Angewandte Psychologie www.psychologie.zhaw.ch

Zürcher Fachhochschule

Bachelorarbeit

Reliabilitätsprüfung der neu zusammengesetzten

Berufsfelder des F-I-T Serie 2012

Konstruktion der Egloff-Skalen des F-I-T Serie 2012

Daniel Good

Vertiefungsrichtung Entwicklungs- und Persönlichkeitspsychologie

Referent: Dr. phil. Stephan Toggweiler

Zürich, Mai 2012

Diese Arbeit wurde im Rahmen des Bachelorstudienganges am Departement P der Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften ZHAW verfasst. Eine Publikation bedarf der vor-gängigen schriftlichen Bewilligung durch das Departement Angewandte Psychologie. ZHAW Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften, Departement Angewandte Psy-chologie, Minervastrasse 30, Postfach, 8032 Zürich.

Abstract

Jugendlichen der Schweiz stehen über 200 Berufe offen, in denen sie eine Lehre absolvie-

ren können. Unterstützung in der Berufsfindung erhalten sie einerseits durch Familie und

Schule, andererseits durch die Berufsberatung. Dieser stehen verschiedene metrischen und

projektiven Mess- und Erhebungsinstrumente zur Verfügung. Die meisten Berufsinteres-

sen-Inventare präsentieren ihr Material als Fragebogen. Dies kann für Jugendliche mit

Migrationshintergrund oder Jugendliche mit Lernzielbefreiung sowie Lernschwierigkeiten

ein grosses Hindernis bedeuten. Um dem entgegenzuwirken, wurde 1998 der Foto-

Interessen-Test (F-I-T), ein nonverbaler Berufsinteressentest, entwickelt. Er basiert auf den

in der Schweiz bekannten und genutzten Berufsinteressenfeldern nach Egloff sowie den

international bekannten Interessen-Dimensionen nach Holland. Im Turnus von ca. drei

Jahren wird das Fotomaterial aktualisiert. Die neuste Serie, F-I-T-Serie 2012, besteht aus

134 Fotos. In der vorliegenden Arbeit werden Reliabilität und Validität der Egloff-Skalen

für die zweite Oberstufe berechnet. Dazu wird untersucht, ob signifikante Unterschiede

zwischen den Gruppen männlich und weiblich sowie Schulniveau Grundansprüche und

Schulniveau erweiterte Ansprüche bestehen. Es wurde eine Stichprobe von n=1060 erho-

ben. Das Verhältnis weiblich : männlich steht 508 : 550 respektive 47.9% : 51.9% (0.2%

ohne Angaben). Die Verhältnisse des Schulniveaus sind zwischen Grundansprüche : erwei-

terte Ansprüche bei 468 : 518 beziehungsweise 44.2% : 48.9% (0.5% besonderer Lehrplan,

5.9% Schulklasse ohne Selektion, 0.5% keine Angaben). Cronbachs Alpha bewegt sich

zwischen 0.78 (Berufsfeld 7) und 0.92 (Berufsfeld 5). Die Trennschärfen sind, mit Aus-

nahme von fünf Items, rit≥0.2. Die Reliabilität kann somit als genügend gross bezeichnet

werden. Alle konvergenten Korrelationen sind auf Niveau 0.01 zweiseitig signifikant. Die

Werte variieren zwischen 0.326 (Berufsinteressenfeld 2_Berufsfenster 2) sowie 0.584

(Berufsinteressenfeld 9_Berufsfenster 2). Die Resultate lassen auf eine gute konvergente

Validität schliessen. Die Untersuchung der Unterschiede bezüglich Geschlechtes ergab

durchgehend hoch signifikante Resultate, wobei das Interesse der Teilnehmerinnen bei den

Berufsinteressenfeldern 1, 2, 3, 7, 8 und 9 als höher bezeichnet werden kann. Bezüglich

Schultyp zeigen sich „nur“ in den Feldern 2, 4, 5 und 8 signifikante Unterschiede, wobei –

mit Ausnahme von Feld 8 – Schülerinnen und Schüler des Niveaus Grundansprüche ein

höheres Interesse zeigten.

I

Inhalt

1 Einleitung .................................................................................................................... 1

1.1 Hintergrund .................................................................................................................. 1

1.2 Zielsetzung ................................................................................................................... 2

1.3 Abgrenzung .................................................................................................................. 3

1.4 Aufbau der Arbeit ........................................................................................................ 3

I THEORETISCHER TEIL ............................................................................................... 4

2 Foto-Interessen-Test .................................................................................................. 4

2.1 Geschichte des F-I-T .................................................................................................... 4

2.2 Vorstellung des F-I-T ................................................................................................... 5

Berufsinteressenfelder nach Egloff .................................................................. 6 2.2.1

Kongruenztheorie nach Holland ....................................................................... 6 2.2.2

Testdurchführung, Auswertung und Interpretation .......................................... 8 2.2.3

Vergleich F-I-T-Serie 2009 und F-I-T-Serie 2012 ......................................... 10 2.2.4

Berufsfelder nach Zihlmann ........................................................................... 11 2.2.5

3 Testtheoretische Aspekte ......................................................................................... 13

3.1 Faktorenanalyse.......................................................................................................... 13

3.2 Reliabilität .................................................................................................................. 15

Interne Konsistenz .......................................................................................... 16 3.2.1

Trennschärfe ................................................................................................... 17 3.2.2

3.3 Repräsentativität ......................................................................................................... 18

3.4 Validität ...................................................................................................................... 19

3.5 T-Test für unabhängige Stichproben .......................................................................... 21

II EMPIRISCHER TEIL ............................................................................................ 24

4 Methode ..................................................................................................................... 24

4.1 Fragestellung und Hypothesen ................................................................................... 24

4.2 Datenerhebung ........................................................................................................... 24

4.3 Stichprobenbildung .................................................................................................... 25

4.4 Datenauswertung ........................................................................................................ 26

5 Ergebnisse und Interpretationen ............................................................................ 27

5.1 Datenaufbereitung ...................................................................................................... 27

5.2 Beschreibung der Stichprobe ..................................................................................... 29

5.3 Faktorenanalyse.......................................................................................................... 33

II

5.4 Trennschärfen, Reliabilitäten und Verteilungskennwerte .......................................... 38

5.5 Die Egloff-Skalen des F-I-T Serie 2012 ..................................................................... 40

5.6 Korrelation mit den Berufsfenstern nach Zihlmann ................................................... 42

5.7 T-Test .......................................................................................................................... 43

Geschlecht ....................................................................................................... 43 5.7.1

Schultyp .......................................................................................................... 43 5.7.2

6 Diskussion .................................................................................................................. 45

6.1 Zusammenfassung ...................................................................................................... 45

6.2 Beantwortung der Fragestellung und der Hypothese .................................................. 45

6.3 Methodenkritik ............................................................................................................ 46

6.4 Weiterführende Ansätze ............................................................................................. 49

Literatur .............................................................................................................................. 51

Anhang ................................................................................................................................ 55

III

Tabellen

Tabelle 1 Merkmalsverteilung innerhalb der Konstruktionsstichprobe .............................. 35

Tabelle 2 KMO- und Bartlett-Test ...................................................................................... 36

Tabelle 3 Faktorenanalyse Übersicht Items und höchste Ladung jedes Items .................... 34

Tabelle 4 Faktorenanalyse Übersicht Berufe....................................................................... 37

Tabelle 5 Übersicht Cronbachs Alpha ................................................................................. 36

Tabelle 6 Reliabilitäten und Verteilungskennwerte ............................................................ 38

Tabelle 7 Egloff-Skalen des F-I-T-Serie 2012 .................................................................... 40

Tabelle 8 Spearman-Korrelationen der Egloff-Dimensionen mit aggregierten Validie-

rungskonstrukten aus den Berufsfenstern von Zihlmann (N=1060) ................................... 40

Tabelle 9 Unterschiede nach dem T-Test für unabhängige Stichproben für Geschlecht und

Schultyp (Basis: Normierungsstichprobe, N=1060) ............................................................ 41

IV

Abkürzungen

F-I-T Foto-Interessen-Test

GA Schulniveau Grundansprüche

EA Schulniveau Erweiterte Ansprüche

z.B. zum Beispiel

1

1 Einleitung

1.1 Hintergrund

„Das Berufsverzeichnis der schweizerischen Volkszählung nennt rund 15‘000 Einzelberufe

(ungelernte und angelernte Berufe, reglementierte Lehrberufe, Spezialisten- und Auf-

stiegsberufe, akademische Berufe usw.). Die Zahl der Berufe, die man über eine reglemen-

tierte Berufslehre erlernen kann, liegt bei über 200“ (Egloff & Jungo 2009a, S. 177).

„Deutschsprachige Kinder sind in Zürich erstmals in der Minderheit […] Von 1990 bis

2008 sank die Zahl der Kinder mit deutscher Muttersprache von knapp 18‘000 auf 13‘500,

während die Zahl der Fremdsprachigen von 8‘400 auf 13‘600 stieg“ (Schneebeli 2010,

S.1).

Diese zwei Voten zeigen zwei Bereiche auf, mit denen Berufsberatende in ihrem Berufsall-

tag konfrontiert sind. Ihr Auftrag ist, Jugendlichen Orientierung und Unterstützung zu bie-

ten in einem beruflichen Umfeld, das sich ständig verändert und eine Vielzahl beruflicher

Werdegänge ermöglicht. Dies fordert von den Beraterinnen und Beratern einerseits Kennt-

nis über laufende Veränderungen in der Berufsbildung, andererseits die Fähigkeit, die per-

sönlichen Möglichkeiten und Grenzen der Jugendlichen stimmig einzuschätzen. Diese

zweite Anforderung stellt aufgrund der zunehmenden Migration und Individualisierung im

Schul- und Berufsbildungssystem hohe Ansprüche an Beratende. Im Beratungssetting wer-

den Interessen, Ressourcen sowie Persönlichkeitsdimensionen erhoben, um eine möglichst

adäquate und individuelle Berufsfindung möglich zu machen. Für diese Arbeit stehen ver-

schiedene projektive Erhebungsinstrumente (‚Wartegg-Zeichentest‘, ‚Baumtest‘ etc.) und

metrische Testinstrumente (‚Allgemeiner Interessen-Struktur-Test‘, ‚Intelligenz-Struktur-

Test‘ etc.) zur Verfügung. Für die Selbstexploration der Jugendlichen kann auf Verfahren

wie das ‚Berufswahltagebuch‘ nach Egloff und Jungo (2009b), das ‚Berufswahl Buch &

Kompass 09/10‘ nach Zihlmann (2009) und den ‚Explorix‘ von Jörin, Stoll, Bergmann und

Eder (2008a) sowie weitere Testverfahren zurückgegriffen werden. „Die meisten psycho-

metrischen und deutschsprachigen Berufsinteressen-Inventare, die auch Angaben zu wich-

tigen Gütekriterien geben, präsentieren ihr Material als Fragebogen, d.h. sie beruhen auf

einer verbalen Reizgrundlage“ (Toggweiler, Jungo & Stoll 2004, S. 34).

Dies stellt für zahlreiche Jugendliche mit Migrationshintergrund sowie Jugendliche mit

Lernzielbefreiung und Lernschwierigkeiten ein grosses Hindernis dar. Für sie besteht die

2

Gefahr, den Ansprüchen bezüglich Lese- und Sprachkompetenz oder des Vorstellungs-

vermögens nicht gewachsen zu sein. Sie fühlen sich durch Listen möglicher Tätigkeiten,

Aktivitäten und Berufe nicht angesprochen. Deshalb wurde versucht, das verbale Reiz-

material durch Bilder, respektive Fotografien, zu ersetzen (Toggweiler et al. 2004, S. 34).

Dies wurde im Foto-Interessen-Test (F-I-T), der von Stoll und Jungo 1998 erstmalig her-

ausgegeben wurde, umgesetzt. Mit Hilfe von Fotos, auf denen Jugendliche in verschiede-

nen beruflichen Tätigkeiten abgebildet sind, können Berufssuchende ihre Interessen einem

Berufsfeld zuordnen. Im Turnus von ca. drei Jahren wird das Fotomaterial aktualisiert.

Jede Aktualisierung erfordert eine neue Überprüfung von Reliabilität und Validität sowie

die Neuberechnung der Kennwerte der verschiedenen Berufsfelder. Im Jahr 2012 wird die

neuste F-I-T–Serie erarbeitet. Die Fotoserie wurde bereits neu zusammengestellt und muss

aktuell auf ihre testtheoretische Verwendbarkeit geprüft werden. Dies soll mittels Anwen-

dung des neuen F-I-T-Testmaterials bei einer Stichprobe von mindestens n=700 Jugendli-

chen der zweiten Oberstufe erfolgen. Die vorliegende Arbeit ist Teil dieses Prozesses. Sie

beinhaltet die Erstellung des Fragebogens im Internet, die Stichprobenbildung, die Instruk-

tion der Testleitenden und die Erhebung der Daten. Zudem werden Reliabilität und Validi-

tät der Berufsfelder nach Egloff berechnet. Das Berufsinteresse wird auf Gruppenunter-

schiede zwischen den Geschlechtern und den Schultypen (Grundansprüche (GA) und er-

weiterte Ansprüche (EA)) untersucht.

1.2 Zielsetzung

Der F-I-T beruht auf zwei theoretischen Modellen: einerseits auf der in der deutschsprachi-

gen Schweiz allgemein bekannten Systematik der Berufsfelder von Egloff, andererseits auf

der Theorie von Holland (Toggweiler 2006, S.12, 13). Ziel der vorliegenden empirischen

Untersuchung ist die Überprüfung von Reliabilität und Validität der Egloff – Skalen.

Folgende Fragestellungen werden beantwortet:

Ist die Zuordnung der Fotos der F-I-T Serie 2012 in die einzelnen Berufsfelder nach Egloff

reliabel?

Vermag die neue Fotoserie die einzelnen Berufsfelder nach Egloff valide zu erheben?

3

1.3 Abgrenzung

Befragt werden Schülerinnen und Schüler der zweiten Oberstufe auf dem Niveau Grund-

ansprüche (GA) oder erweiterte Ansprüche (EA). In dieser Arbeit werden ausschliesslich

die Normen der Egloff-Skalen berechnet. Die Prüfung der Holland-Skalen ist Teil weiter-

führender Untersuchungen.

1.4 Aufbau der Arbeit

Im theoretischen Teil der Arbeit wird der Foto-Interessen-Test als Erhebungsinstrument

vorgestellt. Der geschichtliche Hintergrund und die theoretische Grundlage der Berufsin-

teressensfelder nach Egloff sowie der Holland-Skalen werden erläutert. Daran schliesst

eine Einführung in das Testmaterial, die Durchführung, Auswertung und Interpretation des

F-I-T an. Es erfolgt eine Erläuterung zu der Aktualisierung der F-I-T-Serie 2012, welche

bei der vorliegenden Untersuchung Verwendung findet. Eine weitere Möglichkeit der

Gliederung von Berufsfeldern wurde 1988 von Zihlmann (2002, S. 18) erstmals vorge-

stellt. Diese Berufsfelder werden zur Überprüfung der Validität der Berufsfelder nach

Egloff beigezogen und im theoretischen Teil der Arbeit beschrieben. Mit dem Ziel, das

testtheoretische Vorgehen der empirischen Arbeit zu begründen, wird im letzten Teil der

Theorie auf die Aspekte der Repräsentativität, Reliabilität und Validität eingegangen. Es

werden die Faktorenanalyse, die interne Konsistenz durch Cronbachs Alpha, die Trenn-

schärfe sowie der T-Test zur Berechnung der Gruppenunterschiede zwischen weiblichen

und männlichen und Teilnehmenden mit Schulniveau GA und Schulniveau EA vorgestellt.

Im empirischen Teil wird das Vorgehen der Sichprobenbildung, der Datenerhebung und

der Datenauswertung beschrieben. Die Stichprobe wird vorgestellt und die Resultate der

Faktorenanalyse zwecks Prüfung der Skalenzuteilung der einzelnen Items präsentiert. An-

schliessend werden die Resultate der Überprüfung der Reliabilität - Cronbachs Alpha und

Trennschärfe - aufgeführt. Anschliessend werden Korrelationen zwischen den Berufsfel-

dern nach Egloff und den Berufsfenstern nach Zihlmann berechnet. Dies dient der Über-

prüfung der Validität der Egloff-Skalen. Zum Schluss erfolgt die Berechnung von Grup-

penunterschieden mittels T-Tests. Die abschliessende Diskussion dient der Beantwortung

der Fragestellung und der Hypothesenprüfung. Die Methodik wird kritisch betrachtet und

Ansätze für weiterführende Forschungsbestrebungen wie auch die praktische Verwendbar-

keit der F-I-T Serie 2012 werden diskutiert.

4

I THEORETISCHER TEIL

2 Foto-Interessen-Test

2.1 Geschichte des F-I-T

Instrumente zur nonverbalen Messung von Berufsinteressen haben im deutschsprachigen

Raum eine längere Tradition. Speziell zu erwähnen sind dabei der ‚Berufsbilder–Test‘

(BBT) von Achtnich (1979) und das ‚Geist–Bilder–Interessen–Inventar‘ (GBII) von Stauf-

fer (1980) (Toggweiler 2006, S. 2). Der BBT erlangte in den achtziger Jahren des letzten

Jahrhunderts einen soliden Platz in der Berufs- und Laufbahnberatung. Jahrelang gehörte

er zur Standardausrüstung auf den Beratungsstellen. Mitte der neunziger Jahre waren die

Fotos des BBT schon über 20 Jahre alt. Es wurde dringend, diese inhaltlich und gestalte-

risch an die neue Arbeitswelt anzupassen. Achtnich war es jedoch nicht möglich, sich an

einem solchen Projekt zu beteiligen (Toggweiler et al. 2004, S. 34, 35).

Zu diesem Zeitpunkt existierten jedoch schon aktuelle und systematisch ausgewählte Fo-

tografien der schweizerischen Berufswelt. Diese wurden von Gubler und Gerosa als „an-

schauliches Basismaterial für vielerlei berufskundliche und beratende Gespräche“ (Gubler

& Gerosa, 1984, zit. in Toggweiler et al. 2006, S. 35) konzipiert. Explizit verwiesen sie

darauf, dass sie damit keinen psychologischen Test entwickelt hatten. Auf Anfrage der

Kommission des Schweizerischen Verbandes für Berufsberatung erklärten sie sich jedoch

bereit, eine Serie von 150 Diapositiven zur Verfügung zu stellen. Diese bildeten die

Grundlage einer Machbarkeitsprüfung für ein neu zu entwickelndes Testinstrument.

Eine entscheidende Bedingung für die Zusage von Gubler und Gerosa war, dass der zu

entwickelnde Test ständig neu normiert und aktualisiert werden soll. Damit sollte einer

raschen Veralterung der Berufsfotos entgegengewirkt werden (Toggweiler et al. 2004, S.

35). Stoll und Jungo entwickelten daraufhin den F-I-T, dessen Erstauflage 1998 auf den

Markt kam. Wie von Gubler und Gerosa ursprünglich gefordert, wurde der F-I-T seither in

regelmässigen Abständen von ca. zwei bis drei Jahren auf seine Aktualität hin überprüft.

Dies führte zu den Folgeserien 2000, 2002, 2003, 2006, 2009 sowie zur aktuell erarbeiteten

Aktualisierung 2012. Jede neue Serie wurde auf veraltete und psychometrisch nicht gut

funktionierende Fotos hin untersucht. Diese wurden aussortiert und durch neue ersetzt

(Toggweiler 2006, S. 40; Stoll, Jungo & Toggweiler 2009, S.3).

5

Ein Pendant zum F-I-T wurde 1986 in Kanada, an der Universität von Montréal, von

Tétreau und Trahan entwickelt. Der ‚Test visuel d‘ intérêts Tétreau-Trahan (TVITT) be-

steht aus insgesamt 104 Fotos. Die Testdurchführung geschieht an Hand von Dias, die je-

weils acht Sekunden gezeigt werden. Bewertet werden die Bilder auf einer fünfstufigen

Skala zwischen „n‘ aime pas du tout“ bis „aime beaucoup“ (Toggweiler 2006, S. 44).

2.2 Vorstellung des F-I-T

Der F-I-T ist ein nonverbales Verfahren, um Berufsinteressen (Toggweiler 2006, S. 12)

beziehungsweise die Interessenstruktur von Jugendlichen und Erwachsenen abzuklären

(Stoll, Jungo & Toggweiler 2009, S. 6). Er umfasst in der aktuell zu validierenden Fassung

134 Fotos, auf welchen arbeitstätige Jugendliche abgebildet sind. Die Tätigkeiten werden

als spezifisch für ein Berufsfeld verstanden. Im Prozess der Berufsfindung stehende Ju-

gendliche und Erwachsene sollen auf Grund des Fotomaterials animiert werden, Tätigkei-

ten zu bestimmen, welche sie – unabhängig von ihren Fähigkeiten – interessieren. Das

Testverfahren hat zum Ziel, Berufsinteressenfelder herauszuarbeiten, welche die Klientel

interessiert. Die Testperson beurteilt, ob sie abgebildete Tätigkeiten als interessant erachtet

oder nicht. Der F-I-T ergänzt bestehende Verfahren zur Erfassung des Berufsinteressens

insofern, als er die Stimuli mittels Bildern anstatt in Textform anbietet. Durch die Ver-

wendung von Bildern spricht er ein breiteres Spektrum an Jugendlichen und Erwachsenen

an. Durch die visuelle Präsentation von Tätigkeiten ermöglicht er einen anderen Zugang zu

Berufswünschen und motiviert insbesondere Testpersonen, welchen die Verarbeitung von

schriftlichen Informationen Schwierigkeiten bereitet. Der Test beruht auf zwei theoreti-

schen Modellen, welche die Grundlage für die Gliederung der abgebildeten Tätigkeiten zu

Berufsfeldern bilden. Es ist dies einerseits die in der deutschsprachigen Schweiz allgemein

bekannten Systematik der Berufsfelder von Egloff, andererseits das RIASEC-Modell von

Holland (Toggweiler 2006, S.12, 13). Diese beiden Modelle zur Gliederung von Berufsfel-

dern werden im Folgenden vorgestellt.

6

Berufsinteressenfelder nach Egloff 2.2.1

Erwin Egloff, Aargauer Berufsberater, konstruierte neun Berufsfelder auf der Basis zweier

Grundpfeiler. Ein Pfeiler war seine Intuition, die auf seiner grossen Erfahrung als Berufs-

berater beruhte. Er war zuerst als Berufsberater an der Berufswahlschule Juventus, später

als Leiter der Berufsberatungsstelle Baden-Wettingen tätig. Der andere Pfeiler bildete sich

aus der Bedürfnispyramide nach Maslow (vgl. Zimbardo & Gerrig 1999, S.324) sowie der

Berufssystematik von Strong (Egloff 2001, S. 58f). Egloff orientierte sich bei der Eintei-

lung der Berufsfelder an Bedürfnissen, an Tätigkeiten, welche Personen gerne ausführen

würden. Diese sind in Anhang A ersichtlich. Die Gliederung der Berufsinteressensfelder

lehnt sich an die Berufssystematik von Strong an. Es resultieren neun unterschiedliche

Berufsinteressensfelder, welche wie in Anhang B aufgeführt strukturiert sind.

Das intuitive Vorgehen von Egloff wurde durch die testologische Überprüfung des In-

struments am Institut für Angewandte Psychologie der Universität Zürich durch Stoll und

Jungo gestützt. Konkret wurde sowohl die Neunereinteilung bestätigt als auch eine hohe

Reliabilität zugesprochen (Zihlmann 2002, S. S. 14-16).

Kongruenztheorie nach Holland 2.2.2

Basierend auf der Tätigkeit in der Aushebung und Zuteilung von Rekruten, der Beratung

von Studenten sowie körperlich und geistig behinderten Personen entwickelte John L. Hol-

land eine eigene Theorie der beruflichen Interessen, welche er liebevoll „delusional sys-

tem“ (Astin 1999, S. 157) nannte. Er postuliert, „dass für eine erfolgreiche Berufslaufbahn

eine gute Passung der Person, mit ihren individuellen Fähigkeiten, Fertigkeiten und Inte-

ressen, in das Berufsumfeld mit seinen spezifischen Anforderungen und Verstärker-

systemen, notwendig ist“ (Toggweiler 2006, S. 13). Im Jahr 1959 wurde erstmals Hol-

lands Skalenmodell der Interessensdimensionen veröffentlicht. Sie beschreibt sechs Inte-

ressensdimensionen von Personen. Holland vertrat die Ansicht, dass Personen einer Inte-

ressensdimension zugeordnet werden können. Diese Theorie wurde nach 1959 mehrfach

überarbeitet und später Kongruenztheorie genannt (Stoll et al. 2009, S. 16). Sie behielt

ihren Kern der Interessensdimensionen bei und beruht nach Holland (1997, S. 2ff) auf fol-

genden vier Hauptannahmen:

In our culture, most persons can be categorized as one of six personality

types: Realistic („R“), Investigative („I“), Artistic „A“, Social „S“, Enter-

prising „E“ or Conventional „C“ (S. 2).

