Selbstfuhrung im Rahmen verteilter Fuhrung: Eine organisationspsychologische Analyse unter Berucksichtigung virtueller Arbeitsstrukturen

Panja Andreßen Selbstführung im Rahmen verteilter Führung

VS RESEARCH

Panja Andreßen

Selbstführung im Rahmen verteilter Führung Eine organisationspsychologische Analyse unter Berücksichtigung virtueller Arbeitsstrukturen

Mit einem Geleitwort von Prof. Dr. Udo Konradt

VS RESEARCH

Bibliografische Information Der Deutschen Nationalbibliothek Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen Nationalbibliografie; detaillierte bibliografische Daten sind im Internet über abrufbar.

Dissertation Universität zu Kiel, 2007

1. Auflage 2008 Alle Rechte vorbehalten © Deutscher Universitäts-Verlag und VS Verlag für Sozialwissenschaften | GWV Fachverlage GmbH, Wiesbaden 2008 Lektorat: Christina M. Brian / Britta Göhrisch-Radmacher Der Deutsche Universitäts-Verlag und der VS Verlag für Sozialwissenschaften sind Unternehmen von Springer Science+Business Media. www.duv.de www.vs-verlag.de Das Werk einschließlich aller seiner Teile ist urheberrechtlich geschützt. Jede Verwertung außerhalb der engen Grenzen des Urheberrechtsgesetzes ist ohne Zustimmung des Verlags unzulässig und strafbar. Das gilt insbesondere für Vervielfältigungen, Übersetzungen, Mikroverfilmungen und die Einspeicherung und Verarbeitung in elektronischen Systemen. Die Wiedergabe von Gebrauchsnamen, Handelsnamen, Warenbezeichnungen usw. in diesem Werk berechtigt auch ohne besondere Kennzeichnung nicht zu der Annahme, dass solche Namen im Sinne der Warenzeichen- und Markenschutz-Gesetzgebung als frei zu betrachten wären und daher von jedermann benutzt werden dürften. Umschlaggestaltung: KünkelLopka Medienentwicklung, Heidelberg Gedruckt auf säurefreiem und chlorfrei gebleichtem Papier Printed in Germany ISBN 978-3-8350-7025-7

Geleitwort

In den gegenwärtigen Theorieansätzen der Organisationsforschung kommt der dezentralen und selbststeuernden Führung eine wachsende Bedeutung zu. Für die Organisationsmitglieder ist damit in der Regel eine größere Eigenverantwortung verbunden, während sich demgegenüber der Einfluss an interaktionaler Führung durch den Vorgesetzten verringert. Betrachtet man die vorliegenden Arbeiten zur Selbstführung näher, so werden verschiedene Defizite deutlich. Erstens ist weitgehend ungeklärt, wie die empirisch nachgewiesenen positiven Zusammenhänge zwischen Selbstführung auf Leistung zustande kommen. So könnte Selbstführung neben interaktionaler Führung eine eigenständige Wirkung auf die Motivation und Leistung der Geführten ausüben. Beide Führungsformen würden gleichzeitig auf die Motivation und Leistung wirken, wobei sich deren Effekte addieren könnten. Eine andere Funktion der Selbstführung könnte darin liegen, dass durch das Führungsverhalten des Vorgesetzten erst Selbstführungsprozesse im Geführten ausgelöst werden, die somit die Wirkung interaktionaler Führung auf die Outputvariablen erklären könnten. In diesem Falle würden wir eine mediierende Wirkung annehmen. Fasst man Selbstführung jedoch als Mediator auf, so kann sie wiederum motivationale Prozesse determinieren oder durch diese selbst beeinflusst sein. Allein die Vielfalt der möglichen Optionen verdeutlicht den Bedarf. Ein zweites Defizit vorliegender Konzepte zur Selbstführung, insbesondere der Theorie der Selbstführung von Manz und Neck, liegt in der individuumszentrierten Fokussierung. Auf die Gruppe und die Organisation bezogene Einflussgrößen auf die individuelle Motivation und Leistung, wie sie in Konzepten verteilter Führung thematisiert werden, könnten die Erklärungskraft wesentlich steigern. Schließlich ist der theoretische Status, den das Selbstführungskonstrukt im Rahmen einer Gesamtkonstellation einer verteilten Führung einnimmt, unklar. So wurde Selbstführung bisher nicht systematisch in Zusammenhang zu anderen, auch komplementären Führungskonzepten gestellt. Die vorliegende Arbeit greift diese bestehenden Defizite in der Selbstführungsforschung auf und schließt diese Forschungslücken. Der zentrale Ansatzpunkt der Arbeit besteht deshalb zunächst darin, den Zusammenhang zwischen kognitiven Prozessen bzw. Verhaltensmustern und Zielgrößen zu erklären. Zur Erklärung der Wirkungsweise der Selbstführung werden das Handlungsphasenmodell von Heckhausen sowie eine Motivations-

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Geleitwort

theorie der Erwartungs-Wert-Familie herangezogen. Von zentraler Bedeutung ist dabei die Unterscheidung zwischen Prozessen der Zielwahl (Motivation) und der Zielrealisierung (Volition). Auf dieser Grundlage werden daher drei konkurrierende Modelle aufgestellt, die kompatibel zum Konstrukt der Selbstführung sind. Demnach kann Selbstführung (a) neben den drei oben beschriebenen Führungsinstanzen einen weiteren Inputfaktor darstellen, (b) als motivationsbedingende Komponente zwischen der transformationalen Führung und der Motivation eingeordnet oder (c) als volitionale Komponente aufgefasst werden, die motivationalen Prozessen nachgeschaltet ist. Eine zweite Zielrichtung ist auf die Untersuchung des Einflusses situativer Merkmale gerichtet. Hierzu werden Hypothesen hinsichtlich unterschiedlicher Wirkweisen der Zusammenhänge zwischen konventionellen und virtuellen Arbeitsstrukturen aufgestellt. Mit der transformationalen Führung wurde ein interaktionaler Führungsansatz für das Untersuchungsmodell gewählt, der in der gegenwärtigen Führungsforschung eine große Aufmerksamkeit besitzt. Dieser Ansatz ist nicht zwingend, erlaubt aber die Anschlussfähigkeit der Befunde an das zu großen Teilen empirisch gesicherte Full Range Leadership Model. Zur Überprüfung der Fragestellungen wurden annährend 700 Teammitglieder aus insgesamt mehr als 120 Teams herangezogen. Damit hebt sich die Studie deutlich und in positiver Weise gegenüber zahlreichen Studien im Bereich der Führungsforschung ab, die mit verhältnismäßig kleinen Stichproben arbeiten. Hervorzuheben sind auch die aufwändigen Strukturgleichungsanalysen, deren Wahl und Anwendung durch eine sorgfältige Prüfung der methodischen Voraussetzungen schlüssig begründet werden. Eine kritische Diskussion der erzielten Befunde vor dem Hintergrund interner und externer Validität relativiert nicht nur die Befunde in angemessener Weise, sondern zeigt zugleich auch neue Fragestellungen für zukünftige Forschungen auf. Insgesamt gesehen stellt die Arbeit einen wichtigen empirischen Beitrag zur Führungsforschung dar, da Selbstführung erstmals in den Kontext transformationaler Führung gestellt und dabei die Rolle der Selbstführung in einem umfangreichen Modell der verteilten Führung betrachtet wird. Es wird die klassische Orientierung der Führungsforschung überwunden, die traditionell auf die Identifikation von Erfolgsfaktoren ausgerichtet ist, da hier die Zusammenhänge zwischen den Erfolgsfaktoren und Zielgrößen durch Hinzuziehung von motivationalen und dispositionellen Einflussfaktoren erklärt werden. Zudem erlaubt die breite Anzahl von Kriterien aus der Führungsforschung und der organisationspsychologischen Gruppenforschung, die in einen Zusammenhang zur Selbstführung gestellt werden, neue Einsichten, wie etwa zum Zusammenhang zwischen Selbstführung und betrieblichem Commitment oder der moderierenden Wirkung der computerunterstützten Zusammenarbeit.

Geleitwort

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Zusammengenommen handelt es sich um eine theoretisch innovative wie empirisch überzeugende Arbeit, die für diverse Lesergruppen von Interesse sein kann. So besitzt die Arbeit für Organisationswissenschaftler eine hohe Relevanz, da bedeutende Fortschritte in theoretischer und empirischer Hinsicht gemacht werden. Die detaillierte und umfassende Darstellung der Konzepte und Befunde der Selbstführungstheorie sowie selbststeuernder Arbeitsgruppen verschafft Lesern verschiedener Fachrichtungen einen aktuellen und umfassenden Überblick über den „State of the art“. Nicht zuletzt werden messtheoretisch fundierte und „praxistaugliche“ Skalen zur Verfügung gestellt, die zur Analyse von Selbstführung im betrieblichen Zusammenhang, etwa im Zuge von Unternehmensbefragungen, von hohem praktischen Wert sind. Ich wünsche der Schrift eine interessierte Leserschaft. Professor Dr. Udo Konradt

Vorwort

An dieser Stelle möchte ich mich bei allen bedanken, die mir bei der Erstellung dieser Dissertation mit ihrer Unterstützung zur Seite gestanden haben. Ein besonderer Dank gilt meinem Doktorvater Prof. Dr. Udo Konradt, der bei der Betreuung der Arbeit stets diskussionsbereit war und mich mit Anregungen und konstruktiver Kritik vielfältig unterstützt hat. Dank gilt auch meinem Zweitgutachter Prof. Dr. Jens Möller. Diese Arbeit ist im Rahmen des Forschungsprojektes „Verteilte Führung und Motivation in virtuellen Teams“ entstanden und wurde durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) finanziell gefördert, der ich sehr verbunden bin. Bedanken möchte ich mich auch bei den teilnehmenden Unternehmen und insbesondere allen Teamleitungen und Teammitgliedern, die mit ihrer offenen und aktiven Mitarbeit sowie mit ihrem Interesse diese Untersuchung erst möglich gemacht haben. Julia Hoch möchte ich für ihre zielführende und konzentrierte Zusammenarbeit an dem gemeinsamen Projekt danken; ohne sie wäre es nicht möglich gewesen, die Daten in solch kurzer Zeit zu erheben. Timo Christophersen hat mir durch kritisches Lesen der Arbeit sehr geholfen, ebenso durch motivierende Gespräche und seine methodischen Anregungen. Ihm sei an dieser Stelle ebenfalls gedankt. Meinen Kollegen Oliver Rack, Annika Wiedow und Thomas Ellwart danke ich für die mentale Unterstützung sowie all denjenigen, die mir redaktionell Hilfe geleistet haben. Ein ganz herzlicher Dank geht an meine Eltern für jede Art von Unterstützung und hier insbesondere an meine Mutter, die mir über manche Stunde des Zweifels hinweggeholfen hat. Der Helene-von-Arnim-Familienstiftung, die zu Ehren meiner Großmutter gegründet wurde, gilt mein Dank für die finanzielle Unterstützung meiner Publikation. Besonders bedanke ich mich bei Björn Goerke für seine Geduld, das kritische Korrekturlesen und vor allem für seine Fähigkeit, mir gerade in der Endphase der Arbeit immer wieder Ruhe zu vermitteln. Panja Helene Lieselotte Andreßen

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis ....................................................................................... 15 Tabellenverzeichnis ............................................................................................ 17 Abkürzungsverzeichnis....................................................................................... 21 1

Einleitung.......................................................................................... 25

2

Theoretischer Hintergrund ............................................................. 31

2.1 2.1.1 2.1.2 2.1.3 2.1.4

Führung.............................................................................................. 31 Verteilte Führung............................................................................... 32 Full Range Leadership Model............................................................ 37 Transformationale Führung ............................................................... 40 Theorie der Führungssubstitute.......................................................... 43

2.2 2.2.1 2.2.2 2.2.3 2.2.4

Selbstführung ..................................................................................... 45 Grundlagen des Konzeptes ................................................................ 45 Abgrenzung zu anderen Konzepten ................................................... 47 Strategien der Selbstführung.............................................................. 49 Selbstführung im Gruppenkontext ..................................................... 55

2.3 2.3.1 2.3.2 2.3.3

Wirkweisen der Selbstführung........................................................... 60 Handlungsphasenmodell .................................................................... 61 Motivation.......................................................................................... 64 Volition .............................................................................................. 74

2.4 2.4.1 2.4.2

Erfolgsgrößen..................................................................................... 79 Leistung ............................................................................................. 83 Commitment ...................................................................................... 84

2.5 2.5.1

Einordnung der Selbstführung in ein Handlungsmodell .................... 85 Selbstführung im Zusammenhang mit transformationaler Führung .. 86

12

Inhaltsverzeichnis

2.5.2 2.5.3

Selbstführung als motivationsbedingende Komponente .................... 88 Selbstführung als volitionale Komponente ........................................ 89

3

Ableitung der Fragestellung............................................................ 91

3.1

Untersuchungsmodell ........................................................................ 91

3.2

Modellvergleich ................................................................................. 93

3.3

Inhaltliche Hypothesen ...................................................................... 95

4

Untersuchungsplanung.................................................................... 99

4.1 4.1.1 4.1.2 4.1.3

Untersuchungsinstrumente................................................................. 99 Fragebogen als Untersuchungsinstrument ....................................... 100 Elektronische Befragung als Datenerhebungsmethode.................... 100 Übersetzung des Fragebogens.......................................................... 101

4.2 4.2.1 4.2.2 4.2.3 4.2.4 4.2.5

Operationalisierung der zentralen Konstrukte ................................. 102 Unabhängige Variablen ................................................................... 102 Vermittelnde Variablen.................................................................... 103 Abhängige Variablen ....................................................................... 104 Moderatoren..................................................................................... 105 Weitere Variablen ............................................................................ 107

4.3 4.3.1 4.3.2 4.3.3 4.3.4

Störfaktoren ..................................................................................... 107 Umgebungsbedingungen.................................................................. 108 Common Method Biases.................................................................. 108 Reihenfolge der Items ...................................................................... 109 Erwartungen auf Seiten der Teilnehmenden .................................... 111

4.4

Analyseebene ................................................................................... 113

4.5 4.5.1 4.5.2 4.5.3 4.5.4 4.5.5 4.5.6 4.5.7

Statistische Methoden zur Datenanalyse.......................................... 114 Überprüfung der Grundvoraussetzungen ......................................... 115 Beurteilung der Skalengüte.............................................................. 118 Datenaggregation ............................................................................. 123 Korrelationsanalyse ......................................................................... 124 Voraussetzungen für Multivariate Analysen.................................... 124 Strukturgleichungsmodelle .............................................................. 126 Moderationsanalyse ......................................................................... 131

Inhaltsverzeichnis

13

5

Untersuchungsdurchführung........................................................ 133

5.1 5.1.1 5.1.2 5.1.3 5.1.4

Verlauf der empirischen Untersuchung ........................................... 133 Akquisephase im Rahmen des DFG-Projektes ................................ 133 Vorbereitungsphase ......................................................................... 135 Computergestützte Befragung ......................................................... 136 Feedback an die Teams.................................................................... 137

5.2

Beschreibung der Stichprobe ........................................................... 137

5.3

Virtualität der Teams ....................................................................... 139

5.4

Probleme bei der Datenerhebung..................................................... 142

6

Ergebnisteil..................................................................................... 145

6.1 6.1.1 6.1.2 6.1.3 6.1.4 6.1.5 6.1.6 6.1.7

Überprüfung der Voraussetzungen .................................................. 145 Fehlende Werte ................................................................................ 145 Ausreißer.......................................................................................... 146 Normalverteilung ............................................................................. 147 Überprüfung der Skalengüte ............................................................ 148 Überprüfung des Teamagreements .................................................. 174 Vergleich Online- vs. Papierversion ................................................ 175 Substichprobenspezifische Unterschiede ......................................... 177

6.2 6.2.1 6.2.2

Untersuchung der korrelativen Zusammenhänge............................. 178 Korrelationsanalyse auf Gruppenebene ........................................... 179 Korrelationsanalyse auf Individualebene......................................... 181

6.3 6.3.1 6.3.2 6.3.3

Vorbereitung der Strukturgleichungsanalysen................................. 184 Überprüfung der multivariaten Voraussetzungen ............................ 184 Parceling .......................................................................................... 186 Powerbestimmung ........................................................................... 187

6.4 6.4.1 6.4.2 6.4.3 6.4.4

Modellvergleiche ............................................................................. 188 Modellvergleich: Leistung (Instrumentalität) .................................. 189 Modellvergleich: Leistung (Selbstwirksamkeit) .............................. 192 Modellvergleich: Commitment (Instrumentalität) ........................... 195 Modellvergleich: Commitment (Selbstwirksamkeit) ....................... 198

6.5 6.5.1

Moderation....................................................................................... 201 Moderation: Zusammenhang transformationale Führung und Selbstführung ................................................................................... 201 Moderation: Zusammenhang Selbstführung und Motivation .......... 206

6.5.2

14

Inhaltsverzeichnis

7

Diskussion....................................................................................... 211

7.1 7.1.1 7.1.2 7.1.3

Güte der erhobenen Daten ............................................................... 211 Beurteilung der Stichprobe .............................................................. 211 Grad der Virtualität .......................................................................... 213 Erfassung der zentralen Variablen ................................................... 215

7.2 7.2.1 7.2.2

Bewertung des methodischen Vorgehens ........................................ 221 Beurteilung des statistischen Vorgehens.......................................... 222 Bewertung der Analyseebene .......................................................... 224

7.3 7.3.1 7.3.2

Untersuchung der Zusammenhänge................................................. 226 Diskussion der Modellvergleiche..................................................... 226 Diskussion der Moderation .............................................................. 232

7.4 7.4.1 7.4.2 7.4.3

Implikationen für Forschung und Praxis.......................................... 235 Abschließende Bewertung der Fragestellungen............................... 236 Einschränkungen und weiterführende Forschungsfragen ................ 239 Handlungsempfehlungen für die Praxis ........................................... 241

Literaturverzeichnis ....................................................................................... 245 Anhang

......................................................................................................... 267

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Abbildung 2: Abbildung 3: Abbildung 4: Abbildung 5: Abbildung 6: Abbildung 7: Abbildung 8: Abbildung 9: Abbildung 10: Abbildung 11: Abbildung 12: Abbildung 13: Abbildung 14:

Konzept der verteilten Führung (Konradt et al., 2006).............. 34 Dimensionen der transformationalen Führung (Bass, 1985) ..... 41 Hierarchischer Aufbau des Konzeptes der Selbstführung (in Anlehnung an Houghton & Neck, 2002)................................... 50 Das Rubikon-Modell der Handlungsphasen (Heckhausen & Gollwitzer, 1987)....................................................................... 62 Hauptkomponenten des VIST-Modells nach Hertel (2002) ...... 66 Input-Process-Output Modell zur Analyse von Gruppenverhalten und Performanz nach McGrath (1964) ...................................... 82 Untersuchungsmodell mit den drei Modellvarianten................. 92 Neunfaktorielles Modell der CFA für den RSLQ.................... 161 Modell der CFA für die VIST-Komponenten ......................... 169 Modell CFA Commitment....................................................... 172 Spezifikation der Vergleichsmodelle Leistung (Motivationskomponente Instrumentalität) ............................. 190 Spezifikation der Vergleichsmodelle Leistung (Motivationskomponente Selbstwirksamkeit) ......................... 193 Spezifikation der Vergleichsmodelle Commitment (Motivationskomponente Instrumentalität) ............................. 196 Spezifikation der Vergleichsmodelle Commitment (Motivationskomponente Selbstwirksamkeit) ......................... 199

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Tabelle 2: Tabelle 3: Tabelle 4: Tabelle 5: Tabelle 6: Tabelle 7: Tabelle 8: Tabelle 9: Tabelle 10: Tabelle 11: Tabelle 12: Tabelle 13: Tabelle 14: Tabelle 15: Tabelle 16: Tabelle 17: Tabelle 18: Tabelle 19: Tabelle 20: Tabelle 21: Tabelle 22: Tabelle 23: Tabelle 24: Tabelle 25:

Auswahlkriterien zur Überprüfung der Skalengüte ...................... 123 Anzahl Teammitglieder pro Land ................................................. 138 Kennwerte der CMC- Kommunikation mit dem Teamleiter ........ 140 Kennwerte der CMC-Kommunikation mit den Teammitgliedern 140 Kennwerte des Verteiltheitsgrades................................................ 141 Kennwerte der Virtualitäts-Indizes ............................................... 142 Multivariate Ausreißer .................................................................. 147 Rotierte Komponentenmatrix MLQ.............................................. 149 Güte der Skala Idealized Influence attributed ............................... 150 Güte der Skala Idealized Influence behavior ................................ 150 Güte der Skala Intellectual Stimulation ........................................ 151 Güte der Skala Inspirational Motivation ....................................... 151 Güte der Skala Individual Consideration ...................................... 152 Modellgüte der CFA für den MLQ ............................................... 152 Faktorladungen der CFA des einfaktoriellen Modell des MLQ.... 153 Kennwerte der Gesamtskala transformationale Führung .............. 154 Rotierte Faktorenmatrix RSLQ..................................................... 155 Güte der Skala eigene Zielsetzung................................................ 156 Güte der Skala Selbstbelohnung ................................................... 156 Güte der Skala Selbstbestrafung ................................................... 157 Güte der Skala Selbstbeobachtung................................................ 157 Güte der Skala Selbsterinnerung................................................... 158 Güte der Skala erfolgreiche Leistung imaginieren........................ 158 Güte der Skala Selbstgespräch...................................................... 159 Güte der Skala eigene Überzeugungen und Sichtweisen bewerten........................................................................................ 159 Tabelle 26: Güte der Skala auf natürliche Belohnung fokussieren .................. 160 Tabelle 27: Modellgüte der CFA für den RSLQ.............................................. 161

18 Tabelle 28: Tabelle 29: Tabelle 30: Tabelle 31: Tabelle 32: Tabelle 33: Tabelle 34: Tabelle 35: Tabelle 36: Tabelle 37: Tabelle 38: Tabelle 39: Tabelle 40: Tabelle 41: Tabelle 42: Tabelle 43: Tabelle 44: Tabelle 45: Tabelle 46: Tabelle 47: Tabelle 48: Tabelle 49: Tabelle 50: Tabelle 51: Tabelle 52: Tabelle 53: Tabelle 54: Tabelle 55:

Tabellenverzeichnis

Faktorladungen der CFA zum neunfaktoriellen Modell (RSLQ).. 162 Güte der Skalen zu den übergeordneten Selbstfühungsstrategien. 163 Rotierte Faktorenmatrix VIST ...................................................... 164 Güte der Skala Valenz .................................................................. 165 Güte der Skala Instrumentalität..................................................... 165 Güte der Skala Selbstwirksamkeit ................................................ 166 Güte der Skala Vertrauen in die Integrität .................................... 166 Güte der Skala Vertrauen in die aufgabenbezogene Kompetenz .. 167 Güte der Skala Vertrauen in die arbeitsbezogene Einstellung ...... 167 Güte der Skala Vertrauen in die Glaubwürdigkeit des Fachwissens .................................................................................. 168 Modellgüte der CFA zur Motivation (VIST) ................................ 169 Faktorladungen der CFA zu den VIST-Komponenten.................. 170 Güte der Skala Leistung................................................................ 171 Faktorenmatrix Commitment........................................................ 171 Güte der Skala Commitment......................................................... 172 Faktorladungen der CFA zum Commitment................................. 173 Modellgüte der CFA zum Commitment ....................................... 173 Angaben zum Teamagreement: Kennwerte der rwg....................... 174 t-Tests zur Überprüfung von Unterschieden bei der Art der Beantwortung............................................................................... 176 t-Tests zur Überprüfung von Unterschieden hinsichtlich einer Substichprobe................................................................................ 177 Pearson-Korrelationen zwischen den Inputvariablen, den Prozessvariablen und den Leistungsmaßen auf Gruppenebene.... 180 Pearson-Korrelationen zwischen den Inputvariablen, den Prozessvariablen und den Leistungsmaßen auf Individualebene .. 182 Schiefe und Exzess der Skalen...................................................... 184 Multikollinearitätsdiagnose........................................................... 185 Parcelbildung ................................................................................ 186 Itemkennwerte der Parcels ............................................................ 187 Powerbestimmung für die Strukturgleichungsmodelle ................. 188 Modellgüte Leistung (Motivationskomponente Instrumentalität). 191

Tabellenverzeichnis

19

Tabelle 56: Faktorladungen des Modells 2 Leistung (Motivationskomponente Instrumentalität)............................................................................ 191 Tabelle 57: Modellgüte Leistung (Motivationskomponente Selbstwirksamkeit)........................................................................ 193 Tabelle 58: Faktorladungen des Modells 2 Leistung (Motivationskomponente Selbstwirksamkeit)........................................................................ 194 Tabelle 59: Modellgüte Commitment (Motivationskomponente Instrumentalität)............................................................................ 197 Tabelle 60: Faktorladungen des Modells 2 Commitment (Motivationskomponente Instrumentalität)................................... 197 Tabelle 61: Modellgüte Commitment (Motivationskomponente Selbstwirksamkeit)........................................................................ 200 Tabelle 62: Faktorladungen des Modells 2 Commitment (Motivationskomponente Selbstwirksamkeit)............................... 200 Tabelle 63: Mediansplit Virtualität Teamleiter................................................ 202 Tabelle 64: Modellgüte uneingeschränkte Modelle Leistung (transformationale Führung – Selbstführung) ............................................................. 203 Tabelle 65: Mehrgruppenvergleiche Leistung (transformationale Führung – Selbstführung)............................................................................... 203 Tabelle 66: Modellgüte uneingeschränkte Modelle Commitment (transformationale Führung - Selbstführung)................................ 204 Tabelle 67: Mehrgruppenvergleiche Commitment (transformationale Führung – Selbstführung)............................................................................... 205 Tabelle 68: Mediansplit Teamvirtualität.......................................................... 206 Tabelle 69: Modellgüte uneingeschränkte Modelle Leistung (Selbstführung Motivation) ................................................................................... 207 Tabelle 70: Mehrgruppenvergleiche Leistung (Selbstführung - Motivation) .. 207 Tabelle 71: Modellgüte uneingeschränkte Modelle Commitment (Selbstführung - Motivation) ........................................................ 208 Tabelle 72: Mehrgruppenvergleiche Commitment (Selbstführung Motivation) ................................................................................... 209

Abkürzungsverzeichnis

Į Į' ADF AIC AV behav CEM CET CFA CFI cmctl cmctm com COM c.r. d ǻĮ df df ger. Diff EFA eli Ex ez FL gesamt GLS G(r+)

Cronbachs Alpha (Reliabilität) Cronbachs Alpha adjustiert Asymptotically Distribution-Free Akaike-Information-Criterion Abhängige Variable verhaltensorientierte Strategien Collective-Effort-Model Cognitive-Evaluation Theory Konfirmatorische Faktorenanalyse Comparative-Fit-Index Computermediierte Kommunikation mit dem Teamleiter Computermediierte Kommunikation mit den Teammitgliedern Commitment Commitment (latentes Konstrukt) Kritischer Wert Effektstärke Alpha if item deleted Freiheitsgrade gerundete Freiheitsgrade Differenz Explorative Faktorenanalyse Erfolgreiche Leistung imaginieren Exzess eigene Zielsetzung Faktorladung Gesamtstichprobe General Least Squares gewichtete durchschnittliche Korrelation

22 HI90 HLM Hrsg. ic iia iib im instr INSTR is isolat konst Ȝ LEIST leist_fr leist_se LO90 LMX M m max MbO min ML MLQ ML-SEM N nb overlap P p PLS ȡ r

Abkürzungsverzeichnis

obere Grenze des 90 %-Vertrauensintervalls Hierarchische Lineare Modellierung Herausgeber Individualized Consideration Idealized Influence attributed Idealized Influence behavior Inspirational Motivation Instrumentalität Instrumentalität (latentes Konstrukt) Intellectual Stimulation Isolation-Index Konstruktive Strategien Eigenwert Leistung (latentes Konstrukt) Leistung fremd eingeschätzt Leistung selbst eingeschätzt untere Grenze des 90 %-Vertrauensintervalls Leader-Member-Exchange Mittelwert Anzahl der Tests Maximum Management-by-Objectives Minimum Maximum Likelihood Multifactor Leadership Questionnaire Multilevel structural equation modeling Stichprobengröße auf natürliche Belohnung fokussieren Overlap Index Itemschwierigkeit Signifikanzniveau Partial Least Squares korrigierte Korrelation Korrelation

Abkürzungsverzeichnis

rjt r(wg) RMSEA role RSLQ RSLQ-D s_ sbb sbe sbl sbs Sch SD SDT SE SEW se selbges SEM separat SF sg site SRMR Stand FL sub TFF trans trans_p Transf. üsb UV val verteilt

Trennschärfe Interrater Aggreement Root-Mean-Square-Error-of-Approximation Role-Index Revised Self-Leadership Questionnaire Revised Self-Leadership Questionnaire deutsche Version Skala Selbstbeobachtung Selbsterinnerung Selbstbelohnung Selbstbestrafung Schiefe Standardabweichung Self-Determination Theory Standardfehler Selbstwirksamkeit (latentes Konstrukt) Selbstwirksamkeit Selbstführung gesamt Structural equation modeling Separation-Index Selbstführung (latentes Konstrukt) Selbstgespräch Site-Index Standardized-Root-Mean-Square-Residual Standardisierte Faktorladung Substichprobe transformationale Führung (latentes Konstrukt) transformationale Führung Parcel transformationale Führung Transformation eigene Überzeugungen und Sichtweisen bewerten Unabhängige Variable Valenz Verteiltheit gesamt

23

24 vertrges vertr_ae vertr_f vertr_i vertr_k VIE VIF virt_tm virt_tl VIST Ȥ2 Ȥ2diff

Abkürzungsverzeichnis

Vertrauen gesamt Vertrauen in die arbeitsbezogene Einstellung Vertrauen in die Glaubwürdigkeit des Fachwissens Vertrauen in die Integrität Vertrauen in die aufgabenbezogene Kompetenz Valenz-Instrumentalität-Erwartung Variance-Inflation-Factor Teamvirtualität Virtualität Teamleiter Valenz-Instrumentalität-Selbstwirksamkeit-Teamvertrauen Chi-Quadrat-Wert Chi-Quadrat-Differenzwert

1 Einleitung

Die Fragen „Was ist Führung?“ und „Wie führt Führung zum Erfolg?“ beschäftigen Theoretiker und Praktiker schon seit langer Zeit. Führung beschreibt einen weit gefassten Begriff, über den in der Literatur kein Konsens besteht (vgl. Neuberger, 2002). Hertel und Konradt (2004, S. 171) z.B. definieren Führung allgemein als „alle Maßnahmen der gezielten Beeinflussung des Verhaltens und Erlebens von Personen in Organisationen“. Zentrale Aufgaben der Führung sind nach ihrer Auffassung ferner die zielorientierte Koordination arbeitsteiligen Handelns und dessen Kontrolle, die Motivierung von Mitarbeitern, die Förderung der sozialen Integration der Mitglieder in Teams, Abteilungen und Unternehmen sowie der Qualifizierung der Mitarbeiter. Die Frage „Was ist Führung?“ kann nicht universell beantwortet werden. Es existiert eine Vielzahl von unterschiedlichen Auffassungen über die Formen von Führung. Zudem hat sich im Rahmen der Globalisierung und der Entwicklung neuer Informations- und Kommunikationstechnologien in den letzten Jahrzehnten eine Reihe neuer Führungskonzepte entwickelt. Im Folgenden ist es daher notwendig, zunächst einen kurzen Überblick über die Entwicklung verschiedener Konzepte zu geben, um daraus die Relevanz dieser neuen Führungsansätze abzuleiten. Im Zeitalter der Industrialisierung waren systematisch koordinierende und kontrollierende Managementansätze gefordert, um die schnell wachsenden Industrieorganisationen zu leiten. So führte Anfang des 20. Jahrhunderts die Entwicklung des Scientific Managements durch Taylor (1903) zu einer strikten Teilung von Hand- und Kopfarbeit und damit zu einer Befehls- und Kontrollkultur der Vorgesetzten gegenüber den Arbeitnehmern. Dieser Ansatz einer starken so genannten Top-Down-Kontrolle setzte sich in seinen Grundzügen über das 20. Jahrhundert hinweg fort und spiegelt sich auch heute noch in Führungskonzepten wider (Pearce & Manz, 2005). Dennoch gibt es eine Reihe von Beispielen anderer Führungsformen, die nicht auf Vorschriften, Befehlen und Kontrolle basieren. Mit Beginn der 30er Jahre des 20. Jahrhunderts kam die Führungsforschung verstärkt zu der Überzeugung, dass die Erkenntnisse über die psychologischen Bedürfnisse und die Motivationsquellen der Geführten für den Führungsprozess eine wichtige Grundlage liefern, um die Mitarbeiter besser in ein produktives System integrieren zu können. Vor diesem Hintergrund wurden Ansätze entwi-

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Einleitung

ckelt, die stärker auf einen Austauschprozess zwischen dem Vorgesetzten und dem Geführten fokussieren und neben dem Einfluss der Führungskraft auch den der Mitarbeiter zulassen. Ein Vertreter dieser Kategorie von Führungstheorien ist z.B. die zielorientierte Führung im Sinne des Management-by-Objectives (Drucker, 1954). Die Entwicklung hin zur Einbeziehung der Mitarbeiter in den Führungsprozess wurde auch in den folgenden Jahrzehnten vorangetrieben. So stellt etwa der Leader-Member-Exchange-Ansatz (Graen, 1976; Graen & Schiemann, 1978) die Rolle der Geführten stärker in den Vordergrund und fokussiert auf die Qualität der Beziehung zwischen Vorgesetzten und Mitarbeitern. Ein heute weit verbreitetes Führungskonzept, das als Prototyp für die traditionellen Ansätze angesehen werden kann, stellt das Full Range Leadership Model (Bass & Avolio, 1997) dar. Dem Modell nach kommen sowohl kontrollierende als auch mitarbeiterbeteiligende Elemente im Führungsprozess zum Tragen. Mit transaktionaler Führung, die im Austausch für Anreize und Belohnungen die Folgsamkeit der Geführten einfordert, wird die einseitige Einflussnahme von Seiten der Führungskraft auf den Mitarbeiter beschrieben. Der Ansatz der transformationalen Führung nutzt hingegen andere Elemente wie die Beeinflussung von Werten und Zielen durch persönliche Ausstrahlung der Führungskraft und das Erzeugen einer gemeinsamen Vision, um die Mitarbeiter zu ziel- und erfolgsorientiertem Handeln anzuregen, und zielt damit auf die Motivationsprozesse ab. Eine wesentliche Erweiterung dieser hierarchisch ausgerichteten Führungsansätze wird in der Theorie der Führungssubstitute vorgenommen (Kerr & Jermier, 1978). Dieses Konzept macht neben dem Verhalten der Führungskraft andere Einflussgrößen für den Erfolg mit verantwortlich, die zusätzlich oder anstelle des Vorgesetzten ihre Wirkung entfalten, z.B. Personen oder Sachen. Aufbauend auf dieser theoretischen Grundannahme wurde das Selbstmanagement bzw. die Selbstführung der Mitarbeiter (Manz & Sims, 1980) als ein Führungssubstitut angesehen. Mit dem Konzept der Selbstführung ist eine Fokusänderung verbunden, die die Geführten selbst in den Vordergrund stellt. Nach diesem Ansatz sind Organisationsmitglieder auf allen Ebenen in der Lage, mit Hilfe verschiedener Strategien ihre Arbeitshandlungen zu steuern und sich zu einem gewissen Grad selbst zu führen (Pearce & Manz, 2005). Die Mitarbeiter erhalten damit eine größere Eigenverantwortung und der Bedarf an Führungs- und Kontrollfunktionen des Vorgesetzten verringert sich. Insbesondere vor dem Hintergrund der Globalisierung kommt diesen Ansätzen eine wichtige Bedeutung zu. Schließlich stehen viele Organisationen vor der Herausforderung, mit der schnellen technologischen Weiterentwicklung und zunehmend dezentralisierten Strukturen umzugehen, um weiterhin wettbewerbsfähig zu sein (Houghton, Neck & Manz, 2003).

Einleitung

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Neben der Ausrichtung auf eine stärkere Eigenverantwortlichkeit der Mitarbeiter müssen im Rahmen der weiten Verbreitung der Teamarbeit und teambasierten Organisationsstrukturen die traditionell eher hierarchisch orientierten Führungskonzepte auch an die kollaborative Arbeit und die kollektive Verantwortung der Teammitglieder angepasst werden (Pearce & Conger, 2003b; Wurst & Högl, 2002). Dabei rücken immer stärker Führungsstrukturen in den Vordergrund, bei denen der Führungseinfluss im Sinne des Shared Leadership (Pearce & Conger, 2003b) gleichermaßen von mehreren Personen ausgeübt wird. Das Konzept der verteilten Führung (Konradt, Hoch & Andreßen, 2006) ist auf den Führungseinfluss unterschiedlicher Instanzen ausgerichtet und greift diese neuen geteilten Führungsstrukturen mit auf. Neben den vorgestellten personalen Instanzen (Führungskraft bzw. Team) beinhaltet die verteilte Führung zudem die Instanz der Strukturellen Führung, die auf der Ebene der Organisation angesiedelt ist. Die empirische Führungsforschung ist auf die Identifizierung von Erfolgsfaktoren ausgerichtet. Bei der Beantwortung der Frage „Wie führt Führung zum Erfolg?“ muss berücksichtigt werden, dass Führung nicht unabhängig vom Geführten betrachtet werden kann. Der Führungserfolg hängt mit davon ab, welche intrapersonalen Prozesse auf Seiten des Mitarbeiters durch den Führungseinfluss angeregt werden. Diese intrapersonalen Prozesse nehmen eine vermittelnde Funktion zwischen der Führung und dem Erfolg von Mitarbeitern ein und können zur Erklärung der Wirkung von Führungsverhalten beitragen. Das Rubikon-Modell der Handlungsphasen von Heckhausen und Gollwitzer (1987) beschreibt einen Handlungsprozess, der von der Entscheidung für eine bestimmte Handlungsalternative über die Intensität und Ausdauer bei der Handlungsverfolgung bis hin zur Bewertung der erzielten Ergebnisse reicht. Eine wichtige vermittelnde Rolle in der prädezisionalen Phase wird der Mitarbeitermotivation zugeschrieben, die durch das Führungsverhalten angestoßen wird und sich erfolgsförderlich auswirken soll. Dabei sind u.a. Prozesse wie das aufgabenspezifische Selbstvertrauen (Selbstwirksamkeit) und die wahrgenommene Bedeutung des eigenen Beitrags für den Erfolg (Instrumentalität) relevant. Zum anderen kann die Volition als bedeutender intrapersonaler Prozess in der präaktionalen Phase angesehen werden. Volition beinhaltet verschiedene Regulationsmechanismen, die dann zum Tragen kommen, wenn nach der Entwicklung der Motivation für eine Handlung Selbstkontrolle und Selbstregulation für den erfolgreichen Abschluss der Handlung von Bedeutung sind. Dieses Konzept kann wiederum in einem engen Zusammenhang mit der Selbstführung gesehen werden, die gleichermaßen durch Mechanismen der Selbstkontrolle und der Selbstregulation wirksam wird. Es drängt sich somit die Frage auf, ob nicht auch die

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Einleitung

Selbstführung einen vermittelnden Einfluss im Handlungsprozess zwischen Führung und Erfolg ausübt. Die veränderten organisationalen Rahmenbedingungen erfordern neben neuen Führungsansätzen und teambasierten Arbeitsstrukturen auch die Betrachtung der Umgebungsfaktoren. Die Globalisierung und neue technologische Entwicklungen lassen die Arbeit immer stärker im virtuellen Kontext stattfinden. Durch zunehmende räumliche Verteilung der Unternehmen und den Einsatz leistungsfähiger elektronischer Kommunikationsmedien erwachsen Flexibilität, aber auch neue Herausforderungen, die u.a. durch verringerten face-to-face Kontakt zwischen Vorgesetzten und Mitarbeitern bedingt sind. Die vorliegende Arbeit soll vor diesem Hintergrund eine Verbindung zwischen der hierarchisch orientierten Führung, der Selbstführung und motivationalen Prozessen herstellen, die vor allem im Teamkontext von besonderer Wichtigkeit sind. Der Fokus liegt dabei zum einen auf der Selbstführung und der Frage nach ihrer Rolle in einem Input-Prozess-Output-Modell zwischen Führung, Motivation der Mitarbeiter und Outputgrößen, wie Commitment und Erfolg. Theoretisch sind verschiedene Funktionen der Selbstführung in diesem Handlungsmodell denkbar, die im Rahmen dieser Arbeit erörtert und durch den Vergleich unterschiedlicher Modelle empirisch untersucht werden. Aufgrund der wachsenden Bedeutung virtueller Gruppenarbeitsformen liegt ein weiterer Schwerpunkt auf der Frage, ob sich hinsichtlich der angenommenen Zusammenhänge zwischen Selbstführung, externer Führung und Motivation Unterschiede zwischen virtuellen und konventionellen Arbeitsformen ergeben. Im Folgenden wird der Aufbau der vorliegenden Arbeit kurz dargestellt. Das zweite Kapitel Theoretischer Hintergrund dient zunächst der Darstellung der zentralen Konzepte dieser Untersuchung. Von einem allgemeinen Modell der verteilten Führung ausgehend werden zwei spezielle Führungsaspekte vorgestellt, die für den Kontext dieser Untersuchung entscheidend sind. Im Anschluss werden die Selbstführung, ihre Entwicklung und ihre Bedeutung vor dem Hintergrund der Globalisierung und im Kontext der Teamarbeit sowie virtueller Arbeitsstrukturen erörtert. Es folgt die Betrachtung intrapersonaler Erklärungsmechanismen, der Motivation und der Volition, die einen genaueren Einblick in die Art des Zusammenhangs zwischen der Selbstführung und dem Erfolg geben sollen. Die nachfolgende Klärung des Begriffs „Erfolg“ liefert die Grundlage für die den Theorieteil abschließende Erörterung der Rolle der Selbstführung in einem Handlungsmodell aus Führung, Motivation und Erfolg. Das dritte Kapitel beinhaltet die Ableitung der Fragestellung. Hier wird als Kernstück der Arbeit das Untersuchungsmodell mit drei verschiedenen Rollen der Selbstführung vorgestellt. Im Anschluss wird der aus den verschiedenen Rollen resultierende Modellvergleich dargestellt. Schließlich werden die Hypo-

Einleitung

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thesen für den Vergleich dieser drei möglichen Stellungen der Selbstführung im Gesamtmodell abgeleitet und Annahmen hinsichtlich unterschiedlicher Wirkweisen der Zusammenhänge im Vergleich zwischen konventionellen und virtuellen Arbeitsstrukturen aufgestellt. Gegenstand des vierten Kapitels ist die Untersuchungsplanung, in der die Instrumente der Datenerhebung, die Operationalisierung der Variablen, die Kontrolle von Störfaktoren und die Verfahren zur statistischen Auswertung der Fragestellung beschrieben werden. Das Kapitel fünf ist der Schilderung der Untersuchungsdurchführung gewidmet. In diesem Kapitel wird auf den Verlauf der empirischen Datenerhebung eingegangen. Neben der Stichprobe und dem Virtualitätsgrad der Teams werden auch Probleme der Datenerhebung und der Umgang mit diesen dargestellt. Kapitel sechs beinhaltet die Darstellung der Ergebnisse. Vorausgehenden Analysen zur Güte der einzelnen Messinstrumente folgend werden zunächst die Zusammenhänge zwischen einzelnen Aspekten des Modells betrachtet. Im Anschluss werden hypothesen-geleitet die drei Rollen der Selbstführung im Gesamtmodell anhand verschiedener Vergleichsmöglichkeiten untersucht und abschließend die Frage des Einflusses virtueller Arbeitsstrukturen beleuchtet. Diese Ergebnisse liefern die Grundlage für die in Kapitel sieben folgende Diskussion. Dabei wird zunächst auf die Güte der Stichprobe und die Bewertung des methodischen Vorgehens eingegangen. Im Anschluss erfolgt die Diskussion der zentralen Fragestellungen. Die Arbeit abschließend werden auf Implikationen für Forschung und Praxis eingegangen und aus den Einschränkungen weiterführende Fragestellungen abgeleitet.

2 Theoretischer Hintergrund

Der theoretische Hintergrund dient dazu, die für die Fragestellung dieser Arbeit relevanten Konzepte vorzustellen und von anderen Konzepten abzugrenzen. Der Fokus liegt dabei auf der Selbstführung, die im Zusammenhang mit einer Reihe von anderen führungs- und motivationsbezogenen Konzepten betrachtet werden soll. Da der Kernaspekt dieser Arbeit die Frage nach der Einordnung der Selbstführung in ein umfassendes Handlungsmodell darstellt, werden die Konstrukte Führung, Motivation und Volition jeweils vorgestellt und ihr Zusammenhang mit der Selbstführung diskutiert. Abschließend erfolgen aufbauend auf diesen theoretischen Überlegungen drei mögliche Einordnungen der Selbstführung in ein Modell aus Führung, Motivation und Erfolg.

2.1 Führung Im Zuge der Veränderung organisationaler Strukturen, die einen stärkeren Fokus auf den Einsatz von Teamarbeit legen, und der zunehmenden Abflachung von Hierarchien, hat das Konzept der Führung einen Bedeutungswandel erfahren. Wie bereits angeführt, existiert eine Vielzahl von gängigen Führungsdefinitionen, die unterschiedliche Schwerpunkte setzen und nicht in einer allgemeingültigen Definition zusammengefasst werden können (Neuberger, 2002). Orientiert am handlungstheoretischen Führungsverständnis kommt Neuberger (2002, S. 47) zu der sperrigen und komprimierten Definition: „Führung in Organisationen ist ein von Beobachtenden thematisierter Interaktionsprozess, bei dem eine Person in einem bestimmten Kontext das Handeln individueller oder kollektiver Akteure legitimerweise konditioniert; als kommunikative Einflussbeziehung nutzt sie ein unspezifisches Verhaltensrepertoire, um – auch mit Hilfe von und in Konkurrenz zu dinglichen und institutionellen Artefakten – die Lösung von Problemen zu steuern, die im Regelfall schlecht strukturiert und zeitkritisch sind.“ Auch wenn die Termini dieser Definition eine Reihe verschiedener Aspekte abdecken, wird unter Führung nur der Einfluss verstanden, der von einer Führungskraft ausgeht. Steuernde Einflüsse von anderen Instanzen werden hingegen, wie in den meisten Definitionen, ausgeklammert. Ein Konzept, das mehrere Instanzen mitberücksichtigt, stellt das Konzept der verteilten Führung dar. Im Rahmen dieses Kon-

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Theoretischer Hintergrund

zeptes wird Führung als die simultane Einflussnahme auf Mitglieder in Gruppen durch Instanzen der Organisation, der Führungskraft und der Gruppenmitglieder definiert, die darauf abzielen, Einstellungen und Verhalten von Teammitgliedern aufzubauen, zu stabilisieren oder zu verändern (Konradt et al., 2006). Da sich diese Arbeit auf Führungsprozesse im Gruppenkontext konzentriert, wird im Folgenden zunächst das Konzept der verteilten Führung vorgestellt. Im Anschluss wird allgemein auf den Aspekt der interaktionalen Führung eingegangen und im Speziellen das Full Range Leadership Model (Bass & Avolio, 1997) dargestellt. Da im Zusammenhang mit der Selbstführung insbesondere von der transformationalen Führung ein förderlicher Einfluss vermutet wird, ist der darauf folgende Abschnitt diesem Aspekt des Full Range Leadership Models gewidmet. Abschließend wird mit der Theorie der Führungssubstitute ein weiterer Ansatz beschrieben, der dazu dient, die Rolle der Selbstführung im Zusammenhang mit hierarchisch orientierten Führungsformen zu klären.

2.1.1 Verteilte Führung Das Konzept der verteilten Führung (Konradt et al., 2006) ist auf der Annahme aufgebaut, dass der Einfluss auf Mitarbeiter in Teams von mehreren gleichgestellten Instanzen ausgeübt wird. Es beruht auf Konzepten des Distributed Leadership (Gronn, 2002, 2003) sowie des Shared Leadership (Pearce & Conger, 2003b), die im Folgenden kurz vorgestellt werden. Das Konzept des Distributed Leadership baut auf der Kritik an der traditionellen Ausrichtung auf die Dyade zwischen Führungskraft und Mitarbeiter (vgl. Fletcher & Käufer, 2003; Gronn, 2002; Pearce & Manz, 2005; Yukl, 1999) auf und betrachtet Führung als ein Muster verschiedener Führungseinflüsse. Zum einen bezieht es dabei den multiplen Führungseinfluss verschiedener Individuen mit ein, der ein Verständnis von Führung als aggregiertes Gesamtmaß dieser individuellen Beiträge impliziert und zum anderen erweitert dieses Konzept den Horizont der traditionellen Führungsansätze um drei Aspekte aufeinander abgestimmter kollektiver und ganzheitlicher Führungsformen. Hierzu zählen nach Gronn (2002) neben einer spontanen Zusammenarbeit mehrerer Führungspersonen intuitive Arbeitsbeziehungen, die aus der Zusammenarbeit entstehen und eine Aufteilung der Führungsrolle und Führungsaufgaben mit sich bringen, sowie die Institutionalisierung von Arbeitspraktiken. Durch das Konzept des Distributed Leadership (Gronn, 2002, 2003) wird die Bedeutung des persönlichen Einflusses einer einzelnen Führungskraft zugunsten einer verteilten Führungssituation relativiert und damit das Augenmerk auf multiple Verursachungsfaktoren des Führungseinflusses gelenkt.

Theoretischer Hintergrund

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Ebenso wie in diesem Konzept wird im Ansatz des Shared Leadership eine Erweiterung des klassischen Verständnisses von Führung intendiert. Pearce und Conger (2003a, S. 1) definieren Shared Leadership als „einen dynamischen, interaktiven Einflussprozess zwischen Individuen einer Gruppe mit dem Ziel sich gegenseitig zur Erreichung der Gruppen- bzw. der Organisationsziele zu führen.“ Dieser geteilte Führungsprozess beinhaltet damit weitaus mehr als den hierarchischen Einfluss auf Untergebene durch eine ernannte Führungskraft (Pearce & Sims, 2002) und betrachtet Führung als Gruppenlevelphänomen (vgl. Fletcher & Käufer, 2003). In Abhängigkeit von der Situation und den Anforderungen können einzelne Teammitglieder Führungsaufgaben übernehmen und nach Beendigung dieser anderen Teammitglieder den Vortritt lassen (Pearce & Conger, 2003a). Während das Konzept des Distributed Leadership von Gronn (2002, 2003) verschiedene personelle Instanzen in den Vordergrund des Führungsprozesses stellt und das Konzept des Shared Leaderships (Pearce & Conger, 2003b; Pearce & Sims, 2002) den Ansatz der hierarchischen Führung durch einen Vorgesetzten um die Komponente der teambezogenen Führung erweitert, bezieht das Konzept der verteilten Führung (Konradt et al., 2006) darüber hinaus den Einfluss organisationaler Strukturen mit ein. In diesem Konzept werden somit drei gleichgestellte Führungsinstanzen unterschieden: strukturelle, interaktionale sowie teambasierte Führung (siehe Abbildung 1). Die strukturelle Führung bezeichnet eine Form der situativen Führung, bei der eine Einflussnahme auf Einstellungen und Verhaltensweisen durch kulturelle Faktoren (u.a. Werthaltungen, Symbole), strategiebezogene Faktoren (u.a. Führungsgrundsätze, Partizipation) und organisatorische Faktoren (u.a. Entlohnungssysteme, Dezentralisierungsgrad) ausgeübt wird (vgl. Wunderer, 1995, 2003). Die zweite Führungsinstanz, die interaktionale Führung, wird auch als Mitarbeiterführung bezeichnet und beschreibt die direkte Interaktionsverbindung zwischen dem Vorgesetzten und den Mitarbeitern (Antonakis, Cianciolo & Sternberg, 2004; Northouse, 2004; Wunderer, 1995, 2003). Als typische Vertreter dieser Instanz können hierarchisch ausgerichtete Führungsansätze angesehen werden. Die dritte Führungsinstanz stellt die teambasierte Führung dar, bei der bestimmte Führungsaufgaben gemeinsam oder geteilt von den Teammitgliedern ausgeübt werden (Pearce & Conger, 2003b; Pearce, 2000; Pearce & Sims, 2002). Hinsichtlich der Wirkweise dieser drei Führungsinstanzen wird angenommen, dass strukturelle und teambasierte Führung nicht nur eine funktionale Äquivalente (vgl. Scherm & Süß, 2000) für interaktionale Führung darstellen, sondern eine eigenständige und simultane Wirkung auf den Erfolg ausüben. Dies bedeutet, dass gleiche Ergebnisgrößen, z.B. Führungserfolg, auf unterschiedliche Art und Weise, z.B. durch einen großen Anteil struktureller und teambasierter Führung bei einem geringen Anteil inter-

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Theoretischer Hintergrund

aktionaler Führung oder in gleichem Maße durch einen großen Anteil interaktionaler und teambasierter Führung bei gleichzeitig geringer struktureller Führung zustande kommen kann.

Abbildung 1: Konzept der verteilten Führung (Konradt et al., 2006)

Im Rahmen der Entwicklung zu stärker teambezogenen, web-basierten und geografisch verteilten organisationalen Strukturen gewinnt das Konzept des Shared Leadership zunehmend an Bedeutung (Avolio, Sosik, Jung & Berson, 2003). Vor diesem Hintergrund hat sich in den letzten Jahren das Interesse der Führungsforschung an diesem Ansatz intensiviert. Dennoch wurde das Konzept empirisch bisher wenig erforscht, so dass sich der Erkenntnisstand über die Dynamik und die Einsatzmöglichkeiten geteilter Führungsformen noch als gering erweist (Pearce & Conger, 2003b). Gleiches gilt für das Konzept der verteilten Führung (Konradt et al., 2006). Zwar wurden einzelne Führungsinstanzen im Zusammenhang mit verschiedenen Erfolgsmaßen untersucht und der positive Zusammenhang mit diesen bestätigt, der gleichzeitige Einfluss der drei Instanzen wurde bisher jedoch empirisch nur in Ansätzen überprüft. Erste Hinweise liefert eine Feldstudie, in der gezeigt werden konnte, dass alle drei Führungsinstanzen simultan in einem positiven Zusammenhang mit den Erfolgsmaßen Leistung und Arbeitszufriedenheit standen (Hoch, in Vorb.) Da der Schwerpunkt dieser Arbeit auf der Selbstführung und der Frage nach der Art ihres Zusammenwirkens mit Führung und Motivation auf den Erfolg liegt, ergibt sich unter vollständiger Berücksichtigung der drei Führungsinstan-

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zen ein komplexes Rahmenmodell. Derart umfassende Wirkungszusammenhänge lassen sich jedoch empirisch nur schwer abbilden und präzise Aussagen über spezielle Zusammenhänge sind in einem entsprechend komplexen Modell nur schwer zu treffen. Hinzu kommt, dass das Modell noch in seiner Entstehungsphase ist und zunächst hinsichtlich seiner Grundlagen überprüft werden muss. Aus diesem Grund soll in der vorliegenden Untersuchung nur die Wirkweise einer der drei Instanzen genauer betrachtet werden, um erste Hinweise auf zugrunde liegende Prozesse zu erhalten. Diese sollen dann genutzt werden, um sie im Anschluss wieder in den komplexeren Zusammenhang des Rahmenmodells einzuordnen. Der externale Einfluss durch die Führungskraft im Sinne der interaktionalen Führung auf die Selbstführung wurde in der Literatur bereits mehrfach diskutiert (Houghton & Yoho, 2005; Manz & Sims, 1989, 2001; Yun, Cox & Sims, 2006) und als wichtiger Faktor im Selbstführungsprozess angesehen. Da der mitarbeiterorientierten Führungsform auch in neueren Führungskonzepten eine zentrale Bedeutung zukommt und der Zusammenhang mit dem Führungsaspekt der Selbstführung bisher zwar postuliert, aber kaum untersucht wurde, wird für die vorliegende Untersuchung die Form der interaktionalen Führung gewählt. Dieses Vorgehen dient dazu, eine Verbindung zwischen hierarchischen Führungsansätzen und dem Konzept der Selbstführung herzustellen und den theoretischen Zusammenhang im Rahmen eines Handlungsmodells näher zu betrachten.

2.1.1.1 Interaktionale Führung Die interaktionale (direkte) Führung ist ein Prozess der gegenseitigen Einflussnahme von Vorgesetzten und Mitarbeitern zur Erreichung organisationaler Ziele (Antonakis et al., 2004; Northouse, 2004; Wunderer, 1995, 2003). Wie bereits angeführt, steht bei diesem Aspekt die direkte Interaktion zwischen der Führungskraft und den Geführten im Mittelpunkt (vgl. Wunderer, 1995, 2003). Sie kann als ein Aspekt der personalen Mitarbeiterführung angesehen werden, die unmittelbare, wechselseitige und tendenziell eher nicht-systematische Interaktionsprozesse im Sinne der Unternehmensführung beschreibt (Rosenstiel & Wegge, 2004). Die interaktionale Führung bezieht sich auf verschiedene Aspekte des Einflusses auf Einstellung und Verhalten des Mitarbeiters durch den Vorgesetzten. Neuberger (2002) fasst diese Führungsansätze, bei denen der personale Einfluss auf die Geführten im Vordergrund steht, unter dem Begriff Theorien für die Führenden zusammen. Zu diesen Theorien können unterschiedliche Führungsansätze gezählt werden, die sich damit beschäftigen, wie Vorgesetzte unmittelbar ihre Mitarbeiter beeinflussen und wie erfolgreich diese unterschiedlichen Vorge-

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hensweisen sind (Rosenstiel & Wegge, 2004). Neben direktiv orientierten Führungsbeziehungen, die im Sinne des taylorschen top-down-Ansatzes (Taylor, 1903) eine Führungsbeziehung darstellen, in der die Führungskraft eine starke Kontrolle auf die Geführten ausübt, können unter interaktionaler Führung auch kooperative und delegative Führungsbeziehungen verstanden werden, die den Mitarbeiter stärker in den Führungsprozess mit einbeziehen. Einen Führungsansatz, der delegativ ausgerichtet ist, stellt das Konzept des Management-by-Objectives (MbO; Drucker, 1954) dar. Dieser Ansatz geht auf Drucker (1954) zurück und bezeichnet einen Prozess des Setzens von Zielen zwischen Vorgesetzten und Mitarbeitern (Odiorne, 1980), bei dem individuelle Ziele des Mitarbeiters mit Organisationszielen verknüpft werden sollen. Der entscheidende Aspekt des MbO ist, dass statt Aufgaben Ziele bzw. die Zielrealisierung im Vordergrund stehen, wobei die Wahl der Mittel den Mitarbeitern überlassen wird (Bleicher & Meyer, 1976). Im Rahmen des MbO werden Führungskomponenten betont, die auf die Zielsetzung, die Partizipation an der Entscheidung und auf objektives Feedback ausgerichtet sind (Odiorne, 1986) und somit auf die direkte Interaktion zwischen Vorgesetzten und Mitarbeitern fokussiert. In mehreren Studien konnte der positive Einfluss dieser Komponenten auf Motivation, Leistung und Arbeitszufriedenheit der Mitarbeiter belegt werden (vgl. Kluger & DeNisi, 1996; Rodgers & Hunter, 1991). Stärker auf die Partizipation der Mitarbeiter ist der Ansatz des LeaderMember-Exchange (LMX; Graen, 1976; Graen & Schiemann, 1978) ausgerichtet, der aufgrund des Fokus auf die Austauschbeziehung zwischen Führungskraft und Geführten ebenfalls als Aspekt der interaktionalen Führung verstanden werden kann. In Rahmen dieses Ansatzes wird die Bedeutung der Beziehung zwischen Mitarbeitern und Vorgesetzten hervorgehoben und auf den Prozess der Rollenbildung zwischen Führungskraft und Geführten eingegangen (Dansereau, Graen & Haga, 1975). Darüber hinaus wird in der Theorie beschrieben, wie Vorgesetzte ihr Führungsverhalten im Laufe der Zeit individuell auf verschiedene Mitarbeiter ausrichten und unterschiedliche Austauschbeziehungen zu ihnen entwickeln (Yukl, 2002). In einer Metaanalyse von Gerstner und Day (1997) konnte gezeigt werden, dass LMX u.a. in einem signifikant positiven Zusammenhang mit der Leistung der Mitarbeiter eingeschätzt durch den Vorgesetzten von r = 0,28, der Arbeitszufriedenheit von r = 0,50 und dem organisationalen Commitment von r = 0,42 stand. Ferner wurde die Kündigungsintention verringert, was anhand der Korrelationen von r = - 0,31 abzulesen ist. Zusammenfassend kann LMX damit als effektives Führungskonzept angesehen werden. In den letzten beiden Jahrzehnten wurde ein interaktionales Führungskonzept entwickelt, das darauf ausgerichtet ist, verschiedene Führungsstile in einem Modell zu vereinen. Dieses Konzept wird als Full Range Leadership Model

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(Bass & Avolio, 1997) bezeichnet und als Prototyp der interaktionalen Führung im Abschnitt 2.1.2 genauer vorgestellt. Interaktionale Führungsaspekte, die im Zusammenhang mit der Selbstführung diskutiert wurden, sind das Empowering Leadership bzw. das SuperLeadership (Houghton & Yoho, 2005; Manz & Sims, 1989, 1991; Yun et al., 2006). Empowering Leadership ist eine Form des Führungsverhaltens, das in erster Linie beabsichtigt, die Selbstführungskompetenz der Mitarbeiter zu steigern (Yun et al., 2006). Diese Ansätze sollen durch die Gestaltung der Umgebungsbedingungen und die direkte Anleitung zur selbstgeführten Arbeit die Anwendung selbstregulierender Strategien fördern. Ein aktueller Trend in der Selbstführungsforschung lehnt an Kontingenztheorien der Führung an und untersucht Faktoren bzw. Situationen, in denen Selbstführungsstrategien angeregt werden sollten (vgl. Houghton & Yoho, 2005; Yun et al., 2006). Im Rahmen von Kontingenztheorien wird der Führungserfolg in Abhängigkeit eines situativen Kontextes gesehen und die Effektivität einer Führungskraft auf der Interaktion zwischen den Eigenschaften der Führungsperson und der Situation zurückgeführt (Ayman, 2004). Mit Hilfe von Kontingenztheorien kann somit erklärt werden, wie Führungsverhalten typischerweise von einer zur anderen Situation variiert (Yukl, 2002). Im Zusammenhang mit der Selbstführung stellt sich demzufolge die Frage, unter welchen Umständen und Voraussetzungen die Mitarbeiter von Seiten ihrer Führungskräfte zur Selbstführung angeregt werden sollten (Houghton & Yoho, 2005; Yun et al., 2006). Yun et al. (2006) konnten zeigen, dass der Einfluss von externer Führung auf die Selbstführung der Mitarbeiter von dem individuellen Bedürfnis nach Autonomie bedingt wurde. So hatte Empowering Leadership einen größeren Einfluss auf die Selbstführung, wenn die Mitarbeiter ein hohes Bedürfnis nach Autonomie hatten, während direktive Führung in dieser Ausgangslage einen negativen Einfluss besaß. Diese Befunde liefern erste Hinweise darauf, wie sich unterschiedliche Führungsansätze auf die Selbstführung der Mitarbeiter auswirken. Inwiefern weit verbreitete interaktionale Führungsaspekte im Zusammenhang mit der Selbstführung interagieren, wurde bisher jedoch noch nicht genauer betrachtet. Aus diesem Grund wird im Folgenden das Full Range Leadership Model, das ein typisches interaktionales Führungskonzept darstellt, vorgestellt und sein Zusammenhang mit der Selbstführung erörtert.

2.1.2 Full Range Leadership Model Das Full Range Leadership Model (Bass & Avolio, 1997) stellt eines der meist diskutierten Führungskonzepte der letzten beiden Jahrzehnte dar (vgl. Lowe &

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Gardner, 2001; Rosenstiel & Wegge, 2004). Es kann als ein Prototyp für die interaktionale Führung angesehen werden, da in diesem Konzept unterschiedliche Arten der Einflussnahme von Vorgesetzten auf die Mitarbeiter vereint werden und auf die direkte Beziehung zwischen der Führungskraft und den Geführten fokussiert wird. Bass (1985) kritisierte, dass in vielen der herkömmlichen Theorien nur die Ziele und die Rollenverteilung der Mitarbeiter berücksichtigt werden und hauptsächlich lenkende Maßnahmen wie Belohnung und Bestrafung im Vordergrund stehen. Basierend auf diversen Untersuchungen (Avolio & Bass, 1988; Avolio, Bass & Jung, 1999; Bass, 1985; Bass, 1990a; Hater & Bass, 1988; Waldman, Bass & Einstein, 1987) wurden diese Führungstheorien, die auf dem Verstärkungsprinzip beruhen und als transaktionale Führung beschrieben werden, um den Ansatz der transformationalen Führung ergänzt. Im Rahmen dieses Ansatzes geht es vorrangig darum, wie es Führungskräfte erreichen, dass sich die Mitarbeiter über ihre eigenen Interessen hinaus für das Wohl ihres Arbeitsbereiches und der Organisation engagieren, um eine größtmögliche Leistung zu erzielen (Bass, 1985). Neben diesen beiden Führungskonzepten wird das Kontinuum durch einen Aspekt der „Nicht-Führung“, dem Laissez-Faire Ansatz, ergänzt. Die Bezeichnung „full range“ beschreibt dabei die Absicht der Autoren, die größtmögliche Bandbreite von Führungsauffassungen, Werten, Perspektiven und Stilen in einem Ansatz abzudecken (Avolio et al., 2003), so dass das Full Range Leadership Model (Bass & Avolio, 1997) als globale Auffassung von interaktionaler Führung angesehen werden kann. In der aktuellen Konzeption ist das Full Range Leadership Model aus neun Faktoren zusammengesetzt: fünf transformationale Faktoren, drei transaktionale Faktoren und ein Laissez-Faire Faktor (Antonakis, Avolio & Sivasubramaniam, 2003; Bass & Avolio, 1997; Judge & Piccolo, 2004). Bass (1985) nimmt an, dass die transaktionale und die transformationale Führung separate Konzepte darstellen und Vorgesetzte sowohl transformational als auch transaktional führen können. Zwischen dem transaktionalen Faktor Management by Exception passive und dem Laissez-Faire Faktor sind zwar Ähnlichkeiten vorhanden, letzterer ist jedoch als eigener Faktor konzipiert (Avolio, 1999; Bass, 1998). Das Full Range Leadership Model wird mit Hilfe des Multi Leadership Questionnaire (MLQ) erfasst, der das meist genutzte Instrument zur Messung dieser Theorie darstellt (Miner, 2005). Dieser Fragebogen, der auf Bass (1985) zurückgeht, wurde in mehrfachen Revisionen weiterentwickelt und in eine Vielzahl von Sprachen übersetzt. Hinsichtlich der Konstruktvalidität des MLQ gibt es widersprüchliche Befunde. Obwohl einige Untersuchungen die konzipierte Trennung der einzelnen Faktoren bestätigten und eine aktuelle Metaanalyse von Antonakis et al. (2003) Hinweise für die Überlegenheit der postulierten neunfaktoriellen Struktur des MLQ gegenüber Alternativmodellen lieferte, gibt es andere

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Untersuchungen, die zeigen, dass die Dimensionen der transformationalen Führung nicht ausreichend diskriminante Validität besitzen (vgl. Bycio, Hackett & Allen, 1995; Tejada, Scandura & Pillai, 2001). Dabei erwiesen sich insbesondere die hohen Korrelationen zwischen den einzelnen transformationalen Skalen sowie die hohen Zusammenhänge mit einer der transaktionalen Skalen (Contingent Reward) als problematisch (Judge & Piccolo, 2004; Tejada et al., 2001), was dafür spricht, dass sich die Konstrukte nicht wie theoretisch angenommen trennen lassen. Aus diesem Grund wird in neueren Ansätzen teilweise auf eine differenzierte Aufspaltung des Konzeptes zugunsten eines aggregierten Gesamtmaßes verzichtet (Carless, 1998; Judge & Piccolo, 2004). Neben der Konstruktvalidität wurde das Full Range Leadership Model (Bass & Avolio, 1997) auch im Zusammenhang mit verschiedenen Erfolgsgrößen untersucht. In einer Vielzahl von Studien konnte gezeigt werden, dass die transformationale Führung als effektives Führungsverhalten angesehen werden kann (Lowe, Kroeck & Sivasubramaniam, 1996; Judge & Piccolo, 2004)1. Darüber hinaus konnte belegt werden, dass auch die Dimension Contingent Reward der transaktionalen Führung in einem positiven Zusammenhang mit verschiedenen Erfolgsgrößen steht. Nach der Metaanlyse von Judge und Piccolo (2004) ist die Stärke dieses Zusammenhangs mit einem Gesamterfolgsmaß von ȡ = 0,39 sogar mit dem der transformationalen Führung von ȡ = 0,44 vergleichbar. Weiterhin zeigte sich, dass der zweite Faktor der transaktionalen Führung, Management by Exception active, mit ȡ = 0,15 noch einen leicht positiven Einfluss besitzt, während der dritte Faktor der transaktionalen Führung, Management by Exception passive, mit ȡ = - 0,18 und die Laissez-Faire Dimension mit ȡ = - 0,37 einen negativen Zusammenhang mit den Erfolgsgrößen aufweisen. Neben diesen positiven Befunden hinsichtlich der Validität des Konzeptes ist kritisch anzumerken, dass die Theorie auch eine Reihe von konzeptionellen Schwachpunkten besitzt. Yukl (1999) nennt als Hauptkritikpunkt den Aufbau der Theorie auf faktorenanalytischen Berechnungen. Ferner sind die Doppeldeutigkeit einiger Konstrukte, die unzureichende Beschreibung der zugrunde liegenden Wirkmechanismen, das Ausblenden von situativen Faktoren sowie die einseitige Betonung des dyadischen Prozesses zu nennen. Im Zusammenhang mit der Selbstführung ist anzunehmen, dass der transaktionalen Führung eine geringere Bedeutung zukommt. Das „KontingenzManagement“ eines Vorgesetzten in der hierarchischen Führungsbeziehung tritt bei selbstgeführten Mitarbeitern in den Hintergrund (Neuberger, 2002), da die Selbstführung verschiedene Strategien zur Selbstkontrolle und Selbstverstärkung beinhaltet (Manz, 1986). Von der transformationalen Führung hingegen kann ein 1

Eine differenzierte Beschreibung dieses Zusammenhanges erfolgt in Abschnitt 2.1.3.

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stärkerer Einfluss erwartet werden, da sie darauf abzielt, über eine Transformation von Werten und Einstellungen sowie die Darstellung eines adäquaten Rollenmodells das Arbeitsverhalten der Mitarbeiter zu verändern. Da zudem insbesondere für den Aspekt der transformationalen Führung motivierende Effekte nachgewiesen werden konnten (Hater & Bass, 1988; Masi & Cooke, 2000), die im Rahmen dieser Untersuchung im Zusammenhang mit den vermittelnden Prozessvariablen eine entscheidende Rolle spielen, wird dieser Führungsaspekt im folgenden Absatz genauer dargestellt.

2.1.3 Transformationale Führung Das Konzept der transformationalen Führung wurde von Burns (1978) als ein Prozess beschrieben, durch den eine Führungskraft tief greifende Veränderungen im Verhalten eines Mitarbeiters hervorrufen kann. Der Ansatz der transformationalen bzw. charismatischen Führung wurde seit Ende der 70er Jahre von verschiedenen Autoren diskutiert und untersucht (Bass, 1985; Conger & Kanungo, 1987; House, 1977; Shamir, House & Arthur, 1993). Insbesondere in der angloamerikanischen Führungsforschung besitzt dieser Führungsansatz eine große Bedeutung (Felfe, 2006a; Judge & Piccolo, 2004; Northouse, 2004). Dies wird durch eine Analyse von Lowe und Gardner (2001) untermauert, die zeigt, dass sich ein Drittel der in den letzten zehn Jahren in der Leadership Quarterly veröffentlichten Artikel mit transformationaler bzw. charismatischer Führung beschäftigten. Auch wenn aufgrund der großen Überschneidung zwischen den Konzepten der transformationalen und der charismatischen Führung beide Begriffe häufig synonym genutzt werden (House & Shamir, 1993; Hunt & Conger, 1999), bleibt festzuhalten, dass Unterschiede zwischen den Konzepten bestehen (Northouse, 2004). Die charismatische Führung ist dadurch gekennzeichnet, dass sie stärker auf die Person des Führenden ausgerichtet ist und die persönliche Identifikation der Geführten mit dem Führenden angestrebt wird. Im Rahmen der transformationalen Führung wird hingegen eher die Förderung und Ermächtigung der Geführten intendiert, um sie zu Leistungen und Anstrengungen über die normalen Erwartungen hinaus zu motivieren und zu befähigen. Beide Ansätze sind jedoch darauf ausgerichtet, das Bestehende zu verändern und den Geführten eine Vision bzw. ein Idealziel zu vermitteln (vgl. Neuberger, 2002). Transformationale Führung ist darauf ausgerichtet, bei den Mitarbeitern Stolz, Respekt und Vertrauen in den Vorgesetzten zu erzeugen und gleichzeitig eine „Vision“ der übergeordneten Organisation zu vermitteln (Bass, 1985, 1990b). Im Unterschied zur transaktionalen Führung, die auf einem fairen Austauschprozess zwischen Führungskraft bzw. Organisation und dem Mitarbeiter

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beruht und Ziele über ein hohes Maß von Kontrolle erreicht, ist die transformationale Führung darauf ausgerichtet, durch eine „Transformation“ von Werten und Einstellungen die Motivation und Leistung der Mitarbeiter zu steigern. Zur Erreichung dieses Ziels stehen der Führungskraft eine Reihe von Verhaltensweisen zur Verfügung, zu denen im Bereich der transformationalen Führung nach Bass (1985) die vier „I“ gezählt werden (siehe Abbildung 2):

Abbildung 2: Dimensionen der transformationalen Führung (Bass, 1985)

Die Dimension Idealized Influence beinhaltet Verhaltensweisen, durch die der Vorgesetzte eine fachliche und moralische Vorbildfunktion für seine Mitarbeiter einnimmt und damit Vertrauen und Respekt hervorruft. Die Mitarbeiter identifizieren sich mit ihrer Führungskraft und erachten deren Ziele als erstrebenswert. Mit Hilfe von Inspirational Motivation werden überzeugende Visionen über gemeinsame Ziele vermittelt. Damit einhergehend äußert die Führungskraft Optimismus hinsichtlich der Zielerreichung, um die Zuversicht der Mitarbeiter zu verstärken. Mit der Dimension Intellectual Stimulation wird ein Führungsverhalten bezeichnet, das die Mitarbeiter dazu ermutigt, sich mit ihren Werten, Überzeugungen und Erwartungen auseinander zu setzen. Ziel ist es, die Mitarbeiter zu innovativem Denken anzuregen, um für bestehende Probleme neue Lösungsansätze zu entwickeln. Der vierte Aspekt der transformationalen Führung, Individualized Consideration, beinhaltet zum einen die individuelle Auseinanderset-

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zung mit dem einzelnen Mitarbeiter nach dessen Bedürfnissen und zum anderen die systematische Förderung des Mitarbeiters bezogen auf Leistung und Entwicklung. Der Einfluss transformationaler bzw. charismatischer Führung auf verschiedene Erfolgsmaße wurde in einer Vielzahl von Studien untersucht und konnte in mehreren Metaanalysen zusammenfassend bestätigt werden (Fuller, Patterson, Hester & Stringer, 1996; Judge & Piccolo, 2004; Lowe et al., 1996). Die Ergebnisse einer aktuellen Metaanalyse (Judge & Piccolo, 2004) zeigten, dass die transformationale Führung mit Erfolgsaspekten wie der Mitarbeiterarbeitszufriedenheit mit ȡ = 0,58, der Zufriedenheit mit der Führungskraft mit ȡ = 0,71 und der Mitarbeitermotivation mit ȡ = 0,53 korrelierte. Darüber hinaus konnte ein Zusammenhang mit der Leistung der Führungskraft von ȡ = 0,27 und mit der Gruppen- bzw. Organisationsperformanz von ȡ = 0,26 nachgewiesen werden. Die Korrelationen deuteten darauf hin, dass mit Zufriedenheits- und Motivationskriterien der Mitarbeiter ein stärkerer Zusammenhang besteht als mit leistungsbezogenen Kriterien. Weiterhin konnten Meyer, Stanley, Herscovitch und Topolnytsky (2002) in einer Metaanalyse den Zusammenhang zur emotionalen Verbundenheit mit der Organisation (affektives Commitment) mit einer durchschnittlichen Korrelation von r = 0,46 belegen, der kürzlich ebenfalls in Studien im deutschen Sprachraum nachgewiesen werden konnte (Felfe, 2006b). Im Gegensatz zur weiten Verbreitung des Konzeptes und zur starken Evidenz des positiven Zusammenhangs mit verschiedenen Erfolgsmaßen, existieren nur wenige Erklärungsansätze für die zugrunde liegenden Prozesse dieses Wirkungszusammenhangs (Yukl, 1999). Von daher fordert Bass (1999), dass ein stärkerer Fokus auf die mediierenden Variablen zwischen der transformationalen Führung und den Erfolgsgrößen gelegt werden sollte (Vandenberghe, 1999). Ein erster Ansatz zur Erklärung der Wirkung von transformationaler Führung stellt die Selbstkonzepttheorie von Shamir et al. (1993) dar. In dieser Theorie werden motivationale Prozesse beleuchtet, die durch die transformationale Führung angeregt werden. Unter anderem dienen verschiedene Motivationsmechanismen der Steigerung der Selbstwirksamkeit, der persönlichen Identifikation mit der Führungskraft und der Verbindung der arbeitsbezogenen Ziele mit den individuellen Zielen der Mitarbeiter. Dies führt nach der Theorie schließlich zu aufopferungsvollem Verhalten und einem am Wohl der Organisation orientierten selbstlosen Einsatz der Mitarbeiter. Eine Weiterentwicklung dieses Ansatzes erfolgte in der Untersuchung von Bono und Judge (2003), die die Identifikation der Mitarbeiter mit ihren Zielen (Self-Concordance) als vermittelnden Prozess zwischen der transformationalen Führung und Erfolgsvariablen wie der Leistung und arbeitsbezogenen Einstellungen annehmen. Die Untersuchung basierte auf der Annahme, dass Mitarbeiter von transformational agierenden Führungskräften

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ihrer Arbeit eine größere Bedeutung zumessen und daher engagierter sind. Durch die Fokussierung auf höher geordnete Ziele und die Vermittlung einer Vision erreichen Führungskräfte, dass Mitarbeiter die gemeinsamen Ziele verinnerlichen und sie als eigene Ziele übernehmen, was wiederum die Bereitschaft steigern sollte, sich für diese Ziele einzusetzen. Die Ergebnisse der Studie zeigten, dass zwischen transformationaler Führung und der Self-Concordance eine positive Beziehung und ferner ein positiver Zusammenhang der Self-Concordance mit affektiven Erfolgsmaßen bestanden. Obwohl sich für die Leistung als Erfolgsgröße widersprüchliche Ergebnisse zeigten, kann die Studie als Hinweis darauf gewertet werden, dass neben der Theorie von Shamir et al. (1993) auch weitere motivationale Prozesse zur Erklärung der Wirkung transformationaler Führung in Betracht gezogen werden sollten. In aktuellen Studien konnte zudem gezeigt werden, dass die Entwicklung von Autonomie im Sinne des Empowerment (Avolio, Zhu, Koh & Bhatia, 2004), eine höhere Kohäsion in der Gruppe (Pillai & Williams, 2004) sowie eine kollektive Selbstwirksamkeit (Walumbwa, Peng, Lawler & Kan, 2004) als Mediatoren zwischen der transformationalen Führung und dem Commitment fungierten. Einen umfassenden Überblick über die mediierenden Prozesse zwischen transformationaler Führung und verschiedenen Erfolgskriterien gibt Felfe (2006a). Diese Ergebnisse lassen darauf schließen, dass durch transformationale Führung verschiedene Prozesse beim Mitarbeiter angestoßen werden, die für die Erklärung der Wirkung auf unterschiedliche Erfolgsmaße verantwortlich sind. Aufbauend auf diesen Erkenntnissen sollen im Rahmen der vorliegenden Arbeit weitere Schritte zur Klärung der vermittelnden Prozesse im Zusammenhang transformationaler Führung mit Erfolgsgrößen vorgenommen werden.

2.1.4 Theorie der Führungssubstitute Nachdem in den vorausgehenden Abschnitten ein Führungskonzept ausführlicher dargestellt wurde, dessen Fokus auf der hierarchischen Beziehung zwischen Vorgesetzten und Mitarbeitern liegt, wird in diesem Abschnitt ein Führungsansatz vorgestellt, der die hierarchisch ausgerichteten Konzepte um andere Führungseinflüsse erweitert. In der Theorie der Führungssubstitute nach Kerr und Jermier (1978) wird angenommen, dass neben dem Führungsverhalten durch die Führungskraft noch andere Aspekte auf der Ebene des Geführten, der Aufgabe oder der Organisation Einfluss auf den Erfolg ausüben. Sie entfalten dabei ihre Wirkweise zusätzlich oder an Stelle des Führungsverhaltens von Seiten des Vorgesetzten. Dieser Ansatz entstand aus der Erkenntnis, dass sich bei der Untersuchung der Beziehung

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zwischen Vorgesetzten und Mitarbeitern der Zusammenhang zwischen Führungsverhalten und Erfolgsdimensionen häufig deutlich geringer erwies als lange Zeit vermutet (vgl. Neuberger, 2002). Um diese Zusammenhänge besser erklären zu können, entwickelten Kerr und Jermier (1978) die Theorie über den Einfluss weiterer Faktoren im Führungsprozess, die zwischen Substituten und Neutralisierern unterscheidet. Führungssubstitute treten entweder als Person oder als Sache in der Umwelt des Vorgesetzten in Erscheinung und verringern dessen gezielten und erfolgreichen Einfluss auf den Geführten. Zu ihnen werden verschiedene Eigenschaften der Geführten, der Aufgaben oder der Organisation gezählt, die gewährleisten, dass die Geführten ihre Rollen verstehen, wissen, wie sie ihre Arbeit erledigen, hoch motiviert und mit ihrem Job zufrieden sind. Sie können dabei sowohl mit dem Prädiktor als auch mit dem Kriterium korrelieren und besitzen dann eine inkrementelle Validität, wenn sie als Prädiktoren fungieren. Das bedeutet, dass sie nicht nur beeinflussen, welches Führungsverhalten erfolgreich ist, sondern auch einen Einfluss auf die Kriteriumsvariable besitzen (Kerr & Jermier, 1978). Unter Führungsneutralisierern hingegen werden Charakteristika der Aufgaben oder der Organisation verstanden, die dem Führungseinfluss der Führungskraft entgegenwirken bzw. ihn verhindern. Diese Neutralisierer können als Moderatoren aufgefasst werden, wenn sie mit Prädiktor und Kriterium unkorreliert sind, und als Suppressoren, wenn sie mit dem Prädiktor, nicht jedoch mit dem Kriterium korreliert sind (Wherry, 1946; Zedeck, 1971). Grundsätzlich liegt diesem Führungskonzept die Annahme zugrunde, dass das Erkennen von situativen und kontextuellen Faktoren die Führungshandlungen unterstützen kann, indem die Führungskraft ihr Verhalten an die entsprechenden Bedingungen anpasst. Auch wenn die Autoren die Effekte der Substitute und Neutralisierer primär auf aufgaben- und beziehungsorientierte Führung bezogen, gehen sie davon aus, dass das Konzept generell für verschiedene Führungsformen wirksam werden kann und nicht auf einen bestimmten Führungsansatz begrenzt ist (vgl. Miner, 2005; Neuberger, 2002). Obwohl dieser Ansatz eine Perspektive bietet, um zu erklären, wie kontextuelle Faktoren die Wirkung der Führung eines Vorgesetzten auf verschiedene Erfolgsgrößen moderieren, kann in den meisten empirischen Untersuchungen belegt werden, dass Führungssubstitute das Führungsverhalten wie von Kerr und Jermier (1978) postuliert unterstützen bzw. ersetzen (Avolio et al., 2003). Nach Miner (2005) kann zusammenfassend festgehalten werden, dass die Führungssubstitute eine wichtige Rolle für die Leistung und andere Erfolgsgrößen spielen. Die Frage, ob die Substitute tatsächlich auf die theoretisch angenommene Art und Weise als Führungssubstitute wirken, bleibt jedoch unbeantwortet.

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Die Theorie der Führungssubstitute spielt im Rahmen der vorliegenden Arbeit eine wichtige Rolle, da die Selbstführung in ihren Ursprüngen von Manz und Sims (1980) als ein Führungssubstitut verstanden wurde, das ähnlich wie die Führung durch einen Vorgesetzten als Verstärkungsmechanismus zur Modifizierung des Mitarbeiterverhaltens angesehen werden kann (Sims, 1977). Diese Theorie dient daher der Ableitung einer der möglichen Rollen der Selbstführung im Handlungsmodell zwischen Führung, Motivation und Erfolg.

2.2 Selbstführung Selbstführung bezeichnet einen Prozess der Selbstbeeinflussung, der dazu dient, die für die Leistung notwendige Motivation und Selbstinstruktion zu initiieren (Manz, 1986; Neck & Manz, 2007). Das Konstrukt Selbstführung ist aus verschiedenen behavioralen und kognitiven Strategien zusammengesetzt, die darauf ausgerichtet sind, die persönliche Effektivität zu steigern (Neck & Houghton, 2006). Im Folgenden wird zunächst auf die Grundlagen des Konzeptes eingegangen und eine Abgrenzung zu anderen Konstrukten vorgenommen. Im Anschluss daran werden die einzelnen Strategien der Selbstführung dargestellt. Da häufig der Einfluss von Teamstrukturen und Intrateamprozessen auf verhaltensbezogene und emotionale Erfolgsgrößen von Individuen und Teams diskutiert wurde (Hackman, 1987; Marks, Mathieu & Zaccaro, 2001; McGrath, 1964) und in der heutigen Zeit die Arbeit in Teams im organisationalen Kontext eine zentrale Rolle einnimmt (z.B. Kozlowski & Bell, 2003), soll die Selbstführung abschließend vor dem Hintergrund des Gruppenkontextes betrachtet werden.

