Öffentliche Verwaltung als Dienstleistungsunternehmen

Bank, Natalie

Öffentliche Verwaltung als Dienstleistungsunternehmen

Optimierung von Leistungen und Diensten auf der Grundlage von Mitarbeiter- und Kundenbefragungen

von Natalie Bank (Autor:in)

BWL - Sonstiges

Zusammenfassung

Inhaltsangabe:Einleitung:
Das Marketingkonzept hat sich im privatwirtschaftlichen Bereich in hohem Maße bewährt. Es stellt sich nun die Frage, warum nicht auch öffentliche Verwaltungen das Marketingkonzept übernehmen sollten. Auf diese Frage gibt es mehrere Antworten:
Durch Marketing kann ein besseres Verständnis für die Bedürfnisse und Wünsche der Bürger erreicht werden; es trägt zu kunden- und damit bedürfnisgerichteten Leistungen bei; es kann dabei helfen die Schaltermentalität durch kundennahes Denken zu ersetzen; es kann dazu beitragen öffentlicher Kritik entgegenzuwirken und mehr Unterstützung durch die Öffentlichkeit zu erzielen.
Am Beispiel der VG Kaisersesch wird aufgezeigt, wie unter Einbeziehung der Mitarbeiter und der Bürger ein Konzept erarbeitet werden kann, um in Zukunft noch bürgerfreundlicher zu arbeiten.
In den ersten fünf Kapiteln dieser Arbeit werden zunächst die theoretischen Grundlagen einer Datenerhebung vermittelt. Dabei werden insbesondere Fehler, die bei der Datenerhebung auftreten können, die Gestaltung der Fragebögen (Skalierungen etc.) und die Methoden der Datenerhebung und -gewinnung anhand von Beispielen erläutert.
Die dann folgenden Kapitel beschreiben die Vorgehensweise und die Ergebnisse der durchgeführten Erhebungen. Die Beschreibung der Vorgehensweise stützt sich dabei auf die vorangegangenen theoretischen Erläuterungen und erklärt im Einzelnen warum welche Methode angewandt wurde.
Auf Grund der Ergebnisse der Datenerhebung werden dann im letzten Kapitel Maßnahmen und Verbesserungsmöglichkeiten vorgeschlagen.
Gang der Untersuchung:
Damit die Frage: Ist die VG Kaisersesch als Dienstleistungsunternehmen anerkannt? beantwortet werden kann, müssen sowohl die Mitarbeiter der Verwaltung, als auch die Bürger der Verbandgemeinde mit Hilfe von Fragebögen befragt werden.
Auf der Grundlage der Ergebnisse der Befragung werden Maßnahmen vorgeschlagen, die helfen sollen die Ziele Verbesserung der Bürgernähe und des Bürgerservice zu erreichen. Im ersten Teil der Arbeit wird auf Grundlagen über die Durchführung einer Ist-Erhebung eingegangen.
Diese sollen dem Leser einen Überblick über die verschiedenen Möglichkeiten, Methoden und Vorgehensweisen einer Datenerhebung vermitteln. Kapitel 2 befasst sich zunächst mit der Definition des Begriffes Dienstleistung. Ebenso wird der Soll-Zustand eines Dienstleistungsbetriebes explizit dargestellt. Anschließend werden die messtheoretischen Grundlagen, welche zur […]

Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

Natalie Bank

Öffentliche Verwaltung als Dienstleistungsunternehmen

ISBN: 978-3-8366-0327-0

Druck Diplomica® Verlag GmbH, Hamburg, 2007

Zugl. Fachhochschule Trier, Trier, Deutschland, Diplomarbeit, 2003

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http://www.diplom.de, Hamburg 2007

Printed in Germany

Zusammenfassung

Das Marketingkonzept hat sich im privatwirtschaftlichen Bereich in hohem Maße bewährt.

Es stellt sich nun die Frage, warum nicht auch öffentliche Verwaltungen das Marketingkon-

zept übernehmen sollten. Auf diese Frage gibt es mehrere Antworten:

Durch Marketing kann ein besseres Verständnis für die Bedürfnisse und Wünsche der Bür-

ger erreicht werden; es trägt zu kunden- und damit bedürfnisgerichteten Leistungen bei; es

kann dabei helfen die ,,Schaltermentalität" durch kundennahes Denken zu ersetzen; es kann

dazu beitragen öffentlicher Kritik entgegenzuwirken und mehr Unterstützung durch die Öf-

fentlichkeit zu erzielen.

