SPSS Output Zusammenfassung
Hat das Campout-Event des Unternehmens die Arbeitszufriedenheit der Mitarbeiter verbessert?
H0: Der Grad der Arbeitszufriedenheit zwischen Arbeitnehmern, die an einem Wochenendcamp teilgenommen haben, und solchen, die nicht daran teilgenommen haben, ist nicht signifikant unterschiedlich.
Die Nullhypothese geht davon aus, dass das Campout-Event keinen Einfluss auf die Arbeitszufriedenheit der Mitarbeiter hat. Das bedeutet, dass die Mitarbeiter, die teilgenommen haben, und die, die nicht teilgenommen haben, das gleiche Maß an Arbeitszufriedenheit haben.
H1: Das Niveau der Arbeitszufriedenheit zwischen Arbeitnehmern, die an einem Wochenendcamp teilgenommen haben, und solchen, die nicht daran teilgenommen haben, ist signifikant unterschiedlich.
Im Gegensatz zur Nullhypothese geht die Alternativhypothese davon aus, dass das Campout die Arbeitszufriedenheit der Mitarbeiter sogar erhöht. Die Alternativhypothese besagt, dass es einen signifikanten Unterschied in der Arbeitszufriedenheit zwischen den Mitarbeitern gibt, die an einem Campout teilgenommen haben, und denen, die nicht daran teilgenommen haben.
Variablen der Studie
Die unabhängige Variable der Studie ist die Teilnahme an der Campout-Veranstaltung (die Mitarbeiter, die teilgenommen haben, und die Mitarbeiter, die nicht teilgenommen haben). Die Teilnahme ist eine diskrete Variable, da ein Mitarbeiter entweder an einer Campout-Veranstaltung teilnehmen oder nicht teilnehmen kann. Da es sich bei der Teilnahme um eine qualitative Variable handelt, ist ihre Messskala eine Nominalskala, die in zwei Kategorien unterteilt ist. Im Vergleich dazu ist der Grad der Arbeitszufriedenheit eine abhängige Variable, die als kontinuierliche Variable vorliegt. Der Grad der Arbeitszufriedenheit ist eine abhängige Variable, da er je nach der Teilnahme am Camp variiert. Da es sich bei der Arbeitszufriedenheit um eine quantitative Variable handelt, ist sie auf einer Intervallskala messbar.
Deskriptive Statistik
An der Studie haben 40 Mitarbeiter teilgenommen (N=40). Von den 40 Mitarbeitern haben 20 an der Veranstaltung teilgenommen, während 20 von ihnen nicht teilgenommen haben. Die nachstehende Häufigkeitstabelle zeigt die Verteilung der Häufigkeiten und eine kumulative Anzahl von Teilnehmern.
Die nachstehende deskriptive Tabelle zeigt deskriptive Statistiken über die Arbeitszufriedenheit der Mitarbeiter, die am Camp teilgenommen haben, und derjenigen, die nicht teilgenommen haben. Bei den Mitarbeitern, die an der Veranstaltung teilgenommen haben, liegt der Mindestwert der Arbeitszufriedenheit bei 35 und der Höchstwert bei 48, was einer Spanne von 13 entspricht. Als Maß für die zentrale Tendenz bzw. Streuung ergibt sich ein Mittelwert von 42,39 und eine Standardabweichung von 3,342 (M = 42,39, SD = 3,342). Die Varianz des Niveaus der Arbeitszufriedenheit beträgt 11,168. Im Vergleich dazu liegt die Zufriedenheit der Mitarbeiter, die nicht am Campout teilgenommen haben, zwischen 18 und 36. Der Mittelwert der Arbeitszufriedenheit der Mitarbeiter, die nicht am Campout teilgenommen haben, beträgt 26,50 mit einer Standardabweichung von 4,494 (M = 26,50, SD = 4,494).
Die Verteilung der Arbeitszufriedenheit ist sowohl bei den Mitarbeitern, die am Camp teilgenommen haben, als auch bei denen, die nicht teilgenommen haben, normal. Die Wölbung (Kurtosis) und die Schiefe (Skewness) des Niveaus der Arbeitszufriedenheit bei den Mitarbeitern, die am Camp teilgenommen haben, betragen 0,64 bzw. 0,403. Die Wölbung und die Schiefe des Niveaus der Arbeitszufriedenheit der Mitarbeiter, die nicht am Camp teilgenommen haben, betragen 0,100 bzw. 0,135. Da diese Werte nahe bei Null liegen, bedeutet dies, dass die Verteilung der Arbeitszufriedenheit zwischen den Mitarbeitern, die am Camp teilgenommen haben, und denen, die nicht teilgenommen haben, einer Normalverteilung folgt, wie die folgenden Histogramme zeigen.