2.2.1 Grundlagen des Konzeptes Das Konzept der Selbstführung (Manz, 1986, 1992) entstand Anfang der achtziger Jahre und fand seine erste Berücksichtigung in einem praxisorientierten Buch von Manz (1983). Die theoretische Basis der Selbstführungstheorie liegt in der sozial-kognitiven Lerntheorie von Bandura (1979), den Theorien der Selbstkontrolle (Cautela, 1969; Goldfried & Merbaum, 1973) und der Selbstregulation (Kanfer, 1970) sowie der Theorie des Selbstmanagements (Manz & Sims, 1980). Der zunächst nur behavioral ausgerichtete Ansatz der Selbstführung stammt aus klinisch-psychologischen Fragestellungen (z.B. Cautela, 1969) und wird auch heute noch im Rahmen der Selbst-Management-Therapie fortgeführt (z.B. Kanfer, Reinecker & Schmelzer, 2006). Dieser Ansatz basiert auf der lerntheoretischen Annahme, dass Verhalten, das zu etwas Positivem führt, häufiger gezeigt

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wird (positive Verstärkung), während Verhalten, das ein negatives Ergebnis zur Folge hat, seltener auftritt (Bestrafung) (z.B. Cautela, 1969; Goldiamond, 1965; Mahoney, 1972). Zum Selbstmanagement kommt es, wenn Individuen selbst die Wahrscheinlichkeit verändern, mit der sie ein bestimmtes Verhalten zeigen (Mahoney, 1972). In der sozial-kognitiven Lerntheorie beschreibt Bandura (1986, 1991) weiterführend das Konzept des reziproken Determinismus, das besagt, dass sich die Person, ihr Verhalten und die Situation wechselseitig beeinflussen. Während äußere Verstärkung und Kontrolle als notwendige Voraussetzungen für das operante Lernen angenommen werden, können nach der sozialkognitiven Lerntheorie Selbstverstärkung und Selbstkontrolle die Kontrolle von außen ersetzen. Die Anwendung von Selbstkontrollstrategien erfordert jedoch, dass das Individuum versteht, welche Faktoren sein Verhalten beeinflussen, und Möglichkeiten entwickelt, diese Faktoren so zu verändern, dass die gewünschten Verhaltensänderungen eintreten. Im organisationalen Kontext geriet das Selbstmanagement erst verspätet in den Fokus des Interesses (Luthans & Davis, 1979; Manz & Sims, 1980), als kognitive Konstrukte in den Prozess des Selbstmanagements mit aufgenommen wurden. Hierzu zählt z.B. die Selbstwirksamkeit (Bandura, 1977b), die als Erwartung bezeichnet wird, ein bestimmtes Verhalten ausführen zu können. Im Zusammenhang mit dem Selbstmanagement schrieb Bandura ihr eine vermittelnde Rolle zwischen Selbstmanagement und abhängigen Variablen, z.B. der Leistung, zu (vgl. König & Kleinmann, 2006). Das Konzept der Selbstführung (Manz, 1986, 1992) wird als eine Weiterentwicklung des Selbstmanagementansatzes betrachtet, der sich stärker auf die kognitiven Aspekte konzentriert. Neben der Anwendung von verhaltensorientierten Selbstmanagement-Strategien, sieht Manz die Auseinandersetzung mit Zielen, Werten und kognitiven Bewertungen als elementare Grundlagen der Selbstführung an. Während die verhaltensorientierten Strategien (behavior-focused strategies) nach Manz das Erreichen von Zielen ermöglichen, führen sowohl konstruktive Gedankenmusterstrategien (constructive thought pattern strategies) als auch natürliche Belohnungsstrategien (natural reward strategies) zur Selbstregulation auf einer höheren Ebene (König & Kleinmann, 2006; Neck & Manz, 2007). Die kognitiven Strategien wurden Anfang der 90er Jahre stärker zu einem eigenen Ansatz entwickelt, der als Thought Self-Leadership (z.B. Manz & Neck, 1991; Neck & Manz, 1992, 1996a) bekannt wurde. Sie beruhen auf Überlegungen aus der kognitiven Psychotherapie, die beinhalten, dass eine direkte Bearbeitung von Kognitionen psychische Störungen lindern kann (Ellis, 1977). Die natürlichen Belohnungsstrategien wurden in Anlehnung an das Konzept der intrinsischen Motivation (Deci & Ryan, 1980, 1985a, 1985b) entwickelt und sind

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darauf ausgerichtet, den Arbeitskontext oder den Arbeitsprozess so zu gestalten, dass der Spaß bei der Arbeit erhöht wird (König & Kleinmann, 2006).

2.2.2 Abgrenzung zu anderen Konzepten Im Gegensatz zu vielen nahe verwandten Konzepten, wie z.B. der Selbstregulationstheorie (Carver & Scheier, 1981, 1998), der sozial-kognitiven Theorie von Bandura (1986, 1991) und der Theorie zur Erklärung der intrinsischen Motivation von Deci und Ryan (1980, 1985a, 1985b), kann die Selbstführung als normativer Ansatz verstanden werden (Neck & Houghton, 2006). In normativen und deskriptiven Theorien liegt der Fokus häufig auf demselben Phänomen, das jedoch aus unterschiedlichen Perspektiven betrachtet wird (Hilton, 1980). Normative Ansätze beinhalten konkrete Hinweise wie eine Handlung durchgeführt werden soll, um ein Ergebnis zu erzielen. Im Unterschied dazu haben deskriptive Theorien die Beschreibung bzw. die Erklärung der Wirkweise von Prozessen zum Ziel (Neck & Houghton, 2006). Im Rahmen von deskriptiven Theorien wird somit beschrieben, warum normative Theorien wirken. Da die Anwendung von Selbstmanagementaktivitäten dem Individuum erlaubt, einen selbst bestimmten Einfluss darauf auszuüben, wie eine Aufgabe erledigt werden muss, um die geforderten Ziele zu erreichen (Manz, 1996), kann das Selbstführungskonzept als normative Theorie angesehen werden. Die Betrachtung der verschiedenen Selbstbeeinflussungskonzepte vor dem Hintergrund der Unterscheidung zwischen normativen und deskriptiven Ansätzen wird im Folgenden genutzt, um das Konzept der Selbstführung von nahe verwandten Konstrukten abzugrenzen. Die Ursache für selbstregulatorische Handlungen liegt nach der Selbstregulationstheorie von Carver und Scheier (1981, 1998) in dem Streben nach einer Reduktion von Abweichungen zwischen der gegenwärtigen Leistung (IstZustand) und einem Standard bzw. Ziel (Soll-Zustand) begründet. Nach der Theorie werden analog zu einem Temperaturregler Diskrepanzen hinsichtlich der Performanz in Relation zu einem festgelegten bzw. erwünschten Standard aufgespürt. Als Reaktion werden entweder entsprechende Handlungen zur Verringerung des Unterschiedes eingeleitet oder es erfolgt eine kognitive Neubewertung des Standards, die das Anforderungsniveau nach unten korrigiert. Während dieser Ansatz den Selbstregulationsprozess erklärt und im Rahmen dessen auch Begründungen für eine Fehlfunktion selbstregulatorischer Aktivitäten anführt, werden kaum konkrete Maßnahmen zur Steigerung der Selbstregulation benannt2. Die Selbstführungstheorie hingegen liefert behaviorale und kognitive 2 Eine ausführliche Auseinandersetzung mit der Unterscheidung zwischen der Selbstregulations- und der Selbstführungstheorie kann Neck und Houghton (2006) entnommen werden.

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Handlungsanweisungen, die darauf ausgerichtet sind, die Effektivität des Selbstregulationsprozesses zu steigern (Neck & Houghton, 2006). Darüber hinaus erfordert die Selbstregulation im Gegensatz zur Selbstführung nur ein relativ geringes Niveau an Selbstbeeinflussung, da selbstregulatorische Prozesse automatisch ablaufen und wenig bewusster Kontrolle bedürfen, solange sie geläufigen Grundsätzen, Methoden und Regeln folgen (Godwin, Neck & Houghton, 1999). Auf eine ähnliche Art und Weise lässt sich die Selbstführung von der sozial-kognitiven Lerntheorie von Bandura (1986, 1991) abgrenzen. Auch dieser Theorie liegt das Streben nach einer Reduktion der Diskrepanz zwischen Ist- und Sollzustand zugrunde. Diese Diskrepanz wird jedoch künstlich und bewusst erzeugt, um die Anstrengung zur Erreichung der Standards hervorzurufen. Nach dieser Theorie ist das menschliche Verhalten in der reziproken Beziehung zwischen internen sowie externen Einflüssen und dem Verhalten zu sehen. Vor dem Hintergrund dieser Einflüsse beruht der Selbstregulationsprozess auf den drei Mechanismen Selbstbeobachtung, Selbstbewertung und Selbstregulation (eine vertiefende Beschreibung der Theorie und der Mechanismen erfolgt im Rahmen der Erörterung der Wirkweisen der Selbstführung im Abschnitt 2.3.3.1). Als Kern der Theorie wird die Selbstwirksamkeit (Bandura, 1977a) angesehen, die die eigene Überzeugung beschreibt, die nötigen Fähigkeiten für spezifische Aufgaben zu besitzen. Ihr wird ein positiver Einfluss auf die Anstrengungsbereitschaft, die Ausdauer bei der Zielverfolgung und letztendlich auf die Effektivität zugeschrieben (vgl. Bandura & Cervone, 1983, 1986). Ähnlich wie im Bereich der Selbstregulationsprozesse wird von den Selbstführungsstrategien ein positiver Einfluss auf die Selbstwirksamkeit erwartet (Manz, 1986; Manz & Neck, 2004; Neck & Manz, 1992; Sims & Manz, 1996). Empirische Befunde liefern Hinweise, die zeigen, dass sich Selbstführungsstrategien förderlich für die Wahrnehmung von Selbstwirksamkeit erweisen (Frayne & Latham, 1987; Konradt et al., 2006; Prussia, Anderson & Manz, 1998). Für die Differenzierung dieses Ansatzes von dem Konzept der Selbstführung kann daher festgehalten werden, dass auch die sozial-kognitive Lerntheorie eine deskriptive Theorie darstellt, die die Wirkweise der Selbstführung auf die Leistung der Mitarbeiter erklärt (vgl. Neck & Houghton, 2006). Neben diesen beiden Theorien steht das Konzept der intrinsischen Motivation (Deci & Ryan, 1980, 1985a, 1985b) in einem engen Zusammenhang mit der Selbstführung. Die Cognitive-Evaluation Theory (CET) von Deci und Ryan (1980, 1985a), in der die Erklärung der intrinsischen Motivation im Fokus steht, wurde als Subtheorie im Rahmen der Self-Determination Theory (SDT) aufgestellt. Die SDT beschäftigt sich allgemein mit verschiedenen Facetten menschlicher Motivation als innere Ressourcen für die persönliche Entwicklung und die

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Verhaltensregulation. Es geht dabei um die Förderung von menschlicher Selbstbestimmtheit und darum, wie soziale Umgebungen so gestaltet werden können, dass sie persönliches Wachstum, Leistung und das Wohlbefinden fördern (Deci & Ryan, 1985a, 2000). Neben der klassischen Trennung von extrinsischer und intrinsischer Motivation, unterscheidet die Theorie unterschiedliche Formen der Regulation von extrinsischer Motivation (vgl. Gagné & Deci, 2005; Ryan & Deci, 2000). Die CET wurde mit dem Ziel entwickelt, spezifische Faktoren zu identifizieren, die für Unterschiede hinsichtlich intrinsischer Motivation verantwortlich sind (Deci & Ryan, 1985a). Nach der CET liegen diese Faktoren in den menschlichen Grundbedürfnissen nach Kompetenz und Autonomie3 begründet. Für die Entwicklung intrinsischer Motivation ist dabei das Gefühl von Kompetenz alleine nicht ausreichend, da Individuen darüber hinaus das Gefühl erleben müssen, Selbstbestimmung über ihr Verhalten zu besitzen (Ryan & Deci, 2000). Dies erfordert entweder unmittelbare kontextabhängige Verstärkung von Kompetenz und Autonomie oder beständige innere Ressourcen (Reeve, 1996). Im Rahmen der Selbstführungstheorie wird angenommen, dass vor allem die natürlichen Belohnungsstrategien das Gefühl eines Handlungsspielraums bei der Auswahl und Strukturierung von Tätigkeiten vermitteln und durch die damit einhergehende Wahrnehmung von Kompetenz und Autonomie zu einer Steigerung der Leistung führen (Manz, 1986; Neck & Houghton, 2006). Folglich kann die CET zur Erklärung der intrinsischen Motivation (Deci & Ryan, 1980, 1985a, 1985b) ebenfalls als deskriptive Theorie angesehen werden, die eine erklärende Funktion für die Wirkung der Selbstführung darstellt.

2.2.3 Strategien der Selbstführung Die Strategien der Selbstführung werden, wie bereits dargestellt, in der Regel in drei übergeordnete Kategorien eingeteilt: (1) verhaltensorientierte Strategien, (2) natürliche Belohnungsstrategien und (3) konstruktive Gedankenmusterstrategien (Manz & Neck, 2004; Manz & Sims, 2001; Houghton & Neck, 2002; Prussia et al., 1998). Abbildung 3 gibt einen Überblick über den hierarchischen Aufbau des Konstruktes und die Zuordnung der einzelnen Strategien zu den drei übergeordneten Gruppen von Strategien.

3 Als drittes menschliches Grundbedürfnis wird die soziale Eingebundenheit angesehen, das jedoch nur in einem entfernten Sinne für intrinsische Motivation als wichtig erachtet wird (Ryan & Deci, 2000).

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Abbildung 3: Hierarchischer Aufbau des Konzeptes der Selbstführung (in Anlehnung an Houghton & Neck, 2002)

(1) Die verhaltensorientierten Strategien umfassen Verhaltensaspekte, die ausgeführt werden, um eine bessere Leistung zu erbringen (Sims & Manz, 1996). Sie umfassen Strategien zur Organisation und effektiveren Steuerung des eigenen Arbeitsverhaltens (Manz & Neck, 2004; Manz & Sims, 1991) und haben das Ziel, Abweichungen von bestehenden Standards zu verringern (Manz, 1986). Sie werden als Hilfsmittel für den Mitarbeiter angesehen, um seine Selbsterkenntnis zu erhöhen und die Verhaltensorganisation zu erleichtern, insbesondere dann, wenn es um notwendige, aber unangenehme Aufgaben geht (Manz, 1992; Manz & Neck, 2004). Dabei sollen erwünschte Verhaltensweisen, die zu einem positiven Ergebnis führen, hervorgerufen und gleichzeitig negative, unerwünschte Verhaltensweisen unterdrückt werden (Houghton & Neck, 2002). Zu den verhaltensorientierten Strategien zählen Selbstbeobachtung, eigene Zielsetzung, Selbstbelohnung, Selbstbestrafung und Selbsterinnerung. Die Selbstbeobachtung unterstützt eine Person bei der Suche nach den Bedingungen und Voraussetzungen, unter denen sie ein bestimmtes Verhalten zeigt (Manz & Neck, 2004; Sims & Manz, 1996). Die Betrachtung der eigenen Arbeitsergebnisse dient als Grundlage, um das eigene Verhalten zu bewerten und

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darauf aufbauend zu verändern (Mahoney & Arnkoff, 1978, 1979; Manz & Neck, 2004). Dabei kann teilweise allein der Fokus auf das eigene Verhaltens helfen, positive Veränderungen zu erreichen. Die entsprechende Information über das aktuelle Verhalten und die aktuelle Leistung bietet dem Individuum die Grundlage, um sich selbst effektive Ziele für die Verhaltensänderung zu setzen (Manz, 1986; Manz & Neck, 2004; Manz & Sims, 1980). Die Selbstführungsstrategie eigene Zielsetzung dient dazu, für sich selbst festzulegen, in welche Richtung die eigene Handlung führen soll (Manz & Neck, 2004). Das Setzen von eigenen Zielen richtet die Aufmerksamkeit auf das, was erreicht werden soll, und besitzt damit eine motivierende Funktion (Sims & Manz, 1996). Auf der Grundlage einer Selbsteinschätzung werden persönliche Ziele gesetzt, die zu einer Leistungssteigerung führen sollen (Manz & Neck, 1999). Diese Annahme beruht auf der Zielsetzungstheorie von Locke und Latham (1990), nach der das Setzen von spezifischen und herausfordernden Zielen eine große Wirkung auf die Motivation zu höherer Leistung ausübt. Die Kombination von Eigener Zielsetzung mit Selbstbelohnung kann einen bedeutsamen Einfluss darauf haben, wie groß die Anstrengung zur Erreichung der Ziele ausfällt (Mahoney & Arnkoff, 1978, 1979; Manz & Neck, 2004; Manz & Sims, 1980). Selbstbelohnung kann von daher als Ergänzung zur Eigenen Zielsetzung genutzt werden, um wünschenswertes Verhalten zu verstärken und die Zielerreichung zu bekräftigen (Manz & Neck, 2004; Manz & Sims, 1980; Sims & Manz, 1996). Die Belohnung kann dabei sowohl in sehr greifbaren Dingen bestehen, z.B. einem Wochenendausflug (Houghton & Neck, 2002), als auch in einer mentalen Selbstbelohnung, z.B. durch ein Selbstlob (Sims & Manz, 1996). Ähnlich wie bei der Selbstbelohnung werden im Rahmen der Selbstbestrafung selbst auferlegte Konsequenzen des eigenen Verhaltens gezogen (Manz & Neck, 2004). Selbstkritische Reaktionen können einen nützlichen Zweck erfüllen, ein übermäßiger Gebrauch kann hingegen demoralisierend und destruktiv Einfluss sein (Manz & Sims, 1991). Daher sollte bei dieser Strategie ein selbstkorrigierendes Feedback im Vordergrund stehen und der Fokus stärker auf der Untersuchung des negativen Verhaltens bzw. des Misserfolgs liegen als auf einer exzessiven Bestrafung (Manz & Sims, 2001). Das Problem der Bestrafung liegt in dem aversiven Reiz. Dieser sollte aversiv genug sein, um eine bestrafende Wirkung zu entfalten. Auf der anderen Seite darf die Bestrafung nicht derart aversiv gestaltet sein, dass die Anwendung der Strategie lieber gänzlich vermieden wird (König & Kleinmann, 2006). Aufgrund dieses Umstandes kann die Strategie der Selbstbestrafung hinsichtlich ihrer Effektivität in Frage gestellt werden (Manz & Sims, 1980; Thoresen & Mahoney, 1974; Sims & Manz, 1996).

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Als letzte verhaltensorientierte Selbstführungsstrategie dient die Selbsterinnerung dazu, ablenkende Reize so weit wie möglich auszublenden und gleichzeitig Stimuli, die wünschenswertes Verhalten hervorrufen, verstärkt zu nutzen (Mahoney & Arnkoff, 1979; Manz & Neck, 2004; Manz & Sims, 2001). Diese Selbstführungsstrategie steuert das Verhalten durch das Arbeitsumfeld (Sims & Manz, 1996) und soll dem Individuum helfen, den Arbeitsablauf zu strukturieren und wichtige Aspekte sowie die selbst gesetzten Ziele nicht aus den Augen zu verlieren. Als Beispiele können hierfür Listen, Notizen, Bildschirmschoner und motivierende Poster angeführt werden, die helfen, die Aufmerksamkeit und das Engagement auf die Zielerreichung zu lenken (Neck & Houghton, 2006). Der Einfluss dieser Strategien auf Erfolgsvariablen wurde in verschiedenen Studien untersucht. So zeigte sich in einer Längsschnittstudie mit Berufsanfängern von Saks und Ashford (1996), dass die Nutzung von verhaltensorientierten Strategien negativ mit Stress und Angst und positiv mit intrinsischer Motivation korrelierte. Frayne und Geringer (1994) konnten zudem belegen, dass die verhaltensorientierten Strategien im Sinne des Selbstmanagements in einem positiven Zusammenhang mit Leistungsbeurteilungsdaten von Managern eines Gemeinschaftsunternehmens (Joint Venture) standen. Des Weiteren bestätigte eine Reihe von Trainingsstudien die positiven Auswirkungen von verhaltensorientierten Selbstmanagementstrategien auf verschiedene Erfolgsmaße wie die Selbstwirksamkeit, die Anwesenheitsquote (Frayne & Latham, 1987; Latham & Frayne, 1989; Latham & Frayne, 1990) sowie den Verkaufserfolg (Frayne & Geringer, 2000) und selbstdefinierte Ziele (Godat & Brigham, 1999). (2) Im Gegensatz zu den verhaltensorientierten Strategien beinhalten die natürlichen Belohnungsstrategien die Suche nach Aktivitäten, die einen natürlichen Belohnungscharakter besitzen und die Einbindung dieser Aktivitäten in den Arbeitsprozess (Manz, 1986). Die Belohnung liegt dabei in der Aufgabe selbst und erfordert keine extern gesteuerten Anreize, um den Mitarbeiter zum erwünschten Verhalten zu motivieren (Sims & Manz, 1996). Ziel dieser Art von Selbstführungsstrategien ist es, Situationen zu schaffen, in denen allein die Ausführung der Aufgabe an sich belohnende Aspekte beinhaltet (Manz & Neck, 2004; Manz & Sims, 2001). Dies führt zu positiven Auswirkungen auf den Arbeitsprozess, da der Spaß bei der Durchführung der Aufgaben erhöht wird (König & Kleinmann, 2006). Wichtig bei dieser Strategie ist, dass natürliche Belohnungen personenspezifisch sind und für einen Mitarbeiter einen belohnenden Charakter, während sie für den anderen eher einen bestrafenden Charakter besitzen, wie z.B. die Arbeit in der Gruppe (Sims & Manz, 1996). Die Strategien umfassen zwei verschiedene Aspekte. Der erste zielt darauf ab, mehr belohnende Züge in die bestehende Aktivität einzubauen, so dass die Aufgabe an sich einen belohnenden Charakter erhält. Der zweite besteht darin,

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die Wahrnehmung so zu verändern, dass die Aufmerksamkeit von den unangenehmen Aspekten der Aufgabe hin zu den von sich aus belohnenden Aspekten gerichtet wird (Manz & Neck, 2004; Manz & Sims, 2001; Neck & Houghton, 2006). Zusammenfassend kann festgehalten werden, dass die natürlichen Belohnungsstrategien darauf ausgelegt sind, ein Gefühl von Kompetenz und Selbstbestimmung zu erzeugen (Manz, 1986; Neck & Houghton, 2006), das wiederum als Motor für intrinsische Motivation (Deci & Ryan, 1980, 1985a, 1985b) angesehen wird und folglich leistungsförderliches Verhalten anstoßen sollte. (3) Die letzte Gruppe von Strategien stellen die konstruktiven Gedankenmuster-strategien dar, die sich aus verschiedenen kognitiven Strategien zusammensetzen. Sie sind darauf ausgerichtet sind, effektive Gedankenmuster zu entwickeln, um sich selbst zu beeinflussen und die eigene Arbeit adäquat zu steuern (vgl. Godwin et al., 1999; Neck & Manz, 1992; Neck & Milliman, 1994; Neck, Steward & Manz, 1995). Durch die effektive Anwendung dieser kognitiven Strategien wird ein positiver Einfluss auf kognitive Prozesse, Verhalten und affektive Gefühlszustände (Manz & Neck, 1991; Neck & Manz, 1992) sowie auf die Leistung (Manz & Neck, 2004; Manz & Sims, 1991; Neck & Manz, 1992; Sims & Manz, 1996) erwartet. Zu den konstruktiven Gedankenmusterstrategien zählen: eigene Überzeugungen und Sichtweisen bewerten, Selbstgespräch und erfolgreiche Leistung imaginieren. Dysfunktionale Überzeugungen und Einstellungen, die häufig durch Stress verursachende Situationen hervorgerufen werden, können einen starken Einfluss auf die individuelle Leistung ausüben (Burns, 1980). Mit Hilfe der Strategie eigene Überzeugungen und Sichtweisen bewerten soll das Individuum zunächst seine Gedankenmuster untersuchen und dysfunktionale und irrationale Gedankenprozesse erkennen, die daraufhin durch neue konstruktivere Gedankenmuster ersetzt bzw. in eine wünschenswerte Richtung verändert werden sollen (Burns, 1980; Ellis, 1977; Manz & Neck, 2004; Neck & Manz, 1992). Zusätzlich können negative und destruktive Selbstgespräche identifiziert und durch positivere Selbstdialoge ersetzt werden. Die Selbstführungsstrategie Selbstgespräch bezieht sich auf den Dialog, den ein Individuum im Stillen mit sich selbst führt (Godwin et al., 1999; Neck & Manz, 1992, 1996a). Individuen nutzen diesen Dialog, um sich selbst zu bewerten, sich zu instruieren und mental auf das eigene Verhalten zu reagieren (Ellis, 1977; Neck & Manz, 1992). Darüber hinaus wird erwartet, dass emotionale Zustände durch Selbstgespräche beeinflusst werden können und sich dieser innere Dialog über die Kontrolle von emotionalen Reaktionen wiederum auf Verhalten und Kognitionen auswirken kann (vgl. Ellis, 1977; Godwin et al., 1999; Manz & Neck, 1991; Neck & Manz, 1992). Die dritte konstruktive Gedankenmusterstrategie erfolgreiche Leistung imaginieren baut darauf auf, dass es mit Hilfe mentaler Vorstellungskraft möglich

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ist, symbolisch eine erfolgreiche Leistung bereits vor der tatsächlichen Aufgabe zu konstruieren und mental zu erleben (vgl. Driskell, Copper & Moran, 1994; Finke, 1989; Neck & Manz, 1992, 1996a). Individuen, die bereits im Voraus die erfolgreiche Durchführung einer Aufgabe imaginiert haben, wird es bei einer realen Konfrontation mit der Aufgabe leichter fallen, auch tatsächlich eine höhere Leistung zu zeigen (Manz & Neck, 2004). Der auch als Thought Self-Leadership (Neck & Manz, 1992, 1994, 1996a; Neck, Neck, Manz & Godwin, 1999) bekannt gewordene Ansatz der konstruktiven Gedankenmusterstrategien wurde in verschiedenen organisationalen Studien untersucht. In diesen konnte gezeigt werden, dass sich die Selbstführung der Gedanken positiv auf die Mitarbeiterleistungsfähigkeit (Manz & Neck, 1991; Neck & Manz, 1992), auf die Qualität der Arbeit (Neck & Manz, 1996b) sowie auf Mitarbeiterbeurteilungen (Neck et al., 1995) auswirkt. Ebenso konnten Neck und Manz (1996a) in einer Trainingsstudie belegen, dass Teilnehmer einer Intervention, die auf die Verbesserung der konstruktiven Gedankenmusterstrategien abzielte, eine verbesserte mentale Leistung, angemessenere Gedankenmuster, positivere affektive Gefühlszustände, eine höhere Arbeitszufriedenheit und eine größere Selbstwirksamkeitserwartung zeigten als Nicht-Teilnehmer. Neben diesen Ergebnissen zu einzelnen Selbstführungsstrategien konnte in einigen wenigen Studien der Zusammenhang zwischen der Selbstführung als globalem Konzept und behavioralen bzw. sozio-emotionalen Erfolgsmaßen belegt werden. So zeigten Dolbier, Soderstrom und Steinhardt (2001) in einer Untersuchung zu berufsbezogenem Gesundheitsverhalten u.a. einen Zusammenhang zwischen Selbstführung und effektiven Bewältigungsstrategien von r = 0,49 sowie wahrgenommener Gesundheit von r = 0,68. Darüber hinaus korrelierte die Selbstführung mit arbeitsbezogenen Erfolgsvariablen, wie z.B. der Arbeitszufriedenheit mit r = 0,24 und arbeitsbezogenem Stress mit r = - 0,33. Prussia et al. (1998) untersuchten an einer studentischen Stichprobe den Einfluss der Selbstführung auf die Leistung der Studenten. Ihre Ergebnisse wiesen darauf hin, dass die drei Selbstführungsstrategien zumindest mit einem der erhobenen Leistungsmaße positiv korrelierten. In einer neueren Feldstudie an betrieblichen Arbeitsgruppen zeigte sich, dass die Selbstführung als Gesamtkonzept in einem positiven Zusammenhang mit der Leistung von Mitarbeitern in Teams stand (Konradt, Andreßen & Ellwart, 2007). Trotz des andauernden und wachsenden Interesses an dem Selbstführungskonzept und der postulierten Bedeutung des Konzepts für die Arbeitswelt ist ein Großteil der bisherigen Selbstführungsforschung auf theoretische Auseinandersetzungen mit dem Konzept beschränkt. Es liegen nur wenige empirische Studien vor, die die Selbstführung im organisationalen Kontext untersuchen (vgl. König & Kleinmann, 2006; Neck & Houghton, 2006). Dieser Mangel an empiri-

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schen Erkenntnissen könnte u.a. darauf zurückzuführen sein, dass die Entwicklung einer validen Selbstführungsskala lange Zeit ausstand (Neck & Houghton, 2006). Aus diesem Grund entwickelten Houghton und Neck (2002) aufbauend auf mehreren Vorarbeiten (Anderson & Prussia, 1997; Manz, 1992; Manz & Sims, 1991) den Revised Self-Leadership Questionnaire (RSLQ) für den englischen Sprachraum. Im deutschsprachigen Bereich existiert zum einen die Landauer Selbstführungsanalyse (Müller, 2005, 2006), die nur zum Teil auf dem RSLQ und dessen theoretischen Grundlagen aufbaut. Dieser Fragebogen spiegelt zwar die drei übergeordneten Strategien wider, die neun einzelnen Selbstführungsstrategien sind jedoch nicht in ihrer ursprünglichen Form wieder zu finden. Zum anderen liegt eine verkürzte deutsche Version des RSLQ (RSLQ-D; Andreßen & Konradt, in Druck) vor, die eine originalgetreu den ursprünglichen Fragebogens übersetzt. Abschließend bleibt festzuhalten, dass die Selbstführung ein Konzept darstellt, das umfassende Handlungsanweisungen für eigenständiges Handeln und Arbeiten liefert und damit großes Potenzial für die Anwendung in der sich technisch schnell weiterentwickelnden und durch flexible und dezentralisierte Organisationsstrukturen gekennzeichneten Arbeitswelt besitzt (Neck & Houghton, 2006). Insbesondere die flacheren Hierarchiestrukturen, bei denen ein Vorgesetzter für eine Vielzahl von Mitarbeitern verantwortlich ist, erfordern, dass Führungskräfte einen Teil der Kontrolle an die Mitarbeiter abgeben. Die Selbstführung des Mitarbeiters dient dazu, diese Kontrollmöglichkeiten für die eigene Arbeit effektiv umzusetzen (Sims & Manz, 1996).

2.2.4 Selbstführung im Gruppenkontext Selbstmanagement bzw. Selbstführung wurde in Forschung und Praxis neben der Individualebene auch auf der Teamebene betrachtet. Hinsichtlich der Unterscheidung der beiden Ebenen bemängeln Uhl-Bien und Graen (1998) jedoch, dass in bisherigen Studien Selbstmanagementaktivitäten zwar auf individueller Ebene (Dolbier et al., 2001; Frayne & Geringer, 1994; Neck & Manz, 1992; Prussia et al., 1998; Saks & Ashforth, 1996) sowie auf Teamebene (z.B. Cohen, Chang & Ledford, 1997; Cohen & Ledford, 1994; Manz & Sims, 1987; Neck & Manz, 1994; Stewart & Barrick, 2000) untersucht wurden, eine Differenzierung zwischen beiden in der Literatur jedoch bisweilen unklar bleibt. Selbstführung auf individuellem Niveau bezieht sich auf einzelne unabhängige Mitarbeiter, die ihre eigene Arbeit überwachen und organisieren (Manz & Sims, 1980) und dabei eine gewisse Verantwortung für ihre Arbeit übernehmen (Manz & Sims, 1989). Selbstmanagement auf Teamebene hingegen beinhaltet einen gemeinschaftlichen

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Ansatz zur Problemlösung, bei dem das Team als Ganzes eine höhere Verantwortung übernimmt. So genannte Selbstmanagement-Teams werden als Gruppen von untereinander abhängigen Individuen beschrieben, die ihr Verhalten bei relativ komplexen und ganzheitlichen Aufgaben selbst steuern und regulieren können (Cumming & Griggs, 1977; Goodman, Devadas & Hughson, 1988). Aufgrund der kollektiven Verantwortung und der gegenseitigen Abhängigkeit können Selbstmanagement-Teams somit vom Ansatz der individuellen Selbstführung abgegrenzt werden. Obwohl Manz (1993) von einem Paradoxon zwischen Autonomie auf der individuellen und der Teamebene spricht und auch Markham und Markham (1995) es als schwierig beschreiben, in derselben Arbeitsgruppe individuelle und gruppenbezogene Autonomie zu verwirklichen, gibt es Ansätze, die beiden Ebenen zu verbinden. So beschreiben z.B. Houghton et al. (2003) die Selbstführung als einen wesentlichen Bestandteil in der Entwicklung von Shared Leadership in Self-Management Teams. Da die Arbeit im Team vor dem Hintergrund von neuen und flexibleren Arbeitsstrukturen eine immer stärkere Rolle in der organisationalen Praxis einnimmt, ergibt sich damit eine weitere Möglichkeit, die individuelle Selbstführung zu betrachten. Denn obwohl die individuelle Selbstführung von ihrer Konzeptualisierung her auf der individuellen Ebene angesiedelt ist, kann der einzelne Mitarbeiter im Team nicht unabhängig von seinem Umfeld betrachtet werden (Roberts & Foti, 1998; Neck, Ashcraft & VanSandt, 1998). Bligh, Pearce und Kohles (2006) argumentieren beispielsweise, dass der Einsatz effektiver Selbstführungsstrategien eine Verlagerung von individuell unabhängiger arbeitsbezogener Einstellung hin zu teambezogenem Vertrauen und Commitment erzeugen kann. In den meisten Studien zur individuellen Selbstführung wird jedoch der Einfluss von und auf teambezogene Variablen nicht berücksichtigt (zu Ausnahmen vgl. Konradt et al., 2007; Uhl-Bien & Graen, 1998), obwohl teambezogenen Variablen ein wichtiger Einfluss auf den Erfolg von Individuen wie auch Teams zugeschrieben wird (Hackman, 1987; Marks et al., 2001; McGrath, 1964). Der Ansatz, die individuelle Selbstführung vor dem Hintergrund zu untersuchen, dass der selbst führende Mitarbeiter aufgrund seiner Teamzugehörigkeit verschiedenen teambezogenen Einflussfaktoren ausgesetzt ist, bietet die Möglichkeit, die Individualebene mit der Teamebene zu verbinden. Zudem wird damit der häufig geäußerten Forderung nach mehr Multilevel-Untersuchungen im organisationalen Kontext nachgegangen (Rousseau & House, 1994). Da die Selbstführung im Rahmen dieser Untersuchung u.a. auch im Gruppenkontext betrachtet wird, soll in den folgenden Abschnitten ein kurzer Überblick über die Merkmale von Arbeitsgruppen gegeben werden. Dies ist insbesondere deshalb von Interesse, da der Fokus eines Teilaspekts der Fragestellung der vorliegenden Studie auf Unterschieden der postulierten Wirkzusammenhänge

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zwischen face-to-face und virtuellen Teams liegt. Aus diesem Grund wird anschließend auf den Einfluss virtueller Arbeitsstrukturen eingegangen.

2.2.4.1 Merkmale von Arbeitsgruppen Der Begriff Gruppe wird in einer Vielzahl von Definitionen beschrieben (Guzzo & Shea, 1992). Zusammenfassend werden dabei die folgenden Aspekte als Grundmerkmale genannt: In einer Gruppe laufen zwischen zwei oder mehreren Personen intensive Interaktionsprozesse ab und die Gruppenmitglieder sind durch ein Gefühl der Zusammengehörigkeit verbunden. Weiterhin ist eine klare Ausdifferenzierung von gemeinsamen Normen, Werten und Rollen vorhanden. Zudem sind die Mitglieder räumlich und/oder zeitlich von anderen Personen abgegrenzt und verfolgen gemeinsame Ziele (Argyle, 1972; Born & Eiselin, 1996; Gebert & Rosenstiel, 2002; Hertel & Scholl, 2004; Homans, 1972; Sader, 1998; Witte & Ardelt, 1989). Eine organisationale Zusammenfassung von Mitarbeitern unter einem Vorgesetzten reicht jedoch nicht aus, um diese als Gruppe aufzufassen, da in einer Gruppe konkrete gemeinsame Ziele verfolgt werden (Hertel & Scholl, 2004). Für die Kennzeichnung von Arbeitsgruppen sind die oben genannten Merkmale nicht hinreichend (Antoni, 1996), da Arbeitsgruppen zusätzlich durch eine gemeinsame Aufgabenstellung gekennzeichnet sind (vgl. Guzzo & Shea, 1992) und ihre Aufgaben in einem spezifischen Kontext ausüben (Gebert & Rosenstiel, 2002). Bei der Übertragung des allgemeinen Konzeptes einer Gruppe auf den Organisationskontext, beziehen sich Cohen und Bailey (1997) auf drei verschiedene Definitionen von Hackman (1987), Guzzo und Dickson (1996) und Sundstrom, DeMeuse und Futrell (1990). Sie beschreiben eine Gruppe als eine Ansammlung von Individuen, die in ihren Aufgaben voneinander abhängig sind und dabei die Verantwortung für die Ergebnisse gemeinsam tragen. Hinzu kommt, dass sie in der Eigen- und Außenansicht eine intakte Einheit darstellen, in ein oder mehrere große soziale Systeme eingebettet sind und ihre Beziehungen über die organisationalen Grenzen hinaus gestalten. In der Literatur ist der Begriff der Gruppe teilweise von dem Begriff des Teams abgegrenzt. Häufig geht der Begriff Team über die Bedeutung des Begriffs Gruppe hinaus (Guzzo & Dickson, 1996) und soll eine höhere Intensität der Gruppenprozesse beschreiben (Hertel & Scholl, 2004). So wird einem Team häufig eine funktionstüchtigere Kooperation und ein „Mannschaftsgeist“ zugeschrieben (Antoni, 1996). Forster (1978, S.20) sieht in der Teamarbeit eine Sonderform der Gruppenarbeit, die „durch bewusste Intensivierung und Regelung der Gruppenprozesse eine zusätzliche Leistungssteigerung gegenüber der Grup-

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penarbeit oder sonstiger Arbeitsformen ermöglichen soll“. Da eine trennscharfe Unterscheidung der beiden Begriffe jedoch nicht möglich ist, werden die Begriffe Gruppe und Team im Rahmen dieser Untersuchung ähnlich wie in neueren Übersichtsarbeiten synonym verwendet (vgl. Antoni, 1996; Guzzo & Dickson, 1996; Hertel & Scholl, 2004; Guzzo & Shea, 1992).

2.2.4.2 Einfluss virtueller Arbeitsstrukturen Im Rahmen der Globalisierung unterliegt die Arbeit in der organisationalen Praxis einer zunehmenden Veränderung. Das Arbeitsumfeld wird verstärkt durch Merkmale, wie die zeitliche und räumliche Verteiltheit der Arbeit sowie den Einsatz von Kommunikations- und Kooperationsmedien bestimmt (Cascio & Shurygailo, 2003; Jarvenpaa & Tanriverdi, 2002; Pauleen, 2003, Shamir, 1999). Aufgrund von komplexeren, dynamischeren und globaleren Arbeitsstrukturen sowie technologischen Fortschritten im Bereich der elektronischen Information und Kommunikation rücken virtuelle Teams als Organisationseinheiten immer stärker in das Interesse von Wissenschaft und Praxis (Bell & Kozslowski, 2002). Entsprechend können virtuelle Teams als eine Sonderform konventioneller Teams bezeichnet werden, deren Teammitglieder über geographische und zeitliche Grenzen hinweg an einem gemeinsamen Ziel arbeiten und dabei vornehmlich über elektronische Medien kommunizieren und interagieren (z.B. Bell & Kozslowski, 2002; Büssing & Konradt, 2006; Hertel, Geister & Konradt, 2005; Hertel & Konradt, 2004; Lipnack & Stamps, 1997; Martins, Gilson & Maynard, 2004). Im Unterschied zu herkömmlichen face-to-face Teams sind die Teammitglieder nicht an einen Standort gebunden, sondern können sich an verschiedenen Orten auf der Welt befinden (z.B. Montoya-Weiss, Massey & Song, 2001) und in sogenannten global virtual teams, zudem aus Mitgliedern mehrerer Nationen, zusammengesetzt sein (Davis & Bryant, 2003; Maznevski & Chudoba, 2000). In früheren Definitionen wurde eine klare Unterscheidung zwischen virtuellen und konventionellen Teams anhand von räumlicher Distanz und der Nutzung von elektronischen Medien als dichotome Eigenschaft getroffen (Duarte & Snyder, 1999; Finholt & Olson, 1997). In neueren Ansätzen wird hingegen ein Grad der Virtualität (z.B. Fiol & O'Connor, 2005; Griffith, Sawyer & Neale, 2003; Hertel et al., 2005; Kirkman, Rosen, Tesluk & Gibson, 2004; Zigurs, 2003) angenommen, um zu bestimmen, wie hoch das Ausmaß an Virtualität eines Teams ist (Martins et al., 2004). Die Virtualität kann als eine Teamcharakteristik klassifiziert werden (Martins et al., 2004), die anhand von verschiedenen Dimensionen (Zigurs, 2003), wie z.B. geografische, zeitliche, kulturelle und organisationale Verteiltheit, bestimmt wird. Virtuelle Teams können somit als eine Spezialform

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von Gruppenarbeit betrachtet werden, die eine Reihe von Gemeinsamkeiten mit konventionellen Teams besitzen (Geister, 2005). Folglich müssen in der Auseinandersetzung mit virtuellen Teams nicht zwangsläufig neue Theorien und Modelle entwickelt werden. Stattdessen lassen sich bestehende Ansätze zur Erklärung der Wirkmechanismen in virtuellen Teams heranziehen. Aus diesem Grund wird bei der Untersuchung effektiver Führungsansätze in virtuellen Teams häufig auf bereits bestehende Theorien zurückgegriffen (vgl. Davis & Bryant, 2003; Kayworth & Leidner, 2002; Orlikowski, 2002; Zigurs, 2003). In der Vergangenheit wurde die Führung in virtuellen Teams teilweise als komplett selbststeuernd und ohne externen Führungseinfluss verstanden (Hertel & Konradt, 2004), da ein Vorgesetzter aufgrund der standortverteilten Arbeitsorganisation nur bedingt Führungseinfluss auf die Mitarbeiter ausüben kann. Als Alternative wurde die selbstgesteuerte Führung in virtuellen Arbeitsstrukturen diskutiert, bei der die Führungsaufgaben dem Team selbst überlassen werden (Büssing & Aumann, 1996, Davidow & Malone, 1993; Drumm, 1998). Scherm und Süß (2000) stellen die selbststeuernde Führung eines Teams im Rahmen virtueller Unternehmensstrukturen hingegen in Frage und erörtern die Anwendbarkeit verschiedener, häufig im Zusammenhang mit virtuellen Teams diskutierter Führungsinstrumente. Sie kommen zu dem Schluss, dass die Wahrnehmung wichtiger Führungsaufgaben durch die dezentrale und temporäre Form der Arbeitsorganisation deutlich eingeschränkt ist und dass die diskutierten Instrumente der Führung nicht in der Lage sind, den notwendigen Führungseinfluss zu leisten. Der geringere face-to-face Kontakt sowie asynchrone Kommunikation aufgrund zeitlicher Unterschiede stellen somit besondere Herausforderungen an die Führung von virtuellen Teams und erfordern eine Modifikation der Führungskonzepte. Die räumliche Distanz zwischen Führungskraft und Geführten schränkt die Möglichkeiten des direkten Einflusses ein und beeinflusst dadurch die Effizienz der Führungsbeziehung (Bass, 1990a; Hertel et al., 2005; Liden, Sparrowe & Wayne, 1997; Napier & Ferris, 1993). Antonakis und Atwater (2002) führen an, dass die Dynamik des Einflussprozesses von der Entfernung zwischen Führungskraft und Mitarbeiter abhängt. Erste empirische Feldstudien belegten, dass interaktionale Führungstechniken wie die transformationale Führung unter zunehmender räumlicher Mitarbeiter-Vorgesetzten-Distanz an Effizienz verlieren (Howell & Hall-Merenda, 1999; Howell, Neufeld & Avolio, 2005). Eine Studie von Hoyt und Blaskovich (2003) lieferte hingegen andere Befunde. Die Autoren untersuchten die Wirkung von transformationaler und transaktionaler Führung in computervermittelten im Vergleich zu face-to-face Gruppen experimentell an einer studentischen Stichprobe und konnten zeigen, dass sich die Wirkung der beiden Führungsstile auf verschiedene Erfolgsgrößen

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wie die qualitative und quantitative Leistung bzw. die Zufriedenheit und die Kohäsion nicht zwischen den Gruppenformen unterschieden. Zusätzlich zur personalen Einflussnahme durch Kommunikationsprozesse können die Beeinflussung des Verhaltens und Erlebens von Personen in Organisationen auch struktureller Art sein (Hertel & Konradt, 2004; Scherm & Süß, 2000). Da virtuelle Teams eher durch ein hohes Maß an Autonomie als durch direkte Kontrolle gekennzeichnet sind (Konradt & Hertel, 2002), sollte in diesen Arbeitsstrukturen darüber hinaus zugelassen werden, dass Individuen sich Führungsrollen teilen (Zigurs, 2003). Die Führung in virtuellen Teams muss somit vor dem Hintergrund der verteilten Führung (Gronn, 2002, 2003; Konradt et al., 2006) betrachtet werden, die Führungseinflüsse von verschiedenen Instanzen beinhaltet. Empirisch wurden das Ausmaß und die Effekte verteilter Führung bzw. die Selbstregulation in Gruppen bisher jedoch kaum erforscht (Hertel & Scholl, 2004). Vor dem Hintergrund der eingeschränkten Möglichkeiten interaktionaler und struktureller Führung in virtuellen Arbeitsstrukturen (Scherm & Süß, 2000) sollte ferner der Selbstführung durch das Individuum mehr Aufmerksamkeit geschenkt werden, da sie aufgrund der erhöhten Autonomie und der Eigenverantwortlichkeit der Mitglieder virtueller Teams (Hertel et al., 2005; Zigurs, 2003) eine wichtige Bedeutung für die Arbeit in virtuellen Teams einnehmen kann (vgl. Davis & Bryant, 2003; Hertel & Konradt, 2004; Zigurs, 2003). Konradt und Hertel (2002) heben die Rolle der Selbstführung im Zusammenhang mit delegativen Führungsansätzen hervor, die sich zur Führung virtueller Teams besonders eignen. Hinzu kommt, dass sich die Mitglieder virtueller Teams oft aus hochqualifizierten Facharbeitern mit ausgeprägten Fähigkeiten und Fertigkeiten der Selbststeuerung und Selbstmotivation zusammensetzen (Davidow & Malone, 1993; Picot, Reichwald & Wiegand, 1998) und damit gute Grundvoraussetzungen für die Selbstführung mitbringen.

2.3 Wirkweisen der Selbstführung Da das Konzept der Selbstführung als normative Theorie verstanden werden kann, die zwar konkrete Handlungsanweisungen für die Ausübung einer Tätigkeit liefert (Neck & Houghton, 2006), jedoch nicht erklärt, warum die Selbstführungsstrategien wirken, bedarf es weiterer Theorien, die helfen, die Wirkmechanismen der Selbstführung zu beschreiben und die Effekte zu erklären. Im Rahmen dieser Arbeit werden dafür entsprechend der Überlegungen von Neck und Houghton (2006) motivationale Theorien in Betracht gezogen. Theorien der Arbeitsmotivation können in zwei Klassen eingeteilt werden: Inhalts- und Pro-

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zesstheorien (Brandstätter & Frey, 2004; Campbell & Pritchard, 1976; Steers, Mowday & Shapiro, 2004; Steers, Porter & Bigley, 1996). In Inhaltstheorien wird ein inhaltliches Ziel spezifiziert, auf dessen Erreichung das Handeln ausgerichtet ist. Sie beschreiben menschliche Motive und beschäftigen sich mit der Frage, welche Anreize diese Motive geben und wie Arbeitsverhalten motiviert werden kann (Nerdinger, 2006). Prozesstheorien hingegen fokussieren auf die Dynamik der Motivation. Sie sind unabhängig vom Inhalt und können auf verschiedene Handlungsziele angewendet werden (Brandstätter & Frey, 2004). Ein Beispiel hierfür stellt das Handlungsphasenmodell von Heckhausen und Gollwitzer (1987) dar, das einen kompletten Handlungsverlauf anhand von verschiedenen Phasen beschreibt. Ausgehend von der Entscheidungsfindung für eine Handlungsalternative soll mit diesem Modell die Frage beantwortet werden, mit welcher Intensität und Ausdauer diese Handlungsalternative verfolgt wird und wie die dabei erzielten Ergebnisse bewertet werden. In den verschiedenen Handlungsphasen kommen wiederum einzelne Motivationstheorien zur Wirkung. Im Folgenden wird dieses Modell als Rahmenmodell zur Erklärung der Wirkweise der Selbstführung genauer vorgestellt. Im Anschluss wird auf spezielle motivationale und volitionale Aspekte des Modells eingegangen und ihr Zusammenhang mit der Selbstführung erörtert.

2.3.1 Handlungsphasenmodell Im Rahmen des Rubikon-Modells der Handlungsphasen von Heckhausen und Gollwitzer (1987) werden die Prozesse der Motivation menschlichen Handelns in vier Phasen unterteilt, die die Akteure jeweils vor spezifische Aufgaben stellen. In dem Modell sind dabei zugleich Prozesse der Zielwahl (Motivation) und der Zielrealisierung (Volition) enthalten (Heckhausen, 1987, 1989; Heckhausen & Gollwitzer, 1987). Die Bezeichnung des Modells leitet sich aus dem Prinzip des „Überschreitens des Rubikon“ von Julius Caesar ab, der mit dieser Handlung den römischen Bürgerkrieg auslöste. Es steht dafür, sich durch eine getroffene Entscheidung unwiderruflich auf eine Handlung einzulassen. Im Rahmen der Motivationspsychologie bedeutet dies, dass nach dem Treffen einer Entscheidung weitere abwägende Betrachtungen ausgeschlossen sind und der Übergang vom motivationalen Zustand der Abwägung zum volitionalen Zustand der Durchführung einer Handlung vollzogen wurde (Heckhausen & Gollwitzer, 1987). Im Rubikon-Modell wird der Handlungsverlauf in vier aufeinander folgende Phasen eingeteilt (siehe Abbildung 4), die verschiedene Anforderungen an den Handelnden stellen, wenn diese Phasen erfolgreich abgeschlossen werden sollen

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(Heckhausen & Heckhausen, 2006). Die prädezisionale Handlungsphase beschäftigt sich mit dem Abwägen verschiedener Wünsche und Handlungsalternativen und wird als motivationale Phase bezeichnet, die abschließend zu einer Intentionsbildung führen soll. In diese Phase können Motivationstheorien eingeordnet werden, die den Prozess der Entscheidung im Sinne der Erwartungs-xWert-Modelle durch das Abwägen von Wert und Erwartung erklären (Nerdinger, 1995, 2006).

Abbildung 4: Das Rubikon-Modell der Handlungsphasen (Heckhausen & Gollwitzer, 1987)

Die präaktionale Handlungsphase beinhaltet das Planen konkreter Strategien, mit denen das vorher intendierte Ziel erreicht werden soll. Hierbei können einzelne zielführende Handlungsschritte gedanklich vorweggenommen und die Absicht der Handlungs-durchführung gebildet werden (Nerdinger, 1995). Als Erklärung für die Prozesse in dieser Phase kann die Theorie der Zielsetzung herangezogen werden, nach der sich schwierige, herausfordernde und präzise, spezifische Ziele positiv auf die Leistung eines Individuums auswirken (Locke & Latham, 1984, 1990; Latham & Locke, 1991). Während der Einfluss derartiger Zielintentionen im Bereich der Arbeitsmotivationsforschung im Gegensatz zur allgemeinen Motivationspsychologie bisher hauptsächlich hinsichtlich fremd gesetzter Ziele untersucht wurde, rücken in den letzten Jahren auch persönliche Zielintentionen stärker in den Mittelpunkt des arbeits- und organisationspsychologischen Interesses (Nerdinger, 1995). Diese zweite Handlungsphase wird als volitional angesehen, da das motivationale Abwägen möglicher Handlungsziele durch das Überschreiten des Rubikons abgeschlossen ist und jetzt die Realisierung des Ziels durch den Willen (Volition) gesteuert wird (Achtziger & Gollwitzer, 2006).

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In der folgenden aktionalen Handlungsphase werden die gefassten Realisierungspläne zur Erreichung der Ziele umgesetzt. Bei der Umsetzung der Handlungsabsichten ist es häufig notwendig, die Intentionen gegen andere äußere Einflüsse abzuschirmen, insbesondere wenn die Ziele in zeitlicher Entfernung liegen (Nerdinger, 2006). Diese Prozesse beschreibt Kuhl (1983, 1987) in seiner Theorie der Handlungskontrolle. Die Umsetzung der Ziele in konkrete Handlungen erfolgt nach Kuhl (1983) mit Hilfe der Ausführungskontrolle, die in den Theorien der Selbstregulation begründet liegt und deren Prozesse häufig auch als Willenskontrolle, Selbstkontrolle, Selbstbestimmung und Selbstmanagement beschrieben werden (Carver & Scheier, 1981; Bandura, 1991; Karoly, 1993; Kuhl, 1992). Da in dieser Phase Handlungskontroll- und Handlungsregulationsprozesse benötigt werden, die Aspekte des Willens darstellen, wird sie ebenfalls als volitional bezeichnet (Achtziger & Gollwitzer, 2006). In der letzten Phase des Handlungsverlaufs, der postaktionalen Handlungsphase, wird das erreichte Handlungsergebnis bewertet. Diese Bewertung hat wiederum Auswirkungen auf künftige Wahlsituationen (prädezisionale Handlungsphase). Ein solcher Rückblick stellt eine wichtige Erfahrungsquelle dar, die künftige Handlungsplanungen sowie die zentralen Parameter der Motivation (Valenz, Instrumentalität und Erwartung) beeinflusst (Nerdinger, 1995). Aus diesem Grund wird dieser Phase ein motivationaler Charakter zugeschrieben (Achtziger & Gollwitzer, 2006). Die Unterscheidung zwischen motivationalen (die Zielwahl betreffend) und volitionalen Aspekten (die Zielrealisierung betreffend) knüpft an die alte deutsche Willenspsychologie an (Ach, 1935), die erst seit Beginn der 80er-Jahre des letzten Jahrhunderts durch Kuhl (1983) wieder Verwendung findet, nachdem sie lange Jahre vernachlässigt wurde. Die moderne Volitionsforschung hebt sich bewusst von den frühen Ansätzen der philosophisch geprägten Willenspsychologie ab und fordert, dass in der Forschung zwischen motivationalen und volitionalen Konzepten unterschieden wird (Kuhl, 1983, 1987). Dem Rubikon-Modell kommt daher eine besondere Bedeutung zu, da es motivationale und volitionale Fragestellungen in einem gemeinsamen theoretischen Rahmen zusammenführt (vgl. Brandstätter & Frey, 2004). Es bietet die Möglichkeit, komplexere und konkreter auf die jeweilige Handlungssituation bezogene Vorstellungen über das Zusammenspiel zwischen motivationalen und kognitiven Faktoren zu entwickeln und stellt einen wesentlichen Beitrag zur Erklärung der Prozesse dar, die zielgerichtetem Handeln zu Grunde liegen (Schmidt & Kleinbeck, 2004). Latham und Pinder (2005) führen hingegen kritisch an, dass die Komplexität des Handlungsphasenmodells in starkem Gegensatz zur Theoriebildung und zu den empirischen Befunden der nordamerikanischen organisationspsychologischen Forschung steht. Im Einklang hiermit argumentieren Schmidt und Kleinbeck (Schmidt &

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Kleinbeck, 2004), dass eine vollständige empirische Überprüfung dieses Modells aufgrund der großen Reichweite und der Komplexität nicht möglich ist. Erkenntnisse über die Wirkmechanismen des Modells können ihrer Meinung nach nur im Rahmen der Überprüfung von Teilannahmen gewonnen werden, deren Befunde wiederum als Mosaiksteine in den übergeordneten Modellrahmen eingeordnet werden können. Vor diesem Hintergrund werden auch in der vorliegenden Untersuchung nur einzelne Aspekte des Modells betrachtet. In den folgenden Abschnitten werden zwei Handlungsphasen des Modells genauer erörtert und in Zusammenhang mit Selbstführung gebracht. Zunächst wird die Motivation im Rahmen der prädezisionalen Phase betrachtet und anschließend die Volition im Rahmen der aktionalen Phase beleuchtet.

2.3.2 Motivation Das Konzept der Motivation stellt einen wichtigen Faktor im Zusammenhang mit der Selbstführung und ihrer Wirkweise auf den Erfolg von Mitarbeitern dar. Motivation kann als eine Reihe von psychologischen Prozessen beschrieben werden, die für die Initiierung, die Richtung, die Intensität und die Beharrlichkeit von menschlichem Verhalten verantwortlich sind (Campbell & Pritchard, 1976; Thomae, 1965). In der vorliegenden Arbeit wird die Motivation im Rahmen des Rubikon-Modells betrachtet. Zur Erklärung der motivationalen Prozesse in der prädezisionalen Phase, die sich mit dem Abwägen verschiedener Handlungsalternativen beschäftigt, können Erwartungs-x-Wert-Theorien herangezogen werden (Nerdinger, 1995, 2006). Diese Modelle beruhen auf dem Prinzip der Nutzenmaximierung, nach dem bei der Wahl zwischen verschiedenen Handlungsmöglichkeiten mit ungewissem Ausgang und unterschiedlichen Konsequenzen diejenige ausgewählt wird, bei der das Produkt von Wahrscheinlichkeit des Ergebnisses und Wertschätzung des Ergebnisses am größten ist (Heckhausen, 1989). Die subjektive Wahrscheinlichkeit, dass eine Handlung zum Ergebnis führt, entspricht in diesem Fall der Erwartung, während der Wert durch die Folge des Ergebnisses sowie die damit verbundenen Gefühle bestimmt wird (Nerdinger, 1995, 2006). Ein etabliertes Erwartungs-x-Wert-Modell ist das Valenz-InstrumentalitätsErwartungs-(VIE)-Modell von Vroom (1964). Nach diesem Modell hängt die Wahl der Handlungsalternative eines Individuums von den drei Komponenten Valenz, Instrumentalität und Erwartung ab. Dabei steht die Valenz für den wahrgenommenen Wert eines Handlungsergebnisses oder einer Handlungsfolge. Die Instrumentalität stellt die subjektiv angenommene Wahrscheinlichkeit dar, dass

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ein bestimmtes Verhalten zu einem erwünschten oder unerwünschten Handlungsergebnis führt, und die Erwartung die subjektive Erfolgswahrscheinlichkeit. Ein Hauptkritikpunkt an dieser Theorie richtet sich auf die Modellannahme, dass Individuen kognitive Kalkulationen vornehmen, um zu einer Entscheidung zu gelangen (vgl. z.B. Brandstätter & Frey, 2004; Mitchell & Daniels, 2003; Steers et al., 1996). Es ist jedoch allgemein anerkannt, dass derartige mathematische Prozesse die Realität nur entfernt widerspiegeln, da sich Individuen ihrer Motive, Erwartungen und Wahrnehmungsprozesse nicht immer bewusst sind (Steers et al., 1996). Das VIE-Modell wurde in einer Reihe von empirischen Untersuchungen überprüft, die ebenfalls Anlass zum Zweifel an der Validität des Modells liefern (Brandstätter & Frey, 2004). So konnten Van Erde und Thierry (1996) in einer Metaanalyse von 77 Studien zum VIE-Modell zeigen, dass die drei Komponenten Valenz, Instrumentalität und Erwartung einzeln eine bessere Vorhersagekraft für verschiedene Kriteriumsvariablen besitzen als die theoretisch postulierten summarischen Modellvarianten. Als einer der bekanntesten Vertreter der kognitiven Theorien besitzt das VIE-Modell in der Motivationspsychologie dennoch eine große Bedeutung für die Erklärung von Arbeitsmotivation (vgl. Brandstätter & Frey, 2004; Mitchell & Daniels, 2003; Miner, 2005; Nerdinger, 1995; Steers et al., 2004; Van Erde & Thierry, 1996). Motivationsprozesse sind nicht nur ausschlaggebend für das Verhalten von Individuen, sondern auch für die Leistung von Teams (Geister, Konradt & Hertel, 2006). Da in dieser Untersuchung teambezogene Motivationsaspekte eine zentrale Rolle für die Erklärung der Wirkweisen verschiedener Führungselemente auf die Leistung einnehmen, wird im Folgenden genauer auf das VIST-Modell (Hertel, 2002) eingegangen, das auf der VIE-Theorie beruht, aber die Teamebene berücksichtigt.

2.3.2.1 VIST-Modell Die Komponenten des VIE-Modell von Vroom (1964) beschränken sich auf die Motivation des Einzelnen, so dass bei der Betrachtung von Individuen in Teams weitere Motivationsaspekte mit einbezogen werden müssen. Diesen Umstand berücksichtigen Karau und Williams (1993) in ihrem Collective Effort Model (CEM), das sich ebenfalls aus den drei Faktoren Valenz, Instrumentalität und Erwartung zusammensetzt, die Instrumentalität jedoch in drei Komponenten aufteilt. So nehmen die Autoren an, dass zum einen der wahrgenommene Zusammenhang zwischen der individuellen Leistung und der Gruppenleistung, zum anderen die wahrgenommene Beziehung zwischen der Gruppenleistung und den Folgen für die Gruppe und schließlich der wahrgenommene Zusammenhang

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zwischen den Folgen für die Gruppe und den individuellen Folgen wichtige Motivationsquellen darstellen. Die Motivation eines Teammitgliedes sollte insbesondere dann ansteigen, wenn es eine hohe Instrumentalität des eigenen Leistungsbeitrages für das Erreichen des Gruppenziels wahrnimmt. Weiterhin wird die Motivation dann begünstigt, wenn das Teammitglied dem Erreichen des Gruppenziels und den Folgen, die sich damit für die Gruppe sowie auch für das einzelne Teammitglied ergeben, einen hohen Wert beimisst. Aufbauend auf dem VIE-Modell von Vroom (1964) und dem CEM-Modell von Karau und Williams (1993) entwickelte Hertel (2002) das VIST-Modell, mit dessen Hilfe sich anhand von vier Hauptkomponenten der erwartete Nutzen von Handlungen im Gruppenkontext und die damit verbundene Motivation des Einzelnen bestimmen lässt. Die vier Komponenten des Modells sind: Valenz (Valence), Instrumentalität (Instrumentality), Selbstwirksamkeit (Self-Efficacy) und Vertrauen (Trust) (siehe Abbildung 5). Im Folgenden werden die einzelnen Faktoren und ihr Einfluss auf die Motivation der Teammitglieder genauer vorgestellt und Befunde zu ihrer Bedeutung aufgeführt.

Abbildung 5: Hauptkomponenten des VIST-Modells nach Hertel (2002), Quelle: (Hertel & Scholl, 2006)

Die Komponente Valenz steht ähnlich wie in anderen Erwartungs-x-WertModellen für die Bedeutung des Teamziels für das einzelne Gruppenmitglied und stellt damit die einzige Wertkomponente des Modells dar. Ausschlaggebend für eine hohe Motivation ist, dass die Teammitglieder den Teamzielen einen hohen Wert beimessen. In einer empirischen Studie an virtuellen Teams konnten Weinkauf und Woywode (2004) zeigen, dass eine „klare Mission“, die den Teammitgliedern ein gemeinsames, erstrebenswertes Ziel vermittelt, sich positiv

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auf den Gesamterfolg des Teams auswirkt. In diesem Sinne weisen auch Chinowski und Rojas (2003) darauf hin, dass insbesondere in virtuellen Teams die gemeinsamen Ziele stärker hervorgehoben werden sollten. Aus Erfahrungsberichten in virtuellen Teams geht zudem hervor, dass Motivationsverluste häufig aufgrund von unzulänglicher Vermittlung der Teamziele zu Stande kommen (Lipnack & Stamps, 1997), da dadurch eine angemessene Bewertung und eine Identifikation mit den Zielen erschwert wird. Die Komponente Instrumentalität bezeichnet die subjektiv wahrgenommene Bedeutung des eigenen Beitrags für den Erfolg des Teams. Die Motivation des Teammitgliedes, sich für die Gruppenziele zu engagieren, sollte somit höher sein, wenn das Teammitglied die Folgen der eigenen Handlung als bedeutsam für die Erreichung der Teamziele wahrnimmt (Hertel, 2002). Da die Instrumentalität einzelner Beiträge in Gruppen aufgrund der Aufgabenstruktur durchaus unterschiedlich ausfallen kann (Kerr, 1983), sind auch bei einer hoch ausgeprägten Valenz Motivationsverluste möglich. Experimentelle Studien zeigen, dass zwischen der wahrgenommenen Bedeutung des eigenen Beitrags und der Leistung des Teilnehmenden ein positiver Zusammenhang besteht (Hertel, Kerr & Messé, 2000a; Hertel, Kerr, Scheffler, Geister & Messé, 2000b). In diesen beiden Studien konnte nachgewiesen werden, dass es insbesondere dann zu einer Leistungssteigerung der Teilnehmer kam, wenn sie der Überzeugung waren, dass der Erfolg ihrer Gruppe von ihrem persönlichen Beitrag abhängt. Die Gruppe bestand in den Untersuchungen jeweils aus dem Teilnehmer und einem Konföderierten. In Studien mit studentischen virtuellen Teams (Hertel, Deter & Konradt, 2003a) und mit virtuellen Teams aus der betrieblichen Praxis (Hertel, Konradt & Orlikowski, 2004) konnte ebenfalls gezeigt werden, dass sich die wahrgenommene Instrumentalität positiv auf den Erfolg eines Teams auswirkt. Die Komponente Selbstwirksamkeit lehnt an das Konzept der Selbstwirksamkeit von Bandura (1977b) an und beschreibt die subjektive Einschätzung, den für die Erreichung des Gruppenziels notwendigen Beitrag leisten zu können. Im Rahmen dieser zweiten Erwartungskomponente wird das Augenmerk auf das Selbstvertrauen der Teammitglieder gelegt. Die Selbstwirksamkeit beinhaltet die Erwartung des Einzelnen, durch eigene Anstrengung eine hohe Leistung erzielen zu können (Hertel, 2002). Gist und Mitchell (1992) bezeichnen die Selbstwirksamkeit als ein wichtiges motivationales Konstrukt, das Einfluss auf die individuelle Zielsetzung, emotionale Reaktionen, Anstrengung und Ausdauer ausübt und heben die Bedeutung der Selbstwirksamkeit für die Vorhersage und die Steigerung von Leistung hervor. In einer Metaanalyse untersuchten Staikovic und Luthans (1998) 114 Studien, die sich auf die Überprüfung des Zusammenhangs zwischen Selbstwirksamkeit und arbeitsbezogener Leistung bezogen. Sie konnten einen signifikanten positiven Zusammenhang zwischen diesen beiden

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Variablen belegen. Die Ergebnisse zeigten, dass die gewichtete durchschnittliche Korrelation (G(r+)) zwischen der Selbstwirksamkeit und arbeitsbezogener Leistung bei G(r+) = 0,34 lag. Bei Ausschluss von Studien mit Ausreißern hinsichtlich der Stichprobengröße stieg sich diese Korrelation sogar noch auf G(r+) = 0,38. In einer weiteren Metaanalyse konnten Judge und Bono (2001) zeigen, dass die Selbstwirksamkeit sowohl mit der Arbeitszufriedenheit in Höhe von r = 0,38 (durchschnittliche Korrelation) als auch mit der Arbeitsleistung in einer Höhe von r = 0,19 korrelierte. Ebenso zeigte sich im Kontext virtueller Arbeitsformen, dass die Wahrnehmung der Selbstwirksamkeit eine entscheidende Rolle im Zusammenhang mit der Arbeitseffektivität, der wahrgenommenen Produktivität, der Arbeitszufriedenheit und Stressbewältigungsstrategien von Telearbeitern spielt (Staples, Hulland & Higgins, 1999). Die vierte Komponente des Modells stellt das Vertrauen innerhalb des Teams dar. Diese Komponente erweitert die ursprünglichen Erwartungs-x-WertModelle um einen Faktor, der sich zum einen auf Rahmenbedingungen von (virtueller) Teamarbeit bezieht und als technisches Vertrauen bezeichnet wird (Hertel, 2002). Hierunter fällt z.B. die Zuverlässigkeit der Informations- und Kommunikationstechnik. Zum anderen wird mit dieser Komponente das interpersonale Vertrauen der Teammitglieder untereinander angesprochen, dessen Einfluss auf verschiedene Erfolgsvariablen insbesondere in konventionellen Teams untersucht wurde. Da das VIST-Modell in der vorliegenden Untersuchung für die Erklärung von Teammotivation im Allgemeinen herangezogen werden soll und die virtuelle Teamarbeit nur einen Teilaspekt der Studie darstellt, wird im Folgenden auf die interpersonale Vertrauenskomponente detaillierter eingegangen. Mayer, Davis und Schoormann (1995, S. 712) definieren Vertrauen als „willingness of a party to be vulnerable to the actions of another party based on the expectation that the other will perform a particular action important to the trustor, irrespective of the ability to monitor or control that other party“. Ein wichtiger Faktor, der das Vertrauen einer Person in eine andere beeinflusst, ist die Vertrauenswürdigkeit der anderen Person, die in der Regel auf deren Eigenschaften und Handlungen beruht (Good, 1988; Hovland, Janis & Kelly, 1953; Liebermann, 1981; Mayer et al., 1995). Dabei tragen verschiedene Aspekte zur Bildung des Vertrauens in die anderen Teammitglieder bei. Zum einen spielt das Vertrauen in die aufgabenbezogenen Fähigkeiten eine wichtige Rolle. Zum anderen sind aber auch das Vertrauen in die arbeitsbezogene Einstellung, das Vertrauen in die Integrität und das Vertrauen in die Glaubwürdigkeit des Fachwissens der anderen Teammitglieder von entscheidender Bedeutung dafür, in wie weit ein Teammitglied die Überzeugung entwickelt, dass die Erwartungen, die es an die anderen stellt, auch tatsächlich erfüllt werden.

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Insbesondere vor dem Hintergrund von Selbstmanagement-Teams und stärker eigenverantwortlich arbeitenden Mitarbeitern erhält das Vertrauenskonzept einen steigenden Stellenwert (Golembiewski & McConkie, 1975; Larson & LaFasto, 1989), da die ausgeübte Kontrolle geringer wird und Interaktionsprozesse zunehmen. Dies führt dazu, dass die Rolle des Vertrauens im Gruppenkontext und der Zusammenhang mit der Leistung des Teams an Bedeutung gewinnen (Costa, Roe & Taillieu, 2001). In verschiedenen Studien wurden die Auswirkungen von interpersonalem Vertrauen in teambezogenen und organisationalen Kontexten untersucht. Dabei konnte ein direkter positiver Effekt von Vertrauen auf die Gruppenleistung (Dirks, 2000; Klimoski & Karol, 1976) sowie ein positiver Einfluss auf die Leistung von betrieblichen Arbeitsgruppen gezeigt werden (Davis, Schoorman, Mayer & Tan, 2000). In einer Studie mit studentischen Teams konnte Dirks (1999) nachweisen, dass interpersonales Vertrauen ausschlaggebend dafür ist, wie die Motivation der Gruppenmitglieder in Gruppenprozesse und Leistung umgewandelt wird. Während sich in Gruppen mit hohem Vertrauen die Motivation in gemeinschaftlicher Anstrengung und damit höherer Leistung widerspiegelte, zeigte sich in Teams mit geringem Vertrauen Motivation nur auf individueller Ebene. Eine Untersuchung von Costa et al. (2001) zeigte, dass ein hohes Vertrauen im Team mit weniger Stress zwischen den Teammitgliedern, einer höheren Zufriedenheit, einem stärkeren Commitment und einer höheren Wahrnehmung der aufgabenbezogenen Teamleistung einherging. Grundsätzlich geht Hertel (2002) davon aus, dass die einzelnen Komponenten unabhängig voneinander sind und die Arbeitsmotivation umso höher sein sollte, je höher die einzelnen Faktoren ausgeprägt sind. Dabei wird erwartet, dass sich die Komponenten, wie in regressionsbasierten Ansätzen, positiv auf die Motivation der Teammitglieder auswirken (Hertel, 2002; Hertel et al., 2005). Aufgrund der angenommenen Unabhängigkeit der Komponenten wird eine gegenseitige Kompensation nur in Ausnahmefällen erwartet. Obwohl das Modell noch relativ neu ist, gibt es neben den empirischen Befunden zu einzelnen Komponenten bereits Untersuchungen, die das komplette Modell im Kontext virtueller Teamstrukturen bestätigen (Geister et al., 2006; Hertel et al., 2004; Hertel, Niedner & Herrmann, 2003b). Darüber hinaus gibt es eine erste Untersuchung mit konventionellen Teams, anhand derer die Wirkweise aller vier Komponenten im Zusammenhang mit verschiedenen Erfolgskriterien gezeigt werden konnte (Konradt et al., 2007). Die Modellannahmen wurden somit für verschiedene Gruppenformen hinsichtlich der einzelnen Komponenten sowie hinsichtlich des gesamten Modells für verschiedene Arbeitsformen (virtuell und konventionell) angewandt und überprüft. Auch wenn sich das Modell insbesondere für virtuelle Teams eignet, da Probleme größerer Isolation der Teammitglieder und die damit verbundene Reduzierung von Motivation und

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Vertrauen berücksichtigt werden (Hertel & Konradt, 2004), lassen diese Befunde darauf schließen, dass das Modell unabhängig von der Gruppenform für die Erklärung von teambezogenen Motivations-prozessen herangezogen werden kann.

2.3.2.2 Motivation als vermittelnder Prozess Die Motivation von Mitarbeitern stellt neben der Führung das zweite wesentliche Forschungsgebiet der Organisationspsychologie dar (Steers et al., 1996) und wird genutzt, um das Handeln von Menschen in Organisationen unter Einfluss von anderen Variablen zu erklären. Die Arbeitsmotivation wird häufig zur Vorhersage von Leistung herangezogen (vgl. Schmidt & Kleinbeck, 2004). Während sich diese Erfolgsdimension stark an betriebswirtschaftlichen Überlegungen orientiert, können als weitere Konsequenzen der Motivation auch sozioemotionale Befindlichkeiten der Mitarbeiter betrachtet werden. Diese beziehen sich in der Regel auf das Konzept der Arbeitszufriedenheit, zu deren Erklärung überwiegend Theorien aufgestellt wurden, die in ihrer Konzeption an motivationalen Prozessen ausgerichtet sind (Six & Felfe, 2004). Darüber hinaus können auch andere sozio-emotionale Einstellungen und Verhaltensweisen in Erwägung gezogen werden, die durch eine hohe Arbeitsmotivation angestoßen werden (vgl. Brandstätter & Frey, 2004). Ein Beispiel stellt die Bindung an das Unternehmen (Commitment) dar, denn bei einem hohen Engagement für die Organisationsziele ist auch eine höhere Identifikation mit dem Unternehmen zu erwarten ist (vgl. Brandstätter & Frey, 2004; Six & Felfe, 2004). In traditionellen Motivationstheorien wird der Motivation häufig neben einem direkten Einfluss auf die verschiedenen Erfolgsvariablen ein vermittelnder Einfluss zugeschrieben (vgl. Ambrose & Kulik, 1999). Dabei steht für Organisationen die Steigerung der Leistungsfähigkeit im Vordergrund, die u.a. über eine motivationale Beeinflussung der Organisationsmitglieder erreicht werden soll. Die Motivation nimmt somit eine Doppelrolle ein. Einerseits kann sie als Ergebnis der Auswirkung von Einflüssen seitens der Organisation angesehen werden, andererseits gilt sie als Voraussetzung für den Erfolg der Mitarbeiter (vgl. Brandstätter & Frey, 2004; Mitchell & Daniels, 2003; Schmidt & Kleinbeck, 2004; Steers et al., 1996). Pinder (1998) beschreibt die Arbeitsmotivation als eine Kombination aus externen und internen Einflüssen, die arbeitsbezogenes Verhalten hervorrufen. Mitchell und Daniels (2003) stellen in einem globalen Motivationsmodell dar, dass individuelle Faktoren sowie der arbeitsbezogene Kontext motivationale Prozesse auslösen, die wiederum im Zusammenhang mit Fähigkeiten und Fertigkeiten aufgabenbezogenes Verhalten hervorrufen und

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damit einen Einfluss auf die Leistung ausüben. Ähnlich argumentieren Steers et al. (1996), dass die Motivation der Mitarbeiter durch viele verschiedene organisationale Faktoren beeinflusst wird, und sie einen wichtigen Aspekt darstellt, um die Effekte dieser organisationalen Faktoren, z.B. organisationale Belohnungssysteme oder Führung, auf entscheidende Erfolgskriterien, z.B. Gruppeneffektivität oder organisationale Performanz, zu erklären. Als Einflussfaktoren können zum einen Arbeitsbedingungen, z.B. die Aufgabenstruktur, Organisationskultur, Physische Umgebung, zum anderen aber auch Führungsmechanismen (Steers et al., 1996) oder finanzielle Anreize (Mitchell & Daniels, 2003) für die Umwandlung der Motivation in Performanz entscheidend sein. Die Motivation kann damit als ein vermittelnder Prozess beschrieben werden, der die Wirkweise verschiedener organisationaler Faktoren auf verschiedene abhängige Variablen zu erklären sucht. Den für diese Untersuchung zentralen Führungselementen, transformationale Führung und Selbstführung, werden motivierende Funktionen zugeschrieben (u.a. Bass, 1985, Manz, 1986). Beide Konzepte zielen darauf ab, einzelne Aspekte der Erwartungs-x-Wert-Theorie im Sinne des VIST-Modells anzustoßen und über sie einen Einfluss auf die Erfolgsgrößen zu nehmen. So wird im Rahmen der transformationalen Führung beabsichtigt, z.B. durch die Vermittlung der Bedeutung gemeinsamer Ziele im Sinne der Inspirational Motivation, eine Erhöhung der Valenz zu erreichen. Mit Hilfe transformationaler Führungselemente kann eine Steigerung der Gruppenleistung erreicht werden, indem eine stärkere Bedeutung der Gruppenziele durch die Verbindung mit den eigenen Zielen erzeugt wird (House & Shamir, 1993; Shamir et al., 1993). Ebenso sollte die Bedeutung des eigenen Beitrags für den Teamerfolg (Instrumentalität) durch Techniken, wie z.B. der Inspirational Motivation, stärker hervorgehoben werden, da durch die Verbindung der individuellen Ziele mit den gemeinsamen Zielen des Teams bzw. der Organisation die Bedeutung des eigenen Beitrags eine Aufwertung erhält. Am häufigsten wurde bisher der Zusammenhang mit der Motivationskomponente Selbstwirksamkeit postuliert. Die Stärkung der Selbstwirksamkeit der Mitarbeiter kann als ein Ziel der transformationalen/charismatischen Führung angesehen werden (House & Shamir, 1993; Pillai & Williams, 2004). In ihrer Selbstkonzepttheorie nehmen Shamir et al. (1993) an, dass die Selbstwirksamkeit einen vermittelnden Einfluss im Zusammenhang zwischen charismatischem Führungsverhalten und der Leistung der Mitarbeiter besitzt (siehe Abschnitt 2.1.3). In einer experimentellen Studie konnten Kirkpatrick und Locke (1996) diese Annahme zumindest für einen Teilaspekt der transformationalen Führung, das Vermitteln einer Vision, bestätigen. Die Ergebnisse zeigten, dass die visionsorientierte Führung in einem positiven Zusammenhang mit der Selbstwirksamkeit steht und die Selbstwirksamkeit wiederum positiv mit qualita-

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tiven Leistungsmaßen korreliert. Einschränkend muss jedoch angeführt werden, dass eine Mediation nach der Baron-Kenny-Methode (1986) nicht nachgewiesen werden konnte. Shea und Howell (1999) postulieren ebenfalls einen mediierenden Effekt der Selbstwirksamkeit auf den Zusammenhang zwischen charismatischer Führung und Leistung. Jedoch ließ auch im Rahmen ihrer experimentellen Studie der nicht vorhandene direkte Zusammenhang zwischen der charismatischen Führung und der Leistung die Überprüfung der Mediationshypothese nicht zu. Pillai und Williams (2004) konnten hingegen in einer aktuellen Studie zeigen, dass Selbstwirksamkeit und Kohäsion den Zusammenhang zwischen transformationaler Führung und Commitment sowie wahrgenommener Gruppenleistung partiell mediierten. Zusammengenommen liefern diese Befunde erste Hinweise auf die Bestätigung der Annahme eines vermittelnden Einflusses motivationaler Aspekte auf den Zusammenhang zwischen transformationaler Führung und Erfolg. Die Zusammenhänge der Selbstführung mit motivationalen Aspekten des VIST-Modells und erste empirische Erkenntnisse zur mediierenden Wirkung einzelner Komponenten werden im folgenden Abschnitt genauer dargestellt.

2.3.2.3 Motivation und Selbstführung Der Selbstführung werden generell motivationale Eigenschaften zugeschrieben, da angenommen wird, dass die einzelnen Selbstführungsstrategien die eigene Motivation durch die Initiierung, die Richtung, die Intensität und die Ausdauer des erwünschten organisationalen Verhaltens positiv beeinflussen (Manz, 1992). Dieser Zusammenhang wird besonders bei der Betrachtung einzelner motivationaler Komponenten deutlich. Die am häufigsten beschriebene und untersuchte Beziehung ist der Zusammenhang zwischen der Selbstführung und der Selbstwirksamkeit. So wird die Steigerung der Selbstwirksamkeitswahrnehmung in Erwartung einer folgenden Leistungssteigerung als eine Hauptaufgabe aller Selbstführungsstrategien angesehen (Bligh et al., 2006; Houghton et al., 2003; Manz, 1986; Manz & Neck, 2004; Neck & Manz, 1992, 1996a; Prussia et al., 1998). In verschiedenen Studien konnte belegt werden, dass die Selbstwirksamkeit in einem positiven Zusammenhang mit der Leistung (Neck & Manz, 1996a) steht und zudem als Mediator zwischen der Selbstführung und dem Erfolg fungiert (Frayne & Geringer, 2000; Konradt et al., 2007; Prussia et al., 1998). Zusammenfassend sehen Neck und Houghton (2006) in der Selbstwirksamkeit den Hauptwirkmechanismus, durch den Selbstführungsstrategien die Leistung von Individuen fördern.

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Neben der Selbstwirksamkeit wird auch die Instrumentalitätskomponente von Selbstführungsstrategien positiv beeinflusst. Ähnlich wie die Selbstwirksamkeit beruht die Instrumentalität auf kognitiven Prozessen, die auf der persönlichen Überzeugung aufbauen, dass die eigene Kompetenz für die Leistung wichtig ist. Das Anwenden von konstruktiven Gedankenmusterstrategien sollte dazu führen, die positiven Eigenschaften einer Teamaufgabe stärker wahrzunehmen, und die Erkenntnis bringen, wie die eigene positive Leistung dem gesamten Team zu Gute kommen kann (Bligh et al., 2006). Weiterhin sollten Selbstführungsstrategien wie die Selbstbeobachtung und Selbsterinnerung dazu beitragen, dass ein Individuum die Bedeutung des eigenen Beitrags für die Teamziele erkennt (Konradt et al., 2007). Empirische Belege für diese Annahme finden sich in einer Studie mit betrieblichen Arbeitsgruppen, in der zum einen gezeigt werden konnte, dass die Selbstführung mit der Instrumentalität in einem positiven Zusammenhang steht. Zum anderen wurde nachgewiesen, dass die Instrumentalität ebenso wie die Selbstwirksamkeit als Mediator zwischen der Selbstführung und der Leistung fungiert (Konradt et al., 2007). Zudem führen Neck und Houghton (2006) an, dass Selbstführungsstrategien im weiteren Sinne die selbstregulatorische Effektivität steigern, indem sie den Zielsetzungsprozess verbessern und damit den Wert der Ziele erhöhen. Ebenso postulieren Bligh et al. (2006), dass Teammitglieder, die konstruktive Gedankenmusterstrategien nutzen, einen stärkeren Glauben an die Teamziele und deren Werte entwickeln, als Teammitglieder, die sich dieser Techniken nicht bedienen. Werden mit Hilfe dieser Strategien die teambezogenen Kognitionen gelenkt, so werden die eigenen Gedanken und Überzeugungen stärker auf die Teamziele und -werte ausgerichtet. Somit kann zwischen den Strategien der Selbstführung und der Motivationskomponente Valenz ebenfalls ein positiver Zusammenhang angenommen werden. Empirische Überprüfungen dieser Annahmen sind bisher jedoch noch nicht vorhanden. Abschließend kann auch das Vertrauen in die anderen Teammitglieder in einem positiven Zusammenhang mit den Techniken der Selbstführung gesehen werden. So argumentieren Bligh et al. (2006), dass die Anwendung von Selbstführungsstrategien im Teamkontext einen positiven Einfluss auf Teaminteraktionen ausüben kann und sich daraus folgend ein größeres Vertrauen unter den Teammitgliedern bilden sollte. Dabei kann insbesondere die Anwendung verhaltensorientierter Strategien als vertrauensvermittelndes Signal für die anderen Teammitglieder fungieren, da sie wichtige Informationen über die Qualifikation und die Leistung liefern. Da die individuelle Selbstführung bisher nur in sehr wenigen Studien im Teamkontext betrachtet wurde (Konradt et al., 2007; UhlBien & Graen, 1998), wurde auch dieser Zusammenhang zwischen der Selbstführung und dem Teamvertrauen bisher noch nicht empirisch überprüft.

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2.3.3 Volition Nachdem im Rahmen der prädezisionalen Handlungsphase die Motivation betrachtet wurde, werden in diesem Abschnitt volitionale Aspekte vor dem Hintergrund der aktionalen Phase des Handlungsphasenmodells erörtert. In der handlungspsychologischen Forschung wurde häufig festgestellt, dass eine starke Motivation, ein bestimmtes Handlungsergebnis zu erzielen oder ein bestimmtes Verhalten zu zeigen, in der Regel nicht ausreicht, dieses Verhalten auch tatsächlich zur Zielerreichung zu führen (Gollwitzer & Bargh, 1996; Heckhausen, 1989; Kuhl, 1983) bzw. im Arbeitskontext aufgabenbezogenes Handeln und die Leistung nachhaltig zu beeinflussen (Schmidt & Kleinbeck, 2004). Denn trotz der Entscheidung für eine Handlungsalternative wäre ein Individuum nach den Erwartungs-x-Wert-Theorien beim Auftreten einer lukrativeren Handlungsalternative geneigt, die ursprüngliche Handlung zugunsten der Alternative aufzugeben (Brandstätter & Frey, 2004). Somit würde es zu einem ständigen Aufnehmen und Wieder-Abbrechen einzelner Handlungen kommen. Daher rücken handlungssteuerungsorientierte Aspekte, wie das Konzept der Volition, stärker in das Interesse der motivationspsychologischen Forschung (vgl. Achtziger & Gollwitzer, 2006). Die Volition wird als eine Form der Motivation angesehen, die sich auf das Streben nach Zielen ausrichtet (Ach, 1935; Lewin, 1926) und dessen konkrete Umsetzung in leistungsorientiertes Verhalten betrifft (Kleinbeck & Schmidt, 1990). Sie kann als Mechanismus angesehen werden, der eine aktuelle Handlungstendenz gegen konkurrierende Handlungstendenzen abschirmt und damit der ausdauernden Verfolgung des Handlungsziels dient (Brandstätter & Frey, 2004). Um das Konzept der Volition in den Kontext dieser Arbeit einzugliedern, werden im Folgenden zunächst Theorien zur Selbstregulation vorgestellt, die zur Erklärung des Verhaltens von Individuen im Rahmen der aktionalen Handlungsphase herangezogen werden können. Im Anschluss wird der Zusammenhang zwischen der Volition und der Selbstführung erörtert.