Am Beispiel der VG Kaisersesch wird aufgezeigt, wie unter Einbeziehung der Mitarbeiter

und der Bürger ein Konzept erarbeitet werden kann, um in Zukunft noch bürgerfreundlicher

zu arbeiten.

In den ersten fünf Kapiteln dieser Arbeit werden zunächst die theoretischen Grundlagen ei-

ner Datenerhebung vermittelt. Dabei werden insbesondere Fehler, die bei der Datenerhe-

bung auftreten können, die Gestaltung der Fragebögen (Skalierungen etc.) und die Metho-

den der Datenerhebung und -gewinnung anhand von Beispielen erläutert.

Die dann folgenden Kapitel beschreiben die Vorgehensweise und die Ergebnisse der durch-

geführten Erhebungen. Die Beschreibung der Vorgehensweise stützt sich dabei auf die vo-

rangegangenen theoretischen Erläuterungen und erklärt im Einzelnen warum welche Me-

thode angewandt wurde.

Auf Grund der Ergebnisse der Datenerhebung werden dann im letzten Kapitel Maßnahmen

und Verbesserungsmöglichkeiten vorgeschlagen.

Inhaltsverzeichnis

Seite

Einleitung ... 1

1.1

Ziel der Arbeit... 2

1.2

Vorgehensweise ... 2

Grundlagen ... 4

2.1

Der Begriff der Dienstleistung ... 4

2.2

Dienstleistungsunternehmen...4

2.3

Öffentliche Verwaltungen ... 5

2.4

Messen und Messdaten ...7

2.5

Messniveaus ... 8

2.6

Skalierungen ... 10

2.7

Methoden der Datenanalyse ... 14

2.8

Fehler und Gütekriterien ... 23

Datenquellen und Datenmessung ... 35

3.1

Grundlagen ... 35

3.2

Verfahren der Zufallsauswahl... 37

3.3

Verfahren der bewussten Auswahl... 41

3.4

Mehrstufige und kombinierte Verfahren... 44

Methoden der Datengewinnung ... 49

4.1

Schwierigkeiten im Zusammenhang mit der Erstellung von Fragebögen... 51

4.2

Face-to-face-Umfrage ... 53

4.3

Telefonbefragung... 55

4.4

Online-Befragung... 57

4.5

Schriftliche Befragung ... 58

4.6

Befragungsmüdigkeit ... 62

4.7

Auskunftbereitschaft... 62

4.8

Auskunftsvergütung ... 63

Erhebungsablauf... 64

5.1

Gestaltung der Fragebögen ... 64

5.2

Auswahl der Erhebungseinheiten... 67

5.3

Auswahl der Methode der Datenerhebung ... 69

5.4

Auswahl der Methode der Datenauswertung... 70

5.5

Aufbau der Erhebung ... 71

Ergebnisse der Befragung... 75

6.1

Mitarbeiter... 75

6.1.1

Repräsentativität ... 75

6.1.2

Themenkomplex 1: Zufriedenheit am Arbeitsplatz ... 75

6.1.3

Themenkomplex 2: Zufriedenheit mit der Arbeit / Arbeitsauslastung ... 77

6.1.4

Themenkomplex 3: Informationsfluss ... 82

6.1.5

Themenkomplex 4: Weiterbildung ... 84

6.1.6

Themenkomplex 5: Vorgesetzter ... 87

6.1.7

Themenkomplex 6: Zusammenarbeit ... 89

6.1.8

Themenkomplex 7: Selbsteinschätzung ... 92

6.2

Bürger ... 95

6.2.1

Repräsentativität ... 95

6.2.2

Themenkomplex 1: Demographische Fragen ... 96

6.2.3

Themenkomplex 2: Erreichbarkeit des Rathauses... 102

6.2.4

Themenkomplex 3: Besucherfreundlichkeit / Service im Rathaus... 107

6.2.5

Themenkomplex 4: Zufriedenheit mit Mitarbeitern und der Einrichtung des

Gebäudes ... 113

Abgeleitete Maßnahmen ... 126

7.1

Mitarbeiter... 126

7.1.1

Maßnahmen zur Verbesserung der Zufriedenheit am Arbeitsplatz ... 126

7.1.2

Maßnahmen

zur

Verbesserung

der

Zufriedenheit

mit

der

Arbeit

Arbeitsauslastung ... 127

7.1.3

Maßnahmen zur Verbesserung des Informationsflusses ... 127

