Auszug
Nachdem in den vorangegangenen Abschnitten der Untersuchungsgegenstand „Multikulturelle Arbeitsgruppen in Unternehmen“ theoretisch aufgearbeitet und ein umfassendes Untersuchungsmodell zur Erklärung und Gestaltung erfolgreicher multikultureller Arbeitsgruppen entwickelt wurde, soll im folgenden Abschnitt die Methodik zur empirischen Überprüfung der theoretisch hergeleiteten Hypothesen dargestellt werden. Neben dem Forschungsdesign und der allgemeinen Vorgehensweise zur Untersuchung wird die erhobene Stichprobe beschrieben und die Operationalisierungen der interessierenden Konstrukte sowie notwendige Schritte in der Datenaufbereitung erläutert. Diesen Abschnitt abschließend wird auf das grundlegende Vorgehen bei der statistischen Datenauswertung eingegangen.
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Literatur
Vgl. Seashore (1987), S. 142; Judd, Smith & Kidder (1991), S. 215 f.
Vgl. Judd, Smith & Kidder (1991), S. 216.
Vgl. Seashore (1987), S. 142.
Vgl. Seashore (1987), S. 142; Judd, Smith & Kidder (1991), S. 215 f.
Vgl. Judd, Smith & Kidder (1991), S. 216
Vgl. Judd, Smith & Kidder (1991), S. 216 f.
Vgl. Dillman (1978), zitiert in Judd, Smith & Kidder (1991), S. 217.
Unabhängig von dieser Diskussion um die Vor-und Nachteile von Fragebogenuntersuchungen im Feld muss an dieser Stelle darauf hingewiesen werden, dass gerade im Kontext der Untersuchung von Kultur mit jedem Forschungsdesign ein ganz bestimmtes kulturelles Verständnis von Wissenschaft und Wissenschaftlichkeit transportiert und propagiert wird. Außerdem liegen jeder Untersuchung die ‚eigenen ‘kulturellen Werte und Auffassungen zu Grunde und bestimmen daher die Forschung maßgeblich. Dies sollte bei den folgenden Ausführungen immer mitbedacht werden, da von einer objektiv oder kulturell neutral ‚richtigen ‘Vorgehensweise generell nicht ausgegangen werden kann. Zur Thematik der Kulturgebundenheit der (Management-)Forschung siehe auch Boyacigiller & Adler (1991).
Vgl. Kline, Sulsky & Rever-Moriyama (2000), S. 402; Lindell & Whitney (2001), S. 114.
Vgl. Spector & Brannick (1995), S. 268.
Vgl. Nunnally & Bernstein (1994), S. 391; Fisseni (1997), S. 304 ff.
Vgl. Sinaiko & Brislin (1973), S. 328.
Vgl. Brislin (1980), S. 431.
Die Methode der Rückübersetzung hat gegenüber der direkten Übersetzung zwei entscheidende Vorteile. Zum einen kann die Übersetzungsqualität von allen möglichen Arten von Texten überprüft werden und zum zweiten muss der Beurteiler der Übersetzungsqualität selbst keine Kenntnisse der Zielsprache haben. Probleme können allerdings auftauchen, wenn Übersetzer und/oder Rückübersetzer Übersetzungsfehler machen (vgl. Brislin, 1980, S. 431; Bauer, 1989, S. 190 f.). Diese Probleme können allerdings durch den Einsatz professioneller Übersetzer und durch Erweiterung des Übersetzungsprozesses durch eine Zwischenstufe minimiert werden. In dieser Zwischenstufe werden einsprachige Personen um eine Prüfung der von den Übersetzern erstellten Textfassung auf ihre Verständlichkeit hin und um eine gegebenenfalls notwendige Umformulierung von Textteilen gebeten, wobei diese bestätigte oder neue Fassung dann wieder in die Ausgangssprache rückübersetzt und die Rückübersetzung wieder mit der Urform verglichen wird. Ist nun kein Unterschied mehr festzustellen, dann kann auf eine hohe Übersetzungsqualität, d.h. inhaltliche Äquivalenz der Versionen geschlossen werden (vgl. Brislin, 1986, S. 161 f.).
Vgl. Pelled (1996), S. 623; Harrison et al. (2002), S. 1042.
