Zusammenfassung
Mit der empirischen Untersuchung wird das Ziel verfolgt, Beziehungen zwischen den potentiellen Einflussfaktoren des Wissenstransfers und dem Wissenstransfer zu ermitteln. Dies erfolgt mit mathematisch-statistischen Verfahren auf Grundlage der erhobenen, die Realität wiedergebenden Daten, um statistisch abgesicherte Aussagen zu generieren. In Abschnitt 1 wird zunächst die Vorgehensweise der Anwendung der statistischen Testverfahren erläutert sowie die Methodik der Ergebnisdarstellung, bevor in Abschnitt 2 Beschreibungen über die Stichprobe erfolgen. Der Systematik in Kapitel IV folgend schließt sich daran die Darstellung der Ergebnisse aus den Analysen zu den drei Gestaltungsbereichen des triadischen Wissensmanagementansatzes Informationstechnologie (Abschnitt 3), Organisation (Abschnitt 4) und Personal (Abschnitt 5) an.
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Literatur
Der Wertebereich theoretischer Konstrukte als latente Variablen muss nicht das ganzzahlige Vielfache einer Einheit umfassen. Vielmehr können latente Variablen in der Regel als stetig aufgefasst werden, mit einer gedanklich unendlichen Menge an Merkmalsausprägungen in einem beliebigen Intervall. Vgl. Schnell / Hill / Esser (1999), S. 141. Diese Auffassung wird auch für den Wissenstransfer als abhängige, aber auch für die unabhängigen latenten Variablen vertreten. Siehe für eine Übersicht zur Unterscheidung von Variablen Bortz / Döring (2002), S. 5 ff. sowie Diekmann (2001), S. 100 ff.
Vgl. Bortz / Döring (2002), S. 29 ff.; vgl. Schnell / Hill / Esser (1999), S. 411 f. Vgl. auch die in Abschnitt V.1 gemachten Ausführungen zu Signifikanztests.
Vgl. Janssen / Laatz (1994), S. 294; vgl. Meyer (1998), S. 176.
Vgl. Bortz / Döring (2002), S. 30 ff.; vgl. Fahrmeir / Künstler / Pigeot (2001), S. 392; vgl. Lamberti (2001), S. 87 f. Bei der Ergebnisbeschreibung werden signifikante Ergebnisse mit einem Stern versehen (*), hoch signifikante Ergebnisse mit zwei Sternen (“).
Die Feststellung der Freiheitsgrade ist vor allem bei der Durchführung von Hypothesentests erforderlich. Um eine Entscheidung über die Annahme oder Ablehnung einer Hypothese treffen zu können, werden in Abhängigkeit der Anwendung bestimmte Prüfgrößen verwendet. Die Prüfgrößen entsprechen in der Regel einem theoretischen Verteilungsmodell, mit dessen Hilfe zufällige von anderen Werten der Prüfgröße unterschieden werden können. Beispielsweise folgen J(2-verteilte Zufallsvariablen, die aus einer Summe mehrerer quadrierter Zufallsvariablen gebildet werden können, mit wachsender Anzahl an Freiheitsgraden einer Standardnormalverteilung. Da die Größe dieser Summe und damit auch der Wert der z2 Zufallsvariablen von der Anzahl der Summanden abhängt, ist die Anzahl der Summanden zu kontrollieren. Da der Wertebereich (,Freiraum“), in dem sich die Größe bewegen kann, eine Funktion der Anzahl an Summanden ist, werden diese Freiheitsgrade genannt. Vgl. Andreß (2001a); vgl. Bortz / Döring (2002), S. 420; vgl. Voss (2000), S. 162 ff.
Siehe hierzu die Anmerkungen zu Signifikanztests in Abschnitt V.1.
Vgl. Bortz / Döring (2002), S. 384. Diese Form der Signifikanztests auf Probe, aus dem für andere Untersuchungen a priori Hypothesen abgeleitet und diese für „echte“ Hypothesenprüfungen vorbereitet werden, ist von Pseudo-Signifikanztests zu unterscheiden. Bei Pseudo-Signifikanztests werden Effekte, die bei der Datenanalyse festgestellt wurden, im Nachhinein als Hypothese formuliert. Daraufhin wird ein Signifikanztest durchgeführt und anschließend das Ergebnis als Bestätigung oder Ablehnung der Hypothese ausgelegt. Vgl. Bortz / Döring (2002), S. 384.
