYS1 auf, als
Jugendliche, die vor Beginn der Untersuchung
keinen Interessentest bearbeitet haben.
teilweise bestätigt: nur Signifikanz (p = .027) bei der
Interessenkongruenz 1; keine signifikanten Unterschiede
bei der subjektiven Kongruenz 1 und Systemkongruenz 1
Die Stabilität von Aspirationen und Ausbildungswünschen
H4a Die ursprüngliche realistische Aspiration t1 wird
signifikant häufiger geändert als die realistische
Aspiration t2.
abgelehnt: Kreuztabelle, McNemar-χ²-Test nicht
signifikant (p = .779);
H4b Der ursprüngliche Ausbildungswunsch t1 wird
signifikant häufiger geändert als der
Ausbildungswunsch t2.
bestätigt: Kreuztabelle, McNemar-χ²-Test hoch signifikant
(p = .000) für Messphase t1 – t2
H4c Ausbildungswünsche sind stabiler als realistische
Aspirationen. Die Anzahl gleichgebliebener
Ausbildungswünsche ist daher im gesamten
Untersuchungszeitraum höher als die Anzahl
gleichgebliebener realistischer Aspirationen.
bestätigt: Ausbildungswünsche (302 stabil) stabiler als
realistische Aspirationen (180 stabil)
Der Zusammenhang zwischen den Kongruenzmaßen und den Kriterien
a) Gesamtstichprobe und Schülerstichprobe
H5a Effekt der KSUB1 auf die Kriterien ist stärker als
jener der KINT1 und KSYS1
teilweise bestätigt: Effekt auf die Zufriedenheit
(.157/.184) in allen Modellen (A, C) stärker; Effekt auf die
Leistung (.203/.230) bei KINT1 stärker; Effekt auf KPV bei
KSYS1 (C -.141/D -.127) stärker
H5b Effekt der KSUB2 auf die Kriterien ist stärker als
jener der KINT2 und KSYS2
bestätigt: Effekt KSUB2 in allen Modellen (B, D) auf alle
Kriterien stärker als KINT2 und KSYS2 (Zufriedenheit
.476/.411, Leistung .159/.156, KPV -.063)
H5c Effekt der KSUB2 auf die Kriterien ist stärker als
jener der KSUB1
bestätigt: Effekte der KSUB2 in allen Modellen (A, B, C, D)
wesentlich stärker als jener der KSUB1
201
b) Lehrlingsstichprobe
H5a Effekt der KSUB1 auf die Kriterien ist stärker als
jener der KINT1 und KSYS1
teilweise bestätigt: Effekt der KSUB1 nur auf Leistung-
Betrieb stärker (.264 nicht signifikant); Effekte der
Systemkongruenz 1 stärker und signifikant bei KPV (-.364),
Leistung-Betrieb (.222), Leistung-Schule (.272); Modell E1
H5b Effekt der KSUB2 auf die Kriterien ist stärker als
jener der KINT2 und KSYS2
teilweise bestätigt: Effekt auf Zufriedenheit (.807), auf
Leistung-Schule (.302 nicht signifikant) und auf KPV (-.551)
stärker; Effekt auf Leistung-Betrieb (.262 nicht signifikant)
bei KINT2 stärker; Modell F
H5c Effekt der KSUB2 auf die Kriterien ist stärker als
jener der KSUB1
bestätigt: Effekte der KSUB2 in allen Modellen wesentlich
stärker als jene der KSUB1; Modelle E1 und F
Exogene Einflüsse auf die arbeits- und organisationspsychologischen Kriterien
H6a Kongruenz zwischen idealistischer und realisti-
scher Aspiration führt zu höherer Leistung,
höherer Zufriedenheit und geringerem KPV
abgelehnt: kein signifikanter Effekt
H6b Kongruenz zwischen Ausbildungswunsch t1 und
Ausbildung t3 führt zu höherer Leistung, höherer
Zufriedenheit und geringerem KPV
teilweise bestätigt: Inkongruenz t1 - t3 führte in allen vier
Modellen (G, H, I, J) zu signifikanten, negativen Effekten
auf die Leistung (-.166/-.180/-.152/-.166) und in zwei
Modellen (G, I) auf die Zufriedenheit (-.172/-.174); auf das
KPV zeigte sich kein Einfluss
H6c Kongruenz zwischen Ausbildungswunsch t2 und
Ausbildung t3 führt zu höherer Leistung, höherer
Zufriedenheit und geringerem KPV
teilweise bestätigt: Inkongruenz t2 - t3 führte in allen vier
Modellen (G, H, I, J) zu signifikanten, negativen Effekten
auf die Leistung (-.174/-.166/-.188/-.163) und in zwei
Modellen (H, I) auf die Zufriedenheit (-.158/-.183); auf das
KPV zeiget sich kein Einfluss
H6d Inkongruenz zwischen realistischer Aspiration t1
und t3 wirkt sich nicht auf die Kriterien aus
wegen des Vorliegens von Multikollinearität nicht
überprüft
H6e Inkongruenz zwischen realistischer Aspiration t2
und t3 wirkt sich nicht auf die Kriterien aus
bestätigt
H6f Ausbildungsform „berufsausbildende, weiterfüh-
rende Schule oder Lehre“ führt zu höherer
Leistung, höherer Zufriedenheit und geringerem
KPV als Ausbildungsform „PTS“
teilweise bestätigt: signifikanter negativer Effekt der
Ausbildungsform PTS auf Zufriedenheit in allen Modellen
(G, H, I, J) (-.227/-.200/-.183/-.157); keine Effekte auf
Leistung und KPV
2. MEDIATOREFFEKT DER SUBJEKTIVEN KONGRUENZ
a) Gesamtstichprobe und Schülerstichprobe
H7 Effekt der KSUB1 auf die Kriterien wird von der
KSUB2 mediiert
bestätigt: klassischer Mediatoreffekt; Effekte der KSUB1
nicht signifikant; Effekte der KSUB2 beträchtlich
b) Lehrlingsstichprobe
H7 Effekt der KSUB1 auf die Kriterien wird von der
KSUB2 mediiert
abgelehnt: kein Mediatoreffekt
3. MODERATOREFFEKT DER ENTSCHIEDENHEIT DER BERUFS- UND AUSBILDUNGSWAHL
Determinanten der Entschiedenheit der Berufs- und Ausbildungswahl
H8a signifikanter, positiver Zusammenhang zwischen
der Entschiedenheit und den drei Kongruenz-
maße
teilweise bestätigt: signifikante Korrelation (Pearson)
zwischen subjektiver Kongruenz 1 und Entschiedenheit
(.334/.281); schwache Korrelation mit Systemkongruenz 1
(.134); kein signifikanter Zusammenhang mit
Interessenkongruenz 1
H8b Unterschied in der Entschiedenheit der Berufs-
und Ausbildungswahl zwischen Jugendlichen mit
und ohne Interessentest
bestätigt: signifikanter Unterschied; Mann-Whitney-U-
Test für Sicherheit Aspiration (p = .040) und Sicherheit
Ausbildungswunsch (p = .004)
202
H8c Jungen sind entscheidungssicherer als Mädchen teilweise bestätigt: t-Test / Mann-Whitney-U-Test nur für
für Sicherheit der Aspiration sehr signifikant (p =
.004/.006); Mittelwerte höher für männlich; bei
Ausbildungswünschen kein signifikanter
Geschlechtsunterschied (p = .669)
H8d Umso höher die Entschiedenheit der Berufs- und
Ausbildungswahl, desto stabiler sind realistische
Aspirationen und Ausbildungswünsche
bestätigt: Mann-Whitney-U-Test hoch signifikant
(Sicherheit Aspiration t1 und t2: p = .000; Sicherheit
Ausbildungswunsch t1: p = .000; t2: p = .024); höhere
mittlere Ränge für Stabilität
Moderatoreffekt der Entschiedenheit der Berufs- und Ausbildungswahl
H9 Umso größer die Entschiedenheit der Berufs- und
Ausbildungswahl, desto stärker ist der Effekt der
subjektive Kongruenz auf die Kriterien
abgelehnt: kein Moderatoreffekt der Entschiedenheit der
Berufs- und Ausbildungswahl
203
V DISKUSSION
Diese Arbeit untersuchte den Einfluss drei verschiedener Arten von Kongruenzmaßen auf die
arbeits- und organisationspsychologischen Kriterien Leistung, Zufriedenheit und kontraproduktives
Verhalten. Die subjektive Kongruenz erwies sich insgesamt als der beste Prädiktor für die
Zufriedenheit mit der Ausbildung, teilweise für die Leistung und bei den Lehrlingen auch für das
kontraproduktive Verhalten. Der vermutete Mediatoreffekt der nach Eintritt in die Ausbildung
erhobenen subjektiven Kongruenz konnte bei der Gesamt- und Schülerstichprobe nachgewiesen
werden, bei der Lehrlingsstichprobe lag kein Mediatoreffekt vor. Ein Moderatoreffekt der
Entschiedenheit der Berufs- und Ausbildungswahl konnte nicht bestätigt werden.
1 Interpretation der Befunde
Der Zusammenhang zwischen den Kongruenzmaßen und den Kriterien, der Mediatoreffekt der
subjektiven Kongruenz und der Moderatoreffekt der Entschiedenheit der Berufs- und Ausbildungs-
wahl wurden anhand von drei Forschungsfragen untersucht, deren Ergebnisse nun im Detail
diskutiert werden. Die Hypothesen zu den Forschungsfragen wurden mit einem prädiktiven
Untersuchungsdesign, vor und nach Eintritt in die Ausbildung, an drei Stichproben,
Gesamtstichprobe, Schülerstichprobe und Lehrlingsstichprobe, überprüft.
1.1 Der Zusammenhang zwischen den Kongruenzmaßen und den Kriterien (Forschungsfrage 1)
Forschungsfrage 1 bezog sich auf den Zusammenhang zwischen den drei verschiedenen Arten von
Kongruenzmaßen und den arbeits- und organisationspsychologischen Kriterien, Leistung,
Zufriedenheit und kontraproduktives Verhalten. Bei den Kongruenzmaßen handelt es sich um
unterschiedliche Bewertungen der Kongruenz zwischen Aspiration bzw. Interessen und
Ausbildungsumwelt: die durch den Jugendlichen direkt eingeschätzte und bewusst wahrge-
nommene subjektive Kongruenz und die indirekt gemessenen, kognitiv nicht zugänglichen
Verfahren, Interessenkongruenz und Systemkongruenz. Die Interessenkongruenz ist in dieser
Untersuchung der technisch elaborierteste Grad der Kongruenz und basiert auf einem validen
Interesseninventar. Es wurde angenommen, dass die direkt wahrgenommene, subjektive
Kongruenz ein besserer Prädiktor für die Kriterien sei als die beiden indirekt gemessenen
Kongruenzmaße. In Zusammenhang mit der Forschungsfrage 1 wurden außerdem Unterschiede
und Zusammenhänge zwischen den Kongruenzmaßen, Determinanten und die Stabilität der von
den Jugendlichen ausgedrückten Aspirationen und Ausbildungswünsche untersucht. Überdies
wurden einzelne Indikatoren der Kriterien und exogene Einflüsse auf die Kriterien analysiert.
1.1.1 Unterschiede und Zusammenhänge zwischen den Kongruenzmaßen und Determinanten
Die Forschung zeigte, dass die Art der Messung des Person-Environment-Fit zu unterschiedlichen
Ergebnissen führt. Maße des wahrgenommenen Fit sagen arbeits- und organisations-
psychologische Kriterien besser vorher als indirekte Kongruenzmaße (z. B. Kristof-Brown et al.,
2005). Wahrgenommene Kongruenzmaße unterscheiden sich demnach von indirekten
Kongruenzmaßen. Auch in dieser Untersuchung unterscheidet sich die direkt wahrgenommene,
subjektive Kongruenz von den indirekt gemessenen Kongruenzmaßen, der Interessenkongruenz
und der Systemkongruenz. Die Zusammenhänge zwischen den Kongruenzmaßen reichen von
204
nicht signifikant bis schwach. Anhand eines praktischen Beispiels wurden die Unterschiede
zwischen den Kongruenzmaßen verdeutlicht (vgl. Kapitel IV/4.3.1.1). Der Vergleich zwischen der
subjektiven Kongruenz und der Systemkongruenz, die beide auf den ausgedrückten Aspirationen
und Ausbildungswünschen der Jugendlichen basieren, zeigte, dass die subjektive Kongruenz
zwischen derselben Aspiration und demselben Ausbildungswunsch großteils als sehr gut bis gut
eingeschätzt wurde, während sich bei der gemessenen Systemkongruenz je nach Passung unter-
schiedliche Bewertungen ergaben. Die intuitive, wahrgenommene Bewertung der subjektiven
Kongruenz durch den Jugendlichen unterscheidet sich von der indirekt gemessenen Systemkong-
ruenz.
Ebenso zeigten sich signifikante Unterschiede in den zentralen Tendenzen zwischen denselben
Kongruenzmaßen, vor und nach Eintritt in die Ausbildung, und zwar bei den beiden Variablen der
subjektiven Kongruenz und der Interessenkongruenz. Es bewerteten etwas mehr Jugendliche die
subjektive Kongruenz, nach Eintritt in die Ausbildung, negativer, als vor Eintritt in die Ausbildung.
Auch bei der Interessenkongruenz bewerteten mehr Jugendliche die Ausbildungsumwelt nach
Eintritt in die Ausbildung negativer als vor Eintritt in die Ausbildung. Die Werte der
Systemkongruenz sind in den beiden Untersuchungszeiträumen überwiegend gleich. Dieses
Ergebnis lässt darauf schließen, dass die Jugendlichen vor Eintritt in die Ausbildung teilweise
andere Vorstellungen von der zukünftigen Ausbildungsumwelt haben als nach Eintritt in die
Ausbildung. Bei der subjektiven Kongruenz könnten sich auch die Aspirationen der Jugendlichen
geändert haben, sodass sie die Kongruenz nach Eintritt in die Ausbildung anders einschätzen als
vor Eintritt in die Ausbildung. Bei der Interessenkongruenz haben die Jugendlichen jedoch die
Ausbildungsumwelt nach Eintritt in die Ausbildung anders und überwiegend negativer bewertet
als vor Eintritt in die Ausbildung, da die Interessenkongruenz 1 und 2 auf denselben Interessen
basiert. Dieses Ergebnis ist insofern interessant, da mit dem Umweltstrukturtest (UST-R)
Ausbildungsumwelten präzise eingeschätzt werden können. Verschiedene Schultypen haben,
beispielsweise, unverwechselbare Anforderungsprofile (Bergmann & Eder, 2005). Die reale
Ausbildungsumwelt entsprach folglich beim Großteil der Jugendlichen nicht den mit dem
Umweltstrukturtest eingeschätzten Erwartungen. Überdies haben Jugendliche vor Eintritt in die
Ausbildung relativ wenig Erfahrung mit der realen Ausbildungsumwelt und können die Wichtigkeit
verschiedener Tätigkeiten in der zukünftigen Ausbildung beim Umweltstrukturtest nur intuitiv
einschätzen.
Die Berufsberatung unterstützt vor allem Jugendliche, die vor dem ersten Eintritt in den Beruf
stehen (Bergmann & Eder, 2010). Verschiedene Angebote der Berufsberatung können von
Jugendlichen und von Schulen im Rahmen des Berufsorientierungsunterrichts genutzt werden.
Interesseninventare zählen zu den wichtigsten Verfahren der Berufsberatung, deren Effektivität in
verschiedenen Studien (z. B. Miller & Brown, 2005) nachgewiesen wurde. Drei der neun Pflicht-
schulen der Untersuchungsstichprobe boten den Schülern und Schülerinnen die Gelegenheit beim
Arbeitsmarktservice Österreich (2012a) einen Interessentest (Allgemeiner Interessen-Struktur-
Test, AIST-R von Bergmann & Eder, 2005) zu bearbeiten. Etwas weniger als ein Viertel der
Schüler/innen hatte daher im Herbst 2008 einen Interessentest bearbeitet, die restlichen
Schüler/innen nicht. Die Bearbeitung eines Interessentests stellt gewissermaßen eine Form der
Berufsberatung dar, da die Schüler/innen eine Auswertung ihres Interessenprofils mit den
höchsten Ausprägungen ihrer Interessenrichtungen, eine genauere Beschreibung dieser Interes-
sensbereiche und interessenkonforme Berufsvorschläge erhalten. Etwa im 14. Lebensjahr versucht
der/die Jugendliche gezielt etwas über seine/ihre spezifischen beruflichen Interessen, Fähigkeiten,
Wertvorstellungen und Ziele herauszufinden (Gottfredson, 1981), um eine Berufs- und Ausbil-
205
dungswahl treffen zu können. Die Kenntnis der eigenen beruflichen Interessen sollte sich daher
positiv auf das berufliche Selbstkonzept auswirken und zum Ausdruck einer Aspiration und eines
Ausbildungswunsches führen. Studien konnten nachweisen, dass Interessen zukünftige Ausbil-
dungswünsche vorhersagen (z. B. Gasser, Larson & Borgen, 2004; Rottinghaus, Lindley, Green &
Borgen, 2002; Rottinghaus, Betz & Borgen, 2003). Entgegen der Hypothese, zeigten sich bei der
subjektiven Kongruenz 1 und Systemkongruenz 1 keine signifikanten Unterschiede in der zentra-
len Tendenz zwischen Jugendlichen, die bereits vor Beginn der Untersuchung einen Interessentest
gemacht hatten und jenen, die keinen Test gemacht hatten. Die Bearbeitung eines Interessentests
vor Beginn der Untersuchung wirkte sich nur auf die Interessenkongruenz aus, die auf demselben
Interessentest (AIST-R) basiert. Das Verfahren ist relativ stabil und weist eine zufriedenstellende
Wiederholungsreliabilität auf (Bergmann & Eder, 2005), die bei der Vorgängerversion (AIST 91)
nach 4 Monaten für alle Typen noch bei einem Median von Alpha .70 und nach einem Jahr bei .66
lag (Bergmann & Eder, 2005, S. 58). Berufliche Interessen sind überdies relativ stabil und über-
dauernd (z. B. Low, Yoon, Roberts & Rounds, 2005). Obwohl den Jugendlichen im Zuge der
Bearbeitung des Interessentests auch die zu ihrem Interessenprofil passenden Berufsvorschläge
unterbreitet wurden, wirkte sich diese Form der Berufsberatung weder auf die subjektive
Kongruenz noch auf die Systemkongruenz aus, die auf den ausgedrückten Aspirationen und Ausbil-
dungswünschen basiert. Die subjektive Kongruenz ist jedoch in dieser Untersuchung insgesamt der
stärkste Prädiktor für die arbeits- und organisationspsychologischen Kriterien. Der Nutzen des
Interessentests für die Zufriedenheit, die Leistung und das Verhalten des/der Jugendlichen in der
zukünftigen Ausbildung bleibt daher fraglich.
1.1.2 Die Stabilität von Aspirationen und Ausbildungswünschen
Wie stabil sind eigentlich die ausgedrückten Aspirationen und Ausbildungswünsche der
Jugendlichen? Können die Jugendlichen ihre ursprünglichen Aspirationen und Ausbildungs-
wünsche, die sie etwa ein halbes Jahr vor dem Übertritt in die weiterführende Ausbildung anga-
ben, realisieren? Oder sind sie aufgrund verschiedener Hindernisse dazu gezwungen Kompromisse
einzugehen?
Die Ergebnisse zeigten, dass rund 79 % der Schüler/innen ihren ursprünglichen Ausbildungs-
wunsch, den sie in Messphase t1 angaben, realisieren konnten, sie befanden sich in Messphase t3
in der gewünschten Ausbildung. 21 % der Schüler/innen änderten ihre Ausbildungswünsche, und
zwar teils vor Schulschluss, teils in den Ferien (vor Eintritt in die Ausbildung), und wenige wechsel-
ten die Schule bzw. den Ausbildungsbetrieb nach Eintritt in die Ausbildung. Die qualitative
Auswertung der von Messphase t1 auf t2 und t2 auf t3 geänderten Ausbildungswünsche nach dem
Schultyp zeigte, dass die Schüler/innen teilweise andere Ausbildungsrichtungen, ein niedrigeres
Bildungsniveau oder eine berufsvorbereitende (Polytechnische Schule) anstatt einer berufs-
ausbildenden Schule oder Lehre wählten. Es zeigten sich jedoch auch entgegengesetzte Änderun-
gen. Einige Jugendliche konnten, beispielsweise, in eine Lehre eintreten, eine Ausbildung mit
einem höheren Bildungsniveau beginnen oder eine berufsausbildende anstatt einer berufsvor-
bereitenden Schule wählen. Erfreulich ist, dass mögliche Kompromisse auch rückgängig gemacht
werden können. Es handelt sich in dieser Untersuchung zwar nur um wenige Schüler/innen, aber
diese konnten beispielsweise das ursprünglich angestrebte höhere Bildungsniveau verwirklichen,
eine berufsbildende mittlere Schule statt einer Polytechnischen Schule wählen und die ursprüngli-
che Ausbildungsrichtung wieder einschlagen. Die alleinige Änderung von Aspirationen oder
Ausbildungswünschen ist jedoch kein ausreichender Beweis für einen eingegangenen Kompromiss.
Aspirationen können sich auch aufgrund der Wahrnehmung des Selbstkonzepts und der Zugäng-
lichkeit verändern, weil Jugendliche meistens erst kurz vor der Entscheidung für einen Beruf
206
überprüfen, ob dieser auch zugänglich ist (Gottfredson, 1996). Bei den wenigen Schul- bzw.
Arbeitsplatzwechslern in dieser Untersuchung könnte möglicherweise eine Veränderung der
Wahrnehmung des eigenen Selbstkonzepts zum Schul- bzw. Arbeitsplatzwechsel geführt haben.
Die Überprüfung der Stabilität der Aspirationen und Ausbildungswünsche ergab, dass Ausbildungs-
wünsche wesentlich stabiler sind als Aspirationen. Aspirationen wurden im gesamten Unter-
suchungszeitraum häufiger geändert als Ausbildungswünsche. Es änderten etwa gleich viele
Jugendliche ihre realistischen Aspirationen von Messphase t1 auf t2 und von Messphase t2 auf t3.
Es besteht daher kein signifikanter Unterschied in der Änderungsquote der Aspirationen. Die
Ausbildungswünsche wurden jedoch von Messphase t1 auf t2 signifikant häufiger geändert als von
Messphase t2 auf t3. Insgesamt sind Ausbildungswünsche jedoch im gesamten Messzeitraum
erheblich stabiler als Aspirationen. In einer Längsschnittstudie von Rojewski und Kim (2003) waren
Ausbildungswünsche ebenfalls stabilere und genauere Prädiktoren für den zukünftigen Beruf als
Aspirationen. Die starke Änderung der Ausbildungswünsche von Messphase t1 auf t2 kann wie-
derum mit dem Kompromissprozess von Gottfredson (1996, 2005) erklärt werden. Die Jugendli-
chen sollten sich etwa gegen Ende des ersten Semesters (Februar) für die weiterführende Ausbil-
dung (Herbst) entschieden haben. Die meisten Jugendlichen überprüfen jedoch erst kurz vor der
Berufswahlentscheidung ob der Beruf bzw. die Ausbildung auch zugänglich ist (Gottfredson, 1996).
Bei manchen Ausbildungsgängen gibt es beispielsweise Zugangsbeschränkungen oder Aufnahme-
regelungen. Die größte Rolle bei der Wahl des Ausbildungswunsches und ob dieser für den/die
Jugendliche/n zugänglich ist, spielt jedoch die eigene schulische Leistung. Ein Zusammenhang
zwischen Berufs- und Ausbildungswünschen und der schulischen Leistung konnte in vielen Studien
nachgewiesen werden (z. B. Mau & Bikos 2000; Schoon & Parsons, 2002; Heckhausen & Tomasik,
2002). Schulerfahrungen und die schulische Leistung wirken sich direkt auf die beruflichen Ausbil-
dungsmöglichkeiten aus, die für den/die Jugendliche/n zugänglich sind (Rojewski, 2005). Heck-
hausen und Tomasik (2002) konnten aber nachweisen, dass Jugendliche trotzdem eine erstaunli-
che Kompetenz darin zeigen, ihre Leistungsressourcen an ihre beruflichen Aspirationen anzupas-
sen, wenn es gegen Ende der Entscheidungsfrist geht.
