Dichte der virtuellen Kommunikation (Hypothese 2)

6.3.3.2 Dichte der virtuellen Kommunikation (Hypothese 2)

Hypothese 2 untersucht, ob sich die Dichte der virtuellen Kommunikation auf die Zufrie-denheit mit der Führungsqualität auswirkt. Hierfür werden drei unabhängige Gruppen be-trachtet, mit niedriger, mittlerer und hoher Dichte der virtuellen Kommunikation. Um her-auszufinden, ob zwischen den Gruppen signifikante Unterschiede hinsichtlich der Zufrie-denheit mit der Führungsqualität auftreten, wurde die einfaktorielle Varianzanalyse durch-geführt. Dabei stellt jedes einzelne Item zur wahrgenommenen Führungsqualität eine abhän-gige Variable dar.

Eine der Voraussetzungen für die Durchführung der einfaktoriellen Varianzanalyse ist die Normalverteilung innerhalb der Gruppen²⁷⁷, wobei ab > 30 Personen pro Gruppe Verletzun-gen diesbezüglich in der Regel unproblematisch sind.²⁷⁸ In Gruppe 1 findet der persönliche Austausch zwischen Führungskraft und Mitarbeiter:in lediglich zu 17 % bis 33 % virtuell („niedrig“) statt (n1 = 17), in Gruppe 2 zu 40 % bis 67 % virtuell („mittel“) (n2 = 43) und in Gruppe 3 zu 75 % bis 100 % virtuell („hoch“) (n3 = 56). Für die Gruppen „mittel“ und „hoch“

stellt die Verletzung der Normalverteilung somit kein Problem dar. Die Ergebnisse der Gruppe „gering“ werden mit Vorsicht betrachtet (in Tabelle 16 ist dies mit (✓)

277 Vgl. Bortz, J. (2005): Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler, 6. Aufl., Heidelberg, S. 284.

278 Vgl. Field (2018), p. 331.

gekennzeichnet). Eine weitere Voraussetzung ist die Homogenität der Varianzen²⁷⁹, welche mittels des Levene-Tests jeweils überprüft wurde. Bei allen 18 Testdurchführungen ist der Levene-Test nicht signifikant (p > .05), so dass von Varianzhomogenität ausgegangen wer-den kann. Nachstehende Tabelle 16 fasst die Testentscheidung zu Hypothese 2 zusammen.

Hypothese 2 Je dichter die virtuelle Kommunikation, desto weniger zufrieden sind die Mitarbeiter:innen mit der Führungsqualität ihrer Führungskraft.

Variablen &

Skalenniveau

UV = Gruppen der Dichte der virtuellen Kommunikation

AVs = Variablen zur Zufriedenheit mit der Führungsqualität (Items i1 – i18)

Voraussetzungen

✓ abhängige Variable ist metrisch skaliert

✓ unabhängige Variable ist kategorial, hier: ordinalskaliert

✓ Unabhängigkeit der Gruppen

(✓) abhängige Variable ist normalverteilt innerhalb jeder der Gruppen

✓ Homogenität der Varianzen Testverfahren Einfaktorielle Varianzanalyse Anmerkung: UV = unabhängige Variable; AV = abhängige Variable

Tabelle 16: Testentscheidung zu Hypothese 2

Nach Prüfung der Voraussetzungen, erfolgte die Durchführung der einfaktoriellen Vari-anzanalyse. Der Haupteffekt der Dichte der virtuellen Kommunikation (DichteVK) auf die Aussage i1 „Meine Ziele sind genau definiert“ ist signifikant, F(2.113) = 3.612, p < .030, ηp2 = .060 (siehe Tabelle 17).

Tests der Zwischensubjekteffekte Abhängige Variable: i1 Meine Ziele sind genau definiert Quelle

a. R-Quadrat = .060 (korrigiertes R-Quadrat = .043)

Tabelle 17: Ergebnisse der einfaktoriellen Varianzanalyse

279 Vgl. Bortz (2005), S. 284.

Um nun herauszufinden, zwischen welchen Faktorstufen (gering, mittel, hoch) signifikante Unterschiede bezüglich der Aussage „Meine Ziele sind genau definiert“ bestehen, wurden Post-hoc-Tests (Bonferroni-Korrektur) durchgeführt (Tabelle 18).

Mehrere Vergleiche Abhängige Variable: i1 Meine Ziele sind genau definiert (I) DichteVK (J) DichteVK Mittelwert-

differenz (I-J) Std.-Fehler Sig.

95% Konfidenzintervall

Der Fehlerterm ist Mittel der Quadrate(Fehler) = .796.

*. Die Mittelwertdifferenz ist in Stufe .05 signifikant.

Tabelle 18: Post-hoc-Tests zu Hypothese 2

Aus Tabelle 18 wird ersichtlich, dass sich der Virtualitätsgrad von gering und mittel sowie von gering und hoch bezüglich der Aussage i1 nicht signifikant unterscheiden. Lediglich die Gruppe mit mittlerer und hoher Virtualität unterscheidet sich signifikant (p < .05). Mit Blick auf die Mittelwertdifferenz zeigt sich, dass die Gruppe mit hoher Virtualität zufriedener mit der Führungsqualität ist, als die Gruppe mit mittlerer Virtualität.