Abgesehen von leistungsabhängigen Belohnungen und Sanktionen wurden alle Merkmale des Gestaltungsbereichs Personal über intervallskalierte Ratingskalen erfasst.
Vgl. Ludwig-Mayerhofer (2003a).
Vgl. zur Scheinkorrelation Bortz / Döring (2002), S. 689, vgl. Diekmann (2001), S. 57 f., vgl. Friedrichs (1990), S. 390, vgl. Schnell / Hill / Esser (1999), S. 223.
Über die Ursachen eines Zusammenhangs kann mit der Korrelationsanalyse keine Aussage getroffen werden. Kausale Zusammenhangshypothesen können lediglich näherungsweise und unter Anwendung weiterer statistischer Zusatztechniken geprüft werden. Vgl. Bortz / Döring (2002), S. 519.
Ein Korrelationskoeffizient von null besagt lediglich, dass kein linearer Zusammenhang zwischen den Variablen besteht oder aber ein solcher Zusammenhang in der Stichprobe nicht nachgewiesen werden konnte. Nichts desto trotz kann zwischen den beiden betrachteten Variablen ein perfekter Zusammenhang bestehen, der nicht linearer Natur ist, z. B. wenn der Zusammenhang zwischen den Variablen quadratisch ist. Vgl. Brosius (2002), S. 499 f.
Vgl. Bortz / Döring (2002), S. 509; vgl. Brosius (2002), S. 495 ff.; vgl. Bühl / Zöfel (2000), S. 319 f.
Vgl. Fahrmeir / Künstler / Pigeot (2001), S. 139.
Vgl. Brosius (2002), S. 501; vgl. Bühl / Zöfel (2000), S. 320.
Vgl. Bortz (1999), S. 173 ff.; vgl. Bühl / Zöfel (2000), S. 333.
Siehe hierzu die Beschreibung des HO-Schemas in Abschnitt IV.1.2.2.
Vgl. Bresser (1979), S. 77 f.
An den Stellen, an denen dies sinnvoll ist, wird die vorteilhafte Ausprägung eines Merkmals direkt als Handlungsempfehlung aufgefasst. Bei Merkmalen, bei denen die direkte Aussprache von Handlungsempfehlungen in Bezug auf die vorteilhafteste Ausprägung als nicht sinnvoll erscheint, werden die Handlungsempfehlungen durch entsprechende Maßnahmen interpretiert. Zur Verdeutlichung sei auf den Anteil an Akademikern im Unternehmen verwiesen. Sollte sich zeigen, dass sich ein großer Anteil an Akademikem unter den Mitarbeitern des Unternehmens signifikant vorteilhaft für den Wissenstransfer erweist, ist die Angabe der Handlungsempfehlung _Steigerung des Akademikeranteils“, beispielsweise aufgrund ökonomischer Überlegungen, nur bedingt sinnvoll. Der Akademikeranteil stellt stattdessen den Ausgangspunkt für Überlegungen über Maßnahmen dar, durch die der Wissenstransfer erhöht werden kann. Im dargestellten Fall könnten entsprechende Maßnahmen beispielsweise in der Überprüfung der Anreize für niedriger qualifizierte Mitarbeiter liegen.
Vgl. Bronner / Appel / Wiemann (1999), S, 13 N. zu verschiedenen Erklärungsarten und der Unterscheidung zwischen graduellen Erklärungsniveaus.
Eine ähnliche Verhältnismäßigkeit ist der Statistik der Bundesanstalt für Arbeit über Beschäftigte bzw. Arbeitslose Unternehmensberater zu entnehmen. Im Jahr 2002 waren von den sozialversicherungspflichtig beschäftigten Beratern rund 73 % männlich. Vgl. o. V. (2004a).
Vgl. Scholz / Stein (2000), S. 245 ff.; vgl. o. V. (2004b), S. 3; vgl. Heuermann / Herrmannn (2003), S. 387.