7.1.4

Maßnahmen zur Verbesserung der Weiterbildung... 128

7.1.5

Maßnahmen zur Verbesserung des Führungsverhaltens der Vorgesetzten... 128

7.1.6

Maßnahmen zur Verbesserung der Zusammenarbeit... 129

7.2

Bürger ... 129

7.2.1

Maßnahmen zur Verbesserung der Erreichbarkeit des Rathauses ... 129

7.2.2

Maßnahmen zur Verbesserung der Besucherfreundlichkeit... 130

7.2.3

Maßnahmen zur Verbesserung der Zufriedenheit mit den Mitarbeitern / - innen

und der Einrichtung des Gebäudes ... 131

7.3

Schlussbemerkung und Ausblick... 131

Literaturverzeichnis ... 134

Anlagen... 136

Stichwortverzeichnis ... 161

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Kriterien von öffentlichen Verwaltungen... 6

Abbildung 2: Meßniveaus und ihre Eigenschaften... 9

Abbildung 3: Die gebräuchlichsten Skalierungsverfahren im Überblick... 11

Abbildung 4: Beispiele für in der Marktforschung verwendete Rating-Skalen ... 12

Abbildung 5: Absolute Häufigkeitsverteilung: Wartezeiten in den einzelnen Abteilungen... 16

Abbildung 6: relative Häufigkeitsverteilung: Wartezeiten in den einzelnen Abteilungen ... 16

Abbildung 7: kumulierte Häufigkeitsverteilung ... 17

Abbildung 8: Kreuztabelle... 20

Abbildung 9: Die gebräuchlichsten multivariaten Analyseverfahren im Überblick ... 22

Abbildung 10: Normalverteilung der p-Werte ... 24

Abbildung 11: Mit Sicherheitsfaktor t erweiterter Fehlerbereich ... 25

Abbildung 12: Grundformen von Auswahlverfahren... 44

Abbildung 13: ADMMSP Rahmenschema für mehrstufige geschichtete Auswahlverfahren 48

Abbildung 14: Anwendungsmöglichkeiten von GfK-CATI-Systemen ... 56

Abbildung 15: Vor- und Nachteile der Datenerhebungsmethode bei den Mitarbeitern ... 60

Abbildung 16: Vor- und Nachteile der Datenerhebungsmethode bei den Bürgern ... 61

Abbildung 17: Zufriedenheit mit den äusseren Bedingungen am Arbeitsplatz... 76

Abbildung 18: Wünsche zur Verbesserung der äusseren Bedingungen am Arbeitsplatz ... 77

Abbildung 19: Wünsche zur Gestaltung der Arbeitszeit ... 78

Abbildung 20: Beurteilung der Telearbeit... 79

Abbildung 21: Stosszeiten in der Verwaltung... 80

Abbildung 22: Häufigster Besuchstag... 80

Abbildung 23: Störfaktoren bei der Arbeit ... 82

Abbildung 24: Information über wesentliche Dinge der VG... 83

Abbildung 25: Informationsdefizite... 84

Abbildung 26: Zufriedenheit mit dem Weiterbildungsangebot ... 85

Abbildung 27: Hinderung an der Nutzung des Weiterbildungsangebotes ... 86

Abbildung 28: Fachliche Aufgabenerfüllung der Vorgesetzten... 87

Abbildung 29: Führungsverhalten der Vorgesetzten ... 88

Abbildung 30: Rechtzeitige Informationsweitergabe ... 88

Abbildung 31: Ausreichende Informationsweitergabe ... 89

Abbildung 32: Zusammenarbeit innerhalb der Abteilungen... 90

Abbildung 33: Zusammenarbeit mit anderen Abteilungen ... 91

Abbildung 34: Abstimmung der Aufgaben ... 91

Abbildung 35: Zusammenarbeit per Intranet / eMail ... 92

Abbildung 36: Meinung über Ansehen bei den Bürgern... 93

Abbildung 37: Meinung über Ansehen bei den Mitarbeitern / - innen... 94

Abbildung 38: Repräsentativität der Altersklassen in den Ortschaften ... 96

Abbildung 39: Beteiligung an der Befragung nach Geschlecht ... 97

Abbildung 40:

Beteiligung an der Befragung nach Altersklassen ... 97

Abbildung 41: Antworthäufigkeit beider Geschlechter unterteilt nach Altersklassen... 98

Abbildung 42: Prozentuale Beteiligung nach Altersklassen in den Ortschaften... 99

Abbildung 43: Beteiligung an der Befragung unterteilt in Altersklassen ... 100

Abbildung 44: Prozentuale Beteiligung in den Ortschaften ... 101

Abbildung 45: Beteiligung in den Ortschaften in absoluten Zahlen ... 101

Abbildung 46: Erreichbarkeit des Rathauses ... 102

Abbildung 47: Darstellung der Erreichbarkeit... 103

Abbildung 48: Besuchshäufigkeit... 103

Abbildung 49: Besuchshäufigkeit in Abhängigkeit vom Alter... 104

Abbildung 50: Zufriedenheit mit den Öffnungszeiten ... 105

Abbildung 51: Zufriedenheit mit den Öffnungszeiten in Abhängigkeit vom Alter ... 105

Abbildung 52: Zufriedenheit mit den Öffnungszeiten in Abhängigkeit vom Geschlecht ... 106

Abbildung 53: Wann sollte das Rathaus geöffnet haben ... 106

Abbildung 54: Zurechtfinden im Gebäude ... 107

Abbildung 55: Besuchte Abteilung / Abteilungen ... 108

Abbildung 56: Wartezeiten ... 108

Abbildung 57: Wartezeiten in der Bauverwaltung ... 109

Abbildung 58: Wartezeiten in der Finanzverwaltung ... 109

Abbildung 59: Wartezeiten in der Abteilung Abwasserwerk ... 110

Abbildung 60: Wartezeiten in der Zentral- und Schulverwaltung... 110

Abbildung 61: Wartezeiten in der Ordnungs- und Sozialverwaltung ... 110

Abbildung 62: Erledigung im Rathaus... 111

Abbildung 63: Internetkontakt mit der VG ... 112

Abbildung 64: Zufriedenheit mit dem Internetkontakt... 113

Abbildung 65: Gesprächsatmosphäre ... 114

Abbildung 66: Höflichkeit der Mitarbeiter / - innen ... 114

Abbildung 67: Fachkunde der Mitarbeiter / - innen ... 115

Abbildung 68: Verständlichkeit der Sprache ... 115

Abbildung 69: Umfang der Beratung ... 116

Abbildung 70: Bemühen das Anliegen der Bürger zu erfüllen... 116

Abbildung 71: Einrichtung der Büros ... 117

Abbildung 72: Übersichtlichkeit des Gebäudes... 117

Abbildung 73: Sanitäre Anlagen ... 118

Abbildung 74: Behindertengerechtheit des Gebäudes... 118

Abbildung 75: Häufigkeit der Note 1 ... 119

Abbildung 76: Häufigkeit der Note 2 ... 119

Abbildung 77: Häufigkeit der Note 3 ... 120

Abbildung 78: Häufigkeit der Note 4 ... 120

Abbildung 79: Häufigkeit der Note 5 ... 121

Abbildung 80: Häufigkeit der Note 6 ... 121

Abbildung 81: Bürgerfreundlichkeit der Verwaltung ... 122

Abbildung 82: Bürgerfreundlichkeit in Abhängigkeit vom Alter... 122

Abbildung 83: Bürgerfreundlichkeit in Abhängigkeit vom Geschlecht ... 123

Abbildung 84: Bürgerfreundlichkeit in Abhängigkeit von der besuchten Abteilung ... 123

Abbildung 85: Erfüllung der Dienstleistungskriterien... 132

Anlagenverzeichnis

Anlage 1: Ablaufplan der Mitarbeiter- und Bürgerbefragung...136

Anlage 2: Bürgerfragebogen...137

Anlage 3: Mitarbeiterfragebogen...141

Anlage 4: Anschreiben für den Mitarbeiterfragebogen...146

Anlage 5: Anschreiben für den Bürgerfragebogen...147

Anlage 6: Bevölkerungsstruktur der VG Kaisersesch...149

Anlage 7: Stichprobenerhebung in den Ortschaften, gegliedert nach Altersklassen...150

