Datenmanagement und Darstellung der Ergebnisse

In der neueren Literatur wird eine Vielzahl relevanter Aspekte zum Thema MAB

diskutiert. Dabei kommen im Wesentlichen die strategische und unternehmenspolitische Bedeutung von MABs oder unterschiedliche Konzepte der Durchführung zur Sprache (vgl. Töpfer & Zander, 1985; Domsch & Schneble, 1993; Borg, 1995). Im Gegensatz dazu weist Trost (1997b) auf die Bedeutung des Datenmanagements hin, das zwar im Bezug auf die praktische Durchführung einer MAB von zentraler Bedeutung ist, in der Literatur aber bislang nur oberflächlich behandelt wurde.

Zur Bewertung des Datenmanagements können die Kriterien Produktivität und Qualität herangezogen werden. Wenn in kurzer Zeit viele Ergebnisberichte (für das Gesamtunternehmen sowie für alle Abteilungen) erstellt werden können, so kann man das Datenmanagement als produktiv bezeichnen. Die Qualität bezieht sich in erster Linie auf die Merkmale der Berichte, wie Fehlerfreiheit, Differenziertheit der Ergebnisdarstellung und äußere Gestaltung (Trost, 1997b). Voraussetzung für ein gutes Datenmanagement ist die Kenntnis statistischer Verfahren und deren Anwendung. Ist dies innerhalb eines Unternehmens nicht gegeben, so wird in der Literatur angeraten, das Datenmanagement in externe Hände zu geben (vgl. z.B. Edwards et al, 1997, S.118), so wie es auch das internationale Unternehmen in der vorliegenden Untersuchung getan hat. Ein zusätzlicher Vorteil dabei ist, dass das Vertrauen der Mitarbeiter hinsichtlich der Wahrung der Anonymität und der Objektivität der Ergebnisse gestärkt wird.

2.1.5.1 Bestandteile des Datenmanagements

Die Besonderheit des Datenmanagements bei einer MAB liegen in den meist enorm großen Datensätzen, die in möglichst kurzer Zeit in ein verständliches und gut interpretierbares Format gebracht werden müssen. Bei Vollerhebungen müssen oft mehrere tausend Fragebögen mit jeweils über hundert Items ausgewertet werden.

Um dies gewährleisten zu können, sollte die technische Seite des Datenmanagements, sowie der organisatorische Ablauf, schon vor der Befragung abgestimmt sein, um Fehler zu vermeiden (vgl. Trost, 1997b, S.149 ff.)

Die Hauptphasen des Datenmanagements unterteilen sich in die Erfassung der Daten,

weitere Zwischenschritte ausgewertet werden können. Fehler, die z.B. bei der manuellen Eingabe der Daten entstehen können, werden weitestgehend ausgeschlossen (Church &

Waclawski, 1998, S. 94).

Im Rahmen der Datenanalyse werden für alle relevanten Organisationseinheiten unter Berücksichtigung aller Variablen eine Reihe unterschiedlicher statistischer Maßzahlen berechnet. Dabei werden in der Regel deskriptive Verfahren angewendet, um arithmetische Mittelwerte und Häufigkeitsauszählungen zu erhalten (Trost, 1997b, S.

159). Bei unerwarteten Ergebnissen kann es sinnvoll sein, Zusammenhänge oder Ursachen mit weiteren statistischen Verfahren zu erforschen (Edwards et al, 1997, S.

118).

Wird eine MAB in regelmäßigen Abständen durchgeführt, möchte das Unternehmen in aller Regel die Ergebnisse des Vorjahres mit den aktuellen Ergebnissen abgleichen, um Fortschritte feststellen zu können. Aber welche Unterschiede in den Ergebnissen sind wirklich von praktischer Relevanz? Bei einer Stichprobe von 500 und mehr Personen werden erst Mittelwertsunterschiede von etwa 0,2 signifikant (Church & Waclawski, 1998, S. 103). Doch selbst statistisch signifikante Unterschiede müssen nicht zwangsläufig auch von praktischer Relevanz für ein Unternehmen sein. Edwards et al.