Vgl. speziell in Bezug auf Unternehmensberatungen Franck / Pudack (2000), S. 153 f.; vgl. Franck / Opitz / Pudack (2002), S. 35 f. sowie Scholz / Stein (2000), S. 245 ff.; vgl. Heuermann / Herrmannn (2003), S. 387, S. 404.
Die Auffälligkeit, dass mehr als die Hälfte der Unternehmen ein überdurchschnittliches Wachstum zu verzeichnen hatten, kann dadurch erklärt werden, dass sich mehr Berater von Unternehmen mit einem überdurchschnittlichen als mit einem unterdurchschnittlichen bzw. durchschnittlichen Umsatzwachstum an der Befragung beteiligten.
Da die Befragung mit Unterstützung des Bundesverbandes Deutscher Unternehmensberater (BDU) erfolgte, wurde ferner danach gefragt, ob das Unternehmen, in dem der Beschäftigte tätig ist, Mitglied im BDU ist. 45,9 der Unternehmen sind demnach Mitglied des BDU, 12,6 % sind nicht Mitglied und 41,4 % wussten diese Frage nicht zu beantworten (N = 333).
Die Überprüfung der Voraussetzungen zur Anwendung der Korrelationsanalyse nach PEARSON wurde vorgenommen.
Vgl. zum Aspekt des Verlustes der Machtposition in Bezug auf Wissen North (1999), S. 216, vgl. Below (1999), S. 67 ff., vgl. Dilk (1999), S. 73 ff., vgl. Peritsch (2000), S. 166.
Siehe für grundlegende bzw. weitergehende Beschreibungen zu Wissensmärkten z. B. Barth / Kiefel / Wille (2002), Davenport / Prusak (1998), S. 67 ff., Davenport / Prusak (1998), S. 77 ff., Hansen / Haas (2001), North (1999), S. 160 f.,Teece (1981), Teece (1998).
Siehe Expertenmeinung 4 in Anhang A.
Vgl. Schüppel (1996), S. 202.
Vgl. zur Verhinderung des Wissenstransfers durch Abteilungsdenken Herrmann (2002), S. 51. STAEHLE berichtet von einer Abnahme der Interaktion und Kommunikation zwischen konkurrierenden Gruppen. Vgl. Staehle (1999), S. 282, S. 327.
Vgl. Franck / Opitz / Pudack (2002), S. 37. Siehe zur vorwiegend im Kontext der Ausbildung diskutierten Rolle von Peer-Effekten z. B. Arnott / Rowse (1986) oder Evans / Oates / Schwab (1992).
Siehe zur Klassifizierung Abschnitt 2.1.1.
Ergebnisse der univariaten, unifaktoriellen Varianzanalyse auf dem 5 % Signifikanzniveau: Transferrichtung Vorgesetzter: F (2,336) = 1,194; Signifikanz = 0,304; Transferrichtung Teammitglieder: F (2,336) = 0,795; Signifikanz = 0,452; Transferrichtung Mitarbeiter: F (2,336) = 0,783; Signifikanz = 0,458).
Der Aspekt der Bedeutung von Wissen wird u. a. von BULLINGER betont. In Bezug auf den Wissenstransfer wird das fehlende Bewusstsein als maßgebliche Barriere des Wissenstransfers hervorgehoben. Vgl. o. V. (1999b), S.11, S. 32; vgl. Bullinger / Wörner / Prieto (1997), S. 31. Vgl. auch North (1999), S. 146.
Experte 5 vertritt ebenfalls die Ansicht, dass den Mitarbeitern die Wichtigkeit von Wissen durch besondere Maßnahmen verdeutlicht werden sollte. Siehe Expertenmeinung 5 in Anhang A.
NORTH betont die Bedeutung von Anreizsystemen in Bezug auf den Wissenstransfer. Vgl. North (1999), S. 146.
Die Auffälligkeit der angeführten Ergebnisse ihre Diskussion weckt das Interesse, eine gesonderte Betrachtung von Anreizen in Abhängigkeit des Qualifikationsniveaus der Berater vorzunehmen. Anreizsysteme sind Gegenstand von Abschnitt 5. Daher wird neben einer allgemeinen Betrachtung dort auch eine Betrachtung in Bezug auf das Qualifikationsniveau der Berater vorgenommen.