7

There are six model environments: Realistic, investigative, Artistc, Social,

Enterprising and Conventional (S. 3).

People search for environments that will let them exercise their skills and

abilities, express their attitudes and values, and take on agreeable problems

and roles (S. 4).

Behavior is determined by an interaction between personality and environ-

ment (S. 4).

Die Kongruenztheorie wird als struktur-interaktiv beschrieben, „weil sie sich in ihren

prognostischen Aussagen auf die Interaktion von Personen- und Umwelttyp bezieht“ (To-

ggweiler 2006, S. 21; Stoll et al. 2009, S. 16). Für die sechs Dimensionen, welche je einen

Idealtyp definieren, steht das Akronym RIASEC respektive je ein Buchstabe davon (Stoll

et al. 2009, S. 16). Beispielsweise steht „I“ für Investigative oder den forschenden Typ.

Die Übersicht über alle Idealtypen ist unter Anhang C abgelegt. Ursprüngliche Annahme

von Holland war, dass jeder Mensch nur einem Typ angehört. Später verwarf er diesen

Ansatz und führte den so genannten Drei-Buchstaben-Code ein. Jeder Person werden drei

Typen nach Holland zugeordnet, z.B. S-C-E, wobei die Dimension mit der höchsten Aus-

prägung an erster, die beiden anderen Dimensionen mit abnehmender Ausprägung an zwei-

ter und dritter Stelle folgen. Konkret bedeutet dies, dass sich die Interessen- und Verhal-

tensmuster dieser Person hauptsächlich in diesem Rahmen (SCE) bewegen. Insgesamt er-

hält man so 720 verschiedene Persönlichkeitsmuster, die zur Beschreibung individueller

Persönlichkeiten zur Verfügung stehen (Holland 1997, S. 1 [Übersetzung v. Toggweiler

2006, S.18]).

Die sechs Interessendimensionen werden im F-I-T durch zwei Unterdimensionen ergänzt

(Stoll et al. 2009, S. 12):

R-um (millimetergenaue Arbeit unter Dach) beschreibt „mechanische Tätigkeiten, die un-

ter Dach ausgeführt werden und Präzisionsarbeiten beinhalten“ (Stoll et al. 2009, S. 17).

Die entsprechenden Arbeitsschritte verlangen nicht nur handwerkliches Geschick, sondern

Fingerspitzengefühl. Das zu bearbeitende Objekt befindet sich häufig nahe am Gesicht der

Berufsleute, gearbeitet wird mit sehr hoher Präzision sowie Konzentration (Stoll et al.

2009, S. 17).

R-iz (zentimetergenaue und/oder Arbeit im Freien) beschreibt eine zumeist mechanische

Tätigkeit, die häufig unter freiem Himmel stattfindet und Krafteinsatz erfordert. Die hand-

8

werklichen Fähigkeiten stehen im Zentrum, es wird aber nicht eine derart hohe Präzision

wie in der ersten Unterskala verlangt (Stoll et al. 2009, S. 18).

Die Interessentypen stehen in einer bestimmten Beziehung zueinander, welche sich in ei-

nem hexagonalen Modell, wie in Anhang D aufgeführt, darstellen lassen. „Die Distanzen

zwischen den einzelnen Ecken stellen die korrelative Verwandtschaft der Konstrukte dar.

Je näher die Typen beieinander liegen, desto höher ist ihre Korrelation. Solche Korrelati-

onen können dabei durchaus auch negativ ausfallen“ (Toggweiler 2006, S. 20). Nach Jörin,

Stoll, Bergmann und Eder (2008b, S. 41) zeigt sich dieses hexagonale Interkorrelati-

onsmuster im deutschsprachigen Raum nicht in allen Untersuchungen, „sondern höchstens

in sehr grossen Stichproben mit ausgeglichenem numerischen Verhältnis in den Inte-

ressentypen“ (Toggweiler 2006, S. 23). Nach Toggweiler (2006) soll eine hexagonale Inte-

ressenstruktur im deutschsprachigen Raum nicht als gegeben betrachtet werden. Allerdings

hat diese Massnahme keine allzu grossen Konsequenzen, sie „bedingt einzig, dass Inter-

ventionen, Überlegungen oder Berechnungen, welche sich ausdrücklich auf eine hexagona-

le Datenstruktur beziehen, unsicher sind“ (Toggweiler 2006, S.23).

Nebst den vier Hauptannahmen führt Holland zusätzlich fünf Sekundärkonzepte ein. Diese

sind Konsistenz, Differenziertheit, Identität, Kongruenz und Kalkül. Sie moderieren die

Voraussagen der vier Hauptannahmen (Stoll et al. 2009, S. 17). Auf diese wird an dieser

Stelle nicht weiter eingegangen, da die Holland – Skalen in dieser Arbeit nicht berechnet

werden.

Eine Durchführung des Fotointeressentests ermöglicht somit, das Berufsinteresse einer

Testperson sowohl nach dem theoretischen Modell der Berufsinteressensfelder nach Egloff

als auch nach der Kongruenztheorie nach Holland auszuwerten. Dies ermöglicht den Be-

rufsberatenden einen breiten Informationsgewinn und eine vielseitige Beratung entspre-

chend beider Interessenssystematiken.

Testdurchführung, Auswertung und Interpretation 2.2.3

Für die Durchführung und Auswertung der F-I-T–Serie 2009 wird folgendes Material zur

Verfügung gestellt (Stoll et al. 2009, S. 6): die Berufsfotos von Gubler und Gerosa, auf

deren Rückseite sich eine Kopie des jeweiligen Fotos sowie die Fotonummer befindet.

Weiter drei Wahlkarten zur Bestimmung von „grosses Interesse“, „mittleres Interesse“

oder „kein Interesse“. Zudem die Testinstruktion, das Protokollblatt mit anonymisiertem

Protokoll-Durchschlag, zwei Schablonen für die Auswertung nach Holland und die Pro-

9

filblätter nach Altersgruppen (14-16, 17–19 und 20–50 Jahre) sowie Geschlecht (weiblich,

männlich oder männlich und weiblich). Für eine Auswertung am Computer kann auch eine

EDV-Auswertung auf CD-Rom bezogen werden.

Zu Beginn der Testdurchführung werden die gut gemischten Berufsfotos der Testperson

als Stapel vorgelegt. Die drei Wahlkarten werden in folgender Reihenfolge von links nach

rechts angeordnet: kein Interesse, mittleres Interesse, grosses Interesse. Nach der mündli-

chen Instruktion, welche unter Anhang E ersichtlich ist, bearbeitet die Testperson selbstän-

dig und in Ruhe die Fotoserie, indem sie alle Fotos einer der drei Wahlkarten zuordnet.

Während dieser Zeit wird nicht über die Bilder diskutiert. Fragen nach der Berufsbezeich-

nung einer Tätigkeit werden nicht beantwortet. Es wird darauf hingewiesen, dass es auf die

Tätigkeit ankommt, so wie sie dargestellt ist. Nötigenfalls kann die Instruktion oder Teile

derselben wiederholt werden. Nach der Durchführung wird das Protokollblatt ausgefüllt,

wobei die Berufsfotos mit dem Wahlergebnis ‚mittleres Interesse‘ mit einer 1, diejenigen

mit ‚grossem Interesse‘ mit einer 2 versehen werden. Fotos des Stapels ‚,kein Interesse‘

werden nicht weiter berücksichtigt (Stoll et al. 2009, S. 8, 9).

Die Profilerstellung erfordert zuerst die Addition der Antworten auf dem Protokollblatt.

Dieses ist unter Anhang F abgelegt.

Für die Egloff – Systematik werden die Zahlenwerte pro Egloff-Feld waagrecht zusam-

mengezählt und notiert. Grau schattierten Kästchen sind nicht Teil der Egloff-Felder, des-

halb werden diese nicht mitgezählt. Diese Ausschlüsse basieren auf der testtheoretischen

Überprüfung der Fotokarten. Dabei ergab die Faktoren- und Itemanalyse, dass diese Fotos

nicht ausreichend eindeutig der jeweiligen Egloff–Skala zugeordnet werden konnten.

Für die Berechnung der Skalenrohwerte der Dimensionen nach Holland existieren zwei

Schablonen. Diese werden auf das Protokollblatt gelegt. Markierungen der Schablonen

ermöglichen ein Aufsummieren von Zahlenwerten der jeweiligen Dimension. Dabei wer-

den auch die Werte der grau schattierten Kästchen miteinbezogen. Die beiden Unterskalen

‚R-um‘ und ‚R-iz‘ werden gemäss Anleitung berechnet und zum Gesamtwert ‚R‘ addiert.

Im Anschluss an die Berechnung der Rohwerte werden diese vom Protokollblatt auf das

gewünschte Profilblatt (14–16, 17–19 oder 20–50 Jahre für männlich, weiblich oder männ-

lich und weiblich) übertragen, ein Beispiel ist unter Anhang G aufgeführt. Mithilfe des

Profilblattes wird die Ausprägung des Interessens für einzelne Berufsfelder auf der Basis

von Stanine–Werten ersichtlich. Grundsätzlich können die Ausprägungen der einzelnen

10

Skalen dahingehend interpretiert werden, dass tiefe Stanine–Werte ein geringes, hohe Wer-

te dagegen ein grosses Interesse zeigen (Stoll et al. 2009, S. 12). Die als Bandbreite zu ver-

stehenden Stanine–Werte werden nach Schelten (1980, S. 68) wie folgt definiert: 9 „äus-

serst hoch“; 8 „sehr hoch“; 7 „hoch“; 6 „oberer Durchschnitt“; 5 „Durchschnitt“; 4 „unte-

rer Durchschnitt“; 3 „niedrig“; 2 „sehr niedrig“; 1 „äusserst niedrig“. Alternativ zur Aus-

wertung „von Hand“ kann auch das Excel–Auswertungsfile verwendet werden (Stoll et al.

2009, S. 9-10).

Bei der Interpretation eines Interessenprofils empfiehlt sich, die zwei, maximal drei höchs-

ten Ausprägungen zu berücksichtigen. Bei der Suche nach konkreten Berufen erweist sich

als sinnvoll, die zwei höchsten Dimensionen auch vertauscht zu betrachten. Zudem sollen

Testergebnisse gelegentlich im Gespräch validiert werden; die Profilhöhe kann beispiels-

weise von Selbstvertrauen, Arbeitswerten, Geschlechterrollen und anderen Persönlich-

keitsdimensionen sowie der Hemmung, fehlendes Interesse für Tätigkeiten offenzulegen,

abhängig sein. Für die beratende Praxis ist es wichtig, solche Einflüsse zu erkennen (Stoll

et al. 2009, S. 12).

Zu jedem Interessenprofil der Holland–Typologie werden im Berufsregister des Explorix

(Jörin et al. 2008b) konkrete Berufe zugeordnet. Auch für das Interessenprofil der Egloff –

Felder existieren Register für konkrete Berufe. Diese sind beispielsweise im Be-

rufswahltagebuch von Egloff und Jungo (2009b, S. 59–67) aufgeführt. Diese Zuteilungen

ermöglichen systematische und explizite Auseinandersetzungen mit Berufswünschen.

Vergleich F-I-T-Serie 2009 und F-I-T-Serie 2012 2.2.4

Im Vergleich zur Serie 2009 wurden in der F-I-T-Serie 2012 bei 22 Berufen die Fotos er-

neuert. Davon werden 11 Berufstätige durch das weibliche respektive männliche Pendant

ersetzt. Insgesamt 21 Berufe schieden aus der Serie aus und wurden durch 19 andere Beru-

fe ersetzt. Bei insgesamt 11 Items wurde die Bezeichnung verändert. Die Übersicht dazu

ist unter Anhang H aufgelistet. Zwei der Fotos, die Items 7.22 (Logistiker Post) und 7.23

(Sekretärin/Telefonistin) wurden von den Fotografen Gubler und Gerosa eigentlich ausge-

schieden. Sie wurden trotzdem als „Reservefoto“ für die Holland–C–Skala in die Datener-

hebung integriert. Dies für den Fall, dass die C–Skala zu knapp ausfallen wird. Wenn mög-

lich werden diese Fotos jedoch ausgeschlossen.

Diese neue Zusammenstellung der 134 Fotos erfordert eine Überprüfung der Zuteilung zu

den Egloff-Skalen. Es muss dabei untersucht werden, ob sich die gewählten Fotos mit den

11

abgelichteten Tätigkeiten den erwarteten Berufsfeldern zuteilen lassen. Vor einem allfäl-

ligen Ausschluss beziehungsweise einer Versetzung in ein anderes Berufsfeld muss aller-

dings überprüft werden, ob dies auch für die Holland–Skalen die beste Lösung wäre. Eine

ergänzende Untersuchung des gewählten Fotomaterials erfolgt mittels Berechnung von

Interkorrelationen mit den Berufsfeldern nach Zihlmann. Diese Systematik der Gliederung

von Berufsfenstern wird im folgenden Kapitel beschrieben.

Berufsfelder nach Zihlmann 2.2.5

1987 übertrug der ‚Schweizerische Verband für Berufsberatung‘ R. Zihlmann die Aufgabe,

das ‚Aktuelle Berufswahlbuch‘ zu schreiben. Zihlmann entschied sich, den Stoff auf zwei

Bände zu verteilen. Er verfasste einen Hauptband, in welchem er die wichtigen Grundla-

geninformationen zur Berufswahl und über die Berufswelt auflistete sowie ergänzend ei-

nen Berufekatalog. Während der Hauptband zur Gewinnung der Übersicht dient, sind im

Berufekatalog Detailinformationen zu finden. Im Sinne eines Ordnungsprinzips wurde die

Berufswelt in 22 Berufsfelder eingeteilt (Zihlmann 2002, S. 5).

Bei der Bildung von Berufsfeldern erschien Zihlmann die Übernahme einer bestehenden

Systematik wie bspw. die Einteilung nach Wirtschaftssektoren, die Swissdoc-Systematik

(vgl. Göggel et al. 2010) oder die Berufsinteressenfelder nach Egloff nicht sinnvoll (Zihl-

mann 2002, S.11-17). Der Grund für diesen Entscheid war, dass „diese entweder nicht lo-

gisch aufgebaut waren oder zu grosse Berufsgebiete umfassten“ (Zihlmann 2002, S. 8).

Die 9er Berufsfeldeinteilung von Egloff (1976) konnte Zihlmann einerseits nicht über-

nehmen, weil diese Gliederung zu grosse Berufsfelder ergab, andererseits, weil die Reihen-

folge der Berufsfelder, die mit den Pflegeberufen begannen, ungewohnt war. Nach intensi-

vem Austausch mit Egloff entstand folgender, für beide Seiten zufriedenstellender Kom-

promiss. Die 22er-Berufsfeldersystematik orientiert sich insofern an der Egloffschen Ein-

teilung, als die Felder nach Zihlmann als „Verfeinerung der Egloff-Felder verstanden wer-

den können“ (Zihlmann 2002, S. 8). Zudem war Egloff bereit, seine Reihenfolge der Be-

rufsfelder zu verändern und an die Systematik von Zihlmann anzupassen. Somit entstand

eine Kompatibilität der 22er Berufsfeldereinteilung-unter Anhang I aufgeführt-mit der 9er

Einteilung nach Egloff. Ab 1998 bezeichnete Egloff seine Berufsfelder auf Anregung von

Zihlmann als Berufsinteressenfelder (Zihlmann 2002, S. 8).

Im Verlaufe der Zeit wurde die Einteilung in 22 Berufsfelder von den Berufsberatenden in

der praktischen Tätigkeit übernommen. Dadurch konnte sich in der Schweiz ein ein-

12

heitliches, professionell aufgebautes System, gestützt auf die 22er Einteilung, etablieren

(Zihlmann 2002, S. 10). Aufgrund der systematischen Abstimmung zwischen den Egloff-

Skalen und den Berufsfeldern nach Zihlmann sowie der Verwendung beider Systematiken

in der Praxis drängt sich die Prüfung von Interkorrelationen zwischen den beiden Systemen

in Zusammenhang mit der F-I-T–Serie 2012 auf. Die Untersuchung von erwarteten Korre-

lationen zwischen den Interessensfeldern nach Egloff und den Berufsfeldern nach Zihl-

mann wird als Validitätsprüfung der Fotoserie 2012 als Teil der vorliegenden empirischen

Untersuchung beigezogen.

Bevor testtheoretische Aspekte und statistische Vorgehensweisen der Reliabilitäts- und

Validitätsprüfung vorgestellt werden, erfolgt eine kurze Zusammenfassung der Platzierung

des Fotointeressentests in der berufsberatenden Praxis. Das verwendete Medium Fotogra-

phie und die damit in Zusammenhang stehende Abbildung von Tätigkeiten ermöglicht ei-

nem breiten Spektrum von Probanden einen motivierenden Zugang zur Ausei-

nandersetzung mit Berufswünschen. Der F-I-T stellt eine Interessensprüfung dar, welche

nicht an eine Kompetenz- beziehungsweise Fähigkeitsprüfung anknüpft. Weil die Aus-

wertung sowohl auf den Berufsinteressensfeldern nach Egloff als auch dem Interessen-

Modell nach Holland aufbaut, erweist sie hohe Aktualität und Kompatibilität zur berateri-

schen Praxis. Die Aktualisierung des Fotomaterials trägt viel zu dieser angesprochenen

Aktualität bei.

13

3 Testtheoretische Aspekte

Zwecks Anwendungen der Fotoserie 2012 in der Praxis wird die Zusammenstellung der

neuen Fotos testtheoretisch überprüft. Nach Lienert und Raatz (1998, S. 7) soll ein Test

drei Hauptgütekriterien erfüllen. Er soll objektiv, reliabel und valide sein. Weiter benennen

diese Autoren als bedingte Forderungen, dass ein Testverfahren folgenden vier Nebengü-

tekriterien genügen soll. Es soll normiert, vergleichbar, ökonomisch und nützlich sein. Im

Rahmen der vorliegenden empirischen Arbeit wird auf die Reliabilität und Validität einge-

gangen. Die Objektivität, als Grad, „in dem die Ergebnisse eines Tests unabhängig vom

Untersucher sind“ (Bühner 2011, S. 58) wird insofern nicht neu überprüft, als die F-I-T

Serie 2012 die Untersuchungs- und Auswertungsanleitung vorausgehender Fotoserien

exakt übernimmt. Nach Bortz und Döring (2006, S. 195) ist bei standardisierten und quan-

titativen Verfahren, die von ausgebildeten Psychologen oder geschulten Testanweisern

unter kontrollierten Bedingungen eingesetzt und ausgewertet werden, von perfekter Objek-

tivität auszugehen. Rauchfleisch (2008, S. 65) unterscheidet zwischen einer Objektivität

der Testdurchführung, der Auswertung, der Interpretation und der Empfehlungen. Im Ge-

gensatz zu Rauchfleisch differenzieren sowohl Lienert und Raatz (1998, S. 8) als auch

Bortz und Döring (2006, S. 195) nur drei Aspekte der Objektivität. Die Objektivität der

Empfehlung ist bei ihnen nicht aufgeführt.

Die in der vorliegenden Arbeit verwendeten statistischen Verfahren werden in derselben

chronologischen Reihenfolge vorgestellt, wie sie während der Arbeit durchgeführt wurden.

3.1 Faktorenanalyse

Mit Hilfe der Faktorenanalyse kann eine grössere Anzahl Variablen anhand der gegebenen

Fälle auf eine kleinere Anzahl unabhängiger Einflussgrössen respektive Faktoren zurück-

geführt werden (Bühl 2010, S. 555). Crameri (2010a, S. 1) formuliert dies folgen-

dermassen: mit Hilfe der Faktorenanalyse werden „Items zu einer oder mehreren Skalen

gruppiert“. Diejenigen Variablen, die untereinander stark korrelieren, werden dabei zu

Faktoren zusammengefasst. Stammen die Variablen aus verschiedenen Faktoren, korrelie-

ren diese gering untereinander (Bühl 2010, S. 555). Crameri (2010a, S. 1) präzisiert fol-

gendermassen: „Items, die zur selben Skala gruppiert werden, sollen eine starke oder zu-

mindest mittlere Korrelation untereinander aufweisen. Items, die unterschiedlichen Skalen

zugeordnet werden, sollen hingegen nicht oder nur schwach untereinander korrelieren“.

14

„Ziel der Faktorenanalyse ist es also, solche Faktoren zu ermitteln, welche die beo-

bachteten Zusammenhänge zwischen den gegebenen Variablen möglichst vollständig er-

klären“ (Bühl 2010, S. 555).

Bei der Faktorenanalyse werden zwei Verfahrenstypen unterschieden: die explorative so-

wie die konfirmatorische Faktorenanalyse. Bei der ersten Methode ist von vornherein nicht

bekannt, ob und in welcher Weise die in die Faktorenanalyse eingehenden Variablen mit-

einander zusammenhängen. Ziel dieses Typen ist also die Entdeckung von Strukturen bzw.

Dimensionen, die in den Daten verborgen sind. Es wird ermittelt, welche Items Indikatoren

bestimmter Fähigkeiten oder Eigenschaften darstellen. Im Gegensatz dazu liegt dem zwei-

ten Typen ein Modell über mögliche hypothetische Faktoren zugrunde. Die konfirmatori-

sche Faktorenanalyse wird zur Überprüfung einer Hypothese zu theoretisch angenomme-

nen Faktorenstrukturen eingesetzt (Bühl 2010, S. 556; Bühner 2011, S. 296).

Da die Berufsfotos von Gubler und Gerosa bereits den Skalen nach Egloff zugeordnet sind,

wie unter Anhang J aufgeführt, wird in der vorliegenden Bachelorarbeit die konfirmatori-

sche Faktorenanalyse angewandt. Es wird überprüft, ob das vorab aufgestellte Modell der

Zugehörigkeit von Fotos zu einem Berufsinteressensfeld der empirischen Realität stand-

hält. Konkret bedeutet dies, dass anhand der konfirmatorischen Faktorenanalyse geklärt

wird, inwiefern die Berufsfotos den erwarteten Egloff–Skalen entsprechen (Bühl 2010, S.

574).

Wie schon aufgeführt, dient die konfirmatorische Faktorenanalyse dazu, theoretisch oder

empirisch gut fundierte Modelle auf ihre empirische Passung mit Daten zu testen. Wie die

exploratorische Faktorenanalyse erlaubt sie, Kovarianzen oder Korrelationen zwischen

Items auf sogenannte latente Variablen kausal zurückzuführen. Im Gegensatz zur exlorato-

rischen Faktorenanalyse werden jedoch meist Kovarianzmatrizen analysiert. „Nach Rietz,

Rudinger und Andres (1996) basieren lineare Strukturgleichungsmodelle auf einer Weiter-

entwicklung der Faktorenanalyse nach dem Modell gemeinsamer Faktoren“ (Bühner 2011,

S. 380). Der Sammelbegriff „Strukturgleichungsmodell“ steht für die Kombination aus

Pfadanalyse und konfirmatorischer Faktorenanalyse. Pfadanalysen beinhalten nur beobach-

tete, sprich manifeste Variablen. Im Gegensatz dazu beinhaltet die konfirmatorische Fakto-

renanalyse auch latente, also nicht beobachtete Variablen. A priori überprüfen Struk-

turgleichungsmodelle festgelegte Modelle auf ihre Passung mit der empirischen Kovari-

anzmatrix. Dabei werden aber auch Relationen oder Beziehungen zwischen latenten Vari-

ablen sowie zusätzlich auch Messfehler in den unabhängigen Variablen berücksichtigt. Bei

15

der konfirmatorischen Faktorenanalyse wird primär die Passung der Kovarianzmatrix mit

einem „reduzierten“ Modell untersucht. Reduziert bedeutet folgendes: während im Rah-

men einer exploratorischen Faktorenanalyse alle Itemladungen auf alle Faktoren geschätzt

werden, ergibt sich das Modell einer konfirmatorischen Faktorenanalyse durch Restriktio-

nen eines exploratorischen Modells. So wird oft angenommen, dass Items nur auf einem

Faktor laden und somit auf den anderen Faktoren Nullladungen aufweisen (Bühner 2011,

S. 380). Bei der konfirmatorischen Faktorenanalyse kann in SPSS die Anzahl der dem

Modell zu Grunde liegenden Faktoren bestimmt werden. In der vorliegenden Arbeit wer-

den – entsprechend der Anzahl von Berufsfeldern – neun Faktoren bestimmt.