(1997, S. 124) empfehlen deshalb, zuerst zu überprüfen, ob signifikante Unterschiede über thematisch zusammenhängende Items konstant sind, bevor Empfehlungen für die Aktionsplanung ausgesprochen werden.

2.1.5.2 Präsentation der Umfrageergebnisse

Die Nützlichkeit von Umfragen in der betrieblichen Praxis hängt unmittelbar davon ab, wie leicht sich die Ergebnisse in konkrete Aktionen umsetzen lassen. Diese Umsetzung hängt ganz wesentlich davon ab, wie gut es gelingt, die Befunde in komprimierter und für alle an der Aktionsplanung Beteiligten verständlichen Weise darzustellen. Betrachtet man die Präsentationsformen der typischen MAB unter diesem Gesichtspunkt, dann muss man feststellen, dass häufig entweder nicht für jeden direkt deutbare oder unnötig detaillierte Statistiken berichtet werden (Borg, 1989, S. 90).

Meist sind die Items als Feststellungen formuliert, auf die der Befragte den Grad seiner Zustimmung oder Ablehnung auf einer meist 7- oder 5-stufigen bipolaren Skala mit einer neutralen Mittelkategorie ausdrückt. Befragungen, die in dieser Weise vorgehen,

sind sowohl die verbreiteten standardisierten Fragebogen-Verfahren wie der

„Arbeitsbeschreibungsbogen (ABB)“ (Neuberger & Allerbeck, 1978), die „Skala zur Messung der Arbeitszufriedenheit (SAZ)“ (Fischer & Lück, 1972), der „Job Description Index (JDI)“ (Smith, Kendall & Hulin, 1969) oder der „Organisationsklimafragebogen“

(Rosenstiel, Falkenberg, Hehn, Henschel & Warns, 1983), aber auch die in jüngerer Zeit vorwiegend zum Einsatz kommenden firmenspezifischen Fragebögen ( o.A., 1982, 1985, 1986).

Als Ergebnis einer Befragung mit solchen Instrumenten werden meist sämtliche Skalen-Mittelwerte berichtet. In der betrieblichen Praxis kann die Bewertung solcher Mittelwerte Schwierigkeiten bereiten, da es an Vertrautheit mit den Skalen mangelt und entsprechende Bezugssysteme fehlen. Ebenfalls problematisch ist es, anstelle der Mittelwerte die Verteilungen aller Antworten über die Skalenkategorien zu berichten, da diese Darstellung zu unübersichtlich ist, um daraus Aktionen zu planen (Borg, 1989, S.90f). Offenbar aus diesem Grund werden in der Praxis zusätzlich oder sogar anstatt der Mittelwerte oder der Prozentverteilungen, die Prozentwerte der Personen, die auf das Item affirmativ bzw. positiv reagiert haben, präsentiert (vgl. z.B. Mirvis & Lawler, 1984). Solche Prozentwerte geben den relativen Anteil der Personen wieder, die z.B. auf einer 5-Punkt-Skala die Kategorien 1 oder 2 bzw. 4 oder 5 gewählt haben. Eine leichte Deutbarkeit zieht hier möglicherweise einen gewissen Informationsverlust nach sich.

Borg (1989) konnte allerdings zeigen, dass Zustimmungsprozente und Mittelwerte fast perfekt korrelieren und sogar jeweils sehr genau ineinander transformierbar sind. Vor dem Hintergrund dieses Befundes erscheint die Präsentation von Prozent-Verteilungen unnötig detailliert, weil sie weitestgehend redundante Informationen enthält. Gegen die Verwendung von Zustimmungsprozenten könnte man allerdings anführen, dass für sie noch keine Normen existieren. In der betrieblichen Praxis sollte also von Fall zu Fall genau überlegt werden, welche Art der Ergebnisdarstellung für weitergehende Aktionsplanung im Rahmen einer MAB am nutzbringendsten ist.