7.2 A USWERTUNG DER EMPIRISCHEN U NTERSUCHUNG
7.2.4 Ermittlung von Clustern zu den studentischen Präferenzen
In Kapitel 7.2.4 wird die Unterfrage 5 (Welche Präferenzcluster können hinsichtlich der Arbeitgeberfaktoren unterschieden werden?) näher analysiert.
Zum Abschluss der Analysen sollen nachfolgend verschiedene Cluster identifiziert werden.
Hierdurch sollen aus der gesamten Stichprobe verschiedene Segmente herausgearbeitet werden, die sich aus der Clusterung der Stichprobe ergeben.443 Vor der Clusterung der Daten können zunächst die Items444 mit Hilfe einer vorausgehenden explorativen Faktorenanalyse445 zu fünf verschiedenen Faktoren zusammengefasst werden (siehe Anhang 65). Die identifizierten Faktoren sind in Tabelle 24 dargestellt.
Tabelle 24: Identifizierte Faktoren der Items zur Bedeutung verschiedener Arbeitgeberfaktoren
Mit diesen Faktoren können anschließend mittels der Clusteranalyse446 verschiedene Segmente voneinander differenziert werden. Die Objektunterschiede sollen hierbei
443 Vgl. Schendera (2010), S. 1ff.
444 Für die Faktorenanalyse wurden die Items zur Bedeutung von Arbeitgeberfaktoren. Verwendet. Aufgrund sachlogischer Überlegungen wurden Faktoren zur Kommunikation ausgeschlossen. Die Faktoren lehnen sich an die Vorschläge von Meffert et al. (2008), S. 196 und Moroko/Uncles (2009), S. 191f. an.
Demnach sollte der Fokus auf psychografischen Segmentierungskriterien liegen (siehe Kapitel 5.2.3.2).
445 Die Eignungsüberprüfung der Korrelationsmatrix anhand des Kaiser-Meyer-Olkin-Kriteriums ergab eine
„ziemlich gute“ Eignung (middling) der Korrelationsmatrix für eine Faktorenanalyse (MSA bzw. KMO = 0,787), vgl. Backhaus et al. (2011), S. 343. Die Zahl der extrahierenden Faktoren wurde anhand des Scree-Tests bestimmt. Vgl. Backhaus et al. (2011), S. 359, vgl. auch Schendera (2010), S. 211
446 Es wurde hierbei die Clusterzentrenanalyse für große Fallzahlen gewählt. Vgl. Bühl/Zöfel (2005) ,S.
507ff. Das Verfahren beruht auf einer vorgegebenen Clusterzahl. Die inhaltliche Interpretierbarkeit der Clusterlösung hat dabei Vorrang vor formalen Teststatistiken. Vgl. Schendera (2010), S. 131
innerhalb der Cluster möglichst klein und zwischen den Clustern möglichst groß sein.447 Durch die Interpretation der finalen Clusterzentren (siehe auch Anhang 66) können schließlich drei Cluster unterschieden werden.448
Cluster 1: Die Prestige- und Sicherheitsorientierten (N= 113 bzw. 36% der gültigen Werte)
Studenten des ersten Clusters legen bei der Arbeitgeberwahl v.a. Wert auf das Gehalt und Zusatzleistungen, also auf eine adäquate Kompensation für ihren Leistung. Ferner sind das Arbeitsumfeld – wie ein attraktiver, heimatnaher Standort mit günstigen Mieten bzw.
Immobilienpreisen sowie das Prestige und die Sicherheit des Arbeitgebers – wichtig. Der Arbeitgeber sollte nach Möglichkeit einen guten Ruf und einen hohen Bekanntheitsgrad haben sowie ein hohes Maß an Arbeitsplatzsicherheit bieten. Geringere Bedeutung hat dagegen der Faktor Karriere und noch weniger wird der Faktor Internationalität geschätzt.
Studenten, die diesem Cluster angehören, wünschen einen sicheren und gut bezahlten Job in einem renommierten Unternehmen, streben jedoch keine internationale Karriere an.
Studenten dieses Clusters lassen sich durch den Satz „Ich wünsche mir einen sicheren und gut bezahlten Job in einem renommierten Unternehmen“ definieren.