3.2 Reliabilität

Die Reliabilität stellt eines der wichtigsten Gütekriterien dar. Dabei wird die Frage be-

antwortet, inwieweit ein Fragebogen oder Testverfahren das, was sie messen, genau mes-

sen – egal, was sie messen (Hirsig 1993, S. 6.3; Lienert & Raatz 1998, S. 9; Mummendey

& Grau 2008, S. 100; Rauchfleisch 2008, S. 66; Schumann 2006, S. 29). Nach Bortz und

Döring (2006, S. 196) gibt die Reliabilität (Zuverlässigkeit) den Grad der Messgenauigkeit

(Präzision) eines Tests an. Dabei ist die Reliabilität umso höher, je kleiner der zu einem

Messwert X gehörende Fehleranteil E ist. Demnach wäre ein Test dann völlig reliabel,

wenn die durch ihn erzielten Ergebnisse den Probanden genau, das heisst fehlerfrei, be-

schreiben respektive auf einer Testskala lokalisieren würde (Lienert & Raatz 1998, S. 9).

Der wahre Wert T würde ohne Messfehler E erfasst; X=T. Da sich Fehlereinflüsse wie

situative Störungen, Müdigkeit der Pbn, Missverständnisse etc. nie ganz ausschliessen las-

sen, tritt dieser Idealfall in der Praxis nicht auf (Bortz & Döring 2006, S. 196). Die Genau-

igkeit betrifft lediglich den beobachteten Messwert und nicht den Interpretationswert. Die

Frage, ob er misst, was er messen soll, wird also nicht beantwortet.

Der Grad der Reliabilität wird durch den Reliabilitätskoeffizienten bestimmt. Dieser gibt

an, in welchem Mass die unter gleichen Bedingungen gewonnenen Messwerte über die-

selbe Person übereinstimmen beziehungsweise in welchem Masse die Testergebnisse re-

produzierbar sind. Nach Fisseni (1997, S. 124) werden die Kennwerte der Reliabilität (rtt)

folgendermassen beurteilt: rtt<0.80 wird als niedrig, rtt zwischen 0.80-0.90 als mittel und

rtt>0.90 als hoch bezeichnet.

Nach Lienert und Raatz (1998, S. 9) gilt, „dass die Reliabilität eines Tests per se nicht

existiert, sondern nur verschiedene ihrer methodischen Zugänge“. Als erste Vorgehens-

16

weise, die Reliabilität eines Tests zu überprüfen, wird die Paralleltest–Reliabilität vor-

gestellt. Dabei werden einer Stichprobe von Probanden zwei miteinander streng vergleich-

bare Tests vorgelegt. Die Tests werden als reliabel betrachtet, wenn ihre Ergebnisse hoch

korrelieren. Die Retest–Reliabilität ist eine Testwiederholungsmethode. Die Daten eines

Probanden werden mit exakt demselben Test zweimal erhoben. Danach wird die Korrelati-

on der Ergebnisreihen ermittelt. Erneut gilt, dass hohe Korrelationen eine hohe Reliabilität

des Testverfahrens ausweisen kann.

Der dritte Zugang, die innere Konsistenz (auch interne Konsistenz genannt), ist gewis-

sermassen als instrumentale Reliabilität zu bezeichnen. Dies bedeutet, dass diese Variante

die Leistungsfähigkeit des Tests als Messinstrument kennzeichnet, weil sie von den Be-

dingungen der Testdurchführung unabhängig ist. Im Gegensatz zu den beiden anderen Zu-

gängen, die mehr eine Information für die Testpraxis sind, kommen die Kennwerte der

Reliabilität, die durch Testhalbierung oder Konsistenzanalyse ermittelt wurden, der grund-

legenden Idee, dem Wesen der Reliabilität, am nächsten. „Den theminologischen Empfeh-

lungen der APA (1986) folgend, werden hier die Methoden der Testhalbierung und der

Konsistenzanalyse der „inneren Konsistenz“ eines Test zugeordnet“ (Lienert & Raatz

1998, S. 201).

Bortz und Döring (2006, S. 196-198) führen die Retestreliabilität, die Paralleltestreliabi-

lität, die Testhalbierungsreliabilität (Split-half-Reliabilität) und die interne Konsistenz ge-

sondert auf. Da die Bestimmung der Reliabilität nach Split-half-Verfahren stark von der

Art der zufälligen Testhalbierung abhängt, führt die Berechnung der internen Konsistenz

zu stabileren Schätzungen der Reliabilität. Auf die Überprüfung der Paralleltest–Re-

liabilität und Retest–Reliabilität wird in der vorliegenden empirischen Arbeit verzichtet.

Da die Split-half-Methode weniger präzise Schätzungen ergibt, wird in der vorliegenden

Arbeit die interne Konsistenz als Mass der Reliabilität der Itemzusammenstellung ver-

wendet.

Interne Konsistenz 3.2.1

Die internen Konsistenzschätzungen stellen eine Erweiterung der Split-half-Methode dar.

Ein Test lässt sich nicht nur in zwei Teile sondern in so viele kleinste Teile zerlegen, wie er

Items enthält. Jedes Item kann somit wie ein Paralleltest betrachtet werden, die Korre-

lationen zwischen den Items spiegeln die wahre Varianz. Berechnet werden kann die in-

17

terne Konsistenz über die sogenannte Kuder-Richardson-Formel oder Formula 8 (vgl.

Richardson & Kuder, 1939, zit. in Lienert & Raatz 1998, S. 192).

Am gebräuchlichsten jedoch ist der Alphakoeffizient nach Cronbach (Bortz & Döring

2006, S. 198). Nach Bühner (2011, S. 166) stellt er die Standardmethode zur Schätzung der

inneren Konsistenz dar. Mittels diesem wird auf der Ebene des Gesamtfragebogens über

die Homogenität des Fragebogens entschieden. Der Fragebogen wird dabei in so viele Tei-

le aufgeteilt, wie Items existieren. Diese Präzision führt dazu, dass der Kennwert besonders

gebräuchlich ist (Mummendey & Grau 2008, S. 101). Nach Crameri (2010a, S.10) ist die

interne Konsistenz umso höher, je stärker die Items untereinander korrelieren. Als hinrei-

chend betrachtet er mindestens eine Reliabilität respektive interne Konsistenz von 0.7.

Trennschärfe 3.2.2

Die interne Konsistenz ist abhängig von den Trennschärfen der einzelnen Items (Mum-

mendey & Grau 2008, S. 101). „Die Trennschärfe ist der wichtigste Itemkennwert, sie klärt

die Position eines Items im Verband der anderen Items, indem sie einen Index liefert, der

angibt, wie weit die ‚Menge der Löser‘ über alle Items hinweg identisch bleibt“ (Fisseni

1997, S. 47). „Inhaltlich gibt eine Trennschärfe an, wie gut ein Item die angestrebte Fähig-

keit oder Eigenschaft misst, und wird durch eine Korrelation quantifiziert“ (Bühner 2011,

S. 171). Nach Crameri (2010a) wird der Beitrag jedes einzelnen Items zur Gewährleistung

der Reliabilität einer Skala mit der Trennschärfe bewertet (S. 11).

Mit Trennschärfe ist in der Regel die Eigentrennschärfe gemeint. Dabei werden intervall-

skalierte Skalenmesswerte entweder mit intervallskalierten oder dichotomen Messwerten

eines Items korreliert. Wird die Korrelation der Messwerte eines Items mit dem Sum-

menwert der restlichen Items einer Skala ermittelt, entspricht dies einer Produkt-Moment-

Korrelation. Diese wird auch als Pearson-Korrelation respektive bivariate Korrelation be-

zeichnet. Werden hingegen die Werte eines dichotomen Items mit den intervallskalierten

Messwerten einer Skala korreliert, handelt es sich um eine punktbiseriale Korrelation

(Bühner 2011, S. 172; Mummendey & Grau 2008, S. 98). Die Werte der Trennschärfe

werden nach Fisseni (1997) folgendermassen eingeteilt: rit<0.30 wird als niedrig be-

zeichnet, rit.=0.30-0.50 als mittel sowie rit>0.50 als hoch (S. 124).

18

3.3 Repräsentativität

„Werden alle Objekte einer Population untersucht, so spricht man von einer Vollerhebung

(Anzahl der untersuchten Objekte: N)“ (Bortz & Döring 2006, S. 394). Die Population

oder Grundgesamtheit (synonym verwendete Begriffe) ist jedoch meist so gross, dass eine

Vollerhebung unmöglich oder zu aufwändig wäre. Dies, weil Mitglieder einer Population

nur teilweise bekannt respektive innert angemessener Frist nicht vollzählig erreicht werden

oder die Grundgesamtheit dadurch zu stark beeinträchtigt oder gar zerstört würde. Die Po-

pulation soll deshalb näherungsweise anhand einer Auswahl von Untersuchungseinheiten,

einer Stichprobe, beschrieben werden. Deren Wert leitet sich daraus ab, wie gut die zu ei-

ner Stichprobe zusammengefassten Untersuchungsobjekte die zu beschreibende Grundge-

samtheit repräsentieren (Bortz & Döring 2006, S. 394, 395).

Die Voraussetzung, dass Vollerhebungen durch Stichprobenuntersuchungen ersetzt werden

können, sind ‚repräsentative Stichproben‘ (Bortz & Döring 2006, S. 394). Es handelt sich

dabei nicht um einen statistischen Fachbegriff. Repräsentative Stichprobe-und darauf beru-

hend repräsentative Umfrage-hat sich jedoch eingebürgert. In der Literatur wird er oft un-

terschiedlich definiert (vgl. Schnell, Hiller & Esser 2005, S. 304-306). Meist wird mit einer

repräsentativen Stichprobe verbunden, dass sie ein „verkleinertes Abbild der Grundge-

samtheit darstellt“ (Schumann 2006, S. 84). Dies stellt Diekmann (2004, S. 368) insofern

in Frage, als eine Stichprobe wegen ihres begrenzten Umfangs nie alle Merk-

malsverteilungen einer Grundgesamtheit repräsentieren kann.

Bortz und Döring verstehen unter Repräsentativität, dass eine Stichprobe in ihrer Zusam-

mensetzung hinsichtlich der relevanten Merkmale und Merkmalskombinationen möglichst

stark der Population ähnelt. Üblicherweise spielen dabei Merkmale wie Bildung, Alter,

Grösse des Wohnortes, Geschlecht, Familiengrösse etc. eine Rolle (Bortz & Döring 2006,

S. 397, 398). Auch nach Mummendey und Grau (2008, S. 92) stellt eine repräsentative

Stichprobe „im Optimalfall ein repräsentatives, verkleinertes Abbild der Grundgesamtheit

dar“. Nach ihnen ist eine Stichprobe immer dann repräsentativ, „wenn die Wahrscheinlich-

keit, in die Stichprobe aufgenommen zu werden, für jedes Element der Grundgesamtheit

die gleiche (oder zumindest eine berechenbare) ist“ (Mummendey & Grau 2008, S. 92).

Der Vorteil repräsentativer Stichprobenuntersuchungen im Vergleich zu Vollerhebungen

sind deren geringerer Aufwand: sowohl Erhebung als auch Auswertung benötigen rein

quantitativ weniger Zeit. Zudem bietet die geringere Anzahl von Untersuchungsteilneh-

19

menden die Möglichkeit, eine grössere Anzahl von Merkmalen sorgfältiger und kontrol-

lierter erfassen zu können. (Bortz & Döring 2006, S. 295; Schumann 2006, S. 82). Nach

Schumann (2006) (S. 84) kann dies streng genommen nur durch eine Zufallsstichprobe

(random sample) erreicht werden. Diese erhält man als Resultat von Wahrscheinlichkeits-

auswahlen (S. 84). Für Diekmann ist diesbezüglich Voraussetzung, dass jedes Element der

Population eine von null verschiedene, angebbare Wahrscheinlichkeit hat, ins Sample auf-

genommen zu werden (2004, S. 330).

Dass die Repräsentativität mit wachsender Stichprobengrösse generell steigt, ist ein weit

verbreiteter Irrtum. Dies trifft nur für eine unverzerrte Auswahl zu. Bei einer verzerrten

Auswahl wiederholt sich der Fehler in grossem Stil, er wird durch die Grösse des Samples

nicht behoben (Bortz & Döring 2006, S. 398). Unter ‚Verzerrung wird die Überreprä-

sentation bestimmter Gruppen, Schichten etc. verstanden (Schumann 2006, S. 87).

Der Stichprobenumfang repräsentativer Stichproben liegt bei n=1000 oder mehr (Schu-

mann 2006, S. 89). Fisseni (1997, S. 124) beurteilt die Grösse von Eichstichproben (n)

folgendermassen: n<150 wird als niedrig, n zwischen 150-300 als mittel und n>300 als

hoch beurteilt. Auftrag für die Vorliegende Arbeit war, eine Stichprobengrösse von min-

destens n=700 zu erreichen.

3.4 Validität

„Die Validität oder Gültigkeit eines Tests gibt den Grad der Genauigkeit an, mit dem die-

ser Test dasjenige Persönlichkeitsmerkmal oder diejenige Verhaltensweise, das (die) er

messen oder vorhersagen soll, tatsächlich misst oder vorhersagt“ (Lienert & Raatz 1998, S.

10). Die Validität ist das wichtigste Testgütekriterium (Bortz & Döring 2006, S. 200).

Fisseni (1997, S. 124) teilt die Validität (rtc) in folgende Kategorien ein: rtc<0.40 wird als

niedrig, rtc=0.40-0.60 als mittel und rtc>0.60 als hoch bezeichnet. Auch bei diesem Güte-

kriterium liegen verschiedene Vorgehensweisen der Überprüfung vor:

Inhaltliche Validität: „Der Test bzw. seine Elemente sind so beschaffen, dass sie das zu

erfassende Persönlichkeitsmerkmal oder die in Frage stehende Verhaltensweise repräsen-

tieren“ (Lienert & Raatz 1998, S. 10). Nach Bühner (2011, S. 62) bedeutet dies, dass damit

nicht der Aspekt der Messgenauigkeit gemeint ist, sondern die Abbildung des Konstrukts

durch das einzelne Item. Das Item soll präzise das angestrebte Konstrukt, nicht aber andere

Konstrukte oder den Überschneidungsbereich zu einem anderen Konstrukt messen. Nach

20

Michel und Conrad (1982, S. 57) wird die Inhaltsvalidität normalerweise nicht numerisch

anhand eines Kennwerts, sondern „aufgrund logischer und fachlicher Überlegungen“ be-

stimmt und „mit oder ohne Einschränkung akzeptiert oder verworfen“. In Murphy und

Davidshofer (2001; zit. nach Bühner 2011, S. 62) findet sich ein hilfreiches Vorgehen, wie

Inhaltsvalidität erfasst werden kann: „(1) Beschreibung der Inhaltsebene des Konstrukts

(Fähigkeit, Eigenschaft); (2) Festlegung, welcher Inhaltsbereich durch welches Item erfasst

wird; (3) Vergleich der Teststruktur mit der Struktur des Konstrukts.“ Nach Bühner (2011,

S. 62) ist gerade der erste Schritt nicht einfach, da viele Konstrukte ungenau definiert sind.

Allerdings wird in der Praxis der Inhaltsvalidität oft nicht die nötige Aufmerksamkeit ge-

schenkt. Dies deshalb, weil die Sicherung der Inhaltsvalidität, im Vergleich zur Berech-

nung von Koeffizienten für die anderen Validitätsarten, relativ schwer fällt.

Kriterienbezogene Validität: Während für die inhaltliche Validität keine Masszahl für den

Grad der Validität eines Tests ermitteln lässt, werden hingegen bei der kriterienbezogenen

Validität Testergebnisse einer Stichprobe von Probanden mit einem sogenannten Aussen-

kriterium korreliert. Dieses Kriterium wird unabhängig vom Test erhoben. Entweder wird

dann direkt von der Testleistung auf die Kriterienleistung geschlossen, oder das Kriterium

wird als ausreichend valider Repräsentant für das zu erfassende Persönlichkeitsmerkmal

angesehen. Indirekt kann somit eine Aussage über dieses Merkmal gemacht werden (Lie-

nert & Raatz 1998, S. 11).

Unterschieden wird dabei zwischen der Vorhersagevalidität, der Übereinstimmungsvali-

dität, der retrospektiven Validität und der inkrementellen Validität. Unter Übereinstim-

mungsvalidität wird verstanden, dass das Kriterium, mit dem die Testleistung korrelieren

soll, (fast) zeitgleich erhoben wird (Bühner 2011, S. 63).

Konstruktvalidität: „Aufgrund theoretischer – sachlogischer und begrifflicher – Erwägun-

gen und anhand von sich daran anschliessenden empirischen Untersuchungen wird ent-

schieden, ob ein Test ein bestimmtes Konstrukt zu erfassen vermag“ (Lienert & Raatz

1998, S. 11). Häufig fassen Autoren darunter alle Validitätsarten (bspw. Kriteriumsvali-

dität, Inhaltsvalidität, konvergente sowie diskriminante Validität) zusammen. Enger gefasst

fallen darunter die konvergente, diskriminante und faktorielle Validität. Im Gegensatz zur

Inhaltsvalidität existieren für diese Validitäten konkrete Strategien zur Quantifizierung.

Häufig werden a priori konkrete Erwartungen über den Zusammenhang des vorliegenden

Tests mit konstruktverwandten bzw. konvergenten und konstruktfremden bzw. diskrimi-

21

nanten Tests formuliert. Der Nachteil ist dabei, dass nicht selten Tests verglichen werden,

deren Inhaltsvalidität unzureichend ist.

Werden Korrelationen zwischen Tests gleicher oder ähnlicher Gültigkeitsbereiche ermit-

telt, spricht man von konvergenten Tests. Hier werden hohe Zusammenhänge erwartet. Die

diskriminante oder divergente Validität korreliert Tests mit anderen Gültigkeitsbereichen.

Es werden niedrige Zusammenhänge erwartet. Verglichen werden Leistungen, die einem

verwandten Konstrukt zugeordnet werden können. Mittels divergenter Validität soll si-

chergestellt werden, dass der Test nicht dieses verwandte Konstrukt erfasst. Von den ver-

schiedenen Methoden um konvergente und diskriminante Validität zu bestimmen stehen

die Korrelationen an erster Stelle (Bühner 2011, S. 63-64).

In vorliegender Arbeit werden Aspekte der Übereinstimmungsvalidität und der konver-

genten Validität überprüft. Die Datenerhebung beinhaltet sowohl die Erfassung der Egloff-

Skala als auch der Berufsfenster nach Zihlmann. Die Erhebung geschieht gleichzeitig, was

den Aspekt der Übereinstimmungsvalidität bedient. Zur Überprüfung der Konstruktvalidi-

tät werden die Daten der beiden Skalen miteinander korreliert. Im Rahmen einer konver-

genten Validität werden hohe Korrelationen zwischen den einzelnen Skalen erwartet.

3.5 T-Test für unabhängige Stichproben

„Der T-Test ist eine Entscheidungsregel auf einer mathematischen Grundlage, mit deren

Hilfe ein Unterschied zwischen den empirisch gefundenen Mittelwerten zweier Gruppen

näher analysiert werden kann (Rasch, Friese, Hofmann & Naumann 2010, S.44).“ Dabei

wird der Zusammenhang zwischen einer dichotomen (unabhängigen) sowie einer metri-

schen (abhängigen) Variable überprüft, indem die Mittelwerte der zwei Stichproben der

dichotomen Variablen miteinander verglichen werden (Crameri 2010b, S. 2).

Der T-Test gehört zur statistischen Inferenz, welche den Schluss von der Stichprobe auf

die Population ermöglicht (Rasch et al. S. 35). Weil der T-Test nur für intervallskalierte

Daten zuverlässige Informationen liefert, gehört er zur Gruppe der parametrischen Ver-

fahren. Diese schätzen Populationsparameter mittels statistischer Kennwerte wie dem

arithmetischen Mittel oder der Varianz. Der T-Test liefert dabei eine Entscheidungshilfe,

ob sich zwei untersuchte Gruppen einer bestimmten Grösse (na + nb) systematisch in ihren

Mittelwerten unterscheiden oder nicht. (Rasch et al. 2010, S. 44).

22

In einem ersten Schritt werden die Nullhypothese (H0) sowie die Alternativhypothese (H1)

erstellt:

H0: Beide Stichproben bilden eine Population und haben im Grunde genommen denselben

Mittelwert (µ1=µ2). Die Unterschiede, die in den zwei Stichproben festgestellt wurden, ent-

standen zufällig und können nicht verallgemeinert werden. Es besteht kein signifikanter

Unterschied.

H1: Die beiden Stichproben bilden zwei unterschiedliche Populationen mit unterschiedli-

chen Mittelwerten (µ1 ≠ µ2).

In der Inferenzstatistik wird zuerst H0 überprüft; ob zwei Zufallsstichproben aus derselben

Population stammen. Dazu wird in einem ersten Schritt überprüft, wie die Mittel-

wertdifferenzen von Stichprobenpaaren derselben Population verteilt sind. Der Zufallsge-

nerator generiert eine Population von 10 Millionen normalverteilter Werten mit demselben

arithmetischen Mittel (͞xa) sowie derselben Standardabweichung (sa) wie Stichprobe a. Da-

nach werden aus dieser Population 5‘000 Paare von Zufallsstichproben der Grösse na=nb

gezogen. Für jedes Paar wird die Mittelwertdifferenz berechnet, diese wiederum durch ihre

Standardabweichung dividiert. Diese Division dient der Standardisierung der Mittelwert-

differenzen, welche als t-Werte bezeichnet werden. Würden zufällig unendlich viele Stich-

probenpaare aus einer normverteilten Population gezogen, würden ihre standardisierten

Mittelwertdifferenzen eine t-Verteilung bilden. Bei zwei Stichproben derselben Population,

werden gleich grosse Mittelwerte erwartet. Eine Mittelwertdifferenz von Null kommt dabei

am häufigsten vor; die Spitze der t-Verteilung liegt bei null. Je grösser somit die Abwei-

chung, desto seltener kommt sie vor. Die zentrale t-Verteilung entspricht somit einer Dar-

stellung des Zufalls und kann als H0 bezeichnet werden (Crameri 2010b, S. 2+3).

In einem zweiten Schritt wird die standardisierte Mittelwertdifferenz der Daten in Bezug

zur t-Verteilung gesetzt. Befindet sich die Mittelwertdifferenz innerhalb der t-Verteilung,

ist H0 gültig. Liegt die Differenz ausserhalb der t-Verteilung, ist H1 gültig. Da die Kurve

der t-Verteilung sowohl links als auch rechts asymptotisch gegen die x-Achse verläuft,

muss die Grenze definiert werden. Der Annahmebereich wird meistens als 95% der Fläche

um den Mittelpunkt der t-Verteilung definiert. Der Ablehnungsbereich umfasst somit je

2.5% der Fläche am linken und rechten Rand der Verteilung. Dies entspricht 5% oder p=

0.05. Der Ablehnungsbereich wird auch als Signifikanzniveau α bezeichnet. Fällt die be-

rechnete Irrtumswahrscheinlichkeit p kleiner aus als das im Voraus festgelegte Signifi-

23

kanzniveau α, spricht man von einem signifikanten Unterschied bzw. einem signifikanten

Zusammenhang (Crameri 2010b, S. 4, 5).

Damit die Nullhypothese getestet werden kann, muss die Position des t-Wertes in der t-

Verteilung bestimmt werden. Die Form der t-Verteilung ist von der Grösse der beiden

Stichproben der unabhängigen Variablen abhängig. Die passende t-Verteilung hängt von

den Freiheitsgraden (df) ab. Die Schätzung der Freiheitsgrade wiederum ist davon abhän-

gig, ob Varianzhomogenität vorausgesetzt wird und ob die beiden Stichproben die gleiche

Grösse haben. Normalverteilung und Varianzhomogenität sind Voraussetzungen dafür,

damit der T-Test zuverlässige Ergebnisse liefert. Die Bedingungen, damit die Varianzho-

mogenität erfüllt ist, legt Crameri folgendermassen fest: p≥0.20 (2010b, S. 5-14).