2.3.3.1 Theorien der Selbstregulation Selbstregulation setzt sich aus Prozessen zusammen, durch die Gedanken, Gefühle und Verhalten modelliert werden können, die es Individuen ermöglichen, zielorientierte Aktivitäten über die Zeit hinweg aufrechtzuerhalten (Karoly, 1993). Theorien der Selbstregulation liefern Erklärungsansätze für eine längerfristige Verfolgung individueller Ziele über verschiedenste Anforderungen hinweg (Nerdinger, 2006). Dabei müssen aktuelle Handlungstendenzen gegen kon-

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kurrierende abgeschirmt werden, um eine beständige Verfolgung des Handlungsziels zu gewährleisten (Brandstätter & Frey, 2004). Zur Erklärung, wie Ziele in konkrete Handlungsschritte umgesetzt werden, können Theorien der Selbstregulation herangezogen werden. Eine zusammenfassende Darstellung verschiedener Theorien gibt Karoly (1993). Im Rahmen dieser Untersuchung soll zunächst auf die Theorie der Selbstregulation von Bandura (1986, 1991) eingegangen werden, die motivationale Aspekte der Selbstregulation in den Vordergrund stellt und es ermöglicht, unmittelbare Konsequenzen für das Handeln in Organisationen abzuleiten (Nerdinger, 1995). Anschließend wird mit dem Konzept der willentlichen Handlungssteuerung (Kuhl, 1998; Kuhl & Fuhrmann, 1998) ein Ansatz vorgestellt, der auf der in die Theorie der Handlungskontrolle (Kuhl, 1983, 1987) eingebettet ist, die bisher wenig im organisationspsychologischen Kontext untersucht wurde (Nerdinger, 1995). Im Rahmen der sozial-kognitiven Theorie der Selbstregulation von Bandura (1986, 1991) wird der Prozess der Selbstregulation anhand von drei aufeinander folgenden Mechanismen beschrieben: Selbstbeobachtung, Selbstbewertung und Selbstreaktion. Im ersten Schritt, der Selbstbeobachtung, untersucht das Individuum systematisch das eigene Verhalten im Bezug zur Situation. Die Beobachtung bezieht sich darüber hinaus auf Gedanken, emotionale Reaktionen und situative Bedingungen, die diese Reaktionen auslösen, mit dem Ziel das eigene Verhalten besser zu kontrollieren und den jeweiligen Anforderungen anzupassen (vgl. Nerdinger, 2006). Die Selbstbewertung beinhaltet den Vergleich des Beobachteten mit internen Standards (Anspruchsniveaus oder Ziele). Im dritten Schritt erfolgt die Selbstreaktion auf die vorgenommene Bewertung des eigenen Verhaltens, die sich entweder in der Beibehaltung oder der Änderung der Verhaltensweisen äußert. Wurden die Standards erreicht oder überschritten erfolgt als Selbstreaktion eine Belohnung; wurde der Gütemaßstab hingegen nicht erreicht, besitzt die Selbstreaktion einen bestrafenden Charakter. Selbstreaktionen können in materielle Belohnungen umgesetzt werden und zur Anstrengung bei der Realisierung von Zielen motivieren. Als affektive Selbstreaktionen erleben Individuen Stolz und Zufriedenheit nach der Realisierung von Zielen bzw. von Unzufriedenheit oder Scham nach Misserfolgen. Kognitive Selbstreaktionen äußern sich schließlich im Erleben von Selbstwirksamkeit, die sich in verschiedenen empirischen Untersuchung als wichtigster Einflussfaktor für die Wirksamkeit von Selbstregulationsmechanismen erwiesen hat (vgl. Karoly, 1993). Die Selbstwirksamkeit steigert das Vertrauen in die eigene Person und beeinflusst damit wiederum die Selbstbeobachtung und die Selbstbewertung. Für die organisationale Praxis besitzt diese Theorie eine besondere Bedeutung, da die einzelnen Aspekte erlernbar sind und den Mitarbeitern im Rahmen von Selbstmanagementtrainings gut zu vermitteln sind (Nerdinger, 1995). Die Bedeutung von Selbstmanage-

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mentaktivitäten für den organisationalen Kontext wurde wie bereits angeführt sowohl von Luthans und Davis (1979) als auch von Manz und Sims (1980) theoretisch hervorgehoben. Darüber hinaus konnte in mehreren Studien gezeigt werden, dass Selbstmanagementtrainings die Fehlzeiten reduzieren (Frayne & Latham, 1987; Latham & Frayne, 1989) und sich positiv auf die Leistung der Mitarbeiter auswirken können (Frayne & Geringer, 2000). Unter Selbststeuerung wird die Fähigkeit verstanden, Entscheidungen zu treffen, eigene Ziele zu bilden und sie gegen innere und äußere Widerstände umzusetzen (Kuhl, 1987, 1998, 2001). Das Konzept der willentlichen Handlungssteuerung (Kuhl, 1998; Kuhl & Fuhrmann, 1998) beschreibt Selbststeuerung als eine dynamische und veränderbare Kompetenz, die sich aus mehreren Unterfunktionen zusammensetzt. Diese Unterfunktionen werden zu zwei übergeordneten Hauptkomponenten zusammengefasst. Die erste Komponente stellt die Selbstregulation dar, die auf das Bilden und Aufrechterhalten selbstkongruenter, durch positive Emotionen unterstützter Ziele ausgerichtet ist (Kuhl, 1998; Kuhl & Fuhrmann, 1998). Die wichtigsten Subkomponenten der Selbstregulation sind nach Fröhlich und Kuhl (2003): Selbstbestimmung, positive Selbstmotivierung, Selbstmanagement, Selbstaktivierung, Selbstberuhigung, Entscheidungsfähigkeit, automatische zielbezogene Aufmerksamkeit und zielbezogene bewusste Aufmerksamkeit. Die zweite Komponente, die Selbstkontrolle, beschreibt mehrere Prozesse, die auf die aktive Zielverfolgung ausgerichtet sind (Kuhl & Fuhrmann, 1998). Sie geht mit der (zeitweiligen) Unterdrückung vieler selbstrelevanter Bedürfnisse, Gefühle und Interessen einher, um ein konkretes, aktives Ziel auch gegen mögliche attraktivere Alternativziele durchsetzen zu können (Kuhl, 1996; Kuhl & Fuhrmann, 1998). Dabei werden kognitive (z.B. Planungsfähigkeit, Vergesslichkeitsvorbeugung und Zielvergegenwärtigung) und affektive Aspekte der Selbstkontrolle (z.B. Misserfolgsbewältigung, Selbstdisziplin, ängstliche Selbstmotivierung) unterschieden. Eine erfolgreiche Selbststeuerung erfordert den situations- und zielangemessenen Wechsel zwischen selbstregulativen und selbstkontrollierenden Maßnahmen (Fröhlich & Kuhl, 2003). Der effiziente Einsatz der beiden Hauptkomponenten ist ferner von zusätzlichen Bedingungen und situativen Faktoren abhängig (Kuhl, 1998). Die beiden Hauptkomponenten der Selbststeuerungskompetenz sind zwar notwendig für eine optimale Selbststeuerung, hinreichend sind sie jedoch nur dann, wenn sie auch unter Belastung und Bedrohung effizient eingesetzt werden können. Können vorhandene Kompetenzen unter Belastung nicht genutzt werden, liegt eine Minderung der volitionalen „Effizienz“ vor, d.h. trotz vorhandener Kompetenzen sinkt die Leistung (Fröhlich & Kuhl, 2003). Die Autoren verstehen unter Bedrohung den Gesamtstress der momentanen Lebens-

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situation und das Ausmaß, in dem die gegenwärtigen Lebensumstände den negativen Gefühlszustand erhöhen (z.B. Zeitdruck), während sie Belastung auf situative und personseitige Umstände beziehen, welche positive Affekte schwächen (Frustration, unrealistische Ziele, unlösbare Aufgaben). In der Theorie der willentlichen Handlungssteuerung werden Grundmechanismen beschrieben, die auf jedes Phänomen anwendbar sind, an dem willentliche Vermittlungsprozesse beteiligt sind (Kuhl, 1998). Auch wenn die Theorie primär für den klinischen Bereich entwickelt wurde, ist anzunehmen, dass die angesprochenen Selbststeuerungskomponenten auch im organisationspsychologischen Bereich wirksam werden. Einerseits sind für die erfolgreiche Durchführung arbeitsbezogener Aufgaben die Aspekte Selbstregulation und Selbstkontrolle von hoher Relevanz. Andererseits ist zu vermuten, dass insbesondere die Globalisierung und die zunehmende Elektronisierung der Arbeitsformen vermehrt situative Faktoren mit sich bringen, die zu Belastung und Bedrohung führen können. Nachdem in diesem Abschnitt verschiedene Theorien der Selbstregulation vorgestellt wurden, wird im folgenden Abschnitt erörtert, inwiefern sich die Konstrukte Volition und Selbstführung nahe stehen.

2.3.3.2 Volition und Selbstführung Zwischen den Konzepten Volition und Selbstführung lassen sich sowohl gewisse Ähnlichkeiten als auch einige Unterschiede erkennen, die im Folgenden diskutiert werden. Wie bereits angeführt, ist die Volition ein wichtiger Faktor im Handlungsprozess, der das Streben nach einem Ziel unterstützt und den Handelnden mit Hilfe von Selbstkontroll- und Selbstregulationsstrategien von anderen konkurrierenden Alternativen abschirmt (Brandstätter & Frey, 2004; Kuhl, 1983, 1998, 2001). Eine ähnliche Aufgabe wird der Selbstführung zugeschrieben, die die Selbststeuerung mit Hilfe der einzelnen Strategien fördern soll, um die individuelle Effektivität zu steigern (Neck & Houghton, 2006). Insbesondere bei Betrachtung einzelner Selbstführungsstrategien wird die Nähe zu den Theorien der Selbstregulation deutlich. So unterscheidet Bandura (1986, 1991) in seiner sozial-kognitiven Theorie drei wesentliche Unterfunktionen der Selbstregulation: die Selbstbeobachtung, die Selbstbewertung und die Selbstreaktion im Sinne von Selbstbekräftigung und Selbstbestrafungen. Diese Aspekte entsprechen einzelnen verhaltensorientierten Selbstführungsstrategien und sind in der Selbstführungstheorie verankert. Ferner bestehen Ähnlichkeiten zu den Selbstregulationskomponenten der Theorie der willentlichen Handlungssteuerung (Kuhl, 1998; Kuhl & Fuhrmann, 1998). So können z.B. zwischen der Selbstregulations-

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komponente Selbstmotivierung und den natürlichen Belohnungsstrategien der Selbstführung Parallelen gesehen werden. Ein weiteres Bespiel für Ähnlichkeiten stellen die Vergesslichkeitsvorbeugung (Selbstkontrolle) als Aspekt der Selbststeuerungskompetenz und die Selbstführungsstrategie der Selbsterinnerung dar. Darüber hinaus bestehen Ähnlichkeiten mit speziellen Selbstkontrollstrategien, die ursprünglich dem Forschungsfeld der Klinischen Psychologie entstammen. Diese Strategien beinhalten Techniken wie die Selbstbeobachtung, eigene Zielsetzung, Selbstverstärkung, Selbstbestrafung und das Proben von Verhaltensweisen und wurden ursprünglich für den Umgang mit gesundheitsschädlichem Verhalten konzipiert (Mahoney & Arnkoff, 1978, 1979). Diese Strategien wurden im Rahmen des Selbstmanagement-Ansatzes (Manz & Sims, 1980) für den organisationalen Kontext angepasst und finden damit ebenfalls Berücksichtigung in den Selbstführungstechniken. Weitere Analogien lassen sich in der präaktionalen Volitionsphase des Rubikon-Modells erkennen. Das gedankliche Vorwegnehmen einzelner Handlungsschritte zur Realisierung des Ziels spiegelt sich zum einen in der Selbstführungsstrategie eigene Zielsetzung wider und weist zum anderen auch Ähnlichkeiten mit der Strategie erfolgreiche Leistung imaginieren auf. Auch Neck und Houghton (2006) machen deutlich, dass die Selbstführungsstrategien mit einer Reihe von Motivations- und Selbstbeeinflussungstheorien verwandt sind. In einer kritischen Auseinandersetzung mit dem Ziel der Abgrenzung der Selbstführung von anderen Konstrukten zeigen sie jedoch auf, dass es sich bei der Selbstführung um ein eigenständiges Konstrukt handelt, das von anderen Konzepten der Selbstbeeinflussung und Persönlichkeitseigenschaften unterschieden werden kann (siehe Abschnitt 2.2.2). Hinzu kommt, dass sich das Konstrukt der Selbstführung zwar wie oben geschildert mit einzelnen Aspekten der Selbstregulationstheorien überschneidet, sich die Selbstführungstheorie jedoch in der Zusammenstellung der Strategien deutlich von dem Konzept der willentlichen Handlungssteuerung unterscheidet. Die Volitionskompetenz wird nach der Theorie der willentlichen Handlungssteuerung (Kuhl, 1998; Kuhl & Fuhrmann, 1998) in die beiden Hauptkomponenten Selbstregulation und Selbstkontrolle unterteilt, die sich wiederum aus mehreren Unterfunktionen, wie z.B. Selbstbestimmung oder positive Selbstmotivierung, als Unterfunktionen der Selbstregulation und Planungsfähigkeit oder Vergesslichkeitsvorbeugung als Unterfunktionen der Selbstkontrolle, zusammensetzen. Diese Hauptkomponenten werden zusätzlich von weiteren Faktoren beeinflusst, die in Belastungssituationen je nach ihrer Ausprägung die Volitionskompetenz unterstützen oder hemmen können (Fröhlich & Kuhl, 2003). Das Konstrukt der Selbstführung ist hingegen hierarchisch aufgestellt und setzt sich aus drei über-

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geordneten Strategien zusammen, die insgesamt neun spezifische Strategien repräsentieren (Manz, 1992; Houghton & Neck, 2002). Zusammenfassend kann festgehalten werden, dass deutliche Ähnlichkeiten zwischen den beiden Konstrukten bestehen. Aufgrund des unterschiedlichen Aufbaus der Konzepte sind die Volition und die Selbstführung jedoch nicht synonym zu verwenden.

2.4 Erfolgsgrößen Nachdem in den vorausgehenden Abschnitten die Themen Führung und ihre Erfolgsfaktoren erörtert wurden, soll in diesem Abschnitt diskutiert werden, was unter dem Begriff Erfolg bzw. Führungserfolg zu verstehen ist. Der Begriff Führungserfolg wird in der Literatur sehr unterschiedlich aufgefasst. Zu seiner Beschreibung existieren keine einheitlichen Kriterien, die zudem vielfach wenig präzise und unreflektiert ausfallen (Rosenstiel & Wegge, 2004). Neuberger (2002) fasst diese in zwei Bereiche zusammen: Erfolg kann sich zum einen auf die faktischen Folgen der Wirkung der Führung und zum anderen auf normativ gesetzte Kriterien beziehen, die erfüllt sein müssen, um von Ziel-Erreichung (Erfolg) zu sprechen. Darüber hinaus gilt es neben dem Resultat auch den Weg der Zielerreichung zu berücksichtigen. Dabei steht nicht im Vordergrund, dass oder ob ein Resultat erreicht wurde, sondern auf welche Weise es erreicht wurde, wie z.B. kooperativ, ethisch einwandfrei oder effektiv. Grundsätzlich ist zu unterscheiden auf welcher Ebene der Führungserfolg festgemacht wird. Einerseits kann er auf den individuellen Erfolg des Führenden bezogen werden und dabei z.B. an Aspekten wie der Höhe des Gehaltes oder der Ranghöhe der Führungskraft im Unternehmen gemessen werden. Andererseits sollte sich der Führungserfolg auch in Indikatoren der geführten Einheit auf Personen- oder Gruppenniveau niederschlagen (Rosenstiel & Wegge, 2004). Da in dieser Arbeit der Einfluss der Führungskraft auf die Geführten und insbesondere vermittelnde Prozesse auf der Mitarbeiterebene im Vordergrund stehen, sollen im Folgenden Erfolgsindikatoren auf der Ebene der Geführten betrachtet werden. Auf dieser Ebene unterscheidet Witte (1995) aus einer betriebswirtschaftlichen Sichtweise drei Gruppen der Effizienz: Zum einen Personeneffizienz, die er in arbeitsbezogene Einstellungen (z.B. Zufriedenheit, Dienstabwesenheit, Verantwortungsübernahme) und individualbezogene Einstellungen (z.B. Kooperationsbereitschaft, Vertrauen, Gruppenkohäsion) einteilt. Ein zweiter Bereich stellt die Leistungsprozesseffizienz mit materiellen Aspekten (z.B. Planabweichungen, Ausschuss, Arbeitsunfälle) sowie immateriellen Aspekten (z.B. Problemlösungsgenauigkeit, Zielbestimmtheit, Innovationsbereitschaft) dar. Der

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dritte Bereich bezieht sich auf generelle ökonomische Effizienz (z.B. Gewinn, Umsatz, Kosten, Absatz, Produktivität). Diese Unterscheidung macht deutlich, dass der Erfolg eines Mitarbeiters in Organisationen auf sehr unterschiedliche Art und Weise definiert und damit mehrdimensional aufgefasst werden kann. Aufgrund des teambezogenen Kontextes dieser Untersuchung soll die Betrachtung der verschiedenen Dimensionen im Rahmen des Erfolges von Teams vorgenommen werden. Dieser wird häufig durch Teameffektivitätsmodelle beschrieben, die vielfach als Input-ProzessOutput (IPO) Modelle dargestellt werden, um verschiedene Einflussfaktoren auf den Erfolg eines Teams berücksichtigen zu können (z.B. Campion, Medsger & Higgs, 1993; Gladstein, 1984; Hackman, 1987; McGrath, 1964; Pearce & Ravlin, 1987; Sundstrom et al., 1990; Tannenbaum, Beard & Salas, 1992). Als Inputfaktoren werden in diesen Modellen verschiedene Aspekte aufgefasst, die das Team intern (z.B. Fähigkeiten, Wissen und Persönlichkeit der Teammitglieder, demographische Daten und Gruppenstruktur) wie auch extern (z.B. Belohnungen, Trainings und organisationales Klima) auf verschiedenen Ebenen (Individuum, Gruppe, Organisation) beeinflussen (Kozlowski & Bell, 2003). Einen Überblick zu empirischen Befunden hinsichtlich der Einflussfaktoren von Gruppeneffektivität geben Antoni und Bungard (2004), indem sie aufzeigen, dass neben Aspekten des Gruppendesigns Kontextfaktoren eine entscheidende Rolle spielen. Im Rahmen dieser Kontextfaktoren haben sich u.a. auch Führungsaspekte als bedeutsam für die Wirksamkeit von Gruppenarbeit erwiesen. Als Prozesse werden Faktoren bezeichnet, die den interpersonalen Austausch im Team beschreiben und darauf ausgerichtet sind, den Erfolg zu steigern (Hackman, 1987). Zentraler Gedanke des IPO-Modells von Hackman (1987) ist, dass die Effektivität einer Gruppe von den Prozessvariablen wie Anstrengung der Gruppenmitglieder bei der Aufgabenausführung, ihrem Wissen und ihren Fertigkeiten sowie ihren Strategien der Arbeitsbearbeitung abhängig ist (vgl. Antoni & Bungard, 2004). Prozesse nehmen damit einen vermittelnden Einfluss zwischen Input und Outputgrößen ein und können die Wirkung von Charakteristika des Teams, der Teammitglieder bzw. der Organisation auf qualitäts- bzw. quantitätsbezogene Leistungsaspekte sowie auf emotionale Reaktionen der Teammitglieder erklären (Marks et al., 2001). Die Outputgrößen dienen als Kriterien, um die Effektivität der Teamhandlungen zu erfassen. Einen Grundbestandteil der Outputgrößen stellt nach Ansicht der meisten Autoren die Performanz als leistungsorientiertes Erfolgsmaß dar. Wie oben diskutiert, wird der Erfolg in der Regel mehrdimensional beschrieben, so dass die Teameffektivität in diesen Modellen neben der Leistung, ähnlich wie im Rahmen der Personeneffizienz (Witte, 1995), durch Aspekte beschrieben

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wird, die sozio-emotionale Aspekte seitens der Teammitglieder betreffen. Hierzu können nach Hackman (1987) zum einen Faktoren, die soziale Prozesse bei der Gruppenarbeit erhalten oder fördern, gezählt werden und zum anderen Faktoren, die Bedürfnisse der einzelnen Gruppenmitglieder befriedigen. Ferner werden in diesem Zusammenhang häufig Aspekte wie die Zufriedenheit der Mitarbeiter, das Commitment, die Identifikation im Team oder die Gruppenkohäsion genannt. Eine weitere Unterscheidung der Kriterien von Gruppenarbeit kann anhand der Dimensionen Prozess vs. Ergebnis sowie subjektive vs. objektive Daten vorgenommen werden (Brodbeck, 1996; Hertel & Scholl, 2004). Während sich prozessbezogene Kriterien auf das zielbezogene Verhalten der Gruppe und ihrer Mitglieder beziehen, beschreiben ergebnisbezogene Daten das Ausmaß der Erreichung der Gruppenziele (Hertel & Scholl, 2004). Objektiv messbare prozessbezogene Kriterien sind z.B. die Erreichung von Teilzielen oder Bearbeitungszeiten, während als objektive ergebnisbezogene Kriterien Aspekte wie Produktivitätskennzahlen, Absentismus und Unfallzahlen herangezogen werden. Subjektiv prozessbezogene Kriterien beinhalten z.B. die Einschätzung der Kohäsion, des Commitments und des Klimas innerhalb der Gruppe durch Vorgesetzte, Gruppenmitglieder oder Externe. Als subjektiv ergebnisbezogene Kriterien werden schließlich die Aspekte, wie z.B. die wahrgenommene Effektivität der Gruppe und die Zufriedenheit der Teammitglieder, bezeichnet. Als eines der ersten und einflussreichsten Modelle zur Erklärung des Teamerfolgs kann das IPO-Modell von McGrath (McGrath, 1964) angesehen werden (siehe Abbildung 6), das die Output-Faktoren in zwei Gruppen unterteilt: Performance Outcomes und Other Outcomes. Das Modell berücksichtigt damit neben leistungsorientierten Maßen auch andere Erfolgsgrößen, die zur Effektivität eines Teams beitragen.

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Abbildung 6: Input-Process-Output Modell zur Analyse von Gruppenverhalten und Performanz nach McGrath (1964), Quelle: Hackman (1987)

Wie von Antoni und Bungard (2004) erörtert, können unter umwelt- bzw. kontextbezogenen Inputfaktoren im weiteren Sinne auch Führungseinflüsse auf die Gruppe verstanden werden. Da die Fragestellung der vorliegenden Untersuchung auf den Zusammenhang zwischen Führung, Motivation und Erfolg abzielt, wird das IPO-Modell von McGrath (1964) als Rahmenmodell zur Erklärung der Zusammenhänge zugrunde gelegt. In Anlehnung an die mehrdimensionale Auffassung von Erfolg im Modell von McGrath (1964) und die Unterscheidung der Kriterien von Gruppenarbeit von Hertel und Scholl (2004) wurden als Outputfaktoren zum einen die subjektiv eingeschätzte Leistung (Performance Outcomes) als ergebnisbezogene Erfolgsgröße und zum anderen das Commitment (Other Outcomes) als subjektiv prozessbezogene Erfolgsgröße gewählt. So werden zum einen beide Erfolgsaspekte des IPO-Modells abgedeckt und zum anderen sowohl prozess- als auch ergebnisbezogene Kriterien berücksichtigt. Die Auswahl dieser Aspekte beruht auf der Tatsache, dass den Führungsaspekten transformationale Führung und Selbstführung jeweils eine leistungsförderliche Wirkung zugeschrieben wird (Bass, 1985; Manz, 1986). Zum anderen wird das organisationale Commitment im Bereich der sozio-emotionalen Outcomes genutzt, da dessen Zusammenhang mit der transformationalen Führung als gesichert betrachtet werden kann (Meyer et al., 2002; Felfe, 2006a). Zudem

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ist diese Erfolgsgröße im Zusammenhang mit der Selbstführung von besonderem Interesse, da eine Beziehung zwischen den beiden Konstrukten zwar theoretisch postuliert wird, empirisch bisher aber noch nicht überprüft wurde (vgl. Neck & Houghton, 2006). Diese beiden Erfolgsgrößen werden im Folgenden kurz vorgestellt und ihr Zusammenhang mit der transformationalen Führung sowie der Selbstführung erörtert.

2.4.1 Leistung Im Zusammenhang mit Führung werden unter dem Begriff Erfolg im betriebswirtschaftlichen Sinne eine Reihe von verschiedenen Begrifflichkeiten (Leistung, Effizienz, Produktivität etc.) gefasst und anhand unterschiedlicher Kriterien (Umsatz, Wachstum, Kosten, Krankenstand, Fluktuation, etc.) gemessen (Neuberger, 2002). Die Leistungsbeurteilung kann anhand von verschiedenen Kriterien erfolgen. Es werden ergebnis- und verhaltensorientierte Aspekte unterschieden (Schuler & Funke, 1995). Ergebnisorientierte Kriterien bestehen aus quantitativ messbaren Zahlen. Ihre Formulierung orientiert sich an den angestrebten Zielen der Organisation. Verhaltensbezogene Kriterien werden aus der Beschreibung der Tätigkeit abgeleitet und mit Hilfe von Beobachtung eingeschätzt. Als Erfolgskriterium der transformationalen Führung wird häufig die Leistung diskutiert. Dabei können wiederum mehrere Leistungsaspekte unterschieden werden, die auf unterschiedlichen Ebenen angesiedelt sind. Zum einen wird mit dem Führungserfolg die Leistung des Vorgesetzten angesprochen und zum anderen wird die Leistung der Mitarbeiter als Kriterium herangezogen. In vielen Studien konnte ein positiver Zusammenhang zwischen der transformationalen Führung und verschiedenen Leistungskriterien belegt werden, was die Metaanalysen von Fuller et al. (1996), Lowe et al. (1996) und Judge und Piccolo (2004) deutlich machen. Die Ergebnisse der Untersuchung von Fuller et al. (1996) zeigen, dass ein signifikant positiver Zusammenhang zwischen charismatischer Führung und einem Gesamtleistungsmaß von r = 0,45 besteht. Die Metaanalyse von Lowe et al. (1996) macht deutlich, dass die transformationale Führung in einem positiven Zusammenhang mit der Effektivität des Vorgesetzten steht. Die Korrelationen mit einzelnen transformationalen Aspekten variieren zwischen r = 0,39 und r = 0,69. In einer aktuellen Studie konnten Judge und Piccolo (2004) darüber hinaus zeigen, dass die transformationale Führung mit der Leistung der Führungskraft mit r = 0,27, der Gruppen- oder Organisationsperformanz mit r = 0,26 und der Effektivität der Führungskraft mit r = 0,64 in einem signifikant positiven Zusammenhang standen.

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In Bezug auf das Selbstführungskonzept wird der Zusammenhang mit der Leistung bereits in der Definition deutlich. So besitzt die Selbstführung nach Manz (1986) eine leistungsförderliche Wirkung, da sie in einem Selbstbeeinflussungsprozess die für die Erbringung von Leistung notwendige Selbstbestimmung und Selbstmotivation anstoßen soll. In diesem Sinne sind auch die einzelnen Selbstführungsaktivitäten in ihrer Konzeption darauf ausgelegt, die Leistungsfähigkeit eines Mitarbeiters zu erhöhen. Die Strategie eigene Zielsetzung soll z.B. durch herausfordernde und spezifische Ziele das individuelle Leistungslevel steigern (Latham & Locke, 1991). Den natürlichen Belohnungsstrategien wird durch die Erzeugung des Gefühls von Kompetenz und Autonomie über das Hervorrufen von intrinsischer Motivation ein leistungssteigerndes Verhalten zugeschrieben (Manz, 1986; Houghton & Neck, 2002). Der positive Einfluss von Selbstführung auf die Leistung von Individuen wurde ebenso wie der Einfluss auf die Arbeitszufriedenheit und das Commitment in der Forschung häufig theoretisch diskutiert (vgl. Neck & Houghton, 2006). Die Anzahl empirischer Studien im organisationalen Kontext ist jedoch auch in diesem Bereich, wie bereits oben angeführt (vgl. König & Kleinmann, 2006), relativ gering.

2.4.2 Commitment Der Begriff Commitment bedeutet „Bindung“ und bezieht sich im organisationspsychologischen Kontext auf einen psychologischen Zustand. Die Bindung kann sich dabei auf Personen, aber auch auf die Organisation richten. Im letzteren Fall wird sie als organisationales Commitment bezeichnet (Moser, 1996). Nach dem Modell von Meyer und Allen (1991) besteht das organisationale Commitment aus drei Komponenten: Commitment als affektive Verbundenheit mit der Organisation (affektives Commitment), Commitment als wahrgenommene Kosten beim Verlassen der Organisation (fortsetzungsbezogenes Commitment) und Commitment als Verpflichtung in der Organisation zu verbleiben (normatives Commitment). Stärker noch als im Zusammenhang mit der Leistung kann von einem positiven Einfluss der transformationalen Führung auf das Commitment von Mitarbeitern ausgegangen werden. Die Metaanalyse von Meyer et al. (2002) belegt, dass die transformationale Führung insbesondere zum affektiven Commitment eine stabile positive Beziehung aufweist (r = 0,46). Neben diesen direkten Zusammenhängen zeigen einige Untersuchungen (Avolio et al., 2004; Pillai & Williams, 2004; Walumbwa et al., 2004), dass der Einfluss der transformationalen Führung auf das Commitment von einer Reihe von verschiedenen Variablen

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(z.B. Empowerment, Gruppenkohäsion, kollektive Selbstwirksamkeit) mediiert wird. Im Zusammenhang mit der Selbstführung wird von mehreren Autoren postuliert, dass Mitarbeiter durch die Anwendung von Selbstführungsstrategien das Gefühl erfahren, einen größeren Anteil an ihren Aufgaben und ihrem Arbeitsprozess zu haben (Neck & Houghton, 2006). So diskutieren Neck und Milliman (1994) beispielsweise, dass konstruktive Gedankenmusterstrategien im Sinne des Thought Self-Leadership-Ansatzes dem Mitarbeiter helfen können, den Wunsch nach einer stärkeren Bedeutung und einem Lebenszweck in der Arbeit zu entwickeln. Dies kann zu einer größeren Kreativität, Motivation und organisationalem Commitment führen. Pearce und Manz (2005) argumentieren, dass die Anwendung von Selbstführung das Gefühl der Eigenverantwortung über den Stolz auf und das Commitment zur Arbeit fördern kann. Aus diesem Grund wird angenommen, dass diese Mitarbeiter im Sinne des affektiven Commitments eine stärkere Bindung zu ihren Aufgaben, Zielen, Teams und Organisationen zeigen als Individuen, die keine Selbstführung ausüben (Bligh et al., 2006; Houghton & Yoho, 2005; Neck & Milliman, 1994; Manz & Sims, 2001). Obwohl das organisationale Commitment häufig im Zusammenhang mit der Selbstführung diskutiert wird, existieren bisher keine empirischen Studien, in denen die vermuteten Beziehungen überprüft werden (Neck & Houghton, 2006). Die vorliegende Studie kann von daher erste empirische Hinweise für die theoretisch angenommenen Zusammenhänge zwischen den beiden Konstrukten liefern.

2.5 Einordnung der Selbstführung in ein Handlungsmodell Da es das Ziel dieser Untersuchung ist, den Zusammenhang zwischen der transformationalen Führung, der Motivation und dem Erfolg herzustellen und dabei die Rolle der Selbstführung in einem Handlungsmodell unter Einbezug verschiedener Input-, Prozess- und Outputvariablen zu untersuchen, wird im Folgenden auf einzelne Beziehungen zwischen den zentralen Konstrukten eingegangen. Zunächst wird die Selbstführung im Zusammenhang mit der transformationalen Führung betrachtet und in den folgenden Abschnitten sowohl in der Funktion als motivationsbedingende Komponente als auch als volitionale Komponente diskutiert.

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2.5.1 Selbstführung im Zusammenhang mit transformationaler Führung Das Konzept der Selbstführung wurde bisher hauptsächlich im Zusammenhang mit externem Führungseinfluss betrachtet, der unter den Begriffen SuperLeadership oder Empowering Leadership zusammengefasst wird (Houghton & Yoho, 2005; Manz & Sims, 1989, 1991, 2001; Yun et al., 2006). Auch wenn diese Konzepte intuitiv in einem engen Zusammenhang mit der Selbstführung stehen, da sie in erster Hinsicht darauf ausgerichtet sind, die Selbstführungskompetenz der Mitarbeiter zu steigern (Yun et al., 2006), ist es gleichermaßen von Interesse, wie sich andere interaktionale Führungseinflüsse auf die Selbstführung von Mitarbeitern auswirken. Houghton und Yoho (2005) erörtern in einem Kontingenzmodell unter welchen Umständen, wie z.B. dem Entwicklungsstand des Mitarbeiters, verschiedene Führungsstile (direktiv, transaktional, transformational und empowering) gewählt werden sollten. Es wird erwartet, dass sowohl der direktive als auch der transaktionale Führungsstil keinen bzw. einen negativen Einfluss auf die Selbstführung der Mitarbeiter ausübt. Dieser Zusammenhang konnte für die direktive Führung in einer Untersuchung im Krankenhaussektor von Irvine, Leatt, Evans und Baker (1999) gezeigt werden. Der transformationalen Führung sowie dem Empowering Leadership wird hingegen ein positiver Einfluss auf die Selbstführung der Mitarbeiter zugeschrieben. Yun et al. (2006) konnten zeigen, dass der Einfluss unterschiedlicher Führungsstile auf die Selbstführung der Mitarbeiter von dem individuellen Bedürfnis nach Autonomie bedingt wurde. Bei einem hohen Bedürfnis nach Autonomie stand Empowering Leadership in einem positiven Zusammenhang mit der Selbstführung, während die direktive Führung in dieser Ausgangslage einen negativen Zusammenhang zur Selbstführung aufwies. Nach Conger (1999) zielt das Konzept der transformationalen Führung auf das Empowerment der Mitarbeiter ab, da im Rahmen der transformationalen Führungsbeziehung eher eigenverantwortlichkeitsfördernde Maßnahmen als Kontrollstrategien angewandt werden. Im Gegensatz zur transaktionalen Führung, der ein Kontrollmechanismus zu Grunde liegt (Bass, 1985), sollte die transformationale Führung durch die Vermittlung von Visionen und durch ein gutes Rollenmodell zu eigenverantwortlichem Handeln anregen und damit auch für die Selbstführung der Mitarbeiter förderlich sein. Als theoretische Grundlage hierfür kann die SDT von Deci und Ryan (1985a) herangezogen werden. Neben der klassischen Trennung von extrinsischer und intrinsischer Motivation werden in der Theorie autonome und kontrollierte Motivation unterschieden (vgl. Gagné & Deci, 2005; Ryan & Deci, 2000). Zu der autonomen Motivation wird neben der intrinsischen Motivation auch externe Motivation gezählt, die vom Individuum internalisiert und intergriert wurde, während die kontrollierte Motivation

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die Komponenten introjezierte extrinsische (z.B. Pflicht- oder Schuldgefühl) und externale extrinsische (Erwartung von Belohnung und Bestrafung) Motivation beinhaltet (Gagné & Deci, 2005; Ryan & Deci, 2000). Dies bedeutet, dass nicht nur Tätigkeiten, die Spaß machen, zu höherem Wohlbefinden führen (intrinsisch motivierte Tätigkeiten), sondern auch Tätigkeiten, die die Person frei gewählt hat, weil sie ihr wichtig sind (integrierte externe Motivation), auch wenn sie nicht intrinsisch motiviert sind. Studien belegen, dass stärker integrierte Regulation von extrinsischer Motivation mit einer Reihe positiver Ergebnisse assoziiert ist, wie z.B. mehr Einsatz und bessere Leistung (vgl. Ryan & Deci, 2000 für einen Überblick). Da durch die transformationale Führung die Verinnerlichung organisationaler Ziele erreicht werden soll, wird durch sie eher die autonome Motivation angesprochen, die wiederum in einem positiven Zusammenhang mit der Selbstführung stehen sollte. Die transaktionale Führung kann im Zusammenhang mit kontrollierender Motivation gesehen werden. Avolio und Gibbons (1988) führen die Förderung des Selbstmanagements als primäres Ziel der transformationalen Führung an. Bass und Avolio (1990) postulieren, dass transformationale Führung die Fähigkeit fördert, eigenständig zu denken, eigene Ideen zu entwickeln und kritische Punkte zu hinterfragen. Dieser theoretisch angenommene positive Zusammenhang zwischen transformationaler Führung und dem Empowerment der Mitarbeiter konnte in mehreren Studien belegt werden (z.B. Dvir, Eden, Avolio & Shamir, 2002; Jung, Chow & Wu, 2003; Jung & Sosik, 2002; Kark, Shamir & Chen, 2003). Neben dem positiven Einfluss der transformationalen Führung auf die Selbstführung der Mitarbeiter, der impliziert, dass die Selbstführung im Handlungsprozess der transformationalen Führung nachgeschaltet ist, ist es andererseits auch denkbar, dass die Selbstführung auf derselben Stufe wie die transformationale Führung wirksam wird. Dies liegt darin begründet, dass das Selbstmanagement, wie bereits in Abschnitt 2.1.4 angeführt, als ein Führungssubstitut angesehen wird (Manz & Sims, 1980). Empirische Hinweise auf die Beziehung zwischen transformationaler Führung und Führungssubstituten ergeben sich aus einer umfassenden Feldstudie von Podsakoff, MacKenzie und Bommer (1996). Sie konnten zeigen, dass transformationale Führung und Führungssubstitute jeweils einen eigenständigen positiven Effekt zumindest auf eine der erhobenen organisationalen Erfolgsvariablen wie die Einstellung, die Wahrnehmung der Rolle, die Leistung und das Extrarollenverhalten der Mitarbeiter besitzen. Ferner konnten die Ergebnisse der Studie bestätigen, dass beide Konzepte gemeinsam einen höheren Anteil an Varianz aufzuklären vermögen als generell bisher in der Führungsforschung berichtet wurde. Durch das Hinzufügen der 13 von Kerr und Jermier (1978) identifizierten Führungssubstitute zu den sechs von Podsakoff, MacKenzie, Moormann und Fetter (1990) benannten transformationalen Füh-

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rungsdimensionen wurde signifikant mehr Varianz in den Erfolgsvariablen aufgeklärt. Zudem zeigte sich, dass Zusammenhänge zwischen den beiden Konzepten bestehen. Im Sinne der Definition von Howell et al. (1986) moderierten vier Variablen den Zusammenhang zwischen der transformationalen Führung und den Erfolgsgrößen als Führungssubstitut, sechs Variablen als Führungsneutralisierer und acht als Führungsverstärker. Einschränkend muss angeführt werden, dass insgesamt gesehen nur ein relativ kleiner Anteil der potenziellen Führungssubstitute, nämlich nur acht Prozent den Einfluss der transformationalen Führung auf die Erfolgsgrößen moderierte (Podsakoff et al., 1996) und die Studie nur damit nur wenig Bestätigung für die Annahmen von Kerr und Jermier (1978) liefert. Dennoch machen diese Ergebnisse zusammengenommen deutlich, dass es für ein umfassendes Verständnis der Varianz der untersuchten Erfolgsgrößen wichtig ist, sowohl transformationales Führungsverhalten als auch Führungssubstitute in die Betrachtung mit einzubeziehen (Podsakoff et al., 1996). Diesen Abschnitt zusammenfassend kann festgehalten werden, dass zwischen der transformationalen Führung und der Selbstführung zwei verschiedene Arten von Zusammenhängen denkbar sind: Zum einen kann angenommen werden, dass die transformationale Führung als Inputfaktor auf den nachgeschalteten Prozessfaktor Selbstführung wirkt und zum anderen wäre es denkbar, dass die transformationale Führung und die Selbstführung auf derselben Stufe als Inputfaktoren wirksam werden.

2.5.2 Selbstführung als motivationsbedingende Komponente Viele der Selbstführungsstrategien beruhen auf etablierten Theorien der Motivation und der Selbstbeeinflussung. Wie in Abschnitt 2.2.2 erörtert, wird die Selbstführung dennoch als eigenständiges Konstrukt angesehen, das sich durch seinen normativen Ansatz von anderen Konzepten unterscheidet (Neck & Houghton, 2006). Die Rolle der Selbstführung als eine motivationsbedingende Komponente wird bereits in der Definition deutlich, nach der sie zu einer Motivationssteigerung der Mitarbeiter beitragen soll. Die Konzeptualisierung als normatives Modell, das den Schwerpunkt darauf legt, wie etwas getan werden soll, impliziert, dass andere deskriptive Theorien benötigt werden, um zu erklären, auf welche Art und Weise die Selbstführung wirksam wird. In einem Überblick über zwei Jahrzehnte Selbstführungsforschung diskutieren Neck und Houghton (2006) ausführlich den Zusammenhang zwischen der Selbstführung und verschiedenen motivationalen Theorien. Sie kommen zu dem Schluss, dass das Konstrukt der Selbstführung im Kontext dieser Theorien bzw. vermittelt

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durch diese Theorien ihre Wirkung entfaltet, womit sie die Selbstführung als motivationsbedingende Komponente ansehen. Noch deutlicher wird diese Beziehung im Rahmen der Betrachtung des motivationalen Aspektes der Selbstwirksamkeit. Sie wird von Neck und Houghton (2006) als meist genannte abhängige Variable der Selbstführung bezeichnet und dadurch als der Selbstführung nachgeschaltet eingeordnet. Hinzu kommt, dass die Selbstwirksamkeit empirisch in einer mediierenden Funktion zwischen der Selbstführung und der Leistung bestätigt werden konnte (Frayne & Geringer, 2000; Konradt et al., 2007; Prussia et al., 1998). Konradt et al. (2007) untersuchten in einer Feldstudie die individuelle Selbstführung von Mitarbeitern in Teams und konnten zeigen, dass die Selbstwirksamkeit eine vermittelnde Rolle im Zusammenhang zwischen der Selbstführung der Teammitglieder und der fremd eingeschätzten Leistung durch den Teamleiter einnahm. Prussia et al. (1998) untersuchten den Einfluss der Selbstwirksamkeit auf den Zusammenhang zwischen der Selbstführung und der Leistung an einer studentischen Stichprobe im Rahmen eines Seminars. Sie konnten zeigen, dass die Anwendung von Selbstführungsstrategien, die zu Beginn des Seminars erfasst wurde, in einem positiven Zusammenhang mit der wahrgenommenen Selbstwirksamkeit stand. Diese stand wiederum in einem positiven Zusammenhang mit der Leistung der Studenten, die am Ende des Seminars gemessen wurde. Ferner konnten sie zeigen, dass die Selbstwirksamkeit einen mediierenden Einfluss auf den Zusammenhang zwischen der Anwendung der Selbstführungsstrategien und der Leistung ausübt. Diese Ergebnisse liefern einen weiteren Hinweis für die motivationsbedingende Funktion der Selbstführung.

2.5.3 Selbstführung als volitionale Komponente Eine weitere Möglichkeit zur Einordnung der Selbstführung in ein umfassendes IPO-Modell ist die Konzeptualisierung als volitionale Komponente. Angesichts der Nähe zum Konzept der Volition kann die Selbstführung im Sinne des Rubikonmodells auch als ein Mechanismus verstanden werden, der der Motivation nachgeschaltet ist. Trifft ein Individuum aufgrund verschiedener Abwägungen im Sinne der Erwartungs-x-Wert-Modelle die Entscheidung für eine bestimmte Handlung, so ist nach dem Handlungsphasenmodell (Heckhausen & Gollwitzer, 1987) im nachfolgenden Schritt die Selbstführung des Mitarbeiters in Form von Selbstregulation und Selbstkontrolle gefordert. Diese Annahme beruht auf Befunden der handlungspsychologischen Forschung, die zeigen, dass eine starke Motivation, ein bestimmtes Handlungsergebnis zu erzielen oder ein bestimmtes Verhalten zu zeigen, in der Regel nicht ausreicht, dieses Verhalten auch tatsäch-

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lich zur Zielerreichung zu führen (Gollwitzer & Bargh, 1996; Heckhausen, 1989; Kuhl, 1983) bzw. im Arbeitskontext aufgabenbezogenes Handeln und die Leistung nachhaltig zu beeinflussen (Schmidt & Kleinbeck, 2004). Hinweise für den Zusammenhang zwischen Mechanismen der Selbstregulation und dem Erfolg von Mitarbeitern können im weiteren Sinne aus den Studien zu Selbstmanagementtrainings abgeleitet werden. Empirische Befunde bestätigten, dass die Teilnahme an Selbstmanagementtrainings die Fehlzeiten von Mitarbeitern verringerte (Frayne & Latham, 1987; Latham & Frayne, 1989) und sich positiv auf ihre Leistung auswirkte (Frayne & Geringer, 2000). Im Rahmen des theoretischen Hintergrunds wurden die für die Fragestellung dieser Untersuchung zentralen Konzepte vorgestellt und jeweils im Zusammenhang mit der Selbstführung betrachtet. In den Abschnitten 2.5.1 bis 2.5.3 wurden diese Zusammenhänge erneut aufgegriffen und die Selbstführung in unterschiedlichen Funktionen diskutiert, die Hinweise darauf liefern, welche Rolle die Selbstführung in einem Handlungsmodell aus Führung, Motivation und Erfolg einnimmt. Dabei wurden drei verschiedene Möglichkeiten der Einordnung der Selbstführung deutlich. Zum einen kann die Selbstführung als Inputfaktor angesehen werden, der auf derselben Stufe wie die transformationale Führung wirksam wird und zum anderen als Prozessfaktor. Dabei kann sie entweder als motivationale Komponente anderen Motivationskonzepten vorgeschaltet oder als volitionale Komponente anderen Motivationskonzepten nachgeschaltet sein. Diese Unterscheidung stellt die Grundlage für das nächste Kapitel dar, in dem auf diesen Erörterungen basierend die Ableitung der Fragestellung vorgenommen wird.

3 Ableitung der Fragestellung

Im theoretischen Hintergrund dieser Arbeit wurden die für diese Untersuchung relevanten Konzepte und empirischen Befunde vorgestellt und jeweils die Zusammenhänge mit dem zentralen Konstrukt der Selbstführung erörtert. Zugleich wurden Forschungslücken deutlich. Im Folgenden gilt es, die Zusammenstellung führungs- und motivationsbezogener Aspekte zu diskutieren, die durch den Zusammenhang mit der Selbstführung innerhalb eines Handlungsmodells entstehen. Dafür soll zunächst das Untersuchungsmodell vorgestellt werden, das als Grundlage für den Modellvergleich der unterschiedlichen Konstellationen dient. Darauf aufbauend werden die inhaltlichen Hypothesen der Untersuchung abgeleitet.

3.1 Untersuchungsmodell Aus der Diskussion in Abschnitt 2.5 kann gefolgert werden, dass die Selbstführung theoretisch verschiedene Rollen in einem Input-Prozess-Output-Modell einnehmen kann. Die Grundlage des Untersuchungsmodells der vorliegenden Arbeit stellt das bereits vorgestellte IPO-Modell nach McGrath (1964) dar. In Anlehnung an dieses Modell wird die transformationale Führung der Führungskraft als Inputfaktor angesehen, die einen externen Einfluss auf das Team bzw. die einzelnen Teammitglieder besitzt. Als Prozessfaktoren werden teambezogene Motivationsprozesse definiert, von denen eine vermittelnde Wirkung zwischen Inputfaktoren und Outputgrößen angenommen wird. Diese werden durch das VIST-Modell (Hertel, 2002) repräsentiert. Wie in Abschnitt 2.3.2.3 diskutiert, können alle vier Komponenten in einen Zusammenhang mit der Selbstführung gebracht werden. Eine detaillierte Untersuchung des Modells für jede der Komponenten würde die Komplexität der vorliegenden Arbeit jedoch zu stark erhöhen. Da im Zusammenhang mit der Selbstführung insbesondere die stärker individualbezogenen Motivationsaspekte von Interesse sind, wird der Fokus auf die Komponenten der Instrumentalität und der Selbstwirksamkeit gerichtet. Die Leistung und das Commitment stellen die Outputgrößen dar, die als Kriterium für den Erfolg des Teams dienen.

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Ableitung der Fragestellung

Vor dem Hintergrund dieses Rahmenmodells ergibt sich eine Reihe von verschiedenen Möglichkeiten zur Einordnung der Selbstführung in ein Handlungsmodell im Zusammenhang mit Führung, Motivation und Erfolg (siehe Abbildung 7). Selbstführung kann als Führungssubstitut verstanden werden (Manz & Sims, 1980) und damit auf derselben Ebene wie externe Führungseinflüsse einer Führungskraft ihre Wirkung auf den Mitarbeiter entfalten (vgl. Abschnitt 2.5.1). Entsprechend könnte die Selbstführung als ein weiterer Aspekt des Konzeptes der Verteilten Führung (Konradt et al., 2006) angesehen werden. Dieser Annahme zufolge würde die Selbstführung neben der transformationalen Führung einen weiteren Input-Faktor darstellen. Diese erste Möglichkeit einer Einordnung in das IPO-Modell wird durch das Modell 1 in Abbildung 7 repräsentiert. In diesem Modell fungiert die Selbstführung somit als motivationsbedingende Komponente, die sich gleichermaßen wie die transformationale Führung über vermittelnde Prozesse der Motivation auf den Erfolg auswirkt.

Abbildung 7: Untersuchungsmodell mit den drei Modellvarianten

Die zweite mögliche Rolle der Selbstführung wird durch das Modell 2 veranschaulicht. Ebenso wie in Modell 1 wird die Selbstführung in diesem Modell als motivationsbedingende Komponente (siehe Abschnitt 2.5.2) angesehen. Im Unterschied zum Modell 1 stellt sie jedoch keinen Input-Faktor dar. Sie ist vielmehr auf der Ebene der Prozessfaktoren angesiedelt und wird durch den Input-Faktor der transformationalen Führung beeinflusst.

Ableitung der Fragestellung

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Das dritte Modell lässt sich aus den Überlegungen in Abschnitt 2.5.3 ableiten, in dem die Selbstführung als volitionale Komponente postuliert wird. In Modell 3 fungiert die Selbstführung damit ebenfalls als Prozessfaktor. Im Gegensatz zu Modell 1 und 2 wird in diesem Modell jedoch nicht davon ausgegangen, dass die Selbstführung vermittelt über die Motivation ihre Wirkung entfaltet. Sie ist vielmehr im Sinne der Selbstregulation und der Selbstkontrolle notwendig, um vorausgehenden Führungseinflüssen und motivationalen Prozessen folgend eine begonnene Handlung oder Aktivität erfolgreich abzuschließen. Zusammenfassend ergibt sich folglich für diese Untersuchung die zentrale Fragestellung, ob die Selbstführung (1) vor dem Hintergrund des Ansatzes der verteilten Führung neben den drei oben beschriebenen Führungsinstanzen einen weiteren Inputfaktor darstellt, ob die Selbstführung als Prozessfaktor fungiert und dabei (2) als motivationsbedingende Komponente zwischen der transformationalen Führung und der Motivation einzuordnen ist oder ob die Selbstführung (3) als volitionale Komponente den motivationalen Aspekten nachgeschaltet ist. Da alle drei Varianten theoretisch plausibel sind, soll dieser zentralen Frage im folgenden Abschnitt mit Hilfe eines Modellvergleichs nachgegangen und daraus die Entscheidung für die Annahme eines der drei Modelle entwickelt werden.

3.2 Modellvergleich Wie im vorausgehenden Abschnitt erläutert, ist der Kernaspekt der vorliegenden Untersuchung im Vergleich der drei möglichen Modelle zur Rolle der Selbstführung in einem Handlungsmodell aus Führungseinflüssen, motivationalen Prozessen und dem Erfolg zu sehen. Aus der Theorie abgeleitet sind alle drei Modellvarianten zur Erklärung der Zusammenhänge zwischen den angeführten Konstrukten begründbar (siehe Abschnitt 2.5). Dennoch gibt es theoretische und empirische Evidenzen, die für die Bevorzugung eines der Modelle gegenüber den anderen sprechen. Diese sollen zunächst allgemein erörtert werden, bevor im nächsten Abschnitt auf die speziellen inhaltlichen Hypothesen eingegangen wird. Angelehnt an das Konzept von Kerr und Jermier (1978) kann gemäß den theoretischen Überlegungen von Manz und Sims (1980) vermutet werden, dass die Selbstführung als Führungssubstitut ergänzend zur transformationalen Führung wirksam wird. Führungssubstitute implizieren jedoch in ihrer ursprüngli-

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chen Konzeption, dass die Führung durch eine Führungskraft mit zunehmendem Einfluss der Substitute an Bedeutung verliert bzw. gänzlich überflüssig wird (Kerr & Jermier, 1978). Im Rahmen der Selbstführungstheorie wird mit dieser Annahme übereinstimmend postuliert, dass die Führungsaufgaben eines Vorgesetzten mit der Selbstführung als neuem Führungskonstrukt in den Hintergrund treten. Andererseits zeigten erste Studien, dass externe Führung (z.B. in Form des Empowering Leadership) in einem positiven Zusammenhang mit der Selbstführung stehen (Yun et al., 2006). Ebenso wird angenommen, dass die transformationale Führung aufgrund ihrer visions- und eigenverantwortlichkeitsfördernden Facetten in einem positiven Zusammenhang mit der Selbstführung steht (siehe Abschnitt 2.5.1). Weiterhin besteht eine enge Verbindung des Selbstführungskonstruktes zu einer Reihe von motivationalen Theorien, wie z.B. die sozial-kognitive Lerntheorie von Bandura (1986, 1991) oder die SDT von Deci und Ryan (1985a), die die Selbstführung eher in der Rolle eines Prozessfaktors als in der Rolle eines Inputfaktors vermuten lässt. Aufgrund dieser Überlegungen wird angenommen, dass eines der Modelle mit der Selbstführung als Prozessfaktor dem Modell 1 mit der Selbstführung als Inputfaktor überlegen ist. Aus dieser Annahme resultierend gilt es im Folgenden, die Modelle 2 und 3 gegeneinander abzugrenzen, in denen die Selbstführung jeweils als Prozessfaktor angesehen wird. Dies dient der Klärung der Frage, ob die Selbstführung eher eine motivationsbedingende oder eine volitionale Stellung einnimmt. Zunächst ist anzuführen, dass der Selbstführung bereits im Rahmen der Definition eine motivationsförderliche Wirkung zugeschrieben wird. Weiterhin bestärkt die kritische Auseinandersetzung mit dem Konstrukt von Neck und Houghton (2006) die Annahme, dass die Selbstführung vermittelt durch verschiedene motivationale Prozesse ihre Wirkung entfaltet. Hinzu kommt, dass bereits empirische Belege dafür vorliegen, dass sich die Selbstführung positiv auf einzelne motivationale Aspekte, wie z.B. die Selbstwirksamkeit, auswirkt bzw. eine mediierende Wirkung motivationaler Prozesse zwischen der Selbstführung und Erfolgsvariablen besteht (Frayne & Geringer, 2000; Konradt et al., 2007; Prussia et al., 1998). Modell 3, in dem die Selbstführung als volitionale Komponente spezifiziert ist, baut auf den Annahmen des Rubikonmodells auf. Diese besagen, dass am Ende der motivationalen Phase eine Entscheidung für eine bestimmte Handlungsalternative getroffen wird. Im folgenden Schritt ist die Volition im Sinne der Selbstregulation und der Selbstkontrolle von Individuen gefordert, um bei der bereits gewählten Handlungsalternative zu verbleiben und diese zielführend zu Ende zu bringen (vgl. Gollwitzer & Bargh, 1996; Heckhausen, 1989; Kuhl, 1983). Zwar besteht einerseits eine Reihe von Parallelen zu dem Konzept der Volition (siehe Abschnitt 2.3.3.2), die eine volitionale Funktion der Selbstführung in dem zu untersuchenden Bedingungsgefüge durchaus plausibel erscheinen

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lassen; andererseits führen Neck und Houghton (2006) jedoch an, dass das Konstrukt der Selbstführung eigenständig ist und sich von anderen Konstrukten unterscheidet. In Abgrenzung gegenüber anderen Konstrukten können die selbstregulatorischen Prozesse der Volition als deskriptive Erklärungsmechanismen angesehen werden, die die Wirkweise eines normativen Konstruktes wie das der Selbstführung beschreiben. Diese theoretische Abgrenzung von Konzepten der Selbstregulation und der Selbstkontrolle stellt ein weiteres Argument für die motivationsbedingende Funktion der Selbstführung dar. Zusammenfassend weisen zum einen die theoretischen Annahmen in stärkerem Maße auf die Selbstführung als motivationsbedingende Komponente hin. Zum anderen ist für das Modell 2 zumindest in Ausschnitten eine empirische Untermauerung dieser Zusammenhänge gegeben. Aus diesen Gründen erscheint die Rolle der Selbstführung als motivations-bedingende Komponente im Rahmen des Modells 2 den beiden Vergleichsmodellen überlegen.

3.3 Inhaltliche Hypothesen Im Rahmen der ersten Hypothese sollen die in Abschnitt 3.2 beschriebenen Zusammenhänge für das Erfolgsmaß der Leistung überprüft werden. In zurückliegenden empirischen Untersuchungen zeigten sich positive Zusammenhänge dieser Erfolgsgröße mit allen Komponenten des Modells. Aus verschiedenen Metaanalysen (Fuller et al., 1996; Judge & Piccolo, 2004; Lowe et al., 1996) geht hervor, dass ein positiver Einfluss von der transformationalen Führung auf individual- und teambezogene Leistungsmaße ausgeübt wird. Ebenso konnten zwischen der Selbstführung und verschiedenen Leistungsaspekten positive Beziehungen nachgewiesen werden, die zudem durch motivationale Aspekte wie die Selbstwirksamkeit und die Instrumentalität der Mitarbeiter mediiert werden (Konradt et al., 2007; Prussia et al., 1998). Zugleich konnte auch für die einzelnen motivationalen Komponenten ein positiver Zusammenhang mit der Leistung bestätigt werden (z.B. Hertel et al., 2000a; Staikovic & Luthans, 1998). Da aufgrund der Erörterungen im Abschnitt 3.2 und der Diskussion der einzelnen Zusammenhänge mit der Selbstführung im Abschnitt 2.5 das Modell 2 im Vergleich zu den Modellen 1 und 3 favorisiert wird, ergeben sich die folgenden inhaltlichen Hypothesen: H1a: Im Zusammenhang mit transformationaler Führung, Instrumentalität und Leistung fungiert die Selbstführung als Prozessfaktor im Handlungsmodell und nimmt dabei eine motivationsbedingende Rolle ein.

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Ableitung der Fragestellung

H1b: Im Zusammenhang mit transformationaler Führung, Selbstwirksamkeit und Leistung fungiert die Selbstführung als Prozessfaktor im Handlungsmodell und nimmt dabei eine motivationsbedingende Rolle ein. Die zweite Hypothese ist auf die Outputgröße Commitment ausgerichtet. Hinsichtlich der transformationalen Führung wird im Vergleich zur Leistung ein noch stärkerer Zusammenhang mit dem Commitment als Erfolgsvariable postuliert (siehe Abschnitt 2.4.2). Dieser konnte in einer Reihe von Studien nachgewiesen werden (Felfe, 2006a; Meyer et al., 2002). Der Einfluss der Selbstführung auf das Commitment der Mitarbeiter wurde bisher hingegen noch nicht empirisch untersucht (Neck & Houghton, 2006). Eine Reihe von Autoren gehen jedoch von einem positiven Zusammenhang zwischen der Selbstführung und dem Commitment aus (Bligh et al., 2006; Houghton & Yoho, 2005; Neck & Milliman, 1994; Manz & Sims, 2001). Analog zur ersten Hypothese wird von daher angenommen, dass die in Abschnitt 3.2 angeführten Überlegungen zum Modellvergleich auch für das Erfolgsmaß Commitment zutreffen. Dementsprechend lassen sich die folgenden inhaltlichen Hypothesen ableiten: H2a: Im Zusammenhang mit transformationaler Führung, Instrumentalität und Commitment fungiert die Selbstführung als Prozessfaktor im Handlungsmodell und nimmt dabei eine motivationsbedingende Rolle ein. H2b: Im Zusammenhang mit transformationaler Führung, Selbstwirksamkeit und Commitment fungiert die Selbstführung als Prozessfaktor im Handlungsmodell und nimmt dabei eine motivationsbedingende Rolle ein. Weiterhin stellt sich die Frage, ob bezüglich der postulierten Zusammenhänge zwischen den einzelnen Konstrukten Unterschiede zwischen virtuellen und konventionellen Arbeitsformen existieren. Dabei wird der Fokus nur auf das in den vorausgehenden Hypothesen favorisierte Modell 2 gelegt. Zunächst wird dafür die virtuelle Arbeitsform hinsichtlich der Zusammenarbeit mit der Führungskraft betrachtet werden. Grundsätzlich wird davon ausgegangen, dass in virtuellen Arbeitsstrukturen ähnliche Führungsansätze wirksam werden wie in herkömmlichen face-to-face Strukturen (vgl. Davis & Bryant, 2003; Kayworth & Leidner, 2002; Orlikowski, 2002; Zigurs, 2003). Davis und Bryant konnten (2003) in Hinblick auf das Full Range Leadership Model (Bass & Avolio, 1997) in einer Studie an globalen virtuellen Teams belegen, dass transformationale Führung auch über räumliche und zeitliche Distanzen hinweg einen positiven Einfluss auf die Effektivität und das Commitment von Teams ausübt. Aufgrund der verringerten face-to-face Interaktion sowie der asynchronen Kommunikation wird jedoch davon ausgegangen, dass interaktionale Führungs-

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formen eine besondere Herausforderung an die Führungskräfte virtueller Teams stellen (vgl. Hertel et al., 2005; Hertel & Konradt, 2004; Scherm & Süß, 2000). Verschiedene Autoren argumentieren, dass räumliche Distanz die Möglichkeiten des direkten Einflusses verringert und vermuten, dass dadurch die Effizienz der Führungsbeziehung zwischen Führungskraft und Geführtem beeinflusst wird (Bass, 1990a; Liden et al., 1997; Napier & Ferris, 1993). Insbesondere hinsichtlich der transformationalen Führung erscheint die Nähe zur Führungskraft eine wichtige Voraussetzung für ihre Effektivität zu besitzen, da sie mehr Möglichkeiten bietet, den Mitarbeitern Unterstützung zu geben, ihnen Aufmerksamkeit zu widmen und sich um ihre Bedürfnisse zu kümmern (Howell et al., 2005). Gleichzeitig ist davon auszugehen, dass sich die Vermittlung von Visionen in virtuellen Arbeitsstrukturen ebenso schwierig erweist (Scherm & Süß, 2000) wie die individuelle Weiterentwicklung der Mitarbeiter (Howell et al., 2005). Diese Annahmen konnten in zwei Studien belegt werden. Howell und Hall-Merenda (1999) überprüften den moderierenden Einfluss der räumlichen Distanz zwischen der Führungskraft und den Geführten auf den Zusammenhang zwischen verschiedenen interaktionalen Führungsaspekten und der individuellen Leistung der Mitarbeiter. Die Ergebnisse zeigen, dass der Zusammenhang zwischen der transformationalen Führung und der Leistung bei starker räumlicher Distanz wie erwartet geringer ausfiel. In einer aktuellen Studie konnten Howell et al. (2005) diese Befunde bestätigen und zeigen, dass ein Zusammenhang zwischen der transformationalen Führung und der Gruppenleistung nur unter örtlich nicht verteilten Arbeitstrukturen vorhanden war, während er sich unter räumlicher Distanz nicht zeigte. Diese Befunde lassen darauf schließen, dass die transformationale Führung in virtuellen Arbeitsstrukturen, wie von Davis und Bryant (2003) gezeigt, zwar eine positive Wirkung entfalten kann, jedoch schwieriger umzusetzen ist als in konventionellen Arbeitsstrukturen. Folglich ist auch ein geringerer Zusammenhang mit der Selbstführung zu erwarten. Demzufolge kann von einem moderierenden Einfluss der Virtualität (bezogen auf die Führungskraft) auf den Zusammenhang zwischen der transformationalen Führung und der nachgeschalteten Selbstführung in dem favorisierten Modell 2 ausgegangen werden. Aus diesen Überlegungen ergeben sich die folgenden inhaltlichen Hypothesen: H3a: Transformationale Führung hat im Zusammenhang mit Selbstführung, Motivation und Leistung in virtuellen Arbeitsstrukturen (Virtualität in Bezug auf die Führungskraft) einen geringeren Einfluss auf die Selbstführung als in konventionellen Arbeitsstrukturen. H3b: Transformationale Führung hat im Zusammenhang mit Selbstführung, Motivation und Commitment in virtuellen Arbeitsstrukturen (Virtualität in

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Bezug auf die Führungskraft) einen geringeren Einfluss auf die Selbstführung als in konventionellen Arbeitsstrukturen. Während erwartet wird, dass die transformationale Führung im virtuellen Kontext eine vergleichsweise geringe Rolle spielt, kann vermutet werden, dass die Selbstführung von Mitarbeitern in virtuellen Teams stärker benötigt wird als in konventionellen Teams. Die größere Autonomie virtueller Teams und die damit einhergehende stärkere Eigenverantwortlichkeit der Teammitglieder begünstigt bzw. fordert eine verstärkte Selbstführung der Mitarbeiter und lässt ihr damit eine Rolle für den Erfolg eines Teams zukommen (Davis & Bryant, 2003; Zigurs, 2003). Ebenso kommen Hertel und Konradt (2004) aufgrund einer Diskussion mehrerer Konzepte für die Führung in virtuellen Arbeitsstrukturen zu dem Schluss, dass die Selbstführung neben anderen Führungsaspekten einen entscheidenden Faktor für virtuelle Kooperation darstellt. Obwohl anzunehmen ist, dass die Selbstführung aufgrund der räumlichen Verteiltheit und der größeren Autonomie in virtuellen Arbeitsstrukturen eine besondere Rolle spielt (vgl. Davis & Bryant, 2003; Konradt & Hertel, 2002; Hertel & Konradt, 2004), wurde dieser Zusammenhang bisher empirisch noch nicht betrachtet. Ähnlich wie im Zusammenhang mit transformationaler Führung ist zu erwarten, dass die Virtualität einen moderierenden Einfluss ausübt. Da in der vorliegenden Untersuchung erwartet wird, dass die Selbstführung den Erfolg über vermittelnde Prozesse beeinflusst, ist anzunehmen, dass der postulierte positive Zusammenhang zwischen der Selbstführung und motivationalen Prozessen (Instrumentalität und Selbstwirksamkeit) in virtuellen Teams stärker ausgeprägt ist als in konventionellen Teams. Hinsichtlich des Zusammenhangs zwischen der Selbstführung und der Motivation wird der Einfluss der Virtualität in Bezug auf das gesamte Team in Betracht gezogen. Dies liegt darin begründet, dass die motivationalen Prozesse auf den Teamkontext bezogen sind und die Entwicklung der Selbstwirksamkeit und der Instrumentalität von den anderen Teammitgliedern mit beeinflusst wird. Entsprechend lauten die inhaltlichen Hypothesen für den moderierenden Einfluss der Virtualität auf den im Modell 2 angenommenen Zusammenhang zwischen der Selbstführung und den motivationalen Variablen: H3c: Selbstführung hat im Zusammenhang mit transformationaler Führung, Motivation und Leistung in virtuellen Teams einen größeren Einfluss auf die Motivation als in konventionellen Teams. H3d: Selbstführung hat im Zusammenhang mit transformationaler Führung, Motivation und Commitment in virtuellen Teams einen größeren Einfluss auf die Motivation als in konventionellen Teams.

4 Untersuchungsplanung

Im Rahmen dieses Kapitels wird die Planung zum Aufbau der Untersuchung und zur methodischen Überprüfung der Fragestellung dargestellt. Zunächst werden die Untersuchungsinstrumente allgemein vorgestellt. Im Anschluss wird auf die konkrete Operationalisierung der zentralen Variablen eingegangen. Darauf folgend wird die Übersetzung des Fragebogens vorgestellt, da die Untersuchung in verschiedenen Sprachkreisen stattgefunden hat. Nach der Diskussion möglicher Störfaktoren und ihrer Kontrolle wird auf die Analyseebenen dieser Untersuchung eingegangen. Abschließend erfolgt die Darstellung der statistischen Methoden zur Datenanalyse.

4.1 Untersuchungsinstrumente Für die empirische Datenerhebung kann eine Reihe von verschiedenen quantitativen Methoden herangezogen werden, die sich in die zwei großen Bereiche Befragung und Beobachtung einteilen lassen (Friedrichs, 1990). In den empirischen Sozialwissenschaften kommt die Methode der Befragung am häufigsten zur Anwendung (Bortz & Döring, 2005), da sie ein wichtiges Instrument zur Gewinnung von Informationen über Einstellungen, Meinungen, Wissen und Verhaltensweisen von Menschen darstellt. Da eine Befragung ermöglicht, viele Informationen in standardisierter Form mit einem vergleichsweise geringen Aufwand von einer Vielzahl von Personen zu erhalten und sich der Untersuchungsgegenstand der vorliegenden Studie auf die Einstellung und Verhaltensweisen der Teilnehmenden bezieht, wurde dieses Untersuchungsinstrument gewählt. Eine Befragung kann in mündlicher Form im Rahmen eines Interviews oder in schriftlicher Form als Fragebogen durchgeführt werden (Bortz & Döring, 2005). Für die vorliegende Untersuchung wurde der Fragebogen als Untersuchungsinstrument herangezogen, um möglichst viele Teilnehmer simultan befragen zu können. Eine Befragung aller Teamleiter und aller Teammitglieder mit Hilfe eines Interviews war aus Zeit- und Kostengründen nicht möglich, da insbesondere die virtuellen Teams geografisch stark verteilt waren.

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4.1.1 Fragebogen als Untersuchungsinstrument Fragebögen bieten den Vorteil einer hohen Strukturierbarkeit der Inhalte und einer standardisierten Befragung der Untersuchungsteilnehmer, da keine Beeinflussung durch steuernde Eingriffe des Interviewers stattfindet (Bortz & Döring, 2005). Ein weiterer Vorteil liegt in der freien Zeiteinteilung beim Ausfüllen des Fragebogens, die es ermöglicht über einzelne Fragen ggf. auch länger nachzudenken (Friedrichs, 1990). Hinzu kommt, dass durch diese Art der Befragung eine größere Anonymität gegeben ist als in einer Interviewsituation (Schnell, Hill & Esser, 2005) und die Befragten den Zeitpunkt und den Ort der Befragung selbst wählen können. Weiterhin ermöglichen Fragebögen die Befragung geografisch verstreuter Personen bei einem im Vergleich zum Interview deutlich geringeren Zeit- und Kostenaufwand (Friedrichs, 1990). Bei der Entscheidung für einen passenden Fragebogen wird empfohlen, auf bereits bestehende Instrumente anderer Autoren zurückzugreifen, sofern diese inhaltlich und hinsichtlich verschiedener Testgütekriterien für die eigene Untersuchung geeignet sind (Bortz & Döring, 2005). Die Auswahl bestehender Fragebögen bzw. die Konstruktion eines neuen Fragebogens sollte dabei die folgenden Aspekte berücksichtigen. Für die Erhebung von Meinungen und Einstellungen bieten sich eher Aussagen als Fragen an, deren Zutreffen vom Befragten einzustufen ist (Bortz & Döring, 2005). Zur Einschätzung der Items sollten zudem feste Antwortvorgaben einem offenen Antwortformat vorgezogen werden, da sich bei einem offenen Format eine objektiv eindeutige Auswertung als schwierig erweist. Hinsichtlich des Aufbaus des Fragebogens ist zu beachten, dass er mit einer anleitenden Instruktion beginnen sollte, die den Umgang mit dem Fragebogen erläutert. In der Regel folgt darauf die Angabe der sozi-demographischen Daten (Bortz & Döring, 2005). Die Anordnung der Items eines Fragebogens kann sowohl inhaltlich gruppiert als auch zufällig vorgenommen werden, da die psychometrischen Eigenschaften eines Fragebogens nicht von der Abfolge der Items beeinflusst werden (Schriesheim, Kopelman & Solomon, 1989; Sparfeldt, Schilling, Rost & Thiel, 2006). Eine detaillierte Diskussion hinsichtlich bestimmter Reihenfolgeeffekte im Sinne eines Störfaktors erfolgt in Abschnitt 4.3.3.

4.1.2 Elektronische Befragung als Datenerhebungsmethode Neben der weit verbreiteten Methode der Paper-Pencil-Fragebögen hat sich in den letzten Jahren bei der Befragung von Untersuchungsteilnehmern vermehrt der Einsatz von Computern, insbesondere in Verbindung mit dem Internet,

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durchgesetzt. Die Hauptvorteile liegen dabei in der Flexibilität durch die Möglichkeit des adaptiven und simultanen Testens, in der Ökonomie durch die Einsparung von zeitlichen und personellen Ressourcen und in der Objektivität der Durchführung und Auswertung (Batinic & Bosnjak, 2000). Zusätzlich zu der automatisierten Durchführung, die damit unabhängig von einem Versuchsleiter stattfindet, liegen Vorteile in der ebenfalls automatisierten Auswertung, womit der Gefahr von Eingabefehlern bei der Paper-Pencil-Alternative entgegengewirkt wird. Die Verwendung solcher internetgestützter Fragebögen erfordert noch dringlicher als normale Paper-Pencil-Tests genaue Anweisungen für die Versuchspersonen, da es in diesem Falle nur zu einer asynchronen Kommunikation zwischen dem Untersuchungsleiter und den Teilnehmern kommt. Nach Batinic und Bosnjak (2000) sollte die Instruktion neben der Nennung des Namens des Untersuchungsleiters Aussagen zu Sinn und Zweck der Untersuchung und zur voraussichtlichen Bearbeitungsdauer treffen. Da weite Teile der Bevölkerung über ein ausreichend hohes Maß an Computer-Nutzungserfahrung verfügen und die Benutzerschnittstelle eines Online-Fragebogens grafisch gut aufbereitet und leicht bedienbar gestaltet werden kann, sind Antwortverzerrungen durch eine computergestützte Fragebogenerhebung nicht zu erwarten (Bortz & Döring, 2005).

4.1.3 Übersetzung des Fragebogens Da diese Untersuchung auf die Teilnahme einer Reihe von virtuellen Teams ausgerichtet war, deren Teammitglieder häufig über mehrere Standorte in verschiedenen Ländern verteilt sind und unterschiedliche Nationalitäten besitzen, war es notwendig, den Fragebogen sowohl in einer deutschsprachigen Fassung als auch in einer weiteren Sprache einzusetzen. Da im organisationalen Kontext in der Regel englisch als Kommunikations-sprache verwendet wird, sollte der komplette Fragebogen den Teilnehmenden zusätzlich in einer englischen Version angeboten werden. Aus diesem Grunde mussten, sofern nicht auf eine bereits bestehende Übersetzung (z.B. im Falle des MLQ und des RSLQ) zurückgegriffen werden konnte, zum einen einzelne Skalen zur Erfassung der zentralen Konstrukte ins Englische übersetzt werden. Zum anderen war eine Reihe von Skalen nur in der englischen Ursprungsversion vorhanden, weshalb eine Übersetzung ins Deutsche notwendig wurde. Die Übersetzung der Skalen erfolgte jeweils nach einem einheitlichen Schema und wird beispielhaft für die Übersetzung einer englischen Originalskala ins Deutsche geschildert. Die Originalitems wurden von zwei Personen mit Deutsch als Muttersprache unabhängig voneinander mit der Vorgabe übersetzt,

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sich möglichst eng am Original zu orientieren und gleichzeitig eine gute Lesbarkeit und Verständlichkeit zu gewährleisten. Die Übersetzungen wurden verglichen und diejenige ausgewählt, die dem Original am besten entsprach. Um eine Äquivalenz der Übersetzung sicherzustellen, wurden die Items im Anschluss von einer bilingualen Person in die Originalsprache zurückübersetzt (Brislin, 1980), und diese Übersetzung mit der Originalversion verglichen. Zudem wurde eine professionelle Übersetzerin herangezogen, die die Übereinstimmung von Original und Übersetzung überprüfte.

4.2 Operationalisierung der zentralen Konstrukte Im Folgenden wird dargestellt, wie die verschiedenen Konstrukte im Rahmen der Untersuchung operationalisiert wurden. Den Empfehlungen von Bortz und Döring (2005) folgend wurden zur Messung der für die Untersuchung relevanten Konstrukte überwiegend Fragebögen herangezogen, die bereits in vorausgehenden Studien eingesetzt und hinsichtlich ihrer Gütekriterien untersucht worden waren. Zunächst wird die Erhebung der unabhängigen Variablen (UVn) geschildert. Im Anschluss wird die Operationalisierung der vermittelnden Variablen und der abhängigen Variablen (AVn) dargestellt. Abschließend wird auf Moderatoren und weitere Variablen eingegangen.

4.2.1 Unabhängige Variablen Für die Erhebung der unabhängigen Variablen wurde auf bereits bestehende Skalen zurückgegriffen, die in ihrer vollen Länge zum Einsatz kamen und jeweils von den Teammitgliedern auf einer fünfstufigen Ratingskala (1 = „Stimme gar nicht zu“ bis 5 = „Stimme voll zu“) eingeschätzt wurden. Der genaue Wortlaut der einzelnen Items in deutscher sowie in englischer Sprache ist den Fragebogen im Anhang A zu entnehmen.

4.2.1.1 Transformationale Führung Zur Erfassung der UV transformationale Führung wurden die Subskalen Idealized Influence attributed (z.B. „Ihr Vorgesetzter stellt den persönlichen Nutzen hinter den Gesamtnutzen.“ 4), Idealized Influence behavior (z.B. „Ihr Vorgesetz4 Als Beispielitems werden hier und im Folgenden jeweils nur die deutschen Items angegeben. Die englischen Items sind dem Anhang A zu entnehmen.

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ter spricht mit anderen über seine wichtigsten Wertvorstellungen und Überzeugungen.“), Inspirational Motivation (z.B. „Ihr Vorgesetzter formuliert eine motivierende Zukunftsvision.“), Intellectual Stimulation (z.B. “Ihr Vorgesetzter sorgt dafür, dass Sie Probleme von verschiedenen Standpunkten aus sehen.“) und Individualized Consideration (z.B. „Ihr Vorgesetzter hilft Ihnen bei der Entwicklung Ihrer Stärken.“) aus dem MLQ in der 5x-Kurzversion (Avolio & Bass, 2004) und der entsprechenden deutschen Übersetzung (Rowold, 2004) herangezogen. Die Reliabilitäten der einzelnen Skalen schwanken in der amerikanischen Normstichprobe zwischen Į = 0,70 für die Skala Idealized Influence behavior und Į = 0,83 für die Skala Inspirational Motivation (Avolio & Bass, 2004). Für die deutsche Übersetzung von Rowold (2004) werden für unterschiedliche Stichproben Reliabilitäten zwischen Į = 0,62 (Individualized Consideration) und Į = 0,84 (Idealized Influence attributed) berichtet.

4.2.1.2 Selbstführung Die Selbstführung wurde mit Hilfe der deutschen Version des Revised Self Leadership Questionnaires (RSLQ-D; Andreßen & Konradt, in Druck) von Houghton und Neck (2002) erhoben. Der Fragebogen besteht aus neun Skalen, die die neun Selbstführungsstrategien widerspiegeln. In der deutschen Version wird jede Skala mit Hilfe von drei Items gemessen (z.B. erfolgreiche Leistung imaginieren: „Bevor ich eine Arbeitsaufgabe angehe, stelle ich mir vor, wie ich sie erfolgreich durchführe.“). Der englische Fragebogen wurde anhand der Größe der Faktorladungen von 35 auf die entsprechenden 27 Items verkürzt. Sowohl mit der englischen Originalversion als auch mit der deutschen Übersetzung konnte die postulierte Faktorstruktur repliziert werden. Die Reliabilitäten der neun Skalen liegen zwischen Į = 0,69 (auf natürliche Belohnung fokussieren) und Į = 0,93 (Selbstbelohnung). Eine ausführliche Diskussion der Itemkennwerte des Fragebogens sowie der Faktorstruktur kann Andreßen und Konradt (in Druck) entnommen werden.

4.2.2 Vermittelnde Variablen Die Teammotivation setzt sich aus den vier Komponenten Valenz, Instrumentalität, Selbstwirksamkeit und Teamvertrauen zusammen. Für die Erfassung der Komponenten Valenz (z.B. „Für mich ist es sehr wichtig, dass mein Team sein Ziel erreicht.“) und Instrumentalität (z.B. „Mein persönlicher Beitrag ist für den Erfolg meines Teams sehr wichtig.“) wurden drei Items herangezogenen. Ebenso

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wurde die Selbstwirksamkeit („Für jedes Problem, das sich mir aus der Arbeit im Team ergibt, kann ich eine Lösung finden.“) sowie zwei Teilaspekte des Teamvertrauens (Teamvertrauen in die arbeitsbezogene Einstellung; z.B. „Ich zweifle nicht an der Motivation meiner Teammitglieder.“ bzw. Teamvertrauen in die aufgabenbezogenen Fähigkeiten; z.B. „Ich zweifle nicht an der fachlichen Kompetenz der Teammitglieder.“) jeweils mit Hilfe von drei Items erfasst. Diese wurden im Rahmen der Entwicklung einer Skala zum VIST-Modell bereits in mehreren Studien verwendet (Hertel et al., 2004; Hertel et al., 2003b; Orlikowski, 2002), wobei sich ausreichende bis hohe Reliabilitäten mit Werten von Į = 0,69 bis Į = 0,94 zeigten. Zudem ergaben explorative Faktorenanalysen die erwartete Faktorstruktur (Hertel et al., 2004; Hertel et al., 2003b). Zur Bestimmung der Vertrauenskomponente wurde zusätzlich der Aspekt des Vertrauens in die Integrität der anderen Teammitglieder herangezogen. Dieses wurde in Anlehnung an das Konzept von Mayer et al. (1995) anhand von drei Items erfasst (z.B. „Meine Teammitglieder gehen fair miteinander um.“). Der vierte Teilaspekt der Vertrauenskomponente, das Vertrauen in die Glaubwürdigkeit des Fachwissens der anderen Teammitglieder, wurde mit drei Items (z.B. „Ich vertraue auf die Richtigkeit des Projektwissens der anderen Teammitglieder.“) in Anlehnung an eine Skala von Lewis (2003) erhoben.

4.2.3 Abhängige Variablen Wie in Abschnitt 2.4 dargelegt, wird der Erfolg von Teams in dieser Untersuchung mehrdimensional verstanden. Aus diesem Grunde werden zu seiner Bestimmung verschiedene abhängige Variablen herangezogen, die von unterschiedlichen Quellen beurteilt werden. Die Leistung der Teammitglieder wird von den Teamleitern sowie von den Teammitgliedern selbst eingeschätzt. Die Einschätzung des sozio-emotionalen Erfolgsaspektes Commitment erfolgt hingegen nur seitens der Teammitglieder.

4.2.3.1 Leistung Zur Bestimmung der Leistung der Teammitglieder wurden die Teamleiter gebeten, die Effektivität der einzelnen Teammitglieder auf einer Prozentskala (0-100 %) anhand einer Frage nach dem Grad der Zielerreichung der einzelnen Mitarbeiter einzuschätzen („Bitte schätzen Sie auf einer Skala von 0-100 % ein, zu wie viel Prozent Mitarbeiter X seine Ziele erfüllt.“). Zusätzlich wurden auch die Teammitglieder ersucht, ihre eigene Leistung auf einer Prozentskala (0-100 %)

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zu beurteilen. Das Item lautete wie folgt: „Für meine Leistung/Einsatz in meinem Team würde ich mir auf einer Skala von 0 (extrem geringe Leistung) bis 100 (extrem hohe Leistung) … Punkte geben.“

4.2.3.2 Commitment Das organisationale Commitment bezog sich in dieser Untersuchung auf den Aspekt des affektiven Commitments von Meyer und Allen (1991). Zur Messung dieses Konstruktes wurde eine Skala herangezogen, die in mehreren Untersuchungen auf ihre Messgüte hin überprüft wurde (Allen & Meyer, 1990; Meyer, Allen & Smith, 1993). Die Ursprungsskalen wiesen eine gute Reliabilität auf (Į = 0,87; Allen & Meyer, 1990 bzw. Į = 0,82; Meyer et al., 1993). Aufgrund der Länge des gesamten Fragebogens und um eine vergleichbare Länge mit den anderen Skalen dieser Untersuchung (siehe Abschnitt 4.2.1 und 4.2.2) herzustellen, wurde die Originalskala (bestehend aus acht bzw. sechs Items) auf drei Items verkürzt (z.B. „Ich habe ein starkes Zugehörigkeitsgefühl zu meiner Organisation/meinem Unternehmen.“). Die Auswahl der Items orientierte sich an der Höhe der Faktorladungen. Zwei der Items mit den höchsten Faktorladungen waren negativ gepolt. Mehrere Studien belegen, dass negativ gepolte Items einen Einfluss auf die Reliabilität und die Validität einer Skala ausüben (vgl. Schriesheim & Eisenbach, 1995) und die Faktorstruktur eines Fragebogens systematisch beeinflussen (vgl. Motl, 2002). Um diese methodischen Artefakte zu vermeiden und zugunsten einer besseren Verständlichkeit wurden die beiden Items umgepolt. Als Antwortskala diente eine fünfstufige Ratingskala (1 = „Stimme gar nicht zu“ bis 5 = „Stimme voll zu“).