Es lässt sich festhalten, dass die Dichte der virtuellen Kommunikation einen signifikanten Einfluss auf die Zufriedenheit mit der Führungsqualität bezüglich der Aussage i1 „Meine Ziele sind genau definiert“ hat, F(2,113) = 3.612, p = .030, ηp2 = .060, n = 116. 4,3 % der Streuung der Werte zur Aussage i1 um den Gesamtmittelwert kann durch die Dichte der virtuellen Kommunikation erklärt werden (korrigiertes R²). Die Effektstärke liegt bei f = .25 und entspricht einem mittleren Effekt nach Cohen (1992).²⁸⁰ Post-hoc-Tests mit Bonferroni-Korrektur zeigen, dass sich die Dichte der virtuellen Kommunikation nicht alle signifikant unterscheiden. „Gering“ (M = 3.12, SD = .78) und „mittel“ (M = 2.77, SD = 1.00) sowie

„gering“ und „hoch“ (M = 3.25, SD = .84) unterscheiden sich nicht signifikant voneinander.

Einzig „mittel“ und „hoch“ unterscheiden sich signifikant von den anderen

280 Vgl. Cohen (1992), p. 157.

Virtualitätsgraden. Zudem scheint die Zufriedenheit mit der Führungsqualität bei hoher Dichte der virtuellen Kommunikation am höchsten zu sein.

Die einfaktorielle Varianzanalyse wurde für alle 18 Items einzeln durchgeführt (siehe An-hang 2.5). Die Ergebnisse zeigen, dass die Dichte der virtuellen Kommunikation neben der Aussage i1 „Meine Ziele sind genau definiert“ lediglich die Aussage i7 „Ich erhalte Hilfe-stellung hinsichtlich der Zufriedenheit mit meiner Leistung“ signifikant beeinflusst, F(2,112) = 3.568, p = .031, ηp2 = .060, n = 115. 4,3 % der Streuung der Werte zur Aussage i7 um den Gesamtmittelwert kann durch die Dichte der virtuellen Kommunikation erklärt werden (korrigiertes R²). Die Effektstärke liegt bei f = .25 und entspricht einem mittlerem Effekt nach Cohen (1992).²⁸¹ Post-hoc-Tests mit Bonferroni-Korrektur zeigen jedoch keine signifikanten Unterschiede, weder zwischen „gering“ (M = 2.71, SD = 1.16) und „mittel“ (M

= 2.79, SD = .90) (p = 1.00), noch zwischen „mittel“ und „hoch“ (M = 3.23, SD = .91) (p = .069), und zwischen „hoch“ und „gering“ (p = .142).

Die Variable i3 „Es finden regelmäßig Zielvereinbarungsgespräche statt“ liegt mit p = .086 annähernd am Signifikanzniveau von < .05. Bei allen anderen Variablen liegt der p-Wert zwischen .13 und .92. Die Gruppenvergleiche ergaben ebenfalls keine Signifikanzen.

Zu erwähnen sind ebenso die Ergebnisse zu den Variablen i5 „Ich erhalte Hilfestellung im Arbeitsprozess“, i6 „Über die Hintergründe und die Bedeutung meiner Aufgabe werde ich informiert“, i12 „Getroffene Zusagen werden eingehalten“, i13 „Meine Vorgesetzte/mein Vorgesetzter weiß, was mich auf der Arbeit antreibt“, i14 „Mit den Zielen und Visionen meines Unternehmens kann ich mich identifizieren“, i15 „Ich habe das Gefühl, mit meiner Arbeit einen sinnvollen gesellschaftlichen Beitrag zu leisten“, i16 „Es besteht Interesse an meinem beruflichen Fortkommen“. Hierzu ergaben sich, wie bereits erwähnt, keine signifi-kanten Gruppenunterschiede (p > .05). Die Post-hoc-Tests zeigten sogar, dass bei diesen Aussagen die Dichte der virtuellen Kommunikation überhaupt keinen Einfluss hat, da der p-Wert jeweils bei 1.00 liegt.

Schließlich lässt sich sagen, dass die Dichte der virtuellen Kommunikation einen signifikan-ten Einfluss auf die wahrgenommene Führungsqualität hat. Jedoch zeigsignifikan-ten die Ergebnisse

281 Vgl. Cohen (1992), p. 157.

entgegen der Behauptung von Hypothese 2, dass sich eine hohe Dichte der virtuellen Kom-munikation positiv auf die wahrgenommene Führungsqualität auswirkt. Demnach wird Hy-pothese 2 abgelehnt. Lediglich für die Variable i1 „Meine Ziele sind genau definiert“ und i7

„Ich erhalte Feedback hinsichtlich der Zufriedenheit mit meiner Leistung“ konnte ein sig-nifikanter Gruppenunterschied festgestellt werden, wobei die Befragten derjenigen Gruppe mit einer hohen Dichte an virtueller Kommunikation einen höheren Zufriedenheitsgrad mit den Variablen i1 und i7 zur Führungsqualität aufweisen als die Gruppen mit weniger virtu-eller Kommunikation.

6.3.3.3 Alter und Interaktion zwischen Alter und Dichte der virtuellen Kommunikation