Berufsinteressen können sich zwischen verschiedenen Gruppen unterscheiden. Vor allem

bezüglich Geschlechtes können Unterschiede erwartet werden. Mit dem t- Test für unab-

hängige Stichproben wird untersucht, ob signifikante Unterschiede zwischen weiblichen

und männlichen Teilnehmenden sowie Schülerinnen und Schülern des Schulniveaus

Grundansprüche sowie erweiterte Ansprüche bestehen.

24

II EMPIRISCHER TEIL

4 Methode

4.1 Fragestellung und Hypothesen

Die ursprüngliche Fragestellung wird nochmals aufgegriffen und durch Hypothesen er-

gänzt:

• Ist die Zuordnung der Fotos der F-I-T Serie 2012 in die einzelnen Berufsfelder

nach Egloff reliabel?

• Vermag die neue Fotoserie die einzelnen Berufsfelder nach Egloff valide zu erhe-

ben?

Dabei sollen folgende drei Hypothesen überprüft werden:

• H1: Die interne Konsistenz jedes Berufsfeldes nach Egloff erreicht einen Wert von

Cronbachs Alpha ≥ 0.8.

• H2: Die Trennschärfe der einzelnen Fotos jedes Berufsfeldes nach Egloff ist rit≥0.2

respektive zeigt einen niedrigen Effekt.

• H3: Die 134 F-I-T – Fotos lassen sich empirisch den theoretisch erwarteten Berufs-

feldern nach Egloff zuordnen.

4.2 Datenerhebung

Die Bildung der Stichprobe und die Datenerhebung sind Teil der vorliegenden Bachelor-

arbeit. Die erhobene Datenmenge wird im Anschluss der weiterführenden Validierung der

F-I-T-Serie 2012 in Bezug auf die Holland-Skalen zur Verfügung gestellt. Die Befragung

von Schüler/innen der 2. Oberstufe wurde schriftlich am Computer durchgeführt. Die Da-

tenerhebung erfolgte mittels Online Befragung mit dem Tool „www.unipark.de/ www/“.

Der verwendete Fragebogen besteht aus drei Teilen. Einleitend wird in einem formalen

Teil Geschlecht, Alter (Geburtsjahr), Schulort, Postleitzahl des Schulortes sowie der Schul-

typ erfasst. Zudem konnten die Probanden am Schluss der Befragung fakultativ die

Mailadresse eingeben. Machten sie dies, wird ihnen ihr persönliches Interessenprofil zuge-

25

stellt. Der Hauptteil des Fragebogens ist in zwei Teile gegliedert: Teil eins besteht aus den

134 F-I-T–Fotos. Diese wurden ab dem 03.02.12 bis zum Ende der Erhebung als Pflicht-

fragen deklariert, was sie von Anfang der Erhebung bis und mit 02.02.12 nicht waren. Der

zweite Teil besteht aus den 60 Fragen des AIST-R sowie 39 Fragen zu den Berufsfenstern

nach Zihlmann. Die Fragen des AIST-R werden zur Überprüfung der Validität der Hol-

land-Dimensionen benutzt. Da dieser Aspekt nicht Teil vorliegender Arbeit ist, wird auf

diese Fragen nicht weiter eingegangen. Die Daten der 39 Fragen zu den Berufsfenstern

nach Zihlmann wurden zur Validierung der Berufsinteressenfelder nach Egloff erhoben.

Die Erhebung wurde klassenweise sowie unter standardisierten Bedingungen von Berufs-

berater/innen durchgeführt. Ausnahme waren die teilnehmenden Gemeinden aus dem

Sarganserland. Hier wurde die Erhebung durch Klassenlehrpersonen instruiert und be-

gleitet. Die Einführung der Testleitungen erfolgte mittels einer detaillierten schriftlichen

Anleitung, welche unter Anhang K ersichtlich ist. Die Befragung fand im Querschnittsde-

sign von Montag, 09.01.12 bis Freitag, 25.02.12 statt. Allen Probandinnen und Probanden

stand ein eigener PC – Arbeitsplatz zur Verfügung.

4.3 Stichprobenbildung

Alle öffentlichen Berufsberatungen der deutschsprachigen Schweiz, in insgesamt 21 Kan-

tonen, sowie des Fürstentums Lichtenstein wurden per Mail, welches unter Anhang L ab-

gelegt ist, gebeten, die Umfrage mit je einer Klasse der 2. Oberstufe mit Grundansprüchen

sowie einer 2. Oberstufenklasse mit erweiterten Ansprüchen durchzuführen. Die Alters-

stufe der Probandinnen und Probanden sollte sich auf ein Alter von 14 bis 16 Jahren belau-

fen. Aus Zeit- und Aufwandgründen war es nicht möglich, eine Auswahlgesamtheit zu

erstellen, welche deckungsgleich zur Grundgesamtheit ist. Dies wäre jedoch die Vo-

raussetzung für eine einfache Zufallsstichprobe, im Sinne einer repräsentativen Stichprobe

(Schumann 2006, S. 84, 85). Aus erhebungsökonomischen Aspekten wurde an Stelle einer

einfachen Zufallsstichprobe die Klumpenstichprobe (Cluster Sample) gewählt. Vorausset-

zung dafür ist, dass die Gesamtpopulation aus vielen Teilpopulationen respektive Gruppen

(in diesem Fall Klassen) von Untersuchungsobjekten besteht. Die einzelnen Schüler/innen

als Untersuchungsobjekte dürfen nur einem Klumpen angehören; Klumpen (Klassen) dür-

fen sich nicht wechselseitig überschneiden. Eine zufällige Auswahl von Klassen wird voll-

ständig erhoben (Bortz & Döring 2006, S. 435-436).

26

Eingeschränkt wurde die Teilnahme durch den vom Referenten zuvor genannten Erhe-

bungszeitraum vom 09.01.2012 bis und mit 25.02.2012. Vorgegeben war auch eine Min-

destgrösse des Samples von n=700 mit in etwa ausgeglichenem Geschlechtsverhältnis so-

wie heterogener regionaler Verteilung in die Kategorien ‚Zentren‘, ‚tertiäre Gemeinden‘,

‚grosszentrale Pendlergemeinden‘, ‚nicht-grosszentrale Pendlergemeinden‘ sowie ‚land-

wirtschaftliche und industrielle Gemeinden‘. Die Zuteilung dieser Kategorien ist in An-

hang M ersichtlich. Die Verteilung von Schülerinnen und Schülern mit erweiterten An-

sprüchen beziehungsweise Grundansprüchen sollte in etwa den aktuellen Schülerzahlen

entsprechen. Gemäss der in Anhang N aufgeführten Tabelle existieren die aktuellsten Zah-

len aus dem Schuljahr 2009/2010 und zeigen ein Verhältnis zwischen Schülerinnen und

Schülern der 8. Klasse mit Grundansprüchen zu erweiterten Ansprüchen in absoluten Zah-

len von 24‘893 : 54‘494 beziehungsweise 31.4% : 68.6% in relativen Zahlen (Graber

2011).

4.4 Datenauswertung

In einem ersten Schritt wird die Faktorenanalyse berechnet. Allerdings werden die Resulta-

te der Faktorenanalyse nicht strikt umgesetzt; da es sich bei den Berufsinteressenfeldern

nach Egloff nicht um ein empirisch begründetes sondern um ein auf Praxis und Berufswelt

beruhendem theoretischen Konstrukt handelt. Im Gegensatz dazu basieren die Holland-

Dimensionen auf einem empirisch begründeten Konstrukt. Deshalb werden die Resultate

der Holland-Dimensionen, die nicht Teil der vorliegenden Arbeit sind, stärker gewichtet

als die faktorenanalytischen Resultate der Egloff-Skalen. Sollte sich jedoch die Frage stel-

len, ob eines der Items umgeordnet werden soll, würden die Resultate der Faktorenanalyse

Anhaltspunkte liefern, in welche neue Skala das Item sinnvollerweise verschoben würde.

Im zweiten Schritt wird die Reliabilität überprüft. Konkret werden die interne Konsistenz

durch Cronbachs Alpha sowie die Trennschärfen der Items der einzelnen Berufsinteressen-

felder berechnet. Zudem werden die Verteilungskennwerte Median, 1. und 3. Quartil sowie

„kein Interesse“ am gesamten Berufsinteressenfeld eruiert. Im dritten Schritt werden die

Werte der Berufsinteressenfelder nach Egloff mit den Werten der Berufsfelder nach Zihl-

mann korreliert. Dies zur Überprüfung der Validität der einzelnen Egloff-

Berufsinteressenfelder. Zum Schluss wird das Sample anhand von T-Tests für unabhängige

Stichproben auf die Signifikanz von Gruppenunterschieden bezüglich Geschlecht und

Schultyp überprüft.

27

5 Ergebnisse und Interpretationen

5.1 Datenaufbereitung

Nach dem Export der Rohdaten ins SPSS wurden in einem ersten Schritt die Schreibweise

der Ortsnamen vereinheitlich. Die Rechtschreibung wurde angepasst sowie bei allen der

Name des Schulortes eingetragen. Verschiede Probanden notierten bspw. nicht nur die

Ortschaft ihrer Schule, sondern auch noch OS (für Oberstufe) oder den Namen des Schul-

hauses.

In einem zweiten Schritt wurde anhand des Gemeindemasterfiles den einzelnen Ort-

schaften der jeweilige Gemeindetyp zugeordnet und auf das Variablenblatt im SPSS ein-

getragen. Weiter wurde die Variable „Pflichtfrage“ eingefügt. Diese stellt dar, bei welchen

Datensätzen die F-I-T–Fotos im Erhebungstool als Pflichtfragen deklariert waren und bei

welchen nicht.

In einem dritten Schritt wurden bei allen Variablen systemdefinierte fehlende Werte wie 0,

1, -66, -77 und -99 vereinheitlicht und als 99 deklariert. Danach wurden die Daten der zwei

Beispielaufgaben des AIST-R (Bergmann & Eder 2005, S. 1 Testbogen) aus dem Daten-

blatt entfernt. Die Variablen der AIST-R wurden als AIST_R_1 bis AIST_R_60 und die

Zihlmann-Fragestellungen analog als ZIHLMANN_61 bis ZIHLMANN_99 kodiert. Jedem

Datensatz wurde eine chronologisch aufsteigende Laufnummer zugeteilt. Mittels Excel

wurde eine Kopie aller Datensätze erstellt. In diesem Sheet erfolgte eine Berechnung der

Anzahl Missing Values pro Datensatz. Die summierten fehlenden Werte wurden differen-

ziert aufgeführt als fehlende Werte des F-I-T, des AIST-R, der Berufsfelder nach Zihlmann

sowie in ihrer Gesamtsumme. Dieses Excel–Sheet bildet die Grundlage für den Aus-

schlussprozess der Datensätze.

Weiter wurden fehlende Geschlechtsvariablen so weit als möglich ergänzt. Bei den Lauf-

nummern 123, 211, 421, 478, 637, 1110 und 1250 konnte auf Grund der angegebenen

Emailadresse auf das Geschlecht, in allen Fällen männlich, geschlossen werden. Bei den

Laufnummern 639 und 653 konnte trotz der angegebenen Emailadresse nicht aufs Ge-

schlecht geschlossen werden. Bei den Laufnummern 597, 971 und 1139 wurde keine

Emailadresse angegeben, weshalb hier kein Rückschluss auf das Geschlecht möglich war.

Fehlende Ortschaften wurden in folgenden Fällen ergänzt: Der Datensatz mit der Lauf-

nummer 211 wurde auf Grund des Erhebungsdatums und –zeit sowie der Host–Adresse

28

und IP-Nummer in Wollerau lokalisiert. Aufgrund derselben Variablen wurde die Lauf-

nummer 597 in Bad Ragaz und die Laufnummer 639 in Flawil lokalisiert.

Der fehlende Schultyp wurde in einem Fall ergänzt: Die gesamte Klasse derselben Ort-

schaft, in der sich Laufnummer 639 befindet, wählte Stufe 2. Aus diesem Grund wird der

Schultyp dieses Datensatzes mit einer 2 korrigiert. Auch die Datensätze 211, 391, 597,

1163 und 1164 verfügen über keine Angabe des Schultyps. Weil in den betreffenden Orts-

gruppen sowohl Level 2 als auch 3 gewählt wurde, kann der Schultyp nachträglich nicht

angepasst werden.

Im Anschluss an die Datenaufbereitung musste für die Berechnung der tatsächlichen

Stichprobengrösse Testläufe wie auch Fragebogensätze mit einer grossen Anzahl fehlender

Werte aus dem Datensatz ausgeschlossen werden, die Übersicht ist unter Anhang O zu fin-

den.

Insgesamt wurde die Umfrage in n=1255 Fällen aufgerufen. Vor Erhebungsbeginn wurden

33 Testläufe durchgeführt, welche aus dem Sample ausgeschlossen werden. Während der

Erhebung wurden erneut 75 eindeutige Testläufe durchgeführt. Diese wurden auf Grund

ihrer Anzahl Missing Values wie folgt erkannt: 61 Datensätze verfügen über 233 Missing

Values (= 100%) bei den meisten davon fehlen auch sämtliche formalen Angaben. Drei

Datensätze verfügen über 232 Missing Values sowie je ein Datensatz über 229 respektive

223 Missing Values. Auch bei diesen fünf Datensätzen fehlen sämtliche formalen Anga-

ben. In einem weiteren Datensatz mit 230 fehlenden Werten wurde der Testort mit „xxx“

angegeben – auf Grund der fehlenden Werte sowie des „Testortes“ wird darin ein weiterer

Testlauf erkannt. Ein weiterer Datensatz verfügte über 137 fehlende Werte. Weil der

Schulort mit „dh“ ausgegeben wurde und eine nicht existierende Postleitzahl „1111“ einge-

fügt wurde geschlossen, dass es sich hiermit um einen weiteren Testlauf handelt. Aus der

Host–Adresse sowie der IP–Nummer ist zu schliessen, dass es sich um einen PC der Erhe-

bungsgruppe aus Zürich handelt. Diese Informationen fanden keine weitere Verwendung.

Da die Datensätze mit der Laufnummer 196, 197, 548, 857, 971, 1139 und 1245 eine ein-

malige Teilnahme am entsprechenden Tag ausweisen und zusätzlich im Vergleich zu den

erhobenen Daten am Vor- respektive- Folgetag über eine unterschiedliche Host-Adresse

und IP-Nummer verfügen, werden diese sieben Datensätze ebenfalls im Sinne von Testläu-

fen aus der Untersuchung ausgeschlossen

29

Die Stichprobengrösse beträgt somit nach Ausschluss der 108 Testläufe n=1147. Um einer

Verzerrung der Daten vorzubeugen, wurde der entstandene Gesamtdatensatz auf Pro-

banden geprüft, welche bei den F-I-T-Items mehr als 10% der Fragen unbeantwortet lies-

sen. Die fehlenden Werte durften sich in absoluten Zahlen ausgedrückt auf maximal 12

Items belaufen. Fragebogen mit 13 fehlenden Werten (und mehr) wurden aus dem Daten-

satz ausgeschlossen. Nach Brosius (2008) ist das Fehlen einzelner Daten gerade in der so-

zialwissenschaftlichen Forschung nicht die Ausnahme. Somit konnten Fragebogen mit

mehr als 90% beantworteten F-I-T-Items in die Untersuchung mit einbezogen.

Bei 68 Datensätzen bleiben 13 oder mehr F-I-T-Items unbeantwortet. Vier dieser Datensät-

ze waren mit einer Emailadresse für die Rückmeldung des Testergebnisses versehen. Aus

diesem Grund bleiben diese vier Datensätze – trotz des zu hohen Wertes an Missing Valu-

es – in der Stichprobe. Die restlichen 64 Datensätze oder 5.58% von n=1147 werden aus

der Stichprobe ausgeschlossen. Somit beträgt die vorläufige Stichprobengrösse n=1083.

Von dieser Stichprobe werden wiederum alle Datensätze entfernt, welche bei 124 und

mehr F-I-T–Fotos ‚1‘ respektive ‚kein Interesse‘ zur Antwort gaben. Obwohl im F-I-T-

Manual nicht aufgeführt, wird eine Mindestanzahl von Antworten mit mittleren be-

ziehungsweise grossem Interesse erwartet. Dies damit, dass interessierende Berufsinte-

ressenfelder nicht durch eines oder sehr wenige Fotos dargestellt werden. Im Austausch

mit dem Referenten wurde die Mindestanzahl von Fotos von mindestens mittlerem Inte-

resse auf 11 festgelegt. Insgesamt betrifft dies 23 Fotos, wodurch sich n schlussendlich auf

1060 beläuft. Codiert werden die Bewertungsergebnisse jedes Bildes folgendermassen: für

„kein Interesse steht 1, für „mittleres Interesse“ 2 und für „grosses Interesse“ 3.

5.2 Beschreibung der Stichprobe

Die Stichprobe umfasst n=1060 Jugendliche und verfügt somit über eine Anzahl von Pro-

bandinnen und Probanden, welche den Anforderungen des Auftrages von n=700 mehr als

entspricht. Schumann (2006, S. 89) spricht ab einer Samplegrösse von n>1000 von einer

repräsentativen Stichprobe. Mummendey und Grau (2008, S.92) verlangen für die Be-

zeichnung als repräsentative Stichprobe ein repräsentatives, verkleinertes Abbild der

Grundgesamtheit dar. Die Wahrscheinlichkeit, in die Stichprobe aufgenommen zu werden,

muss für jedes Element der Grundgesamtheit die gleiche sein. Die Grundgesamtheit dieser

Arbeit sind alle Schülerinnen und Schüler der zweiten Oberstufe der deutschsprachigen

Schweiz sowie des Fürstentums Lichtenstein. Es wurden zwar alle öffentlichen Berufsbe-

30

ratungen um eine Teilnahme gebeten. Wären alle Oberstufen – Klassen einer Berufsberate-

rin/einem Berufsberater der öffentlichen Berufsberatung zugeteilt, so wäre diese theoreti-

sche Wahrscheinlichkeit ins Sample aufgenommen zu werden, gegeben. Da unbekannt und

auch nicht Teil des Auftrages, ob alle Klassen einer Beratungsperson zugeteilt sind, kann

diese Frage nach der Wahrscheinlichkeit einer Teilnahme an der Erhebung nicht abschlies-

send beantwortet werden. Zudem, um den quantitativen Aspekt miteinzubeziehen, liegt die

Zahl mit n=1060 auch nur knapp über die von Schumann (2006, S. 89) geforderte Min-

destzahl von n=1000. Zusammenfassend kann gesagt werden, dass die Umfrage nicht re-

präsentativ ist. Es kann aber sicher gesagt werden, dass die Stichprobe genügend gross ist,

um reliable Ergebnisse zu liefern. Dies einerseits in Bezug auf den Auftrag, andererseits

aber auch gestützt auf Fisseni (1997, S.124), welcher für eine Beurteilung der Stichprobe

mit der Bewertung „hoch“ n>300 verlangt, was bei weitem übertroffen wurde.

Zusammengesetzt ist das Sample aus 508 (47.9%) weiblichen sowie 550 (51.9%) männli-

chen Jugendlichen. Zwei ProbandInnen (0.2%) machten keine Angabe zu Ihrem Ge-

schlecht. Das Geschlechtsverhältnis kann somit als in etwa ausgeglichen bezeichnet wer-

den.

248 ProbandInnen (23.4%) sind 14 jährig, 664 sind 15 jährig (62.6%) und 136 Proban-

dInnen (12.8%) weisen ein Alter von 16 Jahren auf. Dazu kommen fünf 17 jährige Perso-

nen (0.5%), zwei 13 jährige (0.2%) sowie eine 11 jährige Person (0.1%). Bei vier Personen

(0.4%) fehlt die Altersangabe.

Die teilnehmenden Jugendlichen besuchen folgende Schulniveaus: fünf Jugendliche

(0.5%) werden nach besonderem Lehrplan beschult. Klassen mit Grundansprüchen werden

von 468 Jugendlichen (44.2%) besucht. Weitere 518 Teilnehmende (48.9%) besuchen

Klassen des Schulniveaus mit erweiterten Ansprüche und 64 Jugendliche (5.9%) besuchen

Klassen ohne Selektion. Bei fünf Jugendlichen (0.5%) fehlt die Angabe zum besuchten

Schulniveau.

Das Verhältnis der Schülerinnen und Schüler auf dem Schulniveau Grundansprüche zu den

Schülerinnen und Schülern des Niveaus erweiterte Ansprüche somit in relativen Zahlen

44.2% : 48.9 %. Dies entspricht nicht der Vorgabe der aktuellen Zahl von 31.4% : 68.6%.

Allerdings werden diese Zahlen bei der Berechnung der Normen, die nicht Bestandteil

dieser Arbeit sind, gewichtet. Ein solch ausgeglichenes Verhältnis konnte erwartet werden.

31

Lautete die Anfrage an die Berufsberatungen doch, je eine Klasse mit GA und EA zu stel-

len.

Die Verteilung nach Gemeindetyp sieht folgendermassen aus: 228 Jugendliche (21.5%)

stammen aus Zentren. Tertiären Gemeinden konnten 170 Jugendliche (16.0%) zugeteilt

werden und aus den grosszentralen Pendlergemeinden nehmen 146 Jugendlich (13.8%) an

der Erhebung teil. Probandinnen und Probanden aus nicht-grosszentralen Pendlerge-

meinden belaufen sich auf eine Anzahl von 301 (28.4%) und aus landwirtschaftlichen und

industriellen Gemeinden stammen 215 Jugendliche (20.3%). Wie unter Anhang P ersicht-

lich, sind Jugendliche aus 27 Gemeinden aus 10 verschiedenen Kantonen der deutschspra-

chigen Schweiz an der Datenerhebung beteiligt. Die Bandbreite schwankt somit von 146

Teilnehmenden beziehungsweise 13.8% (Gemeindetyp „grosszentrale Pendlergemeinden“)

bis 301 Teilnehmende beziehungsweise 28.4% (Gemeindetyp: nicht-grosszentrale Pend-

lergemeinde). Verglichen mit den Zahlen der Serie 2009 sind die Gruppengrössen der Se-

rie 2012 homogener. Damals variierten diese von 43 Teilnehmenden beziehungsweise

5.4% (Gemeindetyp: „Zentren“) bis 297 respektive 36.2% (Gemeindetyp: „Landwirtschaft-

liche und industrielle Gemeinden“). Die Teilnahme bestimmter Gemeindetypen liegt einer-

seits auf der Bereitschaft von Lehrerpersonen, ihre Klassen an der Umfrage teilnehmen zu

lassen. Andererseits (und für die Verfasser des F-I-T wichtiger) von der Wahl der teilneh-

menden Berufsberaterinnen und –berater. Um ein Sample erstellen zu können, deren Ver-

teilung der Gemeindetypen nahezu gleich gross ist, müssten die Schulen gezielt und direkt

angesprochen werden.

32

Tabelle 1. Merkmalsverteilung innerhalb der Konstruktionsstichprobe

Merkmal Merkmalsstufe

absolute

Häufig-

keit

relative

Häufig-

keit

Geschlecht Weiblich 508 47.9%

Männlich 550 51.9%

keine Angaben 2 0.2%

Alter 11 Jahre 1 0.1%

13 Jahre 2 0.2%

14 Jahre 248 23.4%

15 Jahre 664 62.6%

16 Jahre 136 12.8%

17 Jahre 5 0.5%

keine Angaben 4 0.4%

Schulniveau Besonderer Lehrplan 5 0.5%

Grundsprüche 468 44.2%

Erweiterte Ansprüche 518 48.9%

Schulklassen ohne Selektion 64 5.9%

Keine Angaben 5 0.5%

Gemeinde-

typ Zentren 228 21.5%

Tertiäre Gemeinden 170 16.0%

Grosszentrale Pendlergemeinden 146 13.8%

Nicht-grosszentrale Pendlergemeinden 301 28.4%

Landwirtschaftliche und industrielle Gemeinden 215 20.3%

Total 1060 100.0%

33

5.3 Faktorenanalyse

Der Bartlett-Test auf Sphärizität zeigt einen höchst signifikanten Wert von p>0.000. Dies

bedeutet, dass die Annahme, dass sämtliche Korrelationskoeffizienten in der Grund-

gesamtheit den Wert Null besässen, mit einer Sicherheit von 100% verworfen werden

kann. Mit anderen Worten ist es sinnvoll, die Faktorenanalyse fortzusetzten, da die da-

runter stehende Matrix, welche die einseitige Signifikanz sämtlicher Korrelationen bei ei-

ner Irrtumswahrscheinlichkeit von 5% berechnet, zahlreiche Korrelationen der Matrix als

höchst signifikant ausweist (Bühl 2010, S. 588).