Dass die Aspirationen in dieser Untersuchung wesentlich weniger stabil sind als die Ausbildungs-
wünsche, liegt vermutlich daran, dass sie keinen übergeordneten Berufskategorien zugeordnet
wurden und großteils nach der Angabe der Jugendlichen erfasst wurden. Die Jugendlichen gaben,
beispielsweise, in Messphase t1 117 und in Messphase t2 115 verschiedene Aspirationen an.
Rojewski und Yang (1997) konnten in einer Längsschnittstudie nachweisen, dass die Aspirationen
Jugendlicher über den Untersuchungszeitraum von vier Jahren relativ stabil waren und eine signi-
fikant prädiktive Validität für spätere Aspirationen hatten. Allerdings wurden die Aspirationen
durch die Jugendlichen einer Liste mit (nur) 17 Berufskategorien zugeordnet. Wenn Aspirationen
wenigen Berufskategorien zugeordnet werden oder anhand einer Liste von Berufen erfasst
werden, sind sie auch über einen langen Zeitraum relativ stabil. Schoon und Parsons (2002) ordne-
ten die von 16-jährigen Teenagern erhobenen Berufswünsche nur dichotom nach Aspirationen mit
hohem und niedrigem Status. Der beste Prädiktor für den erreichten Beruf als Erwachsene mit 26
bzw. 33 Jahren waren die Aspirationen im Jugendalter.
1.1.3 Der Zusammenhang zwischen den Kongruenzmaßen und den Kriterien
Der Zusammenhang zwischen den Kongruenzmaßen und den Kriterien wurde im Rahmen eines
prädiktiven Designs, vor und nach Eintritt in die Ausbildung, untersucht. Die Kongruenzmaße vor
Eintritt in die Ausbildung beziehen sich auf die Erwartungen an die zukünftige Ausbildung und die
Kongruenzmaße nach Eintritt in die Ausbildung auf die wahrgenommene Realität der Ausbildungs-
207
situation. Der Unterschied zwischen den Erwartungen, vor Eintritt in die Ausbildung, und der
wahrgenommen Realität, nach Eintritt in die Ausbildung, kann nur in einem prädiktiven Design
erfasst werden, da sich die Wahrnehmung der Kongruenz verändern kann. Dies ist ein großer
Nachteil ähnlicher Studien, die Kongruenzmaße oder Aspirationen und Ausbildungswünsche
retrospektiv erheben (z. B. Marcus & Wagner, 2007). Zur Schätzung der Zusammenhänge bei der
Gesamt- und Schülerstichprobe wurde die kovarianzbasierte Technik der MIMIC-Modellierung
gewählt. Mit MIMIC-Modellen können die direkten Effekte einzelner, beobachtbarer Hinter-
grundvariablen auf die latenten, endogenen Konstrukte geschätzt und außerdem die Messfehler
erfasst werden (Muthen, 1989). Bei den Lehrlingen wurde aufgrund der geringen Stichproben-
größe das varianzbasierte Verfahren der Partial Least Squares-Pfadmodellierung eingesetzt. PLS
gilt als „soft modeling“-Ansatz, weil keine besonderen statistischen Voraussetzungen hinsichtlich
der Verteilungsannahmen, Stichprobengröße oder Skalierung der Variablen erfüllt werden müssen
(Vinzi, Trinchera & Amato, 2010).
Bei der Gesamt- und Schülerstichprobe erwies sich die direkt eingeschätzte, subjektive Kongruenz
nicht nur als der beste (von r = .157 bis .476), sondern auch als der einzige Prädiktor für die
Zufriedenheit mit der Ausbildung. Die nach Eintritt in die Ausbildung erhobene subjektive
Kongruenz übte außerdem zusätzlich zur Zufriedenheit den stärksten Einfluss auf die schulische
Leistung aus (r = .156 und .159). Vor Eintritt in die Ausbildung ergab sich ein wesentlich höherer
und signifikanter Einfluss der Interessenkongruenz als der subjektiven Kongruenz auf die Leistung
(r = .203 und .230). Auf das kontraproduktive Verhalten ergab sich nur ein direkter Effekt der
Systemkongruenz (r = -.127 und -.141). Die Ergebnisse zeigen, dass die subjektive Kongruenz der
beste Prädiktor für Zufriedenheit der Jugendlichen mit der Ausbildung ist. Jugendliche, die die
Kongruenz zwischen ihrer ausgedrückten Aspiration und dem ausgedrückten Ausbildungswunsch
bereits vor Eintritt in die Ausbildung hoch einschätzen, sind in der realen Ausbildung zufriedener
als Jugendliche, die eine geringe Kongruenz erwarten. Nach Eintritt in die Ausbildung sind Jugend-
liche mit einer hohen subjektiven Kongruenz wesentlich zufriedener und zeigen außerdem eine
bessere Leistung als Jugendliche mit niedrigeren Kongruenzwerten.
Bei den Modellen der Lehrlingsstichprobe, die mit PLS geschätzt wurden, zeigte sich kein signifi-
kanter Einfluss der subjektiven Kongruenz 1 auf die Kriterien. Signifikant wurden nur die Effekte
der Systemkongruenz 1 auf die schulische (r = .272) und die betriebliche Leistung (r = .222) und
das kontraproduktive Verhalten (-.364). Allerdings wies die subjektive Kongruenz 1 im Modell die
größten Effektstärken auf die betriebliche (f² = .115) und die schulische Leistung (f² = .040) auf. Im
Vorhersagemodell ist damit die Systemkongruenz 1 der beste Prädiktor für die Kriterien. Das
bedeutet, dass die gemessene Kongruenz laut Ausbildungssystem das zukünftige kontraproduktive
Verhalten, die betriebliche und schulische Leistung bei den Lehrlingen besser vorhersagt als die
subjektive Kongruenz und die Interessenkongruenz. Insgesamt hat das Modell mit den Kon-
gruenzmaßen vor Eintritt in die Ausbildung jedoch nur eine geringe prädiktive Validität, was
vermutlich an der geringen Stichprobengröße und der geringen Indikatoranzahl liegt. Die Schät-
zungen nähern sich den wahren Werten an, wenn die Anzahl der Indikatoren pro Konstrukt und
die Stichprobengröße zunimmt (Chin, 2010). Ein gänzlich anderes Bild zeigte sich nach Eintritt in
die Ausbildung. Die subjektive Kongruenz 2 übte insgesamt den stärksten Einfluss auf die Zufrie-
denheit (r = .807), das kontraproduktive Verhalten (r = -.551) und die schulische Leistung (.302
nicht signifikant) aus und wies bei diesen Kriterien die größten Effektstärken auf. Der Effekt auf die
betriebliche Leistung (r = .262) war bei der Interessenkongruenz stärker, jedoch nicht signifikant.
Lehrlinge, die die Kongruenz zwischen ihrer Aspiration und der realen Ausbildung höher einschät-
zen, sind wesentlich zufriedener mit ihrer Ausbildung, zeigen eine bessere schulische Leistung und
208
weisen ein geringeres kontraproduktives Verhalten auf als Lehrlinge mit niedrigeren Kongruenz-
werten. Rund 57 % der Varianz der Zufriedenheit, rund 26 % der Varianz des kontraproduktiven
Verhaltens und rund 9 % der Varianz der schulischen Leistung können auf die subjektive
Kongruenz 2 zurückgeführt werden.
Die prädiktive Validität der PLS-Modelle der Lehrlingsstichprobe ist wesentlich höher als jene der
mit SEM geschätzten Modelle der Gesamt- und Schülerstichprobe. Die Unterschiede lassen sich
durch die verschiedenen Ziele der beiden Schätzmethoden erklären. Ziel von PLS ist die Aufklärung
der Varianz der Konstrukte (R²) und damit die Bewertung der Vorhersagerelevanz des Strukturmo-
dells und die Feststellung der Signifikanz der Pfadkoeffizienten (Chin, 2010). Das Ziel bei der
Schätzung mit SEM hingegen ist die Minimierung der Kovarianz der Residuen, was die Vorhersa-
gekraft der Kriterien nicht unbedingt erhöht. SEM-Modelle mit guten Fit-Indices können daher
hinsichtlich der erklärten Varianz der Konstrukte (R²) und der Faktorladungen schwach sein (Kline,
2011).
Die Ergebnisse der Zusammenhangsanalysen zwischen den Kongruenzmaßen und den Kriterien
bestätigen die Befunde der bisherigen Forschung. Erstens unterscheiden sich direkt wahrge-
nommene Kongruenzmaße von indirekt gemessenen Fit-Maßen. Der wahrgenommene Fit, als
direkte Bewertung der Kongruenz (z. B. French et al., 1974), führt zu wesentlich höheren
Zusammenhängen mit arbeits- und organisationspsychologischen Kriterien als die indirekt mit
einem Messinstrument bewertete Kongruenz. In einer Metaanalyse, mit 172 Studien, fanden
Kristof-Brown et al. (2005) einen wesentlich höheren Zusammenhang (in ρ = geschätzte True-
Score-Korrelation) zwischen der direkt erfragten, wahrgenommenen Kongruenz und der
Fluktuationsabsicht (direkt wahrgenommen: -.49, indirekt subjektiv -.44, indirekt objektiv: -.18)
und der Gesamtleistung (.22; .20; .16) als mit einem indirekt erhobenen Fit-Maß. Der Zusammen-
hang mit der Arbeitszufriedenheit war bei direkter (.58) und indirekter (.59) Messung jedoch fast
identisch. In dieser Untersuchung ist der Einfluss der subjektiven Kongruenz auf die Zufriedenheit
und nach Eintritt in die Ausbildung auch auf die Leistung und bei den Lehrlingen auf das
kontraproduktive Verhalten wesentlich höher als jener der indirekt gemessenen Kongruenzmaße
oder in Studien zu Hollands (1997) Kongruenzkonstrukt. Metaanalysen konnten nur geringe
Zusammenhänge zwischen Hollands Interessenkongruenz und Erfolg (.06, Assouline & Meir, 1987)
und der Zufriedenheit (.21, Assouline & Meir, 1987; .17, Tranberg, Slane & Ekeberg, 1993; Tsabari,
Tziner & Meir, 2005) nachweisen.
Zweitens zeigte sich bei der Gesamt- und Schülerstichprobe vor Eintritt in die Ausbildung ein
Zusammenhang zwischen der Interessenkongruenz und der Leistung. Dass sich vor Eintritt in die
Ausbildung ein signifikanter Effekt der Interessenkongruenz auf die schulische Leistung zeigt und
nach Eintritt in die Ausbildung nicht mehr, kann auf die unterschiedliche Bewertung der
Ausbildungsumwelt zurückgeführt werden (vgl. Kapitel IV/4.3.1.2). Da die Jugendlichen vor Eintritt
in die Ausbildung wenig Erfahrung mit der Ausbildungsumwelt haben, können sie die Wichtigkeit
verschiedener Tätigkeiten in der zukünftigen Ausbildung beim Umweltstrukturtest nur intuitiv
einschätzen. Würde die intuitive Einschätzung der Ausbildungsumwelt der Realität entsprechen,
würde sich nach Eintritt in die Ausbildung auch ein signifikanter Effekt auf die Leistung zeigen.
Frühe Studien zum Zusammenhang zwischen der Interessenkongruenz und der schulischen
Leistung brachten gemischte Befunde. Die Ergebnisse früher Studien mit College-Studenten waren
teilweise negativ oder nicht signifikant (z. B. Holland, 1968; Frantz & Walsh, 1972) gemischt (z. B.
Morrrow, 1971; Rose & Elton, 1982) oder positiv (z. B. Spokane, Malett & Vance, 1978; Spokane &
Derby, 1979; Walsh, Spokane & Mitchell, 1976). Es gibt nur wenige neuere Studien zum
Zusammenhang zwischen Hollands Kongruenzkonstrukt und der schulischen Leistung oder
209
Arbeitsleistung. Die Merkmale der Ausbildungsumwelt wurden in diesen Studien entweder
objektiv erhoben (z. B. Allen & Robbins, 2010) oder die Probanden befanden sich bereits längere
Zeit in der Ausbildungsumwelt (z. B. Fritzsche, Powell & Hoffman, 1999). In der Längsschnittstudie
von Allen und Robbins (2010) mit College-Studenten ergaben sich nach dem ersten Jahr keine
signifikanten Effekte des Kongruenzmaßes (zwischen Interessen und Hauptfach) auf die schulische
Leistung. Aber es zeigten sich signifikante Effekte (standardisierte logistische Regressionskoeffi-
zienten) zwischen dem Kongruenzmaß und dem erreichten Abschluss (vierjährige Ausbildung .162,
zweijährige Ausbildung .248). Studien, in denen die Interessenkongruenz vor Eintritt in die
Ausbildung als Erwartung gemessen wurde, waren nicht auffindbar. Werden Interessen separat
verwendet, ohne deren Kongruenz mit der Umwelt zu berechnen, sind sie valide Prädiktoren für
arbeits- und organisationspsychologische Kriterien. Eine aktuelle Metaanalyse von Van Iddekinge,
Roth, Putka und Lanivich (2011) zum Zusammenhang von Interessen und Arbeitnehmerleistung
und Umsatz konnte Korrelationen von .14 für Arbeitsleistung, .26 für Ausbildungsleistung, -.19 für
Umsatzintentionen und -.15 für den aktuellen Umsatz nachweisen.
Drittens, konnte nach Eintritt in die Ausbildung zusätzlich zur Zufriedenheit auch ein Einfluss der
subjektiven Kongruenz auf die Leistung und bei den Lehrlingen auf das kontraproduktive Verhalten
nachgewiesen werden. Erstens stehen Zufriedenheit, Leistung und das kontraproduktive Verhalten
in einem Zusammenhang. Metaanalysen (z. B. Iaffaldano & Muchinsky, 1985; Judge, Bono,
Thoresen & Patton, 2001) bestätigten Zusammenhänge zwischen Zufriedenheit und Leistung. In
der Metaanalyse von Judge, Bono, Thoresen und Patton (2001) ergab sich eine durchschnittliche,
korrigierte Korrelation von ρ = .30 zwischen der Gesamtarbeitszufriedenheit und der allgemeinen
Arbeitsleistung. Mit dem kontraproduktiven Verhalten korreliert Arbeitszufriedenheit negativ aber
moderat, mit spezifischen Aspekten der Arbeitszufriedenheit r = -.20 (Boye & Jones, 1997; Hackett,
1989) und mit der Gesamtarbeitszufriedenheit etwas höher r = -.25 (Dalal, 2005). Zweitens könnte
man den Einfluss der nach Eintritt in die Ausbildung erhobenen subjektiven Kongruenz 2 auf die
Kriterien auch so interpretieren, dass das Ausmaß des wahrgenommenen Fit die Einstellungen und
das Verhalten beeinflusst. Kristof-Brown et al. (2005) konnten nachweisen, dass Einstellungen und
verhaltensbezogene Kriterien durch verschiedene Kongruenzmaße wie Person-Organisation-Fit
und Person-Job-Fit beeinflusst werden. Nach Schneiders (1987) „Attraction-Selection-Attrition“-
Modell (Anziehung-Auswahl-Abnutzung, ASA-Modell) werden Umwelten von Menschen
geschaffen und Menschen reagieren nicht auf Umweltfaktoren wie im Holland-Modell postuliert.
In Hollands (1997) Theorie suchen Menschen nach Umwelten, die kongruent mit ihrem Persön-
lichkeitstyp sind, um ihre Fähigkeiten und Fertigkeiten einsetzen zu können, ihre Einstellungen und
Werte ausdrücken zu können und damit verbundene Probleme und Rollen übernehmen zu können
(Holland, 1997). Nach Holland (1997) führt die Kongruenz zwischen Person und Umwelt zu
beruflicher Zufriedenheit, Stabilität und Erfolg. Inkongruenz hingegen führt zu Veränderungsver-
halten und der Suche nach einer kongruenten Umwelt. Menschen werden von Umwelten, in
denen sich Menschen befinden, die ihnen ähnlich sind, angezogen, sodass schließlich eine immer
stärkere Homogenität erzeugt wird, die sich in ähnlichen Einstellungen und Verhaltensweisen
äußert. Menschen, die nicht in diese Umwelt bzw. Organisation passen, werden diese früher oder
später verlassen. Wenn sich jedoch die Marktbedingungen verändern, bedeutet dies den Tod der
Organisation, da sie sich nicht an die Veränderungen anpassen kann. Homogenität kann sich daher
auf längere Sicht bedrohlich auf die Gesundheit der Organisation auswirken (Schneider, 1987).
In der Metaanalyse von Kristof-Brown et al. (2005) ergab sich ein wesentlich stärkerer Einfluss des
Person-Organisation-Fit als des Person-Job-Fit auf die Fluktuation. Die Autoren interpretieren das
Ergebnis folgendermaßen: Nach dem ASA-Modell (Schneider, 1987) werden Personen mit einem
210
guten Person-Organisation-Fit eingestellt, aber Organisationen selektieren ihr Personal aufgrund
von arbeitsbezogenen Qualifikationen. Personen mit einem guten Person-Organisation-Fit und
einem schlechten Person-Job-Fit werden versuchen ihre Fertigkeiten weiterzuentwickeln oder
bekommen intern eine andere Tätigkeit zugewiesen oder werden versetzt. Haben Personen
jedoch ein schlechtes Person-Organisation-Fit verlassen sie die Organisation früher oder später.
Aus diesem Grund ist das Person-Organisation-Fit ein besserer Prädiktor für eine eventuelle
Fluktuation. Außerdem zeigten sich zwischen Person-Job-Fit und der Arbeitszufriedenheit (.56)
und Person-Organisation-Fit und der Arbeitszufriedenheit (.44) ähnliche Korrelationen, während
sich beim Zusammenhang mit der Gesamtleistung Unterschiede zwischen den beiden
Kongruenzmaßen ergaben (Person-Job-Fit: .20, Person-Organisation-Fit: .07). Auf die Jugendlichen
in dieser Untersuchung bezogen, bedeutet diese Perspektive Folgendes: Auch wenn die Berufs-
ausbildung aufgrund der Interessen und Fähigkeiten zum/zur Jugendlichen passen würde, aber
der/die Jugendliche nicht in die Ausbildungsumwelt passt (aufgrund der Inkongruenz mit den
Einstellungen und Verhaltensweisen der Personen in der Ausbildungsumwelt), verlässt er/sie diese
früher oder später oder resigniert. Passt der/die Jugendliche hingegen gut in die
Ausbildungsumwelt, auch wenn seine/ihre Interessen und Fähigkeiten der Berufsausbildung nicht
so gut entsprechen, wird er/sie versuchen seine/ihre Fähigkeiten und Fertigkeiten irgendwie zu
kompensieren.
1.1.4 Analysen einzelner Indikatoren der Kriterien
Nach Eintritt in die Ausbildung ergaben sich hohe Zusammenhänge zwischen der subjektiven
Kongruenz 2 und der Zufriedenheit. Aber wie zufrieden sind die Jugendlichen tatsächlich mit ihrer
Ausbildung? Können durch hohe Zufriedenheit und Konstruktivität Schul- und Ausbildungs-
abbrüche bzw. ein Schul- und Arbeitsplatzwechsel vermieden werden?
Zur Beantwortung dieser Fragen wurden die Formen der Zufriedenheit und Unzufriedenheit bzw.
die Konstruktivitätsdimensionen nach dem Modell von Bruggemann (1974) und die Fluktuations-
absicht untersucht. Immerhin sind rund zwei Drittel (69 %) der Jugendlichen wirklich zufrieden,
28 % davon sind sogar progressiv bzw. konstruktiv zufrieden. Das bedeutet, dass die Erwartungen
und Bedürfnisse der Jugendlichen in der Ausbildungssituation befriedigt werden und sich dies bei
der progressiven Zufriedenheit sogar in einer Erhöhung des Anspruchsniveaus auswirkt. Von den
restlichen nicht-konstruktiv Zufriedenen und Unzufriedenen weisen lediglich 4 % eine fixierte
Unzufriedenheit mit Fluktuationsabsicht auf. Die Untersuchung der Fluktuationsabsicht in Zusam-
menhang mit den Konstruktivitätsdimensionen zeigte jedoch, dass viel mehr Jugendliche, nämlich
rund 25 % die Schule bzw. den Arbeitsplatz wechseln und teilweise sogar schlechtere Noten bzw.
einen geringeren Verdienst in Kauf nehmen würden, wenn sie eine Schule bzw. einen Arbeitsplatz
finden würden, die/der ihren Wünschen mehr entspricht. Von diesen 25 % ist rund die Hälfte
sogar progressiv oder stabilisiert mit der Ausbildungssituation zufrieden. Wie lässt sich diese
Diskrepanz erklären?
Die Korrelationen zwischen der Fluktuationsabsicht und dem Ausmaß der Kongruenz, einzelnen
Aspekten der Zufriedenheit und der Kongruenz zwischen Erwartungen und Wirklichkeit lieferten
einige interessante Erklärungen für diese Diskrepanz. Es zeigte sich ein Zusammenhang zwischen
der Fluktuationsabsicht und der Konstruktivität. Jugendliche, die konstruktiv etwas an der
Ausbildungssituation zu verbessern versuchen, unabhängig davon, ob sie zufrieden oder
unzufrieden sind, neigen weniger zum Schul- oder Arbeitsplatzwechsel. Das Ergebnis entspricht
auch der Theorie von Bruggemann (1974). Konstruktive Formen der Zufriedenheit oder
Unzufriedenheit können als positiv betrachtet werden, während nicht-konstruktive Formen, mit
211
Ausnahme der stabilisierten Zufriedenheit, negative Auswirkungen auf die Gesundheit haben
können (Iwanowa, 2007).
Es ergab sich auch ein signifikanter Zusammenhang zwischen der Fluktuationsabsicht und den
direkten, wahrgenommenen Kongruenzmaßen (der subjektiven Kongruenz 2 und zwei Indikatoren
der subjektiven Kongruenz 2 - Interessen und Geschlecht), während sich mit den indirekt
gemessenen Maßen, der Interessenkongruenz 2 und der Systemkongruenz 2, kein Zusammenhang
ergab. In einer Metaanalyse von Kristof-Brown et al. (2005) zeigte sich ebenfalls ein höherer
Zusammenhang (in ρ = geschätzte True-Score-Korrelation) zwischen der direkt gemessenen,
wahrgenommenen Kongruenz und der Fluktuationsabsicht (-.49) als mit einem indirekt erhobenen
Fit-Maß (subjektiv -.44, objektiv: -.18). Direkte, wahrgenommene Kongruenzmaße widerspiegeln
das tatsächliche Befinden des/der Jugendlichen in der Ausbildungssituation, während indirekte
Maße die Realität nicht erfassen können. Ein Beispiel für den Widerspruch zwischen direkten und
indirekten Kongruenzmaßen zeigte sich in der Bewertung der einzelnen Indikatoren der
subjektiven Kongruenz 2. Neun Jugendliche fanden, dass die Ausbildung nur mittelmäßig zu ihrem
Geschlecht passen würde, davon wiesen zwei Drittel die höchste Systemkongruenz 2 auf. Sieben
Jugendliche gaben an, dass die Ausbildung nur mittelmäßig zu ihren Interessen passen würde,
davon wiesen fünf mittlere bis hohe Werte bei der Interessenkongruenz auf und zwei sogar den
Höchstwert. Bei einigen Jugendlichen ist auch der Einfluss von Geschlechterrollenstereotypen auf
die Berufswahl erkennbar. Diese gingen bei der Berufs- und Ausbildungswahl vermutlich einen
starken Kompromiss nach dem Geschlechtstyp ein. Gottfredson (1981) betont in diesem Zusam-
menhang, dass es für die Identität des Individuums wichtiger sei, einen Beruf mit dem zum
eigenen Selbstkonzept passenden Geschlecht zu ergreifen, als einen der nicht interessenkonform
ist. Ein Beruf im falschen Geschlecht ist die größte Bedrohung für das Selbstkonzept und wird
daher als letztes verworfen (Gottfredson, 2002).
