Stephanie Gieringer

Bei der Sammlung von Informationen zum Thema "Mitarbeiterbefragungen im BGM" lassen sich in der Literatur verschiedene Wirkungsmodelle finden. Die Auswahl eines geeigneten Modells für die eigene Befragung sollte sich immer an der Zielsetzung der Befragung orientieren:

  • Was soll gemessen werden?
  • Welche Ergebnisse sind gewünscht?

Das Zusammenspiel von Umwelt und Person ist sehr komplex. Wirkungsmodelle helfen bei der Erstellung eines Fragebogens insofern, da sie dem Anwender eine gute Übersicht verschaffen, welche Faktoren die Gesundheit und Leistung i. Allg. beeinflussen und zeigen deren Wirkungszusammenhänge auf. Sie liefern Antworten auf die Fragen nach dem "Wie und Warum" und unterstützen dabei, Ansatzpunkte für die Zusammenstellung der Fragebogenbereiche zu finden.

Ein bekanntes Modell, welches im Kontext der Arbeitswelt gerne eingesetzt wird, ist z. B. das Variablen-Modell von Locke und Latham (1990). Ein weiteres Modell, welches sich ebenfalls eignet, ist das Bielefelder Unternehmensmodell.[1] Haben nach diesen Modellen körperliche, psychische, soziale Faktoren sowie Arbeitsbedingungen einen negativen Einfluss, zeigt sich dies nicht nur in geringerer Leistungsfähigkeit, Zufriedenheit und Motivation (Frühindikatoren), sondern in weiterer Folge auch in höheren Fehlzeiten bzw. der Fluktuation (Spätindikatoren). Weitere interessante gesundheits- und arbeitspsychologische Modelle sind z. B. das Belastungs-Beanspruchungs-Modell, das Demand-Control-Support-Modell (DC-S), das Job Demand-Resources-Modell (JD-R) und das Effort-Reward-Imbalance-Modell (ERI).[2]

Für das BGM sind u. a. folgende Bereiche von Interesse:

  • allgemeiner Gesundheitszustand,
  • Beschwerden/Schmerzen,
  • Arbeitsbedingungen/Ergonomie,
  • Arbeitszufriedenheit/Motivation/Engagement,
  • arbeitsbezogene Belastungen (körperlich, psychisch, Arbeitsumgebung/-organisation, Gefährdungen),
  • Arbeitsfähigkeit (WAI),
  • arbeitsbezogene Verhaltens- und Erlebensmuster (AVEM),
  • Stressempfinden und -bewältigung,
  • Ressourcen (interne und externe),
  • soziale Unterstützung (Vorgesetzte und Kollegen),
  • Führungsverhalten,
  • Unternehmenskultur,
  • Wünsche/Anforderungen für Maßnahmen.

Die meisten dieser Merkmale können nur durch eine Mitarbeiterbefragung erhoben werden, da Beschäftigte aufgrund der Anonymität keine negativen Folgen befürchten müssen. Werden darüber hinaus personenbezogene Daten erhoben, hat dies den Vorteil, dass zusätzliche Differenzierungen möglich sind (z. B. nach Alter, Qualifikation, Abteilung, Führungsspanne) und infolgedessen spezielle Maßnahmen für diese Gruppen entwickelt werden können.

Personenmerkmale dienen darüber hinaus als Kontrollvariable. Der Blick auf explizite Zusammenhänge zwischen Arbeit und Gesundheit wird somit noch klarer. Kontrollvariablen werden dabei auch als Störvariablen bezeichnet, deren Einfluss mittels einer Kovarianzanalyse aus der abhängigen Variable herausgerechnet wird.[3]

Soll die Möglichkeit einer Nachbefragung mit gesonderter Kontrollgruppe eröffnet werden, um die Akzeptanz und Wirksamkeit bestimmter Maßnahmenprogramme bewerten zu können, bietet sich die Ermittlung eines 4-stelligen Personencodes an. Hier ein Beispiel:

 
Dritter Buchstabe des Vornamens des Vaters Zweiter Buchstabe des Vornamens der Mutter Dritter Buchstabe des eigenen Geburtsortes Eigener Geburtsmonat (z. B. März = 03, 2-stellig)
 
Achtung

Personenmerkmale

Je mehr Personendaten generiert werden, umso eher besteht die Gefahr, dass Mitarbeiter dem Vorhaben skeptisch gegenüberstehen. Aus diesem Grund sollte die Festlegung der Personenmerkmale in Abstimmung mit Personalleitung, Betriebs-/Personalrat, Betriebsarzt und der Datenschutzbeauftragten der Organisation erfolgen. Als minimale Analysegröße empfiehlt sich eine Anzahl von 10 Personen pro Gruppe. Kritisch wird es, wenn sich Personenmerkmale kreuzen, z. B. in einer Abteilung mit 10 Teammitgliedern, in der sich neben 9 Frauen ein Mann befindet oder neben überwiegend jungen Menschen eine einzelne Person über 60 Jahre arbeitet.

[1] Badura et al. (2008; 2017).
[2] Vgl. Gurt/Staar (2021).
[3] Bortz/Döring (2006).

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