Das Kaiser-Meyer-Olkin-Mass (KMO) kann maximal einen Wert von 1 annehmen. Das

KMO–Mass nimmt bei kleinen partiellen Korrelationskoeffizienten einen grossen Wert an.

Hohe Werte zeigen, dass die vorliegenden Variablen für eine Faktorenanalyse geeignet

sind. Für eine ausreichende Beurteilung steht die Grenze 0.6, 0.7 bedeutet eine befrie-

digende Beurteilung, für eine gute Beurteilung wird mindestens ein Wert von 0.8 und für

eine sehr gute Beurteilung ein Mindestwert von 0.9 erwartet. Der vorliegende Wert von

0.945 kann somit als sehr gut bezeichnet werden.

Tabelle 2. KMO- und Bartlett-Test

Mass der Stichprobeneignung nach Kaiser-Meyer-Olkin .946

Bartlett-Test auf Sphärizität Ungefähres Chi-Quadrat 81347.513

df 7750

Signifikanz nach Bartlett .000

Die Signifikanz nach Bartlett sowie das KMO-Mass zeigen auf, dass die vorliegenden Da-

ten für die Faktorenanalyse geeignet sind. Wie aus Anhang Q ersichtlich erklärt die kon-

firmatorische Faktorenanalyse – wenn neun Faktoren bestimmt werden – 49.9% der Ge-

samtvarianz.

Grundsätzlich zeigt die Faktorenanalyse folgendes Ergebnis: die neun Berufsinteressenfel-

der laden auf insgesamt 6 Skalen am höchsten. Auf Skala 1 lädt die Mehrheit der Items aus

den Berufsinteressenfelder 4 und 5, auf Skala 2 die der Berufsinteressenfelder 2 und 7 und

auf Skala 3 die der Berufsinteressenfelder 6. Auf Skala 4 lädt die Mehrheit der Items des

Berufsinteressenfeldes 9, auf Skala 7 die des Berufsinteressenfeldes 1 und auf Skala 8 die

des Berufsinteressenfeldes 3. Auf die Skalen 5 und 9 laden vereinzelte Items der Berufsin-

34

teressenfelder 5, 6 und 7 beziehungsweise je eines der Berufsinteressenfelder 5 und 6. Auf

Skala 6 lädt kein Item. Ersichtlich ist dies einerseits aus Tabelle 3, in der die einzelnen

Items mit ihren Ladungen aufgeführt sind. Andererseits können die Resultate auch aus

Tabelle 4 gelesen werden. Dort sind die Berufsnamen in den einzelnen Skalen aufgeführt.

Tabelle 3. Faktorenanalyse Übersicht Items und höchste Ladung jedes Items Skala 1 Skala 2 Skala 3 Skala 4 Skala 5 Skala 6 Skala 7 Skala 8 Skala 9 Item Ladung Item Ladung Item Ladung Item Ladung Item Ladung Item Ladung Item Ladung Item Ladung Item Ladung

4.16 .530 2.20 .661 6.28 .655 9.17 .674

1.11 .522 3.15 .419

4.17 .615 2.22 .603 6.29 .783 9.19 .629

1.12 .545 3.18 .532

4.18 .711 2.25 .656 6.31 .814 9.20 .253

1.14 .341 3.19 .534

4.19 .636 2.26 .445 6.32 .607 9.21 .549

1.16 .430 3.21 .461

4.21 .474 2.28 .595 6.33 .563 9.22 .837

1.17 .507 3.24 .527

4.22 .599 2.29 .380 8.21 .441 9.23 .699

1.18 .655 3.25 .625

4.23 .752 2.30 .627 8.23 .756 9.27 .775

1.19 .500 3.26 .374

4.24 .724 2.31 .646 8.25 .761 9.28 .690

1.20 .674 3.31 .324

4.25 .593 2.32 .581 8.26 .165 9.29 .679

1.21 .584

4.27 .648 7.37 .570 8.27 .436 9.30 .630

1.22 .727

4.28 .776 7.40 .360

9.31 .608

1.24 .647

4.30 .802 7.41 .327

9.32 .772

4.31 .743 7.42 .335

5.13 .757 7.43 .440

5.14 .746

5.23 .745

5.24 .760

5.25 .401

5.26 .656

5.27 .716

5.28 .795

5.29 .693

5.30 .737

2.19 .328 8.20 .064 3.27 .552 3.08 .538 5.22 .410 2.27 .302 1.23 .345 5.19 .464

2.21 .370 8.24 .182 3.28 .478 3.23 .330 6.15 .660 8.22 .212 4.26 .273 6.37 .444

6.16 .624 8.28 .120 3.29 .748 3.30 .253 6.27 .342 8.33 .198 4.29 .392

6.17 .596 8.29 .141 3.32 .735 6.26 .529 6.34 .697

8.31 .181

6.30 .477 9.26 .287 5.20 .499 7.36 .333 6.36 .472

8.32 .193

6.35 .714 7.33 .308 7.44 .607 7.21 .291

7.45 .337 7.38 .732

7.47 .658 7.39 .713

7.48 .578 7.46 .789

9.24 .281 9.33 .633

Die Werte von Berufsfeld 1 zeigen auf, dass nur ein Item, Nummer 1.23, die höchste La-

dung in einer anderen Skala aufweist. Es handelt sich dabei um den Beruf der Floristin,

welche auf Grund der Materialien ins „Naturfeld“ gehört. Allerdings verlangt der Beruf

Kreativität und ein Flair fürs verschönern, gestalten… Diese Attribute stehen für das Be-

rufsfeld 3, deren Mehrheit der Items in derselben Skala (8) am höchsten lädt.

35

Die Items 2.19 und 2.21, Fleischfachfrau und Lebensmitteltechnologe (Bier), scheinen eher

handwerklich anzusprechen. Ihre höchste Ladung liegt, wie die des Berufsfeldes 4, in Ska-

la 1. 2.27 hingegen, (Milchpraktiker), lädt in derselben Skala (7) am höchsten wie die

Items des Berufsinteressenfeldes 1. Entgegen der Erwartung, dass dieses Foto wenn dann

eher bei Feld 2 (Nahrung) aufzufinden ist, scheint die Milch Assoziationen zur Natur aus-

zulösen.

Die Items 3.08 und 3.23, Kosmetikerin und Coiffeuse, werden dem Berufsinteressenfeld 9,

„Mit Menschen zu tun haben“, zugeordnet. Dies scheint stärker im Zentrum zu stehen als

das gestalten, verschönern und kreativ sein. 3.27 (Video-Editorin), 3.28 (Drucktechnolo-

gin), 3.29 (Grafiker) und 3.32 (Polygraf) laden in derselben Skala am höchsten wie die

Mehrheit der Berufsinteressenfelder 6 und 8. Gemeinsamkeit dieser Items ist, dass auf je-

dem ein PC-Bildschirm (respektive Laptop) beziehungsweise ein an die Wand gebeamtes

Bild (in der Regel auch durch PC generiert) auftritt.

Die Items 4.26 und 4.29, Orthopädie-Schuhmacher und Innendekorateurin, haben ihre

höchste Ladung in derselben Skala wie die „kunsthandwerklichen Tätigkeiten des Berufs-

feldes 3.

Items 5.19, Elektroniker, lädt am höchsten in Skala 9. Dort befindet sich nur noch ein

zweites Item, der Telematiker. Das Item 5.20, Informatiker, lädt hingegen auf derselben

Skala am höchsten wie die Items der Felder 6 und 8. Auch diese Bild enthält einen PC-

Bildschirm. 5.22 beziehungsweise der Uhrmacher (Rhabillage) lässt sich keinem anderen

Berufsfeld zuordnen. Seine höchste Ladung liegt in einer Skala (5) wie Items der Felder 6

und 7. Gemeinsam scheint diesen eine untersuchende, forschende Tätigkeit zu sein.

6.15 (Laborantin Biologie), 6.27 (Milchtechnologin), 6.34 (Laborantin Chemie) und 6.36

(Verfahrensingenieur) laden – wie der soeben aufgeführte Uhrmacher – am höchsten in

Skala 5. 6.16, 6.17, 6.30 und 6.35 beziehungsweise der Baumeister, der Chemie- und

Pharmatechnologe, der Geomatiker und der Oberflächenbeschichter Laden am höchsten

auf Skala 1, in der sich die Mehrheit der Felder 4 und 5 befindet. Hier scheint somit die

praktische beziehungsweise handwerkliche Tätigkeit im Vordergrund zu stehen. 6.26,

Fachfrau für med. techn. Radiologie, lädt am höchsten auf Skala 4. Eventuell führen die

„Pflegefachfrau ähnliche Bekleidung“ sowie das auf dem Bildschirm abgebildete Hirn da-

zu, dass eher der Aspekt „mit Menschen zu tun haben“ im Zentrum steht. 6.37, Telemati-

ker, lädt am höchsten in Skala 9. Nebst dem Elektroniker das einzige Item dieser Skala.

36

Auch der Polizist, 7.21, lädt auf einer Skala (5) am höchsten, in der keine Mehrheit von

Items angesiedelt ist. Wie der Uhrmacher und die Items 6.15, 6.27, 6.34 und 6.36 lädt er in

der „untersuchenden/forschenden“ Skala am höchsten. Die Items 7.33 (Fotofachmann),

7.38 (Anlageberater), 7.39 (Versicherungsberater) und 7.46 (Kauffrau) laden auch in Skala

3, „der“ Skala der Felder 6 und 8, am höchsten. Verbindend scheint das kaufmännische zu

sein. Bei 7.36 und 7.44, Kauffrau Reisebüro und Drogistin, scheint der Mensch als Kunde

mehr im Zentrum zu stehen als die Tätigkeit. Laden die beiden Items doch in derselben

Skala am höchsten wie die Mehrheit des Berufsinteressenfeldes 9. 7.45, 7.47 und 7.48,

Helikopterpilot, Lastwagenführer und Logistikerin EBA, scheinen hingegen den prakti-

schen beziehungsweise handwerklichen Tätigkeiten zugeordnet.

8.20, 8.24, 8.28 und 8.29, also Reporterin, Kameramann, Bildreporter/in und Reiseleiterin

laden am höchsten in Skala 2; wie die Mehrheit der Items der Felder 2 und 7. Eventuell

könnte hier der Konsum verbindend sein; Konsum von Interviews, Bildern/filmischen

Aufnahmen beziehungsweise Informationen (Reiseleiterin). Auch die Items 8.22 und 8.33

(Artist/in und Musikpädagoge) zeigen eine interessante Verknüpfung: sie laden am höchs-

ten in derselben Skala wie die „Naturberufe“, Berufsinteressenfeld 1. 8.31 und 8.32, Büh-

nentänzerin und Musicaldarsteller/in, scheint das kunst(handwerkliche?) im Vordergrund

zu stehen. Laden sie doch am höchsten wie die Items des Berufsinteressenfeldes 3.

Der Turn- und Sportlehrer, 9.24, lädt am höchsten in Skala 1, „der“ Skala für praktische

beziehungsweise handwerkliche Tätigkeiten (Berufsfelder 4 und 5). 9.26, Augenoptiker,

lädt am höchsten in der Skala 2, wo auch die Mehrheit der Berufsinteressenfelder 7 und 2

zu finden sind. Anstatt der Mensch scheint eher das verkaufen, verwalten im Zentrum zu

stehen. Zu Berufsinteressenfeld 2 fehlt eine inhaltliche Verbindung. Der Sozialarbeiter,

9.33, findet sich in derselben Skala (3) wie die Mehrheit aus den Feldern 6 und 8. Auch

hier ist im Hintergrund wieder ein PC ersichtlich, beraten könnte auch mit informieren

assoziiert werden. Die Verbindung zu Berufsinteressenfeld 6 besteht allenfalls im Blatt

Papier im Zentrum des Bildes, das als Plan interpretiert werden könnte.

Da es sich bei den Egloff-Skalen nicht um empirisch begründete Skalen handelt, werden

die Resultate der Faktorenanalyse nur beigezogen, wenn ein Item umgeordnet werden soll.

Aus diesem Grund wird hier nicht weiter darauf eingegangen.

37

Tabelle 4. Faktorenanalyse Übersicht Berufe

Skala 1 Skala 2 Skala 3 Skala 4 Skala 5 Skala 6 Skala 7 Skala 8 Skala 9

Malerin Betriebsleiterin Gemein-

schaftsgastronomie Hochbauzeichner

Architekt Logopädin

Tiermedizinische Praxisassistentin

Goldschmiedin

Netzelektriker Detailhandelsfachmann

Lebensmittel Bauzeichnerin Physiotherapeut

Tierpfleger (Wildtiere) Vergolderin

Plattenleger Bäcker-Konditor Informatik-Ingenieur Fitnessinstruktorin

Winzerin Töpfer

Schreinerin Hotelfachfrau Konstrukteurin Lehrerin Primarstufe

Gemüsegärtnerin Bekleidungsgestalter

Bootbauer Lebensmitteltechnologin

(Schokolade) Zugverkehrsleiterin Med. Praxisassistentin

Gärtner (Stauden) Gestalter Werbetechnik

Gipserin Fachfrau Hauswirtschaft Kommunikationsleiterin

Werbung Fachfrau Gesundheit

Pferdefachfrau Theatermaler

Maurer Koch Direktor Ergotherapeutin

Tierpflegerin (Heimtiere) Geigenbauer

Montage-Elektriker Konditor-Confiseurin Lektorin Fachfrau Betreuung

(Kinder) Landwirtin Polydesignerin 3D

Gärtnerin (Garten- und

Landschaftsbau) Restaurationsfachmann Moderatorin Lehrerin Vorschulstufe

Tierarzt

Forstwart Detailhandelsassistentin

Kiosk PR-Beraterin Dentalassistentin

Geflügelfachfrau

Haustechnikpraktiker Bibliothekarin

Fachmann Betreuung

Reitlehrerin

Metallbauer Hotelempfangs- und -administrationsleiterin

Pflegefachmann

Strassenbauer Buchhändlerin

Anlagen- und Apparatebau-er

Detailhandelsfachmann Textil

Carrossier Spengler

Zweiradmechaniker

Mechanikpraktiker

Multimedia-Elektroniker

Automatikerin

Automechatronikerin

Baumaschinenmechanikerin

Motorradmechaniker

Polymechanikerin

Fleischfachfrau Reporterin Video-Editorin Kosmetikerin Uhrmacher (Rhabillage) Milchpraktiker Floristin Elektroniker

Lebensmitteltechnologe (Bier)

Kameramann Drucktechnologin Coiffeuse Laborantin (Biologie) Artist/in Orthopädie-Schuhmacher Telematiker

Baumeister Bildreporter/in Grafiker Model Milchtechnologin Musikpädagoge Innendekorateurin

Chemie- und Pharmatech-nologe

Reiseleiterin Polygraf Fachfrau med.-techn.

Radiologie Laborantin (Chemie)

Bühnentänzerin

Geomatiker Augenoptikerin Informatiker Kauffrau (Reisebüor) Verfahrensingenieur

Musicaldarsteller/in

Oberflächenbeschichter Fotofachmann Drogistin Polizist

Helikopterpilot Anlageberater

Lastwagenführer Versicherungsberater

Logistikerin EBA Kauffrau

Turn- und Sportlehrer Sozialarbeiter

38

5.4 Trennschärfen, Reliabilitäten und Verteilungskennwerte

Ein Ziel der Arbeit ist, dass die interne Konsistenz beziehungsweise Cronbachs Alpha je-

des Berufsfeldes ≥ 0.8 ist. Die Berechnung des Cronbach Alpha für jedes Berufsfeld ergab

folgende Resultate:

Tabelle 5. Übersicht Cronbachs Alpha

Anzahl Fotos

Feld 1 12 0.85

Feld 2 12 0.84

Feld 3 15 0.78

Feld 4 15 0.91

Feld 5 13 0.92

Feld 6 15 0.83

Feld 7 17 0.80

Feld 8 13 0.81

Feld 9 15 0.89

Cronbachs Alpha von Berufsinteressenfeld 3 beträgt 0.78. Alle anderen Werte sind ≥ 0.8.

Der schrittweise Ausschluss von Items ergab folgendes Resultat: um in Berufsinteressen-

feld 3 auf ein Cronbachs Alpha von 0.8 zu gelangen, hätten vier Items, nämlich 3.26, 3.27,

3.29 und 3.32 ausgeschlossen werden müssen. Da Reliabilität und Validität der Holland-

Skalen (als empirisch gegründetes Konstrukt und international bekannte und angewandte

Theorie) stärker gewichtet werden als die Resultate der Egloff-Skalen, werden an Stelle

der faktorenanalytischen Resultate der Egloff-Skalen die Resultate der Holland-Skalen

beigezogen. Diese ergaben folgendes Resultat: Die Items 3.26, 3.29 und 3.32 werden nicht

aus den Egloff–Skalen ausgeschlossen, sondern für die Holland-Skalen eventuell benötigt.

Aus diesem Grund werden sie grau hinterlegt werden. 3.27 wird für die Berechnung der

Holland–Skalen sicher benötigt und deshalb nicht grau hinterlegt. Somit fliesst von diesen

vier Items nur 3.27 in die Berechnung der Egloff–Skalen ein.

Feld 7 verfügt zwar über ein Cronbachs Alpha von 0.8. Die Fotos mit den Nummern 7.22

und 7.23 wurden jedoch nur eingefügt, um eventuell die Holland–Skalen stützen zu kön-

nen. Die Auswertung derselben ergab, dass diese zwei Items nicht mehr benötigt werden.

39

Somit werden sie aus der F-I-T Serie 2012 entfernt. Die Neuberechnung ohne diese beiden

Fotos ergibt für das Berufsfeld 7 ein Cronbachs Alpha von 0.76. Um auf einen Wert von

Cronbachs Alpha von 0.8 zu gelangen, hätten die Items 7.45 und 7.47 ausgeschlossen wer-

den müssen. 7.45 wird jedoch sicher für die Holland – Skala benötigt, 7.47 eventuell. Aus

diesem Grund wird 7.45 weiterhin in die Berechnung der Egloff–Skala miteinbezogen.

7.47 wird grau hinterlegt; dieses Item wird nicht in die Berechnung der Egloff – Skala ein-

bezogen.

Die Neuberechnung der Verteilungskennwerte und Cronbachs Alpha ergab die in Tabelle 6

aufgeführten Resultate:

Tabelle 6. Reliabilitäten und Verteilungskennwerte

n Alpha Q1 Md Q3 "kein Interesse"

Datenbasis Konstruktion Normierung (weiblich & männlich, 14-16

Jahre)

Berufsfeld (N=1060

Feld 1 12 .85 12.00 13.00 17.00 34.3%

Feld 2 12 .84 13.00 15.00 19.00 19.0%

Feld 3 12 .79 14.00 16.00 19.00 12.0%

Feld 4 15 .91 15.00 17.00 22.00 36.5%

Feld 5 13 .92 13.00 16.00 23.00 33.2%

Feld 6 15 .83 17.00 20.00 25.00 9.1%

Feld 7 14 .78 17.00 20.00 24.00 3.3%

Feld 8 13 .81 15.00 18.00 21.00 13.7%

Feld 9 15 .89 16.00 20.00 27.00 14.6%

Anmerkungen: n = Anzahl Fotos; N = Anzahl Probanden; Md = Median; Q1 bzw. Q3 = erstes bzw. drittes Quartil.

Die Trennschärfen, aufgeführt in Anhang R, weisen, mit Ausnahme der Items 2.21, 7.45,

7.47, 9.24 und 9.33, einen genügend hohen Wert, rit≥0.2, aus. Da auch diese Items für die

Holland-Skalen von Relevanz sind, werden sie nicht ausgeschlossen und – mit Ausnahme

von 7.47 – auch nicht grau hinterlegt sondern als vollständige Items im Test behalten. Im

Vergleich zur Serie 2009 sind die Trennschärfen der Serie 2012 minim tiefer.

40

Auffällig ist die verhältnismässig hohe Anzahl Nullsummen innerhalb der verschiedenen

Skalen. Bei Feld 4 beträgt sie beispielsweise 36.5%, was bedeutet, dass dieser Prozentsatz

von Probandinnen und Probanden keinerlei Interesse an diesem Feld zeigt. 13.5% Pro-

banden mehr bilden den Median (Prozentrang 50), wobei die Skalensumme dann 17 be-

trägt. Dies bedeutet, dass der Median 2 Punkte über dem Minimum von 15 (= Anzahl Bil-

der in Skala 4) liegt. Danach wird die Streuung der Skalensumme bei 25% der Pro-

bandinnen und Probanden im dritten Quartil grösser bis maximal 22 beziehungsweise 7

Punkte über dem Minimum von 15. Bei den Skalen 1, 2, 3, 5, 6 und 9 ist diese Streuung in

ähnlichem Ausmass anzutreffen. Würde diese Situation graphisch dargestellt, würde er-

sichtlich, dass hier Abweichungen von der Normalverteilungshypothese vorliegen, indem

die Skalensummen L- oder U-förmig verteilt sind.

5.5 Die Egloff-Skalen des F-I-T Serie 2012

Die Egloff-Skalen präsentieren sich somit folgendermassen: von den 134 Fotos wurden

zwei, die Items 7.22 und 7.23, ausgeschlossen. Insgesamt besteht der F-I-T Serie 2012 so-

mit aus 132 Fotos. Änderungen gab es in den folgenden Feldern: Berufsinteressenfeld 3

besteht weiterhin aus 15 Fotos, wovon allerdings 3, die Items 3.26, 3.29 und 3.32, grau

hinterlegt beziehungsweise für die Berechnung der Egloff-Skalen nicht verwendet werden.

Berufsinteressenfeld 7 wurde, wie schon erläutert, um die Items 7.22 und 7.23 reduziert.

Zudem wurde das Item 7.47 grau hinterlegt; dieses wird nur für die Berechnung der Hol-

land-Skalen verwendet. Tabelle 7 zeigt folgend die Übersicht.