Cluster 2: Die karriereorientierten Internationalen (N=117 bzw. 37% der gültigen Werte)
Das zweite Cluster umfasst Studenten, denen Internationalität und Karriereaspekte wichtig sind. Dafür erwarten Sie eine adäquate Kompensation von Seiten des Arbeitgebers.
Weniger bedeutend sind für diese Gruppe die Faktoren Prestige/Sicherheit (wie z.B. ein guter Ruf des Arbeitgebers, der Bekanntheitsgrad des Unternehmens oder die Arbeitsplatzsicherheit) und das Arbeitsumfeld (wie z.B. Teamarbeit, Arbeitszeiten oder Familienfreundlichkeit).
447 Vgl. Bortz/Döring (2006), S. 377. Anhand der ANOVA-Tabelle in Anhang 66 ist zu erkennen, dass sich für alle Variablen hohe F-Werte (d.h. der Quotient aus der Quadratsumme zwischen den Clustern und der Quadratsumme innerhalb der Cluster) und geringe Signifikanzwerte ergeben. Dies deutet darauf hin, dass die Werte der Cluster homogener sind, als die Werte in unterschiedlichen Clustern und die Clusteranalyse somit zu sinnvollen Clustern geführt hat. Vgl. Brosius (2013), S. 752. Im Falle einer Nichtsignifikanz läge dagegen keine zuverlässige Clusterlösung vor. Vgl. Schendera (2010), S. 140
448 Laut Backhaus et al. (2011), S. 436 besteht immer ein Zielkonflikt zwischen der Homogenitätsanforderung an die Clusteranalyse und der Handhabbarkeit der Cluster-Lösung. Zur Lösung des Konfliktes können sachlogische Überlegungen hinsichtlich der Anzahl der Cluster herangezogen werden.
Studenten dieses Clusters möchten im internationalen Umfeld arbeiten und können durch den Satz „Ich strebe eine internationale Karriere an.“ charakterisiert werden.
Cluster 3: Die Genügsamen (N=86 bzw. 27% der gültigen Werte)
Studenten dieses Clusters bewerten alle Faktoren als weniger wichtig bei der Arbeitgeberwahl. Die Werte der Clusterzentrenanalyse können so gedeutet werden, dass die Studenten keine großen Erwartungen an den Arbeitgeber haben und grundsätzlich froh über einen Jobeinstieg wären. V.a. bei der Kompensation für ihren Arbeitseinsatz verhalten sich die Studenten sehr zurückhaltend. Der Faktor Prestige/Sicherheit des neuen Jobs wird noch am wenigsten negativ bewertet. Studenten dieses Clusters können folglich mit dem Satz beschrieben werden: „Das Wichtigste ist, dass ich überhaupt einen Job finde.“
Nach der Identifikation der Cluster soll nun die Zusammensetzung der Cluster erläutert werden (siehe Tabelle 25).449 Cluster 1 und Cluster 2 setzen sich mehrheitlich aus deutschen Studenten zusammen (82,71% bzw. 89,36%), niederländische und ungarische machen nur einen geringen Anteil dieser Cluster aus. Das Cluster 3 wird hauptsächlich von niederländischen Studenten geprägt. Diese haben daran mit 69,15% einen großen Anteil.
Während dem Cluster 1 deutlich mehr Männer als Frauen angehören (58,43% zu 41,57%) ist die Verteilung in Cluster 2 recht ausgeglichen. Cluster 3 hingegen wird von Frauen dominiert (79,59% weibliche ggü. 20,41% männliche Studenten). Bzgl. der Studienergebnisse sind 61,46% des ersten Clusters gute und 33,66% durchschnittliche bzw. unterdurchschnittliche Studenten. Das zweite Cluster wird hauptsächlich von guten (71,88%) und sehr guten (19,79%) Studenten geprägt. In Cluster 3 dagegen dominieren durchschnittliche und unterdurchschnittliche (79,21%) Studenten.450
Die meisten Studenten der Cluster 1 (50,45%) und 2 (62,93%) streben ein Großunternehmen als Arbeitgeber an. Nur 24,32% der Studenten aus Cluster 1 und 12,93%
aus Cluster 2 wünschen sich ein KMU als Arbeitgeber. Zu beachten ist jedoch, dass in diesen beiden Clustern etwa jeweils ein Viertel der Studenten noch keine Präferenz bzgl.
eines Arbeitgebers haben.