4.2.4 Moderatoren Der Grad der Virtualität wurde gemäß der Definition (z.B. Büssing & Konradt, 2006; Hertel et al., 2004; Konradt & Hertel, 2002; Lipnack & Stamps, 1997) anhand von zwei Aspekten bestimmt. Hierzu zählt zum einen die computermediierte Kommunikation (CMC), die mit Hilfe von sechs Items angelehnt an eine Skala von Kacmar, Witt, Zivnuska und Gully (2003) erfasst wurde. Im Rahmen dieser Skala wird die Häufigkeit der genutzten Medien im Austausch mit dem Vorgesetzten abgefragt. Die ursprünglichen Items, die unterschiedliche Kommunikationsformen (Persönliches Gespräch (face-to-face), E-Mail, Telefon) betreffen, wurden durch die Aspekte „Telefonkonferenz“, „Videokonferenz“ und „Chat“ ergänzt. Die Häufigkeit der Nutzung wurde anhand einer 5-stufigen Skala

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mit den folgenden Abstufungen erhoben: 1 = „weniger als einmal im Monat“, 2 = „ein- oder zweimal im Monat“, 3 = „ein- oder zweimal pro Woche“ 4 = „einmal am Tag“, 5 = „öfter als einmal am Tag“. Neben der Kommunikation mit dem Vorgesetzten wurde zusätzlich auch die CMC mit den Kollegen anhand derselben Skala erhoben. Zur Bestimmung der Gesamt-CMC wurden die fünf medienbezogenen Kommmunikationsformen (E-Mail, Telefon, TelefonKonferenz, Video-Konferenz, Chat) am Aspekt des persönlichen Gesprächs (face-to-face Kommunikation) relativiert. Dafür wurde die Häufigkeit der Kommunikation über alle fünf Medien aufsummiert und durch die Summe der Gesamtkommunikation (inklusive face-to-face) dividiert. Auf diese Weise wurde sowohl ein CMC-Index für die Kommunikation mit dem Vorgesetzten als auch für die Kommunikation mit den Teammitgliedern erstellt. Für die weitere Berechnung eines Gesamtvirtualitätsindex wurden diese Werte zudem jeweils einer z-Transformation unterzogen. Der zweite Virtualitätsaspekt, der Grad der Verteiltheit des Teams, wurde anhand von fünf Indizes gemessen (O'Leary & Cumming, 2002). Der Site Index beschreibt, wie viele verschiedene Standorte des Teams vorhanden sind. Er wird daher auf einer Skala von 1 bis n Standorten gemessen. Der Isolation Index gibt an, wie viel Prozent der Teammitglieder alleine an einem Standort arbeiten und somit von den anderen isoliert sind. Die Metrik dieses Index variiert entsprechend zwischen 0 und 1. Der Separation Index trifft eine Aussage darüber, wie groß die Entfernung zwischen den einzelnen Teammitgliedern ist. Die Entfernung wird anhand von Kilometern bestimmt, so dass dieser Index eine Spannweite von 1 bis n Kilometern annehmen konnte. Der Overlap Index bezieht zusätzlich Unterschiede in den Zeitzonen mit ein und beschreibt, wie groß die Anzahl an potenziell zeitgleichen Arbeitsstunden der Teammitglieder ist. Zur Bestimmung dieses Indexes werden die überlappenden Arbeitsstunden an der durchschnittlichen Länge des Arbeitstages der Teammitglieder relativiert. Er besitzt daher Werte zwischen 0 und 1. Die für diese vier Indizes benötigten Informationen können alle anhand des Standorts, an dem die Versuchsperson lokalisiert ist, generiert werden. Aus diesem Grunde wurden die Teammitglieder gebeten, zu Beginn des Fragebogens im Rahmen einer Abfrage der demographischen Daten (siehe Abschnitt 4.2.5) anzugeben, an welchem Standort sie arbeiten. Der fünfte Index, der Role Index, ist schließlich als die durchschnittliche Entfernung jedes Teammitglieds vom Teamleiter definiert. Er wird mit Hilfe der Frage „In welcher Entfernung arbeitet Ihr Teamleiter?“ unter Nutzung einer siebenstufigen Antwortskala erfasst (1 = „direkt nebenan“; 2 = „auf demselben Flur“; 3 = „auf einem anderen Flur“; 4 = „auf einer anderen Etage“; 5 = „in einem anderen Gebäude“; 6 = „in einer anderen Stadt“; 7 = „in einem anderen

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Land“). Da die verwendeten Indizes unterschiedliche Metriken aufweisen, musste für die Bildung eines gesamten Virtualitätsindex eine z-Transformation der einzelnen Variablen vorgenommen werden. Nach der z-Transformation erfolgte die Bestimmung des Gesamtverteiltheitsindex der Teammitglieder mit Hilfe eines Summenscores, der über alle fünf Indizes gebildet wurde. Die Bestimmung des Gesamtmaßes der Virtualität erfolgte im Anschluss zum einen bezogen auf den Teamleiter und zum anderen auf das gesamte Team. Zur Berechnung der Virtualität hinsichtlich des Teamleiters wurde die Summe aus dem CMC-Index (Teamleiter) und der Entfernung zum Teamleiter (Role Index) gebildet. Der Grad der Virtualität für das gesamte Team setzte sich hingegen aus der Summe beider CMC-Indizes und dem Gesamtverteiltheitsindex zusammen5.

4.2.5 Weitere Variablen Zusätzlich zu den für die Hypothesen relevanten Konstrukten wurden Kontrollvariablen erhoben, die auf Individualebene demographische Daten seitens der Teammitglieder bzw. der Teamleiter umfassten (Alter, Geschlecht, Nationalität und Muttersprache). Zudem erfolgte die Erhebung demographischer Daten auf Teamebene (Teamalter, Teamgröße, Art des Teams, ggf. Projektstadium) im Rahmen der Teamleiterbefragung.

4.3 Störfaktoren Bei der vorliegenden Untersuchung handelte es sich um eine Feldstudie. Diese Art von Untersuchung ist nicht-experimentell und findet in realen Situationen statt (Kerlinger, 1986). In der Regel handelt es sich dabei um eine vom Untersucher möglichst unbeeinflusste, natürliche Umgebung - in diesem Fall der Arbeitsplatz. Der Vorteil einer solchen Vorgehensweise liegt darin, dass die Ergebnisse ein Stück unverfälschter Realität abbilden und somit eine hohe externe Validität gegeben ist. Dieser Vorteil geht allerdings zu Lasten der internen Validität, da im natürlichen Umfeld störende Einflüsse nur sehr bedingt kontrolliert werden können (Bortz & Döring, 2005). Unter Störfaktoren wird der Einfluss von nicht in der Untersuchung erfassten Variablen auf die AV verstanden, die damit alternative Erklärungshypothesen für die Veränderung in der Ausprägung der AVn darstellen (Schnell et al., 2005). Da die Befragung im Feld in einer 5 Für die Berechnung beider Gesamtvirtualitätsmaße (Teamleiter und Team) wurden jeweils die ztransformierten Werte herangezogen.

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nicht-standardisierten Umgebung stattfindet, können Störfaktoren zum einen in den Umgebungsbedingungen beim Ausfüllen des Fragebogens liegen. Zum anderen können auch Störeinflüsse aufgrund der Art der Messung der Konstrukte entstehen, wie z.B. durch Verzerrungen aufgrund derselben Messmethode (Common Method Biases). Eine dritte Quelle störender Einflüsse kann in der Art der Anordnung der Items in einem Fragebogen gesehen werden. Zudem können Störfaktoren durch die Neigung der Befragten hervorgerufen werden, die Antworten aufgrund von Erwartungen bewusst oder unbewusst zu verfälschen. Diese Aspekte werden in den folgenden Abschnitten angesprochen und der Umgang mit diesen bzw. die Kontrolle dieser Störfaktoren diskutiert.

4.3.1 Umgebungsbedingungen Die Bedingungen, unter denen eine Person einen Fragebogen ausfüllt, sind nur schwer standardisierbar, wenn die Befragung an verschiedenen Orten zu unterschiedlichen Zeiten stattfindet. Mit Hilfe der Methode der Online-Befragung konnten die Teilnehmenden in dieser Untersuchung bestimmen, zu welchem Zeitpunkt und an welchem Ort sie den Fragebogen bearbeiten wollten. Dies gab jedem Untersuchungsteilnehmer die Möglichkeit, den Zeitpunkt und die Situation zum Ausfüllen frei zu wählen. Ob die Umgebungsbedingungen tatsächlich bei allen Befragten vergleichbar waren, ist anzuzweifeln und kann nicht festgestellt werden. Es wird jedoch davon ausgegangen, dass weder der Ort noch der Zeitpunkt der Bearbeitung einen systematischen Einfluss auf die Art der Beantwortung des Fragebogens ausübt. Des Weiteren kann bei einer Online-Befragung nicht sichergestellt werden, ob die Teilnehmenden den Fragebogen tatsächlich eigenständig ausgefüllt haben.

4.3.2 Common Method Biases Common Method Variance beschreibt die Varianz, die auf Messmethoden und nicht auf das zu messende Konstrukt zurückzuführen ist und stellt in der Verhaltensforschung ein häufiges Problem dar (Podsakoff, MacKenzie, Lee & Podsakoff, 2003a). Messfehler besitzen neben zufälligen auch systematische Komponenten, die zu irreführenden Schlussfolgerungen über die Beziehung zwischen zwei Messungen führen können, indem sie den Zusammenhang künstlich erhöhen oder verringern (Bagozzi & Yi, 1991; Campbell & Fiske, 1959). Verzerrungen, die aufgrund gemeinsamer Messmethoden zustande kommen (Common Method Biases), stellen eine wichtige Messfehlerquelle dar und können damit

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einen nicht unbeträchtlichen Anteil an der beobachteten Korrelation zwischen zwei gemessenen Konstrukten haben. Common Method Biases können auf verschiedenen Ursuchen beruhen, z.B. Effekten seitens des Befragten (u.a. Konsistenzmotiv), Itemkontexteffekten (u.a. Primingeffekt) oder Messkontexteffekten (u.a. UV und AV zum selben Zeitpunkt). Insbesondere in Studien, bei denen die UV und die AV aus derselben Quelle stammen, die Daten im gleichen Messkontext erhoben wurden, die Items zudem im selben Itemkontext präsentiert wurden und die Items eine ähnliche Beschaffenheit aufweisen, wird ein starker Einfluss vermutet (Podsakoff et al., 2003a). In der vorliegenden Studie wurde vorbeugend im Design eine Reihe von Maßnahmen getroffen, um möglichen Verzerrungen entgegenzuwirken. Zum einen wurden zur Erhebung der UVn und einem Teil der AVn verschiedene Quellen (Teammitglieder und Teamleiter) herangezogen. Grundsätzlich muss bei einer Fremdeinschätzung jedoch berücksichtigt werden, dass alternative Quellen ungenau sein können und dass die Selbsteinschätzung bei vielen Konstrukten eine validere Quelle als eine Fremdeinschätzung darstellen kann (Spector, 2006). Diesbezüglich diskutieren Frese und Zapf (1988), dass Messungen aus unterschiedlichen Quellen tendenziell die Beziehungen zwischen Konstrukten unterschätzen. Als eine weitere Maßnahme gegen eventuelle Common Method Biases wurde die Leistung mit Hilfe einer von den UVn abweichenden Antwortskala eingeschätzt, so dass die Erhebung von UV und AV nach Podsakoff et al. (2003a) auch messmethodisch getrennt war. Um Verzerrungen, die aufgrund von Itemanordnungen und speziellen Messkontexten zustande kommen können, und zusätzlich dem systematischen Ausfall von Items am Ende des Fragebogens aufgrund von Ermüdungseffekten vorzubeugen, wurden die Items in Blöcken mit zufällig variierenden Startpunkten dargeboten (siehe folgender Abschnitt).

4.3.3 Reihenfolge der Items Der Einfluss der Itemanordnung in einem Fragebogen auf die psychometrischen Eigenschaften einer Skala wird kontrovers diskutiert. Aufgrund von erwarteten Kontexteffekten (auch als „Reihenfolgeeffekte“ oder „Ausstrahlungseffekte“ bezeichnet) wird häufig eine randomisierte Darbietung befürwortet, da vorausgehende Items einen Einfluss auf die Beantwortung von später präsentierten Items nehmen und damit die Ergebnisse in einem Fragebogen in starkem Maße beeinflussen können (vgl. Rost & Hoberg, 1997). Verschiedene empirische Studien liefern Hinweise auf einen derartigen Reihenfolgeeffekt in selbstbezogenen Fragebögen (vgl. Sudman, Bradburn & Schwarz, 1996; Schwarz, Groves & Schuman, 1998). Diese Effekte können damit erklärt werden, dass die kognitive

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Beschäftigung mit den Bewertungsaspekten der zuvor gestellten Items die Verfügbarkeit bestimmter Gedächtnisinhalte beeinflusst (vgl. Sudman et al., 1996). Anger (1969) sieht die Vorteile der gemischten Darbietung in dem „Löscheffekt“, der die Tatsache beschreibt, dass durch einen Themenwechsel unerwünschte Ausstrahlungsmechanismen unterbunden werden. Es gibt jedoch auch Argumente und empirische Belege, die für oder zumindest nicht gegen eine geblockte Darbietung der Items in einem Fragebogen sprechen. So kann eine Randomisierung sinnvoll sein, wenn es das Ziel ist, den Zweck der Befragung zu verschleiern und Antwortverzerrungen entgegenzuwirken, andererseits kann sie insbesondere hinderlich sein, wenn die Teilnehmenden versuchen, angemessene Antworten zu geben (Schriesheim et al., 1989). In diesem Falle erschwert eine zufällige Darbietung die Beantwortung und könnte sich damit negativ auf die Validität der Ergebnisse auswirken. So argumentiert Christophersen (2007), dass sich die Befragten bei einer randomisierten Darbietung bei der Beantwortung jedes Items mit einem „neuen“ inhaltlichen Aspekt auseinandersetzen müssen, was ein sehr viel höheres Maß an kognitiver Anstrengung beansprucht als eine geblockte Darbietung. Beinhaltet ein Fragebogen zudem insgesamt eine hohe Anzahl an Items, die schon alleine eine lange Beantwortungsdauer mit sich bringt, wird durch die Randomisierung eine noch größere Konzentrationsleistung gefordert, was zu Ermüdungseffekten und zu einer letztlich ungenauen Bearbeitung führen könnte. Hinzu kommt, dass die Teilnehmenden verärgert reagieren könnten, wenn sie der Überzeugung sind, eine Frage bereits zu einem früheren Zeitpunkt im Fragebogen beantwortet zu haben (Christophersen, 2007) und es als „Trick“ des Versuchsleiters ansehen. Diese Wahrnehmung könnte insbesondere bei einer zufälligen Anordnung der Items entstehen, da viele Skalen auf Grund der Reliabilitätsanforderungen sehr ähnliche Items beinhalten. Bei einer verstreuten Darbietung wird eine genaue Differenzierung anhand der feinen Variationen erschwert, wodurch das Gefühl entstehen kann, dass dieses Item bereits beantwortet wurde. Eine geblockte Darbietung könnte das Vertrauen und die Offenheit der Befragten erhöhen und damit zu einer größeren Motivation für ehrliche und valide Antworten führen (Schriesheim & DeNisi, 1980). Zusätzlich zu diesen Überlegungen, gibt es eine Reihe von Untersuchungen, die belegen, dass psychometrisch keine Unterschiede zwischen randomisierter und geblockter Darbietung der Items bestehen. Schriesheim et al. (1989) konnten aufgrund der Ergebnisse dreier Studien nur geringfügige Reliabilitäts- und Validitätsunterschiede zwischen randomisierter und geblockter Darbietung feststellen und kommen zu dem Schluss, dass keine der Anordnungsformen der anderen überlegen sei. Weiterhin setzten sich Rost und Hoberg (1997) kritisch mit den kontroversen Ergebnissen bezüglich der Itemanordnung auseinander und zeigten in einer eigenen Untersuchung, dass die

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Art der Darbietung nur geringe Auswirkungen auf Skalenmittelwerte und Skalenhomogenitäten hatte, während sich die Konstruktvalidität im Sinne der Faktorstruktur nicht unterschied. Auch Sparfeldt, Schilling, Rost und Thiel (2006) kommen in einer aktuellen Studie, in der sie die Darbietung eines facettenreichen Selbstkonzeptfragebogens bei der Befragung von Gymnasiasten zwischen einer extrem geblockten und einer randomisierten Fassung variierten, zu einem ähnlichen Ergebnis. Angesichts der angeführten Erwägungen erfolgte in der vorliegenden Untersuchung eine geblockte Präsentation der einzelnen Skalen. Die einzelnen Blöcke, die jeweils mehrere Skalen enthielten, wurden dabei jeweils in derselben Reihenfolge dargeboten. Der Startpunkt der Blöcke variierte jedoch zufällig, um systematische Ermüdungserscheinungen bei den weiter hinten im Fragebogen angeordneten Items zu vermeiden.

4.3.4 Erwartungen auf Seiten der Teilnehmenden Ein weiterer Störfaktor von hoher Bedeutlung stellt die Erwartungshaltung seitens der Teilnehmenden dar. Bei der Beantwortung von Fragebögen kann es zu unbemerkten bzw. unkontrollierten Verzerrungen der Ergebnisse kommen, da kognitive Effekte, z.B. aus den Bereichen Gedächtnis, Konzentration, Informationsverarbeitung, Selbstbeobachtung und Selbstdarstellung, auf die Art der Beantwortung Einfluss nehmen können (Bortz & Döring, 2005). Eine Verzerrung der Ergebnisse, die auf der Erwartung seitens der Teilnehmenden beruht, stellt der Effekt der sozialen Erwünschtheit (Furcht vor sozialer Verurteilung) dar. Dieser beschreibt die Tendenz, ein Item nicht mit der persönlich zutreffenden Antwort sondern gemäß sozialer Normen und Erwartungen zu beantworten, die nach Auffassung der Versuchsperson erwünscht sind (Edwards, 1957). Eine Möglichkeit, dieser Verfälschung entgegen zu wirken, stellt die Garantierung einer Anonymität der Antworten dar (Mummendey, 1987), da die Befragten in diesem Falle eine soziale Verurteilung nicht fürchten müssen. Aus diesem Grunde wurde in dieser Untersuchung den Teilnehmern die Anonymität gegenüber ihren Vorgesetzten und dem Unternehmen zugesichert. Die Gewährleistung einer vollständigen Anonymität war jedoch aufgrund der Notwendigkeit der Zuordnung von Mitarbeiter- und Vorgesetztenurteil nicht möglich. Diese Zuordnung wurde jedoch nur seitens der Projektmitarbeiter der Untersuchung vorgenommen und nicht an die Unternehmen weitergegeben. Eine weitere Erwartung der Teammitglieder stellen gefürchtete Sanktionen seitens des Teamleiters bzw. des Unternehmens dar, da ein großer Bestandteil des Fragebogens für die Teammitglieder auf die Einschätzung des Führungsver-

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haltens des Vorgesetzten ausgerichtet ist. Zudem beinhaltet der Fragebogen eine Reihe von organisationsbezogenen Fragen, wie z.B. bezüglich der Bindung an die Organisation und der Zufriedenheit mit der Arbeitssituation6. Bei Fragen dieser Art kann die Angst vor negativen Konsequenzen dazu führen, dass keine ehrlichen Antworten gegeben werden. Um dieser Angst entgegenzuwirken wurde den Teammitgliedern neben der Gewährleistung der Anonymität des Einzelnen zugesichert, dass die Unternehmen nur eine teambezogene Gesamtauswertung erhalten, so dass allein dadurch der Rückschluss auf Antworten einzelner Personen nicht möglich war. Eine dritte Erwartung, die Einfluss auf die Beantwortung von Fragebögen nehmen kann, sind implizite (subjektive) Theorien (Lord, Binning, Rush & Thomas, 1978; Phillips & Lord, 1986) über Wirkungszusammenhänge der erfassten Konstrukte. Diese lassen sich aus dem Phänomen der impliziten Persönlichkeitstheorie (Cronbach, 1955) ableiten, die unbewusste Annahmen beschreibt, von denen Menschen stillschweigend im Umgang mit anderen Menschen ausgehen. Diese Annahmen beziehen sich in der Regel auf Beobachtungen, aus denen bestimmte Rückschlüsse gezogen werden. Diesen Überlegungen folgend wurden die beschriebenen Prozesse auch auf den Bereich der Führungsforschung angewandt. In empirischen Untersuchungen zeigte sich, dass Rater, die ein hypothetisches Führungsverhalten beurteilen sollten, häufig bei ihren Einschätzungen eine sehr ähnliche Faktorstruktur erzeugten, wie sie bei der Beurteilung von realen Führungskräften zu finden ist (Eden & Leviatan, 1975; Rush, Thomas & Lord, 1977). Diese impliziten Führungstheorien können als Kategorisierungsschema für soziale Stimuli verstanden werden (Cantor & Mischel, 1977), das von den Ratern genutzt wird, um anhand auffälliger Eigenschaften und des Verhaltens Führungskräfte von „Nichtführungskräften“ zu trennen. Dabei können diese Kategorisierungen zu Verzerrungen im Antwortverhalten führen, da Rater häufig nicht in der Lage sind, das tatsächliche Verhalten von dem kategorisierten (stereotypischen) Verhalten zu trennen (Phillips & Lord, 1986). Auf eine ähnliche Art und Weise könnten die Befragten dieser Studie sich eine Theorie über Wirkzusammenhänge, z.B. zwischen Führungseinflüssen und motivationalen oder sozio-emotionalen Variablen, gebildet haben. Die Beantwortung dieser Konstrukte könnte folglich aufgrund dieser implizit angenommenen Zusammenhänge verzerrt werden.

6 Die Einschätzung der Arbeitszufriedenheit ist nicht Bestandteil dieser Untersuchung, sie wurde jedoch im Rahmen des gesamten Projektes mit abgefragt.

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4.4 Analyseebene Im Rahmen der organisationspsychologischen Forschung stellt die Unterscheidung der Analyseebenen eine wichtige Voraussetzung für die Untersuchung von Verhalten in organisationalen Kontexten dar (Dansereau, Alutto & Yammarino, 1984; Klein, Dansereau & Hall, 1994; Rousseau, 1985). Die Mehrebenenproblematik betrifft dabei drei verschiedene Bereiche. So muss zum einen im Rahmen der Theorie festgelegt werden, für welchen Abstraktionsgrad die Hypothesen gestellt werden (z.B. Individuum, Gruppe oder Unternehmen). Zum anderen muss für die Messung überlegt werden, welche Datenquelle herangezogen wird (z.B. selbstberichtete Daten für die Individualebene). Darüber hinaus gilt es hinsichtlich der statistischen Analyse zu bestimmen, mit welchen Methoden die Daten ausgewertet werden (z.B. die Aggregation von Individualdaten zu Gruppenwerten, um eine Analyse auf Gruppenebene durchzuführen). Ohne eine explizite Spezifikation der Analyseebene können die Theoriebildung und die Theorietestung nur als unvollständig angesehen werden und zu fehlerhaften Schlussfolgerungen führen (Kenny, Mannetti, Pierro, Livi & Kashy, 2002; Yammarino, Dionne, Chun & Dansereau, 2005). Grundsätzlich können vier Ebenen unterschieden werden, die insbesondere für die Führungsforschung von Bedeutung sind (Yammarino, Dansereau & Kennedy, 2001). Die erste Ebene stellt die Individualebene dar, auf der Personen unabhängig von anderen Personen betrachtet werden. Untersuchungsgegenstand sind in diesem Falle die individuellen Differenzen zwischen den Personen. Die zweite Ebene beschreibt die Dyade als einen Spezialfall der Gruppe. In diesem Fall liegt der Fokus z.B. auf der Beziehung zwischen Vorgesetzten und Mitarbeitern. Die dritte Ebene bezieht sich auf Teams, die mehrere unabhängige Individuen zusammenfassen und die in direkter oder virtueller Interaktion miteinander stehen. Die vierte Ebene repräsentiert größere organisationale Einheiten, die in einer interdependenten hierarchischen Struktur zusammengesetzt sind, wie z.B. Abteilungen oder strategische Geschäftsbereiche. Neben dieser Unterscheidung, die sich jeweils auf nur eine Ebene bezieht, können in Untersuchungen auch mehrere Ebenen gemeinsam betrachtet werden. Dieser Ansatz wird als Mehrebenenanalyse bezeichnet und ermöglicht mit Hilfe des statistischen Verfahrens der Hierarchischen Linearen Modellierung (HLM; Bryk & Raudenbush, 2002) die Auswertung von Daten mit hierarchischer Struktur. Er beschreibt die Beziehung von UVn und AVn, die auf verschiedenen Analyseebenen angesiedelt sind. Hierdurch besteht die Möglichkeit, das Individuum vor dem Hintergrund der nächst höheren Aggregationseinheit zu betrachten und somit die Probleme einer Aggregation bzw. einer Disaggregation von Daten zu umgehen (vgl. Ditton, 1993; Walter & Rack, 2006). Während bei einer Aggrega-

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tion wichtige Informationen bezüglich der Varianz der erhobenen Merkmale verloren gehen (vgl. Ditton, 1998; Hofmann, 1997), wird durch eine Disaggregation die Annahme der Unabhängigkeit der Beobachtungen verletzt, die als Voraussetzung für viele statistische Verfahren gilt (Bryk & Raudenbush, 1992). Vor diesem Hintergrund gilt es im ersten Schritt, für die vorliegende Studie die Analyseebene im Bereich der Theorie zu bestimmen. Da die Selbstführung, die primär auf der Individualebene angesiedelt ist, das zentrale Konstrukt dieser Untersuchung darstellt, wurden die theoretischen Überlegungen auf die erste Analyseebene heruntergebrochen. Folglich wird davon ausgegangen, dass die in Kapitel 3 diskutierten Zusammenhänge auf Individualebene bestehen. Da die gesamte Untersuchung jedoch im Gruppenkontext stattfindet, Führung aus verschiedenen Perspektiven auf verschiedenen Ebenen betrachtet werden kann (Yammarino et al., 2001) und die herangezogenen motivationalen Prozesse auf einem teambasierten Motivationsmodell beruhen, wäre zudem die Gruppenebene eine denkbare Spezifizierung. Um dieser Tatsache gerecht zu werden, sollen zusätzlich Zusammenhänge zwischen den zentralen Konstrukten auf Gruppenebene überprüft werden. Die Erhebung der zentralen Konstrukte findet, wie bereits im Abschnitt 4.2 vorgestellt, auf Individualebene statt, was in Einklang mit den zentralen theoretischen Fragestellungen steht. Für die statistische Analyse auf Individualebene ist somit der entsprechende Datenauflösungsgrad gegeben. Die statistische Analyse auf Gruppenebene erfordert hingegen eine Aggregation der Individualdaten, um eine Aussage auf der Teamebene zu ermöglichen. Die Aggregation setzt wiederum ein gewisses Maß an Übereinstimmung innerhalb der Gruppe voraus, da diese Analyseebene impliziert, dass sich die Teammitglieder hinsichtlich der relevanten Konstrukte ausreichend ähnlich sind (Klein et al., 1994). Eine ausführliche Darstellung der Datenaggregation und ihrer Voraussetzungen erfolgt in Abschnitt 4.5.3.

4.5 Statistische Methoden zur Datenanalyse Im folgenden Abschnitt werden die Verfahren vorgestellt, mit Hilfe derer die Daten gemäß der Hypothesen 1 bis 3 analysiert werden. Im ersten Schritt wird auf Methoden zur Überprüfung wichtiger Grundvoraussetzungen der Daten sowie zur Überprüfung der an die verwendeten Skalen gestellten Güteanforderungen eingegangen. Im Anschluss werden die Verfahren zur Testung der Hypothesen vorgestellt.

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4.5.1 Überprüfung der Grundvoraussetzungen Die in dieser Untersuchung angewandten statistischen Verfahren stellen eine Reihe von Voraussetzungen an die Daten, so dass es vor der statistischen Überprüfung der Hypothesen notwendig ist, den erhobenen Datensatz hinsichtlich verschiedener Verteilungsannahmen zu untersuchen. Dazu wurden mehrere Analyseschritte nach der Empfehlung von Tabachnick und Fidell (2005) durchgeführt.

4.5.1.1 Fehlende Werte Im ersten Schritt werden die fehlenden Werte betrachtet. Zur Quantifizierung der fehlenden Werte können verschiedene Kennzahlen (Missing-Data-Maße) genutzt werden, die sich auf Objekte (Fälle) oder Merkmale (Variablen) beziehen können (Bankhofer, 1995). Dabei werden absolute und relative Kennwerte unterschieden. Für diese Untersuchung wird gemäß Rummel (1970) eine MissingData-Variable berechnet, die das absolute Ausmaß der fehlenden Werte für jeden Teilnehmer angibt, woraus sich der Prozentsatz der fehlenden Werte pro Teilnehmer sowie der Gesamtanteil fehlender Werte ableiten lässt. Bei einem sehr hohen Anteil fehlender Werte einzelner Teilnehmer kann ein zu niedriges Maß an Teilnahmebereitschaft vermutet werden. In diesem Fall ist zudem eine gewisse Ungenauigkeit der vorhandenen Daten zu erwarten, die zu hohen Messfehlern führen kann. Aus diesem Grunde werden Fälle, bei denen mehr als 30 % der Daten fehlen, als kritisch angesehen und aus der weiteren Analyse ausgeschlossen. Hinsichtlich der fehlenden Werte werden drei Fälle unterschieden (Rubin, 1976; Little & Rubin, 2002): Zunächst kann zwischen dem Mechanismus der vollkommen zufällig fehlenden Daten (Missing Completely At Random; MCAR) und dem Mechanismus der bedingt zufällig fehlenden Daten (Missing At Random; MAR) unterschieden werden. Im Letzteren wird unterstellt, dass die Wahrscheinlichkeit des Auftretens fehlender Werte von den erhobenen Variablen, nicht aber von den fehlenden Werten abhängt. Zum anderen gibt es den Fall des systematischen Datenausfalls (Missing Not At Random; MNAR), bei dem die Antwortwahrscheinlichkeit von den fehlenden Daten abhängt. Diese Unterscheidung ist für weitere Analysen von Interesse, da ein MNAR-Ausfall immer verzerrte Ergebnisse nach sich zieht, während ein MCAR-Ausfall hinsichtlich der Verfälschungen späterer Analyseergebnisse, abgesehen von ungenauen Ergebnissen, unproblematisch (Göthlich, 2006) ist. Weiterhin stellt die weniger restriktive Annahme des MAR-Mechanismus die Grundlage für die Ergänzung

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fehlender Werte dar (Schafer & Olsen, 1998). Um zu überprüfen, ob ein MCARMechanismus vorliegt, bietet die Software SPSS den MCAR-Test nach Little an, der untersucht, inwiefern der Fehlendmechanismus eines Datensatzes als MCAR gelten kann (Brosius, 2004). Bei einem insignifikanten Ergebnis kann ein zufälliges Auftreten fehlender Werte unterstellt werden (Tabachnick & Fidell, 2005). Hierbei werden alle Items miteinbezogen, die in die weiteren Analysen mit eingehen. Neben dieser Methode stellte die Überprüfung der bivariaten Korrelation zwischen dem Prozentsatz an fehlenden Werten und den Outputgrößen Leistung und Commitment eine weitere Möglichkeit zur Überprüfung der Art des Fehlendmechanismus dar. Ein hoher, signifikanter Korrelationskoeffizient deutet auf einen MNAR-Mechanismus hin, so wie ein gegenteiliges, also insignifikantes Ergebnis für ein zufälliges Auftreten von Missings spricht. Für den Umgang mit fehlenden Werten existieren verschiedene Möglichkeiten, die neben der Entfernung einzelner Fälle oder ganzer Variablen in der Option bestehen, fehlende Werte zu schätzen. Im Rahmen der üblichen Mittelwertsergänzung werden die Missings durch den Mittelwert der Variable ersetzt. Fehlende Werte einzelner Items einer Skala können jedoch auch mit Hilfe einer fallbezogenen Mittelwertsergänzung ersetzt werden (Graham, Cumsille & ElekFisk, 2002). Da zu erwarten ist, dass die Items einer Skala hohe Korrelationen untereinander bzw. eine hohe Konsistenz aufweisen, ist es sinnvoll, einen fehlenden Wert fallweise durch den Mittelwert der übrigen Items der Skala zu ersetzen. Für die verbleibenden Missings, die sich auf alle Items einer Skala beziehen, wurde die regressionsbasierte Methode der Multiplen Imputation (Rubin, 1987; Schafer, 1997) gewählt, da sie sich als angemessene und robuste Methode zur Schätzung fehlender Daten erwiesen hat (Göthlich, 2006; Schafer & Graham, 2002). Mit Hilfe dieser Methode werden die fehlenden Werte in mehreren Schritten geschätzt. Im ersten Schritt werden m imputierte Datensätze (in der Regel 5 bis 20) generiert, die verschiedene imputierte Werte für die Missings enthalten (Graham et al., 2002). Im zweiten Schritt werden die Datensätze analysiert und Parameterschätzungen sowie die Standardfehler gespeichert, um im dritten Schritt daraus einen einzigen Satz von Parameterschätzungen mit zugehörigen Standardfehlern zu generieren und damit die imputierten Datensätze zu einem gemeinsamen Datensatz zu verdichten.

4.5.1.2 Ausreißer Ein weiterer verzerrender Einfluss auf spätere Analysen kann durch Ausreißer in einer Stichprobe erzeugt werden. Ausreißer können in univariate und multivariate Ausreißer unterschieden werden. Univariate Ausreißer sind Fälle mit extre-

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men Werten auf einer Variablen, während multivariate Ausreißer Fälle mit ungewöhnlichen Kombinationen von Werten auf mehreren Variablen darstellen. Zur Identifikation von univariaten Ausreißern können die standardisierten Werte (z-Werte) einer Variablen herangezogen werden. Besitzt ein Fall einen kritischen Wert von z > 3,29 (p < 0,001), so kann er als potenzieller Ausreißer angesehen werden (Tabachnick & Fidell, 2005). Einschränkend ist anzuführen, dass die Höhe der Ausprägung der standardisierten Werte von der Größe der Stichprobe beeinflusst wird und bei großen Stichproben wenige Werte außerhalb der Grenze von 3,29 zu erwarten sind. Zur Verringerung des Einflusses univariater Ausreißer ist eine Transformation (siehe Abschnitt 4.5.1.3) der Variable zu empfehlen, durch die die Verteilung einer Normalverteilung angeglichen wird. Um multivariate Ausreißer zu erkennen, können grundsätzlich verschiedene Maße genutzt werden. Ein etabliertes Verfahren stellt die Berechnung der Mahalanobisdistanz dar (Tabachnick & Fidell, 2005). Sie stellt die Entfernung eines Falles vom Zentroid dar und kann anhand der Ȥ2-Verteilung bewertet werden. Tabachnick und Fidell (2005) geben als konservatives Entscheidungsmaß für die Identifikation eines Ausreißers ein Signifikanzniveau von p < 0,001 an. Die Bestimmung der multivariaten Ausreißer sollte erst nach der Überprüfung des Vorhandenseins univariater Ausreißer und einer Transformation der Variablen aufgrund dieser univariaten Ausreißer durchgeführt werden. Obwohl eine Transformation häufig zur Verringerung der multivariaten Ausreißer führt, können auch nach einer Transformation einzelner Variablen noch multivariate Ausreißer vorhanden sein. Diese verbleibenden multivariaten Ausreißer werden üblicherweise entfernt, da sie die Ergebnisse in unbestimmter Weise verzerren können (Tabachnick & Fidell, 2005).

4.5.1.3 Normalverteilung Weiterhin stellt die Untersuchung auf Normalverteilung eine grundlegende Voraussetzung für viele statistische Analyseverfahren dar. Zu ihrer Überprüfung stehen die Schiefe (Sch) und der Exzess (Ex; auch als Kurtosis bezeichnet) der Variablen zur Verfügung. Eine Normalverteilung liegt vor, wenn Schiefe und Exzess einen Wert von Null annehmen. Für beide Kennwerte besteht die Möglichkeit der Berechnung von Signifikanztests, mit Hilfe derer anhand von zKennwerten eine Abweichung von der Normalverteilung untersucht wird. Bei großen Stichproben weicht eine signifikante Schiefe häufig jedoch nicht so stark von der Normalverteilung ab, dass sie bedeutende Veränderungen in den Analysen hervorrufen könnte (Tabachnick & Fidell, 2005). Von daher sollten bei großen Stichproben stärker die Schiefe- bzw. Exzess-Kennwerte als das Signifi-

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kanzniveau in Betrachtung gezogen werden. Eine weitere Möglichkeit zur Untersuchung der Normalverteilung stellt der Kolmogorov-Smirnov-Test dar, der die Nullhypothese auf das Vorhandensein einer Normalverteilung testet. Ein signifikantes Ergebnis in diesem Test lässt darauf schließen, dass die Verteilung von der Normalverteilung abweicht (Bortz, Lienert & Boehnke, 2000). Allerdings ist es auch hier möglich, dass die Werte der Variable trotz eines signifikanten Ergebnisses in der Grundgesamtheit annähernd normalverteilt sind, was für viele statistische Verfahren als Voraussetzung genügt (Brosius, 2004). Bei nicht normalverteilten Variablen wird eine Transformation empfohlen (Tabachnick & Fidell, 2005). Da die Abweichung von der Normalverteilung unterschiedlich stark ausfallen kann, existieren verschiedene Transformationsmethoden. Bei leichten Abweichungen sollten Quadratwurzel-Transformationen (SQRT) angewandt werden, während Logarithmus-Transformationen helfen, stärkere Abweichungen zu beheben. Als Voraussetzungen für multivariate Analysen gelten häufig eine multivariate Normalverteilung sowie der Ausschluss von Multikollinearität unter den Variablen. Da diese Analysen u.a. für Skalenwerte durchgeführt werden, erfolgt die Beschreibung dieser Voraussetzung erst im Abschnitt 4.5.5 nach der Beurteilung der Skalengüte.

4.5.2 Beurteilung der Skalengüte Zur Beurteilung der Skalengüte wird ein dreistufiges Verfahren in Anlehnung an Homburg und Giering (1996) gewählt. Dieses Verfahren dient der Überprüfung der Reliabilität und der Validität komplexer Konstrukte und verbindet so genannte Reliabilitäts- und Validitätskriterien der ersten Generation, die aus dem Bereich der klassischen Testtheorie stammen, mit Reliabilitäts- und Validitätskriterien der zweiten Generation, die mit der Einführung der konfirmatorischen Faktorenanalyse zusätzlich leistungsstärkere Kriterien zur Verfügung stellen (Fornell, 1982).

4.5.2.1 Explorative Faktorenanalyse Im ersten Schritt werden die Items einer explorativen Faktorenanalyse (EFA) unterzogen, mit Hilfe derer Variablen anhand ihrer korrelativen Beziehungen in voneinander unabhängige Gruppen eingeordnet werden können (Bortz, 2005). Bei der EFA wird diese Zuordnung ohne vorherige konkrete Annahmen über die Faktorstruktur vorgenommen (Homburg & Giering, 1996). Zur Schätzung wird

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die Maximum-Likelihood-Methode (ML-Methode) gewählt. Diese Methode empfiehlt sich insbesondere dann, wenn neben einer explorativen auch eine konfirmatorische Faktorenanalyse nach der ML-Methode durchgeführt wird, da ansonsten Ergebnisunterschiede aufgrund von unterschiedlichen Schätzmethoden zustande kommen können (Bühner, 2004). Im Rahmen dieser Methode werden aus der beobachteten Stichproben-Korrelationsmatrix Faktoren geschätzt werden, die möglichst viel Varianz in der Korrelationsmatrix der Grundgesamtheit aufklären (Kline, 1997; Gorsuch, 1983). Für die Frage nach der Anzahl der zu extrahierenden Faktoren müssen mehrere Kriterien herangezogen werden. Dabei sollte die Plausibilität der Faktoren eine wichtige Rolle spielen. In dieser Untersuchung wird zum einen auf die allgemein gebräuchlichen Kriterien Eigenwert O > 1 und den Scree-Test nach Catell zurückgegriffen. Zum anderen wird eine Parallelanalyse nach Horn (1965) durchgeführt, da diese Methode im Vergleich die beste Extraktionsmethode darstellt (Velicer, Eaton & Faca, 2000; Fabrigar, Wegener, MacCallum & Strahan, 1999). Als Maß dafür, wie gut ein Item einen Faktor „repräsentiert“, wird die Faktorladung angegeben, die der Korrelation zwischen Item und Faktor entspricht. Diese Indexzahlen liefern Informationen darüber, wie gut eine Variable zur Variablengruppe passt (Bortz, 2005). Um eine bessere Zuordnung der Items zu den Faktoren zu erhalten, werden Rotationstechniken angewandt, die je nach Methode dazu führen, dass Items mit jeweils einem bestimmten Faktor besonders hoch und mit anderen besonders niedrig korrelieren (Bühner, 2004). Da für die hier untersuchten Konstrukte angenommen wird, dass die Faktoren nicht unabhängig voneinander sind, wird eine oblique Rotation durchgeführt, bei der im Gegensatz zu einer orthogonalen Rotation Korrelationen zwischen den Faktoren zugelassen werden. Für die Rotation wird die Promax-Methode gewählt, da diese nach Gorsuch (1983) zu guten Lösungen führt. Bei obliquer Rotation entsprechen die Ladungsgewichte aus der Mustermatrix den partiellen Regressionsgewichten der Items. Sie geben Aufschluss über die Wichtigkeit des einzelnen Items für den jeweiligen Faktor unter Herauspartialisierung des Einflusses der übrigen Items. Es wird erwartet, dass sich eine Einfachstruktur ergibt, d.h. dass sich für jede Skala ein eigenständiger Faktor bildet, auf dem die Items einer Skala laden. Dabei sollten die Faktorladungen FL > 0,4 sein, um nicht aus der weiteren Analyse ausgeschlossen zu werden (Homburg & Giering, 1996). Die Ladungen auf den übrigen Faktoren sollten gering ausfallen. Als Voraussetzung für die Faktorenanalyse wird die Eignung der Daten anhand des Kaiser-Meyer-Olkin-Koeffizienten (KMO) sowie des Bartlett-Tests auf Sphärizität überprüft, die Aussagen darüber zulassen, ob die Variablen in der Grundgesamtheit in ausreichendem Maße korreliert sind. Das KMO-Kriterium

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nimmt einen Wert zwischen 0 und 1 an und kann bei Werten zwischen 0,70 und 0,79 als mittel, bei Werten zwischen 0,80 und 0,89 als gut und bei Werten über 0,90 als sehr gut bewertet werden (Bühner, 2004). Der Bartlett-Test auf Sphärizität testet die Nullhypothese, dass alle Korrelationen gleich Null sind. Ein signifikanter Ȥ2-Wert lässt somit den Schluss zu, dass die Grundvoraussetzungen zur Berechnung einer EFA erfüllt sind. Zusätzlich wird bei der Durchführung der ML-Methode eine Multivariate Normalverteilung der Items gefordert, auf die im Abschnitt 4.5.5.1 genauer eingegangen wird.

4.5.2.2 Itemanalyse Im zweiten Schritt werden die Items hinsichtlich ihrer Messgüte untersucht, da die Qualität eines Fragebogens von der Art und der Zusammensetzung der einzelnen Items abhängig ist. Dabei werden die Kriterien von Homburg und Giering (1996) durch weitere itemanalytische Kennwerte ergänzt, die üblicherweise zur Test- und Fragebogenkonstruktion herangezogen werden (Bortz & Döring, 2005). Eine Itemanalyse dient dazu, die psychometrischen Eigenschaften eines Fragebogens zu überprüfen und anhand von vorgegebenen Qualitätsstandards zu beurteilen (Bortz & Döring, 2005). Auf die einzelnen Beurteilungskriterien wird im Folgenden kurz eingegangen: Die Trennschärfe (rjt) beschreibt, wie prototypisch ein Item für eine Skala ist (Bühner, 2004). Das bedeutet, dass eine Person, die einen hohen Gesamtskalenwert erreicht, auf einem trennscharfen Item ebenfalls einen hohen Wert aufweist (Bortz & Döring, 2005). Mit Hilfe der Trennschärfe kann bestimmt werden, wie gut das gesamte Testergebnis aufgrund der Beantwortung eines einzelnen Items prognostiziert werden kann. Sie stellt die Korrelation eines Items mit einer Skala dar, die aus den restlichen Items gebildet wird. Um eine künstliche Erhöhung des Trennschärfewertes zu vermeiden, wird vor der Berechnung der Trennschärfe eine part-whole-Korrektur durchgeführt. Dabei wird vor der Korrelation die Skala um das betreffende Item reduziert. Ohne diese Korrektur würde ein Teil der Skalenstreuung durch das zu untersuchende Item entstehen, so dass der unkorrigierte Wert eine partielle Eigenkorrelation mit einschließt (Bühner, 2004). Nach Fisseni (1997) sind Trennschärfeindizes mit Werten rjt < 0,30 als niedrig, zwischen rjt = 0,30 und rjt = 0,50 als mittel und rjt > 0,50 als hoch zu bewerten. Die Itemschwierigkeit (P) gibt an, wie schwer oder leicht ein Item von den Probanden gelöst werden kann (Bühner, 2004) bzw. wie viele Personen das Item im Sinne des Konstruktes beantworten. Sie wird durch einen Index gekennzeichnet, der dem Anteil derjenigen Personen entspricht, die das Item richtig lösen

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oder bejahen (Bortz & Döring, 2005) und schwankt daher zwischen P = 0 und P = 1. Einem leichten Item stimmt fast jeder Proband zu, während einem schweren Item fast keine der befragten Personen zustimmen wird. Da extrem leichte und extrem schwere Items keine Personenunterschiede sichtbar machen, sind sie kaum aussagekräftig (Bortz & Döring, 2005). Bei einer Itemschwierigkeit von P = 0,5 werden Personenunterschiede am besten sichtbar. Zur Beurteilung der Schwierigkeitsindizes werden Richtlinien herangezogen, nach denen die Schwierigkeit bei Werten P > 0,80 als niedrig und bei Werten P < 0,20 als hoch einzuschätzen ist (Fisseni, 1997). Liegt die Itemschwierigkeit eines Items unter P = 0,10 oder über P = 0,90, ist dieses Item für die weitere Auswertung nicht verwendbar. Itemschwierigkeit und Trennschärfe stehen in einer gewissen Abhängigkeit. So ist bei extremer Schwierigkeit bzw. bei extrem leichten Items eine niedrige Trennschärfe zu erwarten, da zwischen Individuen mit verschiedenen Ausprägungen auf einer Skala nicht mehr ausreichend differenziert werden kann (Bortz & Döring, 2005). Die Reliabilität steht für die Messgenauigkeit eines Tests und gibt Aufschluss darüber, wie zuverlässig ein Test ein Merkmal misst, unabhängig davon, ob er dieses Merkmal auch zu messen beansprucht (Bühner, 2004). Zur Überprüfung der Reliabilität gibt es verschiedene Methoden. In dieser Untersuchung wurde eine Konsistenzanalyse durchgeführt, bei der jedes einzelne Item als eigenständiger Testteil angesehen wird und der mittlere Zusammenhang unter Berücksichtigung der Testlänge bestimmt wird. Als Reliabilitätsmaß wurde der Cronbach-alpha-Koeffizient (Cronbach, 1951) herangezogen, der die Standardmethode zur Schätzung der internen Konsistenz darstellt. Die Frage, ab welchem Wert ein Reliabilitätskoeffizient als akzeptabel gelten kann, ist in der Literatur umstritten. So können nach Weise (1975) Reliabilitäten zwischen Į = 0,80 und Į = 0,90 als mittelmäßig und Į > 0,90 als hoch eingestuft werden. Beim erstmaligen Einsatz einer Skala zur Testung von Hypothesen kann nach Nunally (1978) auch ein Alpha-Wert von 0,70 als befriedigend angesehen werden. In dieser Untersuchung werden Reliabilitäten mit Werten Į > 0,60 als ausreichend, Werte Į > 0,70 als befriedigend, Werte Į > 0,80 als mittelmäßig und Werte Į > 0,90 als hoch angesehen. Wenn eine Skala aus nur zwei Items besteht, wird anstelle der Reliabilität die bivariate Korrelation zwischen den beiden Variablen berechnet. Neben diesen Kennwerten werden auch der Mittelwert und die Standardabweichung der Items als bedeutsam für die Güte einer Skala erachtet. Der Mittelwert einer fünfstufigen Antwort-Skala sollte zwischen M = 1,5 und M = 4,5 liegen und die Standardabweichung Werte größer als SD = 0,5 annehmen, damit Unterschiede zwischen Personen sichtbar werden können.

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4.5.2.3 Konfirmatorische Faktorenanalyse Der dritte Schritt der Messgüteprüfung nach Homburg und Giering (1996) besteht in der Durchführung einer konfirmatorischen Faktorenanalyse (CFA), bei der a priori ein Faktorladungsmuster als Hypothese vorgegeben wird. Im Gegensatz zur EFA wird in der CFA keine primäre Datenreduktion angestrebt, sondern ein bestehendes Modell auf seine Anpassung hin untersucht. Dieses Modell setzt sich aus theoretisch angenommenen Faktoren (latenten Variablen) und beobachteten (manifesten) Variablen zusammen, die im Modell mit einer bestimmten Struktur spezifiziert werden (Bühner, 2004). Die CFA kann als Sonderfall der allgemeinen Kausalanalyse bzw. Kovarianzstrukturanalyse bezeichnet werden, da sie das Messmodell der Kausalanalyse darstellt (Homburg & Giering, 1996). Zur Beurteilung der Anpassungsgüte des Messmodells wird eine Reihe von FitIndizes herangezogen, die denen der linearen Strukturgleichungsmodelle entsprechen und im Abschnitt 4.5.6.1 genauer vorgestellt werden7. Als Schätzmechanismus wird wie in der EFA die ML-Methode genutzt. Als Voraussetzungen gelten eine multivariate Normalverteilung, Intervallskalenniveau, eine angemessene Stichprobengröße (N > 200) und der Ausschluss von Multikollinearität (Bühner, 2004). Eine genauere Diskussion der Voraussetzungen bzw. des Vorgehens bei Voraussetzungsverletzungen erfolgt unter Abschnitt 4.5.5. Zusammenfassend sind in Tabelle 1 die Kriterien aufgelistet, die in dieser Studie als Maßstäbe zur Beurteilung der Skalengüte herangezogen wurden.

7 Der Vollständigkeit halber werden die Cut-off-Kriterien der Güteindizes bereits in diesem Abschnitt in Tabelle 1 aufgeführt.

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Tabelle 1: Auswahlkriterien zur Überprüfung der Skalengüte Explorative Faktorenanalyse Kriterium Wertebereich Kaiser-Meyer-Olkin-Kriterium KMO > 0,70 Bartlett-Test auf Sphärizität p < 0,01 Faktorladungen FL > 0,4 Itemanalyse Kriterium Wertebereich Itemschwierigkeit 0,2 d P d 0,8 Trennschärfe rjt • 0,3 Reliabilität Į • 0,60 Mittelwert 1,5 d M d 4,5 Standardabweichung SD • 0,5 Konfirmatorische Faktorenanalyse (Strukturgleichungsmodelle) Kriterium Cut-off-Kriterien Ȥ2-Wert Ȥ2-Wert möglichst klein und p > 0 Ȥ2-Wert/ df Ȥ2/df < 3 Standardized-Root-Mean-Square-Residual SRMR < 0,11 (SRMR) Root-Mean-Square-Error-of-Approximation RMSEA < 0,06 (<0,08) (RMSEA) Comparative-Fit-Index (CFI) CFI § 0,95 Ȥ2–Differenztest Ȥ2diff (dfdiff) mit p < 0,01 Akaike-Information-Criterion (AIC) AIC möglichst klein

4.5.3 Datenaggregation Da neben der Individualebene in dieser Untersuchung auch die Teamebene von Interesse ist, gilt es, die Werte für einige Analysen auf Teamebene zusammenzufassen. Als Voraussetzung für eine Aggregation der Daten wird eine gewisse Übereinstimmung (Interrater Agreement) zwischen den individuellen Antworten in einer Aggregationseinheit gefordert, um von einem validen und aussagekräftigen Gruppenebenenkonstrukt ausgehen zu können. Zur Überprüfung des Agreements innerhalb eines Teams können verschiedene Indizes herangezogen werden. Ein klassisches Maß stellt der rwg-Index von James, Demarre und Wolf (1984) dar, der herangezogen wird, um die Übereinstimmung einer Gruppe von Beurteilern hinsichtlich einer einzelnen Variablen bzw. eines Skalenmittelwertes zu messen. Dieser Index beinhaltet den Vergleich der beobachteten Varianz in den Antworten der Rater mit der Varianz, die bei einem einheitlich verteilten Fehler zu erwarten wäre. Die Werte des rwg-Index variieren zwischen 0 und 1, wobei höhere Werte für eine größere Übereinstimmung sprechen. Zur Interpretation der Güte bestehen keine einheitlichen Angaben. Da das Interrater Agreement als eine Art Reliabilität („interrater reliability“) aufgefasst werden kann

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(James et al., 1984), wird häufig als Daumenregel ein rwg > 0,70 als Mindestkriterium für eine angemessene Übereinstimmung innerhalb des Teams angegeben. Dies beruht auf der Annahme von Nunnally (1978), wonach dieser Wert unter gewissen Umständen als akzeptabel für eine interne Konsistenz angesehen werden kann. Auch wenn diese Regel kritisch betrachtet werden muss (vgl. Lance, Butts & Michels, 2006; Harvey & Hollander, 2004) und mit Vorsicht angewendet werden sollte, wird sie für die vorliegende Arbeit herangezogen, da aufgrund der individuellen Ausrichtung einiger Variablen eine übermäßige Übereinstimmung nicht erwartet und gefordert wird. Von daher soll ein Wert von rwg > 0,70 als befriedigend, ein Wert von rwg > 0,80 als gut und ein Wert rwg > 0,90 als sehr gut beurteilt werden.

4.5.4 Korrelationsanalyse Die Korrelationsanalyse dient dazu, erste Hinweise auf die Zusammenhänge zwischen den untersuchten Variablen zu erhalten. Der Korrelationskoeffizient r, auch Produkt-Moment-Korrelation bezeichnet, beschreibt die Enge des Zusammenhangs zwischen zwei Variablen und kann Werte zwischen r = - 1 und r = 1 annehmen (Bortz, 2005). Ein positiver Wert zeigt dabei einen gleichsinnigen Zusammenhang an, ein negativer entspricht einer gegenläufigen Beziehung. Bei der Interpretation ist jedoch zu beachten, dass von der Höhe und der Signifikanz des Korrelationskoeffizienten nicht auf das Vorhandensein von Kausalbeziehungen geschlossen werden darf.

4.5.5 Voraussetzungen für Multivariate Analysen Neben Voraussetzungen, die grundsätzlich auf univariater Ebene an die erhobenen Daten gestellt werden, gelten für die Durchführung multivariater Verfahren weitere Bedingungen, denen die in weitere Analysen einfließenden Variablen genügen müssen. Hierzu zählen die Multinormalverteilung sowie die Multikollinearität, auf die im Folgenden konkreter eingegangen wird. Da die multivariaten Analysen in dieser Untersuchung zum großen Teil auf aggregierter Ebene (Skalenniveau) und nicht auf der Ebene einzelner Items durchgeführt werden, werden die multivariaten Voraussetzungen folglich für die Skalen überprüft.

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4.5.5.1 Multivariate Normalverteilung Vor der Überprüfung einer multivariaten Normalverteilung wird zunächst die univariate Normalverteilung der Skalen nach den unter Abschnitt 4.5.1.3 vorgestellten Analyseschritten überprüft. Für die Anwendung von MLSchätzmethoden geben Curran, West und Finch (1996) eine Obergrenze von Sch < 2 und Ex < 7 an; bei Schiefe- bzw. Exzessausprägungen unterhalb dieser Grenzwerte kann eine Anwendung erfolgen. Von dem Vorliegen univariater Normalverteilung einzelner Variablen kann jedoch nicht zwangsläufig auf die multivariate Normalverteilung mehrerer Variablen geschlossen werden. Zu ihrer Überprüfung entwickelte Mardia (1970, 1974) einen Test, der die Größe der multivariaten Kurtosis testet. Im Rahmen dieses Tests werden kritische Werte (c.r.) berechnet, die als z-Werte interpretiert werden und herangezogen werden können, um das Vorliegen einer signifikanten Abweichung von der Multinormalverteilung zu untersuchen.

4.5.5.2 Multikollinearität Einen wesentlichen Einfluss auf die Ergebnisse der Datenanalyse kann Multikollinearität nehmen, die eine lineare Abhängigkeit zwischen zwei oder mehr UVn beschreibt (Schneider, 2006). Multikollinearität kann negative Auswirkungen auf die Aussagekraft eines Regressionsmodells ausüben (u.a. Farrar & Glauber, 1967; Gunst, 1983; Ofir & Khuri, 1986) und hohe Varianzen bzw. Standardfehler zur Folge haben, die letztendlich auch dazu führen können, dass Regressionskoeffizienten Vorzeichen annehmen, die theoretischen Überlegungen widersprechen (Schneider, 2006). Einen ersten deutlichen Hinweis auf das Vorliegen von Multikollinearität stellen hohe Korrelationskoeffizienten zwischen den UVn dar (Belsely, Kuh & Welsch, 1980). Eine bivariate Korrelation zwischen zwei Variablen von r > 0,70 spricht für Multikollinearität und der gemeinsame Einschluss dieser Variablen in eine Analyse sollte vermieden werden (Tabachnick & Fidell, 2005). Zur genaueren Analyse der Multikollinearität bei mehreren Variablen können die UVn anhand einer Reihe von Hilfsregressionen untersucht werden, in denen jede der UVn durch die anderen UVn vorhergesagt wird (Schneider, 2006). Als Indikatorwerte ergeben sich daraus die Toleranz und der Variance-Inflation-Factor (VIF). Die Toleranz beschreibt das Komplement des multiplen Korrelationskoeffizienten, der sich aus den einzelnen Hilfsregressionen ergibt. Von daher deuten kleinere Werte auf das Vorliegen von Multikollinearität hin. Nach Fickel (2001) liegt bei Werten Toleranz < 0,4 eine mittlere Multikollinearität vor. Der VIF

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beschreibt den Kehrwert der Toleranz, so dass in diesem Fall hohe Werte für Multikollinearität sprechen (Belsely et al., 1980), die bereits ab VIF > 2 als problematisch gewertet werden können (Schneider, 2006). Weiterhin schlagen Belsely, Kuh und Welsch (1980) einen Konditionsindex vor, der die Nähe und Abhängigkeit der Variablen beschreibt. Ein Konditionsindex von > 30 spricht für das Vorliegen von mäßiger bis starker Multikollinearität (Belsely et al., 1980). Ein Verfahren zur Verringerung der Multikollinearität stellt die Bündelung betroffener Indikatoren dar. Besitzen die betroffenen Items dieselben Skalen, kann zur Bildung eines Index der Mittelwert herangezogen werden (Schneider, 2006). Bei nicht identischen Antwortskalen sind die Items vor deren Aggregation zu normalisieren oder zu standardisieren. Neben der Aggregation kann auch eine differenzierte Gewichtung der Variablen bei der Indexbildung vorgenommen werden.

4.5.6 Strukturgleichungsmodelle Der Vergleich der verschiedenen Modelle gemäß der Hypothesen 1 und 2 sowie die Untersuchung der Moderatoreffekte gemäß der Hypothese 3 wird anhand von Strukturgleichungsmodellen (Structrual equation modeling, SEM) durchgeführt. Es existieren verschiedene Ansätze zur Untersuchung von SEM, die je nach der Art der Fragestellung Vor- und Nachteile besitzen. Die Unterscheidung richtet sich dabei nach der Frage, ob SEM zum Testen von Theorien herangezogen werden, für die sich kovarianzbasierte Ansätze mit Full-Information Schätzmethoden (Bentler, 1983; Jöreskog, 1978) wie Maximum-Likelihood (ML) bzw. General Least Squares (GLS) anbieten, oder ob das Ziel eine Vorhersage im Sinne einer Regression darstellt (Fornell & Bookstein, 1982; Jöreskog & Wold, 1982), die mit Hilfe des regressionsbasierten Partial Least Squares (PLS; Wold, 1982) Ansatzes untersucht werden sollte. Da das Ziel dieser Untersuchung in einem Vergleich verschiedener Theorien liegt, wird der konvarianzbasierte Ansatz gewählt, der die Bestimmung einer Gesamtanpassungsgüte des untersuchten Modells erlaubt und damit eine gute Möglichkeit zum Vergleich konkurrierender Modelle bietet. Ein SEM besteht aus einem Strukturmodell, das die Beziehung zwischen den latenten Variablen widerspiegelt und einem Messmodell, das die Zusammenhänge zwischen den latenten Variablen und den zugehörigen manifesten bzw. beobachtbaren Variablen spezifiziert (Jöreskog, 1973). Vor der Untersuchung eines theoretischen Modells anhand eines SEM wird vor allem bei Fragebogenerhebungen die Überprüfung der empirischen Daten auf Aspekte der Skalierung, fehlende Werte, Ausreißer und die vorliegende Verteilung empfohlen

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(Baumgartner & Homburg, 1996). Weiterhin werden bezüglich der Multikollinearität und der Stichprobengröße Anforderungen an die Daten gestellt (Bühner, 2004). Zudem gilt die Intervallskalierung der Daten als weitere Voraussetzung zur Schätzung von SEM (Bagozzi, 1981). Diese wird bei Ratingskalen, sofern sie äquidistant sind, häufig angenommen (Bortz & Döring, 2005). Der Umgang mit fehlenden Werten und Ausreißern wurde in den Abschnitten 4.5.1.1 und 4.5.1.2 beschrieben. Die Anwendung der ML-Methode erfordert, wie bereits angeführt, eine multivariate Normalverteilung der Daten (Hulland, Chow & Lam, 1996). Sollte die Multinormalverteilung der Daten nicht gegeben sein, steht die Asymptotically Distribution-Free (ADF)-Methode (Browne, 1982, 1984) als alternative Schätzmethode zur Verfügung, da sie nicht auf dieser Verteilungsannahme basiert. Allerdings ist die ADF-Methode an sehr große Stichproben gebunden (Hu, Bentler & Kano, 1992; Muthén & Kaplan, 1992). Da Simulationsstudien zeigen, dass die ML-Methode weniger anfällig hinsichtlich Variationen der Stichprobengröße und dem multivariaten Exzess ist als die ADF-Methode, wird auch bei der Verletzung der Multinormalverteilungsannahme die Anwendung der ML-Methode empfohlen (Olson, Foss, Troye & Howell, 2000). Aus diesem Grunde wurde für die vorliegende Untersuchung der ML-Algorithmus als Schätzmethode gewählt. Im Folgenden werden wichtige Aspekte für den Umgang mit SEM geschildert. Zunächst werden Methoden zur Beurteilung der Modellgüte dargestellt, und im Anschluss wird kurz auf die Interpretation der Faktorladungen eingegangen. Darauf folgt ein Abschnitt über das Parceling von Items, das bei einer großen Anzahl von Items eines Konstruktes in Erwägung gezogen werden kann. Abschließend wird die Powerbestimmung bei SEM vorgestellt.

4.5.6.1 Modellgüte Die Beurteilung der Güte eines SEM erweist sich als umfassend und komplex, da es nicht möglich ist, einen einzelnen Signifikanztest heranzuziehen, um anhand der empirischen Daten ein korrektes Modell zu identifizieren. Aus diesem Grunde werden in der Regel verschiedene Kriterien genutzt, um eine Aussage über die Anpassungsgüte des Modells treffen zu können (Schermelleh-Engel, Moosbrugger & Müller, 2003). Im Allgemeinen geben die Fit-Indizes Aufschluss darüber, wie gut ein theoretisch spezifiziertes Modell zu den empirischen Daten passt. Im ersten Schritt wird zur Überprüfung der Gesamtanpassung des Messmodells der Ȥ2-Test herangezogen, der prinzipiell die Möglichkeit einer inferenzsta-

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tistischen Beurteilung der „Richtigkeit“ des spezifizierten Modells liefert (Homburg & Giering, 1996). Da dieser Test die Nullhypothese überprüft, dass das spezifizierte Modell „richtig“ ist, liegt ein exakter Fit bei fehlender Signifikanz des Ȥ2-Tests vor. Die Aussagekraft des Ȥ2-Wertes ist jedoch z.B. von der Komplexität des Modells oder der Stichprobengröße abhängig (SchermellehEngel et al., 2003). Daher empfehlen Jöreskog und Sörbom (1993), den Ȥ2-Wert als ein deskriptives Anpassungsmaß zu benutzen, indem der Quotient aus dem Ȥ2-Wert und der Anzahl der Freiheitsgrade (df) gebildet wird. Für einen guten Modell-Fit sollte dabei das Verhältnis so klein wie möglich sein - in der Regel wird bei einem Quotienten zwischen 2 und 3 von einer guten bzw. akzeptablen Anpassungsgüte gesprochen. Zusätzlich zu dem Signifikanztest wird nach dem Vorschlag von Hu und Bentler (1999) die Kombination zweier deskriptiver Kennwerte zur Prüfung des Modell-Fits genutzt. Als beste Kombination wird von den Autoren bei der ML-Schätzmethode die Ergänzung des StandardizedRoot-Mean-Square-Residual (SRMR; Bentler, 1995) durch den Root-MeanSquare-Error-of-Approximation (RMSEA; Steiger, 1990) genannt, wenn die Stichprobengröße N = 250 übersteigt. Als Cut-Off-Kriterien werden dabei ein SRMR < 0,11 und ein RMSEA < 0,06 (< 0,08) angeführt. Für den RMSEA-Index lässt sich zudem ein 90 %-Vertrauensintervall berechnen, das Informationen darüber liefert, wie präzise die Schätzung des Parameters anzusehen ist. Zusätzlich wird in dieser Untersuchung der Comparative Fit Index (CFI) zur Modellbeurteilung genutzt. Dieser Index variiert zwischen 0 bis 1 und zeigt ab einem Wert von CFI § 0,95 eine gute Anpassung an (Hu & Bentler, 1998). Neben diesen Indizes, die den absoluten Modell-Fit bewerten, sind im Rahmen dieser Studie Maße von Interesse, die zum Vergleich verschiedener Alternativmodelle geeignet sind. Die Auswahl des Vergleichsmaßes hängt dabei von der Spezifizierung des jeweiligen Modells ab (Schermelleh-Engel et al., 2003). Bei genesteten Modellen kann ein Ȥ2-Differenztest genutzt werden, der die Teststatistiken der fraglichen Modelle miteinander vergleicht. Dabei wird die Differenz hinsichtlich des Modell-Fits zwischen Modell A (mit weniger freien Parametern und mehr Freiheitsgraden und von daher genestet in Modell B) und Modell B nach der folgenden Formel getestet (Bentler, 1990; Bollen, 1989; Jöreskog, 1993): Ȥ2diff (dfdiff) = Ȥ2A (dfA) - Ȥ2B (dfB) Wird hierbei die Ȥ2–Differenz signifikant, kann die Nullhypothese eines gleichguten Modell-Fits verworfen werden und das Modell B sollte beibehalten werden. Für den Vergleich nicht-genesteter Modelle werden deskriptive Gütemaße empfohlen, die neben dem Fit auch Sparsamkeitsaspekte (Parsimony) mit einbeziehen und deshalb weniger komplexe Modelle favorisieren (Kline, 2005). Im Rahmen dieser Untersuchung wird das Akaike Information Criterion (AIC; Akaike, 1974, 1987) herangezogen, das darauf ausgelegt ist, das „best fitting“-

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Modell zu identifizieren (Takane & Bodzogan, 1987). Im Vergleich zwischen den Alternativmodellen wird das Modell mit dem geringsten AIC-Wert als das angesehen, das am besten zu den Daten passt (Kaplan, 2000; Kline, 2005). Ein Überblick über die Cut-off-Kriterien der Anpassungsmaße wurde bereits im Rahmen der Erläuterung der CFA in Tabelle 1 (siehe Abschnitt 4.5.2.3) gegeben.

4.5.6.2 Interpretation der Faktorladungen Neben der Anpassungsgüte eines Modells sind die Koeffizienten der einzelnen Pfade für die Interpretation der Ergebnisse von Interesse. Pfadkoeffizienten bzw. Faktorladungen in SEM werden wie Regressionskoeffizienten in multiplen Regressionen interpretiert (Kline, 2005). Dabei wird zwischen nicht-standardisierten und standardisierten Faktorladungen (FL) unterschieden. Im Rahmen der MLMethode werden Standardfehler und Signifikanzniveaus nur für die nichtstandardisierten Faktorladungen bestimmt. Auch wenn das Signifikanzniveau der nicht-standardisierten Werte nicht automatisch auf die standardisierten übertragen werden kann, sollte die Übertragung die Ergebnisse des statischen Tests bei großen Stichproben unproblematisch sein (Kline, 2005). Ein signifikantes Ergebnis gibt jedoch noch keine Hinweise über die Größe einer Faktorladung. Eine Möglichkeit, die Faktorladungen untereinander zu vergleichen, bietet die Interpretation der standardisierten Werte. Auch wenn keine einheitlichen Richtlinien über die Größe eines Effektes existieren, kann angelehnt an die Empfehlungen von Cohen (1988) richtungweisend ein standardisierter Wert von FL < 0,10 als kleiner Effekt bezeichnet werden. Ab Werten im Bereich von F = 0,30 kann von einem „mittleren“ Effekt ausgegangen werden und ein Koeffizient FL • 0,50 kann als „großer“ Effekt interpretiert werden.

4.5.6.3 Parceling Um die Komplexität eines Modells zu verringern, bietet es sich insbesondere bei einer großen Anzahl von Items pro Skala an, die Einzelitems zu Parcels zusammenzufassen. Ein Parcel stellt einen aggregierten Indikator dar, der aus der Summe oder dem Mittel von zwei oder mehr Items zusammengesetzt ist. Der Vorteil der Verwendung von Aggregaten im Vergleich zu Items liegt darin, dass sie (a) reliabler als die einzelnen Items sind, (b) eine höhere Kommunalität besitzen, (c) einen höheren Prozentsatz an gemeinsamer Varianz im Vergleich zur spezifischen Varianz aufweisen und (d) meist günstigere Verteilungen besitzen (Little, Cunningham, Shahar & Widaman, 2002). Zur Bildung von Parcels kön-

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nen eine Reihe von verschiedenen Techniken herangezogen werden. Vor der Bildung der Aggregate sollte die Dimensionalität der zu aggregierenden Items überprüft werden. Bei einem eindimensionalen Itemsatz kann für die Konstruktion in größeren SEM die Item-to-Construct Balance-Methode (Little et al., 2002) herangezogen werden, mit Hilfe derer Parcels generiert werden, die hinsichtlich ihrer Relation zum Konstrukt ausbalanciert sind. Das bedeutet, dass in den einzelnen Parcels Items mit vergleichbarer Faktorladungshöhe enthalten sind. Die Aufteilung der Items erfolgt nach dieser Methode anhand der Ladungen auf dem Konstrukt. Für die Bildung von drei Parcels werden zunächst die Items mit den drei höchsten Ladungen als Anfangspunkte der drei Parcels festgelegt. Im Anschluss werden die drei nächsthöchsten Items in umgekehrter Reihenfolge zu den ersten drei Items hinzugefügt. Das Item mit der niedrigsten Ladung gelangt somit in das Parcel mit dem höchstladenden Ausgangsitem. Diesem Prinzip folgend, werden alle zugehörigen Items auf die drei Parcels aufgeteilt.

4.5.6.4 Powerbestimmung in Strukturgleichungsmodellen Die Power (Teststärke) beschreibt, mit welcher Wahrscheinlichkeit ein Signifikanztest zur Ablehnung der Nullhypothese führt, wenn diese tatsächlich falsch ist (Cohen, 1988) bzw. zugunsten einer spezifischen Alternativhypothese ausfällt, falls diese richtig ist. Die Powerbestimmung in SEM wurde bisher wenig berücksichtigt. Eine Möglichkeit, die Teststärke eines SEM zu bestimmen, stellt die Poweranalyse nach MacCallum, Browne und Sugawara (1996) dar, die auf der Teststatistik des Fit-Index RMSEA (İ) beruht, für den im Vergleich zu vielen anderen standardmäßig ein Vertrauensintervall berechnet wird (siehe Abschnitt 4.5.6.1). Dieses Vertrauensintervall kann genutzt werden, um die folgenden Hypothesen zu testen: die Hypothese eines (a) exakten Fit (İ = 0,00), eines (b) näherungsweisen Fit (İ = 0,05) und eines (c) nicht-näherungsweisen Fit İ > 0,05. Der Powertest eines exakten Fits überprüft die Nullhypothese eines exakten Fit, wenn der wahre Fit nur ein näherungsweiser Fit ist. Die Teststärke steht in diesem Fall für die Wahrscheinlichkeit, die Hypothese eines exakten Fit zu verwerfen, wenn der wahre Fit näherungsweise ist. Der Powertest eines näherungsweisen Fit testet hingegen die Nullhypothese eines näherungsweisen Fit, wenn der tatsächliche Fit nur mittelmäßig ist. Der Test eines nicht-näherungsweisen Fit untersucht schließlich die Situation, dass der tatsächliche Fit eines Modells sehr gut ist, aber die Nullhypothese getestet wird, dass dieser Fit nur nichtnäherungsweise ist. Zur Bestimmung der Power unter Berücksichtigung der verschiedenen Hypothesen können Tabellen aus der Untersuchung von MacCallum et al. (1996) herangezogen werden, die zu einem bestimmten Freiheitsgrad

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und einer festgelegten Stichprobengröße jeweils die Power bei einem exakten, einem näherungsweisen und einem nicht-näherungsweisen Fit angeben. Da die Power in SEM mit der Modellgröße (bestimmt durch die Anzahl der Freiheitsgrade) und der Stichprobengröße (N) ansteigt, kann die Power in komplexen Modellen, die bedingungsgemäß mit großen Stichproben berechnet werden, zu einer übermäßig häufigen Zurückweisung von „korrekten“ Modellen führen (McQuitty, 2004). Ebenso werden „falsche“ Modelle mit einer geringen Power zu häufig angenommen. Aus diesem Grunde sollte die Powerbestimmung eines SEM immer vor der Modellbewertung und Interpretation vorgenommen werden.

4.5.7 Moderationsanalyse Ein Moderator bezeichnet eine qualitative oder quantitative Variable, die die Richtung und/oder Höhe einer Beziehung zwischen einer UV und einer AV beeinflusst (Baron & Kenny, 1986). Die Analyse von Moderations- bzw. Interaktionseffekten in SEM kann grundsätzlich auf zwei verschiedene Arten durchgeführt werden. Zum einen bieten Mehrgruppenmodelle die Möglichkeit, bei kategorialen bzw. diskreten Moderatorvariablen die Gruppen mit unterschiedlichen Ausprägungen des Moderators hinsichtlich der relevanten Variablen zu vergleichen. Ein Interaktionseffekt liegt dann vor, wenn sich die Parameterschätzungen für dasselbe Modell unterscheiden, das auf die unterschiedlichen Gruppen angewandt wird (Kline, 2005; Rigdon, Schumacker & Wothke, 1998). Die zweite Methode orientiert sich an dem Ansatz von Kenny und Judd (1984), bei dem latente Interaktionskonstrukte kontinuierlicher bzw. stetiger Variablen mit Hilfe einer Produktvariable in SEM integriert werden. Auch wenn diese Methode den Vorteil liefert, den Interaktionseffekt mit Hilfe von stetigen Moderatorvariablen bestimmen zu können, gehen mit dem Verfahren eine Reihe von technischen und statistischen Problemen, wie z.B. die Multikollinearität und die Verletzung der Normalverteilungsannahme8, einher. Vor diesem Hintergrund stellt der Mehrgruppenansatz nach wie vor die einfachste und nützlichste Methode dar, um Interaktionseffekte in SEM zu modellieren, wenn ein beobachtbarer Moderator vorliegt, der sich sinnvoll in Subgruppen unterteilen lässt (Jöreskog, 1998; Rigdon et al., 1998). Wird die Mehrgruppentechnik bei Vorliegen einer kontinuierlichen Moderatorvariable angewandt, muss diese künstlich kategorisiert werden. Die Unterteilung der Moderatorvariable in Gruppen sollte sich dabei idealerweise an in8 Eine genauere Erörterung der Vor- und Nachteile der beiden Ansätze sowie der damit verbundenen Probleme liefert Rigdon et al. (1998).

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haltlichen Kriterien orientieren und nicht nur anhand des Strebens nach gleichen Stichprobengrößen in den Untergruppen vorgenommen werden (Rigdon et al., 1998). Die Überprüfung der Annahme der Unterschiedlichkeit von Verteilungsparametern in den verschiedenen Gruppen erfolgt durch den Ȥ2-Differenztest für genestete Modelle (siehe Abschnitt 4.5.6.1). Dieser Test ermöglicht es, das uneingeschränkte Modell, das für jede Gruppe eine individuelle Schätzung der mutmaßlich moderierten Parameter erlaubt, mit dem eingeschränkten Modell zu vergleichen, das eine Gleichheitsrestriktion für die angenommenen Moderatoren enthält. Im ersten Schritt wird das uneingeschränkte Modell auf seinen ModellFit hin untersucht. Kann die Modellanpassung als angemessen beurteilt werden, werden die interessierenden nicht-standardisierten Faktorladungen auf augenscheinliche Unterschiedlichkeit und die Richtung des Unterschiedes hin untersucht. Im zweiten Schritt erfolgen die Untersuchung des eingeschränkten Modells, das aufgrund der Gleichheitsrestriktion zusätzliche Freiheitsgrade besitzt, und der Vergleich der beiden Modelle anhand des Ȥ2-Differenztests. Eine signifikante Ȥ2-Differenz weist darauf hin, dass die Gleichheitsrestriktion die Daten nicht angemessen widerspiegelt und damit ein Interaktionseffekt vorliegt (Rigdon et al., 1998).

5 Untersuchungsdurchführung

In diesem Kapitel wird die Durchführung der Untersuchung geschildert. Zunächst wird auf den Verlauf der empirischen Untersuchung eingegangen. Anschließend wird die Stichprobe genauer beschrieben. Der darauf folgende Abschnitt ist der Virtualität gewidmet, in dem der Grad der Virtualität hinsichtlich des Teamleiters und hinsichtlich des Teams der teilnehmenden Stichprobe berichtet wird. Abschließend wird auf Probleme bei der Datenerhebung eingegangen

5.1 Verlauf der empirischen Untersuchung Da die vorliegende Arbeit im Rahmen des übergeordneten DFG-Projektes „Verteilte Führung und Motivation in virtuellen Teams“ stattfand und die zentralen Variablen dieser Arbeit als Teilaspekte einer größeren Befragung erhoben wurden, beziehen sich die folgenden Ausführungen hinsichtlich der Durchführung auf die gesamte Befragung. Ziel dieses Abschnitts ist die Darstellung der Datenerhebungsphase. Daher wird im ersten Schritt beschrieben, auf welche Art und Weise an die Unternehmen in der Akquisephase herangetreten wurde. Im zweiten Schritt erfolgt die Schilderung der Vorbereitungsphase, in der die Durchführung mit den Unternehmen abgestimmt und einleitende Aktionen getätigt wurden. Der dritte Abschnitt ist der Befragung der Teilnehmenden im Rahmen der Online-Erhebung gewidmet. Abschließend wird im vierten Schritt das Feedback geschildert, das die Firmen bei einer Teilnahme erhielten.

5.1.1 Akquisephase im Rahmen des DFG-Projektes Die Akquisephase lässt sich in zwei Bereiche untergliedern. Zur Akquise der virtuellen Teams wurde zum einen ein bereits bestehender Kontakt aus vorausgehenden Kooperationen zu einem Kreis von Personalverantwortlichen genutzt, die sich in ihrer betrieblichen Arbeitspraxis mit virtueller Teamarbeit beschäftigen und sich unternehmensübergreifend regelmäßig treffen, um Probleme und Herausforderungen sowie neue Erkenntnisse hinsichtlich dieser Arbeitsform zu

Untersuchungsdurchführung

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besprechen. Im Rahmen dieses Kreises fand eine Projektpräsentation statt, um die beteiligten Personalverantwortlichen für das Thema zu interessieren und sie für die Teilnahme an der Untersuchung zu gewinnen. Neben diesem Kreis wurden weitere größere Firmen angesprochen, die laut Internetpräsenz über mehrere Standorte innerhalb Deutschlands verfügen und zudem international vertreten sind. In diesen Fällen wurde vermutet, dass unter den Voraussetzungen der räumlichen Verteiltheit virtuelle Teamstrukturen vorhanden sind. Die Akquise konventioneller Teams wurde zunächst auf Unternehmen in Schleswig-Holstein ausgerichtet, da dies den Vorteil kurzer Anfahrtswege für den Fall einer Präsentation des Projektes mit sich brachte. Für die ersten Kontaktaufnahmen stand eine Liste von Firmen mit jeweiligen Ansprechpartnern zur Verfügung, die von der Wirtschaftsförderung Schleswig-Holstein zur Verfügung gestellt wurde. Die darin benannten Firmen besaßen eine Mitarbeitergröße von mindestens 50 Mitarbeitern, so dass das Vorhandensein von Teamstrukturen wahrscheinlich war. Darüber hinaus wurde die Liste der 100 größten Unternehmen Schleswig-Holsteins im Jahre 2005 aus einer Studie der HSH-Nordbank genutzt, um weitere potenzielle Interessenten zu identifizieren. Zudem wurde die Akquise auf Firmen aus dem Bereich Hamburg ausgedehnt und zusätzlich Unternehmen angesprochen, die deutschlandweit angesiedelt sind. Die Kontaktdaten stammten in diesen Fällen aus Recherchen im Internet, die vielfach in Jobbörsen durchgeführt wurden, um möglichst Ansprechpartner im Bereich Personal ausfindig zu machen. Die Akquise der konventionellen Teams erfolgte hauptsächlich über telefonische Kontaktaufnahme. Dabei wurden, wenn möglich, die Personalverantwortlichen oder in kleineren Unternehmen die Geschäftsleitung direkt angesprochen und das Projekt telefonisch vorgestellt. Im Anschluss daran wurde den interessierten Unternehmen genaueres Informationsmaterial zugesandt, das ein allgemeines Anschreiben (siehe Anhang B) mit einer kurzen Schilderung des Projektes sowie eine PowerPoint-Präsentation mit vertiefenden Informationen zum theoretischen Hintergrund, zu der Durchführung und zum Nutzen der Studie enthielt (siehe Anhang B). Bei weitergehendem Interesse wurde zudem angeboten, das Projekt entweder in kleinem Kreise oder auch vor einem größeren Publikum von Interessierten vorzustellen und für mögliche Fragen zur Verfügung zu stehen. Häufig wurden zudem der Fragebogen oder zumindest Ausschnitte des Fragebogens im Vorfeld an die Unternehmen weitergegeben, um ihnen einen genaueren Einblick in die Befragung zu geben. Als Anreiz für die Teilnahme der Teams wurde den Unternehmen eine ganzheitliche Teamdiagnose geboten, die sich auf verschiedene Führungsaspekte, Teamprozesse und die in Abschnitt 2.4 geschilderten Erfolgsgrößen bezog. Für jedes teilnehmende Team wurde eine individuelle Rückmeldung in Aussicht gestellt,

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die neben einer deskriptiven Beschreibung der vorhandenen Strukturen auch die Ableitung von Entwicklungspotenzial enthielt. Eine Beschreibung des Feedbacks an die Teams erfolgt in Abschnitt 5.1.4.

5.1.2 Vorbereitungsphase In der Vorbereitungsphase wurde mit den Ansprechpartnern der teilnehmenden Unternehmen abgesprochen, welche Teams für die Teilnahme geeignet sind. Hierfür wurde die unter Abschnitt 2.2.4.1 eingeführte Definition einer Gruppe herangezogen. Da bei nur zwei Teilnehmern eines Teams eine Identifizierung der Antworten der einzelnen Teammitglieder möglich ist und die Anonymität somit nicht mehr gewährleistet wäre, wurde die in der Definition geforderte Mindestanzahl der Teammitglieder für die Teilnahme an der Studie auf drei erhöht9. Weiterhin wurde als Kriterium vorgegeben, dass das Team einen gemeinsamen Teamauftrag besitzt, die Teammitglieder in der Bearbeitung ihrer Aufgaben zumindest zu einem gewissen Grad gegenseitig voneinander abhängig sind und sich gemeinsam als Team ansehen. Wichtig war zudem, dass das Team nur von einem Vorgesetzten geführt wurde, auf den die Fragen zum Teamleiter bezogen werden konnten. Sofern nicht bereits im Rahmen der Akquise geschehen, wurde der Fragebogen im Ganzen den Personalverantwortlichen zur Ansicht und zur Weitergabe zur Verfügung gestellt. Bei größeren Firmen, die einen Betriebs- bzw. Personalrat besaßen, wurde dieser ebenfalls in den Abstimmungsprozess mit einbezogen. Um die Wahrscheinlichkeit sozial erwünschter Antworten zu verringern (siehe Abschnitt 4.3.4), wurde im Voraus weiterhin verdeutlicht, dass die Rückmeldung, wie bereits angesprochen, nur auf Teamebene erfolgen würde und die Daten selbstverständlich vertraulich behandelt sowie ausschließlich für rein wissenschaftliche Zwecke genutzt würden. Zur Versicherung der Einhaltung dieser Aussagen stand, wenn gewünscht, eine vertragliche Vertraulichkeitserklärung zur Verfügung, die sowohl vom Projektleiter als auch von dem Verantwortlichen im Unternehmen unterschrieben wurde. Im nächsten Schritt erfolgte die Vergabe und Verteilung der Passwörter. Da die statistischen Auswertungen eine Zuordnung der Teamleitereinschätzungen zu den jeweiligen Datensätzen der Teammitglieder erforderten, konnte keine automatisierte und absolut anonyme Vergabe der Passwörter vorgenommen werden. Die Ansprechpartner im Unternehmen stellten Listen der Teams mit den Namen der Teamleiter und der Teammitglieder sowie deren E-mail-Adressen zusam9

Dieses gilt jedoch nur für das Feedback an die teilnehmenden Unternehmen. Für die weiteren Analysen der vorliegenden Untersuchung wird laut der Definition in Abschnitt 2.2.4.1 eine Mindestteamgröße von zwei Mitgliedern pro Team herangezogen.

136

Untersuchungsdurchführung

men. Daraufhin wurden von einer Projektmitarbeiterin die Benutzernamen und die Passwörter vergeben, mit Hilfe derer die Teilnehmenden den individuellen Fragebogen beantworten konnten. Diese wurden, eingebettet in ein Anschreiben mit allgemeiner Information über die Studie, per E-mail direkt an die Teilnehmer verschickt. Das Anschreiben (siehe Anhang A) enthielt zudem den Link zur Startseite des Fragebogens sowie einen festgesetzten Zeitraum, innerhalb dessen der Fragebogen ausgefüllt werden sollte. Für die Beantwortung wurden den Teilnehmenden in der Regel zwei Wochen zugestanden und dieser Zeitraum nur in zwei Ausnahmefällen auf Wunsch der Unternehmen auf eine Woche verkürzt.