T-Test für unabhängige Stichproben
Die geeignete Art von t-Test für die Analyse dieser Daten ist ein t-Test für unabhängige Stichproben. Nach Bryman und Cramer (2005) müssen die Daten sechs Annahmen des t-Tests erfüllen, damit die Analyse gültige Ergebnisse liefert. Die erste Annahme ist, dass die abhängige Variable als Intervallskala vorliegt und die zweite Annahme ist, dass die unabhängige Variable aus zwei unabhängigen Kategorien besteht. Die dritte Annahme besagt, dass die Beobachtungen unabhängig sein müssen, während die vierte Annahme besagt, dass keine signifikanten Ausreißer vorhanden sein dürfen. Darüber hinaus erfordert die fünfte Annahme, dass die abhängige Variable einer Normalverteilung folgt, wobei die sechste Annahme die Homogenität der Varianzen ist (Weinberg, & Abramowitz, 2008). Daher erfüllen sowohl die unabhängigen als auch die abhängigen Variablen alle Annahmen des t-Tests für unabhängige Stichproben.
Ergebnisse
Der t-Test für unabhängige Stichproben ist ein zweiseitiger Test, da er darauf abzielt, festzustellen, ob ein signifikanter Unterschied in der Arbeitszufriedenheit zwischen Arbeitnehmern besteht, die an der Veranstaltung teilgenommen haben, und solchen, die nicht daran teilgenommen haben.
Hypothesenprüfung
Der t-Test für unabhängige Stichproben zeigt, dass ein signifikanter Unterschied in der Arbeitszufriedenheit zwischen den Mitarbeitern besteht, die am Campout teilgenommen haben, und denen, die nicht daran teilgenommen haben. Aus der t-Test-Tabelle geht hervor, dass der zweiseitige p-Wert sowohl unter der Annahme gleicher Varianzen als auch unter der Annahme ungleicher Varianzen 0,000 beträgt. Der p-Wert von 0,000 ist kleiner als das Signifikanzniveau von 0,05 (p<0,05). Wenn der p-Wert kleiner als das α-Niveau ist, wird die Nullhypothese abgelehnt und die Alternativhypothese angenommen (Jackson, 2012). In diesem Fall verwirft der t-Test die Nullhypothese und akzeptiert die Alternativhypothese, die besagt, dass das Niveau der Arbeitszufriedenheit zwischen den Mitarbeitern, die am Campout teilgenommen haben, und denen, die nicht daran teilgenommen haben, signifikant unterschiedlich ist. Aus den Ergebnissen der deskriptiven Statistik und des t-Tests ergibt sich also, dass der beobachtete Unterschied in der Arbeitszufriedenheit der Mitarbeiter statistisch signifikant ist.
Schlussfolgerung
Es besteht ein signifikanter Unterschied in der Arbeitszufriedenheit zwischen den Mitarbeitern, die am Campout teilgenommen haben, und denen, die nicht daran teilgenommen haben. Die Studie lässt den Schluss zu, dass das Campout-Event die Arbeitszufriedenheit der Mitarbeiter verbessert hat. Anhand dieser Ergebnisse sollte jedoch nicht der Schluss gezogen werden, dass das Campout-Event allein für den signifikanten Unterschied verantwortlich ist, da es noch andere Variablen gibt, die die Ergebnisse beeinflussen. Da die Ergebnisse nur eine begrenzte externe Gültigkeit haben, kann man sie nicht extrapolieren und auf alle Organisationen übertragen, da sie nur für die Organisation der Studie gelten.
Referenzen
Bryman, A., & Cramer, D. (2005). Quantitative Datenanalyse mit SPSS12 und13: Ein Leitfaden für Sozialwissenschaftler. New York: Routledge.
Jackson, S. L. (2012). Forschungsmethoden und Statistik: A Critical Thinking Approach (4. Aufl.). Belmont, CA: Wadsworth.
Weinberg, S., & Abramowitz, S. (2008). Statistik mit SPSS: Ein integrativer Ansatz. Cambridge: Cambridge University Press.