Bei den Schülern/Schülerinnen erwiesen sich als wichtigste Gründe für die Fluktuationsabsicht die
Diskrepanz zwischen den ursprünglichen Vorstellungen über die Lehrpersonen in der zukünftigen
Ausbildung und der Wirklichkeit und die Zufriedenheit mit den Lehrpersonen. Bei den Lehrlingen
erwies sich die Zufriedenheit mit dem Vorgesetzten als der wichtigste Faktor für die Vermeidung
eines Arbeitsplatzwechsels und das Ausmaß der Konstruktivität hängt ebenfalls von der
Zufriedenheit mit dem Vorgesetzten ab. Dieses Ergebnis kann wiederum mit Schneiders (1987)
ASA-Modell interpretiert werden. Die Jugendlichen erwarteten vor Eintritt in die Ausbildung, dass
die Ausbildung aufgrund ihrer Fähigkeiten und Interessen zu ihrer Aspiration passen würde.
Allerdings hatten sie andere Erwartungen an die Personen in der Ausbildungsumwelt, die in der
Realität inkongruent mit ihren ursprünglichen Vorstellungen sind. Sie fühlen sich in der
Ausbildungsumwelt nicht wohl, weil diese inkongruent mit ihren Einstellungen und Verhaltens-
weisen ist.
Bei einigen Jugendlichen driften Erwartungen und Realität auseinander, insbesondere hinsichtlich
der Informationen über die Ausbildung und die in der Schule angebotenen Fächer. Der Großteil
der Schüler/innen gab jedoch eine Diskrepanz zwischen den ursprünglichen Vorstellungen über die
Lehrpersonen und der Wirklichkeit an, obwohl die meisten von ihnen in der Schule schnuppern
waren bzw. sich die Schule angesehen hatten. Die Untersuchung einzelner Aspekte der Zufrieden-
heit zeigte, dass einige Jugendliche mit den Beziehungen zu den anderen Klassenkameraden oder
der Ausstattung unzufrieden sind. Aber der Großteil äußerte wiederum, mit den Lehrkräften, dem
Unterrichtsinhalt und den Noten weniger zufrieden zu sein. Bei den Lehrlingen spielen vor allem
nicht erfüllte Traumberufe und eine nicht ausreichende schulische Leistung zur Verwirklichung der
gewünschten Aspiration eine Rolle für die Fluktuationsabsicht.
212
Die Analysen einzelner Indikatoren der Kriterien zeigten, erstens, dass die Erfassung der Zufrie-
denheit nach verschiedenen Formen bzw. Dimensionen der Konstruktivität nach dem Modell von
Bruggemann (1974), einen wesentlichen Beitrag zur Erklärung des tatsächlichen Befindens der
Jugendlichen in der Ausbildung liefert. Die alleinige Erfassung der Gesamtzufriedenheit zeigte
überwiegend positive Werte und zufriedene Jugendliche, was auch ein zentrales Problem des
Arbeitszufriedenheitskonzepts ist (Felfe & Six, 2006). Eindimensional gemessene, subjektive
Urteile sind unabhängig von der eigenen Befindlichkeit und der Wahrnehmung der realen Arbeits-
situation (Fischer & Belschak, 2006). Bei der Erhebung der Arbeitszufriedenheit müssen auch
Bedingungsfaktoren wie die Umgebungsbedingungen, Personenmerkmale und die Passung von
Arbeits- und Personenmerkmalen (Person-Environment-Fit) berücksichtigt werden (Arvey, Carter
& Buerkley, 1991; zitiert nach Six & Felfe, 2004, S. 610). Zweitens, gaben die einzelnen Indikatoren
der subjektiven Kongruenz 2 zusätzlich Aufschluss über das tatsächliche Ausmaß der direkt,
wahrgenommenen Kongruenz, insbesondere hinsichtlich Interessen und Geschlecht. Die
Indikatoren lieferten Begründungen für die Diskrepanz zwischen starker Fluktuationsabsicht und
konstruktiver Zufriedenheit, wo die indirekten Kongruenzmaße keine Zusammenhänge erklären
konnten. Drittens lieferten Unterschiede zwischen den ursprünglichen Vorstellungen der Jugendli-
chen über die Ausbildung und der Realität der Ausbildungssituation wichtige Erklärungen für die
Fluktuationsabsicht. Die Untersuchung einzelner Aspekte der Zufriedenheit gab, viertens, zusätz-
lich Aufschluss über mögliche Gründe für die Fluktuationsabsicht, wo die Zufriedenheits- und
Unzufriedenheitsformen keine Lösung boten.
Des weiteren wurde untersucht, wie sich das Ausmaß der Konstruktivität auf nicht selbstberich-
tete Leistungsindikatoren wie Notendurchschnitte und Vorgesetztenbeurteilungen auswirkt.
Noten besitzen eine mittlere Vorhersagevalidität für den Erfolg in der beruflichen Ausbildung.
Allerdings hat diese in den letzten Jahrzehnten abgenommen und liegt ab den 1980er Jahren noch
bei ρ = .26 für Abschlussnoten aus deutschen Haupt- und Realschulen (Roth et al., 1996). Trotz-
dem sind Abschlussnoten und hochaggregierte Notendurchschnitte die wichtigste Quelle zur
Messung von Schulleistungen und auch eine der validesten Einzelkomponenten bei der Perso-
nalauswahl (Schuler & Marcus, 2006). Die Arbeitsleistung von Lehrlingen wird durch den Ausbilder
beurteilt, der in der Regel persönlich mit dem Lehrling zusammenarbeitet und das Verhalten des
Lehrlings besser beobachten kann. Vorgesetztenbeurteilungen sind daher die Hauptbeurteilungs-
quelle subjektiver Leistungsbeurteilungen (Marcus & Schuler, 2006). Zwischen der
Gesamtzufriedenheit und dem Notendurchschnitt besteht eine signifikante Korrelation (.341), mit
den Konstruktivitätsdimensionen jedoch nur ein schwacher, aber signifikanter Zusammenhang
(.187). Die Analyse der Notendurchschnitte ergab, dass die Jugendlichen mit den besten
Notendurchschnitten den höchsten Anteil an Zufriedenen (82 %) und auch den größten Anteil an
Konstruktiven (37 %) aufwiesen. Bei den Lehrlingen wiesen im Gegensatz dazu die von ihrem
Vorgesetzten eher durchschnittlich bewerteten den höchsten Anteil (45.5 %) an Zufriedenen
(progressiv und stabilisiert) und Konstruktiven (25 %) auf. In der Gruppe mit den höchsten Werten
bei der Vorgesetztenbeurteilung sind rund 29 % zufrieden.
1.1.5 Exogene Einflüsse auf die arbeits- und organisationspsychologischen Kriterien
Welche Auswirkungen haben Kompromisse bei der Berufs- und Ausbildungswahl auf die Leistung,
die Zufriedenheit und das Verhalten Jugendlicher in der Ausbildung?
Auch wenn sich der Traumberuf nicht verwirklichen lässt, sollte der zukünftige Beruf zumindest
dem beruflichen Selbstkonzept des/der Jugendlichen entsprechen. Ein zu starker Kompromiss bei
der Berufswahl, beispielsweise nach dem Geschlecht, kann sich negativ auf das Selbstkonzept und
213
das Befinden des/der Jugendlichen in der Ausbildung auswirken und sogar zum Schul- bzw.
Arbeitsplatzwechsel führen (vgl. Kapitel IV/4.3.5). Hat sich der/die Jugendliche für einen Beruf
entschieden, möchte er/sie in diesem auch ausgebildet werden. Die Auseinandersetzung mit der
Realität der Berufswelt zwingt jedoch viele Jugendlichen dazu, ihre Berufswahl zu überdenken
(Gottfredson, 2005). Hindernisse wie die wirtschaftliche Lage und die Arbeitsmarktsituation,
Bewerbungsauflagen oder Familienverpflichtungen können die Jugendlichen dazu zwingen, ihren
Ausbildungswunsch zu revidieren. Ein möglicher Kompromiss bzw. der Einfluss exogener Faktoren
(Kovariate) auf die Kriterien wurde mit MIMIC-Modellen überprüft. Untersucht wurde die
Kongruenz zwischen Wunsch und Wirklichkeit, die Kongruenz zwischen den vor Eintritt in die
Ausbildung geäußerten Ausbildungswünschen und der tatsächlichen Ausbildung, die Kongruenz
zwischen den realistischen Aspirationen und die Ausbildungsform.
Nicht alle Jugendlichen können den gewünschten Beruf (idealistische Aspiration) wählen. Bei rund
71 % der Jugendlichen stimmte die idealistische Aspiration mit der aktuellen, realistischen
Aspiration, nach Eintritt in die Ausbildung, überein, bei 25 % nicht. Eine Inkongruenz zwischen
Wunsch und Wirklichkeit wirkte sich allerdings nicht auf die Kriterien aus. Eine mögliche Erklärung
für dieses Ergebnis ist, dass sich jene Jugendlichen, die eine Inkongruenz geäußert hatten, bereits
zu dem Zeitpunkt als sie in die Ausbildung eintraten, damit abgefunden hatten. Sie haben gewis-
sermaßen resigniert, ähnlich der resignativen Form der Zufriedenheit nach Bruggemann (1974).
Die Ergebnisse zeigten jedoch, dass eine Kongruenz zwischen den ursprünglichen Ausbildungs-
wünschen und der tatsächlichen Ausbildung für die Jugendlichen wichtig ist und eine Inkongruenz
Auswirkungen auf die Kriterien hat. Rund 79 % der Jugendlichen konnten ihren ursprünglichen
Ausbildungswunsch t1 verwirklichen, 21 % nicht. 6 % der Jugendlichen änderten ihren
Ausbildungswunsch t2 noch kurz vor Eintritt in die Ausbildung. Ein Teil der Schüler/innen, die ihre
Ausbildungswünsche nicht realisieren konnten, gingen vermutlich Kompromisse ein, weil sie
beispielsweise keine Lehrstelle fanden oder die gewünschte Ausbildung für sie wegen der schuli-
schen Leistungsvoraussetzungen oder sonstiger Auflagen nicht zugänglich war. Einige Jugendliche
konnten, beispielsweise, das ursprünglich angestrebte höhere Bildungsniveau beim Ausbildungs-
wunsch nicht verwirklichen oder mussten anstatt einer Lehre ein berufsvorbereitendes Jahr (PTS)
wählen (vgl. Kapitel IV/4.3.2). Eine Inkongruenz zwischen den ursprünglichen Ausbildungs-
wünschen t1 bzw. t2 und der tatsächlichen Ausbildung t3 wirkte sich in allen MIMIC-Modellen auf
die Leistung und teilweise auf die Zufriedenheit aus. Auf das kontraproduktive Verhalten hingegen
zeigte sich kein Einfluss. Das bedeutet, dass Jugendliche, die ihren ursprünglichen Ausbildungs-
wunsch nicht verwirklichen können oder den Ausbildungswunsch kurz vor Eintritt in die
Ausbildung revidieren müssen, in der Ausbildung eine etwas schlechtere Leistung zeigen und
etwas unzufriedener sind als Jugendliche, die die ursprünglich gewünschte Ausbildung realisieren
können. Ein Kompromiss kann für eine/n Jugendliche/n gering oder stark sein. Muss der/die
Jugendliche einen für ihn/sie unakzeptablen Beruf oder eine unerwünschte Ausbildung wählen,
kann dies sein/ihr Selbstkonzept beträchtlich erschüttern (Gottfredson, 1996). Ein Beispiel für
einen möglichen Kompromiss sind die drei Lehrlinge, die die Ausbildung in ihrem Traumberuf
relativ früh abbrachen und nun in einem gänzlich anderen Lehrberuf ausgebildet werden als
ursprünglich. Durch aktive Informationssuche, Eigeninitiative oder auch Wettbewerbsverhalten
gegenüber anderen Bewerbern kann ein Kompromiss vermieden oder rückgängig gemacht werden
(Gottfredson, 2005).
Eine Inkongruenz zwischen der ursprünglichen Aspiration und der aktuellen Aspiration nach
Eintritt in die Ausbildung übte jedoch wie angenommen keinen Einfluss auf die Kriterien aus.
Erstens wurden die Aspirationen großteils nach der Angabe der Jugendlichen belassen und keinen
214
übergeordneten Kategorien zugeordnet. Die Jugendlichen nannten über 100 verschiedene Berufe.
Werden Aspirationen übergeordneten Berufskategorien zugeordnet, sind sie wesentlich stabiler
(z. B. Rojewski & Yang, 1997; Schoon & Parsons, 2002). Zweitens, können in einer Ausbildungs-
richtung mehrere ähnliche Berufe erlernt werden, die übergeordneten Kategorien zugeordnet
werden können. Der Berufsbereich „Maschinen, KFZ und Metall“ umfasst beispielsweise 57
verschiedene Berufe wie Gold- und Silberschmied/in, Konstrukteur/in, Kraftfahrzeugtechniker/in,
Maschinenbautechniker/in (Arbeitsmarktservice Österreich, 2012b).
Bei der Ausbildungsform zeigten sich jedoch Gruppenunterschiede. Die Ausbildungsform
„berufsbildende weiterführende Schule oder Lehre“ im Vergleich zum berufsvorbereitenden Jahr
(PTS) wirkte sich auf die Zufriedenheit der Jugendlichen aus. Schüler/innen in der Ausbildungsform
„PTS“ sind etwas unzufriedener als die Schüler/innen in einer weiterführenden, berufsbildenden
Schule und Lehrlinge. Die Ausbildungsform wirkte sich jedoch nur auf die Zufriedenheit und nicht
auf die schulische Leistung oder das kontraproduktive Verhalten aus. Dieser Zusammenhang
konnte auch in einer Studie von Bacher und Prosch (2002) nachgewiesen werden. In einer Befra-
gung von Leipziger Berufsschülern/-schülerinnen waren die Teilnehmer des Berufsvorbereitungs-
jahres deutlich unzufriedener als die Berufsschüler/innen in der rein schulischen Ausbildung. In
einer Studie zum Befinden von Kindern und Jugendlichen in österreichischen Schulen konnte Eder
(2007) ebenfalls nachweisen, dass die Schüler in der PTS am unzufriedensten waren. Die größere
Unzufriedenheit der Schüler/innen des PTS kann wiederum mit einem möglicherweise eingegan-
genen Kompromiss erklärt werden. Die Auswertung der Stabilität der Ausbildungswünsche zeigte,
dass rund die Hälfte der Schüler, die als Ausbildungswunsch t2 „PTS“ angaben, ursprünglich, in
Messphase t1, andere Ausbildungswünsche hatten. Die Mehrheit dieser Schüler hätte bereits eine
Lehre beginnen können, da sie die Schulpflicht bereits erfüllt hatten (vgl. Kapitel, III/1.2). Überdies
stellt das 9. Schuljahr in Österreich generell ein Problem dar, da es für Schüler, die eine Lehre
anstreben und die Schulpflicht noch nicht erfüllt haben, zu doppelten Übergängen kommt,
nämlich von der Hauptschule in die einjährige PTS und anschließend in die Lehre (Hoeckel, 2010).
1.2 Mediatoreffekt der subjektiven Kongruenz 2 (Forschungsfrage 2)
Forschungsfrage 2 beschäftigte sich mit einem möglichen Mediatoreffekt der nach Eintritt in die
Ausbildung erhobenen subjektiven Kongruenz 2. Bereits bei den Zusammenhangsmodellen
(Forschungsfrage 1) zeigte sich ein wesentlich höherer Effekt der subjektiven Kongruenz 2 als der
subjektiven Kongruenz 1 auf die Kriterien. Zur Überprüfung des Mediatoreffekts der subjektiven
Kongruenz 2 wurden Strukturregressionsmodelle mit der Gesamtstichprobe und der Schülerstich-
probe mit SEM und ein Lehrlingsmodell mit PLS geschätzt.
Bei der Gesamt- und Schülerstichprobe wurde der Mediatoreffekt bestätigt. Die subjektive
Kongruenz 2 erklärte fast den gesamten Zusammenhang zwischen den Variablen und der direkte
Effekt der subjektiven Kongruenz 1 auf die Kriterien wurde im Mediatormodell nicht mehr
signifikant. Das bedeutet, dass Jugendliche, die bereits vor Eintritt in die Ausbildung eine hohe
Kongruenz erwarten (subjektive Kongruenz 1), in der realen Ausbildung wesentlich zufriedener
sind und eine bessere Leistung und ein geringeres kontraproduktives Verhalten zeigen, als Jugend-
liche, die eine geringe Kongruenz erwarten. Saks und Ashforth (2002) konnten ebenfalls nachwei-
sen, dass Maße des wahrgenommenen Fit vor Eintritt in den Beruf spätere Arbeitseinstellungen
genauso gut vorhersagten wie wahrgenommene Fit-Maße nach Eintritt in den Beruf.
Im Lehrlingsmodell konnte allerdings kein Mediatoreffekt der subjektiven Kongruenz 2 nachgewie-
sen werden. Die direkten Effekte der subjektiven Kongruenz 1 auf die Kriterien waren zwar
215
schwach und nicht signifikant aber höher als die Gesamteffekte. Die subjektive Kongruenz 1 übte
jedoch einen schwachen Effekt auf die subjektive Kongruenz 2 aus, was bedeutet, dass Lehrlinge,
die bereits vor Eintritt in die Ausbildung eine hohe subjektive Kongruenz 1 aufweisen, auch nach
Eintritt in die Ausbildung eine hohe subjektive Kongruenz 2 aufweisen. Dieser Zusammenhang
wirkt sich auch auf die Kriterien aus. Lehrlinge mit einer hohen subjektiven Kongruenz sind
wesentlich zufriedener, weisen ein viel geringeres kontraproduktives Verhalten auf und zeigen
eine etwas bessere schulische Leistung, als Lehrlinge mit niedrigeren Kongruenzwerten.
Warum besitzt die nach Eintritt in die Ausbildung erhobene subjektive Kongruenz 2 eine
wesentlich höhere prädiktive Validität für die Kriterien als die vor Eintritt in die Ausbildung
erhobene subjektive Kongruenz 1, sodass sich bei der Gesamt- und Schülerstichprobe sogar ein
Mediatoreffekt der subjektiven Kongruenz 2 zeigt? In den Zusammenhangsmodellen übte die
subjektive Kongruenz 2 ebenfalls einen größeren Einfluss auf die Kriterien aus als die subjektive
Kongruenz 1. Der stärkste Effekt der subjektiven Kongruenz 2 zeigte sich auf die Zufriedenheit, mit
Werten von r = .411 (Schülerstichprobe), r = .476 (Gesamtstichprobe) und r = .807 (Lehrlings-
stichprobe), der bei den Lehrlingen als beträchtlich eingestuft werden kann. Wie kann dieser
Unterschied erklärt werden und worauf ist er zurückzuführen?
Die Jugendlichen haben bestimmte Erwartungen an die zukünftige Ausbildung. Diese Erwartungen
können in der Realität der Ausbildungssituation entweder erfüllt oder nicht erfüllt werden. Bei den
Zusammenhangsmodellen der Gesamt- und Schülerstichprobe (Forschungsfrage 1) sagte bereits
die subjektive Kongruenz 1, vor Eintritt in die Ausbildung, die Zufriedenheit vorher. Jugendliche
mit hohen Kongruenzwerten erwarten, dass sie mit ihrer zukünftigen Ausbildung zufrieden sein
werden. Zufriedenheit nach Bruggemann (1974) ergibt sich aus dem Vergleich (Kongruenz versus
Inkongruenz) zwischen den Erwartungen und Bedürfnissen und der realen Ausbildungssituation.
Die Theorie von Bruggemann (1974) berücksichtigt die bewusste bzw. unbewusste Wahrnehmung
der Arbeits- bzw. Ausbildungssituation. Nach Eintritt in die Ausbildung werden die Jugendlichen
mit der Wirklichkeit konfrontiert und nehmen die Situation entweder als kongruent oder inkon-
gruent mit den ursprünglichen Erwartungen wahr.
Wie wirkt sich eine Inkongruenz der Ausbildungssituation mit den ursprünglichen Erwartungen auf
den/die Jugendliche/n aus? Welche Konsequenzen resultieren daraus und wie bewältigt der/die
Jugendliche die unbefriedigende Situation? Aus der Theorie und den Ergebnissen dieser Unter-
suchung lassen sich vier mögliche Erklärungen ableiten:
Erstens könnten die ursprünglichen Erwartungen an die Ausbildung die wahrgenommene Realität
der Ausbildungssituation beeinflussen, indem sie zur „Konstruktion von Kongruenz“ führen, auch
wenn die Ausbildung in Wirklichkeit nicht oder nur partiell den ursprünglichen Erwartungen ent-
spricht. Die subjektive Kongruenz 2 wurde etwa ein halbes Jahr nach Eintritt in die Ausbildung
erhoben. In diesem Zeitraum sollten sich die Jugendlichen in der Ausbildungsumwelt eingelebt
haben. Wenn man längere Zeit einer unbefriedigenden Situation ausgesetzt ist, gewöhnt man sich
daran. Die Person ist (resignativ) zufrieden, auch wenn sie zu Beginn die Situation als inkongruent
wahrnahm. Mit Hilfe der Formen der Zufriedenheit und Unzufriedenheit bzw. den Konstruktivi-
tätsdimensionen von Bruggemann (1974) lässt sich das tatsächliche Befinden in der Ausbildungs-
situation feststellen. Im Modell von Bruggemann (1974) bildet das Anspruchsniveau das Kernstück
beim Prozess der Entstehung der Arbeitszufriedenheit. Der Vergleich zwischen den Erwartungen
und der realen Ausbildungssituation führt entweder zu einer Erhöhung, Aufrechterhaltung oder
Senkung des Anspruchsniveaus als Folge der Befriedigung oder Nicht-Befriedigung der Erwartun-
gen. Die Veränderung des Anspruchsniveaus läuft großteils als unbewusster Prozess ab. Wird es
216
allerdings bewusst wahrgenommenen, korreliert es hoch mit dem Ausmaß der Zufriedenheit
(Fischer, 1993). Das Anspruchsniveau wurde in dieser Untersuchung mit verschiedenen Formen
der Zufriedenheit bzw. Unzufriedenheit, erfasst, die entlang den beiden Dimensionen Konstruktivi-
tät und Nicht-Konstruktivität angeordnet werden können. Hohe Zufriedenheit zeigt sich nicht nur
in hoher Gesamtzufriedenheit, sondern auch in konstruktiven Formen der Zufriedenheit.
Die Untersuchung der Formen der Zufriedenheit und Unzufriedenheit bzw. der Konstruktivitäts-
dimensionen zeigte, dass rund zwei Drittel (68.9 %) der Jugendlichen mit ihrer Ausbildung stabili-
siert oder progressiv zufrieden sind. Das bedeutet, dass die Erwartungen und Bedürfnisse dieser
Jugendlichen in der Ausbildungssituation befriedigt werden und sich dies bei der progressiven
Zufriedenheit sogar in einer Erhöhung des Anspruchsniveaus auswirkt. 4.6 % der Jugendlichen sind
unzufrieden, aber versuchen konstruktiv etwas an der Ausbildungssituation zu verändern. Die
restlichen 26.5 % der Jugendlichen weisen nicht-konstruktive Formen der Zufriedenheit (ohne
stabilisierte Zufriedenheit) oder Unzufriedenheit auf (vgl. Kapitel IV/4.3.5). Diese Formen ergeben
sich, wenn Jugendliche ursprünglich hohe Erwartungen an die zukünftige Ausbildung hatten (hohe
subjektive Kongruenz 1), aber die Realität als inkongruent mit ihren Vorstellungen wahrnehmen.
Entweder die Jugendlichen passen die Realität der Ausbildungssituation den ursprünglichen
Erwartungen an (Konstruktion einer kongruenten Wirklichkeit) und sind resignativ oder „pseudo“-
zufrieden (positive Formen der Zufriedenheit), oder sie sind unzufrieden und brechen die Ausbil-
dung früher oder später ab, wenn das Problem nicht gelöst werden kann. Mehr als die Hälfte
dieser Jugendlichen ist resignativ zufrieden. Bei der resignativen Form der Arbeitszufriedenheit
nimmt die Person die Situation als inkongruent mit den eigenen Erwartungen und Bedürfnissen
wahr. Sie löst das Problem, indem es das Anspruchsniveau senkt, was zwar in einer positiven Form
der Arbeitszufriedenheit resultiert (Bruggemann, 1974), aber mit zahlreichen negativen Folgen für
die Gesundheit verbunden ist (Iwanowa, 2007). Ist die Diskrepanz zwischen den ursprünglichen
Erwartungen und der Realität jedoch zu groß, führt dies unweigerlich zu einem Schul- oder
Arbeitsplatzwechsel oder zum Ausbildungsabbruch. In dieser Untersuchung wechselten fünf
Jugendliche bis zum Messzeitpunkt t3 die Schule bzw. den Arbeitsplatz (vgl. Kapitel IV/4.3.2).
Diese Art der „Konstruktion von Kongruenz“ könnte neben der Theorie von Bruggemann (1974)
auch mit der Dissonanztheorie (Festinger, 1957) erklärt werden. Die Grundannahme der Theorie
ist, dass der Mensch bei seinen Meinungen und Einstellungen nach Konsistenz oder Kongruenz
strebt. Passen Beziehungen zwischen Einstellungen (Kognitionen) nicht zueinander, entsteht
Dissonanz, die psychologisch als unangenehm erlebt wird. Der Mensch versucht daher, die
kognitive Dissonanz zu reduzieren (Festinger, 1957). Der/die Jugendliche nimmt, beispielsweise,
die Ausbildungssituation nach Eintritt in die Ausbildung nur als partiell kongruent oder als nicht
kongruent mit den ursprünglichen Erwartungen wahr. Die Dissonanz zwischen den ursprünglichen
Erwartungen und der Realität wird als unangenehm erlebt, sodass der/die Jugendliche versucht,
die Dissonanz durch die „Konstruktion von Kongruenz“ (zwischen Erwartungen und Realität) zu
reduzieren.
Zweitens könnten die Jugendlichen ihr Selbstkonzept der Wirklichkeit anpassen, um ein positives
Selbstkonzept aufrechtzuerhalten (vgl. French et al., 1974).
Wie Jugendliche ihr Selbstkonzept der Wirklichkeit anpassen, soll anhand eines Interviews mit
einem Lehrling veranschaulicht werden. Dominik wollte unbedingt Mechaniker bzw. Kraftfahr-
zeugtechniker werden. Schon als Kind interessierte er sich für Fahrzeuge und sah seinem Cousin,
der Mechaniker ist, beim Reparieren von Autos zu. Als Dominik älter wurde, begann er selbst bei
den Reparaturen mitzuhelfen. Mechaniker war Dominiks Traumberuf und er war sich vollkommen
217
sicher, dass er einmal Mechaniker werden würde, er musste nur noch einen Ausbildungsbetrieb
finden, in dem er den Beruf erlernen konnte. Kurz nach Schulschluss trat er eine Lehre als Mecha-
niker in einem Ausbildungsbetrieb an. Leider ging es nicht lange gut. Dominik kam mit einem
Arbeitskollegen und dem Vorgesetzten nicht zurecht und schaffte die Berufsschule nicht. Ein
halbes Jahr später hatte er eine neue Lehrstelle, in einem anderen Ausbildungsbetrieb und einem
anderen Lehrberuf. Dominik wird jetzt im Lehrberuf „Tischler“ ausgebildet. Dass eine andere als
die gewünschte Aspiration bzw. Ausbildung als kongruent wahrgenommen wird, kann durch zwei
theoretische Erklärungen untermauert werden. Erstens können sich Aspirationen aufgrund der
Wahrnehmung des Selbstkonzepts und der Zugänglichkeit (zur passenden Ausbildung) verändern
(Gottfredson, 1996). Als ich Dominik fragte, ob es ihm etwas ausmache, nun Tischler anstatt
seinen Traumberuf Mechaniker lernen zu müssen, meinte er: „Tischler ist sogar besser! Mein
Vater ist ja auch Tischler!“ Dominik hat sein Selbstkonzept seiner Aspiration (der Wirklichkeit)
angepasst und kann die Veränderung für sich auch begründen und sich gegenüber anderen
rechtfertigen. Zweitens wäre es auch denkbar, dass das ursprüngliche, berufliche Selbstkonzept
des/der Jugendlichen nicht mit der Realität übereinstimmte. Wenn Jugendliche ihren Berufs-
wünschen bzw. Vorlieben eine zu große Bedeutung zuschreiben (beispielsweise dem Traumberuf
„Kraftfahrzeugtechniker“) und die Zugangsmöglichkeiten (insbesondere die schulische Leistung,
Fähigkeiten und Intelligenz) außer Acht lassen, kann dies zu irrealen oder idealistischen Berufsal-
ternativen führen (Gottfredson, 1981). Ein/e Jugendliche/r konstruiert sich eine imaginäre
Wirklichkeit, die nicht mit seinem/ihrem beruflichen Selbstkonzept übereinstimmt. Wenn er/sie
mit der Realität konfrontiert wird, trifft er/sie auf Hindernisse. Eine realistische Aspiration schließt
immer die wahrgenommene Vereinbarkeit mit dem beruflichen Selbstkonzept und die wahrge-
nommene Zugänglichkeit zum Beruf mit ein. Wenn die berufliche Alternative für den/die Jugendli-
che/n zugänglich ist, ist sie meistens auch verfügbar (Gottfredson, 1981).
Die Anpassung des Selbstkonzepts an die Wirklichkeit kann ebenso mit der Dissonanztheorie
(Festinger, 1957) erklärt werden. Eine Dissonanz zwischen dem beruflichen Selbstkonzept und der
Aspiration, in der der/die Jugendliche ausgebildet wird, wird als unangenehm erlebt. Zur
Reduktion der Dissonanz passt der/die Jugendliche sein Selbstkonzept an die Aspiration an.
Die Anpassung des Selbstkonzepts an die Wirklichkeit lässt sich zum Teil nicht mehr durch die
Konstruktivitätsdimensionen oder das Ausmaß der subjektiven Kongruenz erklären. Die Untersu-
chung der Fluktuationsabsicht zeigte, dass etwa ein Zehntel der Jugendlichen, die progressiv oder
stabilisiert zufrieden sind, die Schule bzw. den Arbeitsplatz wechseln würden, wenn sie eine(n)
andere(n) fänden, die/der den eigenen Wünschen mehr entspricht. Teilweise weisen diese
Jugendlichen auch eine hohe subjektive Kongruenz 2 auf. Diese Konstellation kann, drittens, teils
mit dem Kompromissprozess nach Gottfredson (1981) und viertens, teils mit Schneiders (1987)
ASA-Modell erklärt werden.
Einige Jugendliche gingen bei der Berufswahl vermutlich einen Kompromiss ein, beispielsweise
nach den Interessen oder sogar nach dem Geschlechtstyp. Sie gaben zwar an, dass sie mit der
Ausbildung progressiv oder stabilisiert zufrieden sind und konstruieren sich so eine kongruente
Wirklichkeit. Aber in Zusammenhang mit der Fluktuationsabsicht zeigte sich, dass dies nicht der
Realität entsprach. Bei fünf Lehrlingen stellte sich, beispielsweise, heraus, dass diese noch immer
ihrem Traumberuf nachhingen (vgl. Kapitel IV/4.3.5). Sie konnten folglich ihr Selbstkonzept, das
eigentlich dem Traumberuf entsprach, nicht der Aspiration, in der sie tatsächlich ausgebildet
werden, anpassen. Über diese besondere Situation gaben einzelne Aspekte der Zufriedenheit
mehr Aufschluss als die Konstruktivitätsdimensionen.
218
Der Großteil der Jugendlichen, die mittlere bis hohe Werte bei der subjektiven Kongruenz 2
aufwiesen, gab an, dass ihre Vorstellungen über die Personen (Lehrer/innen, Direktor/in, Vorge-
setzte(r) etc.) weniger mit der Wirklichkeit übereinstimmten, obwohl die meisten von ihnen in der
Schule bzw. im Betrieb schnuppern waren bzw. sich die Ausbildungsumwelt angesehen hatten. Die
hohe subjektive Kongruenz bedeutet, dass der/die Jugendliche die Ausbildung aufgrund
seiner/ihrer Interessen und Fähigkeiten als kongruent einschätzt, aber der/die Jugendliche sich in
der Ausbildungsumwelt aufgrund der Inkongruenz mit den Einstellungen und Verhaltensweisen
der Personen in der Ausbildungsumwelt nicht wohlfühlt. Früher oder später kann dieses Problem
zum Schul- bzw. Arbeitsplatzwechsel führen. Diese Interpretation entspricht dem ASA-Modell von
Schneider (1987), im Sinne von „the people make the place“.
Ferner konnte die Diskrepanz zwischen konstruktiver Zufriedenheit und starker bis sehr starker
Fluktuationsabsicht noch mit weiteren Variablen erklärt werden. Die einzelnen Indikatoren der
subjektiven Kongruenz 2 (Interessen, Fähigkeiten, Geschlecht) gaben zusätzlich zur subjektiven
Kongruenz 2 Aufschluss über das tatsächliche Ausmaß der direkt, wahrgenommenen Kongruenz.
Bei anderen Jugendlichen stellte sich heraus, dass Erwartungen und Wirklichkeit auseinander
drifteten, andere äußerten Unzufriedenheit mit einzelnen Aspekten der Ausbildung. Die wichtigste
Rolle für eine geringe Fluktuationsabsicht spielten bei diesen Jugendlichen jedoch wiederum die
Personen in der Ausbildung wie Lehrpersonen und Vorgesetzte(r).
1.3 Moderatoreffekt der Entschiedenheit der Berufs- und Ausbildungswahl (Forschungsfrage 3)
Forschungsfrage 3 bezog sich auf einen möglichen Moderatoreffekt der Entschiedenheit der
Berufs- und Ausbildungswahl. Außerdem wurden verschiedene Determinanten der Entschieden-
heit untersucht: die Kongruenzmaße, berufliche Interessen, Geschlechtsunterschiede und die
Stabilität der Aspirationen und Ausbildungswünsche.
Die Entschiedenheit der Berufs- und Ausbildungswahl wurde bisher vor allem in Zusammenhang
mit berufswahlbezogenen Kriterien untersucht wie der Berufswahlbereitschaft, Entscheidungs-
nähe oder Persönlichkeitsmerkmalen. Distale Kriterien wurden von Creed, Prideaux und Patton
(2005) untersucht. Die Autoren konnten einen Zusammenhang zwischen dem Ausmaß der Ent-
schiedenheit und laufbahnbezogenen Variablen, dem Wohlbefinden (Lebenszufriedenheit, Selbst-
wertschätzung), der schulischen Leistung und Arbeitserfahrungen nachweisen. Unentschiedene
Schüler/innen hatten bei allen Variablen niedrigere Werte als entscheidungssichere.
1.3.1 Determinanten der Entschiedenheit
Die Hypothesen zur Untersuchung der Determinanten der Entschiedenheit der Berufs- und
Ausbildungswahl konnten nur teilweise bestätigt werden. Von den Kongruenzmaßen korrelierte
nur die subjektive Kongruenz 1 moderat mit den beiden Variablen der Entschiedenheit (Sicherheit
der Aspiration und Sicherheit des Ausbildungswunsches). Die Systemkongruenz 1 korrelierte nur
schwach mit der Sicherheit der Aspiration. Mit der Interessenkongruenz 1 ergab sich kein
Zusammenhang. Die Ergebnisse zeigen, dass wahrgenommene, direkte Maße zumindest moderat
korrelieren, während zwischen wahrgenommenen und indirekt gemessenen Maßen schwache
oder keine signifikanten Zusammenhänge bestehen.
Die Kenntnis der beruflichen Interessen aufgrund eines Interessentests beeinflusst allerdings die
Entschiedenheit der Berufs- und Ausbildungswahl. Jugendliche, die bereits vor Beginn der Unter-
219
suchung einen Interessentest bearbeitet hatten, sind sich im Durchschnitt sicherer über ihre
Aspiration und ihren Ausbildungswunsch als Jugendliche, die keinen Interessentest gemacht
hatten. Diese Form der Berufsberatung, bei der den Jugendlichen auch zu ihrem Interessenprofil
passende Berufsvorschläge unterbreitet wurden, gewährt den Jugendlichen offenbar ein gewisses
Maß an Sicherheit bei der Berufs- und Ausbildungswahl. Auch andere Autoren konnten Zusam-
menhänge zwischen Interessen bzw. der Interessenstruktur nach dem Holland-Modell (Tracey,
2008) und der Entwicklung von Interessen in der Volksschule (Hirschi & Läge, 2007) nachweisen.
Als Einflussfaktor der Kongruenzmaße wirkte sich der Interessentest jedoch nur auf das Ausmaß
der Interessenkongruenz aus, nicht jedoch auf die beiden anderen Kongruenzmaßen (vgl. Kapitel
IV/4.3.1.3).
Geschlechtsunterschiede konnten nur bei der Sicherheit der Aspiration bestätigt werden, nicht
jedoch bei der Sicherheit der Ausbildungswünsche. Jungen sind sich bei ihrer Aspiration etwas
sicherer als Mädchen. Bei den Ausbildungswünschen zeigten sich jedoch keine Geschlechts-
unterschiede im Ausmaß der Sicherheit. Andere Autoren konnten generell nachweisen, dass
Mädchen unentschiedener waren als Jungen (z. B. Creed, Prideaux & Patton, 2005; Patton &
Creed, 2001, 2007).
Dass ein Zusammenhang zwischen dem Ausmaß der Entschiedenheit und der Stabilität der
Aspirationen und Ausbildungswünsche besteht, konnte eindeutig bestätigt werden. Umso sicherer
sich die Jugendlichen über ihre Berufs- und Ausbildungswahl sind, desto stabiler sind die
Aspirationen und Ausbildungswünsche über den gesamten Untersuchungszeitraum.
Ein möglicher Moderatoreffekt der Entschiedenheit der Berufs- und Ausbildungswahl (Sicherheit
der Aspiration und des Ausbildungswunsches) wurde bei der Gesamtstichprobe mit einem Struk-
turregressionsmodell überprüft. In dieser Untersuchung ergab sich entgegen der Hypothese weder
ein Moderatoreffekt der Sicherheit der Aspiration noch der Sicherheit des Ausbildungswunsches.
Eine mögliche Erklärung für dieses Ergebnis könnten die unterschiedlichen Bezugspunkte der
Variablen sein. Die Variable der Entschiedenheit der Berufs- und Ausbildungswahl bezieht sich auf
die Sicherheit der Aspiration und des Ausbildungswunsches, während sich die subjektive
Kongruenz auf die Kongruenz zwischen Aspiration und Ausbildungswunsch bezieht. Möglicher-
weise hätte die Frage nach der Sicherheit der subjektiven Kongruenz andere Ergebnisse gebracht.
Tracy (2008), beispielsweise, erfasste die Sicherheit der Laufbahnentscheidung in ihrer Studie mit
einem Inventar zur Laufbahnentscheidung. Es zeigten sich Zusammenhänge zwischen der indirekt
gemessenen Interessenkongruenz nach Holland (1997) und dem indirekten Maß der Sicherheit der
Laufbahnentscheidung.
2 Implikationen
2.1 Implikationen für die zukünftige Forschung
Die vorliegende Untersuchung konnte eine Forschungslücke schließen. Es wurden direkte und
indirekte Kongruenzmaße verglichen und deren prädiktive Validität für arbeits- und organisations-
psychologische Kriterien untersucht. Von der Berufs- und Organisationspsychologie wurden
Kongruenzmaße bisher nicht auf diese Weise untersucht. Die Berufspsychologie beschäftigt sich
vorrangig mit indirekten Kongruenzmaßen und ausbildungs- und berufsbezogenen Kriterien. Die
Organisationspsychologie erforscht zwar seit langem direkte und indirekte Kongruenzmaße in
Zusammenhang mit arbeits- und organisationspsychologischen Kriterien, aber vor allem im
220
organisatorischen Umfeld und nicht im Rahmen der Berufswahl. Überdies wurden in dieser Arbeit
einige von der Forschung bisher vernachlässigte Aspekte berücksichtigt wie ein prädiktives Design
und Mediator- und Moderatoreffekte.
Die Ergebnisse der Untersuchung konnten bestätigen, dass nur direkte, wahrgenommene
Kongruenzmaße Aufschluss über das tatsächliche Befinden des/der Jugendlichen in der
Ausbildungssituation geben. Es wurde demonstriert, wie Jugendliche ihre Einstellungen und ihr
Verhalten an die Ausbildungsumwelt anpassen und welche Konsequenzen eine wahrgenommene
Inkongruenz für das Verbleiben in der Ausbildungsumwelt haben kann. Es wurde beleuchtet
welche Beweggründe und Umweltfaktoren bei der Wahrnehmung von Kongruenz oder
Inkongruenz eine Rolle spielen und dass indirekte Kongruenzmaße diese Faktoren nicht erfassen
können. Die direkte, subjektive Einschätzung der Kongruenz ist daher wesentlich aufschlussreicher
und valider für arbeits- und organisationspsychologische Kriterien als die Kongruenz nach dem
Holland-Modell im Sinne von Homogenität oder die Passung nach dem Ausbildungssystem.
Allerdings wurden die Prädiktoren und die Kriterien nach Eintritt in die Ausbildung gleichzeitig
erhoben, wodurch hier für die Kongruenzmaße genau genommen keine Prädiktion vorliegt.
Zukünftige Studien sollten die Kriterien zusätzlich, beispielsweise ein halbes Jahr später erheben,
und die (nun tatsächlich gegebene) prädiktive Validität auf die Kriterien überprüfen. Es wäre,
beispielsweise, möglich, dass sich die Anpassung an die Ausbildungssituation noch verstärkt und
sich dies in stärkeren Zusammenhängen zwischen der subjektiven Kongruenz und den Kriterien
zeigt.
Interessant wäre außerdem die Überprüfung der Effektivität der Kongruenzmaße auf die
Fluktuationsabsicht im Rahmen eines Strukturgleichungsmodells. Dazu müsste man die Variable
entweder mit mindestens zwei Indikatoren oder mit einer validen Skala messen (vgl. Kline, 2011).
In dieser Arbeit konnte die Fluktuationsabsicht nur deskriptiv und mit bivariaten Korrelationen
untersucht werden. Es zeigte sich, dass direkte Kongruenzmaße zu stärkeren Zusammenhängen
mit der Fluktuationsabsicht führen als indirekte Kongruenzmaße. Kristof-Brown et al. (2005)
konnten ebenfalls stärkere Zusammenhänge zwischen der Fluktuationsabsicht und direkten
Kongruenzmaßen nachweisen.
Beim Interessenkonstrukt, einem der bedeutendsten und meist untersuchten Konstrukte der
Berufs- und Laufbahnpsychologie, zeigte sich während der Durchführung dieser Untersuchung
eine Forschungslücke. Es waren keine Studien auffindbar, in denen die Interessenkongruenz
gänzlich als Erwartung erhoben und ihre prädiktive Validität für distale Kriterien untersucht
worden war. Die Merkmale der Ausbildungsumwelt wurden in den Studien entweder objektiv
erhoben (z. B. Allen & Robbins, 2010), oder die Probanden befanden sich bereits längere Zeit in
der Ausbildungsumwelt (z. B. Fritzsche, Powell & Hoffman, 1999). In der vorliegenden
Untersuchung wurden die Interessen vor Eintritt in die Ausbildung und die Merkmale der
Ausbildungsumwelt jeweils vor und nach Eintritt in die Ausbildung erhoben. Die Interessen-
kongruenz vor Eintritt in die Ausbildung basiert somit auf den Erwartungen an die zukünftige
Ausbildungsumwelt. Jugendliche haben vor Eintritt in die Ausbildung relativ wenig Erfahrung mit
der realen Ausbildungsumwelt und können die Wichtigkeit verschiedener Tätigkeiten in der
zukünftigen Ausbildung beim Umweltstrukturtest daher nur intuitiv einschätzen. Mit dem
Umweltstrukturtest (UST-R) können Ausbildungsumwelten in der Realität präzise eingeschätzt
werden, verschiedene Schultypen haben, beispielsweise, unverwechselbare Anforderungsprofile
(Bergmann & Eder, 2005). Die Erwartungen an die zukünftige Ausbildungsumwelt, vor Eintritt in
die Ausbildung, mittels Umweltstrukturtest zu erfassen, wurde bisher von der Forschung nicht in
221
Erwägung gezogen. Dass eine Diskrepanz zwischen Erwartungen und Realität der Umweltstruktur
besteht konnte in dieser Untersuchung gezeigt werden (vgl. Kapitel IV/4.3.1.2).
Die unterschiedliche Erfassung der Umweltstruktur (Erwartung versus Realität) wirkt sich auch auf
den Zusammenhang zwischen der Interessenkongruenz und den Kriterien aus. In den MIMIC-
Modellen, die auf der Interessenkongruenz 1 (vor Eintritt in die Ausbildung) basieren ergab sich
ein signifikanter Zusammenhang mit der Leistung (vgl. Kapitel IV/4.3.3). Die Interessenkongruenz 2
(nach Eintritt in die Ausbildung) übte keinen signifikanten Einfluss mehr auf die Leistung aus. Die
Jugendlichen befanden sich bei der Bewertung der Umweltstruktur bereits seit etwa einem halben
Jahr in der realen Ausbildungsumwelt und konnten diese nun präzise einschätzen. Für die zukünf-
tige Forschung wären Studien aufschlussreich, die bei der Berechnung der Interessenkongruenz
zusätzlich zu den Interessen auch die Merkmale der Ausbildungsumwelt als Erwartung erheben.
Vor allem in Bezug auf die Überprüfung der prädiktiven Validität der Interessenkongruenz für
distale Kriterien wäre es interessant, ob weitere Studien zu einem ähnlichen Ergebnis kommen wie
diese Untersuchung.
Die Effektivität der drei Kongruenzmaße bei der Berufs- und Ausbildungswahl wurde zwar
großteils an Jugendlichen in der Berufsausbildung getestet, die noch nicht im realen Berufsleben
stehen, aber Lehrlinge, die sich bereits in der Arbeitswelt befinden, wurden ebenfalls berücksich-
tigt, obwohl die Stichprobe eher gering war. Bei den Schülern stellt die Ausbildungswahl aufgrund
des österreichischen Berufsausbildungssystems eine erste Stufe echter Wahlentscheidungen dar,
da nach Abschluss der Ausbildung ein direkter Arbeitsmarkteinstieg möglich ist. Bei der relativ
kleinen Lehrlingsstichprobe zeigten sich sowohl vor als auch nach Eintritt in die Ausbildung
zusätzlich zur direkten subjektiven Kongruenz auch mit den indirekten Kongruenzmaßen Zusam-
menhänge mit den Kriterien. Die Überlegenheit der prädiktiven Validität der direkten, subjektiven
Kongruenz konnte nur bei der Zufriedenheit eindeutig bei allen Stichproben nachgewiesen
werden. Möglicherweise würde sich bei einer größeren Stichprobe von Lehrlingen oder Bewerbern
in Organisationen die Effektivität der subjektiven Kongruenz auch bei der Leistung und beim
kontraproduktiven Verhalten nachweisen lassen. Weitere Forschungsvorhaben könnten die
Effektivität der Kongruenzmaße auf arbeits- und organisationspsychologische Kriterien bei einer
größeren Stichprobe von Lehrlingen und bei Bewerbern in Organisationen untersuchen.
Obwohl in dieser Untersuchung zwei verschiedene indirekte Berufswahlverfahren berücksichtigt
wurden, die Interessenkongruenz und die Systemkongruenz, wäre es für die Forschung nützlich
die Effektivität anderer Person-Environment-Fit-Theorien (z. B. Dawis & Lofquist, 1984) oder
alternativer Modelle für arbeits- und organisationspsychologische Kriterien im Vergleich mit der
subjektiven Kongruenz zu überprüfen.
2.2 Implikationen für die Praxis
Die Ergebnisse der Untersuchung implizieren, dass die Einbeziehung der subjektiven Kongruenz in
Zusammenhang mit arbeits- und organisationspsychologischen Kriterien die Effektivität der
Berufsberatung wesentlich erhöhen würde.
Der Großteil der umfangreichen Forschung zur Berufs- und Laufbahnentwicklung bezieht sich auf
nahe, berufswahlbezogene Kriterien. Es wurden verschiedene Konstrukte wie Aspirationen,
Ausbildungswünsche und Interessen als Prädiktoren für die Berufs- und Ausbildungswahl unter-
sucht und deren Effektivität für die Berufs- und Ausbildungswahl im Erwachsenenalter (z. B. Mau
& Bikos, 2000; Rojewski & Kim, 2003), die erreichte Ausbildung (z. B. Schoon & Parsons, 2002), die
222
akademische Leistung (z. B. Heckhausen & Tomasik, 2002) und andere Variablen nachgewiesen.
Ein Zusammenhang zwischen Interessen und arbeitsbezogenen Kriterien konnte ebenfalls
bestätigt werden (Van Iddekinge et al., 2011). In Verbindung mit Hollands (1997) Kongruenzkon-
strukt wurden unzählige Studien durchgeführt, die auch Zusammenhänge mit distalen Kriterien
wie Zufriedenheit und Leistung nachweisen konnten (z. B. Assouline & Meir, 1987; Tranberg, Slane
& Ekeberg, 1993; Tsabari, Tziner & Meir, 2005). Wahrgenommene Kongruenzmaße in
Zusammenhang mit arbeits- und organisationspsychologischen Kriterien wurden bei der Berufs-
und Ausbildungswahl jedoch selten berücksichtigt. Dies ist eine der ersten Studien, die die
subjektive Kongruenz zwischen der ausgedrückten Aspiration und dem ausgedrückten
Ausbildungswunsch Jugendlicher in Zusammenhang mit arbeits- und organisationspsychologischen
Kriterien berücksichtigte.
Die Beratungs- und Unterstützungsmaßnahmen der Berufsberatung beziehen sich in erster Linie
auf den Zeitraum der vorberuflichen Entwicklung bis zum ersten Eintritt in den Beruf (Bergmann &
Eder, 2010). Diverse Angebote wie Erkundungen der Berufs- und Arbeitswelt und berufskundliche
Ausstellungen können von Schulen im Rahmen des verpflichtenden Berufsorientierungsunterrichts
genutzt werden.
Die subjektive Kongruenz erwies sich in dieser Untersuchung als der beste Prädiktor für die Zufrie-
denheit, teilweise für die Leistung und das kontraproduktive Verhalten in der Ausbildung. Bereits
die erwartete, subjektive Kongruenz, die vor Eintritt in die Ausbildung erhoben wurde, sagte die
Zufriedenheit mit der zukünftigen Ausbildung vorher. Die subjektive Kongruenz sollte daher
unbedingt bereits im Rahmen des Berufsorientierungsunterrichts und bei der Berufsberatung
berücksichtigt werden, anstatt nur nach dem Berufs- und Ausbildungswunsch oder den berufli-
chen Interessen zu fragen, und zwar aus mehreren Gründen:
Erstens enthalten wahrgenommene Kongruenzmaße (im Gegensatz zu indirekt gemessenen
Kongruenzmaßen) viel mehr als nur den Ausdruck eines Berufs- und Ausbildungswunsches. Sie
schließen die wahrgenommene Vereinbarkeit mit dem Selbstkonzept und die wahrgenommene
Zugänglichkeit zum Beruf mit ein. Im Allgemeinen sind Menschen nicht in der Lage ihr Selbstkon-
zept auszudrücken, noch ist die Wahrnehmung ihres Selbst immer genau, aber sie handeln nach
ihrem Selbstkonzept und schützen es (Gottfredson, 1996). Mit Berufs- und Ausbildungswünschen
können Jugendliche ihr Selbstkonzept jedoch ausdrücken. Die wahrgenommene Kongruenz wider-
spiegelt gewissermaßen das berufliche Selbstkonzept des/der Jugendlichen, die Vorstellung über
das eigene Selbst, das was jemand ist oder sein möchte (Gottfredson, 1981). Dass die Einschätzung
der subjektiven Kongruenz durch den/die Jugendliche/n daher nicht unbedingt kongruent mit dem
Ausbildungssystem ist, konnte anhand eines konkreten Beispiels verdeutlicht werden. Für einen
Außenstehenden ist auf den ersten Blick oft nicht offensichtlich, warum der/die Jugendliche die
Übereinstimmung zwischen seiner/ihrer Aspiration und seinem/ihrem Ausbildungswunsch als
kongruent oder inkongruent einschätzt. Da es sich bei der subjektiven Kongruenz um ein implizites
Maß handelt und die Einschätzung auf Intuition beruht, hat es nicht viel Sinn, nach den Gründen
für die Bewertung zu fragen. Die Bewertung der subjektiven Kongruenz darf daher nicht mit
anderen Kongruenzmaßen verglichen oder bewertet werden, da wahrgenommene Maße wenig
mit indirekt gemessenen Maßen gemeinsam haben wie anhand eines beliebten Berufswunsches
gezeigt wurde (vgl. Kapitel IV/4.3.1.1). Man könnte vielleicht vermuten, dass ein/e Jugendliche/r
keine Ausbildung wählt, von der er/sie annimmt, dass sie nicht zu seiner/ihrer Aspiration passt.
Tatsächlich sind Jugendliche dazu gezwungen, Ausbildungen zu wählen, die sie als inkongruent mit
ihrer Aspiration einschätzen, und die Aspiration ist wiederum Ausdruck des eigenen beruflichen
Selbstkonzepts. Es wäre daher wichtig, die subjektive Kongruenz so früh wie möglich, sobald
223
der/die Jugendliche einen Berufs- und Ausbildungswunsch nennen kann, abzufragen, vorzugs-
weise gleich zu Beginn des Berufsorientierungsunterrichts in der 3. Klasse, und zwar aus zwei
Gründen: Erstens befinden sich Jugendliche etwa im 14. Lebensjahr in einer Art Identitätskrise, in
der sie gezielt versuchen, etwas über sich selbst, ihre beruflichen Interessen, Fähigkeiten,
Wertvorstellungen und Ziele herauszufinden. Es fehlt ihnen jedoch an Erfahrung und viele ihrer
relevanten Persönlichkeitsmerkmale sind noch nicht voll entwickelt (Gottfredson, 1981). Das 14.
Lebensjahr birgt daher das größte Risiko für Fehlentscheidungen und Jugendliche können Gefahr
laufen, tatsächlich einen unpassenden Beruf zu wählen. Eine frühe Intervention in Form des
Hinterfragens nach außen hin inkongruenter Einschätzungen der subjektiven Kongruenz, könnte
mögliche Probleme bei der Berufs- und Ausbildungswahl aufzeigen wie beispielsweise einen
Mangel an Erfahrung, von der Realität abweichende Vorstellungen (vgl. Kapitel IV4.3.5) oder
emotionale Aspekte wie Geschlechterstereotype. Zweitens sollten die Jugendlichen gerade bei der
Äußerung einer Inkongruenz oder einer niedrigen Einschätzung der subjektiven Kongruenz dabei
unterstützt werden, eine zu ihrer Aspiration passende Ausbildung zu finden und zu realisieren.
Zweitens beruht die subjektive Kongruenz auf der Bewertung der Kongruenz zwischen der realisti-
schen Aspiration und dem Ausbildungswunsch. Deshalb sollte zusätzlich zur realistischen Aspira-
tion immer auch nach dem Ausbildungswunsch gefragt werden (beispielsweise mit der Frage:
„Was möchtest du werden, und wie willst du deinen Berufswunsch realisieren?“ Die Zugänglich-
keit zur Aspiration (über die Ausbildung) ist der Schlüssel zum Erfolg und die zugängliche Ausbil-
dung hängt großteils von der schulischen Leistung und den Schulnoten ab (z. B. Mau & Bikos 2000;
Schoon & Parsons, 2002; Heckhausen & Tomasik, 2002). Die Jugendlichen setzen sich zwar schon
früh, bereits im Kindergartenalter, mit Berufswünschen auseinander, aber die Zugänglichkeit zum
gewünschten Beruf überprüfen sie erst sehr spät, meistens erst kurz vor der Entscheidung für eine
weiterführende Ausbildung (Gottfredson, 2002, 2005). Bleibt den Jugendlichen der Zugang zur
gewünschten Ausbildung verwehrt, sind sie enttäuscht. Im Extremfall kann diese Enttäuschung
zum Schul- bzw. Ausbildungsabbruch führen. Die Auswertung der exogenen Einflussfaktoren
zeigte, wie wichtig der ursprüngliche Ausbildungswunsch des Jugendlichen für die zukünftige
Leistung und die Zufriedenheit mit der Ausbildung ist (vgl. Kapitel IV4.3.6). Rund 79 % der
Jugendlichen konnten ihren ursprünglichen Ausbildungswunsch realisieren 21 % nicht. Diese 21 %
der Jugendlichen sollten daher so gut wie irgend möglich beim Zugang zur gewünschten
Ausbildung unterstützt werden.
Drittens sollte bei der Erhebung der Aspiration ein Festhalten an idealistischen Aspirationen bzw.
Traumberufen hinterfragt werden, um Schul- und Ausbildungsabbrüche zu vermeiden. Wenn sich
der/die Jugendliche zu sehr einen bestimmten Beruf wünscht (etwas sein möchte), kann dies zu
idealistischen Aspirationen oder Traumberufen führen, die in der Realität für den/die Jugendli-
che/n nicht zugänglich sind. Die größte Rolle hinsichtlich der Zugänglichkeit spielt dabei die
schulische Leistung. Anhand der Untersuchung eines beliebten Traumberufes konnten mögliche
Konsequenzen des Festhaltens an idealistischen Aspirationen bzw. Traumberufen verdeutlicht
werden. 31 Jugendliche gaben als Aspiration den beliebten Traumberuf „Kraftfahrzeugtechni-
ker/in“ (Mechaniker/in) an. Zufällig (oder nicht) brachen drei Lehrlinge, die bereits eine Lehre als
Kraftfahrzeugtechniker begonnen hatten, die Lehre beim Ausbilder aus persönlichen Gründen ab
und werden nicht nur in einem anderen Ausbildungsbetrieb, sondern auch in einem anderen
Lehrberuf als dem ursprünglichen ausgebildet (vgl. Kapitel IV4.3.2). Der Anteil der Ausbildungs-
abbrecher in der dualen Ausbildung beträgt in dieser Untersuchung zwar nur 6.5 % der Lehrlings-
stichprobe (N = 46). Die Untersuchung der Fluktuationsabsicht zeigte jedoch, dass noch weitere
rund 11 % der Lehrlinge den Arbeitsplatz wechseln würden, wenn sie einen fänden, der den
224
eigenen Wünschen mehr entspricht. Gründe für die starke Fluktuationsabsicht sind vor allem nicht
verwirklichte Traumberufe und fehlende Leistungsressourchen zur Verwirklichung des Traum-
berufs. Lehrlinge werden bereits in der konkreten Arbeitswelt für den Beruf ausgebildet und
stehen daher sofort im Berufsleben, während Schüler/innen in weiterführenden Schulen gut
behütet erst nach der Ausbildung in die ungewisse Arbeits- und Berufswelt entlassen werden.
Traumberufe oder beliebte Ausbildungsberufe sollten daher bei Jungen und Mädchen verstärkt im
Berufsorientierungsunterricht hinterfragt werden. Es sollten die Gründe für die Aspirationen
erfragt und die Zugänglichkeit anhand der schulischen Leistung beurteilt werden. Zusätzlich sollten
interessenkonforme Alternativen (z. B. anhand eines Interessentests) in Erwägung gezogen
werden. Es muss nicht unbedingt der eine Traumberuf gewählt werden, sondern es genügt, eine
günstige Richtung einzuschlagen und berufliche Alternativen in Erwägung zu ziehen, die den
Fähigkeiten, Interessen und der schulischen Leistung des/der Jugendlichen entsprechen. Muss
der/die Jugendliche einen für ihn/sie unakzeptablen Beruf wählen, kann dies sein/ihr Selbstkon-
zept beträchtlich erschüttern (Gottfredson, 1996).
Viertens sind Interessen ein wichtiges Konstrukt der Berufspsychologie, deren prädiktive Validität
auch für arbeits- und organisationspsychologische Kriterien nachgewiesen wurde (Van Iddekinge
et al., 2011). In dieser Untersuchung ergab sich ein Zusammenhang zwischen der Kenntnis der
eigenen beruflichen Interessen (aufgrund der Bearbeitung eine Interessentests) und der
Entschiedenheit der Berufs- und Ausbildungswahl. Die Kenntnis der beruflichen Interessen gibt
den Jugendlichen Sicherheit und wirkt sich daher positiv auf das berufliche Selbstkonzept und die
Berufswahlbereitschaft aus und steht somit indirekt in Zusammenhang mit dem Ausdruck einer
Aspiration und eines Ausbildungswunsches. Außerdem werden die Jugendlichen möglicherweise
mit beruflichen Alternativen konfrontiert, die sie im Zuge des Prozesses der Entwicklung des
Selbstkonzepts bereits ausgegrenzt und eliminiert haben. Nur ein externer Anstoß wie eine
Beratung (ein Interessentest stellt ebenfalls eine Form der Berufsberatung dar) oder eine Verän-
derung der sozialen Umwelt könnte diesen Eingrenzungsprozess der Berufsmöglichkeiten beleuch-
ten (Gottfredson, 1996). Es wird daher empfohlen, den Schülern/Schülerinnen im Rahmen des
Berufsorientierungsunterrichts auch weiterhin den kostenlosen Zugang zu einem Interesseninven-
tar (AIST-R) zu ermöglichen. Aber das übergeordnete Ziel der Kenntnis der beruflichen Interessen
sollte der Ausdruck einer realistischen Aspiration und insbesondere eines Ausbildungswunsches
sein. Die Auseinandersetzung mit dem beruflichen Selbstkonzept (inklusive Fähigkeiten, Interes-
sen, Werten etc.) gewährt den Jugendlichen eine gewisse Sicherheit, die sehr hilfreich bei der
Einschätzung der subjektiven Kongruenz ist.
Fünftens könnte auch der Umweltstrukturtest allein (ohne die Interessenkongruenz zu berechnen)
in der schulischen Praxis eingesetzt werden. In der vorliegenden Untersuchung wurden die
Merkmale der Ausbildungsumwelt zur Berechnung der Interessenkongruenz jeweils vor und nach
Eintritt in die Ausbildung erhoben. Jugendliche haben vor Eintritt in die Ausbildung relativ wenig
Erfahrung mit der realen Ausbildungsumwelt und können die Wichtigkeit verschiedener Tätig-
keiten in der zukünftigen Ausbildung beim Umweltstrukturtest nur intuitiv einschätzen. Wird die
Ausbildungsumwelt objektiv eingeschätzt, beispielsweise durch Lehrpersonen, die sich bereits
längere Zeit in der Ausbildungsumwelt befinden, oder subjektiv durch die Probanden, die sich in
der Ausbildungsumwelt befinden, kann die Ausbildungsumwelt sehr gut beschrieben werden. Mit
dem Umweltstrukturtest (UST-R) können Ausbildungsumwelten präzise eingeschätzt werden,
verschiedene Schultypen haben, beispielsweise, unverwechselbare Anforderungsprofile (Berg-
mann & Eder, 2005). Bei einigen Schülern drifteten Erwartungen und Realität auseinander (vgl.
Kapitel Analysen einzelner Indikatoren der KriterienIV/4.3.5). In Zusammenhang mit der
225
Fluktuationsabsicht könnte eventuell die Fluktuationsneigung in der schulischen Berufsausbildung
verringert werden, indem den Jugendlichen vor Eintritt in die Ausbildung anhand eines objektiv
eingeschätzten Umweltstrukturtests gezeigt wird, was sie in der zukünftigen Ausbildung erwartet.
Es könnten damit zu euphorische Erwartungen, beispielsweise an die Ausbildung in höheren
berufsbildenden Schulen, verhindert werden. Ebenso könnten Vorurteile gegenüber Ausbildungs-
umwelten abgebaut werden. Beispielsweise sagten einige Schüler/innen mit dem
Ausbildungswunsch „Polytechnische Schule“ beim Ausfüllen des Umweltstrukturtests: „Dort lernt
man sowieso nichts!“
Die Ergebnisse der Auswertung der Konstruktivitätsdimensionen und der Fluktuationsabsicht
sollen weiterführenden Schulen und Ausbildungsbetrieben Möglichkeiten für Interventionen
aufzeigen. Gerade wenn Jugendliche scheinbar nicht in eine Ausbildungsumwelt passen, aber die
Anforderungen der Ausbildungsumwelt im Sinne von Interessen und Fähigkeiten erfüllen, sollte
Heterogenität anstatt Homogenität zugelassen werden. Die Ergebnisse der Untersuchung der
exogenen Einflussfaktoren sollen insbesondere den weiterführenden Schulen als Anstoß dienen,
die Schüler bei der Wahl ihres Ausbildungswunsches zu unterstützen.
3 Stärken und Limitationen
Diese Untersuchung ist meines Wissens nach die erste Studie, die sich mit der subjektiven
Kongruenz von ausgedrückten Berufs- und Ausbildungswünschen Jugendlicher in Zusammenhang
mit arbeits- und organisationspsychologischen Kriterien beschäftigte. Diese Studie leistet damit
einen wertvollen Beitrag zur Erklärung der Effektivität wahrgenommener Kongruenzmaße für
distale Kriterien. Außerdem unterscheidet sich diese Untersuchung in einigen wesentlichen
Punkten von der bisherherigen Forschung:
Erstens wurde die subjektive Einschätzung der wahrgenommenen Kongruenz durch den/die
Jugendliche/n direkt berücksichtigt. Die Jugendlichen wurden nach ihren Aspirationen und
Ausbildungswünschen gefragt und danach, wie gut sie glauben, dass die beiden zusammenpassen.
Die Aspirationen und Ausbildungswünsche wurden dabei nicht wie üblich kodiert (z. B. Holland,
Gottfredson, & Baker, 1990; Bergmann, 1994), woraus sich eine direkte Einschätzung der Kongru-
enz durch den/die Jugendliche/n ergibt.
Zweitens wurde der Zusammenhang zwischen den Kongruenzmaßen und den Kriterien im Rahmen
eines prädiktiven Designs, vor und nach Eintritt in die Ausbildung, untersucht. Auf diese Weise
konnten die Unterschiede zwischen den Erwartungen der Jugendlichen an die zukünftige
Ausbildung und der Wahrnehmung der realen Ausbildungssituation berücksichtigt werden. Eine
Diskrepanz zwischen Erwartungen und Realität kann nur in einem prädiktiven Design erfasst
werden, da sich die Wahrnehmung der Kongruenz verändern kann. Das ist ein großer Nachteil
ähnlicher Studien, die Kongruenzmaße oder Aspirationen und Ausbildungswünsche (z. B. Marcus &
Wagner, 2007) retrospektiv erheben.
Drittens wurden in dieser Arbeit als Kriterien für den Erfolg der Berufs- und Ausbildungswahl
arbeits- und organisationspsychologische Konstrukte verwendet, die bisher, wenn überhaupt,
großteils in Zusammenhang mit dem Interessenkonstrukt untersucht wurden. Zu Aspirationen und
Ausbildungswünschen und der wahrgenommenen Kongruenz zwischen den beiden in Zusammen-
hang mit arbeits- und organisationspsychologischen Kriterien existieren so gut wie keine Studien.
226
Aus methodischer Sicht weist diese Untersuchung einige Schwächen auf, die die Ergebnisse
möglicherweise limitieren können.
Die subjektive Kongruenz wurde nur je einmal vor Eintritt in die Ausbildung und nach Eintritt in die
Ausbildung erhoben. Man hätte die subjektive Kongruenz zum Vergleich eventuell noch einmal
kurz vor Eintritt in die Ausbildung erheben können (Messphase t2), um sie mit der auf diesem
Messzeitpunkt basierenden Interessenkongruenz besser vergleichen zu können. Allerdings stellte
sich heraus, dass der erste Messzeitpunkt gut gewählt war, da der ursprüngliche
Ausbildungswunsch derjenige ist, den die Schüler/innen in einer konkreten Ausbildung
verwirklichen wollen. Die Untersuchung der Einflüsse der exogenen Variablen zeigte, dass sich
eine Änderung bzw. ein Kompromiss zum ursprünglichen Ausbildungswunsch sehr wohl auf die
Leistung und die Zufriedenheit mit der Ausbildung auswirkt. Eine Alternative wäre die Erhebung
aller Daten zu einem Messzeitpunkt vor Eintritt in die Ausbildung gewesen. Das würde vermutlich
ein zeitliches Problem im Untersuchungsfeld darstellen und eine Überforderung der
Schüler/innen.
Ein mögliches Problem stellt die unterschiedliche Operationalisierung der subjektiven Kongruenz
dar. Vor Eintritt in die Ausbildung wurde die subjektive Kongruenz mit zwei Indikatoren erhoben
(7-stufig von 1 sehr gut bis 7 sehr schlecht und dichotom ja/nein). Beide Indikatoren erfassen
jeweils die Kongruenz zwischen der ausgedrückten Aspiration und dem ausgedrückten
Ausbildungswunsch und korrelieren stark. Nach Eintritt in die Ausbildung wurde die subjektive
Kongruenz wiederum als Kongruenz zwischen der ausgedrückten Aspiration und dem
ausgedrückten Ausbildungswunsch erhoben, jedoch zwecks Anpassung an die übrigen Messin-
strumente in Messphase t3 auf einer 5-stufigen Skala (von 5 stimmt vollkommen bis 1 stimmt
überhaupt nicht). Zusätzlich wurde die subjektive Kongruenz 2 mit drei weiteren Indikatoren
erfasst, wovon nur zwei Indikatoren (Kongruenz zwischen Ausbildung und Interessen und
Kongruenz zwischen Ausbildung und Fähigkeiten) in den Mediatormodellen verwendet wurden.
Bei den Zusammenhangsanalysen (Forschungsfrage 1) wurden die Einzelindikatoren verwendet.
Um nur jeweils die Effekte der Kongruenz zwischen der ausgedrückten Aspiration und dem
ausgedrückten Ausbildungswunsch (subjektive Kongruenz und Systemkongruenz) bzw. der
Kongruenz zwischen Interessen und Ausbildung (Interessenkongruenz) vergleichen zu können,
wurden als Analysemethode MIMIC-Modelle mit metrischen Einzelindikatoren, sogenannten
Kovariaten, eingesetzt. Mit MIMIC-Modellen können die direkten Effekte einzelner, beobachtbarer
Hintergrundvariablen auf die latenten, endogenen Konstrukte und außerdem die Messfehler
geschätzt werden. Grundlage der Schätzung bildet wie bei einem Strukturgleichungsmodell die
Kovarianzmatrix. Die unterschiedliche Skalierung bzw. Erhebung der beiden Variablen der
subjektiven Kongruenz (7-stufig und 5-stufig) könnte eventuell Auswirkungen auf die Effekte
haben, was in dieser Untersuchung jedoch nicht analysiert werden konnte. Fünf oder mehrstufige
Likert-Skalen, sogenannte Rating-Skalen, werden jedoch normalerweise als Intervallskalen
wahrgenommen. Die Struktur von Rating-Skalen entspricht genau genommen einer Ordinalskala,
deren Rangplätze verbal differenziert sind. Wenn jedoch angenommen werden kann, dass die
Abstände zwischen den Kategorien als gleich eingeschätzt oder interpretiert werden können, dann
können diese als intervallskaliert bzw. metrisch definiert werden (Töpfer, 2010).
Bei den Mediatormodellen (Forschungsfrage 2) könnte die unterschiedliche Operationalisierung
der subjektiven Kongruenz ebenfalls Auswirkungen auf die Zusammenhänge mit den Kriterien
haben, da die beiden latenten Faktoren der subjektiven Kongruenz mit verschiedenen Indikatoren
operationalisiert wurden. Die subjektive Kongruenz 1 wurde mit zwei Indikatoren (dichotom und
7-stufig) gemessen, die jeweils die Kongruenz zwischen der ausgedrückten Aspiration und dem
227
ausgedrückten Ausbildungswunsch erfassen. Die subjektive Kongruenz 2 wurde mit drei
Indikatoren gemessen, der Kongruenz zwischen Ausbildung und ausgedrückter Aspiration,
Ausbildung und Interessen und Ausbildung und Fähigkeiten. Eine explorative Faktorenanalyse
bestätigte die Eindimensionalität des Faktors. Das CFA-Messmodell mit den drei Indikatoren ergab
eine akzeptable durchschnittlich erfasste Varianz (AVE) des Faktors (.756). Obwohl Faktoren mit
reflektiven Indikatoren, mit der gleichen Reliabilität, austauschbar sind, ohne dass sie die Defini-
tion des Konstrukts verändern (Kline, 2011), könnte die unterschiedliche Operationalisierung der
Konstrukte dennoch Auswirkungen auf die Parameterschätzungen haben, was in dieser Untersu-
chung ebenfalls nicht analysiert werden konnte. Zukünftige Forschungsvorhaben sollten die
subjektive Kongruenz mit mehreren Indikatoren erfassen, da die einzelnen Indikatoren zusätzlich
Aufschluss über die tatsächliche Wahrnehmung der Ausbildungssituation gaben und
Begründungen für die Fluktuationsabsicht lieferten.
228
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Wirtschaftskammern Österreichs. (2012b). Die 10 häufigsten Lehrberufe bei Mädchen 2011.
Zugriff am 24.09.2012. Verfügbar unter www.wko.at/statistik/wgraf/2012_02_Lehrlinge-
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253
VII ANHANG
1 ANHANG A: Messinstrumente
Seitenanzahl
A1: Schülerfragebogen „Berufswunsch und Ausbildungswunsch“ (t1) 1
A2: Schülerfragebogen „Berufswunsch und Ausbildungswunsch“ (t2) 2
A3: AIST-R (Interessentest) 2
A4: UST-R (Umweltstrukturtest) 2
A5: Schülerfragebogen „Berufswunsch – Vorstellungen – Leistung“ (Teil 1) 1
A6: Lehrlingsfragebogen „Berufswunsch – Vorstellungen – Leistung“ (Teil 1) 2
A7: Leistungsbeurteilung durch den Ausbilder 1
A8: Schülerfragebogen „Zufriedenheit mit der Ausbildung in der Schule“ 2
A9: Lehrlingsfragebogen „Zufriedenheit mit der Ausbildung im Lehrberuf“ 2
A10: Schülerfragebogen „Verhalten in der Schule“ 3
A11: Lehrlingsfragebogen „Verhalten in der Ausbildung“ 3
254
A1: Schülerfragebogen „Berufswunsch und Ausbildungswunsch“ (t1)
Schule:
Klasse: ................ Name: ......................................................................... Datum
Berufswunsch und Ausbildungswunsch
Traumberuf
1. Was wäre dein absoluter Traumberuf, egal ob du das machen kannst?
......................................................................................................................................................................
Berufswunsch
2. Welchen Berufswunsch hast du?
Für welchen Beruf möchtest du tatsächlich nach der Hauptschule ausgebildet werden?
(Bitte beschreibe deinen Berufswunsch, so gut du es im Moment weißt)?
......................................................................................................................................................................
3. Wie sicher bist du dir über deinen Berufswunsch?
Bitte ankreuzen: 1
vollkommen
sicher
2
sehr sicher
3
eher sicher
4
mittel sicher
5
eher
unsicher
6
unsicher
7
überhaupt
nicht sicher
Schulwunsch oder Ausbildungswunsch
4. In welche Schule möchtest du nach der Hauptschule gehen?
(Bitte gib Schultyp und Fachbereich an, wenn du es schon weißt.)
Wenn du eine Lehre beginnst: Welche Ausbildung möchtest du nach der Hauptschule machen?
......................................................................................................................................................................
5. Wie sicher bist du dir über deinen Schulwunsch oder Ausbildungswunsch?
Bitte ankreuzen: 1
vollkommen
sicher
2
sehr sicher
3
eher sicher
4
mittel sicher
5
eher
unsicher
6
unsicher
7
überhaupt
nicht sicher
Erwartungen an die Ausbildung Bitte ankreuzen:
6. Unter 2. hast du deinen Berufswunsch genannt. ja nein
Unter 4. hast du deinen Schulwunsch oder Ausbildungswunsch genannt.
Glaubst du, dass die beiden zusammen passen? ................................................................
7. Was glaubst du, wie gut passen die beiden zusammen?
Bitte ankreuzen: 1
sehr gut
2
gut
3
weniger gut
4
mittelmäßig
5
eher schlecht
6
schlecht
7
sehr schlecht
255
A2: Schülerfragebogen „Berufswunsch und Ausbildungswunsch“ (t2)
Schule: >................................. Klasse: ........ Name: .......................................................... Datum
Ausbildungswunsch: SCHULE / LEHRE
Berufswunsch vs. Wunschberuf
1. Für welchen Beruf möchtest du nach dieser Schule ausgebildet werden (Berufswunsch)?
............................................................................................................................................................................................
2. Wie sicher bist du dir über deinen Berufswunsch?
Bitte ankreuzen: 5
sehr sicher 4
eher sicher 3
mittel sicher 2
eher unsicher 1
sehr unsicher
3. Ist dein Berufswunsch dein Wunschberuf? � JA � NEIN
4. Falls NEIN: Was wäre dein Wunschberuf? ....................................................................................................
.......................................................................................................................................... 5 4 3 2 1
5. Falls NEIN: Aus welchen Gründen kannst du deinen Wunschberuf nicht wählen?
Bitte ankreuzen! stim
mt
vollk
omm
en
stim
mt e
her
stim
mt
teils
, tei
ls
stim
mt w
enig
er
stim
mt
übe
rhau
pt n
icht
a) weil ich nur nach Informationen zu Berufen und Ausbildungswegen gesucht habe, für die ich mich interessiere.
b) weil ich nicht nach Informationen zu Berufen und Ausbildungswegen gesucht habe, für
die ich mich weniger interessiere.
c) weil mich meine Eltern bei der Wahl meines Wunschberufes nicht unterstützt haben.
d) weil mich meine Schulkollegen/-kolleginnen bei Wahl meines Wunschberufes nicht
unterstützt haben.
e) weil mich meine Lehrer/-innen bei der Wahl meines Wunschberufes nicht unterstützt
haben.
f) weil ich nur innerhalb meines Verwandten- und Bekanntenkreises nach Informationen
über meinen Wunschberuf gesucht habe.
g) weil meine schulische Leistung (Noten) nicht ausreichend ist.
h) weil ich nicht weiß, welche Fähigkeiten ich habe.
i) weil ich nicht weiß, welche Interessen ich habe.
j) weil ich nicht weiß, welche Ausbildung bzw. Schule ich für meinen Wunschberuf
brauche.
k) weil mir ein Ausbildungsplatz (Schule oder Lehrstelle) wichtig ist, egal in welchem
Beruf.
l) weil ich mich nicht genug angestrengt habe, um einen Ausbildungsplatz in meinem
Wunschberuf zu erhalten.
m) weil mein Wunschberuf nicht zu meinem Geschlecht passt.
n) weil ich bei der Wahl meines Berufes Verpflichtungen meinen Eltern gegenüber habe.
o) weil mir meine Eltern eine Ausbildung in meinem Wunschberuf nicht erlauben.
p) weil es keinen Ausbildungsplatz für meinen Wunschberuf in der Nähe meines
Wohnortes gibt.
q) wegen der geringen Arbeitsplatzchancen in meinem Wunschberuf.
6. Sonstige Gründe: ...............................................................................................................................................
............................................................................................................................................................................
256
Ausbildungswunsch: Schule oder Lehre
7. Ich werde im Herbst in folgende Schule gehen (Name der Schule, Ort):
Ich werde im Herbst folgende Lehre beginnen (Lehrberuf, Betrieb/Unternehmen/Firma, Ort):
............................................................................................................................................................................................
............................................................................................................................................................................................
8. Wie sicher bist du dir über deinen Ausbildungswunsch?
Bitte ankreuzen: 5
sehr sicher 4
eher sicher 3
mittel sicher 2
eher unsicher 1
sehr unsicher
9. Ich war in dieser Schule / Betrieb schnuppern. � Ja � Nein
10. Ich habe mir die Schule / Betrieb angesehen. � Ja � Nein
(z.B. Tag der offenen Tür)
5 4 3 2 1
11. Aus welchen Gründen hast du dich für diese Schule entschieden?
Aus welchen Gründen hast du dich für diesen Betrieb entschieden?
Bitte ankreuzen!
stim
mt
vollk
omm
en
stim
mt e
her
stim
mt
teils
teils
stim
mt w
enig
er
stim
mt
über
haup
t nic
ht
a) weil diese Ausbildung mit meinen Interessen übereinstimmt.
b) weil diese Ausbildung mit meinem Berufswunsch (laut Frage 1) übereinstimmt.
c) weil diese Ausbildung mit meinen Fähigkeiten übereinstimmt.
d) weil diese Ausbildung zu meinem Geschlecht (männlich / weiblich) passt.
e) weil diese Ausbildung in der Bevölkerung angesehen ist.
f) weil ich mit dieser Ausbildung viel Geld verdiene.
* g) weil ich in dieser Schule/Betrieb schnuppern war.
* h) wegen der Betreuung durch die Personen, als ich in dieser Schule/Betrieb schnuppern
war.
* i) weil ich mir diese Schule/Betrieb angesehen habe (z.B. Tag der offenen Tür, im
Rahmen des Berufsorientierungsunterrichts mit der Schule).
j) wegen der Informationen, die ich über diese Ausbildung (Schule/Betrieb) habe.
k) Schule: wegen der Fächer, die in dieser Schule angeboten werden.
Lehre: wegen der Ausbildungsmöglichkeiten, die im Betrieb angeboten werden.
l) Schule: wegen der Personen, die dort unterrichten (Direktor, Lehrer etc.)
Lehre: wegen der Personen, die dort arbeiten (Vorgesetzte(r), Kollegen etc.)
m) weil dieser Ausbildungsplatz (Schule/Betrieb) in der Nähe meines Wohnortes liegt.
n) wegen der erwarteten Arbeitsplatzchancen.
* = nur wenn du bei 9 bzw. 10 JA angekreuzt hast!
12. Sonstige Gründe: ..............................................................................................................................................
...........................................................................................................................................................................
...........................................................................................................................................................................
257
A3: AIST-R (Interessentest)
Schule: Klasse: ......... Name: ............................................................. Datum
Wie sehr interessieren dich folgende Tätigkeiten? Interessieren heißt: etwas gerne tun, etwas wegen der Sache selbst tun.
5 4 3 2 1 Das interessiert
mich sehr; das tue ich sehr gerne
Das interessiert mich ziemlich
Das interessiert mich etwas
Das interessiert mich wenig
Das interessiert mich gar nicht; das tue ich nicht gerne
Bitte hier die Punkte (Zahlenwert) eintragen
1. mit Maschinen oder technischen Geräten arbeiten ........................................................
2. in einem Versuchslabor Experimente durchführen .........................................................
3. etwas nach künstlerischen Gesichtspunkten gestalten ..................................................
4. andere Personen betreuen oder pflegen ........................................................................
5. eine Gruppe bei der Arbeit leiten ...................................................................................
6. eine Buchhaltung führen ................................................................................................
7. untersuchen, wie etwas funktioniert ...............................................................................
8. wissenschaftliche Artikel lesen .......................................................................................
9. Geschichten oder Reportagen schreiben .......................................................................
10. jemanden unterrichten oder erziehen .............................................................................
11. ein Geschäft oder Unternehmen führen .........................................................................
12. mit einem Schreibprogramm arbeiten ............................................................................
13. Metall/Holz bearbeiten, etwas aus Metall/Holz herstellen ...............................................
14. sich mit unerforschten Dingen beschäftigen ...................................................................
15. Dichtungen/Literatur lesen und interpretieren ................................................................
16. andere Menschen beraten .............................................................................................
17. eine Diskussion leiten ....................................................................................................
18. Geschäftsbriefe schreiben .............................................................................................
19. Arbeiten verrichten, bei denen man sich körperlich anstrengen muss .............................
20. etwas genau beobachten und analysieren .....................................................................
21. Dinge tun, bei denen es auf Kreativität und Fantasie ankommt ......................................
22. sich die Probleme anderer Menschen anhören ..............................................................
23. für eine Sache Werbung betreiben .................................................................................
24. Arbeiten ausführen, die Genauigkeit und Ausdauer erfordern ........................................
25. in einen Computer neue Teile einbauen ........................................................................
26. das Verhalten von Tieren oder Pflanzen untersuchen ....................................................
27. sich mit vergangenen Kulturen auseinander setzen .......................................................
28. andere Menschen bedienen, für andere sorgen .............................................................
29. eine Veranstaltung organisieren ....................................................................................
30. Angebote einholen und vergleichen ...............................................................................
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258
5 4 3 2 1 Das interessiert
mich sehr; das tue ich sehr gerne
Das interessiert mich ziemlich
Das interessiert mich etwas
Das interessiert mich wenig
Das interessiert mich gar nicht; das tue ich nicht gerne
Bitte hier die Punkte (Zahlenwert) eintragen
31. Konstruktionspläne zeichnen .........................................................................................
32. über längere Zeit an der Lösung eines Problems arbeiten .............................................
33. Dinge schön gestalten (formen, verzieren, schmücken) .................................................
34. sich für die Anliegen anderer einsetzen ..........................................................................
35. andere beaufsichtigen oder kontrollieren ........................................................................
36. Statistiken anlegen und auswerten .................................................................................
37. elektrische Geräte oder Anlagen bauen .........................................................................
38. chemische, physikalische oder biologische Versuche durchführen ................................
39. eine fremde Sprache lernen ...........................................................................................
40. Kontakte anknüpfen, mit Leuten ins Gespräch kommen ................................................
41. für eine Sache in der Öffentlichkeit auftreten ................................................................
42. über etwas Aufzeichnungen oder Listen führen ..............................................................
43. auf einer Baustelle arbeiten ............................................................................................
44. ein Computerprogramm entwickeln ................................................................................
45. in einer Schauspiel- oder Musikgruppe spielen ..............................................................
46. hilfsbedürftige Kinder oder Erwachsene betreuen ..........................................................
47. andere von etwas überzeugen oder zu etwas veranlassen ............................................
48. Dinge sammeln, ordnen oder verwalten .........................................................................
49. Servicearbeiten durchführen (reinigen, instandhalten, reparieren) ................................
50. die Ursachen eines Problems erforschen .......................................................................
51. Bilder malen, Zeichnen ................................................................................................
52. Kranke oder Verletzte versorgen ....................................................................................
53. mit anderen Menschen verhandeln ................................................................................
54. die Einhaltung von Richtlinien überwachen ....................................................................
55. etwas nach einem Plan oder einer Skizze anfertigen .....................................................
56. herausfinden, was man mit einem Computerprogramm alles tun kann ...........................
57. etwas mit sprachlichen Mitteln künstlerisch gestalten .....................................................
58. sich in die Situation anderer Menschen hineindenken ....................................................
59. das Amt des Sprechers in einer Gruppe übernehmen ....................................................
60. eine Abrechnung kontrollieren ........................................................................................
R I A S E C
Seite 1 Berufswunsch:
Seite 2
Summe / RW
SW Person-Typ:
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259
A4: UST-R (Umweltstrukturtest)
Schule: ............................... Klasse: ......... Name: ............................................................. Datum
Wie wichtig sind für dich folgende Tätigkeiten? Bei diesem Fragebogen geht es darum, welche Tätigkeiten in einem bestimmten Beruf oder einer bestimmten Ausbildung wichtig sind.
Mein Ausbildungswunsch: (Schule oder Lehre)
Es folgt nun eine Liste mit 60 beruflichen/schulischen Tätigkeiten. Gib bitte für jede Tätigkeit an, wie wichtig sie in der oben eingetragenen Ausbildung ist. (Es geht nicht darum, wie wichtig etwas sein sollte!)
(Manche Tätigkeiten – z.B. „andere beaufsichtigen oder kontrollieren“ – kann man in der Regel erst nach Abschluss einer Ausbildung durchführen. Gib in solchen Fällen an, wie gut man sich in der angeführten Ausbildung auf diese Tätigkeiten vorbereiten kann.)
5 4 3 2 1
sehr wichtig (darauf kann man sich sehr gut vorbereiten)
ziemlich wichtig mittelmäßig
wichtig wenig wichtig
nicht wichtig (darauf kann man sich nur
schlecht vorbereiten)
Bitte hier die Punkte (Zahlenwert) eintragen
1. mit Maschinen oder technischen Geräten arbeiten ..........................................................
2. in einem Versuchslabor Experimente durchführen ...........................................................
3. etwas nach künstlerischen Gesichtspunkten gestalten ....................................................
4. andere Personen betreuen oder pflegen .........................................................................
5. eine Gruppe bei der Arbeit leiten .....................................................................................
6. eine Buchhaltung führen ..................................................................................................
7. untersuchen, wie etwas funktioniert .................................................................................
8. wissenschaftliche Artikel lesen ........................................................................................
9. Geschichten oder Reportagen schreiben .........................................................................
10. jemanden unterrichten oder erziehen ..............................................................................
11. ein Geschäft oder Unternehmen führen ...........................................................................
12. mit einem Schreibprogramm arbeiten ..............................................................................
13. Metall/Holz bearbeiten, etwas aus Metall/Holz herstellen ................................................
14. sich mit unerforschten Dingen beschäftigen ....................................................................
15. Dichtungen/Literatur lesen und interpretieren ..................................................................
16. andere Menschen beraten ...............................................................................................
17. eine Diskussion leiten ......................................................................................................
18. Geschäftsbriefe schreiben ...............................................................................................
19. Arbeiten verrichten, bei denen man sich körperlich anstrengen muss ..............................
20. etwas genau beobachten und analysieren .......................................................................
21. Dinge tun, bei denen es auf Kreativität und Fantasie ankommt .......................................
22. sich die Probleme anderer Menschen anhören ................................................................
23. für eine Sache Werbung betreiben ..................................................................................
24. Arbeiten ausführen, die Genauigkeit und Ausdauer erfordern .........................................
260
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5 4 3 2 1 sehr wichtig
(darauf kann man sich sehr gut vorbereiten)
ziemlich wichtig mittelmäßig
wichtig wenig wichtig nicht wichtig
(darauf kann man sich nur schlecht vorbereiten)
Bitte hier die Punkte (Zahlenwert) eintragen
25. in einen Computer neue Teile einbauen ..........................................................................
26. das Verhalten von Tieren oder Pflanzen untersuchen .....................................................
27. sich mit vergangenen Kulturen auseinander setzen .........................................................
28. andere Menschen bedienen, für andere sorgen ..............................................................
29. eine Veranstaltung organisieren ......................................................................................
30. Angebote einholen und vergleichen .................................................................................
31. Konstruktionspläne zeichnen ...........................................................................................
32. über längere Zeit an der Lösung eines Problems arbeiten ...............................................
33. Dinge schön gestalten (formen, verzieren, schmücken) ..................................................
34. sich für die Anliegen anderer einsetzen ...........................................................................
35. andere beaufsichtigen oder kontrollieren .........................................................................
36. Statistiken anlegen und auswerten ..................................................................................
37. elektrische Geräte oder Anlagen bauen ...........................................................................
38. chemische, physikalische oder biologische Versuche durchführen ..................................
39. eine fremde Sprache lernen ............................................................................................
40. Kontakte anknüpfen, mit Leuten ins Gespräch kommen ..................................................
41. für eine Sache in der Öffentlichkeit auftreten ...................................................................
42. über etwas Aufzeichnungen oder Listen führen ...............................................................
43. auf einer Baustelle arbeiten .............................................................................................
44. ein Computerprogramm entwickeln .................................................................................
45. in einer Schauspiel- oder Musikgruppe spielen ................................................................
46. hilfsbedürftige Kinder oder Erwachsene betreuen ............................................................
47. andere von etwas überzeugen oder zu etwas veranlassen ..............................................
48. Dinge sammeln, ordnen oder verwalten ..........................................................................
49. Servicearbeiten durchführen (reinigen, instandhalten, reparieren) ...................................
50. die Ursachen eines Problems erforschen ........................................................................
51. Bilder malen, Zeichnen ....................................................................................................
52. Kranke oder Verletzte versorgen .....................................................................................
53. mit anderen Menschen verhandeln ..................................................................................
54. die Einhaltung von Richtlinien überwachen ......................................................................
55. etwas nach einem Plan oder einer Skizze anfertigen .......................................................
56. herausfinden, was man mit einem Computerprogramm alles tun kann ............................
57. etwas mit sprachlichen Mitteln künstlerisch gestalten ......................................................
58. sich in die Situation anderer Menschen hineindenken .....................................................
59. das Amt des Sprechers in einer Gruppe übernehmen .....................................................
60. eine Abrechnung kontrollieren .........................................................................................
261
© by Beltz Test GmbH, Göttingen · Nachdruck und jegliche Art der Vervielfältigung verboten Seite 261
A5: Schülerfragebogen „Berufswunsch – Vorstellungen – Leistung“ (Teil 1)
Schule: Name /Nr.: .......................................................... Datum
Berufswunsch – Vorstellungen – Leistung
Sie besuchen derzeit diese Schule. Im Juni/Juli 2009 haben Sie einen bestimmten Berufswunsch genannt.
1. Mein Berufswunsch vom Juni/Juli 2009: .....................................................................................................................................
2. Ist das auch Ihr derzeitiger Berufswunsch? � Ja � Nein
3. Falls NEIN: Was wäre Ihr derzeitiger Berufswunsch? .....................................................................................................................................
Sie hatten im Juni/Juli 2009 bestimmte Vorstellungen von der Ausbildung in dieser Schule.
5 4 3 2 1
4. Bitte beurteilen Sie auf folgender Skala, wie gut die Ausbildung in dieser Schule mit Ihren ursprünglichen Vorstellungen übereinstimmt.
Bitte ankreuzen!
stim
mt
vollk
omm
en
stim
mt e
her
stim
mt t
eils
teils
stim
mt w
enig
er
stim
mt
über
haup
t nic
ht
a) Die Ausbildung passt zu meinem Berufswunsch vom Juni/Juli 2009 (laut Frage 1).
b) Die Ausbildung passt zu meinem derzeitigen Berufswunsch laut Frage 3 (nur beantworten, wenn Sie jetzt einen anderen Berufswunsch haben als im Juni/Juli 2009).
c) Die Ausbildung stimmt mit meinen Interessen überein.
d) Die Ausbildung stimmt mit meinen Fähigkeiten überein.
e) Die Ausbildung passt zu meinem Geschlecht (männlich / weiblich).
f) Die Informationen, die ich über die Ausbildung in dieser Schule hatte, stimmen mit der Wirklichkeit überein.
g) Die Informationen, die ich über die in der Schule angebotenen Fächer hatte, stimmen mit der Wirklichkeit überein.
h) Meine Vorstellungen über die Personen (Lehrer, Direktor etc.), die hier unterrichten, stimmen mit der Wirklichkeit überein.
Meine Leistung
5. Wie schätzen Sie Ihre schulische Leistung insgesamt im Vergleich zu Ihren Klassenkameraden ein?
Meine Leistung ist im Vergleich zu meinen Klassenkameraden insgesamt
5 4 3 2 1
deutlich besser
etwas besser
durch-schnittlich
etwas schlechter
deutlich schlechter
Bitte ankreuzen!
Notendurchschnitt Semesterzeugnis: 777. Herzlichen Dank!
262
A6: Lehrlingsfragebogen „Berufswunsch – Vorstellungen – Leistung“ (Teil 1)
Ausbildung: .............................................................. Name/Nr.: ............................................ Datum: ..................
Berufswunsch – Vorstellungen – Leistung
Sie machen derzeit eine Lehre und lassen sich für einen bestimmten Beruf ausbilden.
Im Juni/Juli 2009 haben Sie einen bestimmten Berufswunsch genannt.
1. Mein Berufswunsch vom Juni/Juli 2009: .....................................................................................................................................
2. Ist das auch Ihr derzeitiger Berufswunsch? � Ja � Nein
3. Falls NEIN: Was wäre Ihr derzeitiger Berufswunsch? .....................................................................................................................................
Sie hatten im Juni/Juli 2009 bestimmte Vorstellungen von dieser Ausbildung. 5 4 3 2 1
4. Bitte beurteilen Sie auf folgender Skala, wie gut die Ausbildung in diesem Betrieb mit Ihren ursprünglichen Vorstellungen übereinstimmt.
Bitte ankreuzen!
st
imm
t
vollk
omm
en
stim
mt e
her
stim
mt t
eils
teils
stim
mt w
enig
er
stim
mt ü
berh
aupt
ni
cht
a) Die Ausbildung passt zu meinem Berufswunsch vom Juni/Juli 2009 (laut Frage 1).
b) Die Ausbildung passt zu meinem derzeitigen Berufswunsch laut Frage 3 (nur beantworten, wenn Sie jetzt einen anderen Berufswunsch haben als im Juni/Juli 2009).
c) Die Ausbildung stimmt mit meinen Interessen überein.
d) Die Ausbildung stimmt mit meinen Fähigkeiten überein.
e) Die Ausbildung passt zu meinem Geschlecht (männlich / weiblich).
f) Die Informationen, die ich über die Ausbildung in diesem Betrieb hatte, stimmen mit der Wirklichkeit überein.
g) Die Informationen, die ich über die Ausbildungsmöglichkeiten in diesem Betrieb hatte, stimmen mit der Wirklichkeit überein.
h) Meine Vorstellungen von den Personen (Vorgesetzte(r), Kollegen etc.), die hier arbeiten, stimmen mit der Wirklichkeit überein.