5.1.3 Computergestützte Befragung Die Präsentation der zu erfassenden Konstrukte erfolgte mit Hilfe eines OnlineFragebogens, der auf dem Server der Uni Kiel lokalisiert war10. Der Zugang erfolgte über die vergebenen Benutzernamen und Passwörter. Zu Beginn des Fragebogens wurden einleitende Worte an die Teilnehmenden gerichtet, die das Verfahren und den Umgang mit dem Fragebogen erläuterten. Dabei wurde, wie von Batinic und Bosnjak (2000) empfohlen, neben Aussagen zu Sinn und Zweck der Untersuchung, auch die voraussichtliche Bearbeitungsdauer angesprochen und darauf hingewiesen, dass es möglich ist, die Befragung jederzeit zu unterbrechen, um sie zu einem späteren Zeitpunkt fortzuführen11. Im Anschluss daran wurden auf der ersten Fragebogenseite jeweils die sozio-demographischen Daten der Teilnehmer abgefragt. Der Fragebogen der Teamleiter bestand insgesamt aus 10 Seiten, der Fragebogen der Teammitglieder aus 20. Auf jeder Seite befanden sich unterschiedlich viele Items, jedoch nie mehr als 21. Am Ende der Seite befand sich ein „weiter“-Button, mit dem zur nächsten Seite übergegangen werden konnte. Wurden Items nicht beantwortet, erschien beim Wechseln der Seite eine Meldung, die den Teilnehmenden darauf hinwies (Wortlaut: Es wurden eine oder mehrere Fragen nicht oder nicht korrekt beantwortet. Bitte beantworten Sie diese Frage(n) - wenn Sie diese bewusst ausgelassen haben, klicken Sie bitte auf „fortfahren“). Zum leichteren Erkennen der bisher nicht beantworteten Items, waren diese zudem rot markiert. Für den Fall, dass die Fragen bzw. Aussagen bewusst nicht bearbeitet wurden, konnte der Teilnehmer frei über die Auslassung entscheiden. Als Orientierungshilfe befand sich oben links auf den Seiten jeweils ein Balken, der in Prozentangaben den Teilnehmenden einen Hinweis gab, wie weit sie mit der Beantwortung des Fragebogens bereits vorangeschritten waren. 10 11

Die Abbildung A-1 und A-2 in Anhang A zeigen beispielhaft zwei Seiten des Online-Fragebogens. Der genaue Wortlaut ist der Abbildung A-3 in Anhang A zu entnehmen.

Untersuchungsdurchführung

137

Die Daten wurden als .txt – Datei gespeichert, die in ein SPSS-File eingelesen werden konnten. Zur Überprüfung, welcher Teilnehmer bereits die Befragung begonnen bzw. bereits vollständig abgeschlossen hatte, stand eine zusätzliche HTML-Seite zur Verfügung, die jederzeit aufgerufen werden konnte. Der Beantwortungsstatus wurde in regelmäßigen Abständen überprüft und nach Ablauf der Frist an die Personalverantwortlichen weitergegeben. Dabei wurde nur die Anzahl der fehlenden Fragebögen, nicht aber die einzelnen Mitarbeiter genannt, um die Anonymität zu waren. Nach Absprache erfolgte entweder von Seiten der Projektmitarbeiter eine Erinnerungsmail und/oder eine erneute Aufforderung von Seiten des Unternehmens, um die Rücklaufquote zu erhöhen.

5.1.4 Feedback an die Teams Nach Abschluss der Befragung wurden ausgewählte Variablen für das Feedback an die teilnehmenden Teams jeweils auf Gruppenebene aggregiert und in Form einer deskriptiven Analyse zurückgemeldet. Hierfür wurden neben einer Reihe von verschiedenen Führungsaspekten, teambezogene Variablen sowie unterschiedliche Erfolgsgrößen herangezogen und in der Regel mit den Werten der Gesamtstichprobe verglichen. Alternativ wurde ein Vergleich der Teamleitereinschätzungen mit denen der Teammitglieder gezogen oder die Teams eines Unternehmens untereinander verglichen. Abschließend wurden diese Ergebnisse zusammengefasst und Maßnahmen zur Optimierung der Teamprozesse abgeleitet. Das Feedback wurde in einer PowerPoint-Präsentation aufbereitet und den Personalverantwortlichen zur Verfügung gestellt. Die Ergebnisse wurden zudem auf Wunsch im Unternehmen von den Projektmitarbeiterinnen präsentiert12.

5.2 Beschreibung der Stichprobe Insgesamt konnten für die Untersuchung 137 Teams aus 23 verschiedenen Unternehmen akquiriert werden. Da die Definition eines Teams eine Mindestgröße von zwei Mitgliedern pro Team voraussetzt, mussten von den ursprünglichen 137 im Voraus fünf Teams ausgeschlossen werden, in denen nur ein Teammitglied den Fragebogen ausgefüllt hatte. Damit verringerte sich die Stichprobe auf 132 Teams. Von potenziell 914 Teammitgliedern nahmen 735 Teammitglieder an der Untersuchung teil, was einer Rücklaufquote von 80 % entsprach. Die Rücklaufquote seitens der Teamleiter betrug 90 %, da 119 der 132 Teamleiter 12

Anhang B enthält beispielhaft Ausschnitte eines Musterfeedbacks.

138

Untersuchungsdurchführung

den Fragebogen ausfüllten. Die Teamgröße variierte zwischen min = 2 und max = 19 Teammitgliedern und betrug durchschnittlich M = 7,09 (SD = 4,02) Teammitglieder. Die Bestehensdauer der Teams lag zwischen min = 6 Monaten und max = 30 Jahren und betrug im Mittel M = 4,56 Jahre. Von den 735 Teammitgliedern waren 439 männlich (59,7 %) und 283 weiblich (38,5 %); 13 Teilnehmende (1,8 %) machten diesbezüglich keine Angaben. Das Alter der Teammitglieder schwankte zwischen min = 19 und max = 62 Jahren und betrug durchschnittlich M = 36,29 Jahre (SD = 9,73), wobei von 24 Teilnehmenden (3,3 %) die Angaben fehlten. Der überwiegende Anteil der Teammitglieder stammte aus Deutschland (84,8 %). Aus Indien stammte ein weiterer größerer Teil der Teammitglieder (8,8 %). Die Nationalität der restlichen Teammitglieder verteilte sich auf die folgenden anderen Länder: Argentinien, Brasilien, China, Costa Rica, Frankreich, Großbritannien, Irland, Italien, Japan, Korea, Kroatien, Österreich, Polen, Russland, Spanien, Schweden, Türkei, USA. Die Anzahl der Teammitglieder pro Land ist Tabelle 2 zu entnehmen. Tabelle 2: Anzahl Teammitglieder pro Land Land Deutschland Indien Argentinien Brasilien China Costa Rica Frankreich Großbritannien Irland Italien Japan Korea Kroatien Kroatien Österreich Polen Russland Spanien Schweden Türkei USA

Anzahl Teammitglieder (N) 623 65 1 2 5 1 4 1 3 2 2 1 1 1 1 2 2 1 1 3 5

Hinsichtlich der Nationalität fehlten fünf Angaben (0,7 %). Die Muttersprache der Teilnehmende war überwiegend deutsch (N = 615; 83,7 %). Am zweithäufigsten wurde englisch mit N = 30 (4,1 %) angeben, gefolgt von kannad (N = 16;

Untersuchungsdurchführung

139

2,3 %). Neben diesen wurden insgesamt 27 weitere Muttersprachen genannt, wie z.B. arabisch, chinesisch, französisch, italienisch, japanisch, polnisch, russisch, spanisch, tamil, türkisch, etc. Die Stichprobe der Teamleiter bestand aus 93 männlichen (72,1 %) und 22 weiblichen Teilnehmern (17,1 %). Von 14 Teamleitern (10,9 %) fehlten diesbezüglich die Angaben. Das Alter der Teamleiter schwankte zwischen 25 und 62 Jahren und betrug im Mittel 41,60 Jahre. Insgesamt 16 der Teilnehmenden machten hinsichtlich des Alters keine Angabe. Auch bei den Teamleitern stammte der Großteil mit N = 105 der Befragten (81,4 %) aus Deutschland. Daneben gaben je drei Teamleiter Indien bzw. Japan als Heimatland an und jeweils 1 Teamleiter China, Frankreich und die USA. In Bezug auf die Muttersprache zeigte sich ein ähnliches Bild wie bei den Teammitgliedern: 103 Teamleiter (79,8 %) gaben deutsch an, 4 englisch (3,1 %), 2 kannad (1,6 %). Zusätzlich wurde von einzelnen Teamleitern chinesisch, französisch, polnisch, russisch und tamil genannt. Der Fragebogen wurde von 640 Teammitgliedern (87,1 %) in der deutschen Version und von 95 Teammitgliedern (12,9 %) in der englischen Version beantwortet. Bei den Teamleitern nutzten 104 der Teilnehmenden (80,6 %) den deutschsprachigen Fragebogen und 12 (9,3 %) den englischsprachigen.

5.3 Virtualität der Teams Zur Bestimmung der Virtualität wurden verschiedene Indizes herangezogen. Zum einen wurde der CMC-Index für die Kommunikation mit dem Teamleiter sowie für die Kommunikation mit den anderen Teammitgliedern bestimmt. Tabelle 3 gibt einen Überblick über die Verteilung der Anwendung der einzelnen Kommunikationsmedien im Austausch mit dem Teamleiter in der Stichprobe sowie über den CMC-Index Teamleiter. Das persönliche Gespräch mit dem Teamleiter wurde im Durchschnitt am häufigsten genutzt (M = 3,74), gefolgt von der Kommunikation über E-Mail (M = 3,06) und über Telefon (M = 2,66). Die Medien Telefon-Konferenz (M = 1,16), Video-Konferenz (M = 1,07) und Chat (M = 1,09) kamen hingegen im Mittel nur sehr selten zum Einsatz. Dennoch ist anzuführen, dass diese Medien vereinzelt von den Teammitgliedern auch „häufiger als einmal pro Tag“ genutzt wurden, was anhand des max = 5,00 deutlich wird. Der CMC-Index Teamleiter stellt die Häufigkeit der Mediennutzung relativiert an der Gesamtkommunikation dar (siehe Abschnitt 4.2.4). Der Mittelwert dieses Index lag bei M = 0,71. Die Bandbreite (Range) schwankte zwischen min = 0,50 und max = 0,94, während die Standardabweichung nur bei SD = 0,09 lag. Damit erfolgen 71 % der Gesamtkommunikation über elektronische Medien.

140

Untersuchungsdurchführung

Tabelle 3: Kennwerte der CMC- Kommunikation mit dem Teamleiter Code

Medien Teamleiter

cmctl_1

Persönliches Gespräch (face-to-face)

M

SD

Median

min

max

3,74

1,34

4,00

1,00

5,00

cmctl_2 E-Mail 3,06 1,35 3,00 1,00 5,00 cmctl_3 Telefon 2,66 1,43 3,00 1,00 5,00 cmctl_4 Telefon-Konferenz 1,16 0,55 1,00 1,00 5,00 cmctl_5 Video-Konferenz 1,07 0,36 1,00 1,00 5,00 cmctl_6 Chat 1,09 0,50 1,00 1,00 5,00 cmc_tl CMC-Index Teamleiter 0,71 0,09 0,71 0,50 0,94 Anmerkungen: M = Mittelwert; SD = Standardabweichung; min = untere Rangegrenze; max = obere Rangegrenze

Hinsichtlich der Kommunikation unter den Teammitgliedern ergab sich ein ähnliches Bild (siehe Tabelle 4). Ebenso wie die Kommunikation mit dem Teamleiter fand die Kommunikation der Teammitglieder im Mittel am häufigsten im persönlichen Gespräch statt (M = 4,36). Ebenfalls häufig zum Einsatz kamen EMails (M = 3,65) und das Telefon (M = 3,59). Deutlich seltener wurden die Telefon-Konferenz (M = 1,33), die Video-Konferenz (M = 1,10) und der Chat (M = 1,13) genutzt. Während die meisten Medien zumindest vereinzelt „häufiger als einmal am Tag“ zur Kommunikation mit den Kollegen herangezogen wurden, wurde die Video-Konferenz höchstens „einmal pro Tag“ genutzt, was anhand des Range von min = 1,00 bis max = 4,00 abzulesen ist. Für den CMC-Index Teammitglieder ergab sich daraus ein durchschnittlicher Wert von M = 0,71 mit einer Standardabweichung von SD = 0,08 und einem Range von min = 0,50 bis max = 0,94. Somit zeigt sich, dass auch im Rahmen der Kommunikation zwischen den Teammitgliedern 71 % der Gesamtkommunikation über elektronische Medien erfolgte, wobei sich die Streuung der Werte erneut als relativ gering erwies. Tabelle 4: Kennwerte der CMC-Kommunikation mit den Teammitgliedern Code

Medien Teammitglieder

M

SD

Median

Min

Max

cmctm_1 Persönliches Gespräch (face-to-face) 4,36 1,14 5,00 1,00 5,00 cmctm_2 E-Mail 3,65 1,35 4,00 1,00 5,00 cmctm_3 Telefon 3,59 1,42 4,00 1,00 5,00 cmctm_4 Telefon-Konferenz 1,33 0,84 1,00 1,00 5,00 cmctm_5 Video-Konferenz 1,10 0,42 1,00 1,00 4,00 cmctm_6 Chat 1,13 0,62 1,00 1,00 5,00 cmc_tm CMC-Index Teammitglieder 0,71 0,08 0,71 0,50 0,95 Anmerkungen: M = Mittelwert; SD = Standardabweichung; min = untere Rangegrenze; max = obere Rangegrenze

141

Untersuchungsdurchführung

Neben der computermediierten Kommunikation ist als zweiter wichtiger Bestandteil der Virtualität der Grad der Verteiltheit der Teammitglieder von Interesse. Dafür wurden fünf verschiedene Indizes herangezogen, deren Werte in Tabelle 5 dargestellt werden. Der Site-Index besagt, dass die Teammitglieder im Mittel auf 1,57 verschiedene Standorte verteilt waren. Die Anzahl verschiedener Standorte schwankte jedoch zwischen min = 1 und max = 7. Anhand des Isolation-Index kann abgeleitet werden, dass durchschnittlich nur 7 % der Teammitglieder alleine ohne andere Mitglieder des Teams an einem Standort arbeiteten. Die Ausprägung Separation-Index gibt Aufschluss darüber, dass im Mittel 436,87 km zwischen den Teammitgliedern lagen. Anhand der großen Streuung SD = 1336,94 sowie des Range (min = 0,00, max = 7361,80) wird deutlich, dass diesbezüglich große Unterschiede zwischen den Teams bestanden. Mit Hilfe des Overlap-Index werden Aussagen darüber getroffen, wie stark sich die durchschnittliche Arbeitszeit der Teammitglieder überschneidet. Da der Index zwischen 0 und 1 variiert und hohe Werte für eine hohe Überlappung sprechen, spricht ein Mittelwert von M = 0,95 dafür, dass die Teammitglieder im Durchschnitt größtenteils gemeinsame Arbeitsstunden haben. Der Verteiltheits-Index, der die Summe der z-transformierten einzelnen Indizes darstellt, besitzt einen Mittelwert von M = 0,00 und schwankt zwischen min = - 2,57 und max = 18,66. Tabelle 5: Kennwerte des Verteiltheitsgrades Code

Verteiltheits-Index

M

SD

Median

min

max

site Site-Index 1,57 1,37 1,00 1,00 7,00 isolat Isolation-Index 0,07 0,16 0,00 0,00 1,00 separat Separation-Index 436,87 1336,94 0,00 0,00 7361,80 overlap Overlap-Index 0,95 0,16 1,00 0,00 1,00 role Role-Index (Entfernung TL) 2,16 1,63 2,00 1,00 7,00 verteilt Verteiltheit gesamt 0,00 4,20 - 1,67 - 2,57 18,66 Anmerkungen: M = Mittelwert; SD = Standardabweichung; min = untere Rangegrenze; max = obere Rangegrenze

Um eine globale Virtualitätseinschätzung zu erhalten, wurde einerseits ein Virtualitäts-Index bezogen auf die Zusammenarbeit mit dem Teamleiter berechnet. Dafür wurde eine Summe aus dem z-transformierten Wert des CMC-Index Teamleiter und des Role-Index gebildet, der die räumliche Entfernung vom Teamleiter beschreibt. Der Mittelwert des Index „Virtualität Teamleiter“ lag bei M = 0,01 mit einer Streuung von SD = 1,74 (siehe Tabelle 6). Der Range variierte dabei zwischen min = - 3,00 und max = 5,57. Andererseits wurde die Virtualität des gesamten Teams bestimmt. Diese setzte sich aus der Summe der beiden ztransformierten CMC-Indizes sowie des Verteiltheitsgrades des Teams zusam-

142

Untersuchungsdurchführung

men. Tabelle 6 ist zu entnehmen, dass dieser Index im Mittel M = 0,02 betrug. Sowohl die relativ hohe Streuung von SD = 5,95 als auch der große Range der Werte (min = - 8,10, max = 26,53) sprechen dafür, dass sich die Teams hinsichtlich dieses Indexes unterschieden. Tabelle 6: Kennwerte der Virtualitäts-Indizes Code

Virtualitäts-Index

M

SD

Median

min

max

virt_tl Virtualität Teamleiter 0,01 1,74 - 0,27 - 3,00 5,57 virt_tm Teamvirtualität 0,02 5,95 - 2,05 - 8,10 26,53 Anmerkungen: M = Mittelwert; SD = Standardabweichung; min = untere Rangegrenze; max = obere Rangegrenze

5.4 Probleme bei der Datenerhebung Insgesamt traten nur wenige Probleme bei der Datenerhebung auf. Innerhalb der ersten Tage der Datenerhebung bestand ein Speicherproblem auf dem Server der Uni Kiel, so dass die ersten drei Fragebogen nicht ordnungsgemäß abgespeichert werden konnten. Die drei Teilnehmenden, deren Daten verloren gegangen waren, wurden daraufhin erneut kontaktiert und gebeten, den Fragebogen ein zweites Mal auszufüllen. Auf diesem Wege konnten zwei der drei verlorenen Datensätze gerettet werden. Weiterhin kam es vereinzelt vor, dass Teilnehmende ihre Zugangsdaten nutzten, um den Fragebogen zunächst in der vollen Länge zu begutachten. Da nach Verlassen einer Fragebogenseite durch den „weiter“- bzw. „fortfahren“Button die Daten gespeichert wurden und die Seite nicht erneut aufgerufen werden konnte, hatten die Teilnehmenden nach dieser ersten Begutachtung somit nicht mehr die Möglichkeit, den Fragebogen mit ihren ursprünglichen Zugangsdaten auszufüllen. In diesen Fällen wurden neue Zugangsdaten an die Teilnehmenden vergeben, so dass sie den Fragebogen für ihr Team ausfüllen konnten. Entgegen der ursprünglichen Planung konnte die Befragung der Teammitglieder nicht in allen Fällen online durchgeführt werden, da einige der teilnehmenden Teammitglieder keinen Internet-Zugang besaßen. Um auch diese Teilnehmer an der Befragung teilhaben zu lassen, erhielten sie den OnlineFragebogen in Papierformat. Die Items dieser Papierversion stimmten in ihrem Wortlaut exakt mit denen des Online-Fragebogens überein. Auf der ersten Seite wurden einleitende Informationen gegeben, die denen der Online-Version entsprachen. Allerdings wurden der Teil über die Unterbrechung des OnlineFormates sowie der Umgang mit den Beantwortungsfeldern des OnlineFragebogens weggelassen. Um eine Zuordnung der Fragebögen zu gewährleis-

Untersuchungsdurchführung

143

ten, befand sich auf der zweiten Seite vor Beginn der eigentlichen Befragung ein Kasten für die Angabe des Benutzernamens sowie des Passwortes. Eine Untersuchung möglicher Unterschiede zwischen der Online- und der Papierversion erfolgt im folgenden Abschnitt 6.1.6. Ein weiteres mögliches Problem könnte darin bestehen, dass eines der teilnehmenden Unternehmen mit 43 Teams und 243 Teammitgliedern im Vergleich übermäßig stark in der vorliegenden Stichprobe vertreten war. Um mögliche Unterschiede aufzudecken und damit stichprobenspezifische Verzerrungen zu identifizieren, werden den Hauptanalysen vorausgehend in Abschnitt 6.1.7 substichprobenspezifische Unterschiede hinsichtlich der zentralen Variablen untersucht.

6 Ergebnisteil

Der Ergebnisteil dient zunächst dazu zu überprüfen, ob alle Voraussetzungen für die weiteren Analysen erfüllt sind. Weiterhin werden die Ergebnisse ausführlich dargestellt und damit die Grundlagen für die nachfolgende Diskussion gelegt. Die Darstellung der Ergebnisse folgt in den meisten Fällen dem Ablauf der vorgenommenen Analysen. In Einzelfällen werden Ergebnisse später dargestellter Auswertungsschritte unter Verweis auf den jeweiligen Kapitelabschnitt vorweggenommen.

6.1 Überprüfung der Voraussetzungen Allen weiteren Analysen vorausgehend wurde der Datensatz auf die Erfüllung wichtiger Grundvoraussetzungen hin überprüft. Zunächst werden die fehlenden Werte untersucht. Anschließend erfolgen die Darstellung der Ausreißer sowie die Überprüfung der Normalverteilungsvoraussetzung. Darauf folgend wird die Güte der für diese Untersuchung relevanten Skalen betrachtet und ihre Eignung für die weiterführenden Analysen überprüft. Im Anschluss erfolgt die Untersuchung des Teamagreements. Zuletzt wird auf den Vergleich zwischen der Papier- und Online-Version des Fragebogens eingegangen, und es werden stichprobenspezifische Unterschiede betrachtet.

6.1.1 Fehlende Werte Die Untersuchung der fehlenden Werte pro Fall ergab, dass bei 45 Teilnehmenden mehr als 30 % der Items unbeantwortet blieben. Diese Fälle werden aufgrund der in Abschnitt 4.5.1.1 angeführten Überlegungen aus der weiteren Analyse ausgeschlossen. Der verbleibende Datensatz (690 Teammitglieder in 129 Teams) enthält insgesamt 2,4 % fehlende Datenpunkte und wird im nächsten Schritt auf den Ausfallmechanismus der fehlenden Werte hin untersucht. Zur Prüfung, inwiefern die AVn in einem Zusammenhang zum Fehlendmechanismus stehen, werden Korrelationen zwischen der Leistungseinschätzung, dem Commitment und dem Prozentsatz an fehlenden Daten berechnet (Tabachnick &

146

Ergebnisteil

Fidell, 2005). Hierbei zeigt sich keine Korrelation mit einem Koeffizienten über r = 0,09 bzw. einer Signifikanz auf einem 5 %-Niveau. Der MCAR-Test nach Little ergibt eine Signifikanz von p = 0,86 (F2 = 9582,68; df = 9735), so dass ein zufälliges Auftreten fehlender Werte unterstellt (Tabachnick & Fidell, 2005) und von dem Vorliegen eines MCAR- bzw. eines MAR-Mechanismus ausgegangen werden kann. Da fehlende Werte aufgrund des Datenverlusts zu ungenaueren statistischen Analysen führen (Göthlich, 2006), werden die fehlenden Werte in dieser Untersuchung ergänzt. Im ersten Schritt werden die Missings einer Skala durch den Mittelwert der übrigen Items der Skala ersetzt (siehe Abschnitt 4.5.1.1). Im Anschluss werden die restlichen fehlenden Werte mit Hilfe des NORM-Programms (Schafer, 1999) geschätzt und ergänzt. Als Voraussetzungen für diese Technik wird der Fehlendmechanismus Missing at Random (MAR) gefordert, von dem nach den vorausgehenden Untersuchungen ausgegangen werden kann. Da sich das Verfahren als sehr robust gegenüber der Verletzung der Verteilungsannahmen (Graham & Schafer, 1999) erweist, sind die Voraussetzungen zur Anwendung dieser Technik als gegeben anzusehen. Der EM-Algorithmus konvergierte nach 51 Iterationen, woraus geschlossen werden kann, dass 51 Schleifen von Data Augmentation für die Konvergenz des DA-Algorithmus ausreichen müssten (Schafer & Olsen, 1998). Um eine etwas konservativere Spanne zu erhalten (Graham et al., 2002) werden für den DA-Algorithmus 60 Iterationen zwischen den einzelnen Imputationen festgelegt. Daraus folgend werden insgesamt k = 600 Iterationen mit m = 10 Imputationen durchgeführt, da der Effizienzgewinn bei mehr als 10 Iterationen nur minimal ist (Rubin, 1987).

6.1.2 Ausreißer Zur Identifikation der univariaten Ausreißer werden die standardisierten Werte der einzelnen Variablen bestimmt und auf Werte von z > 3,29 als Indikatoren für potenzielle Ausreißer hin untersucht. Da hierbei nur in einigen wenigen Fällen der kritische Wert geringfügig überschritten wird, was nach Tabachnick und Fidell (2005) durch die Größe der Stichprobe bedingt sein kann, ist davon auszugehen, dass diese Werte keinen verzerrenden Einfluss auf die Ergebnisse der folgenden Auswertungen nehmen. Im Anschluss daran wird die Mahalanobisdistanz mit allen für die weiteren Analysen relevanten Variablen bzw. Skalen13 13

Die für die weiteren Analysen relevanten Skalen werden der Überprüfung der Skalengüte vorausgehend vorläufig gebildet, um die multivariaten Ausreißer bestimmen zu können. Da die anschließende Itemanalyse die Bildung der Skalen rechtfertigt (siehe Abschnitt 6.1.4), werden sie unter Ausschluss der multivariaten Ausreißer für die weiteren Analysen beibehalten.

147

Ergebnisteil

bestimmt. Tabelle 7 zeigt, dass in neun Fällen der kritische Wert von Ȥ2 = 37,69 (df = 15) überschritten wird, womit diese Fälle als multivariate Ausreißer identifiziert werden. Tabelle 7: Multivariate Ausreißer Fallnummer

Mahalanobisdistanz

2 83 90 122 407 467 495 592 594

44,37 48,83 37,88 43,35 51,87 44,76 51,46 38,71 44,99

Da keine univariaten Ausreißer vorhanden sind, werden die neun multivariaten Ausreißer gemäß der Empfehlungen von Tabachnick und Fidell (2005) aus der weiteren Analyse ausgeschlossen, da ansonsten die Gefahr bestünde, dass sie die Ergebnisse in eine unbestimmte Richtung verzerren könnten (siehe Abschnitt 4.5.1.2). Für die folgenden Analysen resultiert damit ein geringfügig verkleinerter Datensatz von N = 681.

6.1.3 Normalverteilung Die Untersuchung der Normalverteilungsannahme erfolgt in zwei Schritten. Der Kolmogorov-Smirnov-Test wird in allen Fällen signifikant (p < 0,001), was dafür spricht, dass bei keiner der Variablen eine Normalverteilung vorhanden ist. Da Brosius (2004) jedoch darauf hinweist, dass die Werte der Variable trotz eines signifikanten Ergebnisses in der Grundgesamtheit annähernd normalverteilt sein können, werden im Folgenden zur Überprüfung der Verletzung der Normalverteilungsannahme Schiefe und Exzess der einzelnen Items untersucht. Die Tabellen C-1 bis C-4 im Anhang C zeigen die Ergebnisse der Analyse. Die Betrachtung der z-Werte bei einem kritischen Wert von z = 2,33 (p = 0,01) ergibt, dass die Normalverteilungsannahme in nur wenigen Fällen aufrechterhalten werden kann.

148

Ergebnisteil

6.1.4 Überprüfung der Skalengüte Im Folgenden wird für jedes Konstrukt die Güte der Skala anhand der in Abschnitt 4.5.2 vorgestellten Kriterien bestimmt. Zunächst wird auf die UVn eingegangen. Im Anschluss daran werden die AVn Leistung und Commitment hinsichtlich ihrer Skaleneigenschaften untersucht.

6.1.4.1 Güte der Skalen zur transformationalen Führung Im ersten Schritt des Verfahrens zur Güteüberprüfung nach Homburg und Giering (1996) wird eine EFA nach der ML-Methode mit einer Promax-Rotation durchgeführt, um die theoretisch angenommene Struktur zu untersuchen. Da sich in bisherigen Studien häufig keine eindeutige Faktorstruktur der transformationalen Skalen gezeigt hat (vgl. Felfe, 2006a; Judge & Piccolo, 2004), wurde die EFA ohne eine feste Vorgabe der Faktorenanzahl durchgeführt. Sowohl das KMO-Kriterium als auch der Bartlett-Test legen nahe, dass die Daten für die Faktorenanalyse geeignet sind (siehe Tabelle 8). Die Ergebnisse der EFA erweisen sich jedoch als uneindeutig und entsprechen nicht den theoretischen Annahmen des Full-Leadership Models (vgl. Bass & Avolio, 1997). Entgegen der erwarteten Struktur lassen sich anhand des Ȝ > 1 - Kriteriums nur drei anstelle von fünf Faktoren extrahieren, die den folgenden Eigenwertverlauf besitzen: 8,32, 1,87, 1,09. Gemeinsam klären sie 56,38 % der Gesamtvarianz auf. Die Betrachtung des Eigenwertverlaufs im Scree-Plot zeigt zudem einen deutlichen Knick nach dem ersten Eigenwert, was für die Extraktion eines einzigen Faktors sprechen würde. Die Untersuchung der Eigenwerte anhand der PA-Analyse nach O’Connor (O'Connor, 2000) ergibt hingegen zwei zu extrahierende Faktoren. Die Mustermatrix (rotierte Faktorenmatrix) zeigt, dass die Items ein sehr verteiltes Ladungsmuster über die drei Faktoren besitzen und einige der Items auf mehreren Faktoren mit einem Wert über FL = 0,25 laden, so dass es sich als schwierig erweist, eine klare Zuordnung zu den drei Faktoren zu treffen. Dieses uneinheitliche Ladungsmuster sowie der unterschiedliche Befund zur Anzahl der Faktoren zeigen deutlich, dass die theoretisch angenommene Struktur nicht abgebildet werden kann. Felfe (2006b) kommt zu ähnlichen Ergebnissen, da sich auch in seiner Validierungsstudie einer deutschen Version des MLQ die erwartete fünffaktorielle Struktur der Skalen zur transformationalen Führung nicht zeigen ließ. Allerdings konnten die Items einer Skala in dieser Studie im Gegensatz zur vorliegenden Untersuchung zumindest jeweils demselben Faktor zugeordnet werden. Die EFA machte zwei transformationale Faktoren deutlich, wobei auf dem einen Faktor die Items der Skalen Idealized Influen-

149

Ergebnisteil

ce attributed, Individualized Consideration und Intellectual Stimulation luden. Der zweite Faktor beinhaltete die Items der Skalen Inspirational Motivation, Idealized Influence behavior und zusätzlich die Items der transaktionalen Skala Contingent Reward. Unter Berücksichtigung der inhaltlichen Plausibilität würde in der vorliegenden Untersuchung eine Zusammenfassung der fünf Subskalen zu einer Gesamtskala transformationale Führung nahe liegen. Obwohl sich die erwartete fünffaktorielle Struktur in der EFA nicht eindeutig zeigen lässt und die Bildung einer Gesamtskala in Erwägung gezogen wird, wird im Folgenden zunächst die Itemanalyse der einzelnen Skalen der transformationalen Führung als zweiter Schritt der Güteüberprüfung durchgeführt. Tabelle 8: Rotierte Komponentenmatrix MLQ Faktor 1 2 Konstrukt iia_1 0,63 iia_2 0,26 iia_3 0,60 iia_4 0,81 iib_1 0,43 iib_2 0,83 iib_3 0,49 iib_4 0,26 0,60 is_1 0,59 is_2 0,95 is_3 0,36 0,55 is_4 0,34 0,35 im_1 0,31 im_2 0,42 im_3 0,64 im_4 0,81 ic_1 0,67 ic_2 ic_3 0,28 ic_4 0,86 ML-Analyse mit Promax-Rotation Erkl. Varianz in % = 56,38 % Kaiser-Meyer-Olkin-Kriterium = 0,94 Bartlett’s Test auf Sphärizität: Ungefähres Ȥ2 = 6746,93 df = 190, p < 0,001 Anmerkungen: N = 681, angegeben sind Faktorladungen FL • 0,25

3

0,86 0,66

Die Skala Idealized Influence attributed weist mit einem Į = 0,75 nur eine befriedigende Reliabilität auf, die durch die Elimination des Items iia_2 auf Į = 0,80 verbessert werden könnte (siehe Tabelle 9). Dieses Item besitzt zudem im

150

Ergebnisteil

Vergleich zu den anderen Items eine relativ geringe Trennschärfe mit rjt = 0,34, die jedoch noch nicht unterhalb der kritischen Grenze liegt. Tabelle 9: Güte der Skala Idealized Influence attributed Code

Idealized Influence attributed (Į = 0,75) M SD rjt … macht Sie stolz darauf, mit ihm/ihr zusamiia_1 3,02 1,11 0,60 menzuarbeiten. … stellt den persönlichen Nutzen hinter den iia_2 3,11 1,20 0,34 Gesamtnutzen. iia_3 … handelt so, dass man ihn/sie akzeptiert. 3,78 0,93 0,58 … entfaltet eine Atmosphäre von Stärke und iia_4 3,36 1,02 0,66 Vertrauen. Anmerkungen: Į = Cronbachs Alpha / Reliabilität der Skala; M = Mittelwert; SD = chung; rjt = Trennschärfe; P = Itemschwierigkeit; ǻĮ = Alpha if item deleted

P

ǻĮ

0,51

0,65

0,52

0,80

0,70

0,67

0,60

0,62

Standardabwei-

Die Güteeigenschaften der Skala Idealized Influence behavior können in Hinblick auf die Reliabilität mit einem Į = 0,70 gerade noch als befriedigend eingeschätzt werden (siehe Tabelle 10). Die beiden Items iib_1 und iib_3 besitzen mit einem Trennschärfewert von rjt = 0,36 eine relativ geringe Trennschärfe, die jedoch noch über der geforderten Mindestgröße von rjt = 0,30 liegt. Die Itemschwierigkeit aller vier Items liegt im Bereich von P = 0,5 und auch hinsichtlich der Mittelwerte und der Standardabweichung ergeben sich keine Auffälligkeiten. Somit können die Anforderungen an die psychometrischen Eigenschaften insgesamt als erfüllt angesehen werden. Tabelle 10: Güte der Skala Idealized Influence behavior Code

Idealized Influence behavior (Į = 0,70)

M

SD

rjt

… spricht über seine/ihre wichtigsten Wertvoriib_1 2,91 0,98 0,36 stellungen und Überzeugungen. iib_2 … führt die Wichtigkeit einer starken Vision auf. 3,00 1,11 0,62 … berücksichtigt die moralischen und ethischen iib_3 3,24 0,96 0,36 Auswirkungen von Entscheidungen. … betont die Wichtigkeit einer gemeinsamen iib_4 3,10 1,08 0,62 Vision. Anmerkungen: Į = Cronbachs Alpha / Reliabilität der Skala; M = Mittelwert; SD = chung; rjt = Trennschärfe; P = Itemschwierigkeit; ǻĮ = Alpha if item deleted

P

ǻĮ

0,48

0,71

0,50

0,54

0,56

0,70

0,52

0,54

Standardabwei-

Der dritte Aspekt der transformationalen Führung wird mit der Skala Intellectual Stimulation erfasst, die mit einem Į = 0,76 ebenfalls nur eine befriedigende Reliabilität aufweist (siehe Tabelle 11). Diese könnte durch einen Ausschluss der Items is_1 und is_2 minimal verbessert werden. Da die Items jedoch hinsichtlich der anderen Kriterien den Güteanforderungen voll entsprechen, wird von einer Elimination abgesehen.

151

Ergebnisteil Tabelle 11: Güte der Skala Intellectual Stimulation Code

Intellectual Stimulation (Į = 0,76) M SD rjt … überprüft kritische Annahmen und hinterfragt is_1 3,26 0,92 0,51 ihre Sinnhaftigkeit. … sucht unterschiedliche Perspektiven beim is_2 3,43 0,93 0,51 Lösen von Problemen. … sorgt dafür, dass Sie Probleme von verschieis_3 3,31 0,92 0,63 denen Standpunkten aus sehen. … schlägt neue Wege vor, wie man an die is_4 3,13 0,99 0,60 Bewältigung von Aufgaben herangeht. Anmerkungen: Į = Cronbachs Alpha / Reliabilität der Skala; M = Mittelwert; SD = chung; rjt = Trennschärfe; P = Itemschwierigkeit; ǻĮ = Alpha if item deleted

P

ǻĮ

0,56

0,74

0,61

0,73

0,58

0,67

0,53

0,69

Standardabwei-

Die psychometrischen Eigenschaften der Skala Inspirational Motivation können insgesamt als gut bezeichnet werden (siehe Tabelle 12). Die Trennschärfe aller vier Items erweist sich mit Werten rjt > 0,60 als hoch und die Itemschwierigkeit liegt mit P > 0,54 bis P < 0,69 wie erwünscht im mittleren Bereich. Die Interne Konsistenz nach Cronbachs Alpha erweist sich mit einem Wert von Į = 0,83 als mittelmäßig. Diese Ergebnisse befürworten damit eine Beibehaltung der Skala in ihrer ursprünglichen Form. Tabelle 12: Güte der Skala Inspirational Motivation Code im_1

Inspirational Motivation (Į = 0,83)

M

SD

rjt

… spricht optimistisch über die Zukunft. 3,58 0,95 0,66 … spricht mit Begeisterung darüber, was erreicht im_2 3,26 1,04 0,66 werden muss. im_3 … formuliert eine motivierende Zukunftsvision. 3,22 1,08 0,70 … zeigt Zuversicht, dass die Ziele erreicht im_4 3,73 0,87 0,61 werden. Anmerkungen: Į = Cronbachs Alpha / Reliabilität der Skala; M = Mittelwert; SD = chung; rjt = Trennschärfe; P = Itemschwierigkeit; ǻĮ = Alpha if item deleted

P

ǻĮ

0,64

0,78

0,57

0,78

0,55

0,76

0,68

0,80

Standardabwei-

Auch die Skala Individual Consideration erfüllt alle Kriterien der Güteanforderungen. Allerdings kann die Reliabilität der Skala mit einem Į = 0,75 nur als befriedigend bewertet werden (siehe Tabelle 13). Der ǻĮ-Wert der einzelnen Items zeigt jedoch, dass diese durch den Ausschluss eines Items nicht verbessert werden könnte. Die Itemschwierigkeit des Items ic_1 erweist sich im Gegensatz zu den anderen drei Items der Skala mit P = 0,38 als relativ hoch, liegt aber noch im Bereich der vorgegebenen Grenzen.

152

Ergebnisteil

Tabelle 13: Güte der Skala Individual Consideration Code

Individual Consideration (Į = 0,75) M SD rjt … investiert Zeit Sie zu trainieren und zu „coaic_1 2,50 1,10 0,47 chen“. … behandelt Sie als Individuum und nicht nur ic_2 3,54 1,14 0,50 als Mitglied des Teams. … betrachtet Sie als Individuum mit unteric_3 3,48 1,04 0,61 schiedlichen Bedürfnissen, Fähigkeiten und Zielen. ic_4 … hilft Ihnen bei der Entwicklung Ihrer Stärken. 2,98 1,08 0,61 Anmerkungen: Į = Cronbachs Alpha / Reliabilität der Skala; M = Mittelwert; SD = chung; rjt = Trennschärfe; P = Itemschwierigkeit; ǻĮ = Alpha if item deleted

P

ǻĮ

0,38

0,74

0,64

0,73

0,62

0,66

0,50 0,66 Standardabwei-

Da bei der Betrachtung aller Skalen deutlich wird, dass bis auf die Skala Inspirational Motivation die Reliabilitäten der Skalen nur als befriedigend bewertet werden können und die Erkenntnisse aus der EFA die fünffaktorielle Struktur stark in Frage stellen, soll der dritte Schritt der Güteüberprüfung nach Homburg und Giering (1996) dazu genutzt werden, ein einfaktorielles Modell mit dem fünffaktoriellen Modell zu vergleichen. Da eine CFA nach der ML-Methode die Multinormalverteilung der Daten voraussetzt, wird diese im Voraus überprüft. Der Mardia-Test ergibt einen multivariaten Exzess-Wert von Ex = 106,49 mit einem kritischen Wert c.r. = 46,84, der auf das Vorliegen einer Verletzung der Verteilungsannahme hindeutet. Da die univariaten Schiefe- und Exzesswerte der einzelnen Items die von Curran et al. (1996) genannten kritischen Werte für die Durchführung einer ML-Schätzung jedoch nicht überschreiten (siehe Tabelle C-1 in Anhang C) und die ML-Methode trotz Verteilungsvoraussetzungen zu weniger verzerrten Schätzungen führt als alternative verteilungsannahmefreie Methoden (Olson et al., 2000), wird die CFA wie in der EFA mit Hilfe der MLMethode durchgeführt. Tabelle 14: Modellgüte der CFA für den MLQ Modell

Ȥ2

df

p

Ȥ2/df

CFI RMSEA LO90

HI90

SRMR

AIC

Einfaktor1665,04 170 0,00 9,79 0,78 0,11 0,10 0,12 0,08 1745,04 Modell Fünffaktor3240,91 170 0,00 19,06 0,54 0,16 0,15 0,17 0,33 3320,91 Modell Anmerkung: Ȥ2 = Chi-Quadrat-Wert; df = Freiheitsgrade; p = Signifikanzniveau; CFI = ComparativeFit-Index; RMSEA = Root-Mean-Square-Error-of-Approximation; LO90 = untere Grenze des 90 %Vertrauensintervalls; HI90 = obere Grenze des 90 %- Vertrauensintervalls; SRMR = StandardizedRoot-Mean-Square-Residual; AIC = Akaike-Information-Criterion

153

Ergebnisteil

Das einfaktorielle Modell zeigt im Vergleich zum fünffaktoriellen Modell einen besseren Modell-Fit (siehe Tabelle 14), was durch den deutlich geringeren AICWert des einfaktoriellen Modells bestätigt wird, der neben der Anpassungsgüte auch die Sparsamkeit des Modells mit einbezieht (Kline, 2005). Dennoch erfüllt auch das einfaktorielle Modell die Anforderungen an einen guten Modell-Fit nur hinsichtlich des SRMR, der mit einem Wert von SRMR = 0,08 unterhalb des Kriteriums von SRMR = 0,11 liegt. In der Tabelle 15 sind die Faktorladungen des einfaktoriellen Modells aufgeführt. Alle nicht-standardisierten Faktorladungen sind hoch signifikant. Die standardisierten Faktorladungen weisen größtenteils Werte FL > 0,5 auf, was für einen großen Effekt spricht. Die übrigen liegen in keinem Fall unter FL = 0,35 und weisen damit auf einen mittleren Effekt hin. Tabelle 15: Faktorladungen der CFA des einfaktoriellen Modell des MLQ Items

FL

Stand FL

SE

c.r.

p

iia_1 1,00 0,73 iia_2 0,59 0,40 0,06 10,12 < 0,001 iia_3 0,72 0,63 0,04 16,14 < 0,001 iia_4 0,96 0,76 0,05 19,88 < 0,001 iib_1 0,43 0,36 0,05 9,14 < 0,001 iib_2 0,88 0,64 0,05 16,58 < 0,001 iib_3 0,64 0,54 0,05 13,91 < 0,001 iib_4 0,89 0,67 0,05 17,24 < 0,001 is_1 0,53 0,47 0,04 12,03 < 0,001 is_2 0,67 0,58 0,05 15,01 < 0,001 is_3 0,73 0,65 0,04 16,77 < 0,001 is_4 0,87 0,71 0,05 18,54 < 0,001 im_1 0,71 0,61 0,05 15,76 < 0,001 im_2 0,79 0,62 0,05 16,02 < 0,001 im_3 1,01 0,76 0,05 19,82 < 0,001 im_4 0,73 0,69 0,04 17,74 < 0,001 ic_1 0,92 0,68 0,05 17,53 < 0,001 ic_2 0,53 0,38 0,06 9,55 < 0,001 ic_3 0,69 0,54 0,05 13,81 < 0,001 ic_4 1,03 0,78 0,05 20,25 < 0,001 Anmerkung: FL = nicht-standardisierte Faktorladung; Stand FL = standardisierte Faktorladung; SE = Standardfehler; c.r. = Kritischer Wert; p = Signifikanzniveau

Aus diesen Ergebnissen kann abgeleitet werden, dass eine Zusammenfassung der einzelnen Items der fünf Skalen zu einer Gesamtskala für die weiteren Analysen, zu befürworten ist. Tabelle 16 gibt einen Überblick über die Kennwerte der Gesamtskala. Die Reliabilität der Skala erweist sich mit Į = 0,92 als hoch und könnte durch einen Ausschluss eines der Items nicht weiter verbessert werden.

154

Ergebnisteil

Die Trennschärfe der Items variiert zwischen rjt = 0,36 und rjt = 0,74 und erfüllt damit in allen Fällen die geforderte Mindestgrenze von rjt > 0,30. Tabelle 16: Kennwerte der Gesamtskala transformationale Führung Transformationale M SD rjt P ǻĮ Führung (Į = 0,92) iia_1 3,02 1,11 0,69 0,51 0,92 iia_2 3,11 1,20 0,40 0,52 0,92 iia_3 3,78 0,93 0,60 0,70 0,92 iia_4 3,36 1,02 0,71 0,60 0,92 iib_1 2,91 0,98 0,36 0,48 0,92 iib_2 3,00 1,11 0,61 0,50 0,92 iib_3 3,24 0,96 0,52 0,56 0,92 iib_4 3,10 1,08 0,63 0,52 0,92 is_1 3,26 0,92 0,47 0,56 0,92 is_2 3,43 0,93 0,57 0,61 0,92 is_3 3,31 0,92 0,63 0,58 0,92 is_4 3,13 0,99 0,67 0,53 0,92 im_1 3,58 0,95 0,59 0,64 0,92 im_2 3,26 1,04 0,60 0,57 0,92 im_3 3,22 1,08 0,72 0,55 0,92 im_4 3,73 0,87 0,66 0,68 0,92 ic_1 2,50 1,10 0,64 0,38 0,92 ic_2 3,54 1,14 0,39 0,64 0,92 ic_3 3,48 1,04 0,55 0,62 0,92 ic_4 2,98 1,08 0,74 0,50 0,91 Anmerkungen: Į = Cronbachs Alpha / Reliabilität der Skala; M = Mittelwert; SD = Standardabweichung; rjt = Trennschärfe; P = Itemschwierigkeit; ǻĮ = Alpha if item deleted

6.1.4.2 Güte der Skalen zur Messung der Selbstführung Die Voraussetzungen für die Faktorenanalyse zur Selbstführung können aufgrund des KMO-Kriteriums sowie des Bartlett-Tests auf Sphärizität als gegeben angesehen werden (siehe Tabelle 17). Die Ergebnisse der EFA stehen mit den theoretischen Annahmen zur Faktorstruktur des RSLQ im Einklang. Die Mustermatrix (rotierte Faktorenmatrix) zeigt deutlich neun Faktoren, denen jeweils die drei Items einer Selbstführungsunterskala zugeordnet werden können. Die Höhe der Faktorladungen variiert zwischen FL = 0,41 und 0,94 und entspricht damit dem geforderten Kriterium von mind. FL = 0,4. Zudem zeigen sich keine Nebenladungen auf anderen Faktoren FL > 0,3. Auffällig erscheint, dass das

155

Ergebnisteil

zweite Item der Skala Selbsterinnerung auf dem Faktor 2 mit einem Wert von FL = 1,02 lädt. Dies erweist sich jedoch als unproblematisch, da bei einer obliquen Rotation Ladungsgewichte einen Wert FL > 1 annehmen können (Norušius, 1985). Aus den Ergebnissen der Faktorenanalyse kann abgeleitet werden, dass alle 27 Items des RSLQ für die Skalenkonstruktion herangezogen werden können. Tabelle 17: Rotierte Faktorenmatrix RSLQ Faktor 1 2 3 4 5 6 7 Konstrukt ez_1 0,91 ez_2 0,93 ez_3 0,47 sbl_1 0,81 sbl_2 0,90 sbl_3 0,94 sbs_1 0,85 sbs_2 0,86 sbs_3 0,64 sbb_1 sbb_2 sbb_3 sbe_1 0,84 sbe_2 1,02 sbe_3 0,63 eli_1 0,84 eli_2 0,89 eli_3 0,72 sg_1 0,91 sg_2 0,76 sg_3 0,84 üsb_1 0,65 üsb_2 0,92 üsb_3 0,79 nb_1 nb_2 nb_3 ML-Analyse mit Promax-Rotation Erkl. Varianz in % = 76,65 % Kaiser-Meyer-Olkin-Kriterium = 0,84 Bartlett’s Test auf Sphärizität: Ungefähres Ȥ2 = 9836,50 df = 351, p < 0.001 Anmerkungen: N = 681, angegeben sind Faktorladungen FL • 0,25

8

9

0,78 0,50 0,90

0,41 0,94 0,60

Der zweite Schritt der Güteprüfung verlangt eine Itemanalyse, die im Folgenden für die einzelnen Selbstführungsskalen durchgeführt wird. Die Skala eigene Zielsetzung weist gute psychometrische Eigenschaften auf, und alle Items entsprechen den Anforderungen voll (siehe Tabelle 18). Die interne Konsistenz der

156

Ergebnisteil

Skala nach Cronbachs Alpha kann mit einem Į = 0,81 als mittelmäßig bewertet werden. Ein Ausschluss des dritten Items (ez_3) würde den Wert auf Į = 0,89 erhöhen. Die Skala ist mit drei Items jedoch bereits sehr kurz. Zudem würde der Ausschluss des Items bedeuten, dass inhaltlich relevante Aspekte wegfallen und die Inhaltsvalidität damit eingeschränkt wäre. Da sich die anderen Gütekriterien nicht als kritisch erwiesen haben, wird das Item daher für die Skalenkonstruktion beibehalten. Tabelle 18: Güte der Skala eigene Zielsetzung Code

Eigene Zielsetzung (Į = 0,81)

FL

M

SD

rjt

P

ǻĮ

Ich setze mir ständig spezifische Ziele für j 3,95 0,82 0,73 0,74 0,68 ez_1 meine eigene Arbeitsleistung. Ich arbeite auf spezifische Ziele hin, die ich ez_2 j 3,99 0,83 0,75 0,75 0,66 mir selbst gesetzt habe. Ich denke oft über die Ziele nach, die ich ez_3 j 3,70 0,94 0,54 0,68 0,89 mir für die Zukunft setzen will. Anmerkungen: FL = Faktorladung: j Item genügte den Anforderungen, n Item genügte den Anforderungen nicht; Į = Cronbachs Alpha / Reliabilität der Skala; M = Mittelwert; SD = Standardabweichung; rjt = Trennschärfe; P = Itemschwierigkeit; ǻĮ = Alpha if item deleted

Die Skala Selbstbelohnung genügte den Anforderungen der Itemanalyse ebenfalls voll (siehe Tabelle 19). Alle Items weisen eine hohe Trennschärfe (rjt • 0,79) und eine mittlere Itemschwierigkeit auf. Aus diesem Grunde kann die Skala aus allen drei Items gebildet werden, die mit einem Į = 0,91 eine hohe Reliabilität besitzt. Tabelle 19: Güte der Skala Selbstbelohnung Code

Selbstbelohnung (Į = 0,91)

FL

M

SD

rjt

P

ǻĮ

Wenn ich eine Aufgabe besonders gut sbl_1 j 2,85 1,16 0,79 0,46 0,90 gemacht habe, gönne ich mir etwas. Wenn ich etwas gut gemacht habe, belohne ich mich mit einem besonderen Ereignis wie sbl_2 j 2,40 1,13 0,83 0,35 0,87 einem guten Essen, Kino, Einkaufsbummel, etc. Wenn ich eine Arbeitsaufgabe erfolgreich sbl_3 abgeschlossen habe, belohne ich mich mit j 2,66 1,18 0,85 0,41 0,85 etwas, das mir Spaß macht. Anmerkungen: FL = Faktorladung: j Item genügte den Anforderungen, n Item genügte den Anforderungen nicht; Į = Cronbachs Alpha / Reliabilität der Skala; M = Mittelwert; SD = Standardabweichung; rjt = Trennschärfe; P = Itemschwierigkeit; ǻĮ = Alpha if item deleted

Die Items der Skala Selbstbestrafung weisen ebenfalls gute psychometrische Eigenschaften auf (siehe Tabelle 20). Alle Kennwerte liegen innerhalb der ge-

157

Ergebnisteil

forderten Grenzen, so dass die Skala aus allen drei Items gebildet werden kann. Zudem weist das Cronbachs Alpha (Į = 0,82) auf eine mittelmäßige Reliabilität der Skala hin. Tabelle 20: Güte der Skala Selbstbestrafung Code

Selbstbestrafung (Į = 0,82)

FL

M

SD

rjt

P

ǻĮ

Wenn ich schlechte Arbeit geleistet habe, sbs_1 j 3,83 0,90 0,71 0,71 0,73 neige ich dazu, mich selbst zu kritisieren. Ich neige dazu, hart zu mir selbst zu sein, j 3,58 1,00 0,72 0,64 0,71 sbs_2 wenn ich eine Aufgabe nicht gut gemacht habe. Wenn ich etwas nicht gut gemacht habe, sbs_3 j 3,83 1,00 0,60 0,71 0,83 bin ich sehr unzufrieden mit mir selbst. Anmerkungen: FL = Faktorladung: j Item genügte den Anforderungen, n Item genügte den Anforderungen nicht; Į = Cronbachs Alpha / Reliabilität der Skala; M = Mittelwert; SD = Standardabweichung; rjt = Trennschärfe; P = Itemschwierigkeit; ǻĮ = Alpha if item deleted

Auch die Skala Selbstbeobachtung erfüllt die Anforderungen der Itemanalyse voll (siehe Tabelle 21). Die Itemschwierigkeit erweist sich zwar als relativ gering, liegt jedoch noch innerhalb der geforderten Grenzen. Die Reliabilität der Skala kann mit Į = 0,77 als befriedigend angesehen werden. Eine Elimination des zweiten Items (sbb_2) würde dieses Gütemaß noch geringfügig auf Į = 0,80 verbessern. Da eine weitere Verkürzung der Skala aufgrund der geringen Itemanzahl jedoch möglichst vermieden werden soll und das Item die übrigen Kriterien erfüllt, wird von einem Ausschluss des Items aus der Skalenkonstruktion abgesehen. Tabelle 21: Güte der Skala Selbstbeobachtung Code

Selbstbeobachtung (Į = 0,77)

FL

M

SD

rjt

P

ǻĮ

sbb_1

Für mich ist es wichtig zu wissen, wie gut j 4,06 0,80 0,63 0,76 0,67 ich in meiner Arbeit bin. Ich mache mir in der Regel bewusst, wie gut sbb_2 j 3,60 0,91 0,52 0,65 0,80 ich gerade in meiner Arbeit bin. Es interessiert mich, wie gut ich in meiner sbb_3 j 4,16 0,76 0,69 0,79 0,62 Arbeit bin. Anmerkungen: FL = Faktorladung: j Item genügte den Anforderungen, n Item genügte den Anforderungen nicht; Į = Cronbachs Alpha / Reliabilität der Skala; M = Mittelwert; SD = Standardabweichung; rjt = Trennschärfe; P = Itemschwierigkeit; ǻĮ = Alpha if item deleted

Die Items der Skala Selbsterinnerung liegen alle im Rahmen der geforderten Grenzen für die Itemanalyse (siehe Tabelle 22), so dass der Skala gute psychometrische Eigenschaften zugeschrieben und alle Items zur Skalenbildung herangezogen werden können. Die Reliabilität der Skala erweist sich mit einem Į =

158

Ergebnisteil

0,87 als mittelmäßig, könnte allerdings durch den Ausschluss des dritten Items (sbe_3) noch weiter verbessert. Aufgrund der bereits angeführten Überlegungen hinsichtlich der Skalenlänge und der ansonsten guten itemanalytischen Kennwerte dieses Items, wird jedoch von einer Elimination des Items abgesehen. Tabelle 22: Güte der Skala Selbsterinnerung Code

Selbsterinnerung (Į = 0,87)

FL

M

SD

rjt

P

ǻĮ

Ich benutze schriftliche Notizen, um mich sbe_1 j 3,24 1,24 0,78 0,56 0,80 daran zu erinnern, was ich erreichen muss. Ich benutze Notizen und Listen, um mich sbe_2 auf die Dinge zu konzentrieren, die ich j 3,32 1,21 0,83 0,58 0,75 erreichen muss. Zur Erledigung meiner Aufgaben mache ich sbe_3 j 3,28 1,16 0,67 0,57 0,90 mir regelmäßig Pläne. Anmerkungen: FL = Faktorladung: j Item genügte den Anforderungen, n Item genügte den Anforderungen nicht; Į = Cronbachs Alpha / Reliabilität der Skala; M = Mittelwert; SD = Standardabweichung; rjt = Trennschärfe; P = Itemschwierigkeit; ǻĮ = Alpha if item deleted

Tabelle 23 zeigt, dass die Skala erfolgreiche Leistung imaginieren ebenfalls gute psychometrische Eigenschaften besitzt. Alle Kennwerte entsprechen den geforderten Kriterien und die Reliabilität der Skala kann mit Į = 0,86 als mittelmäßig bewertet werden. Aus diesem Grunde werden auch in diesem Fall alle Items zur Bildung der Skala herangezogen. Tabelle 23: Güte der Skala erfolgreiche Leistung imaginieren Erfolgreiche Leistung imaginieren (Į = P ǻĮ FL M SD rjt Code 0,86) Manchmal stelle ich mir vor, wie ich wicheli_1 j 3,22 1,10 0,75 0,55 0,79 tige Arbeitsaufgaben erfolgreich ausführe. Bevor ich eine Arbeitsaufgabe angehe, eli_2 j 3,43 1,10 0,74 0,61 0,79 stelle ich mir vor, wie ich sie erfolgreich durchführe. Manchmal male ich mir die erfolgreiche eli_3 Durchführung einer Arbeitsaufgabe aus, j 3,03 1,16 0,71 0,51 0,82 bevor ich sie angehe. Anmerkungen: FL = Faktorladung: j Item genügte den Anforderungen, n Item genügte den Anforderungen nicht; Į = Cronbachs Alpha / Reliabilität der Skala; M = Mittelwert; SD = Standardabweichung; rjt = Trennschärfe; P = Itemschwierigkeit; ǻĮ = Alpha if item deleted

Ein ähnliches Bild ergibt sich für die Skala Selbstgespräch. Die Items besitzen alle eine hohe Trennschärfe (rjt • 0,73) und eine mittlere Itemschwierigkeit (von P = 0,49 bis P = 0,62). Die Mittelwerte liegen im mittleren Skalenbereich, und anhand der Standardabweichung kann auf eine deutliche Streuung im Antwortverhalten geschlossen werden (siehe Tabelle 24). Die interne Konsistenz der

159

Ergebnisteil

Skala nach Cronbachs Alpha beträgt Į = 0,87, was als mittelmäßig zu bewerten ist. Insgesamt kann somit auch dieser Skala das Vorhandensein von guten psychometrischen Eigenschaften attestiert und eine Skalenkonstruktion anhand aller drei Items befürwortet werden. Tabelle 24: Güte der Skala Selbstgespräch Code

Selbstgespräch (Į = 0,87)

FL

M

SD

rjt

P

ǻĮ

Manchmal diskutiere ich schwierige Problesg_1 j 3,19 1,14 0,79 0,55 0,79 me mit mir selbst, bevor ich sie angehe. Bei schwierigen Aufgaben sage ich mir sg_2 zunächst selbst, was ich als Nächstes zu tun j 3,46 1,04 0,73 0,62 0,85 habe. In schwierigen Situationen diskutiere ich mit sg_3 j 2,95 1,14 0,76 0,49 0,82 mir selbst, um mit ihnen fertig zu werden. Anmerkungen: FL = Faktorladung: j Item genügte den Anforderungen, n Item genügte den Anforderungen nicht; Į = Cronbachs Alpha / Reliabilität der Skala; M = Mittelwert; SD = Standardabweichung; rjt = Trennschärfe; P = Itemschwierigkeit; ǻĮ = Alpha if item deleted

Die Items der Skala eigene Überzeugungen und Sichtweisen bewerten weisen ebenfalls gute psychometrische Eigenschaften auf (siehe Tabelle 25) und genügen den Anforderungen der Itemanalyse hinsichtlich aller Kriterien. Mit einem Į = 0,85 kann die Reliabilität der Skala zudem als mittelmäßig bewertet werden. Tabelle 25: Güte der Skala eigene Überzeugungen und Sichtweisen bewerten Eigene Überzeugungen und Sichtweisen FL M SD rjt Code P ǻĮ bewerten (Į = 0,85) In schwierigen Situationen denke ich über sg_1 meine eigenen Überzeugungen und Sichtweij 3,37 0,96 0,67 0,59 0,83 sen nach. In Situationen, in denen ich auf Probleme sg_2 treffe, prüfe ich, ob meine Überzeugungen j 3,53 0,87 0,76 0,63 0,74 angemessen sind. Ich denke über meine Überzeugungen und sg_3 j 3,57 0,87 0,71 0,64 0,79 Sichtweisen nach und beurteile sie. Anmerkungen: FL = Faktorladung: j Item genügte den Anforderungen, n Item genügte den Anforderungen nicht; Į = Cronbachs Alpha / Reliabilität der Skala; M = Mittelwert; SD = Standardabweichung; rjt = Trennschärfe; P = Itemschwierigkeit; ǻĮ = Alpha if item deleted

In Tabelle 26 sind die Gütekriterien der Skala auf natürliche Belohnung fokussieren dargestellt. Es fällt auf, dass das erste Item (nb_1) bezüglich mehrerer Aspekte von den anderen beiden Items der Skala abweicht. Zunächst ist der Mittelwert deutlich höher und die Standardabweichung geringer als bei den anderen Items. Weiterhin besitzt das Item eine geringe Trennschärfe (rjt = 0,37) und erweist sich zudem im Vergleich zu den restlichen Items der Skala als relativ

160

Ergebnisteil

leicht (P = 0,76). Dies zeigt sich auch im Rahmen der Reliabilitätsbestimmung, da eine Elimination des Items den insgesamt nur ausreichenden Cronbachs Alpha-Wert (Į = 0,67) auf Į = 0,72 steigern könnte. Vor dem Hintergrund der Kürze der Skala und der Tatsache, dass keines der Gütekriterien außerhalb der geforderten Mindestgrenzen liegt, wird das Item zur Skalenkonstruktion herangezogen. Hinzu kommt, dass ein Ausschluss des Items Einschränkungen der inhaltlichen Validität mit sich bringen würde. In Hinblick auf die relativ geringe Reliabilität sollte die Skala jedoch mit Vorbehalt betrachtet und die Ergebnisse vorsichtig diskutiert werden. Tabelle 26: Güte der Skala auf natürliche Belohnung fokussieren Auf natürliche Belohnung fokussieren FL M SD rjt Code P ǻĮ (Į = 0,67) Wenn ich kann, versuche ich an meiner nb_1 Arbeit Vergnügen zu finden, anstatt sie j 4,06 0,88 0,37 0,76 0,72 einfach fertig zu bekommen. Ich plane gezielt Tätigkeiten, die mir Spaß nb_2 j 3,08 1,07 0,61 0,52 0,40 machen. Ich suche mir meinen eigenen Lieblingsnb_3 j 3,26 1,09 0,51 0,57 0,56 weg, um Dinge zu erledigen. Anmerkungen: FL = Faktorladung: j Item genügte den Anforderungen, n Item genügte den Anforderungen nicht; Į = Cronbachs Alpha / Reliabilität der Skala; M = Mittelwert; SD = Standardabweichung; rjt = Trennschärfe; P = Itemschwierigkeit; ǻĮ = Alpha if item deleted

Im Anschluss dient die CFA im dritten Schritt der Güteprüfung der Untersuchung der theoretisch angenommenen Struktur des RSLQ. Dazu wird ein neunfaktorielles Modell mit einem Modell dreier unkorrelierter Faktoren und einem einfaktoriellen Modell verglichen. Zunächst wird jedoch die Voraussetzung der Multinormalverteilung der Daten untersucht. Mit Hilfe des Mardia-Test lässt sich ein Exzess-Wert von Ex = 23,82 mit einem kritischen Wert c.r. = 18,38 ermitteln, der auf das Vorliegen einer Verletzung der Verteilungsannahme hindeutet. Die Schiefe- und der Exzess-Werte der einzelnen Items überschreiten die von Curran et al. (1996) angeführten Höchstgrenzen jedoch nicht (siehe Tabelle C-2 in Anhang C). Da zudem Olson et al. (2000) zeigen konnten, dass die MLSchätzmethode trotz einer Verletzung der Multinormalverteilung zu weniger verzerrten Schätzungen führt als verteilungsannahmefreie Methoden wird wiederum als Schätzmethode die ML-Methode gewählt. Abbildung 8 gibt einen Überblick über die Spezifikation des neunfaktoriellen Modells.

Ergebnisteil

161

Abbildung 8: Neunfaktorielles Modell der CFA für den RSLQ

Das neunfaktorielle Modell bildet die empirischen Daten im Vergleich zu den anderen beiden Alternativmodellen deutlich besser ab (siehe Tabelle 27), was den theoretischen Annahmen entspricht. Sowohl das dreifaktorielle Modell als auch das einfaktorielle Modell weisen schlechtere Kennwerte auf, die den geforderten Kriterien nicht genügen. Zudem weist der Ȥ2-Differenztest das neunfaktorielle Modell als signifikant besser aus als die Vergleichsmodelle (siehe Tabelle 27). Der Modell-Fit des neunfaktoriellen Modells kann als gut bezeichnet werden und genügt den Anforderungen überwiegend. Auch wenn der Ȥ2-Test mit einem Wert von Ȥ2 = 853,17 (df = 288) signifikant wird, liegt der Quotient Ȥ2/df = 2,96 gerade noch unterhalb der kritischen Grenze von Ȥ2/df = 3. Auch der CFI liegt mit einem Wert von CFI = 0,94 noch im Bereich der Mindestanforderung. Weiterhin erfüllt der RMSEA die Anforderung mit einem Wert von RMSEA = 0,05, und der SRMR liegt deutlich unterhalb der Höchstgrenze von SRMR = 0,11. Zieht man die von Hu und Bentler (1999) bei Anwendung der MLMethode empfohlene Kombination aus SRMR und RMSEA zur Gütebeurteilung heran, kann dem Modell damit eine gute Passung zugeschrieben werden. Tabelle 27: Modellgüte der CFA für den RSLQ df p Ȥ2/df CFI RMSEA LO90 HI 90 SRMR Ȥ2diff Modell Ȥ2 Neunfak853,17 288 0,00 2,96 0,94 0,05 0,05 0,05 0,06 tor-Modell Dreifaktor5793,55 322 0,00 17,99 0,43 0,16 0,16 0,16 0,23 4940,38*** Modell Einfaktor6281,73 324 0,00 19,39 0,38 0,16 0,16 0,17 0,12 5428,20*** Modell Anmerkung: Ȥ2 = Chi-Quadrat-Wert; df = Freiheitsgrade; CFI = Comparative-Fit-Index; RMSEA = Root-Mean-Square-Error-of-Approximation; LO90 = untere Grenze des 90 %-Vertrauensintervalls; HI90 = obere Grenze des 90 %- Vertrauensintervalls; SRMR = Standardized-Root-Mean-SquareResidual; Ȥ2diff = Chi-Quadrat-Differenzwert; *** p < 0,001

162

Ergebnisteil

Da das neunfaktorielle Modell die beste Anpassung zeigt, werden im Folgenden nur noch die Kennwerte dieses Modells genauer betrachtet. Tabelle 28 gibt einen Überblick über die Faktorladungen der CFA. Alle Faktorladungen sind auf dem p < 0,001-Niveau signifikant. Bei den ersten Items der einzelnen Faktoren fehlen jeweils die Signifikanzangaben, da diese Pfade aufgrund der Metrik bei der Spezifikation des Modells auf 1 fixiert wurden (siehe Abbildung 8). Tabelle 28 sind ebenfalls die standardisierten Faktorladungen zu entnehmen, die gemäß den theoretischen Überlegungen alle positiv ausgerichtet sind und bis auf das erste Item der Skala auf natürliche Belohnung fokussieren (Indikator nb_1) Werte FL > 0,50 aufweisen und damit einen großen Effekt besitzen. Dem Item nb_1 kann mit dem Wert von FL = 0,40 noch ein mittlerer Effekt zugeschrieben werden. Tabelle 28: Faktorladungen der CFA zum neunfaktoriellen Modell (RSLQ) Items

FL

ez_1 ez_2 ez_3 sbl_1 sbl_2 sbl_3 sbs_1 sbs_2 sbs_3 sbb_1 sbb_2 sbb_3 sbe_1 sbe_2 sbe_3 eli_1 eli_2 eli_3 sg_1 sg_2 sg_3 üsb_1 üsb_2 üsb_3 nb_1 nb_2 nb_3

1,00 1,04 0,77 1,00 1,04 1,11 1,00 1,18 0,89 1,00 0,85 0,96 1,00 1,05 0,78 1,00 0,99 1,01 1,00 0,83 0,94 1,00 0,99 0,94 1,00 2,86 1,86

Stand FL 0,88 0,90 0,59 0,83 0,89 0,91 0,82 0,86 0,66 0,81 0,60 0,82 0,87 0,93 0,73 0,83 0,82 0,79 0,88 0,81 0,83 0,77 0,84 0,80 0,40 0,93 0,59

SE

c.r.

p

0,04 0,05

23,78 16,11

< 0,001 < 0,001

0,04 0,04

28,33 29,18

< 0,001 < 0,001

0,06 0,05

20,25 16,94

< 0,001 < 0,001

0,06 0,05

14,49 18,08

< 0,001 < 0,001

0,04 0,04

28,75 21,99

< 0,001 < 0,001

0,04 0,05

22,56 21,83

< 0,001 < 0,001

0,03 0,04

24,99 26,05

< 0,001 < 0,001

0,05 0,05

20,88 20,27

< 0,001 < 0,001

0,34 0,20

8,50 9,17

< 0,001 < 0,001

Anmerkung: FL = nicht-standardisierte Faktorladung; Stand FL = standardisierte Faktorladung; SE = Standardfehler; c.r. = Kritischer Wert; p = Signifikanzniveau

163

Ergebnisteil

Zusammenfassend weisen die Skalen des RSLQ in dieser Untersuchung gute psychometrische Eigenschaften auf und können ohne Ausnahme für die weiteren Analysen herangezogen werden. Auch wenn sich die neunfaktorielle Struktur gut abbilden lässt, werden die einzelnen Skalen im Folgenden im Sinne der übergeordneten Strategien zu drei Skalen (verhaltensorientierte Strategien, natürliche Belohnungsstrategien und konstruktive Gedankenmusterstrategien) zusammengefasst, um für weitere Analysen das Verhältnis von zu schätzenden Parametern zur Stichprobengröße zu verbessern. Zudem erfolgen keine inhaltlichen Hypothesen, die sich auf die Primärfaktoren beziehen. Tabelle 29 gibt einen Überblick über die Kennwerte der aggregierten Skalen der übergeordneten Selbstführungsstrategien sowie des Gesamtskalenwertes. Die Reliabilitäten können bis auf die Skala auf natürliche Belohnung fokussieren (wie bereits weiter oben diskutiert) als mittelmäßig bis hoch bezeichnet werden. Tabelle 29: Güte der Skalen zu den übergeordneten Selbstfühungsstrategien Code M Skala s_behav Verhaltensorientierte Strategien s_konst Konstruktive Strategien s_nb Natürliche Belohnungsstrategien s_sf Selbstführung gesamt Anmerkungen: M = Mittelwert; SD = Standardabweichung; Į = Skala

SD

Į

3,50 0,55 0,84 3,31 0,72 0,87 3,47 0,78 0,67 3,43 0,52 0,90 Cronbachs Alpha / Reliabilität der

6.1.4.3 Güte der Skalen zur Erfassung der Motivation Zur Überprüfung der Gütekriterien des VIST-Fragebogens zur Erfassung der Motivation wurde im ersten Schritt die Struktur mit Hilfe einer EFA untersucht. Sowohl das KMO-Kriterium als auch der Bartlett-Test sprechen für eine gute Eignung der Daten, womit die Grundvoraussetzungen für die Durchführung dieses Verfahrens als gegeben erachtet werden können. Die rotierte Faktorenmatrix spiegelt die theoretische Konzeption deutlich wider (siehe Tabelle 30). Es lassen sich vier Faktoren extrahieren, die den vier Bestandteilen des Motivationskonzeptes entsprechen. Den stärksten Faktor repräsentiert das Vertrauen, das im Gegensatz zu den anderen Skalen sehr differenziert mit 12 Items und in vier Subkomponenten erfasst wurde. Die standardisierten Faktorladungen erweisen sich mit Werten überwiegend FL > 0,7 als hoch, und es zeigen sich keine Nebenladungen FL > 0,3. Die Faktorenanalyse liefert somit erste Hinweise dafür, dass die Items gemäß der theoretischen Konzeption den jeweiligen Skalen zuzuordnen sind.

164 Tabelle 30: Rotierte Faktorenmatrix VIST Faktor 1 2 3 Konstrukt val_1 0,86 val_2 0,81 val_3 0,85 instr_1 0,71 instr_2 0,91 instr_3 0,69 se_1 se_2 se_3 vertr_i1 0,74 vertr_i2 0,68 vertr_i3 0,76 vertr_k1 0,80 vertr_k2 0,83 vertr_k3 0,81 vertr_ae1 0,78 vertr_ae2 0,85 vertr_ae3 0,79 vertr_f1 0,79 vertr_f2 0,78 vertr_f3 0,81 ML-Analyse mit Promax-Rotation Erkl. Varianz in % = 65,88 % Kaiser-Meyer-Olkin-Kriterium = 0,93 Bartlett’s Test auf Sphärizität: Ungefähres Ȥ2 = 8637,79 df =210, p < 0,001 Anmerkung: N = 681, angegeben sind Faktorladungen FL • 0,30

Ergebnisteil

4

0,75 0,90 0,72

In einem zweiten Schritt der Güteprüfung werden die Items im Rahmen der Itemanalyse auf weitere Anforderungen hin untersucht. Die Items der Skala Valenz genügen den Gütekriterien mit leichten Einschränkungen (siehe Tabelle 31). Während die Trennschärfe aller drei Items mit Werten rjt • 0,57 als hoch bezeichnet werden kann und damit gute psychometrische Eigenschaften zeigt, erweisen sich insbesondere das erste und zweite Item (val_1 bzw. val_2) als sehr leicht (P • 0,84), was sich auch in den Mittelwerten widerspiegelt. Da jedoch die kritische Grenze für einen Ausschluss von P = 0,9 nicht erreicht wurde, werden diese beiden Items für die Skalenkonstruktion beibehalten. Die Reliabilität der Skalen kann mit einem Į = 0,80 als mittelmäßig bewertet werden.

Ergebnisteil

165

Tabelle 31: Güte der Skala Valenz P ǻĮ Valenz (Į = 0,80) FL M SD rjt Für mich ist es sehr wichtig, dass mein val_1 j 4,42 0,67 0,67 0,86 0,70 Team sein Ziel erreicht. Für den Erfolg meines Teams bin ich bereit val_2 j 4,36 0,69 0,70 0,84 0,66 mich besonders stark zu engagieren. Der Erfolg meines Teams ist für mich val_3 j 3,69 0,85 0,57 0,67 0,81 wichtiger als andere Ziele. Anmerkungen: FL = Faktorladung: j Item genügte den Anforderungen, n Item genügte den Anforderungen nicht; Į = Cronbachs Alpha / Reliabilität der Skala; M = Mittelwert; SD = Standardabweichung; rjt = Trennschärfe; P = Itemschwierigkeit; ǻĮ = Alpha if item deleted Code

Die Skala Instrumentalität weist hinsichtlich der einzelnen Anforderungen gute psychometrische Eigenschaften auf (siehe Tabelle 32). Alle itemanalytischen Kennwerte liegen innerhalb der geforderten Grenzen, so dass die Skala aus allen drei Items gebildet werden kann. Die Reliabilität der Skala stellt sich mit Į = 0,77 zumindest als befriedigend dar und könnte durch den Ausschluss des ersten Items (instr_1) nur minimal verbessert werden. Tabelle 32: Güte der Skala Instrumentalität P ǻĮ Instrumentalität (Į = 0,77) FL M SD rjt Bei fachlichen Problemen werde ich von instr_1 anderen Mitgliedern meines Teams angesproj 3,90 0,85 0,51 0,72 0,78 chen. In fachlich schwierigen Situationen innerhalb instr_2 meines Teams kommt es besonders auf meinen j 3,21 0,89 0,69 0,55 0,58 Beitrag an. Mein persönlicher Beitrag ist für den Erfolg instr_3 j 3,64 0,88 0,61 0,66 0,68 meines Teams sehr wichtig. Anmerkungen: FL = Faktorladung: j Item genügte den Anforderungen, n Item genügte den Anforderungen nicht; Į = Cronbachs Alpha / Reliabilität der Skala; M = Mittelwert; SD = Standardabweichung; rjt = Trennschärfe; P = Itemschwierigkeit; ǻĮ = Alpha if item deleted Code

Auch die Skala Selbstwirksamkeit entspricht größtenteils den Anforderungen an die psychometrischen Eigenschaften einer Skala (siehe Tabelle 33). Das erste Item (se_1) erweist sich mit einer Schwierigkeit von P = 0,82 als sehr leicht, liegt jedoch immer noch unterhalb der kritischen Grenze für einen Ausschluss. Die Trennschärfen aller Items können mit Werten von rjt • 0,58 als hoch eingestuft werden, und auch das ǻĮ spricht dafür, dass alle Items zur Skalenkonstruktion beibehalten werden sollten, da ein Ausschluss eine Verringerung der Reliabilität mit sich bringen würde. Die Reliabilität der Skala (Į = 0,76) kann als befriedigend bewertet werden.

166

Ergebnisteil

Tabelle 33: Güte der Skala Selbstwirksamkeit Code Selbstwirksamkeit (Į = 0,76)

FL

M

SD

rjt

P

ǻĮ

Ich fühle mich der Durchführung meiner Aufgaj 4,30 0,66 0,58 0,82 0,68 ben für mein Team gewachsen. Für jedes Problem, das sich mir aus der Arbeit se_2 j 3,66 0,78 0,58 0,66 0,70 im Team ergibt, kann ich eine Lösung finden. Wenn im Zusammenhang mit meiner Arbeit für se_3 j 3,96 0,67 0,62 0,74 0,65 das Team eine neue Aufgabe auf mich zukommt, weiß ich, wie ich damit umzugehen habe. Anmerkungen: FL = Faktorladung: j Item genügte den Anforderungen, n Item genügte den Anforderungen nicht; Į = Cronbachs Alpha / Reliabilität der Skala; M = Mittelwert; SD = Standardabweichung; rjt = Trennschärfe; P = Itemschwierigkeit; ǻĮ = Alpha if item deleted se_1

Die Items zur Messung der Skala Vertrauen in die Integrität der anderen Teammitglieder weisen insgesamt eine gute psychometrische Qualität auf (siehe Tabelle 34). Alle drei Items zeigen eine hohe Trennschärfe rjt • 0,71, und die interne Konsistenz nach Cronbachs Alpha erweist sich mit einem Į = 0,85 als mittelmäßig. Es fällt jedoch auf, dass die Items mit einer Schwierigkeit von P = 0,74 relativ leicht sind, was sich ebenfalls in den hohen Mittelwerten widerspiegelt. Tabelle 34: Güte der Skala Vertrauen in die Integrität Code

Vertrauen in die Integrität (Į = 0,85)

FL

M

SD

rjt

P

ǻĮ

Meine Teammitglieder gehen fair miteinander vertr_i1 j 3,97 0,88 0,72 0,74 0,79 um. Ich glaube, dass niemand im Team meine vertr_i2 j 3,95 0,91 0,71 0,74 0,80 Arbeit ausnutzen würde. Ich kann mich darauf verlassen, dass die vertr_i3 Teammitglieder zuverlässig und vertraulich mit j 3,98 0,89 0,73 0,74 0,78 teambezogenen Informationen umgehen. Anmerkungen: FL = Faktorladung: j Item genügte den Anforderungen, n Item genügte den Anforderungen nicht; Į = Cronbachs Alpha / Reliabilität der Skala; M = Mittelwert; SD = Standardabweichung; rjt = Trennschärfe; P = Itemschwierigkeit; ǻĮ = Alpha if item deleted

Der zweiten Unterskala der Vertrauenskomponente Vertrauen in die aufgabenbezogene Kompetenz der anderen Teammitglieder können gute Skaleneigenschaften zugeschrieben werden (siehe Tabelle 35). Alle drei Items erfüllen die itemanalytischen Anforderungen voll und können somit zur Skalenbildung herangezogen werden. Allerdings zeigt sich auch bei dieser Skala eine geringe Schwierigkeit der Items (P • 0,68). Die Reliabilität der Skala kann mit einem Į = 0,87 als mittelmäßig bewertet werden und ließe sich durch den Ausschluss eines der Items nicht weiter verbessern.

Ergebnisteil

167

Tabelle 35: Güte der Skala Vertrauen in die aufgabenbezogene Kompetenz Vertrauen in die aufgabenbezogene P ǻĮ FL M SD rjt Kompetenz (Į = 0,87) Mir entsteht kein zusätzlicher Aufwand vertr_k1 aufgrund mangelnder Qualifikation der j 3,72 0,97 0,74 0,68 0,85 Mitglieder meines Teams Ich zweifle nicht an der fachlichen Kompevertr_k2 j 3,93 0,86 0,82 0,73 0,77 tenz der Teammitglieder. Ich denke, ich kann mich auf die Fähigkeivertr_k3 j 3,97 0,81 0,73 0,70 0,85 ten der anderen Teammitglieder verlassen. Anmerkungen: FL = Faktorladung: j Item genügte den Anforderungen, n Item genügte den Anforderungen nicht; Į = Cronbachs Alpha / Reliabilität der Skala; M = Mittelwert; SD = Standardabweichung; rjt = Trennschärfe; P = Itemschwierigkeit; ǻĮ = Alpha if item deleted Code

Aus der Tabelle 36 kann entnommen werden, dass auch die Items der dritten Vertrauensskala Vertrauen in die arbeitsbezogene Einstellung der anderen Teammitglieder im Rahmen der geforderten Gütekriterien liegen. Ähnlich wie bei den anderen Vertrauensskalen wird auch hier deutlich, dass die Items relativ leicht sind (P • 0,69). Da jedoch kein Item den kritischen Wert von P = 0,9 überschreitet, wird die Skala aus allen drei Items gebildet. Anhand des Cronbachs Alpha-Wert von Į = 0,86 kann dieser Skala eine mittelmäßige Reliabilität bescheinigt werden. Tabelle 36: Güte der Skala Vertrauen in die arbeitsbezogene Einstellung Vertrauen in die arbeitsbezogene EinstelP ǻĮ FL M SD rjt lung (Į = 0,86) Ich zweifle nicht an der Motivation meiner j 3,81 0,89 0,72 0,70 0,81 vertr_ae1 Teammitglieder. Mir entsteht kein zusätzlicher Aufwand vertr_ae2 aufgrund mangelnder Einsatzbereitschaft j 3,76 1,02 0,74 0,69 0,79 der Mitglieder meines Teams. Ich glaube, meine Teammitglieder setzen j 3,81 0,83 0,74 0,70 0,79 vertr_ae3 hohe Ansprüche an die Erfüllung ihrer Aufgaben. Anmerkungen: FL = Faktorladung: j Item genügte den Anforderungen, n Item genügte den Anforderungen nicht; Į = Cronbachs Alpha / Reliabilität der Skala; M = Mittelwert; SD = Standardabweichung; rjt = Trennschärfe; P = Itemschwierigkeit; ǻĮ = Alpha if item deleted Code

Die letzte Subskala der Vertrauenskomponente Vertrauen in die Glaubwürdigkeit des Fachwissens der anderen Teammitglieder zeigt ebenfalls gute psychometrische Eigenschaften und erfüllt alle itemanalytischen Kriterien (Tabelle 37). Auch in diesem Falle können die Items als relativ leicht bezeichnet werden, auch wenn sie nicht die kritische Grenze überschreiten. Die interne Konsistenz nach

168

Ergebnisteil

Cronbachs Alpha erweist sich mit Į = 0,88 als mittelmäßig und lässt sich bei der Betrachtung der ǻĮ -Werte nicht weiter verbessern. Tabelle 37: Güte der Skala Vertrauen in die Glaubwürdigkeit des Fachwissens Vertrauen in die Glaubwürdigkeit des P ǻĮ FL M SD rjt Fachwissens (Į = 0,88) Ich vertraue auf die Richtigkeit des Provertr_f1 j 3,89 0,78 0,74 0,72 0,86 jektwissens der anderen Teammitglieder. Ich kann mich auf die eingebrachten Inforvertr_f2 mationen der anderen Teammitglieder j 3,87 0,70 0,79 0,72 0,82 absolut verlassen. Ich habe großes Vertrauen in das Fachwisvertr_f3 j 3,85 0,79 0,79 0,71 0,82 sen der anderen Teammitglieder. Anmerkungen: FL = Faktorladung: j Item genügte den Anforderungen, n Item genügte den Anforderungen nicht; Į = Cronbachs Alpha / Reliabilität der Skala; M = Mittelwert; SD = Standardabweichung; rjt = Trennschärfe; P = Itemschwierigkeit; ǻĮ = Alpha if item deleted Code

Als dritter Schritt im Rahmen der Güteprüfung wird im Folgenden die Durchführung der CFA hinsichtlich der Motivationsvariablen dargestellt. Vor der Durchführung der Faktorenanalyse gilt es, die einbezogenen Variablen auf das Vorliegen einer Multinormalverteilung hin zu überprüfen. Im Rahmen des MardiaTests zeigt sich, dass aufgrund der multivariaten Kurtosis (Ex = 112,51; c.r. = 47,23) von der Verletzung der Verteilungsvoraussetzung ausgegangen werden muss. Allerdings zeigt sich auch in diesem Fall, dass alle in die CFA eingehenden Items deutlich unterhalb der von Curran et al. (1996) geforderten Mindestkriterien (Ex < 7; Sch < 2) für die Anwendung einer CFA nach der ML-Methode liegen (siehe Tabelle C-3 im Anhang C). Da nach Olson et al. (2000) zudem die ML-Methode trotz einer Verletzung der Multinormalverteilung zu weniger verzerrten Schätzungen führt als verteilungsannahmefreie Methoden, kann die Analyse wie geplant durchgeführt werden. Abbildung 9 gibt einen Überblick über das untersuchte Modell, in dem die vier Motivationskomponenten als latente Variablen durch die Items der zugehörigen Unterskalen spezifiziert werden. Da eine Unabhängigkeit der vier motivationalen Komponenten nicht erwartet wird, werden in dem Modell Kovarianzen zwischen den latenten Konstrukten zugelassen.