Siehe far denkbare Interpretationsansätze hinsichtlich der offensichtlichen Irrelevanz der Transferrichtung Mitarbeiter im Gegensatz zu den beiden anderen Transferrichtungen die Diskussion und Handlungsempfehlungen in Abschnitt 2.2.1.
Siehe z. B. die empirische Untersuchung von METTERNICH (Metternich (2001)), in der der Zusammenhang erfolgreicher Unternehmen und dem Wissenstransfer nachgewiesen wurde. Vgl. Metternich (2001), S. 72.
Siehe zu dieser Auffassung auch die Expertenmeinungen 1 und 2 in Anhang A.
Vgl. Schnell / Hill / Esser (1999), S. 407 ff. Ein Beispiel für ein einfaches Assoziationsmaß bei einer 2 * 2 —Tabelle ist die Prozentsatzdifferenz. Vgl. Schnell / Hill / Esser (1999), S. 409.
Vgl. Bühl / Zöfel (2000), S. 225 ff.
Vgl. Brosius (2002), S. 392; vgl. Bühl / ZöfeI (2000), S. 238; vgl. Bühner / Appel / Wiemann (1999), S. 232.
Zur Berechnung des Chi-Quadrat-Wertes wurde der Chi-Quadrat Test nach Pearson herangezogen. Die Mindestanforderung zur Anwendung des Tests, dass die erwartete Häufigkeit in keinem Feld kleiner als fünf sein soll (vgl. Brosius (2002), S. 398; vgl. Bühl / Zöfel (2000), S. 240; vgl. Janssen / Laatz (2003), S. 232), wurde erfüllt.
Vgl. Bühner / Appel / Wiemann (1999), S. 233.
Vgl. Bühl / Zöfel (2000), S. 241. Jede zweifach abgestufte, nominalskalierte Variable kann als ordinalskalierte Variable betrachtet werden. Vgl. Bühl / Zöfel (2000), S. 241.
Für mögliche Interpretationsansätze für diesen Sachverhalt sei wiederum auf die Diskussion und Handlungsempfehlungen in Abschnitt 2.2.1 hingewiesen.
Die Auffassung, dass Vorgesetzte eine Vorbildfunktion für ihre Mitarbeiter im Hinblick auf den Wissenstransfer einnehmen, vertritt auch Experte 1. Siehe Expertenmeinung 1 in Anhang A.
Siehe hierzu die Anmerkungen bei den Handlungsempfehlungen im Rahmen der Betrachtung der unterschiedlichen Bildungsabschlüsse in Abschnitt 2.2.2.
Das Skalenniveau, auf dem ein bestimmtes Merkmal gemessen wird, ist in der Forschungspraxis umstritten. Die Frage nach der Notwendigkeit, far jedes Merkmal eine empirische Überprilfung der gesamten Axiomatik der mit einer Skalenart verbundenen Messstruktur vorzunehmen, wird ebenfalls unterschiedlich beantwortet. Die abliche Forschungspraxis verzichtet darauf. Von den meisten, auf Erhebungsinstrumenten basieren Messungen wird angenommen, sie warden das jeweilige Merkmal auf einer Intervallskala messen. Messungen, die solchen Annahmen erlauben, werden als „per-fiar-Messungen bezeichnet, also Messungen „durch Vertrauen“. Vgl. Bortz / Döring (2002), S. 73 f. Dieser Ansicht wird bei der Messung gefolgt.
Die Berater konnten angeben, welche Möglichkeiten der Informationsversorgung in ihrem Unternehmen gegeben ist: Push-oder Pull-Technologien oder aber gar keine Unterstützung durch eine der genannten Technologien.
Dieser Auffassung ist auch Bodendorf (2003), S. 5 sowie Experte 2 und 3. Siehe die Expertenmeinungen 2 und 3 in Anhang A.