Anlage 8: Erste Pressemitteilung...151

Anlage 9: Zweite Pressemitteilung...152

Anlage 10: Dritte Pressemitteilung über die Vorstellung der Ergebnisse...153

Anlage 11: Repräsentativität...155

Öffentliche Verwaltung als Dienstleistungsunternehmen

1 Einleitung

Öffentliche Betriebe sind häufig Zielscheibe harter Kritik. Sie werden besonders in Zeiten

knapper Haushaltsmittel mit Bürokratie, Unfreundlichkeit, Willkür, Monopol, Ineffizienz, Defi-

zit und Verschwendung gleichgesetzt.

Mehr Kundennähe im Denken und Handeln bieten

öffentlichen Verwaltungen jedoch die Chance, eine Leistungsverbesserung zu erzielen und

damit auch der teils massiven öffentlichen Kritik entgegenzuwirken.

Bevor aber Veränderungen durchgeführt werden können, muss zunächst der Ist-Zustand

festgestellt werden. Erst mit Hilfe einer solchen Erhebung können Schwachstellen aufge-

deckt und Maßnahmen zur Verbesserung formuliert werden.

In dieser Arbeit wird ein Konzept zur Betrachtung einer öffentlichen Verwaltung als Dienst-

leistungsbetrieb und zur Überführung eines bestehenden Verwaltungsbetriebs in ein moder-

nes Dienstleistungsunternehmen erarbeitet und am Beispiel der VG Kaisersesch evaluiert.

Das Konzept sieht vor, allgemeine Kriterien für eine Verwaltung als Dienstleistungsunter-

nehmen zu erarbeiten und Wege zum Erreichen dieser Kriterien vorzuschlagen. Zur Evaluie-

rung wird zunächst ein Vorgehensmodell zur Umsetzung der zuvor erarbeiteten Kriterien ei-

ner bestehenden öffentlichen Verwaltung vorgeschlagen. Es sieht vor, ausgehend vom Ist-

Zustand zu prüfen,

ob die Verwaltung als Dienstleistungsbetrieb bei den Bürgern anerkannt ist,

den Verbesserungsbedarf zu ermitteln und

Maßnahmen zur Umsetzung zu erarbeiten.

Dieses Vorgehensmodell wird dann in der VG Kaisersesch angewandt und diskutiert.

Die Meinungen der Bürger sind hierbei von entscheidender Bedeutung, da sie als ,,Kunden"

die Abläufe und Prozesse beurteilen und somit zur Leistungsverbesserung beitragen kön-

nen.

Eine öffentliche Verwaltung hat öffentliche Aufgaben zu erfüllen. Im Gegensatz zu den Zie-

len öffentlicher Unternehmen ,,Gewinn" und ,,Gemeinwohl" haben öffentliche Verwaltungen

nur das Ziel ,,Gemeinwohl". Da sie sich nicht aus Umsatzerlösen sondern überwiegend aus

Steuern, Gebühren und Beiträgen finanzieren, wird von den Mitarbeitern der öffentlichen

Verwaltung Freundlichkeit, Leistungsbereitschaft und Effektivität vorausgesetzt.

Damit Mit-

vgl. Raffée, H., Fritz, W., Wiedmann, K.-P.: Marketing für öffentliche Betriebe. Hrsg. R. Köhler und H. Meffert,

Stuttgart; Berlin; Köln 1994, S. 15

vgl. Ebenda, S. 20/21

Öffentliche Verwaltung als Dienstleistungsunternehmen

arbeiter dies aber erfüllen können, müssen bestimmte Voraussetzungen vorhanden sein

bzw. geschaffen werden. Zu den wichtigsten Voraussetzungen zählen Weiterbildung, Kom-

munikation, Arbeitsbedingungen. Aus diesem Grund müssen ebenso die Mitarbeiter in die

Betrachtungen über und Diskussion um eine öffentliche Verwaltung als Dienstleistungsun-

ternehmen einbezogen werden.

Auch hier muss zunächst der Ist-Zustand festgestellt werden bevor Veränderungen durchge-

führt werden können. Daher wird zusätzlich auch eine Mitarbeiterbefragung durchgeführt,

aus der hervorgeht, ob diese Voraussetzungen gegeben sind, und ob Handlungsbedarf be-

steht.