41

Tabelle 7 Egloff-Skalen des F-I-T Serie 2012

Feld 1 im Freien sein, naturbezogen, Pflanzen, Tiere

1.11

Tiermedizini-sche Praxis-assistentin

1.12

Tierpfleger (Wildtiere)

1.14

Winzerin

1.16

Gemüse-gärtner

1.17

Gärtner (Stauden)

1.18

Pferdefach- frau

1.19

Tierpflegerin Hunde-coiffeuse

1.20

Landwirtin

1.21

Tierarzt

1.22

Geflügelfach- frau

1.23

Floristin

1.24

Reitlehrerin

Feld 2 Mit Nahrungs-mitteln, Gast-lichkeit pflegen

2.19

Fleischfach- frau

2.20

Betrieblsleiterin der Gemein-

schafts-gastronomie

2.21

Lebensmittel-technologe

(Bier)

2.22

Detailhandels-fachmann

Lebensmittel

2.25

Bäcker-Konditor

2.26

Hotelfachfrau

2.27

Milchpraktiker

2.28

Lebensmittel-technologin

(Schokolade)

2.29

Fachfrau Hauswirt-schaft

2.30

Koch

2.31

Konditor-Confiseurin

2.32

Restaurations-fachmann

Feld 3 Gestalten, verschönern, schmücken, kreativ sein

3.08

Kosmetikerin

3.15

Goldschmiedin

3.18

Vergolderin

3.19

Töpfer

3.21

Bekleidungs-gestalter

3.23

Coiffeuse

3.24

Gestalter Werbetechnik

3.25

Theatermaler

3.26

Geigenbauer

3.27

Video-Editorin

3.28

Drucktechno-login

3.29

Grafiker

3.30

Model

3.31

Poly-designerin

3D

3.32

Polygraf

Feld 4 Handwerklich arbeiten, bauen, montieren

4.16

Malerin

4.17

Netzelektriker

4.18

Plattenleger

4.19

Schreinerin

4.21

Bootbauer

4.22

Gipserin

4.23

Maurer

4.24

Montage-Elektriker

4.25

Gärtnerin (Gar-ten- und Land-

schaftsbau)

4.26

Orthopädie-Schuhmacher

4.27

Forstwart

4.28

Haustechnik-praktiker

4.29

Innendekora-teurin

4.30

Metallbauer

4.31

Strassenbauer

Feld 5 Praktisch arbeiten, Fahr-zeuge, Maschi-nen

5.13

Anlagen- und Apparate-

bauer

5.14

Carrossier-Spenglerei

5.19

Elektroniker

5.20

Informatiker

5.22

Uhrmacher (Rhabillage)

5.23

Zweiradme-chaniker

5.24

Mechanik-praktiker

5.25

Multimedia-Elektroniker

5.26

Automatikerin

5.27

Automecha-tronikerin

5.28

Baumaschi-nenmechani-

kerin

5.29

Motorrad-mechaniker

5.30

Polymecha-nikerin

Feld 6 Planen, berech-nen, konstruie-ren, untersu-chen

6.15

Laborantin (Biologie)

6.16

Baumeister

6.17

Chemie- und Pharma-

technologe

6.26

Fachfrau med. -techn. Radiolo-

gie

6.27

Milch-technolo-gin

6.28

Hochbauzeich-ner Architekt

6.29

Bauzeichnerin

6.30

Geomatiker

6.31

Informatik-Ingenieur

6.32

Konstukteurin

6.33

Zugverkehrs-leiterin

6.34

Laborantin (Chemie)

6.35

Oberflächen-beschichter

6.36

Verfahrens-ingenieur

6.37

Telematiker

Feld 7 Einkaufen, verkaufen, verwalten, Verkehr

7.21

Polizist/in

7.33

Fotofachmann

7.36

Kauffrau (Reisebüro)

7.37

Detailhandels-assistentin

Kiosk

7.38

Anlageberater

7.39

Versicherungs-berater

7.40

Bibliothekarin

7.41 Hotelemp-

fangs- und -administra-tionsleiterin

7.42

Buchhändler

7.43

Detailhandels-fachmann Textil

7.44

Drogistin

7.45

Helikopterpilot

7.46

Kauffrau

7.47

Lastwagen-führer

7.48

Logistikerin EBA

Feld 8 Mit Sprache arbeiten, infor-mieren, unter-halten

8.20

Reporterin

8.21

Kommunika-tionsleiterin Werbung

8.22

Artist/in

8.23

Direktor

8.24

Kameramann

8.25

Lektorin

8.26

Moderatorin

8.27

PR-Beraterin

8.28

Bildreporter/in

8.29

Reiseleiterin

8.31

Bühnen-tänzerin

8.32

Musical-darsteller/in

8.33

Musik-pädagoge

Feld 9 Mit Menschen zu tun haben

9.17

Logopädin

9.19

Physio-therapeut

9.20

Fitness-instuktorin

9.21

Lehrerin Primarstufe

9.22

Med. Praxis-assistentin

9.23

Fachfrau Gesundheit

9.24

Turn- und Sportlehrer

9.26

Augen-optikerin

9.27

Ergo-therapeu-tin

9.28

Fachfrau Betreuung (Kinder)

9.29

Lehrerin Vorschulstufe

9.30

Dentalassi-stentin

9.31

Fachmann Betreuung

9.32

Pflegefach-mann

9.33

Sozialarbeiter

42

5.6 Korrelation mit den Berufsfenstern nach Zihlmann

Alle konvergenten Korrelationen sind auf Niveau 0.01 zweiseitig signifikant, wie in Tabel-

le 8 ersichtlich. Die Werte variieren zwischen 0.326 zwischen dem Berufsinteressenfeld 2

sowie dem Berufsfenster 2 und 0.584 zwischen Berufsinteressenfeld 9 und dem Berufs-

fenster 9. Die Ergebnisse der konvergenten Korrelation der Berufsfelder 1 und 2 sind

rtc<0.40 und werden somit als niedrig bezeichnet. Die Korrelationen der restlichen Berufs-

felder sind als mittel zu bewerten; rtc bewegt sich zwischen 0.40-0.60. Die überwiegend

mittleren Korrelationen legen für die Egloff-Dimensionen eine gute konvergente Validität

der F-I-T-Serie 2012 nahe. Die niedrigen Korrelationen der Berufsfelder 1 und 2 erlangen

den Wert 0.40 mit 0.352 beziehungsweise 0.326 knapp nicht. Diese müssen bei der Beur-

teilung der Validität berücksichtigt werden, fallen aber aufgrund der zufrieden stellenden

Korrelationen der übrigen sieben Berufsinteressenfeldern mit den entsprechenden Berufs-

fenstern jedoch nicht ins Gewicht.

Tabelle 8 Spearman-Korrelationen der Egloff-Dimensionen mit aggregierten Validierungs-

konstrukten aus den Berufsfenstern von Zihlmann (N=1060)

Validierungskonstrukte aus den Berufsfenstern

Feld 1 Feld 2 Feld 3 Feld 4 Feld 5 Feld 6 Feld 7 Feld 8 Feld 9

F-I

-T-S

erie

201

2

Feld 1 .352** .155** .186** 0.039 -0.020 0.054 -0.024 .161** .200**

Feld 2 .289** .326** .240** 0.002 -0.015 -0.012 .132** .192** .182**

Feld 3 .136** .258** .474** -.075* -.141** 0.050 .215** .455** .326**

Feld 4 .118** -.130** -.095** .551** .500** .212** 0.022 -.196** -.270**

Feld 5 0.048 -.206** -.158** .518** .579** .297** .112** -.188** -.315**

Feld 6 0.049 -.088** 0.006 .294** .321** .427** .259** 0.057 -0.049

Feld 7 0.045 .258** .235** -.045 -0.015 .084** .449** .307** .265**

Feld 8 .098** .227** .319** -.089** -.109** .114** .321** .535** .309**

Feld 9 .110** .302** .304** -.280** -.316** -0.040 .153** .380** .584**

Anmerkung: Fett gedruckt sind die konvergenten Korrelationen; ** Die Korrelation ist auf dem 0.01 Niveau signifikant (zweiseitig); * Die Korrelation ist auf dem 0.05 Niveau signifikant (zweiseitig)

43

5.7 T-Test

Geschlecht 5.7.1

Voraussetzung für die Berechnung des T-Testes sind Normalverteilung sowie Varianzho-

mogenität. Zur Überprüfung der Normalverteilung wurde je Berufsinteressenfeld ein His-

togramm erstellt. Diese sind in Anhang S bis Anhang AA abgelegt. Die Überprüfung der

Varianzhomogenität wurde mit dem Levene-Test vorgenommen, deren Resultate sind in

der Tabelle in Anhang AB ersichtlich.

Aufgrund der Histogramme scheint Normalverteilung in jedem Berufsinteressenfeld ge-

geben. Die Prüfung der Varianzhomogenität ergibt, dass bei jedem Berufsinteressenfeld

p<0.20 und Varianzhomogenität deshalb nicht gegeben ist. SPSS berechnet deshalb auto-

matisch die angepasste t-Statistik, da die Varianzhomogenität verletzt wurde. Die Resultate

werden deshalb der Zeile „Varianzen sind nicht gleich“ entnommen und zeigen folgende

Resultate: die Berufsinteressenfelder 1, 2, 3, 4, 5, 6, 8 und 9 zeigen eine zweiseitige Signi-

fikanz von .000, Berufsinteressenfeld 7 eine zweiseitige Signifikanz von .001.

Bezüglich Geschlechtes treten somit durchgehend hoch signifikante Unterschiede auf.

Verglichen mit dem F-I-T Serie 2009 zeigen sich dieselben Resultate in der Serie 2012.

Das bedeutet, dass auch 2012 beispielsweise in Feld 1 w > m *** ist. Die Berufsfinteres-

senfelder 1, 2, 3, 7, 8 und 9 sprechen demnach die weiblichen Jugendlichen signifikant

stärker an. Die Felder 4, 5 und 6 stossen dagegen auf signifikant höheres Interesse bei den

männlichen Jugendlichen. Entnommen werden können diese Angaben der Übersicht in

Tabelle 9. Diese wiederum basiert auf den Berechnungen, deren Resultate in Anhang AC

und AD abgelegt sind.

Schultyp 5.7.2

Aufgrund der Histogramme scheint Normalverteilung in jedem Berufsinteressenfeld ge-

geben. Die Prüfung der Varianzhomogenität ergibt, dass bei den Berufsfeldern 1 und 3 die

Varianzhomogenität mit p=0.875 beziehungsweise p=0.997 gegeben ist. Bei den Berufsin-

teressenfeldern 2, 4, 5, 6, 7, 8 und 9 ist p<0.20 und Varianzhomogenität somit nicht gege-

ben. SPSS berechnet folgende Resultate: die Berufsinteressenfelder 2, 4, 5 und 8 zeigen

eine zweiseitige Signifikanz von 0.000. Die zweiseitige Signifikanz des Berufs-

interessenfeldes 1 beträgt .835, die des Berufsinteressenfeldes 3 0.083, die des Berufsinte-

44

ressenfeldes 6 0.059, die des Berufsinteressenfeldes 7 0.634 und die des Berufsinteressen-

feldes 9 beträgt 0.224. Die dazugehörige Übersichtstabelle ist in Anhang AE abgelegt.

Zwischen den beiden Schultypen existieren somit nicht so viele signifikante Unterschiede

wie bei den Berechnungen des Geschlechts. Während die Felder 1, 3, 6, 7 und 9 keine sig-

nifikanten Unterschiede zeigen, stossen die Felder 2, 4 und 5 auf signifikant höheres Inte-

resse bei Jugendlichen mit GA. Jugendliche des Niveaus EA zeigen „nur“ im Feld 8 ein

signifikant höheres Interesse als Jugendliche mit GA.

Tabelle 9 Unterschiede nach dem T-Test für unabhängige Stichproben für Geschlecht

und Schultyp (Basis: Normierungsstichprobe, N=1060)

Berufsfeld Geschlecht Schultyp

Feld 1 w > m *** n.s.

Feld 2 w > m *** GA > EA ***

Feld 3 w > m *** n.s.

Feld 4 w < m *** GA > EA ***

Feld 5 w < m *** GA > EA ***

Feld 6 w < m *** n.s.

Feld 7 w > m *** n.s.

Feld 8 w > m *** GA < EA ***

Feld 9 w > m *** n.s.

Anmerkungen: w = weiblich; m = männlich; G = Grundansprüche; E = erweiterte Ansprüche; n.s. = nicht signifikant; * = signifikant (≤ 0.05); ** = sehr signifikant (≤ 0.01); *** hoch signifikant (≤ 0.001)

45

6 Diskussion

6.1 Zusammenfassung

Die Egloff-Skalen des F-I-T Serie 2012 bestehen aus 125 Bildern. Je 12 bilden die Berufs-

interessenfelder 1 und 2. Je 13 Items bilden die Felder 5 und 8, aus je 15 Bildern bestehen

die Felder 3, 4, 6, 7 und 9. Mit einer Stichprobengrösse von N=1060 von einer hohen

Stichprobengrösse geschrieben werden.

Die Reliabilität erreicht das Niveau der vorherigen Serie kanpp nicht. Während damals alle

Felder ein Cronbachs Alpha von ≥ 0.8 erreichten, genügten in der Serie 2012 die Felder 3

und 7 diesem Anspruch knapp nicht. Auch bei den Trennschärfen erreichten nicht alle

Items rit ≥ 0.2, die Items 2.21, 7.45, 7.47, 9.24 und 9.33 liegen darunter. Trotzdem kann

die Reliabilität als genügend gross bezeichnet werden.

Die überwiegend mittleren Korrelationen legen für die Egloff-Dimensionen eine gute kon-

vergente Validität der F-I-T Serie 2012 nahe. Die Unterschiede bezüglich Geschlechtes

zeigen sich durchwegs als hoch signifikant, wobei sich höheres Interesse bei den weibli-

chen Teilnehmenden in den Feldern 1 bis 3 und 7 bis 9, bei den Männern in den Feldern 4

bis 6 zeigt. Bezüglich Schultyps zeigen sich in den Feldern 2, 4, 5 und 8 signifikante Un-

terschiede, wobei das höhere Interesse – mit Ausnahme von Feld 8 – den Schülerinnen und

Schülern des Niveaus GA zugeordnet wird.

6.2 Beantwortung der Fragestellung und der Hypothese

• Ist die Zuordnung der Fotos der F-I-T Serie 2012 in die einzelnen Berufsfelder

nach Egloff reliabel?

Zu Gunsten gut funktionierender Holland-Dimensionen sowie einer möglichst breiten Pa-

lette an Berufsfotos wurden die Reliabilitäten der Egloff-Skalen ein wenig verschlechtert.

• Vermag die neue Fotoserie die einzelnen Berufsfelder nach Egloff valide zu erhe-

ben?

Die Validität der Berufsfelder kann insgesamt als gut bezeichnet werden. Dies ist darauf

zurückzuführen, dass die Validität bei sieben Berufsfeldern als mittel bezeichnet werden

kann. Nur konvergente Validität der Berufsfelder 1 und 2 werden als niedrig eingestuft.

46

• H1: Die interne Konsistenz jedes Berufsfeldes nach Egloff erreicht einen Wert von

≥ .8.

H1 muss verworfen werden; zugunsten stärkerer Holland-Skalen wurden in den Berufs-

feldern 3 und 7 ein Wert von Cronbachs Alpha von .79 beziehungsweise .78 erzielt.

• H2: Die Trennschärfe der einzelnen Fotos jedes Berufsfeldes nach Egloff ist rit ≥ .2

respektive zeigt einen niedrigen Effekt.

Auch H2 muss verworfen werden; die 2.21, 7.45, 9.24 und 9.33 haben eine Trennschärfe

von rit < .2 erreicht.

• H3: Die 134 F-I-T – Fotos lassen sich empirisch den theoretisch erwarteten Berufs-

feldern nach Egloff zuordnen.

Die Berechnungen ergaben, dass zwei Fotos aus dem F-I-T 2012 ausgeschlossen wurden.

Somit enthält die neue Version noch 132 Fotos. Vier Fotos wurden – mit Einbezug der

Holland-Resultate – grau hinterlegt, was bedeutet, dass sie nicht den Vorgaben entspre-

chen, um empirisch begründet dem entsprechenden Berufsfeld zugeordnet werden können.

Somit kann auch H3 nicht zu 100% verifiziert werden und muss verworfen werden.

6.3 Methodenkritik

Beim F-I-T handelt es sich um einen Interessentest, der „nur“ in der Schweiz angewandt

wird. Zudem ist das eine der beiden Modelle, auf dem er basiert und das in der vorliegen-

den Arbeit im Zentrum steht – den Berufsinteressenfeldern nach Egloff – auch „nur“ in der

Schweiz angewandt. Dies hatte zur Folge, dass nur ein wissenschaftlicher Artikel (Togg-

weiler, Jungo & Stoll, 2004) zu diesem Thema existiert. Auch Primär- und Sekun-

därliteratur existieren nur in geringem Masse, was zur Folge hat, dass die „F-I-T-

spezifische“ Abstützung des Theorieteils nicht breit ausgefallen ist. Zudem betrifft die ak-

tuellste Form des F-I-T die vorliegende Arbeit.

Im Zentrum der Arbeit standen Datenerhebung und –aufbereitung sowie die Berechnung

der Egloff-Skalen. Die Erhebung erfolgte über das Tool www.unipark.de/www/, wurde

somit online durchgeführt. Dies brachte verschiedene Vorteile mit sich: Die Erhebung

konnte gleichzeitig mit bis zu 100 Probandinnen und Probanden durchgeführt werden. Die

Funktion „Random Rotation“ sorgte für eine Zufallsrotation der Berufsfotos, was zur Folge

hatte, dass die Erhebung im Klassenverband nicht dazu führte, dass Jugendliche dieselben

47

Antworten ankreuzten wie die Sitznachbarn - jede teilnehmende Person hatte eine eigene

Reihenfolge der Bilder. Nachteil war, dass das System teilweise überlastet war und mehr-

minütige Unterbrüche beziehungsweise sogar Abbrüche zur Folge hatte. Nicht eruiert wer-

den konnte dabei, ob es sich bei der Ursache um zu stark beanspruchte Server an den be-

treffenden Schulen oder überalterte PC–Modelle handelte. Ein weiterer möglicher Grund

könnte auch eine Überlastung der Seite www.unipark.de/www/ gewesen sein. Es emp-

fiehlt sich, bei einer nächsten Erhebung die Wahl des Erhebungsinstrumentes neu zu evalu-

ieren.

Schülerinnen und Schüler, deren System während der Befragung abstürzte, mussten die

gesamte Befragung nochmals wiederholen, weil die Umfrage nicht personalisiert durchge-

führt wurde. Mit einem persönlichen Passwort je teilnehmende Person hätte nach Abstür-

zen dort fortgefahren werden können, wo das System zusammenbrach. Der dazu nötige

Aufwand wäre jedoch beträchtlich gewesen. Für die Betreuungspersonen vor Ort hätte es

auch einen Zusatzaufwand bedeutet: Sie hätten zurückmelden müssen, wie viele Schüle-

rinnen und Schüler teilnehmen. Eventuell hätte dies Beratungspersonen abgeschreckt. In

der aktuellen Erhebung, wo ein allgemeines Passwort mit der Anleitung verschickt wurde,

meldeten nicht alle Beratungspersonen zurück, mit welcher Schülerzahl sie teilnehmen. In

einzelnen Fällen wurde auch nicht zurückgemeldet, dass überhaupt teilgenommen wird

(Die Auswertung der Resultate ergab, dass mehr Klassen teilnahmen als erwartet.), eventu-

ell hätten diese an einer Umfrage mit personalisiertem Passwort nicht teilgenommen.

Ein gut funktionierendes Erhebungsinstrument benötigt keine personalisierten Passwörter,

da in diesen Fällen nicht mit Abbrüchen gerechnet werden muss. Erhebungen, die keine

Abbrüche zu vermelden hatten, wurden teilweise sehr schnell durchgeführt, die durch-

schnittliche Bearbeitungszeit betrug ca. 25min. Verschiedene Betreuungspersonen melde-

ten zurück, dass die Zeitangabe (ein bis max. zwei Lektionen) als deutlich zu lange ange-

geben wurde. Sollte sich die Situation bezüglich Abbrüchen in der nächsten Erhebung

nicht deutlich verbessern, macht es jedoch Sinn, eine „zu lange“ Zeitspanne anzugeben.

Die Rekrutierung der nötigen Anzahl Klassen stellte sich als grösserer Aufwand heraus als

erwartet. Insgesamt wurden drei Befragungsrunden gestartet, bis die notwendige Anzahl

Probandinnen und Probanden zur Verfügung stand. Verschiedene Beratungsstellen reagier-

ten erst auf die zweite oder dritte Anfrage - auch wenn sie dann absagten. Häufig wurde

geantwortet, dass es zwar spannend wäre und der Berufsberatung viel bringt. Leider sei es

für die entsprechende Stelle aus Kapazitätsgründen nicht möglich, an der Erhebung teilzu-

48

nehmen. Obwohl kein Auftrag bezüglich kantonaler Teilnahmen bestand, verlief dieser

Rücklauf überraschend. Von 21 angefragten Kantonen und dem Fürstentum Lichtenstein,

insgesamt also 22 Kantonen beziehungsweise einem Land, sind weniger als 50% in der

Erhebung vertreten; insgesamt nahmen 10 Kantone respektive 27 verschiedene Gemeinden

an der Umfrage teil. Mit 9 vertretenen Gemeinden war der Kanton St. Gallen Spitzenreiter,

gefolgt vom Kanton Zürich mit 5 Gemeinden. Zurückzuführen ist dies zu einem Teil da-

rauf, dass die Berufsberatung Sarganserland nicht teilnehmen konnte. Dafür stellte sie die

Daten der zuständigen Schulleiter der einzelnen Gemeinden zur Verfügung. Diese wurden

dann, in Rücksprache mit dem Referenten, direkt angefragt. Insgesamt nahmen vier Ge-

meinden teil, hätte sich die Berufsberatung beteiligt, wäre es wahrscheinlich – auch gemäss

Anfrage/Auftrag-nur eine Gemeinde gewesen.

Entgegen der Anforderung, dass die Verteilung von Schülerinnen und Schülern mit Grund-

ansprüchen beziehungsweise erweiterten Ansprüchen den aktuellen Verhältnissen (ca.

30%:70%) entspricht, war dieses in etwa im Gleichgewicht. Ursache dafür war, dass um je

eine Klasse mit Grund- respektive erweiterten Ansprüchen gefragt wurde. Vorteil dieser

Variante war, dass somit eine breitere Anzahl von Probandinnen und Probanden mit

Grundansprüchen beteiligt war. Weil diese Zahlen zur Berechnung der Normen gewichtet

wird, fällt die Verteilung nicht ins Gewicht. Im Gegenteil, die Datenbasis ist breiter und

somit auch aussagekräftiger.

Die Teilnahme bestimmter Gemeindetypen hängt einerseits von der Bereitschaft von

Lehrerpersonen, ihre Klassen an der Umfrage teilnehmen zu lassen, ab. Andererseits (und

für die Verfasser des F-I-T wichtiger, weil Ansprechpersonen) von der Wahl der Schul-

klassen durch teilnehmende Berufsberaterinnen und –berater. Um ein Sample erstellen zu

können, deren Verteilung der Gemeindetypen nahezu gleich gross ist, müssten die Schulen

gezielt direkt angesprochen werden.

Im Kanton Zürich trat die Schwierigkeit auf, dass im Januar und Februar an gewissen

Schulen die Stellwerk–Tests durchgeführt werden. Dies führte dazu, dass die Computer-

räume häufig ausgebucht und es schwierig war, einen PC – Raum für die Erhebung orga-

nisieren zu können. In anderen Kantonen wiederum werden diese Erhebungen später

durchgeführt, sodass es aus Sicht des Verfassers dieser Arbeit keinen besseren bezie-

hungsweise optimalen Erhebungszeitpunkt zu geben scheint.

49

Die Wahl des Erhebungszeitpunktes spielt allenfalls bei der grossen Antwortzahl von „kein

Interesse“ eine Rolle. Mit ein Grund wird sicher auch die Tatsache, dass die Erhebung

nicht im Beratungskontext sondern in der Gruppe und am PC stattfand, sein. Sehr gut vor-

stellbar ist aber auch, dass viele Oberstufenschülerinnen und –schüler zu Beginn des zwei-

ten Semesters der zweiten Oberstufe schon recht klare Vorstellungen bezüglich Berufswahl

haben. Würde die Erhebung hingegen zu Beginn des ersten Semesters der zweiten Ober-

stufe durchgeführt, wären sie noch am Anfang der Berufswahl. Dies hätte eventuell zur

Folge, dass ihr Interesse noch breiter und nicht spezifiziert ist, was die Anzahl von „kein

Interesse-Antworten“ verringern würde.

6.4 Weiterführende Ansätze

In Einzelfällen gab die Auswahl der Fotos Anlass zu Rückmeldungen von Beratungsperso-

nen: so wurde kritisiert, dass der Beruf Zimmerin/Zimmermann nicht mehr vertreten sei.

Zudem wäre es wichtig, wenn der Beruf Heizungsinstallateur/in in den F-I-T aufgenom-

men würde.

Bezüglich Zuteilung der Berufsfotos zu den einzelnen Skalen stellt sich die Frage, warum

das Berufsfoto Milchpraktiker Feld 2, „mit Nahrungsmitteln, Gastlichkeit pflegen“ zuge-

ordnet wird, das Berufsfoto Milchtechnologe jedoch Feld 6, „planen, berechnen, kon-

struieren, untersuchen“. Rein inhaltlich kann diese Zuteilung Sinn machen. Erstaunlich ist

jedoch, dass auf www.berufsberatung.ch beide Berufe in Feld 2 (nach Zihlmann, nicht

nach Egloff) „Nahrung“ angesiedelt werden. Bestätigt wird diese Zuteilung in Zihlmann

2011, Berufsfeld 2 Nahrung. Dies, obwohl die Egloff-Systematik mit der Zihlmann-

Systematik synchronisiert ist.

Item 7.21, Polizist/in, scheint auf Grund der Kleider der abgebildeten Personen verhältnis-

mässig alt zu sein; aus „modischer Sicht“ existiert ein Aktualitätsunterschied im Vergleich

zu den anderen Berufsfotos, auf denen Personen in Zivil- und nicht in Arbeitskleidung ab-

gebildet sind.