Zu diesem Ergebnis der Überlegenheit der Pull-Technologie gegenüber der Push-Technologie bzw. der Vorteilhaftigkeit der Kombination beider kommt auch das American Productivity & Quality Center (APQC) in seiner Best-Practice Studie zum Wissensmanagement. Siehe hierzu Eliott (1999), S. 9. Herbst bestätigt die Vorteilhaftigkeit der kombinierten Anwendung in der unternehmerischen Praxis. Vgl. Herbst (2000), S. 125.
Siehe Expertenmeinungen 1, 3 und 5 in Anhang A.
Siehe zur Transaktionskostentheorie die Ausführungen in Abschnitt IV.2.3.3.
Bei den Mehrfachvergleichen liegt die Signifikanz im Falle der Beschäftigung bzw. der Unkenntnis bei 0,003 für die Transferrichtung Vorgesetzter und bei 0,001 fur die Transferrichtung Teammitglieder. In der Transferrichtung Mitarbeiter beträgt die Signifikanz 0,05.
Bei den Mehrfachvergleichen liegt die Signifikanz im Falle der Beschäftigung bzw. Nicht-Beschäftigung mit Wissensmanagement bei 0,064 fur die Transferrichtung Vorgesetzter und bei 0,033 für die Transferrichtung Teammitglieder. In der Transferrichtung Mitarbeiter beträgt die Signifikanz 0,731, wodurch der ermittelte Unterschied im statistischen Sinn insignifikant ist.
Das R-Quadrat beträgt im Fall der Schätzung der hauptberuflich im Wissensmanagement tätigen Mitarbeiter bei der linearen Regressionsanalyse 0,100 (Signifikanz = 0,001), während es bei der logarithmischen Kurvenanpassung einen Wert von 0,136 (Signifikanz = 0,000) annimmt. Im Fall der Schätzung der nebenberuflich im Wissensmanagement tätigen Mitarbeiter liegt der Wert des R-Quadrat der linearen Regressionsanalysen bei 0,089 (Signifikanz = 0,004), während es bei der logarithmischen Kurvenanpassung einen Wert von 0,202 (Signifikanz = 0,000) annimmt.
Ausdruck gilt V x > 56. B5’ Ausdruck gilt V x > 45.
Eine Untersuchung des Online-Informationsanbieters Lexis Nexis unter 300 Unternehmen in Deutschland hatte zum Ergebnis, dass rund ein Viertel der befragten Unternehmen über eine Stelle für Wissensmanager verfügen, lediglich 8,6 % weisen mehr als nur eine Stelle aus. Vgl. o. V. (2003), S. 22.
Bei den Mehrfachvergleichen liegt die Signifikanz im Falle der Personifizierungsstrategie und Kodifizierungsstrategie bei 0,015 sowohl für die Transferrichtung Vorgesetzter als auch für die Transferrichtung Teammitglieder. Die Signifikanzen im Falle der Personifizierungsstrategie und der nichtdominanten Strategie liegen für die Transferrichtung Vorgesetzter bei 0,025 sowie für die Transferrichtung Teammitglieder bei 0,032.
Signifikanzen 0,853 (Transferrichtung Vorgesetzter) sowie 0,810 (Transferrichtung Teammitglieder).
Vgl. Hansen / Nohria / Tierney (1999),S. 107, S. 112 f. Diese Auffassung vertritt auch Experte 2. Siehe Expertenmeinung 2 in Anhang A. Eine ähnliche Argumentation stammt von PORTER in seiner Beschreibung der U-förmigen Beziehung zwischen Marktanteil und Rentabilität in Bezug auf den Return an Investment (ROI). PORTER nennt zwei wesentliche Strategien, die Unternehmen optional verfolgen können, um sich von den Mitwettbewerbern zu differenzieren und damit zu einer langfristigen Sicherung des Unternehmenserfolges beizutragen. Im Hinblick auf die Erzielung eines möglichst hohen ROI müssen sich Unternehmen zur Differenzierung von Konkurrenten für entweder die Qualitäts-oder aber die Kostenführerschaft entscheiden. Die Entscheidung wiederum hat Auswirkungen auf die Marktanteile des Unternehmens. Im Gegensatz zu einer reinen Strategie bezweckt eine gemischte Strategie „zwischen den Stühlen“ den geringsten ROI.