263
Meine Leistung im Betrieb
5. Bitte beurteilen Sie nun selbst Ihre Leistungen in der Berufsausbildung.
Als Maßstab soll Ihnen Ihre Leistung im Vergleich zu den durchschnittlichen Anforderungen (Normalleistung) Ihrer Tätigkeit dienen.
Dabei bedeutet: 5 4 3 2 1
1 = die Anforderungen wurden nicht erfüllt (unakzeptabel) 2 = die Anforderungen wurden bedingt erfüllt (noch akzeptabel) 3 = die Anforderungen wurden erfüllt (Normalleistung) 4 = die Anforderungen wurden übererfüllt (überdurchschnittliche Leistung) 5 = die Anforderungen wurden bei weitem übererfüllt (außergewöhnliche Leistung)
Bitte kreuzen Sie in jedem aufgeführten Leistungsaspekt genau eine der angegebenen fünf Möglichkeiten an.
au
ßerg
ew
öh
nlic
he
L
eis
tun
g
üb
erd
urc
hsc
hn
itt-
lich
e L
eis
tun
g
No
rma
lleis
tun
g
no
ch a
kzep
tab
el
un
akz
ep
tab
el
a) Qualität der Ergebnisse (Verwertbarkeit, Freiheit von Mängeln, Beanstandungen, Termineinhaltung etc.)
b) Arbeitsmenge (Menge der in einer vorgegebenen Zeit erzielten Ergebnisse, Schnelligkeit)
Bitte geben Sie zum Abschluss noch eine Beurteilung ab, die den Gesamteindruck Ihrer eigenen Leistung widerspiegelt. Messen Sie bitte Ihre Einschätzung dazu an den Leistungen Ihrer Arbeitskollegen.
6. Meine Leistung ist im Vergleich zu meinen Arbeitskollegen insgesamt
5 4 3 2 1
deutlich besser
etwas besser
durch-schnittlich
etwas schlechter
deutlich schlechter
Bitte ankreuzen!
Meine Leistung in der Berufsschule
Berufsschule, Ort: .......................................................................................................................
7. Meine schulische Leistung ist im Vergleich zu meinen Berufsschulkollegen insgesamt
5 4 3 2 1
deutlich besser
etwas besser
durch-schnittlich
etwas schlechter
deutlich schlechter
Bitte ankreuzen!
8. Berufsschulzeugnis: Notendurchschnitt ..........................
264
A7: Leistungsbeurteilung durch den Ausbilder
Ausbilder: .................................................. Lehrling: ........................................................ Datum: ......................
LEISTUNGSBEURTEILUNG DURCH DEN AUSBILDER
Auf diesem Formular soll die individuelle Leistung des Auszubildenden (im Folgendem wird der Einfachheit halber die männliche Form verwendet) unter verschiedenen Gesichtspunkten beurteilt werden.
Es ist sehr wichtig, dass Sie Ihre ehrliche Einschätzung abgeben und dabei weder besonders „streng“ noch besonders „milde“ urteilen. Die Angaben erfolgen in anonymisierter Form. Rückschlüsse auf die teilnehmenden Personen sind nicht möglich.
1. Bitte beurteilen Sie nun die Leistungen des Auszubildenden in der Berufsausbildung.
Als Maßstab soll Ihnen die Leistung entsprechend den durchschnittlichen Anforderungen (Normalleistung) bei der Tätigkeit dienen. Dabei bedeutet: 5 4 3 2 1
1 = die Anforderungen wurden nicht erfüllt (unakzeptabel) 2 = die Anforderungen wurden bedingt erfüllt (noch akzeptabel) 3 = die Anforderungen wurden erfüllt (Normalleistung) 4 = die Anforderungen wurden übererfüllt (überdurchschnittliche Leistung) 5 = die Anforderungen wurden bei weitem übererfüllt (außergewöhnliche Leistung)
Bitte kreuzen Sie in jedem aufgeführten Leistungsaspekt genau eine der angegebenen fünf Möglichkeiten an.
au
ße
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wöh
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he
Leis
tun
g
üb
erd
urc
hsc
hnitt
lich
e
Leis
tun
g
Norm
alle
istu
ng
no
ch a
kzepta
bel
un
akz
epta
bel
a) Qualität der Ergebnisse (Verwertbarkeit, Freiheit von Mängeln, Beanstandungen, Termineinhaltung etc.)
b) Arbeitsmenge (Menge der in einer vorgegebenen Zeit erzielten Ergebnisse, Schnelligkeit)
5 4 3 2 1
2. Wie wahrscheinlich ist es nach Ihrer Erfahrung, dass der Lehrling ...
seh
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sehr
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ah
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he
inlic
h
a) sich freiwillig für eine Zusatzaufgabe meldet.
b) den Anweisungen auch in Abwesenheit des Vorgesetzten folgt.
Bitte geben Sie zum Abschluss noch eine Beurteilung ab, die Ihren Gesamteindruck der Leistung des Lehrlings widerspiegelt. Messen Sie Ihre Einschätzung dazu bitte an den Leistungen anderer Arbeitskollegen.
3. Die Leistung des Lehrlings ist im Vergleich zu anderen Arbeitskollegen insgesamt
Bitte ankreuzen!
5 4 3 2 1 deutlich besser
etwas besser
durch-schnittlich
etwas schlechter
deutlich schlechter
4. Der Lehrling hat die Anforderungen insgesamt
Bitte ankreuzen!
5 4 3 2 1 weit
übertroffen übertroffen erfüllt bedingt
erfüllt nicht erfüllt
Unterschrift: ............................................................ Herzlichen Dank!
265
A8: Schülerfragebogen „Zufriedenheit mit der Ausbildung in der Schule“
Schule: Name /Nr.: .......................................................... Datum
Zufriedenheit mit der Ausbildung in der Schule
1. Wie zufrieden sind Sie mit der Ausbildung in dieser Schule insgesamt? (Bitte nur ein Gesicht ankreuzen!)
� � � � � � �
sehr zufrieden ................................................................................................................ sehr unzufrieden
2. Bitte bewerten Sie bei den folgenden Fragen, wie zufrieden Sie sind.
Bitte ankreuzen!
4
Sehr zufrieden
3
Mehr zufrieden als unzufrieden
2
Mehr unzufrieden, als zufrieden
1
Sehr unzufrieden
a) Wie zufrieden sind Sie mit den Beziehungen zu den anderen Klassenkameraden?
b) Wie zufrieden sind Sie mit der Art, wie die Lehrkräfte in der Schule unterrichten?
c) Wie zufrieden sind Sie mit dem Unterrichtsinhalt?
d) Wie zufrieden sind Sie mit der Ausstattung der Schule (Klassenräume, Ausbildungsplätze, Einrichtung, technische Hilfsmittel etc.)?
e) Wie zufrieden sind Sie mit Ihren Noten (Tests, Schularbeiten, Prüfungen)?
3. Bitte bewerten Sie nun mit den Punkten 4 bis 1 wie zufrieden Sie mit der Ausbildung in der Schule insgesamt sind?
4
Sehr zufrieden
3
Mehr zufrieden als unzufrieden
2
Mehr unzufrieden, als zufrieden
1
Sehr unzufrieden
Bitte ankreuzen! ℵ
ℵ ℵ ℵ
Wenn Sie 4 oder 3 angekreuzt haben � weiter zu Frage 4, 5 und 8 (Rückseite)!
Wenn Sie 2 oder 1 angekreuzt haben � weiter zu Frage 6, 7 und 8 (Rückseite)!
266
Bitte bei den folgenden Fragen jeweils nur eine Antwort ankreuzen!
4. Falls Sie insgesamt mehr zufrieden als unzufrieden sind, wie würden Sie es begründen?
A Ich erwarte nicht sehr viel von der Ausbildung in dieser Schule.
B Mit der Zeit habe ich mich an die Ausbildung in dieser Schule gewöhnt und ich habe meine Wünsche an sie angepasst.
C Das ist die richtige Schule für mich und sie erfüllt meine Erwartungen an eine gute Ausbildung.
5. Falls Sie insgesamt mehr zufrieden als unzufrieden sind, welche der folgenden Feststellungen kommt Ihrer Meinung am nächsten?
A Die Ausbildung in dieser Schule erfüllt zwar nicht meine Erwartungen an eine gute Ausbildung, aber es könnte ja viel schlimmer sein.
B Die Ausbildung in dieser Schule entspricht meinen Wünschen und ich möchte, dass alles so bleibt wie bisher.
C Die Ausbildung in dieser Schule entspricht meinen Wünschen und ich erwarte in Zukunft sogar noch Verbesserungen.
6. Falls Sie insgesamt mehr unzufrieden als zufrieden sind, wie würden Sie es begründen?
A Die Ausbildung in dieser Schule erfüllt nicht einmal geringe Erwartungen an eine gute Ausbildung.
B Ich erwarte von einer guten Ausbildung viel mehr als mir diese Schule bietet.
C Ich erwarte in Zukunft von der Ausbildung in dieser Schule viel mehr als sie mir jetzt bietet (ich habe noch Hoffnung).
7. Falls Sie insgesamt mehr unzufrieden als zufrieden sind, welche der folgenden Feststellungen kommt Ihrer Meinung am nächsten?
D Die Ausbildung in dieser Schule entspricht nicht meinen Erwartungen an eine gute Ausbildung, aber ich kann nichts zur Verbesserung tun.
E Die Ausbildung in dieser Schule entspricht nicht meinen Wünschen, und wenn sich nicht in absehbarer Zeit etwas ändert, breche ich die Ausbildung ab.
F Die Ausbildung in dieser Schule entspricht nicht meinen Wünschen, aber durch eigene Bemühungen und mit der Hilfe anderer versuche ich etwas zu verbessern.
8. Welche der aufgezählten Aussagen kommt Ihrer persönlichen Einstellung am nächsten:
G Auch wenn ich woanders bessere Noten hätte, würde ich die Schule nicht wechseln.
H Ich will die Schule nicht unbedingt wechseln, aber ich würde es tun, wenn ich dadurch bessere Noten hätte.
I Ich würde die Schule wechseln, wenn ich eine andere fände, die meinen Wünschen mehr entspricht, falls ich dort die gleichen Noten hätte.
J Ich würde die Schule wechseln, wenn ich eine andere fände, die meinen Wünschen mehr entspricht, auch wenn ich dadurch schlechtere Noten hätte.
267
A9: Lehrlingsfragebogen „Zufriedenheit mit der Ausbildung im Lehrberuf“
Ausbildung: .................................................... Name/Nr.: ................................................... Datum: ..................
Zufriedenheit mit der Ausbildung im Lehrberuf
1. Wie zufrieden sind Sie mit der Ausbildung in diesem Betrieb insgesamt? (Bitte nur ein Gesicht ankreuzen!)
� � � � � � �
sehr zufrieden ................................................................................................................ sehr unzufrieden
Bitte bewerten Sie bei den folgenden Fragen, wie zufrieden Sie sind.
2. Zufriedenheit mit der Ausbildung im Betrieb
Bitte ankreuzen!
4
Sehr zufrieden
3
Mehr zufrieden als unzufrieden
2
Mehr unzufrieden, als zufrieden
1
Sehr unzufrieden
a) Wie zufrieden sind Sie Beziehungen zu den anderen Mitarbeitern (Kollegen) im Betrieb?
b) Wie zufrieden sind Sie mit der Beziehung zu Ihrem Vorgesetzen (den Beziehungen zu Ihren Vorgesetzten)?
c) Wie zufrieden sind Sie mit der Arbeitstätigkeit selbst, die Sie täglich tun?
d) Wie zufrieden sind Sie mit Ihren Arbeitsbedin-gungen (Arbeitsraum, Umgebung, Hilfsmittel, Ausstattung etc.)?
e) Wie zufrieden sind Sie mit der Entlohnung?
3. Zufriedenheit mit der Ausbildung in der Berufsschule
Bitte ankreuzen!
4
Sehr zufrieden
3
Mehr zufrieden als unzufrieden
2
Mehr unzufrieden, als zufrieden
1
Sehr unzufrieden
f) Wie zufrieden sind Sie mit den Beziehungen zu den anderen Klassenkameraden?
g) Wie zufrieden sind Sie mit der Art, wie die Lehrkräfte in der Schule unterrichten?
h) Wie zufrieden sind Sie mit dem Unterrichtsinhalt?
i) Wie zufrieden sind Sie mit der Ausstattung der Schule (Klassenräume, Ausbildungsplätze, Einrichtung, technische Hilfsmittel etc.)?
j) Wie zufrieden sind Sie mit Ihren Noten (Tests, Schularbeiten, Prüfungen)?
268
4. Bitte bewerten Sie nun mit den Punkten 4 bis 1 wie zufrieden Sie mit diesem Arbeitsplatz insgesamt sind?
4
Sehr zufrieden
3
Mehr zufrieden als unzufrieden
2
Mehr unzufrieden, als zufrieden
1
Sehr unzufrieden
Bitte ankreuzen! ℵ
ℵ ℵ ℵ
Wenn Sie 4 oder 3 angekreuzt haben � weiter zu Frage 5, 6 und 9!
Wenn Sie 2 oder 1 angekreuzt haben � weiter zu Frage 7, 8 und 9!
Bitte bei den folgenden Fragen jeweils nur eine Antwort ankreuzen!
5. Falls Sie insgesamt mehr zufrieden als unzufrieden sind, wie würden Sie es begründen?
A Ich erwarte nicht sehr viel von meiner Arbeit.
B Mit der Zeit habe ich mich an diese Arbeit gewöhnt und ich habe meine Wünsche an sie angepasst.
C Das ist die richtige Arbeit für mich und sie erfüllt meine Erwartungen an eine gute Arbeit.
6. Falls Sie insgesamt mehr zufrieden als unzufrieden sind, welche der folgenden Feststellungen kommt Ihrer Meinung am nächsten?
D Meine Arbeit erfüllt zwar nicht meine Erwartungen an eine gute Arbeit, aber es könnte ja viel schlimmer sein.
E Meine Arbeit entspricht meinen Wünschen und ich möchte, dass alles so bleibt wie bisher.
F Meine Arbeit entspricht meinen Wünschen und ich erwarte künftig sogar noch Verbesserungen.
7. Falls Sie insgesamt mehr unzufrieden als zufrieden sind, wie würden Sie es begründen?
G Meine Arbeit erfüllt nicht einmal geringe Erwartungen an eine gute Arbeit.
H Ich erwarte von einer guten Arbeit viel mehr als mir meine jetzige Arbeit bietet.
I Ich erwarte künftig von meiner Arbeit viel mehr als sie mir jetzt bietet (ich habe noch Hoffnung)
8. Falls Sie insgesamt mehr unzufrieden als zufrieden sind, welche der folgenden Feststellungen kommt Ihrer Meinung am nächsten?
J Meine Arbeit entspricht nicht meinen Erwartungen an eine gute Arbeit, aber ich kann nichts zur Verbesserung tun.
K Meine Arbeit entspricht nicht meinen Wünschen und wenn sich nicht in absehbarer Zeit was ändert, suche ich mir eine andere Arbeit.
L Meine Arbeit entspricht nicht meinen Wünschen, aber durch eigene Bemühungen und mit der Hilfe anderer versuche ich etwas zu verbessern.
9. Welche der aufgezählten Aussagen kommt Ihrer persönlichen Einstellung am nächsten:
M Auch wenn ich woanders mehr verdienen könnte, würde ich meinen Arbeitsplatz nicht wechseln.
N Ich will meinen Arbeitsplatz nicht unbedingt wechseln, aber ich würde es tun, wenn ich dadurch auch mehr verdienen könnte.
O Ich würde meinen Arbeitsplatz wechseln, wenn ich einen anderen fände, der meinen Wünschen mehr entspricht, falls ich dort gleichviel verdienen würde.
P Ich würde meinen Arbeitsplatz wechseln, wenn ich einen anderen fände, der meinen Wünschen mehr entspricht, auch wenn ich dadurch weniger verdienen würde.
269
A10: Schülerfragebogen „Verhalten in der Schule“
Schule: Name /Nr.: ..........................................................
Verhalten in der Schule
Der folgende Fragebogen besteht aus einer Liste mit verschiedenen Verhaltensweisen.
Geben Sie bitte für jede einzelne davon an, wie oft Sie diese Verhaltensweise in der Schule praktizieren.
Praktizieren heißt: etwas tun, etwas machen.
Sie können für jede Verhaltensweise, in dem darunter befindlichen Feld, durch Einkreisen oder Ankreuzen der entsprechenden Zahl, angeben, wie sehr diese Verhaltensweise auf sie zutrifft.
Alle Ihre Angaben werden absolut vertraulich behandelt und anonymisiert. Es besteht also kein Grund einen guten (oder schlechten) Eindruck machen zu wollen.
Beispiel:
Ich komme absichtlich zu spät zum Unterricht.
nie einmal zwei- bis mehrmals häufig sehr häufig immer dreimal
270
nie einmal zwei- bis mehrmals häufig sehr häufig immer dreimal
1. Ich dehne die Pausen aus oder gehe ohne Erlaubnis vor Unterrichtsende weg.
2. Ich komme absichtlich zu spät zum Unterricht.
3. Ich bin zu Hause geblieben und habe eine Schularbeit, Test oder Prüfung nicht gemacht, weil ich
schlecht vorbereitet war.
4. Ich habe die Schule geschwänzt.
(Schulschwänzen bedeutet, sich ohne Entschuldigung während der Unterrichtszeit weder im Klassenraum noch in der Schule oder auf dem Schulgelände aufzuhalten.)
5. Ich habe mich auf eine Schularbeit, Test oder Prüfung ungenügend vorbereitet, weil ich keine Lust
dazu hatte und etwas anderes getan habe.
6. Ich habe eine Hausaufgabe nicht gemacht, weil ich keine Lust dazu hatte.
7. Ich habe eine Hausaufgabe (Aufsatz, Projekt etc.) abgegeben, die ich nicht selbst gemacht habe.
8. Ich habe mir bei Hausaufgaben (Aufsätze, Projekte etc.) von anderen helfen lassen, obwohl ich
diese eigentlich selbstständig hätte machen sollen.
9. Ich habe bei einer Schularbeit, Test oder Prüfung Schummelzettel oder andere unerlaubte
Hilfsmittel verwendet.
10. Ich habe während einer Schularbeit, Test etc. auf das Blatt eines Klassenkameraden geschaut, um
von dort abzuschreiben.
11. Ich habe während einer Schularbeit, Test etc. bewusst einem Klassenkameraden geholfen, indem
ich ihm erlaubte, abzuschreiben.
12. Ich ärgere die Lehrkraft absichtlich.
271
nie einmal zwei- bis mehrmals häufig sehr häufig immer dreimal
13. Ich ärgere absichtlich Mitschülerinnen oder Mitschüler.
14. Ich befolge die Anweisungen der Lehrkraft nicht.
15. Ich bin von Lehrkräften wegen Unruhe stiftenden Verhaltens während des Unterrichts ermahnt
worden.
16. Ich störe den Unterricht absichtlich oder verzögere ihn.
17. Ich schwätze oder bin unaufmerksam während des Unterrichts.
18. Ich mache während des Unterrichts unerlaubt Aufgaben für andere Fächer.
19. Ich mache während des Unterrichts heimlich etwas anderes (spielen, lesen, oder Ähnliches)
20. Ich schlafe während des Unterrichts.
21. Ich habe absichtlich eine schlechte Arbeit (Schularbeit, Test, Hausübung, Projekt, Werkstück etc.)
gemacht, obwohl ich es besser gekonnt hätte.
22. Ich stehe während des Unterrichts unter Alkohol- /Drogeneinfluss.
23. Ich beschädige Sachen, die der Schule gehören, absichtlich.
24. Ich nehme ohne Erlaubnis Sachen mit nach Hause, die der Schule gehören.
25. Ich benutze ohne Erlaubnis Sachen, die der Schule gehören.
Herzlichen Dank!
272
A11: Lehrlingsfragebogen „Verhalten in der Ausbildung“
Ausbildung: ...................................................... Name/Nr.: ........................................ Datum: ...............
Verhalten in der Ausbildung
Der folgende Fragebogen besteht aus einer Liste mit verschiedenen Verhaltensweisen.
Geben Sie bitte für jede einzelne davon an, wie oft Sie diese Verhaltensweise bei Ihrer Tätigkeit im Ausbildungsbetrieb und in der Berufsschule praktizieren.
Praktizieren heißt: etwas tun, etwas machen.
Sie können für jede Verhaltensweise, in dem darunter befindlichen Feld, durch Einkreisen oder Ankreuzen der entsprechenden Zahl, angeben, wie sehr diese Verhaltensweise auf sie zutrifft.
Alle Ihre Angaben werden absolut vertraulich behandelt und anonymisiert. Es besteht also kein Grund einen guten (oder schlechten) Eindruck machen zu wollen.
Beispiel:
Ich erscheine zu spät am Ausbildungsplatz.
nie einmal zwei- bis mehrmals häufig sehr häufig immer dreimal
273
nie einmal zwei- bis mehrmals häufig sehr häufig immer dreimal
1. Ich erscheine zu spät am Ausbildungsplatz.
2. Ich lasse mich krank schreiben, ohne es wirklich zu sein.
3. Ich stehe während meiner Ausbildung unter Alkohol- /Drogeneinfluss.
4. Ich verstoße während meiner Ausbildung gegen die Prinzipien des Arbeitsschutzes (z.B. Sicherheitsvorschriften, Gesundheitsvorschriften).
5. Ich verstoße während meiner Ausbildung gegen bestimmte Vorschriften (z.B. Lebensmittelhygiene, Tragen einer Schutzausrüstung, Vorschriften zur Gefahrenverhütung).
6. Ich tue während meiner Ausbildung Dinge, die eigentlich nur in den Pausen erlaubt sind (ausspannen, relaxen, träumen, schwatzen).