Bezüglich Aufteilung der Fotos auf die einzelnen Felder stellt sich die Frage, die im Ver-

lauf der Arbeit nicht beantwortet wurde: Warum steht pro Feld nicht dieselbe Anzahl Fotos

zur Verfügung? Ist dies an eine bestimmte Kennzahl gebunden? Beispielsweise daran, wie

viele Berufe in den verschiedenen Bereichen angeboten werden? Beziehungsweise wie

viele Lehrstellen in diesen Berufsfeldern angeboten werden?

50

Die T-Tests zu geschlechterspezifischen Unterschieden ergeben durchgehend signifikante

Unterschiede. Als Abschluss stellt sich die Frage, wie diese Unterschiede beziehungsweise

welche Resultate erzielt würden, wenn der F-I-T in zwei identischen Serien-was die aus-

gewählten Berufe betrifft – existierte. In der Serie für weibliche Probandinnen wären nur

Frauen auf den Bildern abgelichtet, in der Serie für männliche Probanden nur Männer.

Mögliche Assoziationen, dass es sich bei gewissen Bildern um „Frauen- beziehungsweise

Männerberufe“ handeln könnte, würden dann eher verhindert.

51

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Anhang

Anhang A – Bedürfnisse/Tätigkeiten als Grundlagen der Egloff-Berufsfelder

Anhang B – Berufsinteressenfelder nach Egloff

Anhang C – Die RIASEC-Interessendimensionen von Holland

Anhang D – Hexagonales Modell nach Holland

Anhang E – Testinstruktionen F-I-T

Anhang F – Protokollblatt F-I-T-Serie 2009

Anhang G – Profilblatt weiblich 14-16 Jahre F-I-T-Serie 2009

Anhang H – Übersicht Änderungen zwischen den Serien 2009 und 2012

Anhang I – Kompatibilität von Berufsinteressenfeldern (Egloff) und Berufsfeldern (Zihl-

mann)

Anhang J – Übersicht Berufsinteressenfelder nach Egloff 2012

Anhang K – Instruktion der Schüler/innen

Anhang L – Instruktion Datenerhebung Berufsberatende sowie Schüler/innen

Anhang M – Gemeindetypologie BFS

Anhang N – Übersicht Schülerinnen und Schüler der verschiedenen Schulniveaus aus dem

Schuljahr 2009/2010

Anhang O – Übersicht Testläufe/ausgeschiedene Datensätze

Anhang P – Übersicht teilnehmende Gemeinden

Anhang Q – Erklärte Gesamtvarianz der konfirmatorischen Faktorenanalyse

Anhang R - Trennschärfen

Anhang S – Histogramm Berufsinteressenfeld 1

Anhang T – Histogramm Berufsinteressenfeld 2

Anhang U – Histogramm Berufsinteressenfeld 3

Anhang V – Histogramm Berufsinteressenfeld 4

Anhang W – Histogramm Berufsinteressenfeld 5

56

Anhang X – Histogramm Berufsinteressenfeld 6

Anhang Y – Histogramm Berufsinteressenfeld 71

Anhang Z – Histogramm Berufsinteressenfeld 8

Anhang AA – Histogramm Berufsinteressenfeld 9

Anhang AB – Überprüfung Varianzhomogenität „Geschlecht“

Anhang AC – Gruppenstatistik „Geschlecht“

Anhang AD – Gruppenstatistik „Schultyp“

Anhang AE – Überprüfung Varianzhomogenität „Schultyp“

A

Anhang A – Bedürfnisse/Tätigkeiten als Grundlage der Egloff-Berufsfelder

Bedürfnis nach Interessenschwerpunkte Berufsfelder und Berufsgruppen

Interessenschwerpunkte

Erhaltung und Nutzung der natürlichen Umwelt

Im Freien sein, naturbezogen ar-beiten, Umgang mit Pflanzen, Tie-ren, Naturprodukten

- Arbeitsplätze im Freien - Naturberufe in Landwirtschaft,

Gartenbau, Forstwirtschaft, Tier-haltung

- Naturwissenschaftliche Berufe Nahrung Mit Nahrungs- und Genussmitteln

arbeiten (kochen, backen usw.), Gastlichkeit pflegen

- Ernährungsberufe - Nahrungs- und Genussmittel-

her-stellung - Gastgewerbe und Hauswirt-

schaft Gestaltung und Darstellung Gestalten, verschönern, zeichnen - Handwerkliches Gestalten mit

Materialien Textil- und Modebranche Schönheitspflege

- Grafisches Gewerbe, Freihand-zeichnen

- Künstlerisches Gestalten Wohnraum und wohnliche Einrichtung

Handwerklich und körperlich ar-beiten, bauen, einrichten, montie-ren, z.T. an wechselnden Arbeits-plätzen

- Allerlei handwerkliche Berufe - Bauberufe und Berufe der Haus-

technik - Holzbearbeitung und Innenaus-

bau Produktion von techni-schen Einrichtungen und Hilfs-mitteln

Praktisch zu tun haben mit Appa-raten, Maschinen, Fahrzeugen, Herstellung technischer Produkte

- Berufe mit handwerklicher Me-tallbearbeitung

- Industrielle Produktion („Ma-schinistenberufe“)

- Montieren, Reparieren - Mechanik, Elektromechanik,

Elektronik Planung und Berechnung von technischen Einrich-tungen und Hilfsmitteln, Nutzung von Energiequel-len

Planen, berechnen, konstruieren, untersuchen, forschen, Umgehen mit Daten, Zahlen, Ideen

- Technische Zeichnerberufe, Konstruktion

- Techniker und technische Stu-dienberufe

- Berufe im Labor und naturwis-senschaftliche Berufe

- Computerberufe im technischen Bereich

Gesicherte Versorgung mit Gütern aller Art

Waren und Dienstleistungen ein-kaufen, verkaufen, vermitteln, ver-walten, Verkehr und Sicherheit

- Verkaufsberufe und kaufmänni-sche Berufe

- Berufe rund um den Verkehr - Berufe im Dienste von Ordnung

und Sicherheit - Computerberufe im wirtschaftli-

chen Bereich Information und Erklärung (sprachliche, geschichtli-che, künstlerische, religiöse Interpretation)

Mit der Sprache (oder Sprachen) arbeiten, forschen, bilden, infor-mieren, unterhalten, interpretieren

- Berufe mit Sprachen, im Nach-richtenwesen, mit Literatur, Ge-schichte, Religion, Kunst

Mitmenschlicher Kontakt, Gesundheit, Bildung, Wohlergehen

Mit Menschen zu tun haben, anlei-ten, beraten, betreuen, pflegen, unterrichten

- Kontaktberufe aus allen Bran-chen

- Berufe des Gesundheitswesens - Beratung, Betreuung, Erzie-

hung, Unterricht - (Zihlmann 2002, S. 15)

B

Anhang B – Berufsinteressenfelder nach Egloff

Berufsinteressenfeld 1 Natur

Berufsinteressenfeld 2 Ernährung

Berufsinteressenfeld 3 Gestalten

Berufsinteressenfeld 4 Bauwesen, Haustechnik, Innenausbau, Holzverarbeitung

Berufsinteressenfeld 5 Technische Industrie, technisches Produktion

Berufsinteressenfeld 6 Planen, berechnen, technisches Zeichnen, Informatik, untersuchen,

forschen

Berufsinteressenfeld 7 Handel, Verwaltung, Verkauf, Verkehr, , Informatik, Sicherheit

Berufsinteressenfeld 8 Sprache, Literatur, Nachrichtenwesen, Theater, Musik, Kunstwis-

senschaft, Geisteswissenschaft

Berufsinteressenfeld 9 Menschenkontakt, Bildung, Gesundheit, Beratung, Betreuung

(Stoll et al. 2009, S.13-16)

C

Anhang C – Die RIASEC-Interessendimensionen von Holland (1997)

Bezeichnung Erklärung

Realistic (R) Der realistische Typus (The Realistic Type) bevorzugt Tätigkeiten, die mit der

systematischen Handhabung von Objekten, Maschinen, Werkzeugen und dem

Umgang mit Tieren zusammenhängen.

Investigative (I) Der forschende Typus (The Investigative Type) bevorzugt Aktivitäten, die das

beobachtende, symbolische, systematische und kreative Erforschen von physika-

lischen, biologischen und kulturellen Phänomenen beinhalten, um diese Phäno-

mene zu verstehen und zu kontrollieren.

Artistic (A) Der künstlerische Typus (The Artistic Type) zieht mehrdeutige, freie und unsys-

tematische Tätigkeiten vor, die mit der Handhabung von physischen, verbalen

oder menschlichen Materialien verbunden sind, um Kunstformen oder Kunstpro-

dukte zu kreieren.

Social (S) Der soziale Typus (The Social Type) bevorzugt Aktivitäten, bei denen er ande-

ren helfen kann. Er möchte andere Menschen informieren, trainieren, entwickeln,

heilen oder aufklären.

Enterprising (E) Der unternehmerische Typus (The Enterprising Type) bevorzugt Aktivitäten,

bei denen er andere beeinflussen kann, um Organisationsziele zu erreichen oder

wirtschaftliche Gewinne zu maximieren.

Conventional (C) Der konventionelle Typus (The Conventional Type) bevorzugt Tätigkeiten, die

mit der systematischen Handhabung von Daten zu tun haben (z. B. Material

ordnen und verwalten, Reproduktion von Material und Daten), um Organisati-

onsziele und ökonomische Ziele zu erreichen.

(Toggweiler 2006, S. 19)

D

Anhang D – Hexagonales Modell nach Holland

(Weinrach & Srebalus 1994, S. 51)

E

Anhang E – Testinstruktion F-I-T

Vor dir siehst du 136 Fotos aus der Berufswelt. Sie stellen Menschen bei unterschiedlichen Tätigkeiten dar.

Diese Fotos solltest du nach drei Kategorien sortieren. Es geht darum, dass du bei jedem Foto angibst, wie

gross dein Interesse an der dargestellten Tätigkeit ist. Überlege dir, wie sehr du Lust hast, diese Tätigkeit

selbst einmal zu machen oder in dieser Situation dabei zu sein.

Es gibt drei Antwortmöglichkeiten:

- Kein Interesse

- Mittleres Interesse

- Grosses Interesse

Du kannst die Tätigkeiten, an denen du kein Interesse hast, hier links zur Karte „kein Interesse“ legen. Dieje-

nige Tätigkeiten, an denen du ein mittleres Interesse hast, legst du hierhin zur Karte „mittleres Interesse“ und

diejenigen Tätigkeiten, an denen du grosses Interesse hast, legst du hierhin zur Karte „grosses Interesse“.

(Die Wahlkarten müssen in dieser Reihenfolge von links nach rechts vor der Testperson angeordnet sein.)

Beurteile nur das, was die Personen gerade machen, und frage dich nicht, um welchen Beruf es sich dabei

konkret handelt. Es ist egal, ob du das auch tatsächlich kannst, was auf den Fotos dargestellt ist! Auch das

Geschlecht der abgebildeten Person spielt keine Rolle.

Überlege nicht zu lange, sondern versuche, möglichst spontan zu antworten.

(Stoll et al. 2009, S. 9)

F

Anhang F – Protokollblatt F-I-T Serie 2009

(Stoll et al. 2009, Beilageblatt)

G

Anhang G – Profilblatt weiblich 14-16 Jahre F-I-T Serie 2009

H

Anhang H – Übersicht der Änderungen zwischen den Serien 2009 und 2012

Feld 1

Änderung

1.22

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1.23

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2.28

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3.04

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Änderung

6.19

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Änderung

7.17

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Änderung

8.11

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9.15

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Anhang I – Kompatibilität von Berufsinteressenfeldern (Egloff) und Berufsfeldern (Zihl-

mann)

Berufsinteressenfeld nach Egloff Berufsfeld nach Zihlmann

_______________________________________________________________________________________

I Natur 1 Natur

_______________________________________________________________________________________

II Ernährung 2 Nahrung

_______________________________________________________________________________________

3 Gastronomie

_______________________________________________________________________________________

III Gestalten 4 Textilien

5 Schönheit

6 Gestaltung

7 Druck

_______________________________________________________________________________________

IV Bauwesen, Haustechnik, Innenausbau, 8 Bau

Holzverarbeitung 9 Haustechnik

10 Holz, Innenausbau

_______________________________________________________________________________________

V Technische Industrie, technische 11 Fahrzeuge

Produktion 12 Elektrotechnik

13 Metall, Maschinen

_______________________________________________________________________________________

VI Planen, Berechnen, technisches 14 Chemie, Physik

Zeichnen, Informatik, Untersuchen, 15 Planung, Konstruktion

Forschen

_______________________________________________________________________________________

VII Handel, Verwaltung, Verkauf, Verkehr, 16 Verkauf

Informatik 17 Wirtschaft, Verwaltung

18 Verkehr, Logistik

19 Informatik

_______________________________________________________________________________________

VIII Sprache, Literatur, Nachrichtenwesen, 20 Kultur

Theater, Musik, Geisteswissenschaften

_______________________________________________________________________________________

XI Menschen, Kontakt, Bildung 21 Gesundheit

Gesundheit, Beratung, Betreuung 22 Bildung, Soziales“

_______________________________________________________________________________________

(Zihlmann 2002, S. 19)

N

Anhang J – Übersicht Berufsinteressenfelder nach Egloff 2012

Feld 1 im Freien sein, naturbezogen, Pflanzen, Tiere

1.11

Tiermedizini-sche Praxis-assistentin

1.12

Tierpfleger (Wildtiere)

1.14

Winzerin

1.16

Gemüse-gärtner

1.17

Gärtner (Stauden)

1.18

Pferdefach- frau

1.19

Tierpflegerin Hunde-

coiffeuse

1.20

Landwirtin

1.21

Tierarzt

1.22

Geflügelfach- frau

1.23

Floristin

1.24

Reitlehrerin

Feld 2 Mit Nah-rungsmit-teln, Gastlichkeit pflegen

2.19

Fleischfach- frau

2.20 Betrieblsleite-

rin der Ge-meinschafts-gastronomie

2.21

Lebensmittel-technologe

(Bier)

2.22

Detailhandels-fachmann

Lebensmittel

2.25

Bäcker-Konditor

2.26

Hotelfachfrau

2.27

Milchpraktiker

2.28

Lebensmittel-technologin

(Schokolade)

2.29

Fachfrau Hauswirt-

schaft

2.30

Koch

2.31

Konditor-Confiseurin

2.32

Restaurations-fachmann

Feld 3 Gestalten, verschönern, schmücken, kreativ sein

3.08

Kosmetikerin

3.15

Gold-schmiedin

3.18

Vergolderin

3.19

Töpfer

3.21

Bekleidungs-gestalter

3.23

Coiffeuse

3.24

Gestalter Werbetechnik

3.25

Theatermaler

3.26

Geigenbauer

3.27

Video-Editorin

3.28

Drucktechno-login

3.29

Grafiker

3.30

Model

3.31

Poly-designerin 3D

3.32

Polygraf

Feld 4 Handwerklich arbeiten, bauen, mon-tieren

4.16

Malerin

4.17

Netzelektriker

4.18

Plattenleger

4.19

Schreinerin

4.21

Bootbauer

4.22

Gipserin

4.23

Maurer

4.24

Montage-Elektriker

4.25

Gärtnerin (Gar-ten- und

Land-schaftsbau)

4.26

Orthopädie-Schuhmacher

4.27

Forstwart

4.28

Haustechnik-praktiker

4.29

Innendekora-teurin

4.30

Metallbauer

4.31

Strassen-bauer

Feld 5 Praktisch arbeiten, Fahrzeuge, Maschinen

5.13

Anlagen- und

Apparate-bauer

5.14

Carrossier-Spenlgerei

5.19

Elektroniker

5.20

Informatiker

5.22

Uhrmacher (Rhabillage)

5.23

Zweiradme-chaniker

5.24

Mechanik-praktiker

5.25

Multimedia-Elektroniker

5.26

Automatikerin

5.27

Autome-chatronikerin

5.28

Baumaschi-nenmechani-

kerin

5.29

Motorrad-mechaniker

5.30

Polymecha-nikerin

Feld 6 Planen, berechnen, konstruieren, untersuchen

6.15

Laborantin (Biologie)

6.16

Baumeister

6.17

Chemie- und Pharma-

technologe

6.26

Fachfrau med. -techn. Radiologie

6.27

Milch-technologin

6.28

Hochbauzeich-ner Architekt

6.29

Bauzeichnerin

6.30

Geomatiker

6.31

Informatik-Ingenieur

6.32

Konstukteurin

6.33

Zugverkehrs-leiterin

6.34

Laborantin (Chemie)

6.35

Oberflächen-beschichter

6.36

Verfahrens-ingenieur

6.37

Telematiker

Feld 7 Einkaufen, verkaufen, verwalten, Verkehr

7.21

Polizist/in

7.22

Logistiker (Post)

7.23

Sekretärin / Telefonistin

7.33

Fotofachmann

7.36

Kauffrau (Reisebüro)

7.37

Detailhandels-assistentin

Kiosk

7.38

Anlageberater

7.39

Versicherungs-berater

7.40

Bibliothekarin

7.41 Hotelem-

pfangs- und -administra-tionsleiterin

7.42

Buchhändler

7.43

Detailhandels-fachmann

Textil

7.44

Drogistin

7.45

Helikopterpilot

7.46

Kauffrau

7.47

Lastwagen-führer

7.48

Logistikerin EBA

Feld 8 Mit Sprache arbeiten, informieren, unterhalten

8.20

Reporterin

8.21

Kommunika-tionsleiterin Werbung

8.22

Artist/in

8.23

Direktor

8.24

Kameramann

8.25

Lektorin

8.26

Moderatorin

8.27

PR-Beraterin

8.28

Bildreporter/in

8.29

Reiseleiterin

8.31

Bühnen-tänzerin

8.32

Musical-darsteller/in

8.33

Musik-pädagoge

Feld 9 Mit Menschen zu tun haben

9.17

Logopädin

9.19

Physio-therapeut

9.20

Fitnessin-stuktorin

9.21

Lehrerin Primarstufe

9.22

Med. Praxis-assistentin

9.23

Fachfrau Gesundheit

9.24

Turn- und Sportlehrer

9.26

Augen-optikerin

9.27

Ergo-therapeutin

9.28

Fachfrau Betreuung (Kinder)

9.29

Lehrerin Vorschulstufe

9.30

Dentalassi-stentin

9.31

Fachmann Betreuung

9.32

Pflegefach-mann

9.33

Sozialarbeiter

O

Anhang K – Instruktion der Schüler/innen

(Bitte mehr oder weniger wörtlich und falls möglich in Mundart geben)

„Diesen Test, den ihr jetzt am Computer durchführt, wird von der Schweizerischen Be-

rufsberatung entwickelt. Er wird später in der Berufs- und Laufbahnberatung ver-

wendet und wird dort die beruflichen Interessen von Jugendlichen und teilweise

auch Erwachsenen messen. Wenn ihr ganz am Schluss dann freiwillig eure E-Mail-

Adresse eintippt, erhaltet ihr später, in etwa sieben Monaten, eure persönlichen

Resultate zu den Berufsinteressen. Alle Angaben unterliegen dem Datenschutz

und werden nicht weitergegeben.

Bei den Fragen, die dann auf dem Computer kommen, gibt es keine richtigen oder

falschen Antworten! Antwortet einfach so, wie es für euch persönlich stimmt!

In Teil I seht ihr zuerst 134 Farbfotos von berufstätigen Personen. Dort müsst

ihr anklicken, wie sehr euch die fotografierten Berufstätigkeiten interessieren.

In Teil II sind nochmals Fragen zu euren Berufsinteressen aufgeführt, dieses Mal

jedoch ohne Fotos.

Ganz am Schluss der Befragung könnt ihr freiwillig eure E-Mail-Adresse für den Ver-

sand der Resultate angeben. Ihr erhaltet dann euer ganz persönliches Ergebnis

zugeschickt.

Habt ihr grad Fragen dazu?

OK, dann starten wir jetzt:“

1. Alle Computer aufstarten.

2. Internet starten und Fenstergrösse maximieren mittels Knopf im Browser-Fenster links oder rechts oben. Bitte keine anderen Programme laufen ha-ben, wegen der Speicherkapazität.

3. Folgende Internet-Adresse eintippen: http://www.unipark.de/uc/fit2012

4. Bitte stellen Sie nun sicher, dass alle die Seite angewählt und gross auf dem Bildschirm haben. Man sieht jetzt das Passwortfenster.

5. -> "Ab jetzt sollte bitte niemand mehr herumsurfen, sonst gehen alle Resultate verloren".

P

6. Login: Die Schüler/-innen müssen nun das folgende Passwort eintippen: 79281029 (bitte geben Sie das Passwort nur mündlich, damit ein späterer Zugriff auf die Befragung verhindert wird). Stellen Sie nun sicher, dass alle Schüler/-innen auf der Startseite sind. Man sieht den Titel "Befragung zu Berufsinteressen".

7. "Bitte arbeitet jetzt ruhig und konzentriert! Lest die Anleitungen im-mer sorgfältig durch. Klickt bitte auf keinen Fall mehr auf andere Knöpfe auf dem Inter-netfenster – höchstens auf „WEITER“ oder „ZURÜCK“; das ist immer ganz unten auf den Befragungsseiten! Ihr habt so lange Zeit, wie ihr braucht. Bitte beantwortet wenn möglich alle Fragen!

8. -> Gut, dann könnt ihr jetzt starten.“

9. ............. Testbearbeitung .............

10. Wenn die Ersten fertig sind: "Wenn ihr fertig seid, dürft ihr rausgehen und eine Pause machen, wenn ihr wollt. Aber stört bitte eure Kolle-gen nicht.“

11. Evtl. noch Zeit für Fragen. Vielen Dank!

Q

Anhang L – Instruktion Datenerhebung Berufsberatende sowie Schüler/innen

Geschätzte Berufsberaterin, geschätzter Berufsberater

Herzlichen Dank, dass Sie an der Datenerhebung zum F-I-T 2012 mitmachen! Im Fol-

genden sind die nötigen Informationen zur Befragung aufgeführt. Auf der letzten Seite

finden Sie die Instruktionen z.H. der Schüler/-innen.

Worum geht es?

Der Foto-Interessen-Test F-I-T wird im Auftrag des SDBB und in Zusammenarbeit mit

der Fachgruppe Diagnostik des SDBB, wieder mit neuem Fotomaterial und neuen

Normen aktualisiert. Für die Serie 2012 werden 40 neue Berufsfotos einbezogen.

Um diese Arbeiten vornehmen zu können, müssen 700 Jugendliche aus der deutsch-

sprachigen Schweiz online befragt werden. Die Zielgruppe der Befragung sind

deutschsprachige Schüler/-innen der 2. Oberstufe (genauer: Schüler/-innen im zweit-

letzten obligatorischen Schuljahr der Oberstufe; keine Progymnasien oder andere

Klassen mit höheren Ansprüchen und keine Sonder-/ Kleinklassenniveaus). Praktisch

wäre, wenn Sie bei der Wahl der Schulklassen darauf achten könnten, dass Grundan-

sprüche und erweiterte Ansprüche ungefähr fifty-fifty vertreten sind. Die Befragung

inklusive Instruktionen ist im Rahmen von ein bis allerhöchstens zwei Schulstunden

durchführbar. Wichtig ist dabei, dass zwischen den Lektionen keine Pause eingeschal-

tet sondern durchgearbeitet wird.

Wie gestaltet sich die Datenerhebung?

Voraussetzung für die Datenerhebung ist, dass an den Schulen (oder Ihrer Bera-

tungsstelle) genügend Computer1 mit Internetzugang für die klassen-, allenfalls etap-

penweise Befragung zur Verfügung stehen. Wichtig ist dabei, dass jede/-r Schüler/-in

an einem eigenen Arbeitsplatz ungestört arbeiten kann und ein/-e Berufsberater/-in

die Befragung durchführt oder supervidiert. Die Schüler/-innen sollten, wenn irgendwie

möglich, alle Fragen beantworten (es werden aber keine Antworten erzwungen). Die

Befragung ist anonym, auf freiwilliger Basis können die Schüler/-innen aber am

Schluss ihre E-Mail-Adresse angeben, damit ihnen nach Projektabschluss (voraus-

1 Damit die Umfrage gestartet werden kann, muss ein FlashPlayer installiert und aktiviert sein.

Dieser gehört zur Standardausrüstung eines PCs, kann aber allenfalls deaktiviert sein.