449 Die Erläuterungen und Berechnungen beziehen sich auf die gültigen Fälle der Clusteranalyse.
450 Aufgrund der geringen Nennungen der Studienleistung „unterdurchschnittlich“ wurden die Antworten die mit „durchschnittlich“ und „unterdurchschnittlich“ geantwortet haben, zusammengefasst.
Anders sieht die Situation in Cluster 3 aus. Dort sind mit 45,35% die meisten Studenten
Niederländisch 11,11 2,84 69,15
Ungarisch 6,17 7,80 23,40
Durchschnittlich/unterdurchschnittlich 33,66 8,34 79,21
Gesamt 100 100 100
Arbeitgeberpräferenz
Großunternehmen 50,45 62,93 29,07
KMU 24,32 12,93 25,58
Keine Präferenz 25,23 24,14 45,35
Gesamt 100 100 100
Eigene Darstellung
V.a. bei dem Merkmal Staatsangehörigkeit fallen die unterschiedlichen Stichprobengrößen bei deutschen, niederländischen und ungarischen Studenten ins Gewicht. Daher soll nun noch die Aufteilung der untersuchten Merkmale (Staatsangehörigkeit, Geschlecht, Studienergebnisse) auf die einzelnen Cluster erläutert werden.
Deutsche Studenten belegen hauptsächlich das Cluster 2 (63,00%), gefolgt von Cluster 1 (33,50%). Dies lässt auf eine große Bedeutung von Karriere-, Geld- und Prestige/Sicherheitsaspekten schließen. Die niederländischen und ungarischen Befragten sind anscheinend genügsamer. So sind diese beiden Nationalitäten vor allem in Cluster 3 (NL: 83,33%, HU: 57,89%) anzutreffen. Mit 28,95% zählen zudem relativ viele ungarische Studenten zu den karriereorientierten Internationalen.
Sowohl Männer als auch Frauen sind überwiegend in Cluster 2 (Männer: 59,74%, Frauen 53,09%) vertreten. Während die weiblichen Studenten zu etwa einem Viertel in Cluster 3 (genügsam) einzuordnen sind, sind die männlichen Befragten (33,77%) stärker prestige- und sicherheitsorientiert als die weiblichen Befragten (22,84%).
Sehr gute (67,86%) und gute Studenten (48,25%) sind am häufigsten in Cluster 2 anzutreffen. Damit ist der Großteil dieser Studenten den karriereorientierten
Internationalen zuzuordnen. Ein relativ großer Teil (41,26%) der guten Studenten fällt jedoch auch in das Cluster 1, das prestige- und sicherheitsorientierte Studenten umfasst.
Studenten mit durchschnittlichen und unterdurchschnittlichen Studienergebnissen finden sich dagegen überwiegend in Cluster 3 (die Genügsamen) wieder.
Die Studenten, die Großunternehmen bevorzugen, gehören zu 36,36% dem Cluster 1 und zu 47,40% dem Cluster 2 an. KMU werden dagegen v.a. von Studenten des ersten Clusters (42,19%) präferiert. Studenten ohne Arbeitgeberpräferenz gehören mehrheitlich dem Cluster 3 an (siehe Tabelle 26).
Tabelle 26: Aufteilung der untersuchten Merkmale auf die Cluster
Merkmal Cluster
1
Cluster 2
Cluster 3
Gesamt Angaben in %
Staatsangehörigkeit
Deutsch 33,50 63,00 3,50 100
Niederländisch 11,59 5,13 83,33 100
Ungarisch 13,18 28,95 57,89 100
Geschlecht Männlich 33,77 59,74 6,49 100
Weiblich 22,84 53,09 24,07 100
Studienergebnisse zusammengefasst
Sehr gut 10,71 67,86 21,49 100
Gut 41,26 48,25 10,49 100
Durchschnittlich/unterdurchschnittlich 27,89 6,56 65,57 100
Arbeitgeberpräferenz
Großunternehmen 36,36 47,40 16,23 100
KMU 42,19 23,44 34,38 100
Keine Präferenz 29,47 29,47 41,05 100
Eigene Darstellung
8 Abschließende Beantwortung der Hypothesen
Auf Basis der Analysen werden in diesem Kapitel die Hypothesen beantwortet. Hierzu wird zunächst auf die jeweiligen Subhypothesen eingegangen (siehe Kapitel 3.4.2).