7. Ich nehme ohne Erlaubnis Güter mit nach Hause, ohne sie zu bezahlen.
8. Ich zerstöre absichtlich Arbeits- und Unterrichtsmittel.
9. Ich komme später aus der Pause zurück, als es erlaubt ist.
274
nie einmal zwei- bis mehrmals häufig sehr häufig immer dreimal
10. Ich missachte die Anweisungen eines Vorgesetzten.
11. Ich arbeite absichtlich langsamer.
12. Ich äußere mich in der Öffentlichkeit negativ über meine Ausbildung.
13. Ich äußere mich in der Öffentlichkeit negativ über meine Ausbilder.
14. Ich strenge mich bei meiner Ausbildung wenig an.
15. Ich verlasse den Ausbildungsplatz ohne Erlaubnis früher.
16. Da ich mich nur wenig anstrenge, erscheine ich zu Prüfungen ungenügend vorbereitet.
17. Ich schlafe während des Unterrichts.
275
2 ANHANG B: Datenaufbereitung
Kapitel IV/4.3.1.2: Zusammenhänge und Unterschiede vor und nach Eintritt in die Ausbildung
Korrelationen zwischen den Kongruenzmaßen (Pearson) N = 302 (Hypothese H2a, H2b, H2c)
Variable 1 2 3 4 5 6
1 subjektive Kongruenz 1
2 subjektive Kongruenz 2 .181**
3 Systemkongruenz 1 .257**
.100
4 Systemkongruenz 2 .129* .227
** .533
**
5 Interessenkongruenz 1 .043 .018 -.031 -.127*
6 Interessenkongruenz 2 .184**
.101 .115* .004 .454
**
Boxplots der Kongruenzmaße (Hypothese H2a, H2b, H2c)
276
Kapitel IV/4.3.1.3: Determinanten
Boxplots der subjektiven Kongruenz 1, Systemkongruenz 1 und Interessenkongruenz 1 der
Gruppen Interessentest ja/nein (Hypothese H3)
277
Kapitel IV/4.3.3.1: CFA-Messmodell der Gesamtstichprobe
Boxplots der Indikatoren der Kriterien (Gesamtstichprobe, N = 394)
Schiefe, Kurtosis und Normalverteilungstests der Kriterien der Gesamtstichprobe (N = 394)
Schiefe Kurtosis Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk
Statistik df Signifikanz Statistik df Signifikanz
Leistung
Selbsteinschätzung
-.037 -.245 .239 371 .000 .894 371 .000
Notendurchschnitt -.154 -.319 .041 371 .180 .993 371 .085
Gesamtzufriedenheit -.886 .859 .223 371 .000 .884 371 .000
Konstruktivität (7-stufig) -.698 .423 .198 371 .000 .859 371 .000
Konstruktivität dichotom .693 -1.528 .425 371 .000 .597 371 .000
Anmerkung: a Signifikanzkorrektur nach Lilliefors
278
Kapitel IV/4.3.3.2: MIMIC-Modell der Gesamtstichprobe
Boxplots der Kovariate (N = 394)
Schiefe, Kurtosis und Normalverteilungstests der Kovariate
Schiefe Kurtosis Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk
Statistik df Signifikanz Statistik df Signifikanz
KSUB1 -1.886 3.776 .297 358 .000 .719 358 .000
KSUB2 -1.251 .690 .298 358 .000 .757 358 .000
KSYS1 -1.568 1.335 .426 358 .000 .623 358 .000
KSYS2 -1.274 .129 .409 358 .000 .665 358 .000
KINT1 -.453 -.209 .076 358 .000 .959 358 .000
KINT2 -.506 .052 .085 358 .000 .966 358 .000
Anmerkung: a Signifikanzkorrektur nach Lilliefors
279
Kapitel IV/4.5.1: Determinanten der Entschiedenheit der Berufs- und Ausbildungswahl
Boxplots der Entschiedenheit der Berufs- und Ausbildungswahl der Gruppen Interessentest ja/nein
Boxplots der Entschiedenheit nach dem Geschlecht
280
Boxplots der Sicherheit der Aspiration t1 nach der Stabilität t1 = t2
Boxplots der Sicherheit der Aspiration t2 nach der Stabilität t2 = t3
281
Boxplots der Sicherheit des Ausbildungswunsches t1 nach der Stabilität t1 = t2
Boxplots der Sicherheit des Ausbildungswunsches t2 nach der Stabilität t2 = t3
282
3 ANHANG C: Explorative Faktorenanalysen und Reliabilitätsanalysen
Kapitel IV/4.3.3.3: CFA-Messmodell der Schülerstichprobe
Faktorenanalyse des kontraproduktiven Verhaltens der Schüler: Faktorladungsmatrix der EFA mit
vier Faktoren des kontraproduktiven Verhaltens (N = 348)
Faktor 1: Störung – Störung und Arbeitsverweigerung (9 Items)
Faktor 2: Schummeln – Schummeln und Unerlaubtes tun (7 Items)
Faktor 3: Schädigung – Sachbeschädigung und Substanz-Missbrauch (5 Items)
Faktor 4: Absentismus – Absentismus und Schulschwänzen (4 Items)
Rotierte Komponentenmatrixa
Komponente
Item 1
Störung
2
Schummeln
3
Schädigung
4
Absentismus
v15 .800 .231 .147 .108
v12 .792 .175 .292 .080
v14 .760 .235 .255 .170
v16 .739 .197 .357 .178
v6 .637 .338 .031 .230
v17 .604 .430 .057 .223
v5 .560 .401 .045 .310
v13 .547 .320 .414 .075
v20 .490 .142 .382 .277
v10 .245 .824 .183 .022
v11 .109 .798 .167 .005
v9 .306 .709 .176 .021
v8 .220 .583 .204 .240
v18 .352 .583 .156 .335
v7 .277 .553 .268 .202
v19 .483 .547 .049 .251
v23 .089 .157 .839 .208
v24 .132 .108 .834 .069
v25 .184 .242 .740 .179
v21 .115 .194 .596 .148
v22 .292 .059 .591 .141
v4 .220 .054 .282 .805
v3 .212 .165 .235 .788
v1 .370 .279 .365 .422
v2 .242 .270 .397 .399
Anmerkungen: Extraktionsmethode: Hauptkomponentenanalyse. Rotationsmethode: Varimax mit Kaiser-
Normalisierung. a. Die Rotation ist in 7 Iterationen konvergiert.
283
Kapitel IV/4.3.4.1: Messmodell der Lehrlingsstichprobe
Faktorenanalyse der Leistung im Betrieb (Lehrlinge): Faktorladungsmatrix der EFA der Leistung im
Betrieb (N = 46) Rotierte Komponentenmatrix
a
Variablen Komponente
1 2 3
VORGESETZTENBEURTEILUNG
Gesamturteil vgbges4 .823 -.102 -.276
freiwilliges Arbeitsengagement vgb2a .822 -.119 .070
Arbeitsmenge vgb1b .792 .274 -.242
Leistungsvergleich Arbeitskollegen vgb3 .766 -.074 .151
Befolgen von Anweisungen in
Abwesenheit des V.
vgb2b .664 .161 .135
Qualität vgb1a .650 -.042 -.614
SELBSTEINSCHÄTZUNG
Qualität lseleha -.081 .879 -.009
Arbeitsmenge lselehb .093 .869 .111
Leistungsvergleich Arbeitskollegen lseleh .127 .077 .910
Anmerkungen: Extraktionsmethode: Hauptkomponentenanalyse. Rotationsmethode: Varimax mit Kaiser-
Normalisierung; Die Rotation ist in 4 Iterationen konvergiert.
284
Kontraproduktives Verhalten (Lehrlinge)
Deskriptive Statistik der Variablen des kontraproduktiven Verhaltens (N = 46)
Item M SD Varianz Min Max Schiefe Kurtosis
v1 Ich erscheine zu spät am Ausbildungsplatz. .57 .860 .740 0 3 1.431 1.184
v2 Ich lasse mich krank schreiben. ohne es
wirklich zu sein. .09 .354 .126 0 2 4.434 20.589
v3 Ich stehe während meiner Ausbildung unter
Alkohol- /Drogeneinfluss. .15 .631 .399 0 3 4.307 17.905
v4 Ich verstoße während meiner Ausbildung
gegen die Prinzipien des Arbeitsschutzes
(z.B. Sicherheitsvorschriften. Gesundheits-
vorschriften).
.65 .994 .987 0 4 1.617 2.209
v5 Ich verstoße während meiner Ausbildung
gegen bestimmte Vorschriften (z.B.
Lebensmittelhygiene. Tragen einer Schutz-
ausrüstung. Vorschriften zur
Gefahrenverhütung).
.46 .982 .965 0 5 2.922 10.079
v6 Ich tue während meiner Ausbildung Dinge. die
eigentlich nur in den Pausen erlaubt sind
(ausspannen. relaxen. träumen. schwatzen). .74 1.324 1.753 0 6 2.428 6.434
v7 Ich nehme ohne Erlaubnis Güter mit nach
Hause. ohne sie zu bezahlen. .02 .147 .022 0 1 6.782 46.000
v8 Ich zerstöre absichtlich Arbeits- und
Unterrichtsmittel. .00 .000 .000 0 0 . .
v9 Ich komme später aus der Pause zurück. als es
erlaubt ist. .30 .591 .350 0 2 1.834 2.389
v10 Ich missachte die Anweisungen eines
Vorgesetzten. .24 .565 .319 0 3 3.098 11.956
v11 Ich arbeite absichtlich langsamer. .43 .779 .607 0 3 1.701 1.976
v12 Ich äußere mich in der Öffentlichkeit negativ
über meine Ausbildung. .22 .629 .396 0 3 3.159 9.955
v13 Ich äußere mich in der Öffentlichkeit negativ
über meine Ausbilder. .17 .608 .369 0 3 3.636 12.920
v14 Ich strenge mich bei meiner Ausbildung wenig
an. .28 .688 .474 0 3 2.555 6.052
v15 Ich verlasse den Ausbildungsplatz ohne
Erlaubnis früher. .07 .250 .062 0 1 3.642 11.772
v16 Da ich mich nur wenig anstrenge. erscheine ich
zu Prüfungen ungenügend vorbereitet. .38 .834 .695 0 3 2.132 3.442
v17 Ich schlafe während des Unterrichts. .38 .936 .877 0 5 3.327 13.236
In der Statistik ist zu erkennen, dass die Variable v8 eine Null-Varianz aufweist, die Variablen v7,
v15 und v2 weisen ebenfalls eine geringe Varianz auf. Bei einigen Variablen zeigt sich eine hohe
Schiefe und Kurtosis. Die Items der Lehrlingsstichprobe sind noch rechtsschiefer als jene der
Schüler, da der Großteil der Items mit 0 (nie) beantwortet wurde und der Maximalwert nur bei
vier Variablen über 3 hinausgeht.
285
Reliabilitätsanalyse kontraproduktives Verhalten (Lehrlinge, N = 46) Item-Skala-Statistiken
Skalenmittelwert,
wenn Item
weggelassen
Skalenvarianz,
wenn Item
weggelassen
Korrigierte
Item-Skala-
Korrelation
Cronbachs
Alpha, wenn
Item wegge-
lassen
v1 4.67 27.409 .475 .735
v2 5.16 31.225 .277 .755
v3 5.09 29.856 .315 .750
v4 4.58 27.522 .375 .746
v5 4.78 26.268 .513 .730
v6 4.49 23.437 .561 .726
v7 5.22 32.540 -.059 .764
v8 5.24 32.462 .000 .762
v9 4.93 28.609 .548 .734
v10 5.00 29.182 .480 .740
v11 4.80 29.118 .322 .750
v12 5.02 29.568 .360 .747
v13 5.07 29.155 .442 .741
v14 4.96 28.271 .502 .735
v15 5.18 32.649 -.087 .766
v16 4.87 29.255 .279 .754
v17 4.87 29.664 .188 .765
Die Variablen V8, v7 und v15 werden aufgrund einer Null-Korrelation bzw. negativer Korrelationen
ausgeschlossen. Aus den übrigen Items werden zwei Päckchen nach der Höhe der Item-to-Total-
Korrelationen gebildet, sodass sich Päckchen mit etwa der gleichen Reliabilität ergeben. Dabei
werden abwechselnd die Items nach der Höhe der Korrelation Päckchen1 oder Päckchen 2 zuge-
ordnet. Es ergeben sich folgende Item-Parcels:
Parcel 1 Parcel 2 Parcel 1 Parcel 2
Korrigierte Item-
Skala-Korrelation
Korrigierte Item-
Skala-Korrelation
Cronbachs Alpha =
.596
Cronbachs Alpha =
.619
v1 .475 v1 v2
v2 .277 v4 v3
v3 .315 v9 v5
v4 .375 v11 v6
v5 .513 v14 v10
v6 .561 v16 v12
v9 .548 v17 v13
v10 .480
v11 .322
v12 .360
v13 .442
v14 .502
v16 .279
v17 .188
Itemstatistiken
Mittelwert Std.-Abweichung Anzahl
v1 .58 .866 45
v2 .09 .358 45
v3 .16 .638 45
v4 .67 1.000 45
v5 .47 .991 45
v6 .76 1.334 45
v7 .02 .149 45
v8 .00 .000 45
v9 .31 .596 45
v10 .24 .570 45
v11 .44 .785 45
v12 .22 .636 45
v13 .18 .614 45
v14 .29 .695 45
v15 .07 .252 45
v16 .38 .834 45
v17 .38 .936 45
Reliabilitätsstatistiken
Cronbachs Alpha Anzahl der Items
.759 17
286
4 ANHANG D: CFA-Messmodelle der Kriterien
Kapitel IV/4.3.3.1: CFA-Messmodell der Gesamtstichprobe
Zufriedenheit - Robuste ML-Schätzungen des CFA-Messmodells der Kriterien mit dem Indikator
„Konstruktivität (dichotom)“
Faktorladungen
Parameter Unst. SE Z-value P(>|z|) St. R²smc AVE
LEISTUNG .684
Selbsteinschätzung 1.000 0.615 0.379
Notendurchschnitt 0.882 0.192 4.595 0.000 0.728 0.530
ZUFRIEDENHEIT .872
Gesamtzufriedenheit 1.000 0.993 0.986
Konstruktivität (dichotom) 0.054 0.051 1.063 0.288 0.145 0.021
KOVARIANZ:
Leistung – Zufriedenheit 0.352 0.074 4.737 0.000 0.468
Kapitel IV/4.3.3.3: CFA-Messmodell der Schülerstichprobe
Kontraproduktives Verhalten: CFA-Messmodell mit intern konsistenten eindimensionalen
Päckchen des kontraproduktiven Verhaltens
Robuste ML-Schätzungen des CFA-Messmodells (N = 348)
Faktorladungen
Parameter Unst. SE Z-value P(>|z|) St. R²smc AVE
LEISTUNG 0.684
Selbsteinschätzung 1.000 0.614 0.377
Notendurchschnitt 0.890 0.187 4.749 0.000 0.735 0.540
ZUFRIEDENHEIT 0.831
Gesamtzufriedenheit 1.000 0.847 0.717
Konstruktivität 0.711 0.157 4.522 0.000 0.497 0.247
KPV 0.867
Störung 1.000 0.888 0.788
Schummeln 0.924 0.046 20.084 0.000 0.784 0.615
Schädigung 0.470 0.073 6.446 0.000 0.639 0.408
Absentismus 0.722 0.074 9.783 0.000 0.769 0.592
KOVARIANZ:
Leistung – Zufriedenheit 0.387 0.088 4.408 0.000 0.611
Leistung - KPV -0.226 0.061 -3.687 0.000 -0.349
Zufriedenheit - KPV -0.419 0.111 -3.788 0.000 -0.352
287
5 ANHANG E: MIMIC-Modelle
Kapitel IV/4.3.3.4: MIMIC-Modell der Schülerstichprobe
Test auf Messinvarianz der Modelle C und D
Signifikante Effekte zeigen sich nur in Modell C: ein direkter Effekt zwischen der subjektiven
Kongruenz 1 und dem Indikator „Leistung Selbsteinschätzung“ (Modell C1)
Robuste ML-Schätzungen des MIMIC-Modells C1 mit direktem Effekt
Modell Parameter Unst. SE Z-value P(>|z|) St.
C1 KSUB1 � Leistung 0.076 0.055 1.377 0.169 0.138
KSYS1 � -0.007 0.045 -0.166 0.868 -0.012
KINT1 � 0.041 * 0.014 2.952 0.003 0.225
KSUB1 � Zufriedenheit 0.141 * 0.061 2.299 0.021 0.181
KSYS1 � -0.099 0.062 -1.598 0.110 -0.112
KINT1 � 0.022 0.019 1.149 0.251 0.086
KSUB1 � kontrapro- -0.060 0.056 -1.062 0.288 -0.071
KSYS1 � duktives -0.134 * 0.055 -2.420 0.016 -0.141
KINT1 � Verhalten -0.009 0.016 -0.596 0.551 -0.034
KSUB1 � Leistung Selbstein-
schätzung -0.111
* 0.050 -2.241 0.025 -0.136
Anmerkungen: Unst. = unstandardisiert, SE = Standardfehler, Z-value = Z-Statistik, P(>|z|) = Wahrscheinlichkeit, St. =
standardisiert. Signifikanz: p < 0.001***. p < 0.01**. p < 0.05*.
Vergleich der Fit-Statistik der MIMIC-Modelle C und C1
Mod N χ² df p RMSEA (90 % CI) p close-fit H0 CFI SRMR It.
C 270 48.767 32 .029 .044 (.016 - .067) .639 .986 .030 101
C1 270 42.855 31 .076 .038 (.000 - .062) .780 .990 .027 105
Anmerkung: It = Iterations: Konvergenz (lavaan 0.5-10 converged normally after ... iterations)
288
6 ANHANG F: Analysen einzelner Indikatoren der Kriterien
Kapitel IV/4.3.5: Analysen einzelner Indikatoren der Kriterien
Korrelationen (Spearman-Rho) zwischen der Fluktuationsabsicht, den Kongruenzmaßen, einzelnen Aspekten der Zufriedenheit und der Kongruenz
zwischen Erwartungen und Wirklichkeit bei der Gesamtstichprobe (N = 394):
Variable 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
1 Fluktuationsabsicht
2 Konstruktivität (7-stufig) -.183**
3 Systemkongruenz 2 -.036 .106*
4 Interessenkongruenz 2 -.059 .098 .081
5 subjektive Kongruenz 2 -.121* .249
** .263
** .135
**
6 c) Die Ausbildung stimmt mit meinen
Interessen überein
-.160**
.209**
.197**
.172**
.534**
7 d) Die Ausbildung stimmt mit meinen
Fähigkeiten überein
-.090 .050 .196**
.092 .355**
.555**
8 e) Die Ausbildung passt zu meinem
Geschlecht (männlich / weiblich).
-.132**
.072 -.030 .119* .141
** .244
** .252
**
9 f) Die Informationen, die ich über die
Ausbildung hatte, stimmen mit der
Wirklichkeit überein.
-.127* .174
** .130
* .011 .327
** .333
** .334
** .099
10 g) Die Informationen, die ich über die in der
Schule angebotenen
Fächer/Ausbildungsmöglichkeiten im
Betrieb hatte, stimmen mit der Wirklichkeit
überein
-.073 .249**
.185**
.072 .287**
.266**
.261**
.114* .537
**
11 h) Meine Vorstellungen über die Personen,
die hier unterrichten/arbeiten, stimmen mit
der Wirklichkeit überein.
-.164**
.214**
.084 .073 .183**
.223**
.176**
.031 .392**
.336**
12 Gesamtzufriedenheit -.272**
.379**
.080 .109* .358
** .375
** .307
** .063 .348
** .357
** .461
**
13 Zufriedenheit Ausbildung insgesamt (nach
Rang)
-.257**
.349**
.148**
.145**
.392**
.340**
.286**
.087 .326**
.400**
.403**
.659**
14 a) Zufriedenheit Klassenkameraden -.009 .062 .063 -.099 .050 .002 .054 -.023 .082 .127* .001 .168
** .168
**
15 b) Zufriedenheit Lehrkräfte -.189**
.307**
.073 .032 .168**
.180**
.110* .012 .264
** .253
** .374
** .480
** .496
** .142
**
16 c) Zufriedenheit Unterrichtsinhalt -.168**
.163**
.092 .028 .242**
.266**
.193**
.059 .179**
.175**
.223**
.402**
.465**
.049 .498**
17 d) Zufriedenheit Ausstattung -.027 .084 -.013 .016 .149**
.222**
.189**
.130* .218
** .170
** .171
** .219
** .245
** .063 .113
* .211
**
18 e) Zufriedenheit Noten -.013 .094 .119* .085 .151
** .242
** .157
** .001 .209
** .228
** .233
** .335
** .343
** .071 .388
** .287
** -
.029
Anmerkungen: Korrelationen Spearman-Rho; ** Die Korrelation ist auf dem Niveau von 0,01 (2-seitig) signifikant. * Die Korrelation ist auf dem Niveau von 0,05 (2-seitig) signifikant
289
Korrelationen (Spearman-Rho) zwischen der Fluktuationsabsicht, den Kongruenzmaßen, einzelnen Aspekten der Zufriedenheit und der Kongruenz
zwischen Erwartungen und Wirklichkeit bei der Schülerstichprobe (N = 348): Variable 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
1 Fluktuationsabsicht
2 Konstruktivität (7-stufig) -.163**
3 Systemkongruenz 2 -.023 .076
4 Interessenkongruenz 2 -.063 .101 .066
5 subjektive Kongruenz 2 -.099 .231**
.240**
.153**
6 c) Die Ausbildung stimmt mit meinen Interessen überein
-.122* .203
** .174
** .191
** .535
**
7 d) Die Ausbildung stimmt mit
meinen Fähigkeiten überein -.070 .025 .187
** .100 .339
** .551
**
8 e) Die Ausbildung passt zu
meinem Geschlecht (männlich / weiblich).
-.119* .087 -.055 .099 .135
* .239
** .281
**
9 f) Die Informationen, die ich
über die Ausbildung hatte, stimmen mit der Wirklichkeit
überein.
-.103 .198**
.148**
.023 .335**
.330**
.340**
.085
10 g) Die Informationen, die ich
über die in der Schule angebotenen
Fächer/Ausbildungsmöglichkeiten im Betrieb hatte, stimmen mit der Wirklichkeit überein
-.051 .281**
.195**
.100 .282**
.251**
.265**
.100 .520**
11 h) Meine Vorstellungen über
die Personen, die hier unterrichten/arbeiten, stimmen mit der Wirklichkeit
überein.
-.150**
.211**
.061 .115* .133
* .198
** .154
** .008 .379
** .306
**
12 Gesamtzufriedenheit -.244**
.377**
.030 .145**
.296**
.330**
.252**
.049 .369**
.369**
.446**
13 Zufriedenheit Ausbildung
insgesamt (nach Rang) -.246
** .339
** .095 .165
** .336
** .304
** .260
** .070 .341
** .402
** .362
** .627
**
14 a) Zufriedenheit
Klassenkameraden -.033 .086 .097 -.076 .067 .021 .054 -.020 .088 .137
* .012 .201
** .197
**
15 b) Zufriedenheit Lehrkräfte -.214**
.330**
.087 .053 .166**
.156**
.112* .020 .269
** .278
** .405
** .515
** .526
** .149
**
16 c) Zufriedenheit
Unterrichtsinhalt -.156
** .156
** .111
* .046 .241
** .259
** .183
** .072 .186
** .195
** .239
** .403
** .494
** .074 .465
**
17 d) Zufriedenheit Ausstattung -.026 .054 -.034 .017 .131* .204
** .168
** .132
* .207
** .159
** .144
** .194
** .233
** .038 .089 .208
**
18 e) Zufriedenheit Noten -.014 .123* .141
** .109
* .153
** .270
** .159
** .019 .197
** .232
** .241
** .376
** .376
** .085 .388
** .262
** -.038
Anmerkungen: Korrelationen Spearman-Rho; ** Die Korrelation ist auf dem Niveau von 0,01 (2-seitig) signifikant. * Die Korrelation ist auf dem Niveau von 0,05 (2-seitig) signifikant
290
Korrelationen (Spearman-Rho) zwischen der Fluktuationsabsicht, den Kongruenzmaßen und einzelnen Aspekten der Zufriedenheit mit der
betrieblichen Ausbildung bei der Lehrlingsstichprobe (N = 46):
Variable 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
1 Fluktuationsabsicht
2 Konstruktivität (7-stufig) -.281
3 Systemkongruenz 2 -.064 .144
4 Interessenkongruenz 2 -.009 .118 .351*
5 subjektive Kongruenz 2 -.199 .267 .049 .062
6 Gesamtzufriedenheit -.433**
.186 -.074 -.225 .530**
7 Zufriedenheit Ausbildung insgesamt (nach Rang) -.266 .153 .049 .019 .432**
.461**
8 a) Zufriedenheit Mitarbeiter -.069 -.141 .132 .056 .150 .211 .024
9 b) Zufriedenheit Vorgesetzte(r) -.404**
.389**
-.044 .130 .584**
.514**
.416**
.165
10 c) Zufriedenheit Arbeitstätigkeit -.259 .137 -.080 .055 .316* .614
** .534
** .311
* .348
*
11 d) Zufriedenheit Arbeitsbedingungen -.044 -.042 .295* -.027 -.087 .085 -.087 -.075 -.207 -.072
12 e) Zufriedenheit Entlohnung .044 .028 -.018 .339* .295
* .125 .198 -.067 .179 .370
* .027
Anmerkungen: Korrelationen Spearman-Rho; ** Die Korrelation ist auf dem Niveau von 0,01 (2-seitig) signifikant. * Die Korrelation ist auf dem Niveau von 0,05 (2-seitig) signifikant
291
ERKLÄRUNG
Hiermit versichere ich, dass ich die vorliegende Dissertation „Subjektive Kongruenz versus
gemessene Kongruenz zwischen Person und Beruf und der Zusammenhang mit arbeits- und
organisationspsychologischen Kriterien“ selbstständig und ohne unerlaubte fremde Hilfe
angefertigt und andere als die in der Dissertation angegebenen Hilfsmittel nicht benutzt habe. Alle
Stellen, die wörtlich oder sinngemäß aus veröffentlichten oder nicht veröffentlichten Schriften
entnommen sind, habe ich als solche kenntlich gemacht. Die vorliegende Dissertation hat zuvor
keiner anderen Stelle zur Prüfung vorgelegen. Es ist mir bekannt, dass wegen einer falschen
Versicherung bereits erfolgte Promotionsleistungen für ungültig erklärt werden und eine bereits
verliehene Doktorwürde entzogen wird.
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