169

Ergebnisteil

1

ev1

1

val_1

1

1

1

ev2

val_2

Valenz

ev3

se_2 se_3

1 1

1

1

instr_2

vertr_i1

evi1 1

Instrumentalität

1

ei3

es3 1

instr_1

ei2

es2 1

val_3

ei1

es1 1

Selbstwirksamkeit

1

se_1

Vertrauen

vertr_i2

evi2 1

instr_3

vert_i3

evi3 1

vertr_k1 . . .

vertr_f3

evk1 1

evf3

Abbildung 9: Modell der CFA für die VIST-Komponenten

Die Anpassungsgüte des untersuchten Modells kann nur mit Einschränkungen als angemessen bezeichnet werden. Sowohl der signifikante Ȥ2-Test mit einem Wert von Ȥ2 = 1055,37 (df = 183), als auch der Quotient Ȥ2/df = 5,77 deuten auf eine nicht ausreichende Modellanpassung hin (siehe Tabelle 38). Der CFI = 0,90 und der RMSEA = 0,08 erfüllen die Anforderungen nur knapp. Im Gegensatz dazu erweist sich der SRMR mit einem Wert von SRMR = 0,05 als deutlich geringer als die angegebene Höchstgrenze von SRMR = 0,11. Zieht man die von Hu und Bentler (1999) bei Anwendung der ML-Methode empfohlene Kombination aus SRMR und RMSEA zur Gütebeurteilung heran, kann dem Modell dennoch eine gute Anpassung zugeschrieben werden. Tabelle 38: Modellgüte der CFA zur Motivation (VIST) Modell

Ȥ2

df

p

Ȥ2/df

CFI

RMSEA LO90 HI 90

SRMR

VIST 1055,18 183 0,001 5,77 0,90 0,08 0,07 0,09 0,05 Anmerkungen: FL = Faktorladung: j Item genügte den Anforderungen, n Item genügte den Anforderungen nicht; Į = Cronbachs Alpha / Reliabilität der Skala; M = Mittelwert; SD = Standardabweichung; rjt = Trennschärfe; P = Itemschwierigkeit; ǻĮ = Alpha if item deleted

Alle Faktorladungen weisen signifikant positive Ladungen auf und entsprechen damit den theoretischen Annahmen (siehe Tabelle 39). Für die jeweils ersten Items der einzelnen Skalen kann kein Signifikanzniveau angegeben werden, da diese Pfade aufgrund der Metrik bei der Spezifikation des Modells auf 1 fixiert

170

Ergebnisteil

wurden (siehe Abbildung 9). Die standardisierten Faktorladungen sind insgesamt mit Werten FL • 0,59 hoch ausgeprägt, so dass das Vorhandensein großer Effekte angenommen werden kann. Die CFA liefert damit einen weiteren empirischen Hinweis für die Bestätigung der theoretischen Überlegungen hinsichtlich der Struktur der Komponenten. Tabelle 39: Faktorladungen der CFA zu den VIST-Komponenten Items

FL

Stand FL

SE

c.r.

P

val_1 1,00 0,80 val_2 1,11 0,86 0,05 20,99 < 0,001 val_3 1,03 0,64 0,06 16,43 < 0,001 instr_1 1,00 0,59 instr_2 1,40 0,79 0,10 14,26 < 0,001 instr_3 1,39 0,80 0,10 14,29 < 0,001 se_1 1,00 0,77 se_2 1,02 0,67 0,07 15,48 < 0,001 se_3 0,35 0,73 0,02 16,68 < 0,001 vertr_i1 1,00 0,69 vertr_i2 1,02 0,69 0,06 17,05 < 0,001 vertr_i3 1,10 0,76 0,06 18,75 < 0,001 vertr_k1 1,21 0,76 0,06 18,74 < 0,001 vertr_k2 1,16 0,82 0,06 20,20 < 0,001 vertr_k3 1,06 0,80 0,05 19,73 < 0,001 vertr_ae1 1,09 0,75 0,06 18,42 < 0,001 vertr_ae2 1,26 0,76 0,07 18,79 < 0,001 vertr_ae3 1,06 0,78 0,06 19,20 < 0,001 vertr_f1 0,97 0,77 0,05 18,92 < 0,001 vertr_f2 0,97 0,77 0,05 18,97 < 0,001 vertr_f3 1,06 0,82 0,05 20,10 < 0,001 Anmerkung: FL = nicht-standardisierte Faktorladung; Stand FL = standardisierte Faktorladung; SE = Standardfehler; c.r. = Kritischer Wert; p = Signifikanzniveau

Zusammenfassend kann den motivationalen Skalen eine gute Messgüte bescheinigt werden. Sie können damit der Planung entsprechend in die weiteren Analysen eingehen.

6.1.4.4 Güte der Items zur Leistungsmessung Da die Erhebung der Leistungskriterien jeweils anhand eines einzelnen Items erfolgte, werden für dieses Konstrukt nur der Mittelwert, die Streuung und die Itemschwierigkeit untersucht (siehe Tabelle 40). Bei der Betrachtung des Mittelwertes fällt auf, dass sowohl die Leistung fremd (M = 87,83) als auch die Leistung selbst (M = 83,07) im Mittel relativ hoch eingeschätzt werden. Damit geht

171

Ergebnisteil

einher, dass auch die Itemschwierigkeit beider Leistungsmaße als sehr leicht einzustufen ist. Der kritische Wert für einen Ausschluss von P = 0,9 wird jedoch in beiden Fällen nicht überschritten, so dass beide Items für die weiteren Analysen herangezogen werden können. Da bei sehr leichten Items ein Deckeneffekt möglich ist, sollten folgende Ergebnisse jedoch mit Vorbehalt betrachtet werden. Tabelle 40: Güte der Skala Leistung Code

Leistung fremd eingeschätzt

s_leistfr

Bitte schätzen Sie auf einer Skala von 0 – 100 % ein, zu wie viel Prozent Herr/ Frau X seine/ihre Ziele erfüllen

M

SD

P

87,83

11,86

0,87

14,35

0,83

Leistung selbst eingeschätzt Bitte schätzen Sie auf einer Skala von 0 – 100 % ein, zu 83,07 s_leistse wie viel Prozent Sie Ihre Ziele erfüllen Anmerkungen: M = Mittelwert; SD = Standardabweichung; P = Itemschwierigkeit

6.1.4.5 Güte der Skala zum Commitment Zur Überprüfung der Messgüte der Skala Commitment wird die Dimensionalität der Items zunächst in einer EFA untersucht. Tabelle 41 gibt einen Überblick über die Faktorladungen, den Anteil der aufgeklärten Varianz und die Überprüfung der Voraussetzungen. Sowohl das KMO-Kriterium als auch der Bartlett-Test bestätigen die Eignung der Daten. Tabelle 41: Faktorenmatrix Commitment Faktor 1 Konstrukt com_1 0,86 com_2 0,87 com_3 0,86 ML-Analyse Erkl. Varianz in % = 83,24 % Kaiser-Meyer-Olkin-Kriterium = 0,75 Bartlett’s Test auf Sphärizität: Ungefähres Ȥ2 = 1252, 94 df = 3, p < 0,001 Anmerkungen: N = 681

Die ermittelte Faktorstruktur weist nur einen Faktor auf und entspricht somit den theoretischen Annahmen. Alle drei Items der Skala Commitment laden mit Werten FL > 0,85 hoch auf dem einen Faktor. Im Anschluss an die Faktorenanalyse wird im zweiten Schritt eine Itemanalyse durchgeführt. Die Items der Skala Commitment weisen gute psychometri-

172

Ergebnisteil

sche Eigenschaften auf (siehe Tabelle 42), so dass alle Items zur Skalenkonstruktion herangezogen werden können. Die Reliabilität der Skala kann mit einem Wert von Į = 0,89 als mittelmäßig bezeichnet. Tabelle 42: Güte der Skala Commitment Code

Commitment (Į = 0,89)

FL

M

SD

rjt

P

ǻĮ

com_1

Ich habe ein starkes Zugehörigkeitsgefühl zu j 3,89 0,98 0,79 0,72 0,86 meiner Organisation/meinem Unternehmen. com_2 Ich fühle mich wie ein Teil der Familie in j 3,44 1,13 0,81 0,61 0,85 meiner Organisation/meinem Unternehmen. com_3 Diese Organisation/dieses Unternehmen hat j 3,56 1,05 0,80 0,64 0,86 eine große persönliche Bedeutung für mich. Anmerkungen: FL = Faktorladung: j Item genügte den Anforderungen, n Item genügte den Anforderungen nicht; Į = Cronbachs Alpha / Reliabilität der Skala; M = Mittelwert; SD = Standardabweichung; rjt = Trennschärfe; P = Itemschwierigkeit; ǻĮ = Alpha if item deleted

Der dritte Schritt der Güteprüfung nach Homburg und Giering (1996) erfordert die Durchführung einer CFA. Diese wird entsprechend der EFA mit Hilfe der ML-Methode durchgeführt. Als Voraussetzung gilt die multivariate Normalverteilung. Der Mardia-Test ergibt einen multivariaten Exzesswert von Ex = 3,51 mit einem kritischen Wert von c.r. = 8,37, womit die Verteilungsvoraussetzungen erfüllt sind. Abbildng 10 zeigt das Modell mit der latenten Variable Commitment und den drei Items (com_1 bis com_3), die die manifesten Variablen repräsentieren. Die Schätzung des Modells erfolgt mit Hilfe der Software AMOS in der Programm-Version 5.0.1 (Arbuckle, 1999).

ec1

com_1

ec2

com_2

ec3

com_3

Abbildung 10: Modell CFA Commitment

Commitment

173

Ergebnisteil

Alle nicht-standardisierten Faktorladungen sind hoch signifikant (siehe Tabelle 43). Für das Item com_1 kann kein Signifikanzniveau angegeben werden, da die Ladungen dieses Items bei der Spezifikation des Modells auf 1 festgelegt wurde (siehe Abbildung 10), um der latenten Variable eine Metrik vorzugeben (Kline, 1998). Die standardisierten Faktorladungen sind mit Werten FL > 0,85 als hoch einzustufen und entsprechen mit ihrer positiven Ausrichtung den theoretischen Annahmen. Zudem spiegeln sie die Ergebnisse der EFA wider. Tabelle 43: Faktorladungen der CFA zum Commitment Items

FL

Stand FL

SE

c.r.

p

com_1 1,00 0,86 com_2 1,17 0,88 0,04 27,74 < 0,001 com_3 1,07 0,86 0,04 27,20 < 0,001 Anmerkung: FL = nicht-standardisierte Faktorladung; Stand FL = standardisierte Faktorladung; SE = Standardfehler; c.r. = Kritischer Wert; p = Signifikanzniveau

Aufgrund der geringen Komplexität erweist sich das Modell nur als gerade identifiziert. In diesem Falle sind keine Freiheitsgrade mehr vorhanden, weshalb der Ȥ2-Modelltest nicht berechnet werden kann. Tabelle 44 kann entnommen werden, dass einem Ȥ2-Wert = 0,00 mit einem Freiheitsgrad df = 0 kein Signifikanzniveau mehr zugeordnet werden kann. Damit lässt sich auch der Ȥ2/df-Quotient nicht mehr bestimmen. Der CFI = 1,00 deutet auf einen optimalen Fit hin, während der RMSEA-Index mit einem Wert von RMSEA = 0,07 noch gerade innerhalb der Anforderungen (RMSEA < 0,08) liegt. Abschließend spricht der SRMRIndex für eine gute Modellpassung, da dieser Index mit einem Wert von SRMR = 0,00 weit unter dem geforderten Höchstwert von 0,11 liegt. Tabelle 44: Modellgüte der CFA zum Commitment Model

Ȥ2

df

p

Ȥ2/df

CFI

RMSEA

LO90

HI 90

SRMR

Commitment

0,00 0 --1,00 0,07 0,07 0,08 0,00 Anmerkung: Ȥ2 = Chi-Quadrat-Wert; df = Freiheitsgrade; CFI = Comparative-Fit-Index; RMSEA = Root-Mean-Square-Error-of-Approximation; LO90 = untere Grenze des 90 %-Vertrauensintervalls; HI90 = obere Grenze des 90 %- Vertrauensintervalls; SRMR = Standardized-Root-Mean-SquareResidual

Zusammenfassend sprechen die Ergebnisse der Güteüberprüfung dafür, dass das Konstrukt Commitment mit einer angemessenen Güte erfasst wurde und die Skala ohne Bedenken für weitere Analysen herangezogen werden kann.

174

Ergebnisteil

6.1.5 Überprüfung des Teamagreements Für die korrelativen Analysen, die neben der Individualebene auch auf der Teamebene durchgeführt werden sollen, muss ein Großteil der Individualdaten auf Teamebene zusammengefasst werden. Da für die vorliegende Untersuchung nur die bivariaten Zusammenhänge auf Gruppenebene von Interesse sind, wird von der Anwendung einer Mehrebenenanalyse mit Hilfe von HLM abgesehen (vgl. Abschnitt 4.4). Als Voraussetzung für eine Aggregation wird das Ausmaß des Interrater Agreements hinsichtlich der zu aggregierenden Variablen untersucht (siehe Abschnitt 4.5.3). Hierzu wird jeweils innerhalb eines Teams das rwg pro Skala berechnet (James et al., 1984). In Tabelle 45 sind die über alle Teams gemittelten rwg-Werte und deren Standardabweichungen hinsichtlich der verschiedenen Skalen dargestellt. Zusätzlich ist der Range der rwg-Werte der 129 Teams angegeben. Tabelle 45: Angaben zum Teamagreement: Kennwerte der rwg Skala s_is s_iia s_iib s_im s_ic s_trans s_behav s_konstr s_nb s_sf s_val s_instr s_se s_vertrges s_com Anmerkung: M = Mittelwert Maximum

M 0,81 0,75 0,79 0,78 0,72 0,85 0,89 0,79 0,75 0,90 0,82 0,77 0,85 0,84 0,63 der rwg-Werte; SD

SD

min

max

0,16 0,20 1,00 0,25 - 0,56 1,00 0,22 - 0,56 1,00 0,26 - 0,89 1,00 0,21 - 0,03 1,00 0,15 0,00 1,00 0,08 0,54 1,00 0,16 0,16 1,00 0,20 - 0,07 1,00 0,07 0,59 1,00 0,15 0,18 1,00 0,21 - 0,36 1,00 0,13 0,10 1,00 0,17 - 0,18 1,00 0,30 - 0,80 1,00 = Standardabweichung; min = Minimum; max =

Bis auf die Skala Commitment (s_com) weisen alle Skalen im Mittel Teamaggreements rwg > 0,70 auf und können damit im Falle der Skalen Idealized Influence attributed, Idealized Influence behavior, Inspirational Motivation, Individualized Consideration, konstruktive Gedankenmusterstrategien, natürliche Belohnungsstrategien und Instrumentalität (rwg = 0,75 bis rwg = 0,79) als befriedigend eingeschätzt werden (Nunally, 1978). Allen weiteren Skalen (rwg = 0,81 bis rwg = 0,89) kann darüber hinaus im Mittel eine gute Übereinstimmung zugeschrieben werden. Die Skala Selbstführung gesamt besitzt mit einem rwg = 0,90

Ergebnisteil

175

im Mittel sogar ein sehr gutes Teamagreement. Die Betrachtung der min-Werte macht jedoch deutlich, dass einige der Teams nur eine sehr geringe Übereinstimmung aufweisen. Negative rwg-Werte könnten dann auftreten, wenn die beobachtete Varianz größer ist als die erwartete Varianz. In diesem Falle sollten die negativen Werte gemäß James et al. (1984) gleich 0,00 gesetzt werden, da derartig große beobachtete Varianzen für eine geringe Übereinstimmung sprechen. Trotz der durchschnittlich guten Übereinstimmungen sprechen diese Ergebnisse dafür, dass in einigen Teams die Voraussetzungen für eine Aggregation nicht erfüllt werden. Dies sollte bei der Interpretation der korrelativen Analysen auf Gruppenebene berücksichtigt werden.

6.1.6 Vergleich Online- vs. Papierversion Um zu überprüfen, ob hinsichtlich der zentralen Variablen Unterschiede in der Beantwortung zwischen der Online- und der Papierversion des Fragebogens bestehen, werden verschiedene Analysen vorgenommen. Die Papierversion wurde nur in einem der teilnehmenden Unternehmen genutzt. Von den insgesamt N = 243 Teammitgliedern dieses Unternehmens nutzten N = 167 die Papierversion. Von daher wird zur Untersuchung nur diese Substichprobe herangezogen, um zu prüfen, ob sich Unterschiede aufgrund der Art der Befragung ergeben. Würde die Gruppe der Papierversionen im Vergleich zur Gesamtstichprobe getestet, könnten mögliche Unterschiede auch auf die Substichprobe des Unternehmens zurückzuführen sein. Im ersten Schritt werden die Variablen zu den zentralen Konstrukten transformationale Führung, Selbstführung, Motivation und Erfolg mittels t-Tests auf Mittelwertunterschiede hin untersucht. Dabei wird die allgemeine Nullhypothese getestet, dass sich die beiden Gruppen hinsichtlich der Ausprägung auf den verschiedenen Variablen nicht unterschieden. Dieses sogenannte „Multiple Testen“ erfordert eine Alpha-Adjustierung, die nach der Bonferoni-Korrektur durchgeführt wird (Bortz, 2005). Nach dieser Korrektur wird jeder Signifikanztest mit einem korrigierten Į-Fehler-Niveau Į' durchgeführt, wobei Į' = Į/m (m stellt dabei die Anzahl der durchgeführten Tests dar) entspricht. Da für den Vergleich zwischen der Online- und der Papierversion insgesamt elf t-Tests für die verschiedenen Variablen durchgeführt werden, ergibt sich ein Signifikanzniveau von Į' = 0,05/11 = 0,0045. Tabelle 46 macht deutlich, dass keine systematischen Unterschiede zwischen den beiden Gruppen Online (N = 76) bzw. Papier (N = 167) bestehen, da sich die beiden Gruppen in keinem der t-Tests nach dem adjustierten Į' signifikant voneinander unterscheiden. Dennoch sind die Mittelwerte der Online-

176

Ergebnisteil

Gruppe in den meisten Fällen nominal höher ausgeprägt als in der PapierGruppe. Die Mittelwertunterschiede zwischen den Gruppen erweisen sich jedoch als relativ gering (DiffOnline-Papier = 0,2 bis DiffOnline-Papier 0,3). Diese geringen Differenzen werden durch relativ niedrige Effektstärken von d = 0,27 bis d = 0,39 bestätigt, die nach Bortz und Döring (2005) nur auf einen kleinen Effekt hinweisen. Tabelle 46: t-Tests zur Überprüfung von Unterschieden bei der Art der Beantwortung Variable

Gruppe

N

M

SD

t

p(t)

d

Transformationale Führung Verhaltensorientierte Strategien Konstruktive Gedankenmusterstrategien Natürliche Belohnungsstrategien Selbstführung

Online 76 3,04 0,77 -0,26 0,80 -0,03 Papier 167 3,06 0,61 Online 76 3,40 0,55 2,69 0,01 0,37 Papier 167 3,20 0,52 Online 76 3,26 0,79 1,55 0,12 0,21 Papier 167 3,11 0,70 Online 76 3,48 0,62 1,27 0,21 0,18 Papier 167 3,36 0,75 Online 76 3,36 0,54 2,46 0,02 0,34 Papier 167 3,19 0,51 Valenz Online 76 4,20 0,54 2,62 0,01 0,37 Papier 167 3,97 0,67 Instrumentalität Online 76 3,63 0,80 2,89 0,01 0,39 Papier 167 3,33 0,73 Selbstwirksamkeit Online 76 4,02 0,61 2,82 0,01 0,38 Papier 167 3,79 0,55 Vertrauen Online 76 3,83 0,76 2,06 0,04 0,27 Papier 167 3,64 0,66 Commitment Online 76 3,90 1,02 0,65 0,52 0,09 Papier 167 3,82 0,81 Leistung Online 76 85,30 12,60 -1,52 0,13 -0,02 Papier 167 87,77 11,33 Anmerkungen: N = Anzahl der Teammitglieder; M = Mittelwert; SD = Standardabweichung; t = t – Wert; p(t) = Signifikanzniveau (zweiseitig); d = Effektstärke

Um ausschließen zu können, dass die Art der Beantwortung einen Einfluss auf die Zusammenhänge zwischen den zentralen Konstrukten ausübt, werden im zweiten Schritt Partialkorrelationen zwischen den UVn (transformationale Führung, Selbstführung, Motivation) und den AVn (Leistung und Commitment) berechnet. Diese werden um den Einfluss der Art der Beantwortung bereinigt. Da die Partialkorrelationen in ihrer Höhe denen der bivariaten Korrelationen entsprechen, kann davon ausgegangen werden, dass die Unterschiede hinsichtlich der Art der Beantwortung keine verzerrenden Wirkungen auf die Zusammenhänge besitzen. Aus diesem Grunde werden die Fragebögen aller Teilneh-

177

Ergebnisteil

menden gleich behandelt und ohne Ausschluss für die weiteren Analysen herangezogen.

6.1.7 Substichprobenspezifische Unterschiede Im Abschnitt 5.4 wurde bereits angeführt, dass eines der teilnehmenden Unternehmen übermäßig stark in der vorliegenden Stichprobe vertreten war (N = 243), was als potenzielles Problem für die weiteren Analysen identifiziert wurde. Aus diesem Grund soll diese Substichprobe, die bereits im vorausgehenden Abschnitt hinsichtlich substichprobeninterner Unterschiede in der Art der Beantwortung überprüft wurde, hinsichtlich der zentralen Variablen mit der restlichen Gesamtstichprobe verglichen werden. Dafür wird wie in Abschnitt 6.1.6 im ersten Schritt ein t-Test auf Mittelwertunterschiede hinsichtlich der für die Untersuchung zentralen Variablen vorgenommen. Tabelle 47: t-Tests zur Überprüfung von Unterschieden hinsichtlich einer Substichprobe Variable Transformationale Führung Verhaltensorientierte Strategien Konstruktive Gedankenmusterstrategien Natürliche Belohnungsstrategien Selbstführung

Gruppe

N

M

SD

t

p(t)

d

gesamt 438 3,35 0,61 5,97 0,00 0,47 sub 243 3,05 0,67 gesamt 438 3,63 0,52 8,70 0,00 0,68 sub 243 3,27 0,54 gesamt 438 3,40 0,71 4,18 0,00 0,33 sub 243 3,16 0,73 gesamt 438 3,52 0,80 1,93 0,05 0,16 sub 243 3,40 0,72 gesamt 438 3,54 0,49 7,38 0,00 0,59 sub 243 3,24 0,52 Valenz gesamt 438 4,22 0,60 3,70 0,00 0,29 sub 243 4,04 0,64 Instrumentalität gesamt 438 3,67 0,68 4,41 0,00 0,35 sub 243 3,42 0,76 Selbstwirksamkeit gesamt 438 4,03 0,57 3,64 0,00 0,30 sub 243 3,86 0,58 Vertrauen gesamt 438 3,98 0,65 5,25 0,00 0,41 sub 243 3,70 0,70 Commitment gesamt 438 3,51 0,99 -4,41 0,00 -0,36 sub 243 3,85 0,88 Leistung gesamt 438 88,28 11,92 1,35 0,18 0,11 sub 243 87,00 11,78 Anmerkungen: gesamt = Gesamtstichprobe; sub = Substichprobe; N = Anzahl der Teammitglieder; M = Mittelwert; SD = Standardabweichung; t = t – Wert; p(t) = Signifikanzniveau (zweiseitig); d = Effektstärke

178

Ergebnisteil

Da hier erneut eine allgemeine Unterschiedshypothese mit Hilfe multipler t-Tests untersucht werden soll, ist eine Alpha-Adjustierierung nach der BonferoniKorrektur notwendig (Bortz, 2005). Da wie in Abschnitt 6.1.6 elf Variablen parallel getestet werden, ergibt sich ein Signifikanzniveau von Į' = 0,05/11 = 0,0045. Aus Tabelle 47 wird deutlich, dass sich die beiden Gruppen hinsichtlich fast aller von den Mitarbeitern eingeschätzten Variablen signifikant voneinander unterscheiden. Die Mittelwerte der UVn und vermittelnden Variablen erweisen sich dabei jeweils in der Substichprobe als geringer ausgeprägt. Das Commitment hingegen ist in der Substichprobe höher ausgeprägt als in der Gesamtstichprobe. Die absoluten Differenzen zwischen den beiden Vergleichsgruppen sind jedoch relativ gering (Diffgesamt-sub = 0,12 bis 0,36). Im Einklang hiermit zeigt sich, dass die Effektstärken bis auf zwei Ausnahmen mit Werten d < 0,5 nur als gering einzuschätzen sind (Bortz & Döring, 2005). Da im Rahmen der vorliegenden Untersuchung nicht einzelne Variablen von Interesse sind und Unterschiede in der Ausprägung der Variablen erwünscht sind, um eine Varianz innerhalb eines Merkmals zu erhalten, wird im zweiten Schritt überprüft, ob sich die gefundenen Unterschiede zwischen der Substichprobe und der restlichen Gesamtstichprobe auf die Zusammenhänge zwischen den zentralen Variablen auswirken. Hierzu werden wie in Abschnitt 6.1.7 Partialkorrelationen zwischen den UVn und AVn berechnet. Als Kontrollvariable wird die Dummykodierung „gesamt – sub“ genutzt und die untersuchten Zusammenhänge um diesen Einfluss bereinigt. Die Ergebnisse zeigen, dass die Partialkorrelationen nur minimal von den bivariaten Korrelationen der Gesamtstichprobe abweichen. Aus diesem Grunde wird für die weiteren Analysen davon ausgegangen, dass die stichprobenspezifischen Unterschiede hinsichtlich einzelner Variablen keinen Einfluss auf die nachfolgenden Analysen nehmen.

6.2 Untersuchung der korrelativen Zusammenhänge Im Folgenden werden die Zusammenhänge zwischen den Variablen betrachtet. Im ersten Schritt werden die Ergebnisse der Korrelationsanalyse auf Gruppenebene dargestellt, da die Untersuchung vor dem Gruppenhintergrund stattgefunden hat und neben der Individualebene auch Zusammenhänge mit gruppenbezogenen Konstrukten von Interesse sind. Der zweite Schritt dient der Überprüfung der Zusammenhänge auf Individualebene.

Ergebnisteil

179

6.2.1 Korrelationsanalyse auf Gruppenebene In Tabelle 48 werden die Korrelationen zwischen den Erfolgsvariablen, den Input- und den Prozessvariablen auf Gruppenebene dargestellt. Da auf Gruppenebene teambezogene Variablen eine wichtige Rolle spielen, sind zudem die Zusammenhänge der einzelnen Variablen mit der Teamgröße, dem Teamalter und zwei Virtualitätsaspekten aufgeführt. Hinsichtlich der fremd eingeschätzten Leistung zeigen sich signifikant positive Zusammenhänge mit allen vier VIST-Variablen (r = 0,23; p < 0,01 bis r = 0,27; p < 0,01), die damit in die erwartete Richtung weisen. Entgegen der Annahme zeigen sich keine signifikanten Zusammenhänge mit der transformationalen Führung und der Selbstführung. Zudem sind die meisten Korrelationen negativ ausgerichtet. Das Commitment steht mit allen transformationalen Skalen erwartungsgemäß in einem positiven Zusammenhang (r = 0,07; n.s. bis r = 0,30; p < 0,01), der sich bis auf die Korrelation mit der Skala Intellectual Stimulation (r = 0,07) als signifikant erweist. Weiterhin korreliert das Commitment mit allen VIST-Variablen (r = 0,15; p < 0,10 bis r = 0,42; p < 0,01) signifikant positiv, während die Zusammenhänge zur Selbstführung zwar wie erwartet positiv gerichtet sind, aber nicht signifikant werden. Zwischen der transformationalen Führung und der Selbstführung bestehen entsprechend der Annahmen positive Korrelationen (r = 0,04; n.s. bis r = 0,48; p < 0,01), die überwiegend signifikant werden. Ebenso zeigen sich hohe positive Korrelationen zwischen den transformationalen Skalen und den VIST-Variablen. Das Gesamtmaß der transformationalen Führung korreliert mit allen vier motivationalen Variablen signifikant positiv (r = 0,23; p < 0,01 bis r = 0,48; p < 0,01). Die Variablen zur Selbstführung korrelieren signifikant positiv mit der Valenz (r = 0,15; p < 0,10 bis r = 0,37; p < 0,01), der Instrumentalität (r = 0,21; p < 0,05 bis r = 0,31; p < 0,01) und der Selbstwirksamkeit (r = 0,15; p < 0,10 bis r = 0,26; p < 0,01). Der Zusammenhang mit dem Vertrauen erweist sich hingegen als deutlich geringer (r = -0,08; n.s. bis r = 0,16; p < 0,10) und wird nur in Bezug auf die verhaltensorientierten Strategien signifikant (r = 0,16; p < 0,10). Auf der Gruppenebene sind zudem insbesondere die teambezogenen Variablen von Interesse. Sowohl die Teamgröße als auch das Teamalter korrelieren überwiegend negativ mit den Input- und Prozessvariablen (siehe Tabelle 48).

Anmerkungen:

0,38** 0,15† 0,20* 0,38**

0,47** 0,28** 0,38** 0,41**

0,48** 0,17† 0,21* 0,41**

0,43** 0,21* 0,28** 0,43**

0,27** 0,04 0,10 0,20*

0,36** 0,14 0,21* 0,33**

0,34** 0,13 0,20* 0,30**

0,46** 0,18** 0,29** 0,38**

11

0,40** 0,13 0,25** 0,34**

10

0,37** 0,15† 0,13 0,31**

9

0,62** 0,79** 0,69** 0,65** 0,76** 0,68** 0,86** 0,86** 0,90** 0,87**

8

0,65** 0,72** 0,73** 0,80** 0,89**

7

N = 129; † p < 0,10; * p < 0,05; ** p < 0,01 (zweiseitig).

1 2 3 4 5 6 Erfolg 1 Leistung fremd 2 Commitment -0,10 Teambezog. Variablen 3 Teamgröße -0,12 -0,08 4 Teamalter 0,05 0,18† -0,02 5 Virtualität VG -0,05 0,03 0,05 -0,24* 6 Virtualität Team -0,08 0,00 0,18* -0,24* 0,84** Transformat. Führung 7 Ideal. Infl. attr. -0,02 0,30** 0,09 -0,28** 0,02 0,07 8 Ideal. Infl. beh. -0,16† 0,20* 0,01 -0,24* 0,08 0,13 9 Intell. Stimul. -0,11 0,07 -0,07 -0,32** -0,03 -0,05 10 Inspirat. Motiv. -0,04 0,23* 0,01 -0,33** 0,05 0,03 11 Individual Cons. -0,03 0,17† -0,04 -0,19† -0,08 -0,07 12 Transf. Führ. ges. -0,08 0,22* 0,00 -0,31** 0,01 0,03 Selbstführung 13 Verhaltensor. Str. 0,01 0,08 -0,10 -0,42** 0,18** 0,24** 14 Konstr. Ged. Str. -0,16† 0,06 -0,05 -0,19† 0,07 0,09 15 Natürl. Bel. Str. -0,09 0,14 -0,01 -0,16 0,20* 0,24** 16 Selbstführ. ges. -0,08 0,10 -0,08 -0,40** 0,11 0,22** Motivation 17 Valenz 0,23** 0,42** -0,20* -0,15 0,09 0,02 18 Instrumentalität 0,27** 0,26** -0,21* -0,01 0,03 -0,03 19 Selbstwirksamkeit 0,26** 0,20** -0,08 -0,13 -0,03 -0,09 20 Vertrauen 0,24** 0,15† 0,26** -0,14 0,00 -0,11 13 14 15

0,48** 0,23** 0,31** 0,44**

0,37** 0,30** 0,28** 0,16†

0,15† 0,21* 0,15† -0,08

0,15† 0,21* 0,15† 0,01

0,44** 0,14 0,58** 0,21* 0,40** 0,41** 0,36** 0,92** 0,84** 0,57**

12

17

18

19

0,32** 0,31** 0,57** 0,26** 0,64** 0,60** 0,07 0,57** 0,32** 0,43**

16

Tabelle 48: Pearson-Korrelationen zwischen den Inputvariablen, den Prozessvariablen und den Leistungsmaßen auf Gruppenebene

180 Ergebnisteil

Ergebnisteil

181

Dabei sind vor allem die Zusammenhänge bezüglich des Teamalters signifikant. Hinsichtlich der Virtualität wird deutlich, dass beide Maße (Virtualität bezogen auf den Teamleiter und Virtualität bezogen auf das Team) hoch miteinander korrelieren (r = 0,84; p < 0,01). Von daher ergeben sich auch sehr ähnliche Tendenzen in Bezug auf die Zusammenhänge mit den anderen Variablen. Beide Maße zeigen mit der Selbstführung überwiegend signifikant positive Korrelationen (r = 0,07; n.s. bis r = 0,24; p < 0,01), während die Zusammenhänge mit den anderen Variablen deutlich geringer und nicht signifikant sind.

6.2.2 Korrelationsanalyse auf Individualebene Im Folgenden werden die Zusammenhänge zwischen den Input-, den Prozessund den Outputvariablen auf Individualebene betrachtet (siehe Tabelle 49). Um die Validität der Leistungseinschätzung durch den Vorgesetzten überprüfen zu können, wird neben der fremd eingeschätzten Leistung auch die selbst eingeschätzte Leistung untersucht. Die Korrelation zwischen den beiden Leistungseinschätzungen ist signifikant positiv (r = 0,23; p < 0,01). Die fremd eingeschätzte Leistung steht offensichtlich in keinem Zusammenhang zum Commitment (r = - 0,02; n.s.) und weist auch mit einem Großteil der transformationalen Variablen keine signifikanten Korrelationen auf. Zudem ist der Zusammenhang zwischen der fremd eingeschätzten Leistung und der Variable Idealized Influence behavior entgegen der Erwartung signifikant negativ ausgeprägt. Die Höhe des Zusammenhangs erweist sich jedoch mit r = - 0,08 (n.s.) als sehr gering. Weiterhin zeigen sich auch mit den Selbstführungsvariablen keine signifikanten Zusammenhänge. Die Korrelationen sind mit r = - 0,01 (n.s.) bis r = 0,03 (n.s.) darüber hinaus sehr gering. Mit den VIST-Variablen korreliert die fremd eingeschätzte Leistung hingegen erwartungskonform signifikant positiv (r = 0,11; p < 0,01 bis r = 0,17; p < 0,01). Die selbst eingeschätzte Leistung steht mit der Outputgröße Commitment in einem signifikant positiven Zusammenhang (r = 0,21; p < 0,01). Ebenso erweisen sich alle Korrelationen mit den Variablen der transformationalen Führung als positiv (r = 0,06; n.s. bis r = 0,11; p < 0,01), wobei einschränkend angeführt werden muss, dass diese insgesamt nur relativ gering ausgeprägt sind und in zwei Fällen (Idealized Influence behavior und Intellectual Stimulation) mit jeweils r = 0,06 nicht signifikant sind.

5

0,07 0,14** -0,02 0,06 -0,02 0,05 0,16** 0,08* 0,16** 0,16** 0,01 -0,03 -0,08* -0,06

0,03 0,08* -0,05 0,03 -0,04 0,01 0,15** 0,03 0,09* 0,12** 0,03 -0,02 -0,04 -0,01

(--) 0,77** (--)

4

0,32** 0,17** 0,19** 0,30** 0,28** 0,15** 0,16** 0,33**

0,33** 0,18** 0,25** 0,39**

(0,70) 0,54** 0,73** 0,53** 0,81**

7

0,24** 0,12** 0,09* 0,21**

(0,74) 0,60** 0,63** 0,64** 0,68** 0,86**

6 9

10 11

0,27** 0,14** 0,21** 0,35**

0,24** 0,13** 0,13** 0,23** 0,31** 0,19** 0,24** 0,38**

0,32** 0,15** 0,11** 0,28** 0,25** 0,15** 0,20** 0,34**

0,17** 0,08* 0,11** 0,16**

0,35** 0,19** 0,28** 0,43**

0,31** 0,15** 0,15** 0,28**

(0,76) 0,60** (0,83) 0,69** 0,53** (0,75) 0,82** 0,84** 0,83** (0,92)

8

13 14 15

0,34** 0,29** 0,32** 0,17**

0,24** 0,24** 0,22** 0,08*

0,14** 0,18** 0,20** 0,12**

0,34** 0,31** 0,32** 0,15**

(0,84) 0,55** (0,87) 0,35** 0,29** (0,67) 0,90** 0,83** 0,51** (0,90)

12 17

18

19

(0,80) 0,45** (0,77) 0,48** 0,53** (0,76) 0,45** 0,24** 0,38** (0,94)

16

N = 681, in der Diagonale in Klammern sind die Reliabilitäten (Cronbachs Alpha) angegeben; TL = Teamleiter, † p < 0,10; Anmerkungen: * p < 0,05; ** p < 0,01 (zweiseitig).

1 2 3 Erfolg 1 Leistung fremd (--) 2 Leistung selbst 0,23** (--) 3 Commitment -0,02 0,21** (0,89) Teambezog. Variablen 4 Virtualität TL 0,13** -0,17** 0,02 5 Virtualität Team -0,15** -0,17** 0,03 Transformat. Führung 6 Ideal. Infl. attr. -0,01 0,11** 0,27** 7 Ideal. Infl. beh. -0,08* 0,06 0,23** 8 Intell. Stimul. -0,04 0,06 0,14** 9 Inspirat. Motiv. -0,04 0,11** 0,24** 10 Individual Cons. 0,05 0,10** 0,18** 11 Transf. Führ. ges. -0,03 0,11** 0,26** Selbstführung 12 Verhaltensor. Str. 0,03 0,15** 0,18** 13 Konstr. Ged. Str. 0,01 0,14** 0,16** 14 Natürl. Bel. Str. -0,01 0,07 0,15** 15 Selbstführ. ges. 0,02 0,16** 0,20** Motivation 16 Valenz 0,11** 0,26** 0,41** 17 Instrumentalität 0,17** 0,37** 0,29** 18 Selbstwirksamkeit 0,13** 0,38** 0,22** 19 Vertrauen 0,13** 0,14** 0,22**

Tabelle 49: Pearson-Korrelationen zwischen den Inputvariablen, den Prozessvariablen und den Leistungsmaßen auf Individualebene

182 Ergebnisteil

Ergebnisteil

183

Zwischen der selbst eingeschätzten Leistung und den Selbstführungsvariablen zeigen sich gemäß der Erwartung überwiegend signifikant positive Zusammenhänge, die zwischen r = 0,07 (n.s.; natürliche Belohnungsstrategien) und r = 0,16 (p < 0,01) (Selbstführung gesamt) schwanken. Weiterhin erweisen sich die Korrelationen mit den VIST-Variablen mit Werten zwischen r = 0,14; p < 0,01 (Vertrauen) bis r = 0,38; p < 0,01 (Selbstwirksamkeit) ausnahmslos als signifikant positiv. Das Commitment der Mitarbeiter korreliert erwartungskonform mit allen Variablen der transformationalen Führung, der Selbstführung und der Motivation signifikant positiv. Dabei schwankt die Höhe der Korrelationen zwischen r = 0,14 (p < 0,01; Intellectual Stimulation) und r = 0,41 (p < 0,01; Valenz). Die Variablen der transformationalen Führung korrelieren signifikant positiv mit denen der Selbstführung, was der Erwartung entspricht. Die Zusammenhänge zwischen der Gesamtskala transformationale Führung und den Selbstführungsvariablen schwanken dabei zwischen r = 0,15 (p < 0,01) und r = 0,31 (p < 0,01). Mit den VIST-Variablen bestehen ebenfalls signifikant positive Korrelationen, die hinsichtlich der Gesamtskala transformationale Führung zwischen r = 0,19 (p < 0,01; Instrumentalität) und r = 0,43 (p < 0,01; Vertrauen) variieren. Auch zwischen den Variablen der Selbstführung und den VIST-Variablen zeigen sich die erwarteten positiven Zusammenhänge, die alle signifikant korrelieren. Es wird jedoch wie bereits auf der Gruppenebene deutlich, dass die Zusammenhänge in Bezug auf die Valenz (r = 0,14; p < 0,01 bis r = 0,34; p < 0,01), die Selbstwirksamkeit (r = 0,18; p < 0,01 bis r = 0,31; p < 0,01) und die Instrumentalität (r = 0,20; p < 0,01 bis r = 0,32; p < 0,01) höher sind als in Bezug auf das Vertrauen (r = 0,08; p < 0,05 bis r = 0,17; p < 0,01). Für die Untersuchung der Fragestellung sind weiterhin die Zusammenhänge mit der Virtualität von Interesse. Hierbei zeigt sich, dass die beiden Virtualitätsmaße auch auf Individualebene in einem hohen Zusammenhang zueinander stehen (r = 0,77; p < 0,01). Die Virtualität bezogen auf den Vorgesetzten weist im Zusammenhang mit den Skalen der transformationalen Führung nur sehr geringe Korrelationen auf (r = - 0,05; n.s. bis r = 0,08; p < 0,05). Diese wird nur für die Variable Idealized Influence behavior (r = 0,08; p < 0,05) signifikant. Hinsichtlich der Selbstführungsvariablen zeigen sich höhere Korrelationen. Diese variieren zwischen r = 0,03 (n.s.) und r = 0,15 (p < 0,01) und werden bis auf den Zusammenhang mit den konstruktiven Gedankenmusterstrategien signifikant (r = 0,03; n.s.). Mit den VIST-Variablen zeigen sich hingegen keine Zusammenhänge (r = - 0,04; n.s. bis r = 0,03; n.s.). Die Virtualität bezogen auf das Team weist sehr ähnliche Tendenzen bezüglich der Korrelationen zwischen den einzelnen Variablen auf (vgl. Tabelle 49), weshalb auf eine genauere Beschreibung an dieser Stelle verzichtet wird.

184

Ergebnisteil

6.3 Vorbereitung der Strukturgleichungsanalysen Bevor die Hypothesen anhand von SEM überprüft werden können, gilt es, einige Vorbereitungen zu treffen. Zunächst wird untersucht, ob die Voraussetzungen für die Verwendung dieser Methode gegeben sind. Im Anschluss wird das Parceling der Items der transformationalen Führung vorgestellt und abschließend die Power für die untersuchten Modelle bestimmt.

6.3.1 Überprüfung der multivariaten Voraussetzungen Hinsichtlich der Skalenwerte ergibt sich ein gemischtes Bild in Bezug auf die univariaten Annahmen der Normalverteilung (siehe Tabelle 50). Die Skalen, bei denen mindestens ein Indikator deutlich von der Annahme der Normalverteilung abweicht, wurden weiteren Analysen vorausgehend transformiert. Da offensichtlich keine wesentlichen Abweichungen von der Normalverteilung vorliegen, war eine SQRT-Transformation jeweils ausreichend. Aus der Spalte Transformation ist zu entnehmen, welche der Variablen durch eine SQRT-Transformation hinsichtlich der Kennwerte verbessert werden konnten. Nach der Transformation betrug die Schiefe der transformierten Variablen Sch < 0,25 und der Exzess lag bei Ex < 0,70. Tabelle 50: Schiefe und Exzess der Skalen Code

Skala

Ex

z-Wert Ex

1,33

0,43

2,26

- 0,08

- 0,85

0,02

0,11

- 0,21

- 2,23

0,29

1,55

- 0,33

- 3,51

<0,01

0,19

1,02

<0,01

0,61

3,26

0,12

0,64

Sch

z-Wert Sch

0,12

p

p

Transform.

Uvn

s_instr

Transformat. Führung Verhaltensoriert. Str. Konstr. Gedankenmust. Str. Natürliche Belohnungsstr. Instrumentalität

- 0,26

- 2,77

s_se

Selbstwirksamkeit

- 0,18

- 1,91

Avn s_com

Commitment

- 0,50

- 5,32

<0,001

- 0,28

- 1,50

s_leistfr

Leistung fremd

- 1,25

- 13,30

<0,001

1,92

10,27

s_trans s_behav s_konstr s_nb

<0,01

SQRT <0,001

SQRT

Anmerkungen: Sch = Schiefe; p = Signifikanzniveau; Ex = Exzess; Transform. = Art der Transformation

185

Ergebnisteil

Da die Variablen in die Untersuchungsmodelle in verschiedenen Konstellationen eingehen (eine genauere Beschreibung der Modelle erfolgt in den Abschnitten 6.4 und 6.5), ergeben sich für die einzelnen Modelle verschiedene Kennwerte für die Multivariate Normalverteilung. Die Untersuchung der multivariaten Normalverteilung erfolgt jeweils im Rahmen der Berechnung der Modelle in Amos und wird im jeweiligen Abschnitt unter der Überprüfung der Voraussetzungen dargestellt. Im letzten Schritt wird die Multikollinearität der UVn überprüft. Zunächst werden dazu die bivariaten Korrelationen der einzelnen Variablen betrachtet (siehe tabelle 51). Diese schwanken zwischen 0,08 und 0,73 Auch wenn relativ hohe Korrelationen zwischen den Skalen der transformationalen Führung bestehen, erweist sich nur die Korrelation zwischen der Skala Idealized Influence behavior und der Skala Intellectual Motivation mit einem Wert von r = 0,73 minimal höher als der von Tabachnick und Fidell (Tabachnick & Fidell, 2005) angeführte kritische Wert r > 0,70. Da die einzelnen Skalen jedoch als Gesamtskala transformationale Führung in die weiteren Analysen eingehen, erweist sich diese Korrelation als nicht problematisch. Zur Kollinearitätsdiagnose werden weiterhin die Toleranz und der VIF-Wert herangezogen, die in Tabelle 51 dargestellt sind. Tabelle 51: Multikollinearitätsdiagnose Item/Skala

Toleranz

VIF

s_trans 0,86 1,16 s_behav 0,59 1,70 s_konstr 0,68 1,47 s_nb 0,85 1,17 instr_1 0,68 1,48 instr_2 0,49 2,05 instr_3 0,50 1,99 se_1 0,60 1,67 se_2 0,64 1,56 se_3 0,56 1,78 Anmerkungen: VIF = Variance Inflation Faktor

Die Tatsache, dass keiner der vorliegenden Toleranzwerte unterhalb des kritischen Wertes von Toleranz = 0,4 liegt und nur der VIF-Wert für das Items instr_2 den Wert von 2,00 mit VIF = 2,05 knapp übertrifft, sprechen gegen das Vorliegen von Multikollinearität. Neben diesen Werten sollte jedoch zusätzlich der Kondition-Index zur Beurteilung herangezogen werden. Dieser liegt mit einem Wert von 29,92 unterhalb das kritischen Wertes von 30, was ebenfalls

186

Ergebnisteil

gegen Multikollinearität spricht. Zusammenfassend kann damit das Vorliegen einer Mulitikollinearität ausgeschlossen werden und die Voraussetzung als erfüllt angesehen werden.

6.3.2 Parceling Da aufgrund der Ergebnisse der Itemanalyse in Abschnitt 6.1.4.1 die angenommene fünffaktorielle Struktur nicht aufrechterhalten werden kann und die transformationalen Skalen zu einer übergeordneten Skala zusammengefasst werden, würde das latente Konstrukt transformationale Führung im SEM durch 20 manifeste Variablen repräsentiert werden. Dies würde die Komplexität des Modells stark erhöhen und eine Identifizierbarkeit des Modells erschweren. Außerdem würde zusammen mit den weiteren manifesten Variablen die empfohlene Anzahl von 30 überstiegen, die als Grenze befriedigender Anpassungen gilt (Jöreskog & Sörbom, 1986). Aus diesem Grunde sollen die einzelnen Items der Skala transformationale Führung zu drei Parcels (siehe Abschnitt 4.5.6.3) zusammengefasst werden. Tabelle 52: Parcelbildung Item FL Parcel ic_4 0,776 1 iia_4 0,762 2 im_3 0,760 3 iia_1 0,732 3 is_4 0,714 2 im_4 0,685 1 ic_1 0,677 1 iib_4 0,666 2 is_3 0,649 3 iib_2 0,642 3 iia_3 0,626 2 im_2 0,621 1 im_1 0,612 1 is_2 0,584 2 iib_3 0,542 3 ic_3 0,539 3 is_1 0,471 2 iia_2 0,398 1 ic_2 0,376 1 iib_1 0,360 2 Anmerkungen: FL = Faktorladung; Parcel = Zuordnung zu einem der Parcel

187

Ergebnisteil

Hierfür wird die Item-to-Construct Balance-Methode herangezogen, mit Hilfe derer sich Itemparcels generieren lassen, die in einer ausgewogenen Relation zum Konstrukt stehen. Als Grundlage für die Zuordnung werden die standardisierten Faktorladungen aus der in Abschnitt 6.1.4.1 durchgeführten CFA des einfaktoriellen Modells genutzt und absteigend nach der Höhe der Faktorladungen sortiert. Aufgrund dieser Werte wird dann eine ausgeglichene Zuordnung zu den drei Parcels vorgenommen, die aus Tabelle 52 deutlich wird. Zur Berechnung der Parcels werden anschließend die Mittelwerte über die jeweils zugeordneten Items gebildet. Tabelle 53 gibt einen Überblick über die Kennwerte der Parcels und macht deutlich, dass die drei Parcels, wie beabsichtigt, sehr ausgeglichen konstruiert wurden. Tabelle 53: Itemkennwerte der Parcels Parcel

M

SD

trans_p1 3,25 0,69 trans_p2 3,28 0,65 trans_p3 3,21 0,73 Anmerkungen: M = Mittelwert; SD = Standardabweichung

Die Mittelwerte schwanken zwischen M = 3,21 und M = 3,28, und auch die Standardabweichungen variieren nur in dem geringen Spielraum zwischen SD = 0,65 und SD = 0,73.

6.3.3 Powerbestimmung Vor der Interpretation der Ergebnisse der SEM ist es notwendig, die Power der Modelle zu betrachten. Die Bestimmung erfolgt anhand der Tabellen von MacCallum et al. (1996). Als Signifikanzniveau wird standardgemäß ein Į = 0,05 zugrunde gelegt. Darüber hinaus werden die Stichprobengröße und die Anzahl der Freiheitsgrade des zu untersuchenden Modells benötigt. Um den Tabellen die Größe der Power entnehmen zu können, werden die Freiheitsgrade der Modelle auf Zehnerschritte gerundet, da für die Bestimmung der Power in den Tabellen nur Freiheitsgrade in Zehnerabstufungen angegeben sind. Da die Vergleichsmodelle nur hinsichtlich der Stellung der Selbstführung variieren und die anderen Parameter konstant bleiben, besitzen die drei Vergleichsmodelle für die AVn (Leistung und Commitment) jeweils die gleiche Anzahl an Freiheitsgraden. Ebenso verändert sich die Anzahl an Freiheitsgeraden nicht, wenn die Modelle alternativ für die unterschiedlichen Motivationsaspekte (Instrumentalität und Selbstwirksamkeit) getestet werden, da auch in diesem Falle die Parameterzahl

188

Ergebnisteil

unverändert bleibt (siehe Abschnitt 6.4 und 6.5.). Die von MacCallum et al. (1996) angegebene Tabelle reicht nur bis zu einem N = 500. Da die vorliegende Stichprobe diese Größe deutlich überschreitet, kann von noch größeren Powerwerten ausgegangen werden. Als Anhaltspunkte sollten die für ein N = 500 ermittelten Werte jedoch ausreichen. Die Freiheitsgrade der einzelnen Modelle sowie die entsprechenden Powerwerte für einen exakten, einen näherungsweisen und einen nicht näherungsweisen Fit sind in der Tabelle 54 aufgeführt. Tabelle 54: Powerbestimmung für die Strukturgleichungsmodelle näherungsnicht nähedf exakt Modell N df weise rungsweise ger. Modellvergleiche Leistung 681 33 30 0,962 0,951 0,943 Modellvergleiche 681 52 50 0,997 0,995 0,995 Commitment Mehrgruppenvergleiche 681 66 70 1,000 1,000 1,000 Leistung Mehrgruppenvergleiche 681 104 100 1,000 1,000 1,000 Commitment Anmerkung: N = Stichprobengröße, df = empirische Freiheitsgrade, df ger. = gerundete Freiheitsgrade, die Powerangaben sind auf eine Stichprobe von N = 500 ausgelegt

Da für alle Modelle bei den verschiedenen Powertests jeweils eine Teststärke von Power > 0,90 vorliegt, kann davon ausgegangen werden, dass ein passendes Modell auch als passend identifiziert werden wird.

6.4 Modellvergleiche Nachdem im vorausgehenden Abschnitt die Vorbereitungen für die Analyse der Hypothesen anhand von SEM getroffen wurden, werden in diesem Abschnitt die Modellvergleiche hinsichtlich der Fragestellung zur Rolle der Selbstführung im Zusammenhang mit Führung, Motivation und Erfolg (Hypothese 1 und 2) vorgenommen. Zunächst erfolgen die Modellvergleiche mit der Leistung als AV, in denen zum einen die Instrumentalität (Hypothese 1a) und zum anderen die Selbstwirksamkeit (Hypothese 1b) als motivationale Variable fungiert. Im Anschluss werden die Modellvergleiche für das Commitment als AV durchgeführt. Auch diese erfolgen zunächst für die Instrumentalität (Hypothese 2a) und anschließend für die Selbstwirksamkeit (Hypothese 2b) als motivationale Komponente.

Ergebnisteil

189

6.4.1 Modellvergleich: Leistung (Instrumentalität) In Hypothese 1a wird angenommen, dass die Selbstführung im Zusammenhang mit transformationaler Führung, Instrumentalität und Leistung als Prozessfaktor fungiert und eine motivationsbedingende Rolle einnimmt. Dies bedeutet für den Vergleich der drei Untersuchungsmodelle, dass das Modell 2 mit der Instrumentalität als vermittelnde Variable den anderen beiden Modellen überlegen ist und darüber hinaus eine gute Anpassung an die empirischen Daten besitzt. Vor der Überprüfung dieser Annahme ist es notwendig, die Multinormalverteilung der in das Modell eingehenden Daten zu überprüfen (siehe Abschnitt 4.5.6). Mit Hilfe des Mardia-Test lässt sich ein Exzess-Wert von Ex = 12,18 mit einem kritischen Wert c.r. = 10,26 ermitteln, der auf das Vorliegen einer Verletzung der Verteilungsvoraussetzung hindeutet. Die Schiefe und der Exzess der einzelnen Skalen überschreiten die von Curran et al. (1996) angeführten Höchstgrenzen jedoch nicht (siehe Tabelle 50). Hinzu kommt, dass die ML-Methode trotz einer Verletzung der Multinormalverteilung zu weniger verzerrten Schätzungen führt als verteilungsannahmefreie Methoden (Olson et al., 2000), weshalb sie trotz Verletzung der Voraussetzungen als Schätzmethode gewählt wird. In Abbildung 11 sind die drei Vergleichsmodelle mit der Spezifikation der einzelnen manifesten und latenten Variablen dargestellt14.

14 Aus Gründen der Übersichtlichkeit wurden die Fehlerterme in den Abbildungen der Modellspezifikation jeweils weggelassen.

190

Ergebnisteil

Abbildung 11: Spezifikation der Vergleichsmodelle Leistung (Motivationskomponente Instrumentalität)

Tabelle 55 macht deutlich, dass das Modell 2 die empirischen Daten erwartungsgemäß besser abbildet als die Modelle 1 und 3. Der AIC, der als Maß für den Vergleich nicht genesteter Modelle herangezogen wird, ist mit einem Wert AIC = 113,79 im Modell 2 deutlich geringer als in den Vergleichsmodellen, was für einen Vorzug dieses Modells gegenüber den anderen spricht. Weiterhin gilt es grundsätzlich, die Anpassungsgüte der Modelle zu begutachten. Obwohl alle drei Modelle im Ȥ2-Modelltest noch signifikant werden und damit bei allen die Nullhypothese einer guten Anpassung verworfen werden kann, liegt nur der Quotient des Modells 2 (Ȥ2/df = 2,12) in dem Bereich einer guten Anpassungsgüte zwischen 2 und 3 (Jöreskog & Sörbom, 1993). Darüber hinaus spricht der CFI = 0,99 für eine sehr gute Anpassung des Modells 2. Ebenso liegen der RMSEA mit einem Wert von RMSEA = 0,04 und der obere Wert des dazugehörigen Vertrauensintervalls HI90 = 0,05 unterhalb der kritischen Grenze von 0,06. Zudem entspricht der SRMR = 0,04 den Anforderungen an einen guten Modell-Fit. Auch das Modell 3 liegt hinsichtlich des CFI (0,97), des RMSEA (0,06) und des SRMR (0,07) innerhalb der geforderten Grenzen und weist damit einen guten Modell-Fit auf. Im Modell 1 spricht hingegen der RMSEA (0,07) für eine nicht optimale Anpassungsgüte, wenngleich der CFI (0,97) und der SRMR (0,09) den Anforderungen entsprechen.

191

Ergebnisteil

Zusammenfassend besitzt das Modell 2 im Vergleich zu den Modellen 1 und 3 sowohl hinsichtlich des Vergleichsmaßes nicht genesteter Modelle (AIC) als auch hinsichtlich der anderen Gütemaße einen besseren Fit und entspricht zudem bis auf den Ȥ2-Modelltest den geforderten Kriterien für einen guten Modell-Fit. Tabelle 55: Modellgüte Leistung (Motivationskomponente Instrumentalität) df p Ȥ2/df CFI RMSEA LO90 HI 90 SRMR AIC Modell Ȥ2 Modell 1 129,74 33 0,00 3,93 0,97 0,07 0,05 0,08 0,09 173,74 Modell 2 69,79 33 0,00 2,12 0,99 0,04 0,03 0,05 0,04 113,79 Modell 3 124,27 33 0,00 3,74 0,97 0.06 0,05 0,08 0,07 168,23 Anmerkung: Ȥ2 = Chi-Quadrat-Wert; df = Freiheitsgrade; p = Signifikanzniveau; CFI = ComparativeFit-Index; RMSEA = Root-Mean-Square-Error-of-Approximation; LO90 = untere Grenze des 90 %Vertrauensintervalls; HI90 = obere Grenze des 90 %- Vertrauensintervalls; SRMR = StandardizedRoot-Mean-Square-Residual; AIC = Akaike-Information-Criterion

Im Folgenden soll von daher nur auf die Faktorladungen des bevorzugten Modells 2 eingegangen werden. Tabelle 56 zeigt, dass alle nicht–standardisierten Faktorladungen auf dem p < 0,001 Niveau signifikant sind. Zudem sind alle Ladungen wie erwartet positiv ausgerichtet. Die standardisierten Faktorladungen der manifesten Variablen weisen bis auf die der natürlichen Belohnungsstrategien einen Wert Stand FL > 0,5 auf, was für einen großen Effekt spricht. Doch auch der Effekt der Variable natürliche Belohnungsstrategien (s_nb) kann noch als mittel groß bezeichnet werden. Tabelle 56: Faktorladungen des Modells 2 Leistung (Motivationskomponente Instrumentalität) Manifeste

Latente

FL

Stand FL

SE

c.r.

p

trans_p1 TFF 0,62 0,90 0,02 29,56 < 0,001 trans_p2 TFF 0,59 0,90 0,02 29,70 < 0,001 trans_p3 TFF 0,69 0,93 0,02 31,69 < 0,001 s_behav SF 1,00 0,84 s_konstr SF 0,99 0,64 0,09 11,43 < 0,001 s_nb SF 0,71 0,43 0,08 9,00 < 0,001 instr_1 INSTR 1,00 0,58 instr_2 INSTR 1,57 0,86 0,12 13,35 < 0,001 instr_3 INSTR 1,35 0,75 0,10 13,58 < 0,001 leist_fr LEIST 1,00 0,62 Latente Latente FL Stand FL SE c.r. p TFF SF 0,17 0,36 0,02 8,01 < 0,001 SF INSTR 0,42 0,40 0,06 7,08 < 0,001 INSTR LEIST 0,57 0,27 0,15 3,86 < 0,001 Anmerkung: FL = nicht-standardisierte Faktorladung; Stand FL = standardisierte Faktorladung; SE = Standardfehler; c.r. = Kritischer Wert; p = Signifikanzniveau

192

Ergebnisteil

Während diese Zusammenhänge das Messmodell widerspiegeln, stellen die Zusammenhänge zwischen den latenten Variablen das Strukturmodell dar. Hinsichtlich dieser Zusammenhänge zeigen sich etwas geringere Effekte. Der Effekt der transformationalen Führung (TFF) auf die Selbstführung kann mit einer standardisierten Faktorladung von Stand FL = 0,36 ebenso wie der Effekt der Selbstführung (SF) auf die Instrumentalität (INSTR) mit einer Faktorladung von Stand FL = 0,40 als mittelgroß bezeichnet werden. Die standardisierte Faktorladung der Instrumentalität (INSTR) auf die Leistung LEIST verfehlt mit Stand FL = 0,27 die Grenze von 0,30 nur knapp. Bei einer weniger strengen Interpretation kann dieser Effekt jedoch noch als mittel bezeichnet werden (vgl. Kline, 2005). Insgesamt gesehen bestätigt die Betrachtung der Faktorladungen die gute Modellpassung. Sowohl das Messmodell als auch das Strukturmodell weisen eindeutig signifikante Effekte auf, die in die erwartete Richtung weisen. Zusammenfassend kann die Hypothese 1a damit als bestätigt angesehen werden.

6.4.2 Modellvergleich: Leistung (Selbstwirksamkeit) In Hypothese 1b wird angenommen, dass die Selbstführung im Zusammenhang mit transformationaler Führung, Selbstwirksamkeit und Leistung als Prozessfaktor fungiert und dabei eine motivationsbedingende Rolle einnimmt. Im Rahmen des im Folgenden angestellten Modellvergleichs wird von daher angenommen, dass das Modell 2 mit der Selbstwirksamkeit als motivationale Variable und der Leistung als AV im Vergleich zu den Alternativmodellen die beste Passung aufweist und zudem einen guten Modell-Fit besitzt. Vor der Betrachtung der Modellgüte ist es notwendig, die Voraussetzung der Multinormalverteilung der in den Modellen enthaltenen Variablen zu überprüfen (siehe Abschnitt 4.5.6). Der Multivariate Exzess besitzt im Mardia-Test einen Wert von Ex = 7,55 mit einem kritischen Wert von c.r. = 6,36, woraus auf eine Verletzung der Verteilungsvoraussetzung geschlossen werden kann. Aufgrund der Tatsache, dass alle univariaten Skalenkennwerte im Rahmen der von Curran et al. (1996) benannten Obergrenzen von Sch = 2 für die Schiefe bzw. Ex = 7 für den Exzess liegen (siehe Tabelle 50) und aufgrund der Robustheit gegen die Verletzung der Verteilungsvoraussetzung (Olson et al., 2000), wird die ML-Methode genutzt. Abbildung 12 gibt einen Überblick über die Mess- und Strukturmodelle der drei Vergleichsmöglichkeiten.

Ergebnisteil

193

Abbildung 12: Spezifikation der Vergleichsmodelle Leistung (Motivationskomponente Selbstwirksamkeit)

Tabelle 57 gibt einen Überblick über die Ausprägungen der Fit-Indizes und macht die Überlegenheit des Modells 2 gegenüber den Modellen 1 und 3 deutlich. Das Vergleichsmaß für nicht-genestete Modelle (AIC) weist für das Modell 2 einen deutlich geringeren Wert (AIC = 92,42) auf als für die Alternativmodelle (Modell 1: AIC = 144,58; Modell 3: AIC = 121,84). Auch wenn alle drei Modelle hinsichtlich der anderen Fit-Indizes die grundsätzlichen Anforderungen für eine gute Anpassung erfüllen, besitzt das Modell 2 im Vergleich die beste Anpassung. So ist der Ȥ2/df – Quotient in Modell 2 mit Ȥ2/df = 1,50 am geringsten ausgeprägt. Tabelle 57: Modellgüte Leistung (Motivationskomponente Selbstwirksamkeit) Modell Ȥ2 df p Ȥ2/df CFI RMSEA LO90 HI90 SRMR AIC Modell 1 100,58 33 0,00 3,05 0,98 0,06 0,04 0,07 0,09 144,58 Modell 2 49,42 33 0,00 1,50 0,99 0,03 0,01 0,04 0,05 93,42 Modell 3 77,84 33 0,00 2,36 0,98 0,05 0,03 0,06 0,06 121,84 Anmerkung: Ȥ2 = Chi-Quadrat-Wert; df = Freiheitsgrade; p = Signifikanzniveau; CFI = ComparativeFit-Index; RMSEA = Root-Mean-Square-Error-of-Approximation; LO90 = untere Grenze des 90 %Vertrauensintervalls; HI90 = obere Grenze des 90 %- Vertrauensintervalls; SRMR = StandardizedRoot-Mean-Square-Residual; AIC = Akaike-Information-Criterion

Der CFI spricht mit einem Wert von CFI = 0,99 für einen sehr guten Fit und liegt im Vergleich zu den Alternativmodellen (beide CFI = 0,98) noch etwas höher,

194

Ergebnisteil

was ebenfalls Tabelle 57 zu entnehmen ist. Der RMSEA = 0,03 sowie der obere Wert des zugehörigen Vertrauensintervalls (HI90 = 0,05) liegen unterhalb des Kriteriums von 0,06. Und auch der SRMR = 0,05 spricht für einen guten ModellFit. Aus Tabelle 58 können die Faktorladungen der verschiedenen Pfade entnommen werden. Alle nicht–standardisierten Faktorladungen sind positiv und signifikant (p < 0,001), sofern sie nicht aus Gründen der Metrik bei der Spezifikation auf den Wert 1,00 festgelegt wurden (siehe Abbildung 12). Im ersten Schritt wird das Messmodell betrachtet. Die standardisierten Ladungen der manifesten Variablen, die bereits in den Modellen in Abschnitt 6.4.1 enthalten waren (transformationale Führung, Selbstführung und Leistung), variieren nur minimal in ihrer Höhe, was für ein adäquates Messmodell spricht (Kline, 2005). Bis auf die Variable natürliche Belohnungsstrategien (s_nb) weisen alle Faktorladungen (Stand FL > 0,61) auf einen hohen Effekt hin. Die standardisierten Faktorladungen der Items zur Selbstwirksamkeit (se_1 bis se_3) besitzen ebenfalls hohe Werte (alle Stand FL > 0,68), was für große Effekte spricht. Tabelle 58: Faktorladungen des Modells 2 Leistung (Motivationskomponente Selbstwirksamkeit) Manifeste Latente FL Stand FL SE c.r. p trans_p1 TFF 0,62 0,90 0,02 29,56 < 0,001 trans_p2 TFF 0,59 0,90 0,02 29,71 < 0,001 trans_p3 TFF 0,69 0,93 0,02 31,69 < 0,001 s_behav SF 1,00 0,86 s_konstr SF 0,95 0,63 0,08 11,45 < 0,001 s_nb SF 0,69 0,42 0,08 8,97 < 0,001 se_1 SEW 1,00 0,71 se_2 SEW 3,08 0,69 0,22 14,15 < 0,001 se_3 SEW 2,95 0,77 0,20 14,51 < 0,001 Leist LEIST 1,00 0,62 Latente Latente FL Stand FL SE c.r. p TFF SF 0,17 0,37 0,02 8,32 < 0,001 SF SEW 0,16 0,44 0,02 7,78 < 0,001 SEW LEIST 1,41 0,24 0,42 3,38 < 0,001 Anmerkung: FL = nicht-standardisierte Faktorladung; Stand FL = standardisierte Faktorladung; SE = Standardfehler; c.r. = Kritischer Wert; p = Signifikanzniveau

Auch das Strukturmodell weist sehr ähnliche Faktorladungen auf wie das Modell 2 mit der Instrumentalität, was ebenfalls aus Tabelle 58 deutlich wird. Die standardisierte Ladung des Pfades von der transformationalen Führung (TFF) auf die Selbstführung (SF) spricht mit einem Wert von Stand FL = 0,37 ebenso wie die standardisierte Faktorladung des Pfades von der Selbstführung (SF) auf die Selbstwirksamkeit (SEW; Stand FL = 0,44) für einen mittleren Effekt. Der Effekt der Selbstwirksamkeit (SEW) auf die Leistung (LEIST) erweist sich hinge-

Ergebnisteil

195

gen ähnlich wie bei dem Modell mit der Instrumentalität als geringer (Stand FL = 0,24) und kann nur als mittelgroß bis klein eingestuft werden. Zusammenfassend bestätigen die Faktorladungen die gute Passung des Modells 2. Die Stabilität der standardisierten Faktorladungen unterstützt die Annahme eines guten Messmodells, so dass diese Voraussetzung für die Interpretation des Strukturmodells gegeben ist. Das Strukturmodell weist zudem die erwarteten signifikant positiven Effekte auf, wenngleich die Ladung der Selbstführung auf die Leistung relativ gering ist. Aufgrund der vorgestellten Ergebnisse kann die Hypothese 1b angenommen werden.

6.4.3 Modellvergleich: Commitment (Instrumentalität) Im Rahmen der Hypothese 2a wird erwartet, dass die Selbstführung im Zusammenhang mit der transformationalen Führung, der Instrumentalität und dem Commitment als Prozessfaktor fungiert und dabei eine motivationsbedingende Rolle einnimmt. Daher ist der Modellvergleich mit der Instrumentalität als Motivationsaspekt und dem Commitment als Erfolgsvariable Gegenstand der Hypothese 2a, die entsprechend der Hypothesen 1a und 1b das Modell 2 präferiert. Als Voraussetzung für die Schätzung der Modelle wird zunächst die Multinormalverteilung betrachtet. Der multivariate Exzess beträgt Ex = 19,30 bei einem kritischen Wert von c.r. = 13,79, woraus auf das Vorliegen einer Verletzung der Verteilungsvoraussetzung geschlossen werden kann. Da jedoch, wie bereits in den anderen Modellen, die univariate Schiefe und der Exzess der einzelnen Variablen die von Curran et al. (1996) angegebenen Höchstgrenzen nicht überschreiten (siehe Tabelle 50) und sich die ML-Methode als robust gegen die Verletzung dieser Verteilungsvoraussetzung gezeigt hat (Olson et al., 2000), wird die MLMethode zur Schätzung der Modelle herangezogen (siehe Abschnitt 4.5.6). In Abbildung 13 sind das Mess- und das Strukturmodell der jeweiligen Vergleichsmodelle dargestellt. Zur Beurteilung der Modellgüte werden die in der Tabelle 59 dargestellten Gütemaße herangezogen. Der für den Modellvergleich relevante Fit-Index AIC weist im Vergleich zu den anderen Modellen erwartungsgemäß für das Modell 2 den geringsten Wert auf (AIC = 237,71). Dies spricht dafür, dass das Modell 2 den anderen Modellen überlegen ist. Hinsichtlich der allgemeinen Modellanpassung ist anzumerken, dass das Modell 2 im Vergleich die besten Fit-Indizes 2 besitzt. Der signifikante Ȥ –Modelltest sowie der Ȥ2/df-Quotient (3,57) sprechen allerdings gegen einen optimalen Fit.

196

Ergebnisteil

Abbildung 13: Spezifikation der Vergleichsmodelle Commitment (Motivationskomponente Instrumentalität)

Ebenso ist Tabelle 59 zu entnehmen, dass der CFI = 0,97 und vor allem der RMSEA = 0,06 sowie der SRMR = 0,08, die von Hu und Bentler (1999) als beste Kombination für die Beurteilung von Modellen mit der ML-Schätzmethode empfohlen werden, im Rahmen der geforderten Kriterien liegen. Die obere Vertrauensintervallgrenze für den RMSEA liegt mit HI90 = 0,07 jedoch knapp über dem kritischen Wert von RMSEA = 0,06. Die Güteindizes der beiden Alternativmodelle 1 und 3 sind sehr ähnlich ausgeprägt und liegen nur bezüglich des CFI = 0,95 und des SRMR = 0,11 bzw. SRMR = 0,10 gerade noch innerhalb der Anforderungen. Für die anderen Gütemaße werden die Anforderungen knapp verfehlt (beide RMSEA = 0,07 ebenso wie HI90 = 0,08). Die Ȥ2/df – Quotienten liegen mit Werten von Ȥ2/df = 4,70 bzw. Ȥ2/df = 4,69 deutlich über dem Kriteri2 2 2 um. Ebenso wird der Ȥ –Modelltest mit einem Wert von Ȥ = 244,45 bzw. Ȥ = 243,99 hoch signifikant, was auf eine nicht optimale Modellanpassung hindeutet.

197

Ergebnisteil Tabelle 59: Modellgüte Commitment (Motivationskomponente Instrumentalität)

df p Ȥ2/df CFI RMSEA LO90 HI 90 SRMR AIC Modell Ȥ2 Modell 1 244,45 52 0,00 4,70 0,95 0,07 0,07 0,08 0,11 296,45 Modell 2 185,71 52 0,00 3,57 0,97 0,06 0,05 0,07 0,08 237,71 Modell 3 243,99 52 0,00 4,69 0,95 0,07 0,07 0,08 0,10 295,99 Anmerkung: Ȥ2 = Chi-Quadrat-Wert; df = Freiheitsgrade; p = Signifikanzniveau; CFI = ComparativeFit-Index; RMSEA = Root-Mean-Square-Error-of-Approximation; LO90 = untere Grenze des 90 %Vertrauensintervalls; HI90 = obere Grenze des 90 %- Vertrauensintervalls; SRMR = StandardizedRoot-Mean-Square-Residual; AIC = Akaike-Information-Criterion

In Tabelle 60 sind die Faktorladungen des Modells 2 dargestellt. Alle nichtstandardisierten Faktorladungen sind wie erwartet positiv ausgeprägt und signifikant (p < 0,001). Die standardisierten Faktorladungen des Messmodells entsprechen bis auf eine minimale Abweichung (instr_3 = 0,76) denen des Modells 2 mit der Leistung als AV. Dies stellt einen weiteren Beleg für das Vorliegen eines adäquaten Messmodells dar. Die standardisierten Faktorladungen der manifesten Commitment-Items auf das latente Konstrukt Commitment sind alle Stand FL > 0,88 und stehen damit für einen hohen Effekt (siehe Abschnitt 4.5.6.2). Tabelle 60: Faktorladungen des Modells 2 Commitment (Motivationskomponente Instrumentalität) Manifeste

Latente

FL

Stand FL

SE

c.r.

p

trans_p1 TFF 0,62 0,90 0,02 29,56 < 0,001 trans_p2 TFF 0,59 0,90 0,02 29,70 < 0,001 trans_p3 TFF 0,69 0,93 0,02 31,69 < 0,001 s_behav SF 1,00 0,84 s_konstr SF 0,99 0,64 0,09 11,52 < 0,001 s_nb SF 0,71 0,43 0,08 9,05 < 0,001 instr_1 INSTR 1,00 0,58 instr_2 INSTR 1,56 0,85 0,12 13,47 < 0,001 instr_3 INSTR 1,36 0,76 0,10 13,58 < 0,001 com_1 COM 1,00 0,91 com_2 COM 1,07 0,90 0,03 37,15 < 0,001 com_3 COM 0,98 0,88 0,03 36,07 < 0,001 Latente Latente FL Stand FL SE c.r. p TFF SF 0,17 0,36 0,02 8,03 < 0,001 SF INSTR 0,43 0,41 0,06 7,24 < 0,001 INSTR COM 0,60 0,28 0,10 6,08 < 0,001 Anmerkung: FL = nicht-standardisierte Faktorladung; Stand FL = standardisierte Faktorladung; SE = Standardfehler; c.r. = Kritischer Wert; p = Signifikanzniveau

Die standardisierten Faktorladungen des Strukturmodells besitzen ebenfalls sehr ähnliche Werte zu dem parallel aufgebauten Modell 2 mit der Leistung als AV (siehe Tabelle 60). Die Ladungen des Pfades von der transformationalen Führung (TFF) zur Selbstführung (SF) sowie von der Selbstführung (SF) zur Instru-

198

Ergebnisteil

mentalität (INSTR) deuten mit einem Wert von Stand FL = 0,35 bzw. Stand FL = 0,41 auf einen mittleren Effekt hin. Die Ladung der Instrumentalität (INSTR) auf die AV Commitment (COM; Stand FL = 0,28) verfehlt wie im Modell mit der Leistung die Richtlinie für einen mittleren Effekt nur knapp. Wie bereits in Abschnitt 6.4.1 angeführt, kann dieser Effekt jedoch bei einer weniger strengen Auslegung der Richtlinien noch als mittel bezeichnet werden. Zusammenfassend sprechen diese Ergebnisse für die Überlegenheit des Modells 2 gegenüber den Alternativmodellen. Die Untersuchung der Faktorladungen unterstützt zum einen die Annahme der Angemessenheit des Messmodells und zum anderen die Annahmen hinsichtlich der positiven Zusammenhänge zwischen den Konstrukten im Rahmen des Strukturmodells. Einschränkend muss jedoch angeführt werden, dass nicht alle Fit-Indizes des Modells die Kriterien voll erfüllen. Dennoch wird die Hypothese 2a als bestätigt angesehen.

6.4.4 Modellvergleich: Commitment (Selbstwirksamkeit) In Hypothese 2b wird angenommen, dass die Selbstführung auch im Zusammenhang mit transformationaler Führung, Selbstwirksamkeit und Commitment als Prozessfaktor fungiert und eine motivationsbedingende Rolle besitzt. Der letzte Modellvergleich bezieht sich daher auf die Modellvarianten mit der Selbstwirksamkeit als motivationaler Komponente und dem Commitment als AV. Gemäß der Hypothese 2b wird angenommen, dass bei diesem Modellvergleich das Modell 2 den anderen beiden Modellen überlegen ist. Der Multivariate Exzess weist einen Wert von Ex = 15,40 bei einem kritischen Wert von c.r. = 10,96 auf und deutet damit auf eine Verletzung dieser Voraussetzung hin. Da aber auch in diesem Falle die univariaten Schiefe- und Exzesswerte der Skalen unterhalb der kritischen Höchstgrenze liegen (siehe Tabelle 50) und sich das Verfahren als robust gegen eine Verletzung der Verteilungsvoraussetzung erwiesen hat, wird die ML-Schätzmethode genutzt. Abbildung 14 gibt einen Überblick über die Spezifikation der Mess- und Strukturmodelle.

199

1

Ergebnisteil

Abbildung 14: Spezifikation der Vergleichsmodelle Commitment (Motivationskomponente Selbstwirksamkeit)

Die Modellgüte wird anhand der in Tabelle 61 dargestellten Gütemaße beurteilt. Im Vergleich erweist sich erneut das Modell 2 als das beste Modell. Der AIC des Modells 2 ist mit AIC = 220,81 deutlich geringer als der AIC der Alternativmodelle. Obwohl der Ȥ2–Modelltest wiederum in allen Modellen signifikant wird, was für eine nicht optimale Anpassung spricht, kann dem Modell 2 aufgrund der weiteren Fit-Indizes ein guter Modell-Fit zugeschrieben werden. Der CFI liegt mit CFI = 0,97 über dem kritischen Höchstwert von CFI = 0,95. Der RMSEA = 0,06 und der SRMR = 0,08 nehmen Werte unterhalb der kritischen Werte an. Der obere Wert des zum RMSEA gehörigen Vertrauensintervalls überschreitet die Höchstgrenze von RMSEA = 0,06 hingegen knapp. Der Ȥ2/df-Quotient liegt jedoch leicht über der geforderten Spanne von 2 bis 3. Während das Vergleichsmodell 3 anhand der Gütemaße CFI = 0,97, RMSEA = 0,06 und SRMR = 0,09 ebenfalls bis auf den Ȥ2/df = 3,70 einen guten Modell-Fit besitzt, erfüllt das Modell 1 nur hinsichtlich des CFI = 0,96 und des SRMR = 0,10 die Anforderungen an eine gute Anpassung. Sowohl der RMSEA = 0,07 als auch der Ȥ2/df = 4,18 erfüllen nicht die angesetzten Kriterien.

200

Ergebnisteil

Tabelle 61: Modellgüte Commitment (Motivationskomponente Selbstwirksamkeit) df p Ȥ2/df CFI RMSEA LO90 HI90 SRMR AIC Modell Ȥ2 Modell 1 217,43 52 0,00 4,18 0,96 0,07 0,06 0,08 0,10 269,43 Modell 2 168,81 52 0,00 3,25 0,97 0,06 0,05 0,07 0,08 220,81 Modell 3 192,62 52 0,00 3,70 0,97 0,06 0,05 0,07 0,09 244,62 Anmerkung: Ȥ2 = Chi-Quadrat-Wert; df = Freiheitsgrade; p = Signifikanzniveau; CFI = ComparativeFit-Index; RMSEA = Root-Mean-Square-Error-of-Approximation; LO90 = untere Grenze des 90 %Vertrauensintervalls; HI90 = obere Grenze des 90 %- Vertrauensintervalls; SRMR = StandardizedRoot-Mean-Square-Residual; AIC = Akaike-Information-Criterion

Da erneut das Modell 2 den anderen Modellen überlegen ist, werden nur für dieses Modell die Ausprägungen der Faktorladungen betrachtet (siehe Tabelle 62). Alle nicht-standardisierten Ladungen sind wie erwartet positiv ausgerichtet und signifikant (p < 0,001). Die standardisierten Faktorladungen des Messmodells entsprechen mit kleinen Abweichungen denen der bereits in den Abschnitten 6.4.1 bis 6.4.3 untersuchten Modellen und bestätigen damit erneut die Güte des Messmodells. Tabelle 62: Faktorladungen des Modells 2 Commitment (Motivationskomponente Selbstwirksamkeit) Manifeste

Latente

FL

Stand FL

SE

c.r.

p

trans_p1 TFF 0,62 0,90 0,02 29,559 < 0,001 trans_p2 TFF 0,59 0,90 0,02 29,706 < 0,001 trans_p3 TFF 0,69 0,93 0,02 31,690 < 0,001 s_behav SF 1,00 0,85 s_konstr SF 0,96 0,63 0,08 11,550 < 0,001 s_nb SF 0,70 0,43 0,08 9,032 < 0,001 se_1 SEW 1,00 0,70 se_2 SEW 3,07 0,69 0,22 14,151 < 0,001 se_3 SEW 2,97 0,77 0,20 14,608 < 0,001 com_1 COM 1,00 0,91 com_2 COM 1,08 0,89 0,03 36,760 < 0,001 com_3 COM 0,98 0,88 0,03 35,613 < 0,001 Latente Latente FL Stand FL SE c.r. p TFF SF 0,17 0,37 0,02 8,353 < 0,001 SF SEW 0,17 0,45 0,02 7,957 < 0,001 SEW COM 1,40 0,24 0,27 5,203 < 0,001 Anmerkung: FL = nicht-standardisierte Faktorladung; Stand FL = standardisierte Faktorladung; SE = Standardfehler; c.r. = Kritischer Wert; p = Signifikanzniveau

Das Strukturmodell weist ebenfalls annähernd die gleichen Faktorladungen wie die vorausgehenden Modelle auf. Der Pfad der transformationalen Führung (TFF) zur Selbstführung (SF) bleibt konstant bei Stand FL = 0,37. Die Faktorladung des Pfades der Selbstführung (SF) zur Selbstwirksamkeit (SEW) ist mit Stand FL = 0,45 minimal höher als im Modell 2 mit der Leistung als AV (siehe

Ergebnisteil

201

Tabelle 62). Die Ladung der Selbstwirksamkeit (SEW) auf die latente Variable Commitment (COM) erweist sich mit einem Wert von Stand FL = 0,24 ebenso hoch wie die entsprechende Ladung auf die Leistung in Abschnitt 6.4.2. Insgesamt sprechen auch diese Ergebnisse für die Überlegenheit des Modells 2 gegenüber den anderen Modellen. Zudem liefern sie einen weiteren Hinweis auf ein konstantes Messmodell und konstante Zusammenhänge zwischen den latenten Variablen im Strukturmodell. Zusammenfassend wird die Hypothese 2b aufgrund dieser Ergebnisse angenommen.

6.5 Moderation In Abschnitt 6.4 wurde gezeigt, dass das Modell 2 gemäß den Hypothesen 1 und 2 den beiden Vergleichsmodellen 1 und 3 überlegen ist. In diesem Abschnitt soll dem zweiten Teil der Fragestellung nachgegangen werden, der sich mit dem moderierenden Einfluss virtueller Arbeitsstrukturen auf die im Modell angenommenen Zusammenhänge beschäftigt. Zunächst werden dazu die Moderationshypothesen hinsichtlich des Zusammenhangs zwischen der transformationalen Führung und der Selbstführung untersucht. Im Anschluss folgt die Überprüfung der Moderationshypothesen hinsichtlich des Zusammenhangs zwischen der Selbstführung und den motivationalen Variablen.

6.5.1 Moderation: Zusammenhang transformationale Führung und Selbstführung In den Hypothesen 3a und 3b wird postuliert, dass die transformationale Führung im Rahmen des Modells 2 sowohl zur Erklärung der Leistung (Hypothese 3a) als auch zur Erklärung des Commitments (Hypothese 3b) in virtuellen Arbeitsstrukturen (bezogen auf die Führungskraft) einen geringeren Einfluss auf die Selbstführung ausübt als in konventionellen Arbeitsstrukturen. Um die moderierende Wirkung der Virtualität zu überprüfen, wird ein Mehrgruppenvergleich durchgeführt (vgl. Abschnitt 4.5.7). Dafür ist es notwendig, die Kardinalvariable zu kategorisieren. In der vorliegenden Untersuchung wird die Gesamtstichprobe aus diesem Grunde anhand eines Mediansplits in eine Gruppe mit hoher und eine Gruppe mit niedriger Ausprägung der Virtualität aufgeteilt. Zur Bestimmung der Virtualität bezogen auf den Teamleiter, wird die CMC-Kommunikation mit dem Teamleiter und die Entfernung des jeweiligen Teammitglieds zum Teamleiter zusammengefasst (vgl. Abschnitt 5.3). Der Median der Variable Virtualität Teamleiter liegt bei Median = - 0,27 (siehe Tabelle

202

Ergebnisteil

6). Mit Hilfe des Mediansplits werden die Teammitglieder in zwei Gruppen unterteilt, die aus N = 331 (Virtualität hoch) bzw. aus N = 350 (Virtualität niedrig) Teammitgliedern bestehen. Tabelle 63 gibt einen Überblick über die Verteilungswerte der beiden Gruppen. Tabelle 63: Mediansplit Virtualität Teamleiter Virtualitätsmaß Virtualität Teamleiter

Split hoch

N 331

M 1,29

SD 1,56

min - 0,25

max 5,57

niedrig

350

- 1,23

0,70

- 3,00

- 0,27

Anmerkungen: N = Stichprobengröße; M = Mittelwert; SD = Standardabweichung; min = Minimum; max = Maximum

Das Ausgangs-Modell 2 wurde in den verschiedenen Ausprägungen (unterschiedliche Motivationsvariablen und unterschiedliche AVn) hinsichtlich der Grundvoraussetzungen für die Berechnung von SEM im Abschnitt 6.4 überprüft. Da keine schwerwiegenden Verletzungen der Voraussetzungen auftraten, können die folgenden Analysen ohne weitere Überprüfung der Voraussetzungen durchgeführt werden15. Zunächst werden die Mehrgruppenvergleiche in Bezug auf die Hypothese 3a vorgenommen, die die Leistung als AV beinhaltet. Dieser Mehrgruppenvergleich wird zum einen für die Instrumentalität und zum anderen für die Selbstwirksamkeit als motivationale Variable vorgenommen. In der Spezifikation der manifesten und latenten Variablen entsprechen die Modelle denen aus den Abschnitten 6.4.1 und 6.4.2 (siehe Abbildung 11 und Abbildung 12). Im ersten Schritt der Moderationsanalyse anhand des Mehrgruppenvergleichs gilt es, die Modellanpassung der uneingeschränkten Modelle zu betrachten. Sowohl das Modell mit der Instrumentalität als auch das Modell mit der Selbstwirksamkeit erfüllen die Kriterien eines guten Modell-Fits überwiegend (siehe Tabelle 64). Die Ȥ2/df-Quotienten nehmen jeweils Werte < 2 an und sprechen damit ebenso wie der CFI = 0,98 (Instrumentalität) bzw. CFI = 0,99 (Selbstwirksamkeit) in beiden Modellen für eine sehr gute Anpassung. Die für die Anwendung der ML-Schätzmethode von Hu und Bentler (1999) empfohlene Kombination aus RMSEA und SRMR unterstützt diese Ergebnisse, da beide FitIndizes (RMSEA = 0,03 bzw. RMSEA = 0,02 und SRMR = 0,05 bzw. SRMR = 0,05) für eine sehr gute Passung stehen. Einschränkend muss jedoch angeführt werden, dass der Ȥ2-Modelltest mit Werten von Ȥ2 = 114,59 und Ȥ2 = 78,30 signifikant wird und damit die Nullhypothese eines optimalen Modell-Fits verworfen werden muss. Da dieser Test für den Modell-Fit jedoch nicht als aus15

Dieses gilt ebenfalls für die Modelle in Abschnitt 6.5.2.