Vgl. Porter (1999), S. 70 ff. Auf den Wissenstransfer scheint die Forderung PORTERS somit nicht übertragbar. am Die betrachteten Gruppen waren demnach „Funktionale Einheit“, „Stab” und „Projekt”.
Eine detaillierte Übersicht Uber die Mehrfachvergleiche findet sich in Tabelle 74 in Anhang E.
Vgl. Nonaka / Takeuchi (1995), S. 14, S. 80 ff.; vgl. Nonaka / Umemoto / Senoo (1996), S. 212; vgl. Nonaka (1991), S. 102.
Beispielsweise wurden im Gestaltungsbereich Organisation die Formalisierung Ober eine Ratingskala erfasst und die Koordination von Aufgaben durch das Verfahren der konstanten Summenbildung. Die Messung der Wissensmanagementstrategie erfolgte mithilfe eines semantischen Differentials und die Feststellung der Institutionalisierung des Wissensmanagements durch eine Nominalskala.
Vgl. Ludwig-Mayerhofer (2003a). Als Faktor, um den die Standardfehler eines Schätzers durch die möglicherweise vorliegende Multikollinearität erhöht sind, dient beispielsweise der Varianzinflationsfaktor (VIF) als Maßzahl der Multikorrelation. Bei sehr hoher Multikollinearität ist zu überprüfen, ob die stark untereinander zusammenhängenden Variablen möglicherweise das Gleiche messen. In diesem Fall kann eine Variable aus dem Modell entfernt werden. Eine weitere Möglichkeit besteht darin, beide Variablen zu einem Index zusammenzufassen. Problematisch ist die Multikollinearität jedoch nicht in jedem Fall. Zu einem Problem führt die Multikollinearität erst, wenn eine Variable, die bei einer multiplen Regressionsanalyse nach der Höhe des Regressionskoeffizienten offenbar einen wichtigen Erklärungsbeitrag leistet, aufgrund des hohen Standardfehlers bei der Prüfung auf Signifikanz ausscheidet. Vgl. Ludwig-Mayerhofer (2003b). Vgl. auch Brosius (2002), S. 563 f., insbesondere zum Varianzinflationsfaktor. Siehe für eine Darstellung und Beurteilung von Verfahren zum Nachweis von Multikollinearität und adäquater Methoden, die eine Verringerung der Auswirkungen auf die Schätzergebnisse ermöglichen, Steffen (1994).
Beim Signifikanztest kann zwischen der einseitigen und der zweiseitigen Irrtumswahrscheinlichkeit gewählt werden. Ist die Richtung des Zusammenhangs im Voraus bekannt, kann ein einseitiger Test gewählt werden. Andernfalls wird der zweiseitige Signifikanztest gewählt. Da die Richtung der Zusammenhänge zwischen den zu betrachtenden Variablenpaare nicht bekannt ist, erfolgt die zweiseitige Testung.
Die Angaben zum Umfang der Stichprobe variieren, da bei der Auswertung ein paarweiser Fallausschluß zur Behandlung fehlender Werte gewählt wurde.
Vgl. Schnell / Hill / Esser (1999), S. 411. Siehe allgemein zur Problematik der Kontrolle von Drittvariablen Schnell / Hill / Esser (1999), S. 222 ff.
Siehe Fußnote 860.
Im Fall der statistischen Korrelation zwischen zwei Variablen, die von einer dritten Variable , verursacht“ wird, spricht man auch von Scheinkorrelation. Vgl. zur Scheinkorrelation Bortz / Döring (2002), S. 689, vgl. Diekmann (2001), S. 57 f., vgl. Friedrichs (1990), S. 390, vgl. Schnell / Hill / Esser (1999), S. 223.
Vgl. Baron / Kenny (1986).
Vgl. Bortz (1999), S. 429 ff. Siehe zur Berechnung für den partiellen Korrelationskoeffizienten Bortz (1999), S. 429 ff. oder Voss (2000), S. 180.
Vgl. Bortz (1999), S. 430 f.
Der potentielle Einflussfaktor „Leistungsabhängige Konsequenzen“ (Belohnungen und Sanktionen) wurde aufgrund der nominalen Skalierung nicht betrachtet.
Die Einschränkung kann auf die überwiegend insignifikanten und sehr geringen bivariaten Korrelationskoeffizienten zwischen den Einflussvariablen Zeitdruck bzw. Delegation und dem Wissenstransfer zurückgeführt werden. Aufgrund der betragsmäßig sehr geringen bivariaten Korrelationskoeffizienten wirken sich durch die Berechnung der partiellen Korrelationskoeffizienten hervorgerufene Änderungen hier stärker aus als dies bei höheren, signifikanten Korrelationskoeffizienten der Fall ist.
Zur Verdeutlichung wird der angesprochene Effekt an der Einflussvariable Feedback erläutert. In der Wissenstransferrichtung Vorgesetzter beträgt der bivariate Korrelationskoeffizient zwischen Feedback und dem Wissenstransfer r = ,380**. Unter Konstanthaltung der Drittvariablen Offenheit verringert sich dieser Wert betragsmäßig um 151 auf r = 229“, analog erfolgt bei Konstanthaltung der Drittvariablen Vertrauen eine Verringerung um 73 auf r = ,307`•. Werden beide Drittvariablen gleichzeitig Konstant gehalten, erfolgt eine Reduktion des bivariaten Korrelationskoeffizienten um 155 auf r = ,225
Von einer scheinkausalen Korrelation spricht man in dem Fall, wenn sich ein existenter bivariater Zusammenhang zwischen zwei Variablen X und Y bei der Kontrolle durch eine Variable Z derart reduziert, dass er quasi nicht mehr existent ist. Die konditionalen Assoziationsmaße tendieren in diesem Fall stark gegen null.
Vgl. Andreß (2001b), S. 74; siehe auch Andreß (2001a).
Vgl. Baron / Kenny (1986).
Vgl. Moosbrugger / Klutky (1987), S. 91; vgl. Moosbrugger / Zwingmann (1989), S. 158.
Vgl. Bartussek (1970), S. 57 f.
Siehe Ghiselli (1960); Ghiselli (1963).
Vgl. Saunders (1956); vgl. Saunders (1966).
Siehe für eine Übersicht der Nachteile Bartussek (1970), S. 57 f.
Siehe hierzu Saunders (1956); Saunders (1966). Siehe für eine umfassende Darstellung zur Ermittlung von Interaktionen in multiplen Regressionsanalysen Aiken / West (1991) sowie Dalbert / Schmitt (1984).
Vgl. Allison (1999), S. 166; vgl. Aiken / West (1991), S. 9 ff. Ein Beispiel für Moderatoreffekte stellt die Eignung eines Mitarbeiters bei seiner Einstellung dar. Mit steigendem Dienstalter steigt das Gehalt des Mitarbeiters an. Je geeigneter der Mitarbeiter jedoch bei seiner Einstellung war, desto stärker steigt es auch mit dem Dienstalter an. Hier liegt ein Moderatoreffekt zwischen den Variablen Dienstalter und Eignung vor. Siehe für weitere Anwendungsbeispiele Aiken / West (1991), S. 2 f. Siehe zur Interaktion von Variablen auch die Ausführungen bei Studenmund (2001), S. 220 ff.
Modellgleichung ohne Interaktion.
Modellgleichung mit Interaktion.
Vgl. Moosbrugger / Klutky (1987), S. 81, S. 93; vgl. Moosbrugger / Zwingmann (1989), S. 158; vgl. Moosbrugger (2002), S. 195 ff.
Vgl. hier und im Folgenden Aiken / West (1991), S. 4. 886 Vgl. Schmitt (1990); vgl. Montada / Kals (1995), S. 2.
Vgl. Aiken / West (1991), S. 35 f., S. 178 f.
Siehe zu Spezifikation, Test und Interpretation des Drei-Variablen Falles Aiken / West (1991), S. 49 ff.
Siehe die Quellenangaben in Tabelle 4.
Zwischen dem Korrelationskoeffizienten r und dem Regressionskoeffizienten der bivariaten Regressionsanalyse besteht ein Zusammenhang derart, dass das Quadrat des Korrelationskoeffizienten mit dem Determinationskoeffizienten R2 übereinstimmt. Ferner entspricht r dem standardisierten Regressionskoeffizienten Beta. Vgl. Andreß (2001b), S. 67. Da in das bivariate Regressionsmodell die unstandardisierten Koeffizienten B eingehen, beim Produkt-Moment-Korrelationskoeffizienten jedoch aufgrund der Gleichberechtigung der Variablen diese zuvor durch eine z-Transformation standardisiert werden und sich folglich standardisierte Korrelationskoeffizienten ergeben, ergeben sich zwischen diesen beiden Größen geringtigige Unterschiede. Prinzipiell könnte aufgrund der gezeigten statistischen Gleichheit zwischen den beiden Größen auf die Darstellung der Regressionsfunktion verzichtet werden. Da jedoch das Regressionsmodell das adäquate Instrument zur Vorhersage von abhängigen Variablen durch unabhängige Variablen darstellt, wird auch aus Gründen der Anschaulichkeit darauf zurückgegriffen.
Der Regressionskoeffizient wird auch als Steigungsmaß bezeichnet. Mit Hilfe des Steigungsmaßes kann die Änderung der abhängigen Variablen bei einer Änderung der unabhängigen Variablen generell ermittelt werden, d. h. wenn sich die erklärende Variable um eine Einheit ändert, kann vorausgesagt werden, um wie viele Einheiten sich die abhängige Variable ändert. Vgl. Brosius (2002), S. 528.
Vgl. Alwart (2002), S. 26.
Vgl. im Folgenden Brinkmann (1998), S. 63.
Vgl., auch im Folgenden Alwart (2002), S. 26 ff.
Aus Gründen der besseren Lesbarkeit wird im Folgenden nur der Begriff Unterstützung verwendet.
Siehe zur Entlohnung bei Gruppenarbeit Luczak (1998), S. 695 ff.
Vgl. Bungard (2002), S. 28.
Vgl. Steinmann / Schreyögg (2002), S. 704. Siehe zur Zieldefinition im ergebnisorientierten Ansatz (Management by Objektives (MbO), bei dem u. a. die Partizipationsmöglichkeit des Mitarbeiters motivationsfördernd wirkt, Steinmann / Schreyögg (2002), S. 703 f.
Vgl. Staehle (1999), S. 440 f.; vgl. Steinmann / Schreyögg (2002), S. 704 f. 9°3 Vgl. Staehle (1999), S. 873.
Vgl. Staehle (1999), S. 443. Als weitere Formen zur Beseitigung von Zielkonflikten können Zielgewichtung, Zielrangordnung, Zieldominanz und Zielkompromiss genannt werden. Vgl. Staehle (1999), S. 443.
vgl. Bortz (1999), S. 447.
Vgl. Brosius (2002), S. 565 f. Siehe zur Multikollinearität die Ausführungen in Fußnote 860.
Siehe zu den möglichen Bedenken bei der automatischen Auswahl der Variablen für die Regressionsanalyse z. B. Brosius (2002), S. 566 oder Voss (2000), S. 176 f.
Vgl. Brosius (2002), S. 552 ff.; vgl. Voss (2000), S. 172 f. Die Beta-Koeffizienten stellen die Regressionskoeffizienten dar, die man erhielte, wenn vor der Durchführung der Regressionsanalyse eine Transformation aller Variablen in Z-Werte erfolgen würde. Vgl. Brosius (2002), S. 553.
Vgl. im Folgenden Drumm (1994), S. 368, S. 371 f.
Siehe zur Ermittlung der Bedürfnisse Drumm (1994), S. 369.
Vgl. im Folgenden, falls nicht anders gekennzeichnet, Staehle (1969), S. 409.
Vgl. Murr (1992), S. 1163.
Vgl. Fromm (2003), S. 15.
Siehe zur Bedeutung landeskultureller Aspekte allgemein Hofstede (2001), Hofstede (2002).
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Werner, M. (2004). Ergebnisse der empirischen Untersuchung. In: Einflussfaktoren des Wissenstransfers in wissensintensiven Dienstleistungsunternehmen. Deutscher Universitätsverlag. https://doi.org/10.1007/978-3-322-81878-2_7
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