Randel (2003), S. 39.
Vgl. O’Reilly, Caldwell & Barnett (1989), S. 24; Ancona & Caldwell (1992b), S. 326; Pelled, Eisenhardt & Xin (1999), S. 10; Bunderson & Sutcliffe (2002), S. 884.
Vgl. Simons (1995), S. 64; Simons, Pelled & Smith (1999), S. 665.
Vgl. Maznevski et al. (2002).
Vgl. Fisseni (1997), S. 66 ff.; Backhaus et al. (2003), S. 371.
Vgl. O’Reilly, Caldwell & Barnett (1989), S. 26; Janz, Colquitt & Noe (1997), S. 889; Gibson (1999), S. 144; Polzer, Milton & Swann (2002), S. 308.
Vgl. Florin et al. (1990), S. 882; Kirkman, Tesluk & Rosen (2001), S. 648.
Vgl. George (1990), S. 110; George & Bettenhausen (1990), S. 703.
Vgl. Schneider & Bowen (1985), S. 426.
Vgl. James, Demaree & Wolf (1984), S. 88.
Vgl. James, Demaree & Wolf (1984), S. 86 ff.; James, Demaree & Wolf (1993), S. 306 f.
Vgl. James, Demaree & Wolf (1984), S. 86 ff.; James, Demaree & Wolf (1993), S. 306 f.
Vgl. George (1990), S. 110, aus persönlicher Kommunikation mit Lawrence James.
Vgl. Williams & O’Reilly (1998), S. 92.
Vgl. O’Reilly, Caldwell & Barnett (1989), S. 25.
Die Behandlung des Gini-Indexes wurde maßgeblich von Blau (1977) geprägt, weshalb in vielen späteren Untersuchungen im Zusammenhang mit dem Gini-Index auch häufig vom Blau-Index der Vielfalt gesprochen wird (vgl. z.B. Wagner, Pfeffer & O’Reilly, 1984, S. 80; Pfeffer & O’Reilly, 1987, S. 165; Pelled, Eisenhardt & Xin, 1999, S. 16; Simons, Pelled & Smith, 1999, S. 666; Bunderson & Sutcliffe, 2002, S. 885.) Bunderson und Sutcliffe weisen jedoch darauf hin, dass dieser Index auch schon Hirschman (1964) und Herfindahl (1950) zugeordnet wurde, die prinzipiell dasselbe Maß entwickelten.
Vgl. Allison (1978), S. 865 f.
Vgl. Teachman (1980), S. 358 f.
Vgl. Pfeffer & O’Reilly (1987), S. 166; Ancona & Caldwell (1992b), S. 327 f.; Williams & O’Reilly (1998), S. 92.
Kendall & Stuart (1977), S. 48; Hervorhebung durch Verf.
Vgl. Allison (1978), S. 870.
Vgl. z.B. Ancona & Caldwell (1992b), S. 327; Smith et al. (1994), S. 429.
Vgl. Wagner, Pfeffer & O’Reilly (1984), S. 80 f.; Williams & O’Reilly (1998), S. 92 f.; Chatman & Flynn (2001), S. 961.
Vgl. Kogut & Singh (1988), S. 422; Podsiadlowski (2002), S. 200 f.
Vgl. Bortz (1999), S. 550 f.; Backhaus et al. (2003), S. 496 und S. 730.
Vgl. Thomas, D.C. (1999), S. 250.
Behandelt in und entnommen aus Neuberger (1995), S. 116 ff.
Vgl. CPQ4: Maznevski et al. (2002). Zur Konstruktion, Überprüfung und Validierung des Instrumentes sei ebenfalls auf diesen Artikel verwiesen.
Vgl. Maznevski et al. (2002), S. 290.
De Kultur ein sehr weit gefasstes Konstrukt ist und auch die dazugehörigen Dimensionen bzw. Werteorientierungen relativ breit angelegt sind, empfahl sich hier ein siebenstufiges Antwortformat, um eine größere Genauigkeit bei der Erfassung der verschiedenen Nuancen in den kulturellen Werteorientierungen zu erhalten (Näheres hierzu auch in Maznevski et al., 2002).
Vgl. Müller & Gelbrich (2004), S. 241 ff.
Vgl. Ancona & Caldwell (1992b), S. 329.
Vgl. Albers & Skiera (1999), S. 205; Bortz (1999), S. 433; Backhaus et al. (2003), S. 46.
Das R2, auch Bestimmtheitsmaß genannt, misst die Güte der Anpassung der Regressionsfunktion an die empirischen Daten und ergibt sich aus dem Verhältnis von erklärter Streuung zur Gesamtstreuung. Da das R2 in seiner Höhe durch die Anzahl der Regressoren (Prädiktorvariablen) in der Gleichung beeinflusst ist, wird häufig das angepasste R2 zur Bestimmung der Güte herangezogen. Das angepasste R2 vermindert das einfache Bestimmtheitsmaß um eine Korrekturgröße, die um so größer ist, je größer die Anzahl der Regressoren und je kleiner die Zahl der Freiheitsgrade ist (vgl. Albers & Skiera, 1999, S. 209 f.; Bortz, 1999, S. 435; Backhaus et al., 2003, S. 63 ff.). In der vorliegenden Untersuchung sollen zur besseren Interpretation daher immer beide Bestimmtheitsmaße angegeben werden.
Die F-Statistik, als zweites globales Gütemaß der Regressionsgleichung, bildet ein geeignetes Prüfverfahren zu der Frage, ob das geschätzte Modell auch über die gezogene Stichprobe hinaus für die Grundgesamtheit Gültigkeit besitzt. In die Berechnung der F-Statistik geht daher zusätzlich der Umfang der Stichprobe mit ein (vgl. Albers & Skiera, 1999, S. 212; Bortz, 1999, S. 436; Backhaus et al., 2003, S. 68 f.). Die F-Werte mit der dazugehörigen Vertrauenswahrscheinlichkeit, dass der Test zu einer Annahme der Null-Hypothese (kein Zusammenhang) führt, werden also ebenfalls in der vorliegenden Untersuchung immer mit angegeben.
Zur Überprüfung der Güte der einzelnen Regressionskoeffizienten wird üblicherweise die Signifikanz der Standardpartialregressionskoeffizienten, kurz Beta-Gewichte, anhand der t-Statistik geprüft. Diese gibt an, welchen Beitrag eine Prädiktorvariable zur Vorhersage der Kriteriumsvariable leistet (Signifikanz der Beta-Werte). Unter der Nullhypothese (kein Beitrag) folgt die t-Statistik einer t-Verteilung um den Mittelwert Null und es gilt wie oben, dass bei starker Abweichung des empirischen t-Werts vom theoretischen t-Wert die Nullhypothese mit einer gewissen Irrtumswahrscheinlichkeit verworfen werden kann (vgl. Albers & Skiera, 1999, S. 212 f.; Bortz, 1999, S. 434; Backhaus et al., 2003, S. 73 ff.). Auch die Beta-und die entsprechenden t-Werte mit den dazugehörigen Vertrauenswahrscheinlichkeiten werden in der vorliegenden Untersuchung immer mit angegeben.
Vgl. Bortz (1999), S. 435.
Vgl. Albers & Skiera (1999), S. 217 ff.
Vgl. Albers & Skiera (1999), S. 221; Bortz (1999), S. 438; Backhaus et al. (2003), S. 89.
Vgl. Albers & Skiera (1999), S. 221 f.; Backhaus et al. (2003), S. 90.
Vgl. Koutsoyannis (1977); Brosius (2002), S. 564; Albers & Skiera (1999), S. 222.
Vgl. Jaccard, Turrisi & Wan (1990), S. 22.
Vgl. Jaccard, Turrisi & Wan (1990), S. 28 ff.; Jaccard, Wan & Turrisi (1990), S. 472; Aiken & West (1991), S.32.
Sämtliche in der vorliegenden Untersuchung für die Hypothesenprüfung verwendeten statistischen Verfahren wurden mit Hilfe des Statistikprogramms JMP 4.0 durchgeführt (vgl. JMP 4.0/Copyright © 1989–2000, SAS Institute Inc.)
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(2006). Methoden. In: Multikulturelle Arbeitsgruppen. DUV. https://doi.org/10.1007/978-3-8350-9310-2_8
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