203

Ergebnisteil

schlaggebend betrachtet werden kann (siehe Abschnitt 4.5.6.1), können die Voraussetzungen für den Mehrgruppenvergleich anhand der weiteren Fit-Indizes als erfüllt angesehen werden. Tabelle 64: Modellgüte uneingeschränkte Modelle Leistung (transformationale Führung – Selbstführung) Modell

Ȥ2

df

Ȥ2/df

p

CFI

RMSEA

LO90

HI 90

SRMR

Leistung 114,59 66 0,00 1,74 0,98 0,03 0,02 0,04 0,05 (Instrum.) Leistung 78,30 66 0,00 1,19 0,99 0,02 0,00 0,03 0,05 (Selbstwirk.) Anmerkung: Ȥ2 = Chi-Quadrat-Wert; df = Freiheitsgrade; p = Signifikanzniveau; CFI = ComparativeFit-Index; RMSEA = Root-Mean-Square-Error-of-Approximation; LO90 = untere Grenze des 90 %Vertrauensintervalls; HI90 = obere Grenze des 90 %- Vertrauensintervalls; SRMR = StandardizedRoot-Mean-Square-Residual

Um Aussagen über die Unterschiedlichkeit der interessierenden Zusammenhänge treffen zu können, werden die nicht-standardisierten Faktorladungen auf Differenzen zwischen den beiden Gruppen untersucht. Die Faktorladung des Pfades zwischen der transformationalen Führung und der Selbstführung beträgt in der Gruppe mit einer hohen Virtualitätsausprägung in beiden Modellen FLho = 0,16. In der Gruppe mit einem niedrigen Virtualitätsgrad liegt die Faktorladung erwartungsgemäß mit FLni = 0,19 (Instrumentalität) bzw. FLni = 0,20 (Selbstwirksamkeit) etwas höher (siehe Tabelle 65). Der zweite Schritt beinhaltet den Vergleich 2 mit dem eingeschränkten Modell (res). Der Ȥ –Modelltest des eingeschränkten 2 Modells besitzt Werte von Ȥ (res) = 115,47 bzw. Ȥ2(res) = 78,93. Da die Ȥ2Differenztests nicht signifikant werden, kann daraus geschlossen werden, dass in beiden Modellen kein Interaktionseffekt vorhanden ist. Tabelle 65: Mehrgruppenvergleiche Leistung (transformationale Führung – Selbstführung) Modell

FLho

FLni

Ȥ

2

df

2 Ȥ (res) df(res)

2

Ȥ (diff)

df(diff)

p

Leistung 0,16 0,19 114,59 66 115,47 67 0,88 1 n.s. (Instrum.) Leistung 0,16 0,20 78,30 66 78,93 67 0,63 1 n.s. (Selbstwirk.) Anmerkungen: FLho = nicht-standardisierte Faktorladung hoch; FLni = nicht-standardisierte Faktorladung niedrig; Ȥ2 = Chi-Quadrat-Wert uneingeschränktes Modell; Ȥ2(res) = Chi-Quadrat-Wert eingeschränktes Modell; df(res) = Freiheitsgrade eingeschränktes Modell; Ȥ2(diff) = Chi-Quadrat Differenzwert; df(diff) = Freiheitsgrade Differenz; p = Signifikanzniveau Differenztest

Im Folgenden soll die Hypothese 3b überprüft werden, die den Moderationseffekt der Virtualität (in Bezug auf die Führungskraft) auf den Zusammenhang zwischen der transformationalen Führung und der Selbstführung für die Modelle

204

Ergebnisteil

mit dem Commitment als AV beschreibt. Dabei werden erneut die Modelle mit der Instrumentalität und der Selbstwirksamkeit als Motivationskomponente gemeinsam betrachtet. Die Spezifikation der Modelle hinsichtlich der latenten und der manifesten Variablen ist entsprechend der Modelle in den Abschnitten 6.4.3 und 6.4.4 aufgebaut (siehe Abbildung 13 und Abbildung 14). Vor dem eigentlichen Vergleich der beiden Gruppen ist es notwendig, die Modellgüte der uneingeschränkten Modelle zu begutachten. Die Ȥ2-bezogenen Maße (Ȥ2-Modelltest und Ȥ2/df-Quotient) deuten in beiden Modellen auf einen nicht optimalen Fit hin (siehe Tabelle 66). Da die anderen Fit-Indizes jedoch für eine gute Modellanpassung sprechen (CFI = 0,96 bzw. CFI = 0,97; RMSEA = 0,05 bzw. RMSEA = 0,04; SRMR = 0,08 bzw. SRMR = 0,08), können die Voraussetzungen für einen Modellvergleich als gegeben angesehen werden. Tabelle 66: Modellgüte uneingeschränkte Modelle Commitment (transformationale Führung - Selbstführung) Modell

Ȥ2

df

p

Ȥ2/df

CFI

RMSEA

LO90

HI 90

SRMR

Commitment 258,39 104 0,00 2,48 0,96 0,05 0,04 0,06 0,08 (Instrum.) Commitment 230,22 104 0,00 2,21 0,97 0,04 0,03 0,05 0,08 (Selbstwirk.) Anmerkung: Ȥ2 = Chi-Quadrat-Wert; df = Freiheitsgrade; p = Signifikanzniveau; CFI = ComparativeFit-Index; RMSEA = Root-Mean-Square-Error-of-Approximation; LO90 = untere Grenze des 90 %Vertrauensintervalls; HI90 = obere Grenze des 90 %- Vertrauensintervalls; SRMR = StandardizedRoot-Mean-Square-Residual

Die für den Mehrgruppenvergleich relevanten nicht-standardisierten Faktorladungen zeigen in beiden Modellen (Instrumentalität und Selbstwirksamkeit) richtungsweisend die erwarteten Unterschiede zwischen der Gruppe mit einer hohen Virtualität (FLho = 0,16 bzw. FLho = 0,16) und der Gruppe mit einer niedrigen Virtualität (FLni = 0,19 bzw. FLni = 0,20; siehe Tabelle 67). Der Zusammenhang zwischen der transformationalen Führung und der Selbstführung scheint in eher konventionellen Arbeitsstrukturen somit etwas höher ausgeprägt zu sein als in virtuellen. Der Ȥ2-Differenztest zeigt jedoch, dass die Unterschiede zwischen dem uneingeschränkten Modell und dem eingeschränkten Modell nicht signifikant sind (Ȥ2(diff) = 0,79, n.s. bzw. Ȥ2(diff) = 0,58, n.s.).

Ergebnisteil

205

Tabelle 67: Mehrgruppenvergleiche Commitment (transformationale Führung – Selbstführung) 2 2 2 p FLni df Modell FLho Ȥ Ȥ (res) df(res) Ȥ (diff) df(diff) Commitment n.s 0,16 0,19 258,39 104 259,18 105 0,79 1 (Instrum.) . Commitment n.s 0,16 0,20 230,22 104 230,80 105 0,58 1 (Selbstwirk.) . Anmerkungen: FLho = nicht-standardisierte Faktorladung hoch; FLni = nicht-standardisierte Faktorladung niedrig; Ȥ2 = Chi-Quadrat-Wert uneingeschränktes Modell; Ȥ2(res) = Chi-Quadrat-Wert eingeschränktes Modell; df(res) = Freiheitsgrade eingeschränktes Modell; Ȥ2(diff) = Chi-Quadrat Differenzwert; df(diff) = Freiheitsgrade Differenz; p = Signifikanzniveau Differenztest

Damit kann auch für das Modell 2 mit der AV Commitment das Vorliegen eines moderierenden Einflusses auf den Zusammenhang zwischen transformationaler Führung und Selbstführung durch die Virtualität nicht bestätigt werden. Da sich bei allen vier Modellvergleichen gezeigt hat, dass sich die erwarteten Unterschiede hinsichtlich der Pfadkoeffizienten zwischen der transformationalen Führung und der Selbstführung zumindest tendenziell ergeben und sich die Streuung der Variable Virtualität Teamleiter zudem als gering erwiesen hat (siehe Abschnitt 5.3), werden zusätzlich Extremgruppenvergleiche berechnet. Dieses dient der Überprüfung der Frage, ob die geringe Streuung der Moderatorvariable das Aufdecken der erwarteten Unterschiede behindert hat. Die differenzierten Ergebnisse der Extremgruppenvergleiche sind den Tabellen C-5 bis C-14 im Anhang C zu entnehmen. Obwohl sich die Unterschiede zwischen den Pfadkoeffizienten der Gruppe mit niedrig und mit hoch ausgeprägter Virtualität bezogen auf den Teamleiter im Rahmen des Mehrgruppenvergleich zwischen dem 1. Quartils und dem 4. Quartil im Vergleich zur Gesamtstichprobe vergrößern, deuten die Ergebnisse der Ȥ2-Differenztests auf nicht signifikante Unterschiede hin (siehe Tabellen C-6 bis C-9 in Anhang C). Im Extremgruppenvergleich zwischen dem 10%-Quantil und dem 90%-Quantil werden hingegen die erwarteten Zusammenhänge deutlich. Die Ausprägung der Pfadkoeffizienten der Gruppe mit niedriger Virtualität und hoher Virtualität bezogen auf den Teamleiter unterscheidet sich im Rahmen aller vier Modelle deutlich (siehe Tabellen C-11 bis C14 im Anahang C). Diese Unterschiede gehen zudem jeweils mit signifikanten Ȥ2-Differenztests auf dem 5%-Niveau einher und unterstützen damit die Annahme, dass der Zusammenhang zwischen der transformationalen Führung und Selbstführung in virtuellen Arbeitsstrukturen geringer ausgeprägt ist als in konventionellen. Zusammenfassend bleibt dennoch festzuhalten, dass die Hypothesen 3a und 3b aufgrund der Ergebnisse der Mehrgruppenvergleiche im Rahmen der vollständigen Stichprobe abgelehnt werden.

206

Ergebnisteil

6.5.2 Moderation: Zusammenhang Selbstführung und Motivation In den Hypothesen 3c und 3d wird angenommen, dass der Zusammenhang zwischen der Selbstführung und der Motivation im Rahmen des Modells 2 sowohl zur Erklärung der Leistung (Hypothese 3c) als auch zur Erklärung des Commitments (Hypothese 3d) in virtuellen Arbeitsstrukturen (bezogen auf das Team) stärker ausgeprägt ist als in konventionellen Arbeitsstrukturen. Die moderierende Wirkung der Virtualität wird erneut anhand eines Mehrgruppenvergleichs (vgl. Abschnitt 4.5.7) überprüft. Die Kategorisierung der Variable Teamvirtualität in zwei Untergruppen erfolgt wie in Abschnitt 6.5.1 mit Hilfe eines Mediansplits, anhand dessen die Gesamtstichprobe in eine Gruppe mit hoher und eine mit niedriger teambezogener Virtualität unterteilt wird. Zur Bestimmung der Teamvirtualität wurden die beiden CMC-Indizes (Teamleiter und Team) mit dem Verteiltheitsgrad des Teams zusammengefasst (vgl. Abschnitt 5.3). Der Median dieser Virtualitätsvariable liegt bei Median = - 2,05. Aufgrund des Mediansplit kam es zu einer Unterteilung der Gesamtstichprobe in eine Gruppe mit N = 337 (Teamvirtualität hoch) und eine Gruppe mit N = 344 (Teamvirtualität niedrig). Die Verteilung des Virtualitätsmaßes kann der Tabelle 68 entnommen werden. Es wird deutlich, dass sich beide Gruppen hinsichtlich des Mittelwertes deutlich unterscheiden. Zudem fällt auf, dass in der Gruppe mit einer hohen Virtualitätsausprägung eine hohe Standardabweichung vorhanden ist (SD = 6,43) und auch der Range der Werte stark ausgeprägt ist (min = - 1,98 bis max = 26,53). Tabelle 68: Mediansplit Teamvirtualität Virtualitätsmaß Teamvirtualität

Split hoch

N 337

M 3,74

SD 6,43

min - 1,98

max 26,53

niedrig

344

- 3,70

1,32

- 8,10

- 2,05

Anmerkungen: N = Stichprobengröße; M = Mittelwert; SD = Standardabweichung; min = Minimum; max = Maximum

Zunächst wird das Vorhandensein eines Moderationseffekts für das Modell 2 mit der Leistung als AV vorgenommen und damit die Hypothese 3c überprüft. Der Mehrgruppenvergleich wird wie im Abschnitt 6.5.1 für die Modelle mit der Instrumentalität sowie der Selbstwirksamkeit parallel durchgeführt. Die Spezifikation der manifesten und latenten Variablen entspricht der aus den Abschnitten 6.4.1 und 6.4.2 (siehe Abbildung 11 und Abbilung 12). Bevor ein Vergleich der beiden Gruppen hinsichtlich der Ausprägung des Zusammenhangs Selbstführung und Motivation erfolgen kann, muss im ersten Schritt die Modellgüte der uneingeschränkten Modelle betrachtet werden. Diese erweist sich bis auf die Ȥ2Modelltests in beiden Modellen (Instrumentalität und Selbstwirksamkeit) als gut

207

Ergebnisteil

(siehe Tabelle 69). Der Ȥ2/df-Quotient liegt jeweils unterhalb des kritischen Wertes 2 und der CFI steht in beiden Modellen mit CFI = 0,98 bzw. = 0,99 für einen guten Modell-Fit. Ebenso bestätigt die von Hu und Bentler (1999) empfohlene Kombination aus RMSEA und SRMR jeweils eine gute Passung (RMSEA = 0,03 bzw. RMSEA = 0,03; SRMR = 0,05 bzw. SRMR = 0,02). Zusammenfassend kann damit die Voraussetzung eines guten Modell-Fits für den Mehrgruppenvergleich als gegeben angesehen werden. Tabelle 69: Modellgüte uneingeschränkte Modelle Leistung (Selbstführung - Motivation) Modell

Ȥ2

df

p

Ȥ2/df

CFI

RMSEA

LO90

HI 90

SRMR

Leistung 116,11 66 0,00 1,76 0,98 0,03 0,02 0,04 0,05 (Instrum.) Leistung 97,69 66 0,00 1,48 0,99 0,03 0,01 0,04 0,02 (Selbstwirk.) 2 Anmerkung: Ȥ = Chi-Quadrat-Wert; df = Freiheitsgrade; p = Signifikanzniveau; CFI = ComparativeFit-Index; RMSEA = Root-Mean-Square-Error-of-Approximation; LO90 = untere Grenze des 90 %Vertrauensintervalls; HI90 = obere Grenze des 90 %- Vertrauensintervalls; SRMR = StandardizedRoot-Mean-Square-Residual

Die nicht-standardisierten Faktorladungen der Pfade SelbstführungInstrumentalität bzw. Selbstführung-Selbstwirksamkeit sind jeweils in der Gruppe mit hoher Virtualität (FLho = 0,55 bzw. 0,22) erwartungskonform deutlich höher ausgeprägt als in der Gruppe mit niedriger Virtualität (FLni = 0,26 bzw. 2 2 2 FLni = 0,11; siehe Tabelle 70). Die Ȥ (res)-Werte (Ȥ (res) = 121,67 bzw. Ȥ (res) = 105,31) der eingeschränkten Modelle erweisen sich im Vergleich zu den Ȥ2Werten der uneingeschränkten Modelle (Ȥ2 = 116,11 bzw. Ȥ2 = 97,69) als deutlich größer. Da damit auch die Ȥ2-Differenztests mit den Werten von Ȥ2(diff) = 5,56 (p < 0,05) bzw. Ȥ2(diff) = 7,62 (p < 0,01) signifikant sind, kann von einem Moderationseffekt der Virtualität auf den Zusammenhang zwischen der Selbstführung und den Motivationskomponenten ausgegangen werden. Tabelle 70: Mehrgruppenvergleiche Leistung (Selbstführung - Motivation) 2 2 2 p FLni df Modell FLho Ȥ Ȥ (res) df(res) Ȥ (diff) df(diff) < Leistung 0,55 0,26 116,11 66 121,67 67 5,56 1 (Instrum.) 0,05 Leistung < 0,22 0,11 97,69 66 105,31 67 7,62 1 (Selbstwirk.) 0,01 Anmerkungen: FLho = nicht-standardisierte Faktorladung hoch; FLni = nicht-standardisierte Faktorladung niedrig; Ȥ2 = Chi-Quadrat-Wert uneingeschränktes Modell; Ȥ2(res) = Chi-Quadrat-Wert eingeschränktes Modell; df(res) = Freiheitsgrade eingeschränktes Modell; Ȥ2(diff) = Chi-Quadrat Differenzwert; df(diff) = Freiheitsgrade Differenz; p = Signifikanzniveau Differenztest

208

Ergebnisteil

Im Folgenden wird die Hypothese 3d untersucht, in der im Modell 2 mit dem Commitment als AV ein Moderationseffekt der Teamvirtualität auf den Zusammenhang zwischen der Selbstführung und der Motivation postuliert wird. Dabei werden erneut die Modelle für beide Motivationskomponenten (Instrumentalität und Selbstwirksamkeit) gemeinsam betrachtet. Die Spezifikation der Modelle ist wie bei den vorausgehenden Modellvergleichen identisch zu der aus den Abschnitten 6.4.3 und 6.4.4 (siehe Abbildung 13 und Abbildung 14). Die Modellgü2 2 te der uneingeschränkten Modelle kann bis auf die Ȥ -bezogenen Maße (Ȥ 2

Differenztest und Ȥ /df-Quotient) in beiden Modellen als gut bezeichnet werden (siehe Tabelle 71). Der CFI = 0,96 spricht in beiden Modellen ebenso wie die Kombination aus RMSEA = 0,05 und SRMR = 0,08 für eine gute Anpassung, so 2 2 dass trotz der signifikanten Ȥ -Modelltests und der Ȥ /df-Quotienten > 2 von einer guten Modellgüte ausgegangen werden kann und damit die Voraussetzungen für den Mehrgruppenvergleich gegeben sind. Tabelle 71: Modellgüte uneingeschränkte Modelle Commitment (Selbstführung - Motivation) df p Ȥ2/df CFI RMSEA LO90 HI 90 SRMR Modell Ȥ2 Commitment 264,38 104 0,00 2,54 0,96 0,05 0,04 0,06 0,08 (Instrum.) Commitment 252,96 104 0,00 2,43 0,96 0,05 0,04 0,05 0,08 (Selbstwirk.) 2 Anmerkung: Ȥ = Chi-Quadrat-Wert; df = Freiheitsgrade; p = Signifikanzniveau; CFI = ComparativeFit-Index; RMSEA = Root-Mean-Square-Error-of-Approximation; LO90 = untere Grenze des 90 %Vertrauensintervalls; HI90 = obere Grenze des 90 %- Vertrauensintervalls; SRMR = StandardizedRoot-Mean-Square-Residual

Darauf folgend gilt es, die nicht-standardisierten Faktorladungen des zu untersuchenden Zusammenhangs im uneingeschränkten Modell zu betrachten. Die Faktorladungen der Gruppe mit einer hohen Virtualitätsausprägung (FLhoch = 0,56 bzw. FLhoch = 0,23) sind wie erwartet deutlich höher als in der Gruppe mit einer niedrigen Virtualitätsausprägung (FLniedrig = 0,37 bzw. FLniedrig = 0,11). Der 2 zweite Schritt, der anhand des Ȥ -Differenztests Unterschiede zwischen dem uneingeschränkten und dem eingeschränkten Modell überprüft, zeigt zudem, dass diese augenscheinlichen Unterschiede statistisch signifikant sind (siehe Tabelle 72). Während die Differenz im Modell mit der Instrumentalität mit ei2

nem Ȥ = 5,38 nur auf dem 5 %-Niveau signifikant ist, ist der Unterschied in dem Modell mit der Selbstwirksamkeit sogar auf dem 1 %-Niveau signifikant.

209

Ergebnisteil Tabelle 72: Mehrgruppenvergleiche Commitment (Selbstführung - Motivation) 2

2

2

p df Modell FLho FLni Ȥ Ȥ (res) df(res) Ȥ (diff) df(diff) Commitment <0,05 0,56 0,27 264,38 104 269,76 105 5,38 1 (Instrum.) Commitment <0,01 0,23 0,11 252,96 104 260,37 105 7,41 1 (Selbstwirk.) Anmerkungen: FLhoch = nicht-standardisierte Faktorladung hoch; FLniedrig = nicht-standardisierte Faktorladung niedrig; Ȥ2 = Chi-Quadrat-Wert uneingeschränktes Modell; Ȥ2(res) = Chi-Quadrat-Wert eingeschränktes Modell; df(res) = Freiheitsgrade eingeschränktes Modell; Ȥ2(diff) = Chi-Quadrat Differenzwert; df(diff) = Freiheitsgrade Differenz; p = Signifikanzniveau Differenztest

Diese Ergebnisse sprechen dafür, dass der Zusammenhang zwischen der Selbstführung und den motivationalen Variablen durch die teambezogene Virtualität moderiert wird. Die Hypothesen 3c und 3d gelten damit als angenommen.

7 Diskussion

Im Rahmen der Diskussion wird in den ersten beiden Abschnitten auf die Güte der erhobenen Daten und auf die Bewertung des methodischen Vorgehens eingegangen, um die Ergebnisse hinsichtlich der zentralen Fragestellungen angemessen interpretieren zu können. Im Anschluss erfolgt die Diskussion der Ergebnisse bezüglich der einzelnen Hypothesen. Abschließend werden Implikationen für Forschung und Praxis abgeleitet.

7.1 Güte der erhobenen Daten Im Folgenden werden zunächst die Angemessenheit der Stichprobe und mögliche Einschränkungen diskutiert. Im Anschluss erfolgt die kritische Betrachtung der Verteilung der Moderatorvariable Virtualität. Abschließend wird die Erfassung der für die Untersuchung zentralen Variablen erörtert.

7.1.1 Beurteilung der Stichprobe Die vorliegende Stichprobe kann mit N = 735 Teammitgliedern aus insgesamt 132 Teams und 119 Teamleitern als Grundlage für die durchgeführten statistischen Analysen als groß eingeschätzt werden (Kline, 2005). Um Aussagen einer Studie auf die Grundgesamtheit generalisieren zu können, ist es notwendig, die Analysen anhand einer repräsentativen Stichprobe durchzuführen (Kaya & Himme, 2006). Die Repräsentativität einer Stichprobe wird durch den Grad der Ähnlichkeit ihrer Zusammensetzung im Vergleich zur Grundgesamtheit bedingt. Als Voraussetzung für eine Aussage bezüglich der Repräsentativität gilt es zunächst, die Grundgesamtheit zu bestimmen, für die die Stichprobe repräsentativ sein soll. Im Rahmen der vorliegenden Untersuchung wird erwartet, dass die angenommenen Zusammenhänge zwischen den zentralen Konstrukten dieser Untersuchung über verschiedene sozio-demographische Personenparameter hinweg konstant und vom inhaltlichen Arbeitskontext unabhängig sind. Daher besteht die Grundgesamtheit aus Arbeitnehmern verschiedenen Geschlechts und Alters (arbeitende Bevölkerung) von Unternehmen, die in verschiedenen Bran-

212

Diskussion

chen tätig sind. Für die Repräsentativität ist es erstrebenswert, in der Stichprobe eine möglichst große Variation hinsichtlich der relevanten Merkmale vorliegen zu haben, die in ihrer Verteilung der Grundgesamtheit entsprechen (vgl. Kaya & Himme, 2006). Die Auswertung der sozio-demographischen Angaben spricht dafür, dass die untersuchte Stichprobe als ausreichend heterogen beurteilt werden kann. Zwar ist die Geschlechterverteilung nicht vollkommen ausgeglichen (der männliche Anteil überwiegt mit knapp 60 %), sie entspricht jedoch in etwa der Verteilung der Erwerbstätigen in Deutschland, da nach dem Mirkozensus des Statistischen Bundesamtes (2005) der Frauenanteil unter den Erwerbstätigen bei 44 % liegt. Das Alter der Befragten weist eine deutliche Schwankungsbreite von 19 bis 62 Jahre auf und deckt damit die Bevölkerung im erwerbsfähigen Alter von 15 bis 65 Jahren gut ab. Weiterhin ist positiv hervorzuheben, dass die Daten im Rahmen einer Feldstudie erhoben wurden. Somit handelt es sich bei den Teilnehmenden um Arbeitnehmer aus einem realen Arbeitskontext. Da eine Reihe von verschiedenen Unternehmen aus unterschiedlichen Branchen an der Studie teilgenommen haben (siehe Abschnitt 5.2), kann ferner angenommen werden, dass die vorliegende Stichprobe auch diesbezüglich die Heterogenität der Grundgesamtheit adäquat wiedergibt. Zusammengenommen lässt dies darauf schließen, dass eine hohe externe Validität besteht und die Ergebnisse dieser Untersuchung grundsätzlich generalisierbar sind. Als Voraussetzung für eine repräsentative Erhebung gilt neben einer bekannten und abgrenzbaren Grundgesamtheit die Auswahl der Erhebungseinheiten nach dem Zufallsprinzip (Good, 2001; Schnell et al., 2005). Da bei der vorliegenden Untersuchung keine Zufallsstichprobe gezogen werden konnte, muss eine Einschränkung der Repräsentativität der Stichprobe eingeräumt werden, deren Ausmaß jedoch unklar ist. Eine weitere Kritik lässt sich dahingehend äußern, dass zwar eine große Anzahl verschiedener Unternehmen an der Studie teilgenommen hat, eines der Unternehmen jedoch im Vergleich zu den anderen Teilnehmenden mit einem N = 243 deutlich überrepräsentiert war. Diese Substichprobe könnte möglicherweise einen stichprobenspezifischen Einfluss ausgeübt haben. Entsprechend wurden t-Tests berechnet, um zu überprüfen, inwiefern Unterschiede zwischen dieser Substichprobe und den restlichen Teilnehmern hinsichtlich der zentralen Variablen bestehen (siehe Abschnitt 6.1.7). Die signifikanten Testergebnisse sprechen zwar für statistisch bedeutsame Unterschiede zwischen der Substichprobe und den restlichen Unternehmen, die Betrachtung der Effektgrößen deutet jedoch darauf hin, dass diese nur auf relativ geringen Effekten beruht. Da sich die Zusammenhänge zwischen den zentralen Konstrukten nach der Herauspartialisierung des substichprobenspezifischen Einflusses so gut wie identisch darboten,

Diskussion

213

können substichprobenspezifische Einflüsse auf die zentralen Zusammenhänge weitgehend ausgeschlossen werden.

7.1.2 Grad der Virtualität Die Virtualität der Teams stellt eine zentrale Variable für diese Untersuchung dar. Sie liefert den Ausgangspunkt für die Fragestellung hinsichtlich unterschiedlicher Wirkweisen des Untersuchungsmodells zwischen virtuellen und konventionellen Arbeitsstrukturen. Eine Stärke dieser Untersuchung kann darin gesehen werden, dass die Teams nicht anhand augenscheinlicher Kriterien bzw. anhand einer individuellen Einschätzung in zwei Gruppen (virtuell vs. konventionell) eingeteilt wurden, sondern ihr Virtualitätsgrad mittels verschiedener Indizes empirisch bestimmt wurde (siehe Abschnitt 4.2.4), um die tatsächliche Varianz so gut wie möglich darzustellen. Vor der Analyse der eigentlichen Fragestellung galt es daher zu prüfen, ob in der vorliegenden Stichprobe eine ausreichend große Streuung bezüglich dieses Kriteriums vorhanden ist, die es ermöglicht, Unterschiede zwischen den beiden Arbeitsstrukturen aufzudecken. Im Bereich der computermediierten Kommunikation ist dafür zum einen grundsätzlich die Anwendungshäufigkeit der Medien von Interesse, um festzustellen, in welchem Ausmaß virtuelle Arbeitsformen zur Anwendung kamen. Um Verzerrungen aufgrund genereller Kommunikationsmuster und Unterschiede hinsichtlich der Häufigkeit an Kommunikation auszuschließen, wurde der Anteil an computermediierter Kommunikation an der Gesamtkommunikation relativiert (siehe Abschnitt 4.2.4). Die Ergebnisse zeigen, dass im Mittel über 70 % der Kommunikation sowohl mit dem Teamleiter als auch mit den anderen Teammitgliedern über elektronische Medien erfolgte. Die Ergebnisse sprechen zwar dafür, dass in der Stichprobe dieser Virtualitätsaspekt im Mittel relativ hoch ausgeprägt ist, bei der Interpretation sollte jedoch berücksichtigt werden, dass die Medien Telefon und E-mail dabei den weitaus größten Anteil besitzen und deren Einsatz auch im Rahmen konventioneller Arbeitsformen weit verbreitet ist. Neben der Frage nach der durchschnittlichen Anwendungshäufigkeit elektronischer Medien ist zum anderen die Streuung des Merkmals innerhalb der Stichprobe von Interesse. Auch wenn sich bezüglich der CMC-Indizes eine recht große Bandbreite (Range) der Werte zeigt (siehe Abschnitt 5.1.3), erweisen sich die Standardabweichungen als relativ gering. Dies spricht dafür, dass in der vorliegenden Stichprobe nur geringe Unterschiede hinsichtlich des Anteils an computermediierter Kommunikation vorhanden sind, es in einzelnen Fällen jedoch zu deutlichen Abweichungen kommt.

214

Diskussion

Der zweite Aspekt der Virtualität bezieht sich auf die geografische Verteiltheit der Teammitglieder. Dieser Aspekt wurde durch eine Reihe von Indizes bestimmt, die verschiedene Aspekte der Verteiltheit beinhalten. Während der Site- und der Isolation-Index im Durchschnitt auf eine geringe Verteiltheit hindeuten und sich auch die Standardabweichungen als relativ gering erweisen, spricht der Separation-Index im Mittel für recht hohe geografische Entfernungen zwischen den Teammitgliedern. Zudem lassen sich aus der Standardabweichung deutliche Unterschiede zwischen den Teams ableiten. Der Overlap-Index wiederum weist darauf hin, dass sich die Arbeitszeit der Teammitglieder im Durchschnitt größtenteils überschneidet. Ferner zeigte sich, dass diesbezüglich nur eine geringe Streuung in der Stichprobe besteht. Auch der letzte Verteiltheitsaspekt, der Role-Index, deutet nur auf eine relativ geringe durchschnittliche Entfernung zum Teamleiter hin. Die Streuung erweist sich jedoch als relativ groß, und die Spannweite der möglichen Werte auf der Skala wird voll ausgeschöpft. Um alle Aspekte gleichermaßen zu berücksichtigen, wurde ein Gesamtverteiltheitsmaß gebildet (siehe Abschnitt 4.2.4). Hinsichtlich der Verteiltheit gesamt zeigt sich eine große Spannweite der Werte, und die Standardabweichung deutet ebenfalls auf eine gewisse Streuung der geografischen Verteiltheit der Teammitglieder hin. Diese Ergebnisse zeigen, dass die einzelnen Verteiltheitsindizes, wie intendiert, unterschiedliche Ergebnisse liefern und damit eine Variation in den Ausprägungen erzeugen. Da gemäß der Definition (siehe Abschnitt 2.2.4.2) sowohl die computermediierte Kommunikation als auch die geografische Verteiltheit die Virtualität bedingen, ist vor allem die Verteilung der Gesamtmaße für die weiteren Analysen von Interesse. Bei beiden Maßen (Virtualität Teamleiter und Teamvirtualität) ist eine Streuung der Werte zu erkennen. Die Virtualität Teamleiter weist im Vergleich zur Teamvirtualität jedoch eine deutlich geringere Streuung auf, was sich sowohl hinsichtlich des Ranges als auch der Standardabweichung zeigt. Bei der Bewertung dieses Ergebnisses gilt es zu berücksichtigen, dass sich die Virtualität Teamleiter nur aus zwei Virtualitätsindizes zusammensetzte, während in das Virtualitätsmaß Teammitglieder eine größere Anzahl einzelner Virtualitätsindizes einging. Zwar sind in der Stichprobe grundsätzlich Unterschiede bezüglich der Virtualität Teamleiter vorhanden, bei der Ergebnispräsentation der zentralen Analysen sollte jedoch berücksichtigt werden, dass die geringere Streuung des Indexes Virtualität Teamleiter das Aufdecken von Unterschieden erschwert haben könnte. Weiterhin ist anzumerken, dass die Virtualität Teamleiter vermutlich insgesamt relativ niedrig ausgeprägt ist, was insbesondere durch die geringe Ausprägung des Role-Index bedingt sein könnte. Einschränkend ist allgemein anzuführen, dass keine festen Referenzwerte für die Interpretationen der Ausprägung des Grades der Virtualität vorhanden sind. Die Gesamtvirtualitätsindizes wurden erstmalig auf diese Art und Weise

Diskussion

215

berechnet, so dass bisher keine Vergleichsdaten vorhanden sind. Diese wären jedoch notwendig, um Bezugspunkte für die Einordnung heranzuziehen. Da die Virtualität vor dem Hintergrund der sich verändernden Arbeitsstrukturen ein wichtiges Forschungsgebiet darstellt, wäre es für weitere Forschungsvorhaben wünschenswert, auf adäquate Referenzwerte zurückgreifen zu können, um eine genauere Einordnung zu ermöglichen.

7.1.3 Erfassung der zentralen Variablen Die Skalengüte der zentralen Variablen wurde im Abschnitt 6.1.4 ausführlich überprüft. In den meisten Fällen konnten die genutzten Instrumente hinsichtlich der verschiedenen Gütekriterien als angemessen bezeichnet werden. Bei einigen Skalen ergaben sich jedoch Abweichungen, auf die in einem Fall mit einer Umstrukturierung der Variablen eines Konstruktes reagiert werden musste. Neben den Ergebnissen zur Überprüfung der Skalengüte soll die Angemessenheit der verwendeten Skalen bzw. Fragebögen zur Erhebung der Konstrukte diskutiert werden. Im Folgenden werden zunächst die transformationale Führung und Selbstführung betrachtet. Im Anschluss erfolgt die Diskussion der vermittelnden Variablen der Motivation. Abschließend wird die Erfassung der Erfolgsvariablen beleuchtet.

7.1.3.1 Transformationale Führung Die transformationale Führung wurde mit Hilfe des MLQ anhand von fünf Subskalen erfasst. Dieser Fragebogen stellt das meist genutzte Instrument zur Messung der transformationalen Führung dar (Miner, 2005). Die Itemanalysen zeigten (siehe Abschnitt 6.1.4.1), dass die einzelnen Unterskalen den Anforderungen hinsichtlich der Trennschärfe und der Itemschwierigkeit genügten und ihnen überwiegend eine befriedigende Reliabilität zugesprochen werden konnte. Diese Ergebnisse müssen jedoch vor dem Hintergrund betrachtet werden, dass sich die Subskalen nicht in dem gewünschten Maße voneinander trennen ließen. In Abschnitt 4.2.1.1 wurde bereits angesprochen, dass die fünf Subskalen des Konstruktes häufig sehr hoch miteinander korrelieren, was das Problem einer hohen Multikollinearität mit sich bringt. Diese Probleme traten auch in der vorliegenden Untersuchung auf. Zudem konnte über verschiedene Untersuchungen hinweg keine eindeutige Faktorstruktur nachgewiesen werden (vgl. Felfe, 2006a; Judge & Piccolo, 2004), was sich ebenfalls in der vorliegenden Studie zeigte. Die EFA wies je nach Auswahl-Kriterium (Scree-Plot, PA-Analyse, Eigen-

216

Diskussion

wert > 1) auf eine Lösung mit einem, zwei bzw. drei Faktoren hin. In der CFA zeigte sich darüber hinaus eine deutliche Überlegenheit der einfaktoriellen Lösung gegenüber der angenommenen fünffaktoriellen Lösung. Da auch die Faktorladungen der EFA nicht auf ein eindeutiges Muster einer bestimmten Faktorenanzahl hinwiesen, erschien die einfaktorielle Lösung, bei der alle Items zu einer Gesamtskala zusammengefasst werden, als angemessen. Einschränkend muss jedoch angeführt werden, dass die Modellgüte des einfaktoriellen Modells im Rahmen der CFA die Kriterien einer guten Anpassung nur in Ansätzen erfüllte. Dies könnte möglicherweise auf die große Komplexität des Messmodells zurückzuführen sein. Ergebnisse einer Studie von Marsh, Hau, Balla und Grayson (1998) sprechen dafür, dass es bei einer zunehmenden Anzahl von Items pro Faktor zu einer Überschätzung des Ȥ2-Werts kommt und damit zu einer übermäßig häufigen Ablehnung passender Modelle durch den Ȥ2-Modelltest. Hinsichtlich des Modell-Fits sind von daher tendenziell weniger Items pro Faktor wünschenswert (Bühner, 2004). Abgeleitet aus den geschilderten Schwierigkeiten zur Messung des Konstrukts, kann grundsätzlich die Frage gestellt werden, ob der MLQ ein angemessenes Instrument zur Erfassung der transformationalen Führung darstellt. Messmethodische Überlegungen setzen sich vermehrt mit der Frage der Richtung des Wirkzusammenhangs zwischen latenten Konstrukten und ihren Messindikatoren auseinander (vgl. Bollen & Lennox, 1991; Fornell & Bookstein, 1982; MacCallum & Browne, 1993). Dabei wird zwischen reflektiven und formativen Indikatoren unterschieden. Reflektive Indikatoren werden von ihrem jeweiligen latenten Konstrukt beeinflusst, so dass sich die latenten Ausprägungen in den Indikatoren widerspiegeln. Formative Indikatoren bilden hingegen das latente Konstrukt und können unabhängig voneinander ihre Wirkung entfalten. Die konkrete Ausprägung des latenten Konstrukts entsteht damit erst durch die Manifestation der Indikatoren. Eine Fehlspezifikation des Messmodells kann gravierende Verzerrungen mit sich bringen (Albers & Hildebrandt, 2006; Law & Wong, 1999). Podsakoff, MacKenzie, Podsakoff und Lee (2003b) diskutieren die Fehlspezifikation von Messmodellen im Rahmen von verschiedenen Führungsmodellen und kommen zu dem Schluss, dass eine Reihe von Führungskonstrukten mit Faktoren zweiter Ordnung, wie z.B. die transformationale Führung, formativ spezifiziert werden sollten, da die Subdimensionen als einzelne und unabhängig voneinander wirkende Indikatoren konzipiert sind. Diese Fehlspezifikation könnte eine Erklärung für die inkonsistenten Ergebnisse hinsichtlich der Faktorstruktur darstellen (Podsakoff et al., 2003b). Aber auch auf der Itemebene gilt es zu überprüfen, ob die Items tatsächlich reflektiv modelliert sind. Nach Einschätzung von Podsakoff et al. (2003b) sind die fünf einzelnen transformationalen Skalen

Diskussion

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erster Ordnung formativ konzipiert. Dies könnte eine Erklärung darstellen, weshalb die Reliabilitäten der hier eingesetzten Skalen überwiegend nur als befriedigend bezeichnet werden können, da formative Indikatoren nicht zwangsläufig eine hohe Interkorrelation besitzen und zudem nicht gegeneinander austauschbar sind. Obwohl die transformationale Führung vom Konzept her als formativ angesehen werden muss (Podsakoff et al., 2003b), ist der MLQ vor dem Hintergrund einer reflektiven Messmodellannahme konzipiert worden. Dementsprechend wurden die Skalen des MLQ für diese Untersuchung auch reflektiv gebildet. Dennoch führen diese Erwägungen zu der Erkenntnis, dass der MLQ trotz seiner Beliebtheit nicht das beste Instrument darstellt, um das formative Konstrukt angemessen zu erfassen.

7.1.3.2 Selbstführung Die Selbstführung wurde mit Hilfe des RSLQ erfasst. Dieser Fragebogen wurde sowohl in der englischen Originalversion als auch in der deutschen Kurzversion (RSLQ-D) hinsichtlich der Reliabilität und der Validität untersucht und seine psychometrischen Qualitäten für studentische Stichproben als gut befunden (Andreßen & Konradt, in Druck; Houghton & Neck, 2002). Aus diesem Grunde galt es als Voraussetzung, für die nachfolgenden Analysen zu prüfen, ob sich die Güte des Fragebogens auch in einer betrieblichen Stichprobe als stabil erweisen würde. Die Ergebnisse der Skalenanalysen bescheinigten den einzelnen Skalen insgesamt gute psychometrische Eigenschaften. Einschränkend muss angeführt werden, dass die Skala auf natürliche Belohnung fokussieren, wie auch in vorausgehenden Untersuchungen (Andreßen & Konradt, in Druck; Houghton & Neck, 2002), nur eine geringe Reliabilität aufwies. Dies spiegelte sich ebenfalls im Faktorladungsmuster der EFA bzw. der CFA wider (siehe Abschnitt 6.1.4.2). Da die Skala jedoch eine der drei übergeordneten Strategien repräsentiert, würde das Konstrukt durch ihren Ausschluss eines wichtigen inhaltlichen Aspekts entbehren. Vor diesem Hintergrund kann die Entscheidung, die Skala unter Vorbehalt für die Hauptanalysen heranzuziehen, als gerechtfertigt angesehen werden. Bezogen auf die Konstruktvalidität der Skala ist es positiv zu bewerten, dass sich die erwartete neunfaktorielle Struktur sowohl in der EFA als auch in der CFA gut abbilden ließ und das neunfaktorielle Modell in der CFA den beiden Alternativmodellen (einfaktorielles bzw. dreifaktorielles Modell) überlegen war. Dies liefert erste Hinweise dafür, dass der RSLQ das Konstrukt Selbstführung auch im betrieblichen Kontext angemessen erfassen kann. Damit kommt die vorliegende Studie der Forderung nach einer Untersuchung der Stabilität des

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Diskussion

Instrumentes in Hinblick auf außerstudentische Stichproben nach (Andreßen & Konradt, in Druck; Houghton & Neck, 2002). Die Ergebnisse stellen erste Weichen für die Generalisierbarkeit des Fragebogens und schaffen die Grundlage für die Gewinnung empirischer Erkenntnisse über die Zusammenhänge mit weiteren Konstrukten. Die Überlegenheit des neunfaktoriellen Modells im Rahmen der Überprüfung der Konstruktvalidität regt die Frage an, ob die Zusammenfassung der neun einzelnen Selbstführungsstrategien zu den drei übergeordneten Strategien gerechtfertigt war. Diese erfolgte vor dem Hintergrund der theoretisch angenommenen hierarchischen Struktur des Selbstführungskonstruktes mit der Intention, die Komplexität des Modells zu verringern, zumal sich die inhaltlichen Hypothesen nicht auf die Primärfaktoren beziehen. Wie bereits angeführt, sind tendenziell weniger Items pro Faktor erstrebenswert, da es bei einer zunehmenden Anzahl von Items zu einer Überschätzung des Ȥ2-Werts kommen kann, die wiederum mit einer zu häufigen Ablehnung passender Modelle einhergeht (Marsh et al., 1998). Dieser Überlegung folgend erscheint die Zusammenfassung zu den drei übergeordneten Strategien als adäquater Umgang mit der großen Anzahl manifester Indikatoren (neun Selbstführungsstrategien) für das latente Konstrukt Selbstführung. Ferner unterstützt die Überprüfung der Skaleneigenschaften der zusammengefassten Indikatoren diese Entscheidung, da sowohl die verhaltensorientierten als auch die konstruktiven Gedankenmusterstrategien als Gesamtskalen den Anforderungen voll entsprechen. Da die natürlichen Belohnungsstrategien nur durch die eine bereits diskutierte Skala auf natürliche Belohnung fokussieren erfasst werden, bleiben die oben angesprochenen Einschränkungen bestehen. Die Reduktion der einzelnen Selbstführungsstrategien auf die drei übergeordneten Strategien erhält eine weitere empirische Bestätigung durch die Stabilität der Faktorladungen im Rahmen des Messmodells in den verschiedenen SEM zur Überprüfung der inhaltlichen Hypothesen (siehe Abschnitt 6.4). Die diskutierten Ergebnisse führen somit zur Gesamteinschätzung, dass das Konstrukt der Selbstführung mit Hilfe des RSLQ adäquat erfasst wurde und damit die Voraussetzung für die Interpretation der inhaltlichen Hypothesen hinsichtlich dieses Konstruktes gegeben ist.

7.1.3.3 Motivationale Variablen Die motivationalen Variablen wurden mit Hilfe des VIST-Fragebogens erhoben. Insgesamt deuten die Ergebnisse der Item- und Skalenanalysen auf gute psychometrische Eigenschaften des verwendeten Messinstrumentariums hin. Einzelne Items der Skalen Valenz und Selbstwirksamkeit weisen jedoch sehr geringe

Diskussion

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Itemschwierigkeiten auf. Eine Erklärung dafür könnten Aspekte der sozialen Erwünschtheit darstellen, die durch die Formulierung der Items verstärkt hervorgehoben wurde. Für weitere Datenerhebungen sollte daher eine Umformulierung in Richtung einer größeren Schwierigkeit der Items in Erwägung gezogen werden, um möglichen Deckeneffekten und der damit einhergehenden geringen Differenzierung hinsichtlich dieses Konstruktes entgegenzuwirken. Zur Vermeidung von Akquieszenz empfiehlt Jackson (1967) möglichst eindeutige Itemformulierung, abgestufte Antwortmöglichkeiten und eine ausbalancierte Schlüsselrichtung der Fragen. Die Reliabilität aller vier Vertrauensskalen kann als mittelmäßig bewertet werden und auch die Skala Valenz ist bezüglich dieses Gütekriteriums als mittelmäßig einzuschätzen. Den Skalen Instrumentalität und Selbstwirksamkeit kann hingegen nur eine befriedigende Reliabilität zugesprochen werden, was den Erkenntnissen aus anderen Studien entspricht (vgl. Hertel et al., 2004; Orlikowski, 2002). Vor dem Hintergrund der Kürze der Skalen wird die Reliabilität jedoch als angemessen bewertet. Die Ergebnisse der EFA sowie der CFA unterstützen die Annahme einer vierfaktoriellen Struktur. Die Spezifikation der Vertrauenskomponente stellt jedoch einen Diskussionspunkt dar. Die Motivationskomponente Vertrauen wurde ausführlich anhand von vier Teilaspekten erfasst. Im Rahmen der EFA wurden diese Teilaspekte jedoch nur einem Faktor zugeordnet. Dies spricht zum einen dafür, dass alle Items die globale Komponente Vertrauen repräsentieren. Zum anderen wäre jedoch eine Differenzierung zwischen den Teilaspekten zu erwarten. Ist diese nicht gegeben, so wird die Vertrauenskomponente im Vergleich zu den anderen drei Motivationskomponenten erheblich differenzierter erfasst. Für weitere Untersuchungen im Rahmen des VIST-Modells ist es von daher empfehlenswert, die Differenzierung der Subkomponenten in einer einzelnen Analyse genauer zu betrachten und gegebenenfalls die Anzahl der Items vor dem Hintergrund der Vergleichbarkeit und der Ökonomie zu verringern.

7.1.3.4 Erfolg Die Leistung der Teammitglieder wurde anhand einzelner Items erfasst. Sie beinhalteten die Bewertung der Leistung anhand einer Prozentskala. Diese erfolgte zum einen als Fremdeinschätzung durch den Teamleiter und zum anderen als Selbsteinschätzung durch die Teammitglieder. Als Messgütekriterium konnte nur die Itemschwierigkeit herangezogen werden, da die Berechnung der anderen Kriterien (Trennschärfe, Reliabilität und Faktorstruktur) eine Skala mit mehreren Items voraussetzt. Die Itemschwierigkeit erwies sich in beiden Fällen als sehr

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niedrig (siehe Abschnitt 6.1.4.4). Eine Ursache könnte darin liegen, dass bei Leistungsbeurteilungen grundsätzlich eine Tendenz zur Nachsichtigkeit vorhanden ist und insbesondere Vorgesetzte zu positiven Leistungseinschätzungen ihrer Mitarbeiter neigen (Klimoski & Inks, 1990; Stone, 1973). Eine schlechte Leistungseinschätzung könnte zudem auch indirekt schlechte Führungsaktivitäten implizieren, was eine weitere Motivation für eine zu positive Bewertung durch den Vorgesetzten darstellt. Diese Umstände können dazu geführt haben, dass nicht die volle Bandbreite der Prozentskala ausgenutzt wurde. Judge und Ferris (1993) führen an, dass die Verteilung der Leistungsbeurteilung von Mitarbeitern in den meisten Organisationen weder normal ist noch die gesamte Spanne der möglichen Werte widergespiegelt wird. Auch wenn die kritische Obergrenze der Itemschwierigkeit in dieser Untersuchung nicht überschritten wurde, bergen derart leichte Items die Gefahr von Deckeneffekten. Diese erschweren das Aufdecken von steigenden Wertausprägungen in der betroffenen Variable, da nur geringfügige Schwankungen in den Bewertungen vorhanden sind. Die in dieser Untersuchung vorgenommene Transformation der Variablen (siehe Abschnitt 6.3.1) sollte der schiefen Verteilung und der eingeschränkten Varianz jedoch entgegengewirkt haben. Neben dieser Einschränkung stellt sich grundsätzlich die Frage, ob die Bestimmung der Leistung anhand einer 1-Item-Skala ausreichend ist. Untersuchungen bestätigen zwar, dass auch 1-Item-Skalen eine ausreichende Reliabilität und Validität besitzen (Wanous & Hudy, 2001; Wanous, Reichers & Hudy, 1997), eine differenzierte Erfassung des Konstruktes würde jedoch inhaltlich einen größeren Bereich abdecken und damit die interne Validität steigern. Die Leistung wird häufig als mehrdimensionales Konstrukt aufgefasst (siehe Abschnitt 2.4.1), so dass eine globale Leistungseinschätzung möglicherweise wichtige Aspekte ausblendet. Darüber hinaus könnte anhand einer differenzierteren Erfassung eine genauere Spezifikation der SEM vorgenommen werden, für die in der Regel mindestens drei Indikatoren pro latenter Variable empfohlen werden (Bühner, 2004), um die Identifizierbarkeit des Modells zu erhöhen. Positiv hervorzuheben ist hingegen, dass neben der Fremd- auch eine Selbsteinschätzung der Leistung vorliegt. Um dem Problem des Common Method Bias entgegenzuwirken (siehe Abschnitt 4.3.2), wurde für die zentralen Analysen die Fremdeinschätzung durch den Vorgesetzten gewählt, die die meist genutzte Quelle für Leistungsbeurteilungen darstellt (Cleveland, Murphy & Williams, 1989; Viswevaran, Ones & Schmidt, 1996). Die Korrelationsanalysen zwischen den beiden Leistungsmaßen zeigen, dass beide in einem signifikanten Zusammenhang stehen (siehe Abschnitt 6.2.2). Obwohl sich dieser als relativ gering erweist, kann hierin ein Beleg für die Validität des Leistungsmaßes gesehen werden. Die Ergebnisse zweier Metaanalysen (Conway & Huffcut, 1997;

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Harris & Schaubroeck, 1988) liefern Hinweise darauf, dass keine sehr hohen Korrelationen zwischen den beiden Einschätzungen zu erwarten sind. Dies wird von den Autoren der Metaanalysen darauf zurückgeführt, dass bei Selbsteinschätzungen egozentrische Verzerrungen vermutet werden müssen, die sowohl eine positive als auch eine negative Abweichung vom Urteil des Vorgesetzten beinhalten können. Vor diesem Hintergrund können auch geringere Korrelationen als Bestätigung für die Validität des globalen Leistungsmaßes angesehen werden. Das affektive Commitment stellt die zweite AV dar. Die Messung dieses Konstruktes erfolgte mit Hilfe einer auf drei Items verkürzten Skala von Allen und Meyer (1990). Da neben der Verkürzung der Skala zusätzlich zwei der Items von einer negativen Formulierung in eine positive umgepolt wurden (siehe Abschnitt 4.2.3.2), erscheint die Überprüfung der Skaleneigenschaft als besonders wichtig, um eine angemessene Erfassung des Konstruktes sicherzustellen. Die ersten beiden Schritte der Güteüberprüfung nach Homburg und Giering (1996) liefern eindeutige Hinweise dafür, dass die verkürzte Skala den Güteanforderungen entspricht. Die EFA zeigt deutlich die erwartete einfaktorielle Struktur der Skala. Die Itemanalyse weist darüber hinaus auf gute psychometrische Eigenschaften hin, da die Skala allen Anforderungen voll entspricht. Auch die CFA bestätigt in Ansätzen diese Befunde. Die standardisierten Faktorladungen können als hoch eingestuft werden und entsprechen bis auf minimale Abweichungen denen der EFA (siehe Abschnitt 6.1.4.5). Einschränkend muss jedoch angeführt werden, dass die Ergebnisse hinsichtlich des Modell-Fits nur mit Vorsicht betrachtet werden können, da das Modell aufgrund seiner geringen Komplexität nur gerade identifiziert ist. Gerade identifizierte Modelle besitzen so viele zu schätzende Parameter wie bekannte Parameter, und es gibt nur eine einzige Lösung (Bühner, 2004). Dies hat in der Regel zur Folge, dass diese Modelle die Daten perfekt erklären (Kline, 2005), so dass die Ergebnisse hinsichtlich der Modellgüte nicht als aussagekräftig interpretiert werden können. Zusammenfassend ist die Skalengüte der Erfolgsvariablen als gut zu interpretieren, womit die Voraussetzungen für weitere Analysen als erfüllt angesehen werden können.

7.2 Bewertung des methodischen Vorgehens Neben der Verletzung der Messgüte der angewandten Instrumente könnten sich Einschränkungen der Interpretierbarkeit von Untersuchungsergebnissen aufgrund methodischer Probleme bei der statistischen Datenauswertung ergeben. Entsprechend wird im Folgenden zunächst das Vorgehen der statistischen Datenanalyse

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einer kritischen Betrachtung unterzogen. Da zudem die Analyseebene einen Einfluss auf die Ergebnisse der Untersuchung nehmen kann, wird im Anschluss dieser Aspekt genauer betrachtet.

7.2.1 Beurteilung des statistischen Vorgehens Zur Beurteilung des statistischen Vorgehens soll zunächst die Datenaufbereitung im Vorfeld der eigentlichen Analysen betrachtet werden. Diese erfolgte gemäß den Empfehlungen von Tabachnick und Fidell (2005) und kann als gründlich bewertet werden. Im ersten Schritt wurden fehlende Werte, Ausreißer sowie grundlegende Verteilungsannahmen überprüft. Das zweistufige Vorgehen zur Ergänzung der fehlenden Werte ist positiv zu beurteilen, da durch die fallbezogene Mittelwertsergänzung (Graham et al., 2002) zunächst auf sehr nahe Schätzer für die fehlenden Werte zurückgegriffen wurde. Für die verbleibenden Missings wurde im zweiten Schritt mit der Multiplen Imputations-Methode ein Verfahren gewählt, das sich als angemessene und robuste Methode zur Schätzung fehlender Daten erwiesen hat (Göthlich, 2006; Schafer & Graham, 2002). Der Ausschluss der wenigen multivariaten Ausreißer ist vor dem Hintergrund der durch sie zu erwartenden Verzerrungen als gerechtfertigt anzusehen (Tabachnick & Fidell, 2005). Als Voraussetzung für SEM ist darüber hinaus eine Multivariate Normalverteilung gefordert. Diese war für keine der Analysen gegeben. Da sich die MLMethode jedoch als relativ robust gegen die Verletzung der Voraussetzungen erweist (McDonald & Ho, 2002; Olson et al., 2000), kann die Anwendung dieser Methode als akzeptabel angesehen werden. Der Einsatz der ADF-Methode, die keine Verteilungsvoraussetzung stellt, war aufgrund der Größe der Stichprobe nicht möglich. Bei der Interpretation der Ergebnisse sollte jedoch berücksichtigt werden, dass es bei fehlender Multinormalverteilung zu überhöhten Schätzungen des Ȥ2-Wertes kommen kann (vgl. Olson et al., 2000), was wiederum bedeutet, dass ein passendes Modell zu oft abgelehnt wird. Um die Komplexität der Vergleichsmodelle zu verringern, wurde die Methode des Parceling gewählt, da die Skala transformationale Führung aufgrund der notwendig gewordenen Zusammenfassung (siehe Abschnitt 7.1.3.1) aus 20 Items bestand. Die Anwendung von Parcels wird kontrovers diskutiert (Kline, 2005). Wichtig ist dabei das Ziel der Modellierung von latenten Variablen. Stehen dabei primär die Beziehungen zwischen den latenten Variablen im Vordergrund und weniger die Beziehungen zwischen den manifesten Variablen, spricht dieses für die Anwendung von Parcels (Little et al., 2002). Diese Voraussetzung kann aufgrund der intendierten Überprüfung der inhaltlichen Fragestellungen mit

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Hilfe der SEM als gegeben erachtet werden. Als Bedingung für das Parceling gilt ferner die Eindimensionalität einer Skala (Bandalos & Finney, 2001; Kline, 2005; Little et al., 2002). Diese sollte durch eine vorausgehende Analyse, wie z.B. durch eine EFA, bestätigt werden. Im Falle der Skala transformationale Führung kann von dem Vorliegen einer Eindimensionalität ausgegangen werden, da eben diese den ausschlaggebenden Grund für die Zusammenfassung zu einer Gesamtskala darstellte. Kritisch anzumerken ist jedoch, dass im Rahmen der EFA die verschiedenen Methoden zur Bestimmung der Anzahl der Faktoren zu unterschiedlichen Ergebnissen führten (siehe Abschnitt 6.1.4.1) und nur der Scree-Plot auf einen Faktor hinwies. Da dieses Verfahren eine konservative aber bewährte Methode darstellt (Bühner, 2004), kann auf eine eindimensionale Skala geschlossen werden. Als weitere Voraussetzung für die Berechnung eines SEM gilt eine angemessene Power. Bei großen Stichproben, die genutzt werden, um komplexe Modelle mit einer großen Anzahl von Freiheitsgraden zu testen, kann die Power übermäßig hohe Werte annehmen und zur Ablehnung eigentlich angemessener Modelle führen (McQuitty, 2004). Aus diesem Grund sollten bei einer Power von über 90 % für die Interpretation der Modellgüte weniger strikte Kriterien als üblich herangezogen werden (McQuitty, 2004). Die Ergebnisse der Powerbestimmung in der vorliegenden Studie deuten daraufhin, dass die Power für alle Modelle sehr hoch (> 0,95) ist (siehe Abschnitt 6.3.3). Dies impliziert, dass bei der Interpretation der Ergebnisse ein weniger strikter Umgang mit den Kriterien hinsichtlich der Fitindizes gefordert ist. Darüber hinaus ist hinsichtlich der Wahl der Methode zur Moderationsanalyse anzuführen, dass sich diese zwar als die einfachste und nützlichste Methode zur Bestimmung von Interaktionseffekten in SEM erwiesen hat (Jöreskog, 1998; Rigdon et al., 1998), jedoch die Kategorisierung stetiger Variablen erfordert. Diese wurde in der vorliegenden Untersuchung mit Hilfe eines Mediansplits vorgenommen, der die zu kategorisierende Variable anhand des Medians in eine Gruppe mit hoher Ausprägung und eine Gruppe mit niedriger Ausprägung des untersuchten Merkmals einteilt. Eine Dichotomisierung bringt häufig neben dem Verlust von Informationen über individuelle Ausprägungen Uneindeutigkeiten hinsichtlich der Schätzung und der Interpretation der untersuchten Variablen mit sich (MacCallum, Zhang, Preacher & Rucker, 2002). Die Autoren konnten anhand von Simulationsstudien negative Konsequenzen der Dichotomisierung in Form einer geringeren Effektgröße, einer geringeren Power, eines Auftretens von falschen Haupt- oder Interaktionseffekten, eines Übersehens von nicht-linearen Effekten aufzeigen. Der Vorteil, den diese Studie durch die differenzierte Erfassung der Virtualität und die Bestimmung eines Virtualitätsgrades bietet (4.2.4), verliert durch die Dichotomisierung der Variable somit an Gewicht. Um den

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Einfluss gradueller Unterschiede untersuchen und die angesprochenen negativen Konsequenzen einer Dichotomisierung umgehen zu können, ist es für weitere Untersuchungen empfehlenswert, den Grad der Virtualität als kontinuierliche Variable in die Analysen einfließen zu lassen. Abschließend ist anzumerken, dass die vorliegende Untersuchung eine Querschnittsanalyse darstellt. Von einer kausalen Interpretation der beobachteten Konstruktbeziehungen in den berechneten SEM ist aus diesem Grund abzusehen. Eine hohe und signifikante Faktorladung zwischen zwei Konstrukten deutet zwar auf eine Beziehung der Variablen hin, die angenommene Richtung der Kausalität ist dadurch jedoch nicht als belegt zu erachten (vgl. Dormann & Zapf, in Druck).

7.2.2

Bewertung der Analyseebene

Die Überlegungen hinsichtlich der Analyseebene in Abschnitt 4.4 machen deutlich, dass sich die vorliegende Untersuchung im Spannungsfeld zwischen den zwei Analyseebenen Individual- und Gruppenebene befindet. Da das zentrale Konstrukt dieser Untersuchung, die Selbstführung, von der Konzeption her auf der Individualebene angesiedelt ist, wurden die theoretischen Annahmen zunächst auf dieser Ebene postuliert und untersucht. Dieses Vorgehen kann durch inhaltliche und methodische Aspekte gerechtfertigt werden. Inhaltlich kann argumentiert werden, dass sich neben der Selbstführung auch die anderen relevanten Konzepte primär auf die Individualebene beziehen. Das Konzept der transformationalen Führung ist in seiner ursprünglichen Konzeption auf den Einfluss ausgerichtet, den ein Vorgesetzter auf einen individuellen Mitarbeiter ausübt, um ihn zu einer höheren Leistung zu motivieren, und beschreibt daher einen externen Einfluss auf der Individualebene. Die beiden gewählten Motivationskomponenten Instrumentalität sowie Selbstwirksamkeit entstammen zwar einem teambezogenen Motivationsmodell, beziehen sich jedoch auch eher auf individuelle Motivationsaspekte. Ferner beschreibt das Commitment die individuelle Bindung an das Unternehmen. Schließlich kann auch die Leistung auf der individuellen Ebene betrachtet werden. Methodisch ist anzuführen, dass die zentralen Konstrukte alle auf Individualebene erfasst wurden und somit für die Auswertung auf Gruppenebene eine Aggregation der Daten erforderlich wäre. Eine Aggregation bringt jedoch gleichzeitig eine Einschränkung der Varianz mit sich (Ditton, 1998; Hofmann, 1997). Hinzu kommt, dass für die Untersuchung von SEM eine ausreichend große Stichprobe von N > 200 (Kline, 2005) bzw. ein Verhältnis von 10:1 oder besser noch 20:1 Fällen pro freiem Parameter (z.B. Jackson, 2003) gefordert wird, die im Rahmen dieser Untersuchung für die aggregierten Daten nicht gegeben ist.

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Bei der vorhandenen teambezogenen Stichprobengröße von N = 132 Teams würde für die unterschiedliche Anzahl an Freiheitsgraden der untersuchten Modelle zudem nur eine Power zwischen 30 % und 65 % gegeben sein, was deutlich unter der von Cohen (1988) empfohlenen Größe von 80 % liegt. Diese könnte dazu führen, dass ein nicht passendes Modell fälschlicherweise zu leicht akzeptiert würde. Die Analyse auf Individualebene kann daher zur ersten Überprüfung der erwarteten Zusammenhänge zwischen den zentralen Variablen als angemessen erachtet werden. Es muss jedoch angeführt werden, dass aufgrund der folgenden Argumente eine Mehrebenenanalyse in weiterführenden Untersuchungen zu präferieren ist. Erste Untersuchungen zeigen, dass die individuelle Selbstführung im Gruppenkontext eine entscheidende Bedeutung für die Leistung besitzt (Konradt et al., 2007; Uhl-Bien & Graen, 1998). Dieser Aspekt wurde vor dem Hintergrund der wachsenden teamorientierten Arbeitsstrukturen bisher wenig betrachtet und sollte nicht unterschätzt werden. Ferner entstammen die motivationalen Variablen einem teambezogenen Modell. Auch wenn, wie bereits argumentiert, die untersuchten Komponenten Instrumentalität und Selbstwirksamkeit stärker auf das Individuum fokussiert sind, werden ähnliche vermittelnde Prozesse auch für die beiden anderen Komponenten Valenz und Vertrauen angenommen. Diese sind wiederum in einem stärkeren Zusammenhang mit dem Gruppenkontext zu sehen, so dass dieser in jedem Fall bei der Untersuchung der Zusammenhänge berücksichtigt werden sollte. Ein weiteres wichtiges Argument für die Einbeziehung der Gruppenebene betrifft die angenommene Moderation des Virtualitätsgrades. Die Teamvirtualität stellt eine Gruppenvariable dar, die im Rahmen der vorliegenden Untersuchung zumindest für die Hypothesen 3c und 3d auf die Individualebene heruntergebrochen wurde und in nachfolgenden Untersuchungen als Gruppenvariable betrachtet werden sollte. Methodisch gesehen liegt ein weiteres Argument für die Betrachtung mehrerer Ebenen in der Struktur der hierarchisch aufgebauten Daten. Seit der Etablierung von Multilevel-Strukturgleichungsmodellen (ML-SEM) können hierarchische Daten auch anhand von SEM analysiert werden. Während die verbreiteten Computerprogramme zunächst auf eine derartige Modellierung nicht ausgerichtet waren, wurden mittlerweile traditionelle SEM-Programme wie EQS und LISREL diesbezüglich weiterentwickelt (Kline, 2005). Ferner bietet das Statistikprogramm Mplus verschiedene Möglichkeiten ML-SEM zu modellieren. Bezogen auf die vorliegenden Fragestellungen bestünde damit die Möglichkeit, die individuelle Selbstführung vor dem Gruppenkontext zu betrachten und den systematischen Einfluss verschiedener teambezogener Variablen, wie z.B. der Virtualität auf Gruppenebene, zu untersuchen. Einschränkend ist allerdings anzuführen, dass sich die Methoden für ML-SEM noch in der Entwicklung befinden und

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bisher wenige Richtlinien für die Interpretation und Darstellung der Ergebnisse vorhanden sind (Kline, 2005).

7.3 Untersuchung der Zusammenhänge Nachdem in den vorausgehenden Abschnitten die Güte der vorliegenden Daten und das methodische Vorgehen ausführlich diskutiert und dabei mögliche Einschränkungen für die Interpretation der Ergebnisse der zentralen Analysen aufgedeckt wurden, werden im Folgenden die Ergebnisse der zentralen Fragestellungen erörtert. Zunächst wird dazu die erste Fragestellung hinsichtlich der Rolle der Selbstführung im Zusammenhang mit transformationaler Führung, Motivation und Erfolg betrachtet. Im zweiten Schritt werden die Ergebnisse hinsichtlich des moderierenden Einflusses der Virtualität diskutiert.

7.3.1 Diskussion der Modellvergleiche Im Rahmen der Hypothesen 1 und 2 wurde angenommen, dass die Selbstführung in einem Handlungsmodell externer Führung durch den Vorgesetzten, der Motivation und dem Erfolg als Prozessfaktor fungiert und dabei eine motivationsbedingende Rolle einnimmt. Diese Annahme schließt mit ein, dass alternative Modelle, die die Selbstführung als Inputfaktor bzw. als volitionale Komponente ansehen, sich im direkten Vergleich als weniger passend erweisen. Da der Erfolg anhand von zwei verschiedenen Kriterien (Leistung und Commitment) bestimmt wurde, werden die erwarteten Zusammenhänge getrennt diskutiert. Zunächst werden diese für die Erfolgskomponente Leistung (Hypothese 1) betrachtet. Im Anschluss erfolgt die Diskussion der Zusammenhänge in Bezug auf die Erfolgskomponente Commitment (Hypothese 2). Während im Rahmen der Diskussion hinsichtlich der einzelnen Erfolgskomponenten inhaltliche Aspekte nur kurz angesprochen werden und methodische Aspekte im Vordergrund stehen, werden abschließend für die Modellvergleiche zusammenfassend allgemeine Schlussfolgerungen hinsichtlich der Rolle der Selbstführung in dem vorgestellten Handlungsmodell vorgenommen.

7.3.1.1 Leistung als Erfolgsvariable In der ersten Hypothese wird angenommen, dass die Selbstführung im Zusammenhang mit transformationaler Führung, motivationalen Variablen und Leis-

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tung als Prozessfaktor eine motivationsbedingende Rolle einnimmt. Dies wird zum einen für die Instrumentalität als Motivationskomponente (Hypothese 1a) und zum anderen für die Selbstwirksamkeit als Motivationskomponente (Hypothese 1b) erwartet, was aufgrund der Ähnlichkeit der Hypothesen im Folgenden gemeinsam diskutiert wird. Die Ergebnisse der Modellvergleiche in den Abschnitten 6.4.1 und 6.4.2 bestätigen diese Hypothesen und lassen darauf schließen, dass die Selbstführung im Rahmen des Modells 2 sowohl im Zusammenhang mit der Instrumentalität als auch mit der Selbstwirksamkeit den motivationalen Komponenten als Prozessfaktor vorgeschaltet ist, da sich die Alternativmodelle im direkten Vergleich als schlechter erwiesen haben. Diese Befunde wurden zum einen durch die Güte der Modellanpassung und zum anderen durch die signifikant positiven Faktorladungen des Modells 2 unterstützt. Hervorzuheben ist, dass die Faktorladungen der Messmodelle über die beiden Motivationskomponenten hinweg konstant geblieben sind. Da nur bei einem konstanten Messmodell von einer eindeutigen inhaltlichen Interpretation des Strukturmodells ausgegangen werden kann (vgl. Kline, 2005), ist damit eine wichtige Voraussetzung für die Interpretation der Ergebnisse gegeben. Bisherige Studien konnten zeigen, dass alle im Modell enthaltenen Konstrukte direkt mit der Leistung in einem positiven Zusammenhang stehen. So konnte dieser für die transformationale Führung (vgl. Fuller et al., 1996; Judge & Piccolo, 2004; Lowe et al., 1996), für die Selbstführung (z.B. Konradt et al., 2007; Prussia et al., 1998), für die Instrumentalität (z.B. Hertel et al., 2000b; Hertel et al., 2004) sowie für die Selbstwirksamkeit (z.B. Staikovic & Luthans, 1998) belegt werden. Die Ergebnisse bezüglich der Hypothesen 1a und 1b gehen darüber hinaus und liefern erste Hinweise dafür, dass transformationale Führung, Selbstführung und motivationale Variablen einen gemeinsamen positiven Einfluss auf die Leistung ausüben. Ferner deuten die Ergebnisse darauf hin, dass die Selbstführung in dem untersuchten Handlungsmodell eher in der Funktion eines Prozessfaktors als eines Inputfaktors zu sehen ist. Dies spricht dafür, dass ein Teamleiter eine Leistungssteigung der Teammitglieder erreichen kann, indem er durch transformationale Führung die Selbstführungskompetenz der Mitarbeiter anregt. Darüber hinaus lassen die Ergebnisse vermuten, dass die Selbstführung eher eine motivationsbedingende als eine volitionale Rolle einnimmt und die Leistung über die Motivation der Mitarbeiter positiv beeinflusst. Eine vertiefende Diskussion zur Rolle der Selbstführung im untersuchten Handlungsmodell erfolgt in Abschnitt 7.3.1.3. Kritisch anzumerken ist, dass die Pfade im Strukturmodell nur auf kleine bis mittlere Effekte hinweisen. Dies könnte darauf zurückzuführen sein, dass mediierende Effekte (durch die Selbstführung bzw. die motivationalen Variablen) den Einfluss einzelner Konstrukte verringern. So konnte in bisherigen Untersuchun-

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gen sowohl im Individual- wie auch im Teamkontext bereits gezeigt werden, dass sich der Einfluss der Selbstführung auf die Leistung von Mitarbeitern unter Einbeziehung der Instrumentalität bzw. der Selbstwirksamkeit deutlich verringerte (Frayne & Geringer, 2000; Konradt et al., 2007; Prussia et al., 1998). Da im Rahmen der Fragestellung dieser Untersuchung die Rolle der Selbstführung in einem Handlungsmodell im Zusammenhang mit drei weiteren Faktoren betrachtet wird, kann eine Mediationsanalyse, so wie sie in den angesprochenen Studien vorgenommen wurde, in dieser nicht durchgeführt werden. Die Untersuchung einer Mediation ist auf eine UV, einen Mediator und eine AV ausgerichtet (vgl. Baron & Kenny, 1986). Für eine Überprüfung mediierender Effekte sollten daher in folgenden Untersuchungen einzelne Zusammenhänge zwischen den zentralen Konstrukten betrachtet werden. Eine weitere Einschränkung kann darin gesehen werden, dass die Leistung nur mit Hilfe eines Indikators erhoben wurde. Da nur eine globale Leistungseinschätzung vorgenommen wurde und möglicherweise wichtige differenzierte Aspekte ausgeblendet wurden, können Einschränkungen hinsichtlich der inhaltlichen Validität bestehen (vgl. Abschnitt 7.1.3.4).

7.3.1.2 Commitment als Erfolgsvariable In der Hypothese 2 wird postuliert, dass die Selbstführung im Zusammenhang mit transformationaler Führung, motivationalen Variablen und der zweiten Erfolgskomponente Commitment als Prozessfaktor eine motivationsbedingende Rolle innehat. Diese Annahme wird sowohl hinsichtlich der Instrumentalität (Hypothese 2a) als auch hinsichtlich der Selbstwirksamkeit (Hypothese 2b) als motivationaler Komponente formuliert. Die Ergebnisse beider Hypothesen werden im Rahmen der Diskussion gemeinsam betrachtet. Aufgrund der Modellvergleiche kann davon ausgegangen werden, dass die Selbstführung hypothesenkonform auch im Zusammenhang mit der Erfolgsvariable Commitment als Prozessfaktor fungiert und dabei der Motivation vorgeschaltet ist. Sowohl die Fit-Indizes als auch die signifikant positiven Faktorladungen im Modell 2 unterstützen diese Ergebnisse. Während der Zusammenhang der Leistung mit den einzelnen am Modell beteiligten Komponenten bereits in verschiedenen Untersuchungen bestätigt werden konnte, liegen für das Commitment nur empirische Befunde für den positiven Zusammenhang mit der transformationalen Führung vor (vgl. Felfe, 2006a; Meyer et al., 2002). Vor diesem Hintergrund sind die Ergebnisse hinsichtlich der Hypothesen 2a und 2b besonders herauszustellen, da sie die Selbstführung erstmalig empirisch in einen Zusammenhang mit dem Commitment stellen. Auf

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einen direkten Zusammenhang zwischen der Selbstführung und dem Commitment, wie er von mehreren Autoren postuliert wird (Bligh et al., 2006; Houghton & Yoho, 2005; Manz & Sims, 2001; Neck & Milliman, 1994), kann in der vorliegenden Studie jedoch nicht geschlossen werden, da der Zusammenhang der beiden Konstrukte nur im Rahmen des umfassenden Untersuchungsmodells betrachtet wurde. Darüber hinaus deuten die vorliegenden Ergebnisse darauf hin, dass auch die Komponenten Instrumentalität und Selbstwirksamkeit in einem positiven Zusammenhang mit dem Commitment stehen, was der signifikante, wenngleich geringe, Effekt der motivationalen Variablen auf die AV Commitment zeigte. Die Ergebnisse der Modellvergleiche lassen inhaltlich darauf schließen, dass die Selbstführung der Mitarbeiter auch im Rahmen des Commitments als AV eine Prozessvariable darstellt und durch die transformationale Führung des Vorgesetzten angestoßen werden kann. Weiterhin zeigen die Ergebnisse, dass die Selbstführung im Rahmen des Untersuchungsmodells in einem positiven Zusammenhang mit den motivationalen Komponenten steht. Diesen kommt nach dem Modell 2 dann wiederum eine vermittelnde Rolle im Zusammenhang zwischen der Selbstführung und der AV Commitment zu. Eine vertiefende Diskussion der Rolle der Selbstführung als Prozessvariable in ihrer motivationsbedingenden Funktion erfolgt in Abschnitt 7.3.1.3. Positiv hervorzuheben ist erneut die Stabilität des Messmodells, die damit eine wichtige Voraussetzung für die Interpretation der Ergebnisse liefert. Einschränkend ist hingegen die Tatsache anzuführen, dass die Pfade zwischen den latenten Konstrukten des Untersuchungsmodells zwar signifikant positive Ladungen aufweisen, die Effekte jedoch nur als klein bis mittel beurteilt werden können. Der Argumentation in Abschnitt 7.3.1.1 folgend, könnten mediierende Effekte für diese geringeren Zusammenhänge verantwortlich sein, die jedoch aufgrund der großen Anzahl der beteiligten Variablen nicht untersucht werden können.

7.3.1.3 Allgemeine Schlussfolgerungen zur Rolle der Selbstführung Zunächst kann festgestellt werden, dass der Ansatz der vorliegenden Untersuchung, die Selbstführung empirisch in den Rahmen eines umfassenden Handlungsmodells zwischen interaktionaler Führung, Motivation und Erfolg zu stellen, grundsätzlich gelungen ist und damit die Voraussetzung für eine differenzierte Betrachtung der Rolle der Selbstführung in diesem Handlungsmodell gegeben ist. In allen vier Vergleichssituationen hat sich das Modell 2 mit der Selbstführung als Prozessvariable in der motivationsbedingenden Rolle den Alternativmodellen als überlegen erwiesen. Aus diesem Grund sollen im Folgenden

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einige allgemeine Schlussfolgerungen zur Rolle der Selbstführung im skizzierten Handlungsmodell gezogen werden. Zunächst lassen sich aus der Überlegenheit des Modells 2 mit der Selbstführung als Prozessvariable gegenüber dem Modell 1 mit der Selbstführung als Inputfaktor wichtige Folgerungen ableiten. Der Befund lässt vermuten, dass die Selbstführung keine weitere Instanz des Konzeptes der verteilten Führung (Gronn, 2002, 2003; Konradt et al., 2006) darstellt. Vielmehr kann angenommen werden, dass sie unterstützend wirksam wird, um externe Führungseinflüsse auf das Individuum adäquat in Motivation und folgende Erfolgskomponenten umzusetzen. Im Rahmen der vorliegenden Untersuchung können diese Schlussfolgerungen jedoch nur für den Aspekt der interaktionalen Führung getroffen werden. Bei der Betrachtung der Selbstführung vor dem Hintergrund des komplexeren Rahmenmodells der verteilten Führung ist anzuführen, dass diese theoretisch auch im Zusammenhang mit den beiden anderen Führungsinstanzen, strukturelle und teambasierte Führung, gesehen werden kann. So ist z.B. zu erwarten, dass im Bereich der strukturellen Führung strategiebezogene Faktoren, wie der Grad der Partizipation, Auswirkungen auf die Ausübung selbstregulatorischer Aktivitäten haben (Pearce & Manz, 2005). Ebenso ist anzunehmen, dass im Rahmen geteilter Führungsstrukturen im Team die Selbstführung der Teammitglieder stärker gefordert ist und somit ein Zusammenhang zur teambasierten Führungsinstanz besteht (Bligh et al., 2006; Houghton et al., 2003; Pearce & Manz, 2005). Die Überprüfung dieser Annahmen und damit die Übertragbarkeit der Befunde der vorliegenden Studie auf weitere Aspekte der verteilten Führung stehen bisher jedoch noch aus. Die Überlegenheit der motivationsbedingenden Rolle im Modell 2 im Vergleich zur volitionalen Rolle im Modell 3 kann als Hinweis für die von Neck und Houghton (2006) postulierte Einordnung des Konzeptes der Selbstführung als normative Theorie interpretiert werden. Nach dieser Überlegung liefert die Selbstführungstheorie konkrete Handlungsanweisungen und erklärt, auf welche Art und Weise die Selbstführung ihre Wirkung auf den Erfolg entfaltet. Damit ist sie von anderen motivationalen Konstrukten abzugrenzen, die einen deskriptiven Charakter besitzen und erklären können, warum die Selbstführung eine positive Wirkung auf Erfolgsmaße ausübt, wie z.B. die Selbstregulationstheorie von Carver und Scheier (1981, 1998), die sozial-kognitive Theorie von Bandura (1986, 1991) oder die CET von Deci und Ryan (1980, 1985a). In Ansätzen konnten derartige Zusammenhänge zwischen der Selbstführung und motivationalen Konstrukten bereits empirisch belegt werden. Mehrere Studien zeigten einen vermittelnden Einfluss der motivationalen Komponenten Instrumentalität und Selbstwirksamkeit auf den Zusammenhang zwischen Selbstführung und Leistung (vgl. Frayne & Geringer, 2000; Konradt et al., 2007; Prussia et al., 1998) und liefern

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damit erste Hinweise, dass motivationale Aspekte einen erklärenden Einfluss für die Wirkweise der Selbstführung besitzen. Der Beitrag der vorliegenden Untersuchung unterstützt diese Befunde nicht nur, sondern deutet darauf hin, dass andere alternative Rollen der Selbstführung in dem untersuchten Handlungsmodell weniger wahrscheinlich sind. Weiterhin sprechen diese Ergebnisse für eine Differenzierung der Selbstführung von dem Konzept der Volition, zu dem inhaltlich Parallelen gezogen werden können (siehe Abschnitt 2.3.3.2). Damit liefert die vorliegende Untersuchung im weiteren Sinne auch Hinweise für die postulierte Eigenständigkeit des Konstruktes (vgl. Neck & Houghton, 2006). Als ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Stabilität der Ergebnisse über verschiedene Motivations- und Erfolgskomponenten hinweg hervorzuheben. Sie spricht dafür, dass die Aussagen über die Rolle der Selbstführung im Zusammenhang mit transformationaler Führung, Motivation und Erfolg zumindest im Rahmen der in der Untersuchung vorgestellten Konstrukte verallgemeinert werden können. Folglich stellt sich die Frage, ob sich diese Erkenntnisse auch auf weitere Motivationsaspekte erweitern lassen. Wie bereits angeführt, können Selbstführungsstrategien, wie z.B. eigene Zielsetzung, dazu beitragen, die Bedeutung der Ziele zu erhöhen (Neck & Houghton, 2006). Dies wird auch für den teambezogenen Kontext postuliert (Bligh et al., 2006), so dass ein positiver Einfluss der Selbstführungsstrategien auf die Valenz vermutet werden kann. Ferner gehen Bligh et al. (2006) davon aus, dass sich die individuelle Ausübung von Selbstführungstechniken positiv auf das Teamvertrauen auswirkt. Damit kann auch der vierte Motivationsaspekt des VIST-Modells im Zusammenhang mit der Selbstführung gesehen werden. Da für die beiden Komponenten Valenz und Teamvertrauen ebenfalls ein positiver Zusammenhang mit dem Erfolg postuliert wird, der in empirischen Untersuchungen sowohl für die Valenz (z.B. Orlikowski, 2002; Weinkauf & Woywede, 2004) als auch das Vertrauen (z.B. Davis et al., 2000; Dirks, 1999, 2000; Orlikowski, 2002) bereits bestätigt werden konnte, liegt es nahe, ähnliche Ergebnisse auch für diese Komponenten des Motivationsmodells anzunehmen. Neben diesen Überlegungen zum gesamten Modell können auch aus den Zusammenhängen zwischen einzelnen Komponenten wichtige Schlussfolgerungen gezogen werden. So liefern diese Ergebnisse erste empirische Hinweise dafür, dass die transformationale Führung in einem positiven Zusammenhang mit der Selbstführung steht. Dieser Zusammenhang wird zwar theoretisch angenommen, in bisherigen Untersuchungen konnte jedoch nur der Zusammenhang zwischen transformationaler Führung und dem Empowerment von Mitarbeitern gezeigt werden (Dvir et al., 2002; Jung et al., 2003; Jung & Sosik, 2002; Kark et al., 2003). Die vorliegende Studie erweitert diese Erkenntnisse auf den Aspekt der angewandten Selbstführungsstrategien, woraus geschlossen werden kann,

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Diskussion

dass Führungskräfte mit Hilfe von transformationaler Führung ihre Mitarbeiter zur Anwendung von Selbstführung anregen können. Ferner können die Befunde im entfernteren Sinne als Bestätigung für bisherige Untersuchungen im Zusammenhang mit der mediierenden Rolle der Motivationskomponenten zwischen der Selbstführung und der Leistung angesehen werden (vgl. Frayne & Geringer, 2000; Konradt et al., 2007; Prussia et al., 1998). Besonders zu betonen ist, dass die Instrumentalität neben der häufig angeführten Variable Selbstwirksamkeit (Neck & Houghton, 2006) als weitere motivationale Variable im Zusammenhang mit der Selbstführung bestätigt wurde. Die Selbstwirksamkeit scheint zwar im Vergleich zur Instrumentalität im gesamten Modell ein etwas stärkeres Gewicht als die Instrumentalität zu besitzen, was sich sowohl im Rahmen der allgemeinen Modellgüte als auch hinsichtlich des Pfades zwischen der Selbstführung und der motivationalen Komponente zeigt. Den Unterschieden sollte jedoch keine zu große Bedeutung beigemessen werden, da sich beide Modelle hinsichtlich des Modell-Fits insgesamt als angemessen erwiesen haben.

7.3.2 Diskussion der Moderation Aufbauend auf den in Abschnitt 7.3.1 erörterten Erkenntnissen werden in diesem Abschnitt die Ergebnisse hinsichtlich des moderierenden Einflusses virtueller Arbeitsstrukturen auf die im favorisierten Modell 2 dargestellten Zusammenhänge diskutiert. Zunächst werden dazu Unterschiede zwischen virtuellen und konventionellen Arbeitsstrukturen in Bezug auf den Zusammenhang zwischen transformationaler Führung und Selbstführung erörtert. Anschließend wird die Moderation des Zusammenhangs zwischen der Selbstführung und der Motivation diskutiert-

7.3.2.1 Moderation: Zusammenhang zwischen transformationaler Führung und Selbstführung In den Hypothesen 3a und 3b wird postuliert, dass die transformationale Führung im Rahmen des Modells 2 sowohl zur Erklärung der Leistung als auch zur Erklärung des Commitments in virtuellen Arbeitsstrukturen (bezogen auf die Führungskraft) einen geringeren Einfluss auf die Selbstführung ausübt als in konventionellen Arbeitsstrukturen. Da die Ergebnisse der Modellvergleiche gezeigt haben, dass die Zusammenhänge zwischen den zentralen Konstrukten des Modells über verschiedene Motivations- und Erfolgskomponenten hinweg stabil

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sind (siehe Abschnitt 7.3.1.3), werden im Folgenden die Hypothesen 3a und 3b gemeinsam diskutiert. Die Ergebnisse des Mehrgruppenvergleichs zeigen, dass sich in allen vier Vergleichsmodellen zwar tendenziell die erwarteten Unterschiede zwischen virtuellen und konventionellen Arbeitsstrukturen ergeben, die Hypothesen jedoch aufgrund des nicht signifikanten Differenztests nicht als bestätigt angesehen werden können. Dies lässt darauf schließen, dass die transformationale Führung entgegen der Erwartung in virtuellen Arbeitsstrukturen einen ebenso positiven Einfluss auf die Selbstführung ausübt wie in konventionellen Arbeitsstrukturen. Im Gegensatz zu den Befunden von Howell et al. (2005), die zeigen konnten, dass der Zusammenhang zwischen der transformationalen Führung und der Gruppenleistung nur unter face-to-face Arbeitstrukturen und nicht unter räumlicher Distanz vorhanden war, wurde im Rahmen der Hypothesen dieser Untersuchung angenommen, dass der Zusammenhang zwischen transformationaler Führung und der Selbstführung (und nachgeschaltet auch dem Erfolg) auch im virtuellen Arbeitskontext gegeben ist, jedoch geringer ausfällt als im konventionellen Arbeitskontext. Die Ergebnisse einer Studie mit globalen virtuellen Teams von Davis und Bryant (2003) weisen darauf hin, dass transformationale Führung auch über räumliche und zeitliche Distanzen hinweg in einem positiven Zusammenhang mit der Effektivität und dem Commitment steht. Die Befunde der vorliegenden Untersuchung zeigen ebenfalls, dass in virtuellen Arbeitsstrukturen ein positiver Zusammenhang zwischen der transformationalen Führung und dem Erfolg in virtuellen Arbeitsstrukturen besteht, wenngleich nicht im direkten Zusammenhang, sondern im komplexeren Rahmen des gesamten Handlungsmodells. Im Vergleich zu konventionellen Arbeitsstrukturen wurde hingegen häufig postuliert, dass interaktionale Führungsformen im virtuellen Arbeitskontext eine besondere Herausforderung darstellen (vgl. Hertel et al., 2005; Hertel & Konradt, 2004; Scherm & Süß, 2000), was durch empirische Befunde bestätigt werden konnte. Insbesondere transformationale Führung, die auf die Beeinflussung von Werten und Zielen durch persönliche Ausstrahlung der Führungskraft, Inspiration und geistige Anregung abzielt, ist aufgrund des verringerten face-to-face Kontakts unter telekooperativer Arbeit schwieriger umzusetzen bzw. ohne Einfluss (Howell & Hall-Merenda, 1999; Howell et al., 2005). Die daraus abgeleitete Schlussfolgerung, dass der Zusammenhang zwischen der transformationalen Führung und der Selbstführung in virtuellen Arbeitsstrukturen geringer ausgeprägt ist als in konventionellen Arbeitsstrukturen, wird durch die Ergebnisse der vorliegenden Untersuchung nicht unterstützt.

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Eine Erklärung für die hypothesenkonträren Ergebnisse könnte die geringe Streuung der Variable Virtualität Teamleiter darstellen (vgl. Abschnitt 7.1.2). Möglicherweise unterscheiden sich die beiden Gruppen der untersuchten Teammitglieder nicht ausreichend hinsichtlich der Virtualität bezogen auf den Teamleiter, um Unterschiede zwischen ihnen aufzudecken. Ferner könnte auch der absolute Grad der Virtualität in dieser Stichprobe zu niedrig sein, um die erwarteten Zusammenhänge zu identifizieren. Da für die herangezogenen Virtualitätsmaße bisher keine Referenzwerte vorhanden sind, kann nur vermutet werden, dass die Virtualität Teamleiter insgesamt relativ gering ausgeprägt ist (vgl. Abschnitt 7.1.2). Dies würde bei dem vorgenommenen Mediansplit dazu führen, dass auch in den als virtuell klassifizierten Arbeitsstrukturen nur ein relativ geringer Virtualitätsgrad vorhanden ist. Diese Umstände könnten die Aufdeckung eines moderierenden Einflusses auf den Zusammenhang zwischen transformationaler Führung und Selbstführung erschwert haben. Im Einklang mit dieser Vermutung steht, dass sich die angenommenen Zusammenhänge zwar nicht anhand des Differenztests zeigen, aber zumindest richtungweisend vorhanden sind. Hinzu kommt, dass sich die Unterschiede zwischen virtuellen und konventionellen Arbeitsstrukturen im Rahmen des Extremgruppenvergleichs zwischen dem 10%-Quantil und dem 90%-Quantil hypothesenkonform gezeigt haben. Dieses unterstützt die Annahme, dass die geringe Streuung der Moderatorvariable Virtualität Teamleiter das Aufdecken der postulierten Zusammenhänge behindert hat.

7.3.2.2 Moderation: Zusammenhang zwischen Selbstführung und Motivation Gemäß der Hypothesen 3c und 3d ist der Zusammenhang zwischen der Selbstführung und der Motivation im Rahmen des Modells 2 sowohl zur Erklärung der Leistung als auch zur Erklärung des Commitments in virtuellen Arbeitsstrukturen (bezogen auf das Team) stärker ausgeprägt als in konventionellen Arbeitsstrukturen. Die Ergebnisse der Modellvergleiche haben gezeigt (siehe Abschnitt 7.3.1.3), dass die Zusammenhänge zwischen den zentralen Konstrukten des Modells über verschiedene Motivations- und Erfolgskomponenten hinweg stabil sind. Aus diesem Grund werden auch für diese Moderationshypothesen die Modelle mit unterschiedlichen Motivationsvariablen und AVn gemeinsam diskutiert. Die Moderationsanalysen im Rahmen der Mehrgruppenvergleiche zeigen für alle Vergleichsmodelle, dass der Zusammenhang zwischen der Selbstführung und den motivationalen Variablen (Instrumentalität bzw. Selbstwirksamkeit) erwartungskonform in virtuellen Teams stärker ausgeprägt ist als in konventio-

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nellen Teams. Aufgrund der stärkeren Autonomie, die virtuellen Teams in der Regel zugeschrieben wird (Davis & Bryant, 2003; Hertel & Konradt, 2004; Konradt & Hertel, 2002), und der damit einhergehenden größeren Eigenverantwortlichkeit der Teammitglieder, wird vermutet, dass die Selbstführung der Mitarbeiter verstärkt für den Erfolg dieser Teams gefordert ist. (Davis & Bryant, 2003; Zigurs, 2003). Obwohl anzunehmen ist, dass die Selbstführung aufgrund der räumlichen Verteiltheit und der größeren Autonomie in virtuellen Arbeitsstrukturen eine besondere Rolle spielt (vgl. Davis & Bryant, 2003; Konradt & Hertel, 2002; Hertel & Konradt, 2004), wurde die Selbstführung bisher empirisch noch nicht betrachtet. Die Ergebnisse der vorliegenden Untersuchung setzen an dieser Forschungslücke an und liefern erste Hinweise dafür, dass der Selbstführung insbesondere im virtuellen Kontext eine besondere Bedeutung zukommt. Hinzu kommt, dass bei der Betrachtung individueller Selbstführung im Gruppenkontext moderierenden Variablen auf Gruppenebene ein wichtiger Einfluss zugeschrieben wird (Konradt et al., 2007). Dies beruht auf der Annahme, dass Teamstrukturen und Intrateamprozesse einen substanziellen Einfluss auf verhaltensbezogene und sozio-emotionale Erfolgsgrößen von Individuen und Teams ausüben (Hackman, 1987; Marks et al., 2001; McGrath, 1964). In einer Studie von Konradt et al. (2007) konnte zwar im Kontext konventioneller Teams die moderierende Wirkung verschiedener gruppenbezogener Variablen auf den Zusammenhang zwischen Selbstführung und Leistung nicht nachgewiesen werden, die Ergebnisse deuteten jedoch darauf hin, dass weitere bisher nicht betrachtete gruppenbezogene Moderatoren einen bedeutsamen Einfluss ausüben. Die vorliegende Untersuchung baut darauf auf und liefert erste Hinweise, dass moderierende Effekte auf Gruppenebene den Zusammenhang zwischen Selbstführung und motivationalen Variablen beeinflussen.

7.4 Implikationen für Forschung und Praxis Aus den Ergebnissen dieser Untersuchung lassen sich eine Reihe von Implikationen für die Forschung und die Praxis ableiten. Aufgeworfene Fragen konnten im Rahmen der vorliegenden Untersuchung größtenteils beantwortet und adressierte Forschungslücken geschlossen werden. Für eine abschließende Bewertung der Fragestellung sollen zunächst einzelne relevante Aspekte gewürdigt werden. In einem zweiten Schritt gilt es, methodische und inhaltliche Einschränkungen herauszuarbeiten und daraus abgeleitet weiterführende Forschungsfragen zu diskutieren. Abschließend werden die Ergebnisse als Basis für Handlungsempfehlungen für die praktische Arbeit herangezogen.

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7.4.1 Abschließende Bewertung der Fragestellungen Die vorliegende Studie adressiert eine Vielzahl von interessanten Aspekten aus verschiedenen inhaltlichen Bereichen im Zusammenhang mit der Selbstführung. Im Folgenden werden diese Aspekte einzeln angesprochen und ihre Bedeutung für die Forschung hervorgehoben. Im Rahmen des Konzeptes der verteilten Führung (Konradt et al., 2006) deuten die Ergebnisse der Untersuchung darauf hin, dass die Selbstführung einen Prozessfaktor darstellt, der durch externe Führung angestoßen werden kann. Für die noch junge Theorie der verteilten Führung (Konradt et al., 2006) liefert die Studie damit erste Hinweise, dass die Selbstführung nicht auf derselben Ebene wie externe Führungseinflüsse anzusiedeln und als weitere Führungsinstanz auf der Inputseite zu diskutieren ist. Im Rahmen der verteilten Führung kann ihr dennoch eine entscheidende Bedeutung beigemessen werden, da sie einen wichtigen Faktor auf Mitarbeiterebene darstellt, der aufgrund der Ergebnisse der vorliegenden Studie zumindest durch interaktionale Führung angeregt werden kann. Da auch von den anderen beiden Führungsinstanzen ein positiver Einfluss auf die Selbstführung zu erwarten ist, ist zu vermuten, dass sich diese Zusammenhänge auch auf die anderen Führungsinstanzen übertragen lassen (vgl. Abschnitt 7.3.1.3). Mit der transformationalen Führung wurde ein interaktionaler Führungsansatz für das Untersuchungsmodell gewählt, dem im Rahmen seines Forschungsgebiets aktuell eine große Aufmerksamkeit zukommt (vgl. Avolio et al., 2003; Miner, 2005). Während theoretisch bisher hauptsächlich auf das Empowerment der Mitarbeiter ausgerichtete Führungsansätze im Zusammenhang mit der Selbstführung diskutiert wurden (vgl. Houghton & Yoho, 2005; Manz & Sims, 1989, 1991, 2001; Yun et al., 2006), zeigt die vorliegende Arbeit erstmalig, dass auch hierarchisch orientierte Führungsformen in einem positiven Zusammenhang mit der Selbstführung stehen. Als weiteres zentrales Ergebnis dieser Untersuchung kann hervorgehoben werden, dass die Selbstführung im Zusammenhang mit Führung und Motivation eine motivationsbedingende Rolle einnimmt, was impliziert, dass sie ihre Wirkung auf den Erfolg vermittelt über motivationale Aspekte entfaltet. Dabei ist insbesondere hervorzuheben, dass neben der Selbstwirksamkeit auch die wahrgenommene Bedeutung des eigenen Beitrags (Instrumentalität) als Wirkweise der Selbstführung bestätigt werden konnte. Ferner stellt die Auseinandersetzung mit dem Konzept der Volition einen für die Forschung interessanten Aspekt dar. Die Betrachtung volitionaler Ansätze erfährt eine Renaissance im Rahmen der Motivationsforschung (vgl. Achtziger & Gollwitzer, 2006; Heckhausen & Heckhausen, 2006) und wird zu-

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nehmend auch im Kontext der organisationspsychologischen Forschung diskutiert (vgl. Brandstätter & Frey, 2004; Nerdinger, 1995, 2006; Schmidt & Kleinbeck, 2004). Die Verbindung der Selbstführung zu volitionalen Ansätzen ist theoretisch schon in den Ursprüngen des Konzeptes verankert, da die Selbstführung auf Konzepten der Selbstregulation und der Selbstkontrolle aufbaut (Manz, 1986). Daher liegt die Überlegung einer volitionalen Rolle der Selbstführung im Handlungsmodell nahe und stellt eine interessante Forschungsfrage dar. Die Ergebnisse dieser Untersuchung sprechen für die Trennung der Konzepte Selbstführung und Volition und können als Bestätigung der Argumentationskette von Neck und Houghton (2006) angesehen werden, die die Selbstführung als eigenständiges Konstrukt darstellt, das seine Wirkung auf den Erfolg über andere motivationale Theorien ausübt. Hervorzuheben ist weiterhin insbesondere die Tatsache, dass die Selbstführung erstmals empirisch in einen positiven Zusammenhang mit dem Commitment der Mitarbeiter gestellt werden konnte. Dieser Zusammenhang wurde von mehreren Autoren postuliert (Bligh et al., 2006; Houghton & Yoho, 2005; Neck & Milliman, 1994; Manz & Sims, 2001), bisher jedoch noch nicht überprüft. Die Befunde der vorliegenden Studie liefern erste empirische Hinweise auf diesen Zusammenhang und kommen damit der von Neck und Houghton (2006) geforderten Untersuchung der postulierten Zusammenhänge der Selbstführung mit weiteren Erfolgsgrößen, wie z.B. dem Commitment, nach. Darüber hinaus kann hinsichtlich der Messung der Selbstführung festgehalten werden, dass die Ergebnisse der vorliegenden Untersuchung gezeigt haben, dass sowohl die deutsche Version des RSLQ als auch die verkürzte englische Version das Konstrukt Selbstführung adäquat gemessen haben und damit für weiterführende Fragestellungen eine gute Basis für die Gewinnung empirischer Erkenntnisse über die Zusammenhänge mit weiteren Konstrukten gegeben ist. Ein weiterer wichtiger Aspekt in der organisationspsychologischen Forschung, den die Studie anspricht, ist der Teamkontext. Das Untersuchungsmodell dieser Arbeit wurde im Rahmen des Konzeptes der verteilten Führung (Konradt et al., 2006) aufgestellt, das darauf abzielt, Führungsprozesse im Gruppenkontext zu beschreiben. Ferner wurde die Motivation der Mitarbeiter durch teambezogene Motivationsaspekte spezifiziert und schließlich mit der Virtualität der Einfluss gruppenbezogener Moderatoren betrachtet. Obwohl die Untersuchung der zentralen Zusammenhänge auf der Individualebene stattgefunden hat, ist das Untersuchungsmodell damit theoretisch in den Gruppenkontext eingebunden und kann als ein Schritt zur Erklärung der individuellen Selbstführung im Gruppenkontext angesehen werden. Auch für die Forschung im Bereich der virtuellen Zusammenarbeit lassen sich wichtige Erkenntnisse aus den Ergebnissen dieser Arbeit festhalten. Bislang

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wurden personalpsychologische Aspekte der Führung sowie vermittelnde Prozesse in virtuellen Teams empirisch nur in wenigen Untersuchungen betrachtet (Hertel et al., 2004; Hoyt & Blascovich, 2003; Konradt, Hertel & Schmook, 2003; Manchen-Spörri, Springall & Grote, 2003; Orlikowski, 2002; Wiesenfeld, Raghuram & Garud, 1999), die zumeist Defizite in Hinblick auf Größe und Zusammensetzung aufweisen (Finholt, Sproull & Kiesler, 1990; Geister et al., 2006; Jarvenpaa & Leidner, 1999). Die relevanten Forschungsfragen wurden dabei zudem nur im Kontext virtueller Teamarbeit untersucht und Kontrollgruppendesigns gänzlich vernachlässigt. Die vorliegende Studie kann hinsichtlich mehrerer Aspekte diesen Defiziten entgegenwirken. Zunächst geht die Stichprobengröße weit über bisherige Studien hinaus. Ferner wurden die angenommenen Wirkzusammenhänge zwischen virtuellen und konventionellen Teams verglichen. Für die Einteilung wurde die Virtualität erstmalig differenziert erfasst und keine willkürliche Vorwegeinschätzung vorgenommen. Inhaltlich wurden darüber hinaus erstmals Aspekte der individuellen Selbstführung der Mitarbeiter im virtuellen Kontext untersucht. Häufig wird angenommen, dass eigenverantwortliches Arbeiten bzw. Selbstführung eine Voraussetzung für die Mitarbeit in einem virtuellen Team darstellt (vgl. Hertel et al., 2005; Hertel & Konradt, 2004; Konradt & Hertel, 2002). Aus diesem Grund wird die Selbstführung von Teammitgliedern im Rahmen von delegativen Führungsstilen besonders für virtuelle Teams empfohlen (Hertel & Konradt, 2004; Konradt & Hertel, 2002). Die Ergebnisse der Untersuchung bestätigen diese Annahme und zeigen allgemein, dass der Selbstführung in virtuellen Teams eine besondere Rolle beigemessen werden kann. Im Speziellen hat sich im Rahmen dieser Untersuchung gezeigt, dass Selbstführung in virtuellen Arbeitsstrukturen in einem stärkeren Zusammenhang mit motivationalen Komponenten steht als in konventionellen Arbeitsstrukturen. Dies ist hervorzuheben, da die Entwicklung und Aufrechterhaltung von Motivation insbesondere im Rahmen virtueller Zusammenarbeit eine der größten Herausforderungen stellt (Hertel et al., 2005; Hertel & Konradt, 2004). Somit bietet die Selbstführung eine Möglichkeit vor allem in diesem Kontext den Herausforderungen zu entgegnen und auch unabhängig von anderen externen Einflüssen, wie z.B. Feedback durch den Teamleiter oder die Teammitglieder, die aufgrund des verringerten face-to-face Kontaktes nur erschwert umzusetzen sind, eine Motivationssteigerung hervorzurufen. Hinsichtlich des Einflusses transformationaler Führung konnte die Hypothese nicht bestätigt werden, dass in virtuellen Teams interaktionale Führungsformen, wie die transformationale Führung, geringere Einflussmöglichkeiten auf die Selbstführung besitzen. Da sich die erwarteten Zusammenhänge jedoch im Rahmen der Extremgruppenvergleiche zeigten und zudem vermutet werden

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kann, dass die vorliegende Stichprobe insgesamt nur einen relativ geringen Virtualitätsgrad aufweist, ist die Annahme nicht gänzlich zu verwerfen.

7.4.2 Einschränkungen und weiterführende Forschungsfragen Im Rahmen der Diskussion der Güte der Daten, des methodischen Vorgehens und der Ergebnisse hinsichtlich der inhaltlichen Fragestellungen wurden bereits einige Einschränkungen angeführt. Diese Einschränkungen werden im Folgenden erneut aufgegriffen und als Grundlage für weiterführende Implikationen herangezogen. Zunächst werden eine Reihe von methodischen Aspekten angesprochen und im Anschluss verschiedene inhaltlich weiterführende Fragestellungen vorgestellt. Eine erste Einschränkung ergibt sich aus den Problemen hinsichtlich der Erfassung der transformationalen Führung mit Hilfe des MLQ (vgl. Abschnitt 7.1.3.1). Neben der Tatsache, dass sich die postulierte Faktorstruktur in dieser wie auch in anderen Untersuchungen (Felfe, 2006b; Judge & Piccolo, 2004; Miner, 2005) häufig nicht abbilden ließ, ist es fraglich, ob die durch den MLQ vorgenommene reflektive Modellierung des Konstruktes angemessen ist, da das Konzept nach der Einschätzung von Podsakoff et al. (2003b) formativ gestaltet ist. Daher sollte für weitere Untersuchungen über eine alternative Erfassung der transformationalen Führung nachgedacht werden und gegebenenfalls ein neues Messinstrument entwickelt werden, um das Konstrukt adäquat erfassen zu können. Eine weitere methodische Einschränkung bezieht sich auf die Analyseebene (vgl. Abschnitt 7.2.2), da die zentralen Analysen der vorliegenden Untersuchung auf der Individualebene vorgenommen wurden. Um der hierarchischen Datenstruktur, die bei der Untersuchung von individueller Selbstführung im Teamkontext zwangsläufig gegeben ist, gerecht zu werden, sollten in folgenden Studien neuere statistische Methoden, wie z.B. HLM oder ML-SEM, zum Einsatz kommen. Ferner ist eine Einschränkung im Querschnittsdesign der vorliegenden Studie zu sehen (vgl. Abschnitt 7.2.1), da dieses keine Kausalschlüsse zulässt (Dormann & Zapf, in Druck). Obwohl die Pfade zwischen den Konstrukten im Rahmen der Strukturgleichungsmodelle implizieren, dass die vorgeschalteten Variablen die nachgeschalteten beeinflussen, bedarf es weiterführender Längsschnittuntersuchungen, um derartige Kausalannahmen zu bestätigen. Für folgende Untersuchungen im Kontext virtueller Arbeitsstrukturen wäre es darüber hinaus wünschenswert, für die differenzierte Erfassung des Grades der Virtualität Referenzwerte vorliegen zu haben, um eine inhaltliche Interpreta-

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tion der einzelnen Indizes treffen zu können (vgl. Abschnitt 7.1.2). Ferner sollten die Vorteile der differenzierten Erfassung der Virtualität, die eine stetige Variable mit sich bringt, im Rahmen einer Moderationsanalyse genutzt und eine künstliche Kategorisierung wie in der vorliegenden Untersuchung vermieden werden. Neben diesen methodischen Aspekten kann aus den Befunden dieser Arbeit eine Reihe von inhaltlich interessanten weiterführenden Fragestellungen abgeleitet werden. Die vorliegende Untersuchung wurde vor dem Hintergrund des Rahmenmodells der verteilten Führung (Konradt et al., 2006) durchgeführt. Aus den Ergebnissen der Untersuchung können bisher jedoch nur Schlüsse für einen Teilaspekt des Rahmenmodells, nämlich der interaktionalen Führung, abgeleitet werden, da die anderen Instanzen nicht untersucht wurden. Wie in Abschnitt 7.3.1.3 diskutiert, ist im Rahmen der verteilten Führung anzunehmen, dass die Ergebnisse auch auf die beiden anderen Führungsinstanzen, strukturelle und teambasierte Führung, übertragen werden können. In folgenden Untersuchungen sollten daher die Annahmen dieser Studie auch für diese beiden Instanzen der verteilten Führung untersucht werden. Eine der Modellalternativen, das Modell 1, beinhaltet die Selbstführung in der Rolle als Inputfaktor. In dieser Funktion könnte die Selbstführung als eine Art Führungssubstitut angesehen werden (Manz & Sims, 1980). Obwohl sich dieses Modell dem Modell 2 als unterlegen erwiesen hat, wäre es dennoch denkbar, die Selbstführung als Führungssubstitut zu verstehen. Im Rahmen der Theorie der Führungssubstitute (Kerr & Jermier, 1978) werden verschiedene Beziehungen zwischen den Führungsaspekten und den Substituten angenommen, die vor allem eine Moderation der Führungssubstitute auf den Zusammenhang zwischen der externen Führung und den Erfolgsgrößen beinhalten. Diese moderierenden Einflüsse müssten im Zusammenhang mit der Selbstführung genauer untersucht werden, um eine tatsächliche Aussage treffen zu können. Dies könnte einen weiteren Ansatz für folgende Forschungsvorhaben darstellen. Hinsichtlich der Instanz der interaktionalen Führung stellt sich die Frage, ob es Unterschiede in der Wirkweise einzelner interaktionaler Führungsformen gibt. So wurde mit der transformationalen Führung nur ein Teilaspekt des Full Range Leadership Models (Bass & Avolio, 1997) untersucht. Im Rahmen weiterer Forschungsvorhaben wäre es von Interesse, ob die transaktionale Führung tatsächlich, wie in Abschnitt 2.1.2 angenommen, einen geringeren Einfluss auf die Selbstführung ausübt als die transformationale Führung. Ferner wird, wie bereits mehrfach angeführt, postuliert, dass auch andere interaktionale Führungsansätze wie das SuperLeaderhip bzw. das Empowering Leadership in einem positiven Zusammenhang mit der Selbstführung stehen, die typischerweise als Anleitung zur Selbstführung bezeichnet werden (vgl. Houghton & Yoho, 2005; Manz & Sims, 1989, 1991, 2001; Yun et al., 2006).

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Zwar existieren erste Befunde vor dem Hintergrund eines kontingenztheoretischen Ansatzes, im Zusammenhang mit den hier untersuchten Variablen – insbesondere der Motivation – gibt es bisher jedoch noch keine empirischen Studien, die den Einfluss dieses stark delegativ ausgerichteten Führungsstils näher beleuchten. Diesen Überlegungen folgend sollten daher, wie von Houghton und Yoho (2005) und Yun et al. (2006) vorgeschlagen, in weiterführenden Forschungsvorhaben auch kontingenzbezogene Ansätze in Erwägung gezogen werden, nach denen in Abhängigkeit von der Situation verschiedene interaktionale Führungsansätze zur Anregung der Selbstführung der Mitarbeiter herangezogen werden. Unter der „Situation“ könnten dabei sowohl Aspekte auf der Ebene des Mitarbeiters, wie z.B. das Bedürfnis nach Autonomie (Yun et al., 2006), als auch Umgebungsfaktoren herangezogen werden, wie z.B. das Arbeitsumfeld (virtuell vs. konventionell). Schließlich lässt die Stabilität der Ergebnisse bezüglich verschiedener Motivations- und Erfolgsvariablen sowohl hinsichtlich der Modellvergleiche als auch hinsichtlich der Moderationsanalysen darauf schließen, dass die angenommenen Zusammenhänge auch auf weitere Aspekte übertragbar sind. Neben den Komponenten Instrumentalität und Selbstwirksamkeit sollte daher überprüft werden, ob die Erkenntnisse dieser Untersuchung auch auf die anderen Motivationskomponenten des VIST-Modells (Valenz und Teamvertrauen) übertragen werden können. Weiterhin wäre es im Rahmen des Teamkontextes interessant zu untersuchen, ob die postulierten Modellzusammenhänge auch auf weitere typische teambezogene sozio-emotionale Erfolgsmaße, wie die Kohäsion und die Identifikation mit dem Team zutreffen. Da auch die Arbeitszufriedenheit im Zusammenhang mit transformationaler Führung (Bass & Avolio, 1994), Selbstführung (Neck & Houghton, 2006) und Motivation (Six & Felfe, 2004) diskutiert wird, kann in ihr ein weiteres potenzielles Erfolgsmaß für folgende Forschungsvorhaben gesehen werden.

7.4.3 Handlungsempfehlungen für die Praxis Die Befunde der vorliegenden Untersuchung machen deutlich, dass die Selbstführung der Mitarbeiter eine entscheidende Rolle für ihren Erfolg spielt. Für die Praxis wirft dies die Frage auf, ob im Zuge der sich verändernden Arbeitsstrukturen die Führung durch externe Führungskräfte und die damit verbundenen Hierarchiestrukturen überhaupt noch benötigt werden. Die Ergebnisse der vorliegenden Studie verstärken diesen Zweifel keinesfalls, da Führungskräften auch im Zusammenhang mit der Selbstführung der Mitarbeiter eine entscheidende Be-

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deutung zukommt. Sie zeigen im Gegenteil, dass Unternehmen nicht zwischen externer Führung durch einen Vorgesetzten und der Selbstführung der Mitarbeiter entscheiden müssen, sondern dass beide gemeinsam einen wichtigen Einfluss auf den Erfolg des Mitarbeiters ausüben. Aus den Befunden der Untersuchung kann abgeleitet werden, dass transformationale Führung eine positive Wirkung auf die Selbstführungskompetenz besitzt. Durch die Darstellung eines adäquaten Rollenmodells durch die Führungskraft können Mitarbeiter lernen, Selbstführungskompetenzen angemessen einzusetzen (Manz & Sims, 1989, 2001), was ein wichtiges Führungselement der transformationalen Führung darstellt. Ferner kann individuelles Feedback des Vorgesetzten in Form der transformationale Führungsdimension Individualized Consideration durch Rückmeldung über die Ausübung der Strategien helfen, diese zu verbessern. Neben der Annahme, dass Führungskräfte über adäquates Feedback direkt einen Einfluss auf die Motivation der Mitarbeiter nehmen können, um z.B. eine Steigerung der Wahrnehmung von Selbstwirksamkeit und Instrumentalität seitens der Mitarbeiter hervorzurufen (vgl. Konradt & Hertel, 2002), hat sich gezeigt, dass die Selbstführung in diesem Motivationsprozess ebenfalls eine entscheidende Rolle spielt. So macht diese Untersuchung deutlich, dass die Selbstführung neben der Erhöhung der Selbstwirksamkeit dazu beiträgt, dass die Mitarbeiter ihrem eigenen Beitrag für die Teamziele eine höhere Bedeutung beimessen. Für die Praxis kann daraus abgeleitet werden, dass wichtige motivierende Funktionen der Führungskraft auch durch den Mitarbeiter selbst übernommen werden können. Aus diesen Erkenntnissen können praktische Implikationen für das Training von Führungskräften und Mitarbeitern abgeleitet werden. Das bessere Verständnis der psychologischen Prozesse, die das Verhalten von Vorgesetzten und Mitarbeitern verbinden, kann als Grundlage genutzt werden, um Trainingsprogramme effektiver auf die Bedürfnisse der Teilnehmer auszurichten. Führungskräfte sollten dazu angeleitet werden, im Rahmen von transformationalen Führungsdimensionen wie Individualized Consideration und Intellectual Stimulation stärker auf die individuellen Perspektiven der Mitarbeiter einzugehen und sie in ihrer Selbstbestimmtheit zu unterstützen. In einer Studie von Deci, Eghrari, Patrick und Leone (1994) konnte gezeigt werden, dass durch eine nachvollziehbare und bedeutungsvolle Argumentation, eine gleichzeitige Wertschätzung der Gefühle der Mitarbeiter und die Förderung von Wahlmöglichkeiten, die Internalisierung von externen Zielen erfolgte und damit ein Gefühl der Selbstbestimmung bei den Mitarbeitern erzeugt wurde. Dieses Gefühl der Selbstbestimmung sollte wiederum dazu beitragen, dass die Selbstführung der Mitarbeiter erfolgreich umgesetzt werden kann (Manz, 1986). Darüber hinaus hat sich in aktuellen Studien gezeigt,

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dass transformationale Führung erfolgreich in Führungskräfteseminaren vermittelt werden kann. So fanden Dvir et al. (2002) in einer Feldstudie heraus, dass Führungskräfte, die ein Training zur Vermittlung transformationaler Führung erhielten, einen positiven Einfluss auf die Entwicklung ihrer Mitarbeiter hinsichtlich der Motivation, der moralischen Einstellung und des Empowerments nahmen. Frese, Beimel und Schoenborn (2003) konnten in einer anderen Studie zeigen, dass ein Training zu inspirierenden Kommunikationsfähigkeiten von Führungskräften im Sinne charismatischer Führung zu einer objektiv erfassten Verbesserung des trainierten Verhaltens geführt hat. Ebenso konnten bereits Barling, Weber und Kelloway (1996) zeigen, dass ein Training zur transformationalen Führung in einem positiven Zusammenhang mit dem durch die Mitarbeiter wahrgenommenen transformationalen Führungsverhalten der Vorgesetzten, dem organisationalen Commitment und der Leistung der Mitarbeiter stand. Mitarbeitern sollte im Rahmen von Selbstmanagement/Selbstführungstrainings darüber hinaus der effektive Einsatz von Selbstführungsstrategien vermittelt werden, um damit die motivierende Wirkung der Selbstführung zu verstärken. Eine Reihe von Studien hat die Wirksamkeit derartiger Trainingsmaßnahmen bestätigen können (Frayne & Geringer, 2000; Frayne & Latham, 1987; Latham & Frayne, 1989; Neck & Manz, 1996a). Dabei sollte ein besonderer Fokus auf die Inhalte des Trainings gelegt werden, da nicht jedes in der Praxis durchgeführte Training als effektiv angesehen werden kann. Klein, König und Kleinmann (2003) konnten in einem Vergleich zweier Trainingsansätze zeigen, dass ein Seminarkonzept, das sich an dem behavioralen Selbstmanagement-Ansatz aus der klinischen Psychologie von Kanfer, Reinecker und Schmelzer (1996) orientierte, effektiver war als ein Seminar orientiert an den Veröffentlichungen eines populären Selbstmanangent-Autors (Seiwert, 1997). Abgeleitet aus den Ergebnissen der vorliegenden Studie sollte im Rahmen von Selbstmanagement-/Selbstführungstrainings ein Schwerpunkt darauf gelegt werden, dass die Mitarbeiter erlernen, durch die Selbstführungsstrategien eine größere Selbstwirksamkeit und die Bedeutung ihres eigenen Beitrags für die gemeinschaftlichen Ziele wahrzunehmen. Für die Arbeit in virtuellen Arbeitsstrukturen bleibt festzuhalten, dass die Selbstführung eine besondere Bedeutung besitzt. Dies wird zum einen dadurch bestärkt, dass die Wirkung der transformationalen Führung auf die Selbstführung der Mitarbeiter in virtuellen Arbeitsstrukturen tendenziell geringer ist als in konventionellen Arbeitsstrukturen und zum anderen zeigt sich ein stärkerer Zusammenhang der Selbstführung mit den motivationalen Variablen. Sie bietet somit die Möglichkeit, den Herausforderungen des verringerten face-to-face Kontaktes zu entgegnen und auch unabhängig von anderen externen Einflüssen, wie z.B. Feedback durch den Teamleiter oder die Teammitglieder, eine Motivationsstei-

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gerung hervorzurufen. Die Ergebnisse der vorliegenden Untersuchung können als ein Indiz dafür gewertet werden, dass der geringere Einfluss der interaktionalen Führung durch die Führungskraft in virtuellen Arbeitsstrukturen durch das Ausüben von Selbstführungsstrategien ausgeglichen werden kann. Aus diesen Erkenntnissen abgeleitet, sollte bei der Auswahl der Mitarbeiter für virtuelle Arbeitsstrukturen vermehrt darauf geachtet werden, dass diese grundlegende Selbstführungskompetenzen besitzen (Hertel et al., 2005; Hertel, Konradt & Voss, 2006). Darüber hinaus sollten insbesondere im Rahmen virtueller Arbeitsstrukturen die Mitarbeiter zu eigenständigem Handeln und einer stärkeren Anwendung der Selbstführungsstrategien angeregt werden, da diese Kompetenzen eine Möglichkeit bieten, dem verringerten Einfluss der Führungskraft entgegenzuwirken. Abschließend hat sich gezeigt, dass die Selbstführung auch im Teamkontext sinnvoll einzusetzen ist. Daher sollte im Rahmen der Teamarbeit die Eigen- und Mitverantwortung der Teammitglieder gestärkt werden (Konradt & Hertel, 2002), so dass den Mitarbeitern ein gewisser Handlungsspielraum gegeben ist, um Selbstführungsstrategien adäquat anwenden zu können.

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Anhang

Anhang A Fragebogen deutsch und englisch Demographische Daten..................................................................................... 268 Virtualität – geographische Verteiltheit............................................................ 268 Virtualität – elektronische Kommunikationsmedien ........................................ 268 Transformationale Führung .............................................................................. 268 Selbstführung.................................................................................................... 270 Motivation ........................................................................................................ 272 Leistungseinschätzung...................................................................................... 273 Commitment ..................................................................................................... 273

Beispielseiten Fragebogen Abbildung A-1: Screenshot Online-Fragebogen Beispielseite Selbstführung .. 274 Abbildung A-2: Screenshot Online-Fragebogen Beispielseite Motivaton........ 275

Information und Instruktionen Teammitglieder Informations-Email Teammitglieder ................................................................ 276 Instruktion zur Beantwortung des Fragebogens................................................ 277 Abbildung A-3: Screenshot Instruktion Teammitglieder.................................. 277

268

Anhang

Fragebogen englisch – deutsch Demographische Daten Demographic Information Age: _______ Gender: Male – Female Nationality: ____________ What is your first language? _______

Fragen zu Ihrer Person Alter: ________ Geschlecht: männlich – weiblich Nationalität: ___________ Wie lautet Ihre Muttersprache?

Virtualität – geographische Verteiltheit At which site do you work? Site: _____________ Country: __________

An welchem Standort arbeiten Sie? Standort: ____________ Land ___________

How long is your daily work time on average? ______ hours At which distance does your team leader work? Response anchors: 1 = immediately next to – 2 = same hallway – 3= different hallway – 4 = different floor – 5 = different building – 6 = different city – 7 = different country

Virtualität – elektronische Kommunikationsmedien How frequently do you use the following communication media with your collegues? Face-to-face E-Mail Phone Phone Conference Video Conference Chat Response anchors: 1. Less than once a month 2. Once or twice an month 3. Once or twice a week 4. Once a day 5. More than once a day

Wie lange ist Ihre tägliche Arbeitszeit im Durchschnitt? _______ Stunden In welcher Entfernung arbeitet Ihr Teamleiter? Antwortformat: 1 = direkt nebenan – 2 = auf demselben Flur – 3= auf einem anderen Flur – 4 = auf einer anderen Etagen – 5 = in einem anderen Gebäude – 6 = in einer anderen Stadt – 7 = in einem anderen Land

Wie häufig nutzen Sie folgende Kommunikationsmittel mit Ihren Kollegen? Persönliches Gespräch (Face-to-face) E-Mail Telefon Telefon-Konferenz Video-Konferenz Chat Antwortformat: 1. Weniger als einmal im Monat 2. Ein- oder zweimal im Monat 3. Ein- oder zweimal pro Woche 4. Einmal am Tag 5. Öfter als einmal am Tag

Transformationale Führung Idealized Influence attributed My Teamleader…

Ihr Vorgesetzter…

…instills pride in me for being associated with him/ her … goes beyond self-interest for the good of the group

… macht Sie stolz darauf, mit ihm/ihr zusammenzuarbeiten … stellt den persönlichen Nutzen hinter den Gesamtnutzen

269

Anhang …acts in ways that builds my respect

… handelt so, dass man ihn/sie akzeptiert

…displays a sense of power and confidence

… entfaltet eine Atmosphäre von Stärke und Vertrauen

Idealized Influence behavior … talks about their most important values and believes … specifies the importance of having a strong sense of purpose … considers the moral and ethical consequences of decisions … emphasizes the importance of having a collective sense mission

… spricht über seine/ihre wichtigsten Wertvorstellungen und Überzeugungen … führt die Wichtigkeit einer starken Vision auf … berücksichtigt die moralischen und ethischen Auswirkungen von Entscheidungen … betont die Wichtigkeit einer gemeinsamen Vision

Inspirational Motivation … talks optimistically about the future

… spricht optimistisch über die Zukunft

… talks enthusiastically about what needs to be accomplished … articulates a compelling vision of the future

… spricht mit Begeisterung darüber, was erreicht werden muss … formuliert eine motivierende Zukunftsvision

… expresses confidence that goals will be achieved

… zeigt Zuversicht, dass die Ziele erreicht werden

Intellectual Stimulation … re-examines critical assumptions to question whether they are appropriate … seeks differing perspectives when solving problems … gets me to look at problems from many different angles … suggests new ways of looking at how to complete assignments

… überprüft kritische Annahmen und hinterfragt ihre Sinnhaftigkeit … sucht unterschiedlichen Perspektiven beim Lösen von Problemen … sorgt dafür, dass Sie Probleme von verschiedenen Standpunkten aus sehen … schlägt neue Wege vor, wie man an die Bewältigung von Aufgaben herangeht

Individual Consideration … spends time teaching and coaching … treats me as an individual rather than just a member of a group … considers me as having different needs, abilities, and aspirations from others … helps me to develop my strengths Response anchors: 1= disagree strongly, 2 = disagree, 3 = partially agree, 4 = agree, 5 = agree strongly

… investiert Zeit Sie zu trainieren und zu „coachen“ … behandelt Sie als Individuum und nicht nur als Mitglied des Teams … betrachtet Sie als Individuum mit unterschiedlichen Bedürfnissen, Fähigkeiten und Zielen … hilft Ihnen bei der Entwicklung Ihrer Stärken Antwortformat: 1 = stimme gar nicht zu, 2 = stimme eher nicht zu, 3 = teils teils, 4 = stimme eher zu, 5 = stimme voll zu

270

Anhang

Selbstführung Verhaltensbezogene Strategien Eigene Zielsetzung I establish specific goals for my own performance. I work towards specific goals I have set for myself. I think about the goals that I intend to achieve in the future.

Ich setze mir ständig spezifische Ziele für meine eigene Arbeitsleistung. Ich arbeite auf spezifische Ziele hin, die ich mir selbst gesetzt habe. Ich denke oft über die Ziele nach, die ich mir für die Zukunft setzen will.

Selbstbelohnung When I do an assignment especially well, I like to treat myself to do some thing or activity I especially enjoy. When I do something well, I reward myself with a special event such as a good dinner, movie, shopping trip, etc. When I have successfully completed a task, I often reward myself with something I like.

Wenn ich eine Aufgabe besonders gut gemacht habe, gönne ich mir etwas. Wenn ich etwas gut gemacht habe, belohne ich mich mit einem besonderen Ereignis wie einem guten Essen, Kino, Einkaufsbummel, etc. Wenn ich eine Arbeitsaufgabe erfolgreich abgeschlossen habe, belohne ich mich mit etwas, das mir Spaß macht.

Selbstbestrafung I tend to get down on myself in my mind when I have performed poorly. I tend to be tough on myself in my thinking when I have not done well on a task. I feel guilt when I perform and task poorly.

Wenn ich schlechte Arbeit geleistet habe, neige ich dazu, mich selbst zu kritisieren. Ich neige dazu, hart zu mir selbst zu sein, wenn ich eine Aufgabe nicht gut gemacht habe. Wenn ich etwas nicht gut gemacht habe, bin ich sehr unzufrieden mit mir selbst.

Selbstbeobachtung I make a point to keep track of how well I’m doing at work. I usually am aware of how well I’m doing as I perform an activity. I pay attention to how well I am doing in my work.

Für mich ist es wichtig zu wissen, wie gut ich in meiner Arbeit bin. Ich mache mir in Regel bewusst, wie gut ich gerade in meiner Arbeit bin. Es interessiert mich, wie gut ich in meiner Arbeit bin.

Selbsterinnerung I use written notes to remind myself of what I need to accomplish. I use concrete reminders (e.g. notes and lists) to help me focus on the things I need to accomplish. To accomplish my tasks I regularly make plans. Response anchors: 1= disagree strongly, 2 = disagree, 3 = partially agree, 4 = agree, 5 = agree strongly

Ich benutze schriftliche Notizen, um mich daran zu erinnern, was ich erreichen muss. Ich benutze Notizen und Listen, um mich auf die Dinge zu konzentrieren, die ich erreichen muss. Zur Erledigung meiner Aufgaben mache ich mir regelmäßig Pläne. Antwortformat: 1 = stimme gar nicht zu, 2 = stimme eher nicht zu, 3 = teils teils, 4 = stimme eher zu, 5 = stimme voll zu

Anhang

271

Konstruktive Gedankenmusterstrategien Erfolgreiche Leistung imaginieren I use my imagination to picture myself performing well on important tasks. I visualize myself successfully performing a task before I do it. Sometimes I picture in my mind a successful performance before I actually do a task.

Manchmal stelle ich mir vor, wie ich wichtige Arbeitsaufgaben erfolgreich ausführe. Bevor ich eine Arbeitsaufgabe angehe, stelle ich mir vor, wie ich sie erfolgreich durchführe. Manchmal male ich mir die erfolgreiche Durchführung einer Arbeitsaufgabe aus, bevor ich sie angehe.

Selbstgespräch Sometimes I find I’m talking to myself (out loud or in my head) to help me deal with difficult problems I face. Sometimes I talk to myself (out loud or in my head) to work through difficult situations. When I’m in difficult situations I will sometimes talk to myself (out loud or in my head) to help me get through it.

Manchmal diskutiere ich schwierige Probleme mit mir selbst, bevor ich sie angehe. Bei schwierigen Aufgaben sage ich mir zunächst selbst, was ich als Nächstes zu tun habe. In schwierigen Situationen diskutiere ich mit mir selbst, um mit ihnen fertig zu werden.

Eigene Überzeugungen und Sichtweisen bewerten I think about my own beliefs and assumptions whenever I encounter a difficult situation. I try to mentally evaluate the accuracy of my own beliefs about situations I am having problems with. I think about and evaluate the beliefs and assumptions I hold. Response anchors: 1= disagree strongly, 2 = disagree, 3 = partially agree, 4 = agree, 5 = agree strongly

In schwierigen Situationen denke ich über meine eigenen Überzeugungen und Sichtweisen nach. In Situationen, in denen ich auf Probleme treffe, prüfe ich, ob meine Überzeugungen angemessen sind. Ich denke über meine Überzeugungen und Sichtweisen nach und beurteile sie. Antwortformat: 1 = stimme gar nicht zu, 2 = stimme eher nicht zu, 3 = teils teils, 4 = stimme eher zu, 5 = stimme voll zu

Natural Reward Strategies Auf natürliche Belohnung fokussieren When I have the choice, I try to do my work in a way that I enjoy rather than just trying to get it over with. I seek out activities in my work that I enjoy doing. I find my own favorite way to get things done. Response anchors: 1= disagree strongly, 2 = disagree, 3 = partially agree, 4 = agree, 5 = agree strongly

Wenn ich kann, versuche ich an meiner Arbeit Vergnügen zu finden, anstatt sie einfach fertig zu bekommen. Ich plane gezielt Tätigkeiten, die mir Spaß machen. Ich suche mir meinen eigenen Lieblingsweg, um Dinge zu erledigen. Antwortformat: 1 = stimme gar nicht zu, 2 = stimme eher nicht zu, 3 = teils teils, 4 = stimme eher zu, 5 = stimme voll zu

272

Anhang

Motivation Valenz It is very important to me that my team reaches its goal. For the success of my team I am willing to show particular strong efforts. The success of my team is more important to me than other goals.

Für mich ist es sehr wichtig, dass mein Team sein Ziel erreicht. Für den Erfolg meines Teams bin ich bereit mich besonders stark zu engagieren. Der Erfolg meines Teams ist für mich wichtiger als andere Ziele.

Instrumentalität Other members of my team ask me for advice when task specific problems occur. In difficult situations, the success of my team depends especially on my contribution. My personal contribution is very important for the success of my team.

Bei fachlichen Problemen werde ich von anderen Mitgliedern meines Teams angesprochen. In fachlich schwierigen Situationen innerhalb meines Teams kommt es besonders auf meinen Beitrag an. Mein persönlicher Beitrag ist für den Erfolg meines Teams sehr wichtig.

Selbstwirksamkeit I feel capable to accomplish the tasks within my team. For each problem that arises out of my team work, I can find a solution. When I encounter a new task in connection with my work on the team, I know how to handle it./ If a new task arises from my team work, I know how to handle it. Response anchors: 1= disagree strongly, 2 = disagree, 3 = partially agree, 4 = agree, 5 = agree strongly

Ich fühle mich der Durchführung meiner Aufgaben für mein Team gewachsen. Für jedes Problem, das sich mir aus der Arbeit im Team ergibt, kann ich eine Lösung finden. Wenn im Zusammenhang mit meiner Arbeit für das Team eine neue Aufgabe auf mich zukommt, weiß ich, wie ich damit umzugehen habe. Antwortformat: 1 = stimme gar nicht zu, 2 = stimme eher nicht zu, 3 = teils teils, 4 = stimme eher zu, 5 = stimme voll zu

Vertrauen in die Intergrität The members of my team treat each other fairly. I do not think that other team members take advantage of my work. I am confident that members of my team are reliable and trustworthy when handling information, which regards the team.

Meine Teammitglieder gehen fair miteinander um. Ich glaube, dass niemand im Team meine Arbeit ausnutzen würde. Ich kann mich darauf verlassen, dass die Teammitglieder zuverlässig und vertraulich mit teambezogenen Informationen umgehen

Vertrauen in die aufgabenbezogenen Fähigkeiten I do not think that I have any additional work due to the lack of competence of other members in my team. I have no doubts about the professional competence of other team members. I feel that I am able to depend on the abilities of

Mir entsteht kein zusätzlicher Aufwand aufgrund mangelnder Qualifikation der Mitglieder meines Teams Ich zweifle nicht an der fachlichen Kompetenz der Teammitglieder. Ich denke, ich kann mich auf die Fähigkeiten

273

Anhang other team members.

der anderen Teammitglieder verlassen.

Vertrauen in die aufgabenbezogenen Einstellungen I do not doubt the motivation of the members in my team. I do not think that I have any additional work due to the lack of willingness of other members in my team. I think that the members of my team have high expectations regarding the completion of their tasks. Response anchors: 1= disagree strongly, 2 = disagree, 3 = partially agree, 4 = agree, 5 = agree strongly

Ich zweifle nicht an der Motivation meiner Teammitglieder. Mir entsteht kein zusätzlicher Aufwand aufgrund mangelnder Einsatzbereitschaft der Mitglieder meines Teams. Ich glaube, meine Teammitglieder setzen hohe Ansprüche an die Erfüllung ihrer Aufgaben. Antwortformat: 1 = stimme gar nicht zu, 2 = stimme eher nicht zu, 3 = teils teils, 4 = stimme eher zu, 5 = stimme voll zu

Vertrauen in die Glaubwürdigkeit I trust that other team members' knowledge about the project is credible. I’m confident relying on the information that other team members brought to the discussion. I have much faith in other members' "expertise". Response anchors: 1= disagree strongly, 2 = disagree, 3 = partially agree, 4 = agree, 5 = agree strongly Leistungseinschätzung Leistungseinschätzung Teamleiter Please estimate the percentage of your goal achievement on a scale ranging from 0 -100 % ___________ % Leistungseinschätzung Teammitglieder Please estimate the percentage of your team’s goal achievement on a scale ranging from 0 -100 % ___________ % Commitment I feel a strong sense of “belonging” to my organization. I feel like “part of the family” at my organization. This organization has a great deal of personal meaning for me. Response anchors: 1= disagree strongly, 2 = disagree, 3 = partially agree, 4 = agree, 5 = agree strongly

Ich vertraue auf die Richtigkeit des Projektwissens der anderen Teammitglieder. Ich kann mich auf die eingebrachten Informationen der anderen Teammitglieder absolut verlassen. Ich habe großes Vertrauen in das Fachwissen der anderen Teammitglieder. Antwortformat: 1 = stimme gar nicht zu, 2 = stimme eher nicht zu, 3 = teils teils, 4 = stimme eher zu, 5 = stimme voll zu

Bitte schätzen Sie auf einer Skala von 0 – 100 % ein, zu wie viel Prozent Sie Ihre Ziele erfüllen ___________ % Bitte schätzen Sie auf einer Skala von 0 – 100 % ein, zu wie viel Prozent Ihr Team seine Ziele erfüllt. ___________ %

Ich habe ein starkes Zugehörigkeitsgefühl zu meiner Organisation/ meinem Unternehmen. Ich fühle mich wie ein Teil der Familie in meiner Organisation/ meinem Unternehmen. Diese Organisation/ dieses Unternehmen hat eine große persönliche Bedeutung für mich. Antwortformat: 1 = stimme gar nicht zu, 2 = stimme eher nicht zu, 3 = teils teils, 4 = stimme eher zu, 5 = stimme voll zu

274

Anhang

Beispielseiten Fragebogen Abbildung A-1: Screenshot Online-Fragebogen Beispielseite Selbstführung

Anhang

Abbildung A-2: Screenshot Online-Fragebogen Beispielseite Motivaton

275

276

Anhang

Informations-Email Teammitglieder Sehr geehrter Frau/Herr xx, in Kooperation mit der Universität Kiel (Deutschland) nimmt Ihr Team an einer Teamdiagnose teil. Ziel dieses Projekts ist es, mehr über die unterschiedlichen Teammerkmale und -prozesse herauszufinden, die in Zusammenhang mit der Motivation und der Leistung in diesen Teams stehen. Da die Qualität der Ergebnisse stark von der Teilnahme aller Mitarbeiter abhängt, möchten wir Sie hiermit bitten, den folgenden Fragebogen auszufüllen. Das Ausfüllen des Fragebogens wird etwa 30 Minuten in Anspruch nehmen. Um zu Ihrem individuellen Fragebogen zu gelangen, benutzen Sie bitte den folgenden Link: http://gimli.psychologie.uni-kiel.de/dfg-projekt

...und geben Sie folgenden "Benutzer" und folgendes "Password" ein: Benutzername: m010101 Password: aZCdDbks Alle weiteren Informationen erhalten Sie dann nach dem Login. Wir versichern Ihnen, dass wir die Daten vertraulich behandeln und gegen den Zugang Dritter schützen. Die Befragung soll innerhalb der nächsten zwei Wochen stattfinden. Daher möchten wir Sie bitten, den Fragebogen innerhalb der nächsten zwei Wochen auszufüllen. Bei Fragen und Anregungen wenden Sie sich gerne jederzeit an mich ([email protected]). Vielen Dank für Ihr Interesse und Ihre Teilnahme an der Teamdiagnose. Mit freundlichen Grüßen, Panja Andreßen

Anhang

Instruktion zur Beantwortung des Fragebogens Abbildung A-3: Screenshot Instruktion Teammitglieder

277

278

Anhang

Anhang B

Informationsmaterial Firmen Anschreiben Unternehmen ............................................................................... 279 Informationsmaterial Teamdiagnose ................................................................ 280 Beispielfeedback Beispiel Musterfeedback................................................................................... 286

279

Anhang

Anschreiben Unternehmen Christian-Albrechts-Universität zu Kiel INSTITUT FÜR PSYCHOLOGIE Arbeits-, Organisations- und Marktpsychologie Prof. Dr. Udo Konradt A. D. 1665 Sehr geehrte Damen und Herren, Teamarbeit ist ein grundlegender Bestandteil in jedem Unternehmen und gewinnt zunehmend an Bedeutung. Mit dem Erfolg Ihrer Teams geht auch der wirtschaftliche Erfolg Ihres Unternehmens einher. Eine effektive und produktive Teamarbeit ist jedoch an zahlreiche Voraussetzungen gebunden. Wir untersuchen seit langem Teamprozesse in Projektteams und haben Faktoren identifiziert, die die Leistung eines Teams sowie die Zufriedenheit der Teammitglieder positiv beeinflussen. Als Faktoren von zentraler Bedeutung haben sich strukturelle (z.B. Kommunikations- und Informationssysteme), interaktionale (z.B. Feedback) und Team- bzw. Selbstführungstechniken erwiesen. Im Rahmen einer umfassenden Teamanalyse können wir Ihnen anbieten, aus einer Zustandsanalyse heraus individuelle Entwicklungsfelder zu Optimierung der Teamprozesse abzuleiten.

Strukturelle Führungstechniken Leistung Interaktionale Führungstechniken

Motivation Zufriedenheit

Teamführung und Selbstführung

Um den Aufwand für Sie möglichst gering zu halten, führen wir eine online-basierte Befragung durch. Die Teamleiter und die Teammitglieder erhalten einen internetgestützten Fragebogen, der vom PC aus bearbeitet werden kann. Die Bearbeitung dauert jeweils ca. 20 bis 30 min. Die Daten werden vertraulich erhoben, anonymisiert und zurückgemeldet. Dabei bereiten wir die Daten in einer für Ihr Unternehmen nützlichen Form auf. Wir hoffen, dass wir Ihr Interesse wecken konnten und würden uns über einen Rückruf oder eine Email Ihrerseits sehr freuen. Tel.: 0431/880-1825, -4683 Email: [email protected];[email protected];[email protected] Für Ihre Mühe bedanken wir uns im Voraus, mit freundlichen Grüßen, Prof. Dr. Udo Konradt

Panja Andreßen

Julia Hoch

280

Anhang

Informationsmaterial Teamdiagnose

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Teamdiagnose DFG-Projekt, Universität Kiel

INSTITUT FÜR PSYCHOLOGIE Arbeits-, Organisations- und Marktpsychologie Prof. Dr. Udo Konradt

Gliederung

¾ Grundlagen ¾ Untersuchungsmodell ¾ Untersuchungsplan ¾ Ergebnisse und Nutzen

281

Anhang

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Teamdiagnose

Ziele von Teamdiagnosen… ¾ Informationen über den gegenwärtigen Stand der Teams ¾ Stärken-Schwächen Analysen ¾ Aufzeigen von Ansatzpunkten für Verbesserungen ¾ Planungsgrundlage für Teamentwicklungsprozess

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Ganzheitliche Teamdiagnose

Organisationsstrukturen

Teamleiter

¾ Organisationale Faktoren

¾ Teamführung

¾ Gestaltung der Teamstrukturen

¾ Zielorientierung

Team Teammitglieder ¾ Kommunikation im Team

¾ Motivation ¾ Identifikation mit dem Team

282

Anhang

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Untersuchungsmodell

Strukturelle Führung ¾ Autonomie, Interdependenz ¾ Belohnungs- und Beförderungssystemen ¾ Kommunikations- und Informationssysteme

Interaktionale Führung

Leistung Zufriedenheit Motivation

¾ Transformationale Führung

Commitment Identifikation

¾ Transaktionale Führung ¾ Task Leadership (MbO, Coaching, Feedback... )

Team- & Selbstführung ¾ Team-Member-Exchange ¾ Teamklima ¾ Selbstführungstechniken

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Untersuchungsplan: Teamleiter

Strukturelle Führung ¾ Autonomie, Interdependenz ¾ Belohnungs- und Beförderungssysteme ¾ Kommunikations- und Informationssysteme

Interaktionale Führung ¾ Transformationale Führung ¾ Transaktionale Führung ¾ Task Leadership (MbO, Coaching, Feedback... )

Team- & Selbstführung ¾ Team-Member-Exchange ¾ Teamklima ¾ Selbstführungstechniken

Leistung Zufriedenheit Motivation

Commitment Identifikation

283

Anhang

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Untersuchungsplan: Mitarbeiter

Strukturelle Führung ¾ Autonomie, Interdependenz ¾ Belohnungs- und Beförderungssysteme ¾ Kommunikations- und Informationssysteme

Interaktionale Führung

Leistung Zufriedenheit Motivation

¾ Transformationale Führung ¾ Transaktionale Führung

Commitment Identifikation

¾ Task Leadership (MbO, Coaching, Feedback... )

Team- & Selbstführung ¾ Team-Member-Exchange (TMX) ¾ Teamklima ¾ Selbstführungstechniken

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Durchführung

4. Ergebnispräsentation 3. Auswertung 2. Datenerhebung ¾ Teamleiter: Online-Fragebogen (ca. 15-20 min) ¾ Mitarbeiter: Online-Fragebogen (ca. 30 min)

1. Präsentation Vorhaben

284

Anhang

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Durchführung der Teamdiagnose

Befragung: ¾ Die einzelnen Aspekte, die einen Einfluss auf den Erfolg des Teams ausüben, sind in einem Fragebogen zusammengefasst ¾ Online basierte Befragung: Jeder Teilnehmende erhält einen Link zum Fragebogen und einen individuellen Benutzernamen sowie ein individuelles Passwort ¾ Die Beantwortung dauert für die Teamleiter ca. 15-20 min ¾ Die Beantwortung dauert für die Mitarbeiter ca. 30 min

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Nutzen

Nutzen für die Organisation ¾ Zustandsanalyse auf Teamebene in Bezug auf: - Leistung - Zufriedenheit - Commitment - Motivation ¾ Information über die Ausprägung verschiedener Führungsaspekte ¾ Information über die Gestaltung der Teamprozesse ¾ Vergleiche zwischen virtuellen und face-to-face Teams

285

Anhang

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Nutzen

Nutzen für die Teamleiter ¾ Erkennen erfolgreicher Führungstechniken und damit Anhaltspunkte zur Optimierung eigener Führungstechniken ¾ Erkennen und Ausschöpfen Range/ Bandbreite der Möglichkeiten ¾ Teammitglieder & Prozesse besser verstehen lernen, um damit die Vorhersagbarkeit der Handlungen und die Performance zu steigern ¾ Aufdeckung individueller Entwicklungsfelder der Teams zur Optimierung der Teamprozesse

Hintergrund – Untersuchung – Ergebnisse - Ausblick

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Nutzen

Nutzen für die Teams ¾ Information über die Ausprägung der Teamführungstechniken ¾ Hinweise über Verbesserungsmöglichkeiten bzgl. gegenseitiger Unterstützung ¾ Erkenntnisse über den aktuellen Stand des Teams bzgl. verschiedener Teamprozesse wie z.B. Motivation, Zufriedenheit und Identifikation mit dem Team

Nutzen für das Individuum ¾ Bewusstmachen des eigenen Standes im Team ¾ Information zu Selbstführungstechniken

286

Anhang

Beispiel Musterfeedback

Untersuchung Untersuchung Ergebnisse Untersuchung Ergebnisse Nutzen Ergebnisse Nutzen Nutzen

Führungstechniken und Motivation in Teams Feedback zur Studie XXX Institut für Psychologie Christian-Albrechts-Universität zu Kiel

Hinweise zum Umgang mit den Ergebnissen

Untersuchung Untersuchung Ergebnisse Untersuchung Ergebnisse Nutzen Ergebnisse Nutzen Nutzen

¾ die Ergebnisse sollen Ansatzpunkte zur Optimierung der Teamprozesse liefern und keine Grundlagen zur Kritik an den Teams darstellen ¾ die Auswertung sollte genutzt werden, um direkt mit dem Team die Ergebnisse zu diskutieren, mögliche Erklärungen für unerwartete Ergebnisse zu suchen und gemeinsam daraus Verbesserungsvorschläge abzuleiten ¾ bei dem Vergleich zwischen Vorgesetzten- und Mitarbeiterurteilen sollte berücksichtigt werden, dass das Teamleiterurteil nur auf einer Einschätzung beruht und hierbei durchaus unterschiedliche persönliche Grundantworttendenzen wirksam werden können ¾ im Rahmen der Darstellung der Prozessfaktoren sowie der sozio-emotionalen Outputgrößen ist als Vergleichsmaß jeweils der Durchschnittswert über die bisherige Gesamtstichprobe (N = xxx) angegeben

287

Anhang

Hinweise zum Umgang mit den Ergebnissen

Untersuchung Untersuchung Ergebnisse Untersuchung Ergebnisse Nutzen Ergebnisse Nutzen Nutzen

¾ bei Vergleichen mit der Norm (bisherige Gesamtstichprobe) wurden mit Hilfe statistischer Verfahren die Mittelwerte verglichen ¾ um eine Aussage darüber zu treffen, ob der Unterschied zwischen zwei Mittelwerten statistisch bedeutsam ist, wird eine Irrtumswahrscheinlichkeit „p“ ermittelt, die angibt mit welcher Wahrscheinlichkeit man sich irren würde, wenn von einem tatsächlichen Unterschied zwischen den beiden Mittelwerten ausgegangen wird ¾ bei einer Irrtumswahrscheinlichkeit von p < .01 wird in der Regel von einem hoch signifikanten Unterschied gesprochen, während eine Irrtumswahrscheinlichkeit von p < .05 für einen signifikanten Unterschied spricht (bei einem p < .10 kann der Unterschied als noch marginal signifikant bezeichnet werden)

Gliederung

Untersuchung Untersuchung Ergebnisse Untersuchung Ergebnisse Nutzen Ergebnisse Nutzen Nutzen

1. Beschreibung der Untersuchung 2. Ergebnisteil, Vorgesetzter vs. Mitarbeiter vs. Norm 2.a. Führungstechniken 2.b. Prozessfaktoren 2.c. Outputgrößen

3. Summary

Untersuchung Ergebnisteil Summary

288

Anhang Untersuchung Untersuchung Ergebnisse Untersuchung Ergebnisse Nutzen Ergebnisse Nutzen Nutzen

Führungstechniken – Strukturelle Führung 5

Ausprägung (MA): Stimme … zu

p < .05

1 2 3 4 5

Ausprägung

4

= = = = =

gar nicht eher nicht teils teils eher voll

3 Teamleiter Mitarbeiter Norm (MA)

2

Ausprägung (TL): Wie häufig…? 1 2 3 4 5

1

0

Auto no mie

P e rs o n a le ntw icklung

Be lo hnu ng e n

= = = = =

nie selten manchmal häufig sehr häufig

Ko mmu nika tio n/ Zuve rlä s s ig ke it

Beispielformulierungen: Autonomie:

MA: Ich muss bei allem, was ich tue, zuerst meinen Vorgesetzten fragen. (negativ gepolt) TL: Wie häufig ermöglichen Sie Ihren Mitarbeitern viel aufgabenbezogene Autonomie (z.B. Entscheidungsspielraum)?

Personalentwicklung:

MA: Ich bin mit der Anzahl der angebotenen (aufgabenbezogenen) Schulungsmaßnahmen zufrieden. TL: Wie häufig bieten Sie Ihren Mitarbeitern die Teilnahme an (aufgabenbezogenen) Schulungsmaßnahmen an?

Belohnungen (MA):

MA: Ich bin sehr begeistert über die Belohnungen in dieser Organisation.

Kommunikation:

MA: Ich erhalte alle wichtigen Informationen von meinem Vorgesetzten/ von meinen Kollegen zuverlässig und zeitgerecht.

TL: Wie häufig belohnen Sie Ihre Mitarbeiter nach regelmäßigen Leistungen?

TL: Wie häufig und zuverlässig leiten Sie die folgenden Informationen an Ihre Mitarbeiter weiter?

Summary of study results Deskriptive Maße - Führungstechniken: In Bezug auf die Strukturellen Führungstechniken zeigt … Bei den Interaktionalen Führungstechniken wird deutlich, dass … Hinsichtlich der Anwendung der Teamführungstechniken zeigt sich, dass …

Untersuchung Untersuchung Ergebnisse Untersuchung Ergebnisse Nutzen Ergebnisse Nutzen Nutzen

Anhang

289

Anhang C Ergänzende Ergebnisdarstellungen Überprüfung der Normalverteilung Tabelle C-1: Überprüfung der Normalverteilung transformationale Führung (MLQ)....................................................................................... 290 Tabelle C-2: Überprüfung der Normalverteilung Selbstführung (RSLQ) ........ 291 Tabelle C-3: Überprüfung der Normalverteilung Motivation (VIST) .............. 292 Tabelle C-4: Überprüfung der Normalverteilung des Commitments................ 292

Extremgruppenvergleiche Tabelle C-5: Mediansplit Virtualität Teamleiter 1. vs. 4. Quartil .................. 293 Tabelle C-6: Modellgüte uneingeschränkte Modelle Leistung (transf. Führung – Selbstführung) 1. vs. 4. Quartil .............................................. 293 Tabelle C-7: Mehrgruppenvergleiche Leistung (transformationale Führung – Selbstführung ) 1. vs. 4. Quartil ................................................ 293 Tabelle C-8: Modellgüte uneingeschränkte Modelle Commitment (transf. Führung - Selbstführung) 1. vs. 4. Quartil ................................ 294 Tabelle C-9: Mehrgruppenvergleiche Commitment (transf. Führung – Selbstführung) 1. vs. 4. Quartil ................................................. 294 Tabelle C-10: Mediansplit Virtualität Teamleiter 10%- vs. 90%-Quantil ....... 294 Tabelle C-11: Modellgüte uneingeschränkte Modelle Leistung (transf. Führung – Selbstführung) 10%- vs. 90%-Quantil ................................... 294 Tabelle C-12: Mehrgruppenvergleiche Leistung (transf. Führung – Selbstführung) 10%- vs. 90%-Quantil ...................................... 295 Tabelle C-13: Modellgüte uneingeschränkte Modelle Commitment (transf.Führung - Selbstführung) 10%- vs. 90%-Quantil .......... 295 Tabelle C-14: Mehrgruppenvergleiche Commitment (transf. Führung – Selbstführung) 10%- vs. 90%-Quantil ...................................... 295

290

Anhang

Transformationale Führung Tabelle C-1: Überprüfung der Normalverteilung transformationale Führung (MLQ) zzCode Item Sch Wert p Ex Wert Sch Ex iia_1 Idealized Influence attr. 1 - 0,05 - 0,53 - 0,68 - 3,64

p < 0,01

iia_2

Idealized Influence attr. 2

- 0,25

- 2,66

< 0,01

- 0,80

- 4,28

< 0,001

iia_3

Idealized Influence attr. 3

- 0,74

- 7,87

< 0,001

0,50

2,67

< 0,01

< 0,001

iia_4

Idealized Influence attr. 4

- 0,38

- 4,04

iib_1

Idealized Influence behav. 1

- 0,11

- 1,17

iib_2

Idealized Influence behav. 2

- 0,15

- 1,60

- 0,69

- 3,69

iib_3

Idealized Influence behav. 3

- 0,20

- 2,13

- 0,33

- 1,76

iib_4

Idealized Influence behav. 4

- 0,20

- 2,13

- 0,64

- 3,42

is_1

Intellectual Stimulation 1

- 0,30

- 3,19

< 0,01

- 0,16

- 0,86

is_2

Intellectual Stimulation 2

- 0,54

- 5,74

< 0,001

0,02

0,11

is_3

Intellectual Stimulation 3

- 0,44

- 4,60

< 0,001

- 0,02

- 0,11

is_4

Intellectual Stimulation 4

- 0,32

- 3,40

< 0,01

- 0,39

- 2,09

im_1

Insprirational Motivation 1

- 0,64

- 6,81

< 0,001

0,25

1,34

im_2

Insprirational Motivation 2

- 0,27

- 2,87

< 0,01

- 0,53

- 2,83

< 0,01

im_3

Insprirational Motivation 3

- 0,27

- 2,87

< 0,01

- 0,57

- 3,05

< 0,01

im_4

Insprirational Motivation 4

- 0,68

- 7,23

< 0,001

0,60

3,21

< 0,01

ic_1

Individualized Consideration 1

0,33

3,51

< 0,01

- 0,69

- 3,69

< 0,01

ic_2 ic_3 ic_4

Individualized Consideration 2 Individualized Consideration 3 Individualized Consideration 4

- 0,72 - 0,45 - 0,12

- 7,66 - 4,79 - 1,28

< 0,001 < 0,001

- 0,19 - 0,29 - 0,65

- 1,02 - 1,55 - 3,48

< 0,01

Anmerkungen: Sch = Schiefe; p = Signifikanzniveau; Ex = Exzess

- 0,39

- 2,09

- 0,43

- 2,30 < 0,01 < 0,01

291

Anhang

Selbstführung Tabelle C-2: Überprüfung der Normalverteilung Selbstführung (RSLQ) z-Wert p Ex Code Item Sch Sch ez_1 Eigene Zielsetzung 1 - 0,70 - 7,45 < 0,001 0,81 ez_2

Eigene Zielsetzung 2

- 0,84

- 8,94

< 0,001 < 0,001

ez_3

Eigene Zielsetzung 3

- 0,47

- 5,00

sbl_1

Selbstbelohnung 1

0,13

1,38

sbl_2

Selbstbelohnung 2

0,56

5,96

sbl_3

Selbstbelohnung 3

0,31

3,30

1,22

z-Wert Ex 4,33

< 0,001

6,52

< 0,001

p

- 0,20

- 1,07

- 0,81

- 4,33

< 0,001

- 0,45

- 2,41

< 0,01

- 0,76

- 4,06

< 0,001 < 0,01

sbs_1

Selbstbestrafung 1

- 0,70

- 7,45

< 0,001

0,51

2,73

sbs_2

Selbstbestrafung 2

- 0,52

- 5,53

< 0,001

- 0,14

- 0,75 - 0,21

< 0,001

sbs_3

Selbstbestrafung 3

- 0,69

- 7,34

< 0,001

- 0,04

sbb_1

Selbstbeobachtung 1

- 0,63

- 6,70

< 0,001

0,33

1,76

sbb_2

Selbstbeobachtung 2

- 0,42

- 4,47

< 0,001

- 0,13

- 0,70

sbb_3

Selbstbeobachtung 3

- 0,74

- 7,87

< 0,001

0,87

4,65

< 0,001

sbe_1

Selbsterinnerung 1

- 0,30

- 3,19

< 0,01

- 0,86

- 4,60

< 0,001

sbe_2

Selbsterinnerung 2

- 0,37

- 3,94

< 0,001

- 0,77

- 4,12

< 0,001

sbe_3

Selbsterinnerung 3

- 0,33

- 3,51

< 0,01

- 0,62

- 3,32

< 0,01

eli_1

Erfolgreiche Leist. imag. 1

- 0,38

- 4,04

< 0,001

- 0,56

- 2,99

< 0,01

eli_2

Erfolgreiche Leist. imag. 2

- 0,56

- 5,96

< 0,001

- 0,30

- 1,60

eli_3

Erfolgreiche Leist. imag. 3

- 0,09

- 0,96

- 0,84

- 4,49

< 0,001

sg_1

Selbstgespräch 1

- 0,26

- 2,77

< 0,01

- 0,73

- 3,90

< 0,001

sg_2

Selbstgespräch 2

- 0,55

- 5,85

< 0,001

- 0,24

- 1,28

sg_3

Selbstgespräch 3

- 0,08

- 0,85

- 0,84

- 4,49

üsb_1

Überzeug. & Sichtw. bew. 1

- 0,45

- 4,79

< 0,001

-0,04

- 0,21

üsb_2

Überzeug. & Sichtw. bew. 2

- 0,59

- 6,28

< 0,001

0,43

2,30

üsb_3

Überzeug. & Sichtw. bew. 3

- 0,59

- 6,28

< 0,001

0,54

2,89

< 0,01

nb_1

Natürliche Belohnung 1

- 1,07

- 11,38

< 0,001

1,71

9,14

< 0,01

nb_2

Natürliche Belohnung 2

- 0,12

- 1,28

- 0,52

- 2,78

nb_3

Natürliche Belohnung 3

- 0,31

- 3,30

- 0,46

- 2,46

< 0,01

Anmerkungen: Sch = Schiefe; p = Signifikanzniveau; Ex = Exzess

< 0,001

< 0,01

292

Anhang

Motivation Tabelle C-3: Überprüfung der Normalverteilung Motivation (VIST) Code

Item

Sch

z-Wert Sch

p

Ex

Valenz 1 val_1 - 0,97 - 10,32 < 0,001 Valenz 2 val_2 - 0,77 - 8,19 < 0,001 Valenz 3 val_3 - 0,36 - 3,83 < 0,001 Instrumentalität 1 instr_1 - 0,50 - 5,32 < 0,001 Instrumentalität 2 instr_2 - 0,01 - 0,11 Instrumentalität 3 instr_3 - 0,28 - 2,98 < 0,01 Selbstwirksamkeit 1 se_1 - 0,69 - 7,34 < 0,001 Selbstwirksamkeit 2 se_2 - 0,11 - 1,17 Selbstwirksamkeit 3 se_3 - 0,15 - 1,60 Vertr. Integrität 1 vertr_i1 - 0,74 - 7,87 < 0,001 Vertr. Integrität 2 vertr_i2 - 0,88 - 9,36 < 0,001 Vertr. Integrität 3 vertr_i3 - 0,80 - 8,51 < 0,001 Vertr. aufgab. Komp. 1 vertr_k1 - 0,58 - 6,17 < 0,001 Vertr. aufgab. Komp. 2 vertr_k2 - 0,65 - 6,91 < 0,001 Vertr. aufgab. Komp. 3 vertr_k3 - 0,70 - 7,45 < 0,001 Vertr. arbeitsbezg. Einst. 1 vertr_ae1 - 0,55 - 5,85 < 0,001 vertr_ae2 Vertr. arbeitsbezg. Einst. 2 - 0,54 - 5,74 < 0,001 vertr_ae3 Vertr. arbeitsbezg. Einst. 3 - 0,33 - 3,51 < 0,01 Vertr. Glaubhaft. Fachw. 1 - 0,44 - 4,68 < 0,001 vertr_f1 Vertr. Glaubhaft. Fachw. 2 - 0,53 - 5,64 < 0,001 vertr_fe Vertr. Glaubhaft. Fachw. 3 - 0,36 - 3,83 < 0,001 vertr_f3 Anmerkungen: Sch = Schiefe; p = Signifikanzniveau; Ex = Exzess

0,77 0,06 0,06 0,08 0,05 - 0,04 1,02 - 0,13 - 0,23 0,54 0,74 0,65 - 0,02 0,33 0,78 0,18 - 0,35 - 0,11 0,46 0,81 0,03

zWert Ex 4,12 0,32 0,32 0,43 0,27 - 0,21 5,45 - 0,70 - 1,23 2,89 3,96 3,48 - 0,11 1,76 4,17 0,96 - 1,87 - 0,59 2,46 4,33 0,16

p < 0,001

< 0,001

< 0,01 < 0,001 < 0,01 < 0,01 < 0,001

< 0,01 < 0,001

Commitment Tabelle C-4: Überprüfung der Normalverteilung des Commitments z-Wert p Code Item Sch Sch Commitment 1 < 0,001 com_1 - 0,82 - 8,75 com_2

Commitment 2

- 0,40

com_3

Commitment 3

- 0,43

0,35

z-Wert Ex 1,94

- 4,30

< 0,001

- 0,58

- 3,20

< 0,01

- 4,53

< 0,001

- 0,48

- 2,66

< 0,01

Anmerkungen: Sch = Schiefe; p = Signifikanzniveau; Ex = Exzess

Ex

p

293

Anhang

Extremgruppenvergleiche 1. vs. 4. Quartil Tabelle C-5: Mediansplit Virtualität Teamleiter 1. vs. 4. Quartil Virtualitätsmaß Virtualität Teamleiter

Split hoch

N 171

M 2,37

SD 1,49

min 0,67

max 5,57

niedrig

182

- 1,76

0,58

- 3,00

- 1,11

Anmerkungen: N = Stichprobengröße; M = Mittelwert; SD = Standardabweichung; min = Minimum; max = Maximum Tabelle C-6: Modellgüte uneingeschränkte Modelle Leistung (transf. Führung – Selbstführung) 1. vs. 4. Quartil df p Ȥ2/df CFI RMSEA LO90 HI 90 SRMR Modell Ȥ2 Leistung 91,16 66 0,00 1,38 0,98 0,03 0,01 0,05 0,05 (Instrum.) Leistung 76,42 66 0,00 1,16 0,99 0,02 0,00 0,04 0,06 (Selbstwirk.) 2 Anmerkung: Ȥ = Chi-Quadrat-Wert; df = Freiheitsgrade; p = Signifikanzniveau; CFI = ComparativeFit-Index; RMSEA = Root-Mean-Square-Error-of-Approximation; LO90 = untere Grenze des 90 %Vertrauensintervalls; HI90 = obere Grenze des 90 %- Vertrauensintervalls; SRMR = StandardizedRoot-Mean-Square-Residual Tabelle C-7: Mehrgruppenvergleiche Leistung (transformationale Führung – Selbstführung ) 1. vs. 4. Quartil Modell

FLho

2

2 Ȥ (res)

df(res)

2

df(diff) p Leistung 0,13 0,20 91,16 66 92,55 67 1,39 1 > 0,25 (Instrum.) Leistung 0,13 0,20 76,42 66 77,63 67 1,21 1 n.s. (Selbstwirk.) Anmerkungen: FLho = nicht-standardisierte Faktorladung hoch; FLni = nicht-standardisierte Faktorladung niedrig; Ȥ2 = Chi-Quadrat-Wert uneingeschränktes Modell; Ȥ2(res) = Chi-Quadrat-Wert eingeschränktes Modell; df(res) = Freiheitsgrade eingeschränktes Modell; Ȥ2(diff) = Chi-Quadrat Differenzwert; df(diff) = Freiheitsgrade Differenz; p = Signifikanzniveau Differenztest FLni

Ȥ

df

Ȥ (diff)

294

Anhang

Tabelle C-8: Modellgüte uneingeschränkte Modelle Commitment (transformationale Führung Selbstführung) 1. vs. 4. Quartil Modell

Ȥ2

df

p

Ȥ2/df

CFI RMSEA LO90 HI 90

SRMR

Commitment 187,73 104 0,00 1,81 0,96 0,05 0,04 0,06 0,09 (Instrum.) Commitment 179,79 104 0,00 1,73 0,96 0,05 0,03 0,06 0,10 (Selbstwirk.) 2 Anmerkung: Ȥ = Chi-Quadrat-Wert; df = Freiheitsgrade; p = Signifikanzniveau; CFI = ComparativeFit-Index; RMSEA = Root-Mean-Square-Error-of-Approximation; LO90 = untere Grenze des 90 %Vertrauensintervalls; HI90 = obere Grenze des 90 %- Vertrauensintervalls; SRMR = StandardizedRoot-Mean-Square-Residual Tabelle C-9: Mehrgruppenvergleiche Commitment (transformationale Führung – Selbstführung) 1. vs. 4. Quartil 2 2 2 Modell FLho FLni p df df(res) Ȥ Ȥ (res) Ȥ (diff) df(diff) Commitment 0,13 0,20 187,73 104 189,03 105 1,30 1 n.s. (Instrum.) Commitment 0,13 0,20 179,79 104 180,94 105 1,15 1 n.s. (Selbstwirk.) Anmerkungen: FLhoch = nicht-standardisierte Faktorladung hoch; FLniedrig = nicht-standardisierte Faktorladung niedrig; Ȥ2 = Chi-Quadrat-Wert uneingeschränktes Modell; Ȥ2(res) = Chi-Quadrat-Wert eingeschränktes Modell; df(res) = Freiheitsgrade eingeschränktes Modell; Ȥ2(diff) = Chi-Quadrat Differenzwert; df(diff) = Freiheitsgrade Differenz; p = Signifikanzniveau Differenztest

10%- vs. 90%-Quantil Tabelle C-10: Mediansplit Virtualität Teamleiter 10%- vs. 90%-Quantil Virtualitätsmaß Virtualität Teamleiter

Split hoch

N 79

M 3,09

SD 0,94

min 2,34

max 5,57

niedrig

85

- 2,28

0,49

- 3,00

- 1,73

Anmerkungen: N = Stichprobengröße; M = Mittelwert; SD = Standardabweichung; min = Minimum; max = Maximum Tabelle C-11: Modellgüte uneingeschränkte Modelle Leistung (transformationale Führung – Selbstführung) 10%- vs. 90%-Quantil Modell Ȥ2 df p Ȥ2/df CFI RMSEA LO90 HI 90 SRMR Leistung 89,11 66 0,00 1,35 0,97 0,05 0,02 0,07 0,09 (Instrum.) Leistung 63,56 66 0,00 0,96 1,00 0,00 0,00 0,04 0,07 (Selbstwirk.) 2 Anmerkung: Ȥ = Chi-Quadrat-Wert; df = Freiheitsgrade; p = Signifikanzniveau; CFI = ComparativeFit-Index; RMSEA = Root-Mean-Square-Error-of-Approximation; LO90 = untere Grenze des 90 %Vertrauensintervalls; HI90 = obere Grenze des 90 %- Vertrauensintervalls; SRMR = StandardizedRoot-Mean-Square-Residual

295

Anhang

Tabelle C-12: Mehrgruppenvergleiche Leistung (transformationale Führung – Selbstführung) 10%vs. 90%-Quantil Modell

FLho

2

FLni

df

Ȥ

2 Ȥ (res)

2

df(res) Ȥ (diff) df(diff)

p

Leistung 0,05 0,26 89,11 66 94,31 67 5,22 1 > 0,05 (Instrum.) Leistung 0,05 0,25 63,56 66 67,89 67 4,33 1 > 0,05 (Selbstwirk.) Anmerkungen: FLhoch = nicht-standardisierte Faktorladung hoch; FLniedrig = nicht-standardisierte Faktorladung niedrig; Ȥ2 = Chi-Quadrat-Wert uneingeschränktes Modell; Ȥ2(res) = Chi-Quadrat-Wert eingeschränktes Modell; df(res) = Freiheitsgrade eingeschränktes Modell; Ȥ2(diff) = Chi-Quadrat Differenzwert; df(diff) = Freiheitsgrade Differenz; p = Signifikanzniveau Differenztest Tabelle C-13: Modellgüte uneingeschränkte Modelle Commitment (transformationale Führung Selbstführung) 10%- vs. 90%-Quantil Modell

Ȥ2

df

p

Ȥ2/df

CFI RMSEA

LO90

HI 90

SRMR

Commitment 173,30 104 0,00 1,67 0,92 0,07 0,04 0,08 0,08 (Instrum.) Commitment 155,05 104 0,00 1,49 0,94 0,06 0,04 0,07 0,11 (Selbstwirk.) Anmerkung: Ȥ2 = Chi-Quadrat-Wert; df = Freiheitsgrade; p = Signifikanzniveau; CFI = ComparativeFit-Index; RMSEA = Root-Mean-Square-Error-of-Approximation; LO90 = untere Grenze des 90 %Vertrauensintervalls; HI90 = obere Grenze des 90 %- Vertrauensintervalls; SRMR = StandardizedRoot-Mean-Square-Residual Tabelle C-14: Mehrgruppenvergleiche Commitment (transformationale Führung – Selbstführung) 10% - vs. 90%-Quantil Modell

FLho

FLni

Ȥ

2

df

2 Ȥ (res)

2

df(res) Ȥ (diff) df(diff)

p

Commitment 0,11 0,42 173,30 104 178,48 105 5,18 1 > 0,05 (Instrum.) Commitment 0,05 0,25 155,05 104 159,35 105 4,30 1 > 0,05 (Selbstwirk.) Anmerkungen: FLho = nicht-standardisierte Faktorladung hoch; FLni = nicht-standardisierte Faktorladung niedrig; Ȥ2 = Chi-Quadrat-Wert uneingeschränktes Modell; Ȥ2(res) = Chi-Quadrat-Wert eingeschränktes Modell; df(res) = Freiheitsgrade eingeschränktes Modell; Ȥ2(diff) = Chi-Quadrat Differenzwert; df(diff) = Freiheitsgrade Differenz; p = Signifikanzniveau Differenztest