R

sichtlich Spätsommer 2012) ein individuelles Interessenprofil zum F-I-T zugestellt

werden kann2. Der Datenschutz ist gewährleistet.

Damit Sie sehen, wie es auf dem Internet funktioniert (und zur Überprüfung, ob die

Computer auch funktionieren), können Sie selber „hors concours“ einen Probelauf

durchführen. Gehen Sie dazu auf den folgenden Link:

http://www.unipark.de/uc/fit2012 und tippen Sie dann das Passwort 79281029 ein.

Damit ich später erkenne, dass es sich dabei um einen Probelauf handelte, füllen Sie

bitte nichts aus.

Zu Beginn der Klassenbefragung sollten Sie den Jugendlichen die auf der

nächsten Seite aufgeführten Instruktionen mitteilen (falls möglich in Mund-

art). Die Befragung ist darüber hinaus selbsterklärend gestaltet.

Befragungsstart ist am 9. Januar 2012,

voraussichtliches Befragungsende am 25. Februar 2012.

Bei Fragen können Sie sich gerne an mich wenden:

goodda0@students.zhaw.ch oder 079 614 89 73

Vielen Dank für Ihre Mitarbeit!

Freundliche Grüsse

Daniel Good

Beilage:

- Instruktionen für die Schüler/-innen (folgende Seite).

2 Hierbei wird sichergestellt, dass jede/-r Teilnehmer/-in in seinem/ihrem Interessenprofil zumin-

dest eine Maximalausprägungen von Stanine = 9 aufweisen wird. Eine einfache Anleitung zur Interpretation wird mitgeliefert und es wird auf professionelle Beratungsmöglichkeiten hinge-wiesen.

S

Anhang M – Gemeindetypologie BFS

Gemeindetyp (22)

F-I-T: Gemeindetyp

(5)

Grosszentren (CG) 1 1

Mittelzentren (CM) 2 1

Kleinzentren (CP) 3 1

Peripheriezentren (CPE) 4 1

Einkommensstarke Gemeinden (RE) 5 2

Touristische Gemeinden (TT) 6 2

Semitouristische Gemeinden (TST) 7 2

Gemeinden mit Heimen und Institutionen (THI) 8 2

Arbeitsplatzgemeinden metropolitaner Regionen (ME) 9 3

Suburbane Gemeinden metropolitaner Regionen (MS) 10 3

Periurbane Gemeinden metropolitaner Regionen (MP) 11 3

Arbeitsplatzgemeinden nicht-metropolitaner Regionen (NE) 12 4

Suburbane Gemeinden nicht-metropolitaner Regionen (NS) 13 4

Periurbane Gemeinden nicht-metropolitaner Regionen (NP) 14 4

Wegpendlergemeinden mit hoher Zuwanderung (NAL) 15 4

Wegpendlergemeinden mit geringer Zuwanderung (NAU) 16 4

Industriell-tertiäre Gemeinden (SIT) 17 5

Industrielle Gemeinden (SI) 18 5

Agrar-industrielle Gemeinden (SAI) 19 5

Agrar-tertiäre Gemeinden (SAT) 20 5

Agrarische Gemeinden (SA) 21 5

Gemeinden mit starkem Bevölkerungsrückgang (SR) 22 5

Titel der einzelnen F-I-T-Gemeindetypen

Zentren

1

Tertiäre Gemeinden

2

Grosszentrale Pendlergemeinden

3

Nicht-grosszentrale Pendlergemeinden

4

Landwirtschaftliche und industrielle Gemeinden 5

(Unterlagen Stephan Toggweiler, 2011)

T

Anhang N – Übersicht Schülerinnen und Schüler der verschiedenen Schulniveaus aus dem

Schuljahr 2009/2010

absolute Zah-len

in Pro-zent

Anzahl Schülerinnen und Schüler 2009/2010 der Sekundarstufe I (Oberstu-fe) in der CH auf dem Schulniveau Grundansprüche:

78767 31.22

Anzahl Schülerinnen und Schüler 2009/2010 der Sekundarstufe I (Oberstu-fe) in der CH auf dem Schulniveau erweiterte Ansprüche:

173502 68.78

Total 252269 100.00

Anzahl Schülerinnen und Schüler 2009/2010 der 2. Oberstufe/8. Klasse in der CH auf dem Schulniveau Grundansprüche:

24893 31.36

Anzahl Schülerinnen und Schüler 2009/2010 der 2. Oberstufe/8. Klasse in der CH auf dem Schulniveau erweiterte Ansprüche:

54494 68.64

Total 79387 100.00

http://www.bfs.admin.ch/bfs/portal/de/index/themen/15/03.html

U

Anhang O – Übersicht Testläufe/ausgeschiedene Datensätze

TOTAL

Fallnummern der Testläufe vor Erhebung

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

33

15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28

29 30 31 32 33

Fallnummern der Testläufe mit 233 fehlenden Werten (100%)

47 70 71 72 73 74 128 129 130 131 132 152 212 213

61

214 215 242 280 285 324 334 350 372 380 388 423 480 491

494 502 511 539 544 549 600 674 677 695 696 706 739 749

758 812 813 815 816 856 868 870 876 909 1012 1094 1124 1138

1149 1219 1226 1227 1244

Fallnummern der Testläufe mit 232 fehlenden Werten

814 1011 1212

3

Fallnummern der Testläufe mit 230 fehlenden Werten

757

1

testort xxx

Fallnummern der Testläufe mit 229 fehlenden Werten

209

1

Fallnummern der Testläufe mit 223 fehlenden Werten

46

1

Fallnummern der Testläufe mit 137 fehlenden Werten

930

1

erfundene PLZ sowie keine Ortsangabe (kein Mail etc.) wäre Zürich

V

Fallnummern der Testläufe mit anderen Gründen

196 197 548 857 971 1139 1245

7

andere Hostadesse sowie einzige am Do (12.01.12)-Nachmittag/-abend, nächster Datensatz Montag 16.01.12

einziger Test-durchgang am 25.01.12

einziger Test-durchgang dieser Host-adresse an diesem Tag

einziger Testlauf Abends, einzige IP-Adresse

einziger Testlauf an diesem Tag, einzige IP-Adresse

einziger Testlauf an diesem Tag, einzige IP-Adresse

Total Testläufe:

108

Fallnummern der Abbrüche (Anzahl fehlender Werte F-I-T-Items > 15%/>20 Werte

Nummer 53 153 176 184 210 245 250 262 265 267 268

11

Anzahl Missings 59 101 104 61 124 133 122 91 48 92 70

Nummer 270 271 275 279 295 299 322 450 468 490 496

11

Anzahl Missings 90 96 76 80 73 51 69 89 77 115 36

Nummer 497 499 504 505 508 509 513 517 570 582 587

11

Anzahl Missings 26 34 57 58 115 130 128 90 34 51 27

Nummer 590 593 595 635 646 658 660 707 714 716 734

11

Anzahl Missings 22 92 130 96 101 81 48 45 39 88 92

Nummer 735 737 746 748 861 910 1010 1065 1076 1077 1119

11

Anzahl Missings 77 101 87 131 108 43 83 94 93 84 78

Nummer 1122 1123 1126 1129 1131 1184 1224

7

Anzahl Missings 39 116 121 124 125 29 47

Total Abbrüche

62

Fallnummern der Abbrüche (Anzahl fehlender Werte F-I-T-Items > 10%/>13 Werte

Nummer 338 441

2

Anzahl Missings 17 18

W

Fallnummern der Datensätze mit 124 und mehr Antworten der Zahl "1"; Fotos keine Pflichtfragen

39 41 110 199 298 317 321 421 424 451 453 459 514 523

15

653

Fallnummern der Datensätze mit 124 und mehr Antworten der Zahl "1"; Fotos als Pflichtfragen

768 770 796 964 1039 1203 1242 1250

8

Sample-Übersicht

in % abs. Z.

Datensätze Total:

1255

Testläufe Total:

108

Stichprobengrösse

100 1147

(Abbrüche 15% und mehr Missings (>20) )

5.41 62

Abbrüche 10% und mehr Missings (>13)

5.58 64

124 und mehr Antworten der Zahl "1" der F-I-T-Fotos

23

Gelöschte Items insgesamt

7.59 87

Sample-Übersicht ohne Testläufe sowie ohne Abbrüche

Stichprobengrösse 1147

Abbrüche >10% 64

124 und mehr "1er" Antworten 23

Samplegrösse Berechnungsgrundlage 1060

Übersicht Datensätze fehlende F-I-T-Items > 20, jedoch mit Emailadresse (bleiben im Sample)

Nummer 218 413 417 709

4

Anzahl Missings 32 48 26 43

X

Anhang P – Übersicht teilnehmende Gemeinden

Schulort Postleitzahl Gemeindetyp Kanton Rupperswil 5102 4 AG

Herisau 9100 1 AR

Adelboden 3715 2 BE Ostermundigen 3072 3 BE Spiez 3700 4 BE

Düdingen 3186 4 FR Murten 3280 1 FR

Sarnen 6060 1 OW

Abtwil 9030 4 SG Bad Ragaz 7310 2 SG Ebnat-Kappel 9642 5 SG Flawil 9230 4 SG Sargans 7320 1 SG Unterterzen 8882 5 SG Uznach 8730 5 SG Walenstadt 8880 5 SG Widnau 9435 4 SG

Olten 4600 1 SO

Einsiedeln 8846 1 SZ Rothenthurm 6418 5 SZ Wollerau 8832 2 SZ

Mörel 3982 2 VS

Dübendorf 8600 3 ZH Egg bei Zürich 8132 3 ZH Mönchaltorf 8617 3 ZH Weiningen 8104 3 ZH Zürich 8057 1 ZH

Total Kantone 10

Gemeindetyp 1 7 Gemeindetyp 2

4

Gemeindetyp 3

5

Gemeindetyp 4

6

Gemeindetyp 5 5

Gemeinden Kanton Aargau 1 Gemeinden Kanton Appenzell Ausserrhoden 1 Gemeinden Kanton Bern

3

Gemeinden Kanton Fribourg

2 Gemeinden Kanton Obwalden

1

Gemeinden Kanton St. Gallen

9 Gemeinden Kanton Solothurn

1

Gemeinden Kanton Schwyz

3 Gemeinden Kanton Wallis

1

Gemeinden Kanton Zürich 5

Total Gemeinden 27

Y

Anhang Q – Erklärte Gesamtvarianz der konfirmatorischen Faktorenanalyse

Komponente

Anfängliche Eigenwerte Summen von quadrierten Fak-

torladungen für Extraktion

Rotierte

Summe

der qua-

drierten

Ladungen

Gesamt % der

Varianz

Kumulierte

% Gesamt

% der

Varianz

Kumulierte

% Gesamt

1 20.326 16.261 16.261 20.326 16.261 16.261 17.649

2 13.354 10.683 26.943 13.354 10.683 26.943 8.079

3 11.197 8.958 35.901 11.197 8.958 35.901 10.563

4 3.769 3.016 38.917 3.769 3.016 38.917 13.380

5 3.538 2.830 41.747 3.538 2.830 41.747 6.259

6 3.095 2.476 44.223 3.095 2.476 44.223 8.344

7 2.655 2.124 46.347 2.655 2.124 46.347 7.121

8 2.300 1.840 48.187 2.300 1.840 48.187 6.361

9 2.173 1.738 49.925 2.173 1.738 49.925 3.273

Extraktionsmethode: Hauptkomponentenanalyse.

a. Wenn Komponenten korreliert sind, können die Summen der quadrierten Ladungen nicht

addiert werden, um eine Gesamtvarianz zu erhalten.

Z

Anhang R – Trennschärfen

Foto-

Nr. Berufsbezeichnung rit bei Egloff

1.11 Tiermedizinische Praxisassistentin 0.560

1.12 Tierpfleger (Wildtiere) 0.584

1.14 Winzerin 0.360

1.16 Gemüsegärtnerin 0.457

1.17 Gärtner (Stauden) 0.481

1.18 Pferdefachfrau 0.631

1.19 Tierpflegerin (Heimtiere) 0.573

1.20 Landwirtin 0.440

1.21 Tierarzt 0.374

1.22 Geflügelfachfrau 0.607

1.23 Floristin 0.506

1.24 Reitlehrerin 0.642

2.19 Fleischfachfrau 0.313

2.20 Betriebsleiterin Gemeinschaftsgastronomie 0.554

2.21 Lebensmitteltechnologe (Bier) 0.183

2.22 Detailhandelsfachmann Lebensmittel 0.482

2.25 Bäcker-Konditor 0.706

2.26 Hotelfachfrau 0.414

2.27 Milchpraktiker 0.393

2.28 Lebensmitteltechnologin (Schokolade) 0.644

2.29 Fachfrau Hauswirtschaft 0.379

2.30 Koch 0.647

2.31 Konditor-Confiseurin 0.726

2.32 Restaurationsfachmann 0.552

3.08 Kosmetikerin 0.405

3.15 Goldschmiedin 0.389

3.18 Vergolderin 0.488

3.19 Töpfer 0.388

3.21 Bekleidungsgestalter 0.525

3.23 Coiffeuse 0.473

3.24 Gestalter Werbetechnik 0.526

3.25 Theatermaler 0.464

3.27 Video-Editorin 0.251

3.28 Drucktechnologin 0.379

3.30 Model 0.434

AA

3.31 Polydesignerin 3D 0.526

4.16 Malerin 0.534

4.17 Netzelektriker 0.611

4.18 Plattenleger 0.729

4.19 Schreinerin 0.668

4.21 Bootbauer 0.552

4.22 Gipserin 0.621

4.23 Maurer 0.762

4.24 Montage-Elektriker 0.650

4.25 Gärtnerin (Garten- und Landschaftsbau) 0.645

4.26 Orthopädie-Schuhmacher 0.203

4.27 Forstwart 0.728

4.28 Haustechnikpraktiker 0.647

4.29 Innendekorateurin 0.273

4.30 Metallbauer 0.713

4.31 Strassenbauer 0.716

5.13 Anlagen- und Apparatebauer 0.741

5.14 Carrossier Spengler 0.701

5.19 Elektroniker 0.593

5.20 Informatiker 0.486

5.22 Uhrmacher (Rhabillage) 0.345

5.23 Zweiradmechaniker 0.634

5.24 Mechanikpraktiker 0.772

5.25 Multimedia-Elektroniker 0.668

5.26 Automatikerin 0.691

5.27 Automechatronikerin 0.747

5.28 Baumaschinenmechanikerin 0.671

5.29 Motorradmechaniker 0.754

5.30 Polymechanikerin 0.726

6.15 Laborantin (Biologie) 0.384

6.16 Baumeister 0.399

6.17 Chemie- und Pharmatechnologe 0.407

6.26 Fachfrau med.-techn. Radiologie 0.330

6.27 Milchtechnologin 0.250

6.28 Hochbauzeichner Architekt 0.594

6.29 Bauzeichnerin 0.536

6.30 Geomatiker 0.348

6.31 Informatik-Ingenieur 0.476

6.32 Konstrukteurin 0.621

6.33 Zugverkehrsleiterin 0.584

BB

6.34 Laborantin (Chemie) 0.427

6.35 Oberflächenbeschichter 0.353

6.36 Verfahrensingenieur 0.488

6.37 Telematiker 0.514

7.21 Polizist/in 0.259

7.33 Fotofachmann 0.482

7.36 Kauffrau (Reisebüor) 0.531

7.37 Detailhandelsassistentin Kiosk 0.300

7.38 Anlageberater 0.505

7.39 Versicherungsberater 0.493

7.40 Bibliothekarin 0.473

7.41 Hotelempfangs- und -administrationsleiterin 0.528

7.42 Buchhändlerin 0.438

7.43 Detailhandelsfachmann Textil 0.506

7.44 Drogistin 0.356

7.45 Helikopterpilot 0.130

7.46 Kauffrau 0.460

7.48 Logistikerin EBA 0.134

8.20 Reporterin 0.638

8.21 Kommunikationsleiterin Werbung 0.430

8.22 Artist/in 0.378

8.23 Direktor 0.337

8.24 Kameramann 0.550

8.25 Lektorin 0.349

8.26 Moderatorin 0.594

8.27 PR-Beraterin 0.450

8.28 Bildreporter/in 0.510

8.29 Reiseleiterin 0.456

8.31 Bühnentänzerin 0.312

8.32 Musicaldarsteller/in 0.501

8.33 Musikpädagoge 0.325

9.17 Logopädin 0.765

9.19 Physiotherapeut 0.600

9.20 Fitnessinstruktorin 0.405

9.21 Lehrerin Primarstufe 0.685

9.22 Med. Praxisassistentin 0.686

9.23 Fachfrau Gesundheit 0.629

9.24 Turn- und Sportlehrer 0.117

9.26 Augenoptikerin 0.415

9.27 Ergotherapeutin 0.647

CC

9.28 Fachfrau Betreuung (Kinder) 0.770

9.29 Lehrerin Vorschulstufe 0.761

9.30 Dentalassistentin 0.445

9.31 Fachmann Betreuung 0.602

9.32 Pflegefachmann 0.755

9.33 Sozialarbeiter 0.137

DD

Anhang AA – Histogramm Berufsinteressenfeld 1

Anhang AB – Histogramm Berufsinteressenfeld 2

EE

Anhang AC – Histogramm Berufsinteressenfeld 3

Anhang AD – Histogramm Berufsinteressenfeld 4

FF

Anhang AE – Histogramm Berufsinteressenfeld 5

Anhang AF – Berufsinteressenfeld 6

GG

Anhang AG – Berufsinteressenfeld 7

Anhang AH – Berufsinteressenfeld 8

HH

Anhang AI – Berufsinteressenfeld 9

II

Anhang AJ – Überprüfung Varianzhomogenität „Geschlecht“

Test bei unabhängigen Stichproben

Levene-Test der Vari-anzgleichheit T-Test für die Mittelwertgleichheit

F Signifikanz T df Sig. (2-seitig)

Berufsfeld_1_Egloff Varianzen sind gleich 133.198 .000 10.327 1040 .000

Varianzen sind nicht gleich 10.164 830.797 .000

Berufsfeld_2_Egloff Varianzen sind gleich 3.191 .074 4.848 1039 .000

Varianzen sind nicht gleich 4.830 1008.465 .000

Berufsfeld_3_Egloff Varianzen sind gleich 78.742 .000 15.295 1038 .000

Varianzen sind nicht gleich 15.098 880.783 .000

Berufsfeld_4_Egloff Varianzen sind gleich 366.162 .000 -18.863 1041 .000

Varianzen sind nicht gleich -19.316 756.646 .000

Berufsfeld_5_Egloff Varianzen sind gleich 444.400 .000 -29.091 1042 .000

Varianzen sind nicht gleich -29.835 740.326 .000

Berufsfeld_6_Egloff Varianzen sind gleich 67.116 .000 -13.643 1038 .000

Varianzen sind nicht gleich -13.824 977.772 .000

Berufsfeld_7_Egloff Varianzen sind gleich 2.458 .117 3.351 1042 .001

Varianzen sind nicht gleich 3.359 1042.000 .001

Berufsfeld_8_Egloff Varianzen sind gleich 19.664 .000 7.880 1037 .000

Varianzen sind nicht gleich 7.840 984.340 .000

Berufsfeld_9_Egloff Varianzen sind gleich 121.436 .000 24.766 1036 .000

Varianzen sind nicht gleich 24.426 864.369 .000

JJ

Anhang AK – Überprüfung Varianzhomogenität „Schultyp“

Test bei unabhängigen Stichproben Schultyp

Levene-Test der Vari-anzgleichheit T-Test für die Mittelwertgleichheit

F Signifikanz T df Sig. (2-seitig)

Berufsfeld_1_Egloff Varianzen sind gleich .025 .875 .208 971 .835

Varianzen sind nicht gleich .208 963.811 .835

Berufsfeld_2_Egloff Varianzen sind gleich 12.530 .000 5.120 969 .000

Varianzen sind nicht gleich 5.084 917.901 .000

Berufsfeld_3_Egloff Varianzen sind gleich .000 .997 -1.736 967 .083

Varianzen sind nicht gleich -1.738 959.611 .083

Berufsfeld_4_Egloff Varianzen sind gleich 70.293 .000 6.628 969 .000

Varianzen sind nicht gleich 6.526 839.025 .000

Berufsfeld_5_Egloff Varianzen sind gleich 21.304 .000 4.246 972 .000

Varianzen sind nicht gleich 4.210 908.166 .000

Berufsfeld_6_Egloff Varianzen sind gleich 2.058 .152 -1.891 968 .059

Varianzen sind nicht gleich -1.884 941.530 .060

Berufsfeld_7_Egloff Varianzen sind gleich 7.807 .005 -.479 973 .632

Varianzen sind nicht gleich -.477 933.361 .634

Berufsfeld_8_Egloff Varianzen sind gleich 4.971 .026 -6.427 968 .000

Varianzen sind nicht gleich -6.459 968.000 .000

Berufsfeld_9_Egloff Varianzen sind gleich 5.983 .015 -1.222 970 .222

Varianzen sind nicht gleich -1.216 934.304 .224

KK

Anhang AL – Gruppenstatistik „Geschlecht“

Gruppenstatistiken

Geschlecht N Mittelwert Standardabweichung Standardfehler des Mittelwertes

Berufsfeld_1_Egloff weiblich 502 16.3267 4.57111 0.20402

männlich 540 13.9037 2.86525 0.1233

Berufsfeld_2_Egloff weiblich 502 17.1434 4.4236 0.19743

männlich 539 15.8794 3.98817 0.17178

Berufsfeld_3_Egloff weiblich 501 18.8144 4.43435 0.19811

männlich 539 15.2208 3.06277 0.13192

Berufsfeld_4_Egloff weiblich 503 16.3141 2.73911 0.12213

männlich 540 21.9389 6.14285 0.26435

Berufsfeld_5_Egloff weiblich 503 14.0736 2.48432 0.11077

männlich 541 22.2643 5.84256 0.25119

Berufsfeld_6_Egloff weiblich 499 19.2224 3.87617 0.17352

männlich 541 23.244 5.43101 0.2335

Berufsfeld_7_Egloff weiblich 504 21.7282 4.65249 0.20724

männlich 540 20.7259 4.98708 0.21461

Berufsfeld_8_Egloff weiblich 504 19.7599 4.92649 0.21944

männlich 535 17.5402 4.13872 0.17893

Berufsfeld_9_Egloff weiblich 500 26.334 6.16721 0.27581

männlich 538 18.3067 4.14504 0.17871

LL

Anhang AM – Gruppenstatistik „Schultyp“

Gruppenstatistiken

Schultyp N Mittelwert Standardabweichung Standardfehler des Mittelwertes

Berufsfeld_1_Egloff Grundansprüche 460 15.0978261 3.918171127 0.182685671

Erweiterte Ansprüche 513 15.0448343 4.00877183 0.1769916

Berufsfeld_2_Egloff Grundansprüche 460 17.2652174 4.485669139 0.209145402

Erweiterte Ansprüche 511 15.8825832 3.92901599 0.173809434

Berufsfeld_3_Egloff Grundansprüche 459 16.7690632 4.152002909 0.193798899

Erweiterte Ansprüche 510 17.2372549 4.22647009 0.187151241

Berufsfeld_4_Egloff Grundansprüche 460 20.55 6.323495972 0.29483452

Erweiterte Ansprüche 511 18.1996086 4.675266569 0.206821616

Berufsfeld_5_Egloff Grundansprüche 460 19.2913043 6.571703589 0.30640726

Erweiterte Ansprüche 514 17.6322957 5.618041096 0.24780117

Berufsfeld_6_Egloff Grundansprüche 461 21.0954447 5.362470317 0.249755142

Erweiterte Ansprüche 509 21.7249509 5.005409106 0.221860858

Berufsfeld_7_Egloff Grundansprüche 465 21.2150538 5.153776366 0.239000656

Erweiterte Ansprüche 510 21.3647059 4.594813149 0.203461746

Berufsfeld_8_Egloff Grundansprüche 461 17.6290672 4.330270224 0.201680791

Erweiterte Ansprüche 509 19.518664 4.781252902 0.211925309

Berufsfeld_9_Egloff Grundansprüche 462 21.8852814 6.886265357 0.320378059

Erweiterte Ansprüche 510 22.4000051 6.247417939 0.276640316

Ich erkläre hiermit, dass ich die vorliegende Arbeit selbstständig und ohne Benützung anderer

als der angegebenen Hilfsmittel verfasst habe.

Unterschrift: