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Lebenserfolg und Lebenszufriedenheit

  • Heiner Meulemann
Chapter
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Zusammenfassung

Bis jetzt wurde der Lebenslauf nach sozial verbindlichen Erfolgskriterien dargestellt: Der berufliche Lebenslauf galt als Folge von Status mit dem Erfolgskriterium des Prestiges, der private Lebenslauf als Folge von Stufen mit dem Erfolgskriterium Verselbständigung. Aber soziale Erfolgskriterien sind nur die Grundlage für persönliche Erfolgsdefinitionen. Jeder sieht sein Leben in seiner eigenen Perspektive. Die sozialen Kriterien werden persönlich gewichtet; die gleiche Geschichte kann für den einen ein großer, für den anderen nur ein mäßiger Erfolg sein. Kurzum: Die Währung ist sozial, aber die Bilanz persönlich. Wie kann die persönliche Lebensbilanz erhoben werden? Von welchen allgemeinen Bedingungen hängt sie ab? Die persönliche Lebensbilanz hängt natürlich zuerst vom Lebenserfolg ab. Der berufliche und private Lebenserfolg, der die Zielvariable der vorausgehenden Kapitel war, wird daher die unabhängige Variable der drei folgenden Kapitel sein. In jedem dieser Kapitel wird der Lebenserfolg als Ursache einer anderen persönlichen Erfolgsdefintion analysiert; der Zufriedenheit, der Selbstdefinition als Erwachsener und der Wertung des persönlichen Lebens im Rückblick.

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Literatur

  1. 1.
    Die Berufszufriedenheit hier ist also ausdrücklich auf die Biographie bezogen. Sie ist nicht identisch, aber vergleichbar mit der Arbeitsplatzzufriedenheit, die in Bevölkerungsquerschnitten erfragt wurde (Glatzer/Zapf 1984, Glatzer 1989). Die Zufriedenheit mit der beruflichen Entwicklung korreliert r=.43 mit einer dreistufigen Frage, ob man erreicht habe, was man sich zu Beginn des Berufslebens vorgestellt habe, sie spiegelt zu einem großen Teil, aber nicht ausschließlich persönlich definierte Aufstiegsprozesse wider.Google Scholar
  2. 2.
    Daß die private über der beruflichen und die allgemeine Zufriedenheit zwischen beiden rangiert, reproduziert genau die Ergebnisse aus dem Bevölkerungsquerschnitt (Glatzer 1984c: 194).Google Scholar
  3. 3.
    Die kleinere Standardabweichung der privaten Zufriedenheit ist zu einem Teil, aber sicher nicht allein darauf zurückzuführen, daß der höhere Mittelwert näher an die Obergrenze der Skala rückt. Denn, verglichen mit der allgemeinen Zufriedenheit, liegen der Mittelwert und die Standardabweichung höher. Offensichtlich differenzieren die Befragten bei den drei Zufriedenheiten unterschiedlich genau; und am wenigsten bei der allgemeinen Zufriedenheit, in der gegenläufige Tendenzen der beiden anderen Zufriedenheiten sich ausgleichen.Google Scholar
  4. 4.
    Die umgekehrte Frage des Einflusses der Zufriedenheit auf den Erfolg läßt sich im hier vorliegenden Datenmaterial nur für die Bildungsgeschichte sinnvoll stellen. Sie wird in Meulemann (1991d) behandelt. + positiver, — negativer Effekt vorausgesagt, ? Kontrollvariable ohne Voraussage. Abkürzungen: M = arithmetisches Mittel; SD = Standardabweichung; die Variablen sind im Text erläutert.Google Scholar
  5. 5.
    IST korreliert r = .19 mit der Selbsteinschätzung der “eigentlichen”, durch mangelnde Anstrengung nicht zurückgehaltenen Intelligenz in der Primärbefragung der Gymnasiasten 1970. Der Test erfaßt also auch die objektivierende Selbstsicht des Schülers auf seine Fähigkeiten.Google Scholar
  6. 6.
    Obwohl der Studienerfolg (STERFOLG) und die Hauptstudienzeit (STZEITH) gleichzeitig mit der Studienzufriedenheit erhoben wurden, können sie nicht als Prädiktor der Studienzufriedenheit eingesetzt werden, da sie ja erst nach Abschluß des Studiums festliegen.Google Scholar
  7. 7.
    ANOTE korreliert mit DNOTE um r =.39, mit IST r =.15; DNOTE und IST korrelieren r =.24. Die Schulnoten im 10. und 13. Schuljahr, zwischen denen der kritische Übergang in die gymnasiale Oberstufe steht, deuten also durchaus auf einen Wandel der sozial sichtbaren Leistungsfähigkeit der Schüler.Google Scholar
  8. 8.
    Die abhängige Variable der Studienzufriedenheit hat nur drei Stufen, so daß man über die Anwendbarkeit einer metrischen Regression streiten kann. In der mittleren Kategorie sind jedoch 50% der Befragten, so daß sie einer Normalverteilung so nahe kommt, wie das bei drei Kategorien denkbar ist. Konzeptuell handelt es sich in jedem Fall um eine metrische Variable. Schießlich sollte die Analyse des Studiums mit der der Schule und des Berufs vergleichbar sein, für die metrische Zufriedenheitsvariablen vorliegen (siehe Tabelle 9.1). Aus diesen Gründen wurde auf alternative statistische Verfahren, wie eine multivariate logistische Regression, verzichtet.Google Scholar
  9. 9.
    Die Nullkorrelation zwischen Intelligenz und Studienzufriedenheit und der Einfluß der Schulnoten auf die Studienzufriedenheit repliziert die Ergebnisse früherer Untersuchungen (Apenburg 1980: 12–18, 178–189).Google Scholar
  10. 10.
    Die hohe Zufriedenheit der Mediziner im allgemeinen kontrastiert mit der Unzufriedenheit der Mediziner mit spezifischen Studien- und Prüfungsbedingungen, die Bargel u.a. (1989) berichten; aber sie stimmt mit Untersuchungen der allgemeinen Studienzufriedenheit (Apenburg 1980: 17) überein. Die geringe Bedeutung des Faches für die Studienzeit repliziert Ergebnisse zweier früherer Untersuchungen. Erstens zeigt sich bei einer genauen Untersuchung spezifischer, von den Studenten wahrgenommener Merkmale der Fächer (wie Praxisrelevanz, Lehrverhalten), daß das Studienfach nur sehr wenig Varianz der Studienzufriedenheit erklärt (Apenburg 1980: 202–212). Zweitens hatte in einer Längsschnittuntersuchung, in der die Studienzufriedenheit im 6./7. Semester durch soziale und persönliche Merkmale in der Gymnasialoberstufe und im 2./3. Semester prognostiziert wurde, das Studienfach nur einen geringen Einfluß auf die Studienzufriedenheit (Giesen u.a. 1986: 98–100).Google Scholar
  11. 11.
    Die Verteilung der Studienzufriedenheit weicht bei den 1105 nach Studienende in den Beruf eingetretenen Studenten von den in Tabelle 9.1 angegebenen Werten bei allen 1477 Studenten etwas ab. Die Zufriedenheit der in den Beruf eingetretenen Studenten ist höher. Der Mittelwert ist 7.08, die Standardabweichung 2.20. Im Durchschnitt treten die ehemaligen Studenten im Dezember 1980 in den Beruf ein, so daß rund 4–5 Jahre der Berufslaufbahn auf die berufliche Zufriedenheit im dreißigsten Lebensjahr 1985 sich auswirken konnten.Google Scholar
  12. 12.
    Dieses Vierfelderschema stimmt im extern-stabilen Feld nicht mit der Formulierung Weiners überein. Während Weiner dort “Aufgabenschwierigkeit” einsetzt, steht hier “Familie, aus der man kommt”. Beide Nennungen lassen sich jedoch dem gleichen Feld begründet zuordnen. Die Differenz ergibt sich daraus, daß Weiner in Labor-Experimenten den Versuchspersonen fest definierte und in ihrer Schwierigkeit variierbaren Aufgaben vorgeben und nach ihrem Beitrag zu Erfolg einschätzen lassen konnte, während hier der globale Lebenserfolg in verschiedenen kausalen Dimensionen bewertet werden mußte. “Die Familie, aus der man kommt” bestimmt die “Aufgabenschwierigkeit” des ganzen Lebens.Google Scholar
  13. 13.
    Die hohe Zahl der Prädiktoren kann den Einwand der “Überkontrolle” provozieren: Bestimmte Prädiktoren zeigen signifikante und bedeutsame Regressionskoeffizienten, weil sie mit anderen positiv korrelieren, die ihrerseits mit der Zielvariable negativ korrelieren, ohne daß dieser Einfluß in signifikanten oder stärkeren negativen Regressionskoeffizienten zum Ausdruck kommt. Um diesem Einwand gerecht zu werden, wurde die Regression nur mit den 22 der 41 Prädiktoren wiederholt, die entweder wie die Studienaspirationen und -fächer als Kontrollvariablen nicht fortfallen konnten oder signifikant waren. Die erklärte Varianz sinkt dadurch minimal auf 15%, aber keiner der Effekte änderte sich. Weiterhin wurden alle spezifischen Interpretationen von Effekten durch besondere Regressionen nur mit den Studienfächern und den entsprechenden Variablen abgesichert; darauf wird in den folgenden Fußnoten eingegangen.Google Scholar
  14. 14.
    Das Einkommen wurde zu Anfang und zu Ende jeder Periode der Berufsbiographie erfragt; ausgewertet wurde hier nur das Endeinkommen. Ausgewertet wurde weiterhin nicht das Gesamt-, sondern das Stundeneinkommen; die Schwankungen des Gesamteinkommens und der Stundenzahl des ersten Berufs nach dem Studienabschluß sowie die fehlenden Werte zum Einkommen sind in Abschnitt 5.4.2 ausführlich in ihrer Abhängigkeit vom Studiengang dargestellt. Um die Stichprobengröße groß zu halten, hätte man auf das Einkommen verzichten können. Das verbietet sich jedoch aus inhaltlichen Gründen, da das Einkommen der wichtigste aktuelle Prädiktor der Berufszufriedenheit ist. Kontrollrechnungen mit den gleichen Prädiktoren, jedoch ohne EINKST und EAUF in einer Stichprobe von n = 1021 zeigen jedoch keine wesentlichen Unterschiede in den Effekten der übrigen Prädiktoren; allerdings sinkt die erklärte Varianz durch den Verzicht auf zwei Variablen von knapp 16% auf knapp 14%.Google Scholar
  15. 15.
    Dies gilt auch, wenn man nur die Studienaspirationen der beiden Variablen des aktuellen Status und die Kontrollvariablen zum Studium als Prädiktoren in die Regression eingibt. In einer Regression mit diesen 16 Prädiktoren behalten die standardisierten und unstandardisierten Regressionskoeffizienten für PREST, EINKST und für STUD, EVST und UNEN ihre Größe und ihr Signifikanzniveau, während R2 auf .11 sinkt. Daß die Aspirationen die Zufriedenheit bei gegebenem Status 15 Jahre später beeinflussen, hat sich also nicht durch eine “Überkontrolle” von Variablen ergeben, die man für diesen Vergleichsprozeß als irrelevant ansehen könnte. *p<.10, **p<.05, ***p<.01, ****p<.001 Vorzeichen der Effekte im Sinne der Hypothese, nicht der Polung der Variablen. M= Mittelwert; SD= Standardabweichung; Dichotomien ohne Angaben der SD; stand = standardisiert; unst= unstandardisiertGoogle Scholar
  16. 16.
    Auch hier zeigen Regressionen der Zufriedenheit auf die beiden aktuellen Status und die drei Aufstiegsvariablen ZB, PAUF, EAUF bei Kontrolle der Studienvariablen keinerlei signifikante Effekte der Aufstiegsvariablen. Die fehlenden Effekte der Aufstiegsvariablen ergeben sich also nicht aus einer “Überkontrolle” “irrelevanter” Faktoren.Google Scholar
  17. 17.
    Natürlich kann die relativ hohe Interkorrelation der beiden Arbeitsmarktindikatoren von r=.78 dazu geführt haben, daß keiner einen signifikanten Einfluß hat. Wenn nur der auf die Anfänger bezogene Indikator eingesetzt wird, steigert sich zwar der standardisierte Regressionskoeffizient auf .08, verfehlt aber immer noch knapp das 10%-Signifikanzniveau.Google Scholar
  18. 18.
    Während der Studiengang auf den Berufserfolg, Prestige und Einkommen, einen sehr starken systematischen Einfluß hat und fast die Hälfte der erklärten Varianz bewirkt (siehe Abschnitt 5.3.2), hat er für die Berufszufriedenheit nur einen geringen und unsystematischen Einfluß; wiederum zeigt sich, daß der Erfolg eine soziale Prägung, die Zufriedenheit aber eine persönliche Einschätzung ist.Google Scholar
  19. 19.
    Die Rangreihen der Fächer für die Studien- und Berufszufriedenheit stimmen wenig überein. In beiden Fällen unzufrieden sind die sozialwissenschaftlichen Fachhochschüler und Wirtschaftswissenschaftler, in beiden Fällen zufrieden die Techniker.Google Scholar
  20. 20.
    In einer Regression der Berufszufriedenheit nur auf Studienfächer, Studienerfolg, Studienzeit und aktuellen Status sinkt der standardisierte Regressionskoeffizient für STERFOLG zwar geringfügig von .14 auf .10; aber die Tatsache, daß der Studienerfolg jenseits des Berufserfolgs die Berufszufriedenheit bestimmt, bleibt bestehen. Zum Teil ergibt sich die Senkung der Regressionskoeffizienten durch eine starke negative Korrelation STERFOLGDQN (r = -.464) und die positive Korrelation von STERFOLG (r =.125) sowie die geringfügig negative Korrelation von DQN (r = -.025) mit der Berufszufriedenheit. Wer das Studium abgebrochen hat, versucht seine Berufschancen durch eine Berufsausbildung zu steigern; eine Berufsausbildung nach dem Studium aber senkt die Berufszufriedenheit. Wird dieser Mechanismus berücksichtigt, so steigt der Einfluß des Studienerfolgs auf die Berufszufriedenheit und der Einfluß der Be-rufsausbidung nach dem Studium wird minimal positiv.Google Scholar
  21. 21.
    In Längsschnitt-Untersuchungen zur ehelichen Zufriedenheit fanden sich ähnliche Ergebnisse, wie sie hier für die private Lebenszufriedenheit vermutet werden (Petzold 1992: 79–84); nach der Geburt eines Kindes nimmt die eheliche Zufriedenheit ab.Google Scholar
  22. 22.
    Bei der beruflichen Zufriedenheit wurden alle Kinder dem Status EKIND zugewiesen, so daß sich eine Familienstandsvariable mit fünf einander ausschließenden Kategorien ergab. Bei der privaten Zufriedenheit jedoch wurde die Verbindung der Elternschaft mit dem ursprünglich angegebenen Familienstand (der in 95 % der Fälle natürlich die Ehe war) belassen, so daß sich eine Partnerschaftsvariable mit vier und eine Elternschaftsvariable mit — im Prinzip — zwei einander ausschließenden Kategorien ergab. Erst die Trennung von nichtehelicher und ehelicher Elternschaft führte zu drei Kategorien; diese Trennung kann auch als Interaktionsvariable zwischen den beiden Dichotomien Nichtehe-Ehe und kinderlos-Eltern aufgefaßt werden.Google Scholar
  23. 23.
    Sieben Monate wurden — wie in Kapitel 8 — als Frist einer nachträglichen Legitimierung der Elternschaft angesehen. Weiterhin wurden die rund 40 Kinder aus früheren Ehen als außerehelich mit Bezug auf die aktuelle Ehe gewertet. Bei dieser Form der Variablenbildung ist eine gewisse Multikolinearität unvermeidlich: PARTN korreliert mit LGEM -.14 und mit EHE -.47, LGEM mit EHE -.45. EKIND und AKIND korrelieren -.20. EKIND aber korreliert mit PARTN -.32, LGEM -.30 und EHE .67, während AKIND mit der Partnerschaft keine Korrelationen über absolut .10 aufweist. Der Sache nach unvermeidlich, ergibt sich also eine beträchtliche Überschneidung zwischen Ehe und legitimer Elternschaft.Google Scholar
  24. 24.
    Die Zeitpunkte des Auszugs aus dem Elternhaus und der Gründung eines eigenen Hausstands hatten schon bivariat keinerlei Einfluß auf die private Zufriedenheit, so daß sie nicht mehr in die multivariate Betrachtung einbezogen wurden.Google Scholar
  25. 25.
    Alle drei Dauern beziehen sich allein auf den aktuellen oder — bei aktueller Partnerlosigkeit — letzten Partner. Zudem sind alle Dauern mit “0” verkodet, wenn die entsprechende Lebensphase nicht auftritt. Beides führt dazu, daß die Dauern mit der Form der entsprechenden aktuellen Partnerschaft relativ hoch korrelieren müssen. Dies muß um so mehr gelten, je weiter die Partnerschaft fortgeschritten ist. Daher finden sich für PARTDAU keine, für LGEMDAU mittlere (-.23, .41 und -.08) und für EHEDAU starke Korrelationen mit PARTN, LGEM und EHE (-.40, -.38, .69). Weiterhin beziehen sich alle drei Zeitdauern auf eine konstante Zeitspanne zwischen dem 16. und 30. Lebensjahr; deshalb sollten sie auch miteinander negativ korrelieren. Tatsächlich ist das nur in einem geringem Ausmaß der Fall: PARTDAU korreliert mit LGEMDAU -.23 und mit EHEDAU -.03, LGEMDAU mit EHEDAU -.23.Google Scholar
  26. 26.
    TRENN und SCHEID bedeuten, daß man auf der jeweiligen Stufe mit der Partnerschaft neu beginnen muß. Sie sollten daher mit dem aktuellen Familienstand und mit den entsprechenden Dauern sowie mit der Elternschaft negativ korrelieren. Tatsächlich gilt das nur in beschränktem Maße: TRENN korreliert nur mit EHE -.44 und mit EHEDAU -.37; SCHEID nur mit EHE -.18 und mit AKIND .40.Google Scholar
  27. 27.
    Tatsächlich korreliert weder die Zugehörigkeit zur evangelischen noch zur katholischen Konfession stärker als absolut .05 mit der privaten Lebenszufriedenheit.Google Scholar
  28. 28.
    Daß die private Zufriedenheit von der Partnerschaft zur Elternschaft abfällt, widerspricht Ergebnissen aus einem sozialen Querschnitt 1980 (Glatzer/Herget 1984: 130): Die Zufriedenheit mit der Ehe bleibt im Übergang zwischen jungen Verheirateten ohne Kinder und Verheirateten mit Kleinkindern, der in unserer Altersspanne zwischen 15 und 30 Jahren überwiegen dürfte, konstant. Offenbar wird die Zufriedenheit mit der Ehe unabhängig von Kindern bewertet, während die private Zufriedenheit auch von Kindern abhängt. Die allgemeine Lebenszufriedenheit, die alle privaten und beruflichen Bereiche überprüft, sinkt hingegen zwischen kinderlosen Ehepaaren und Ehepaaren mit einem Kind (Glatzer 1984b: 385). Inhaltlich könnte sich das Absinken der Zufriedenheit mit der privaten Entwicklung bei einer Elternschaft in unserer Gruppe daraus ergeben, daß in durch Bildung privilegierten Lebensläufen die Elternschaft ein besonders belastender Einschnitt ist.Google Scholar
  29. 29.
    Auch in unserer Gruppe leben 3,2% der Frauen, aber nur 0,4% der Männer in einer Ein-Eltern-Familie (siehe Tabelle 7.6).Google Scholar
  30. 30.
    In einem Modell der Gesamtgruppe mit Interaktionseffekten für die Familienstandsvariablen sind die Interaktionseffekte für alle drei Partnerschaftsvariablen auf dem 0,1 %-Niveau signifikant.Google Scholar
  31. 31.
    In einem Modell der Gesamtgruppe mit Interaktionseffekten für die Familienstandsvariablen ist der Interaktionseffekt für die eheliche Elternschaft nicht, aber für die außereheliche Elternschaft auf dem 1%-Niveau signifikant.Google Scholar
  32. 32.
    In einem Modell der Gesamtgruppe mit Interaktionseffekten für die Familienstandsvariablen ist der Interaktionseffekt für die Trennung auf dem 1%-Niveau, aber für die Scheidung nicht signifikant.Google Scholar

Copyright information

© Westdeutscher Verlag GmbH, Opladen 1995

Authors and Affiliations

  • Heiner Meulemann

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