Auf der Grundlage der Mitarbeiter- und Bürgerbefragung werden dann Verbesserungsvor-

schläge und Maßnahmen zur Veränderung für eventuelle Schwachstellen herausgearbeitet.

1.1 Ziel der Arbeit

Ziel der Arbeit ist es, ein Konzept für eine öffentliche Verwaltung auszuarbeiten, in dem der

Weg zu einem Dienstleistungsunternehmen aufgezeigt wird. Es gilt zunächst mit Hilfe einer

Mitarbeiter- und Bürgerbefragung festzustellen, ob eine Verwaltung als Dienstleistungsbe-

trieb anerkannt ist. Dazu müssen auf der Basis von Gütekriterien für Dienstleistungen Berei-

che, sowohl aus Mitarbeiter- als auch aus Bürgersicht, aufgezeigt werden, bei denen Hand-

lungsbedarf besteht.

1.2 Vorgehensweise

Damit die Frage: ,,Ist die VG Kaisersesch als Dienstleistungsunternehmen anerkannt?" be-

antwortet werden kann, müssen sowohl die Mitarbeiter der Verwaltung, als auch die Bürger

der Verbandgemeinde mit Hilfe von Fragebögen befragt werden.

Auf der Grundlage der Ergebnisse der Befragung werden Maßnahmen vorgeschlagen, die

helfen sollen die Ziele "Verbesserung der Bürgernähe und des Bürgerservice" zu erreichen.

Im ersten Teil der Arbeit wird auf Grundlagen über die Durchführung einer Ist-Erhebung ein-

gegangen. Diese sollen dem Leser einen Überblick über die verschiedenen Möglichkeiten,

Methoden und Vorgehensweisen einer Datenerhebung vermitteln.

Kapitel 2 befasst sich zunächst mit der Definition des Begriffes ,,Dienstleistung". Ebenso

wird der Soll-Zustand eines Dienstleistungsbetriebes explizit dargestellt. Anschließend wer-

den die messtheoretischen Grundlagen, welche zur Auswertung der Datenerhebung benö-

Öffentliche Verwaltung als Dienstleistungsunternehmen

tigt werden erklärt. Diese sind im Einzelnen das Messen und die Messdaten, das Messni-

veau, die Skalierungen, die Fehlerarten, die Gütekriterien und die Methoden der Datenana-

lyse. Die Darstellung der Methoden der Datenanalyse beschränkt sich auf die für diese Ar-

beit relevanten Methoden aus der deskriptiven Statistik.

Die einzelnen Methoden zur Datengewinnung werden in Kapitel 3 dargestellt. Dabei werden

insbesondere die Erhebungsverfahren der Ad-hoc-Forschung dargestellt.

Der Unterschied zwischen Voll- und Teilerhebung und Sekundär- und Primärdaten wird im

Kapitel 4 erläutert, da sie entsprechend der jeweiligen Voraussetzung (Größe der Grundge-

samtheit, Aktualität der vorliegenden Daten) eingesetzt werden müssen und die Auswertun-

gen und Ergebnisse der daraus entstandenen Daten unterschiedlich zu bewerten sind.

Zu den Verfahren der Teilerhebung zählen die Zufallsauswahl (Kapitel 4.2), die bewusste

Auswahl (Kapitel 4.3) und die mehrstufigen und kombinierten Verfahren (Kapitel 4.4).

In den nun folgenden Kapiteln wird auf die durchgeführte Erhebung eingegangen.

Zunächst erfolgt die Darstellung des Erhebungsplans (Kapitel 5). In diesem Kapitel werden

die oben vorgestellten Verfahren und Methoden im Hinblick auf die Tauglichkeit für diese

Arbeit bewertet und ausgewählt. Es wird im einzelnen beschrieben, warum welche Verfah-

ren und Methoden angewandt werden.

Anhand der festgelegten Kriterien werden die Ergebnisse der Mitarbeiter- und Bürgerbefra-

gung bewertet (Kapitel 6). Auf dieser Grundlage werden im Kapitel 7 Handlungsempfeh-

lungen formuliert und Maßnahmen abgeleitet.

Öffentliche Verwaltung als Dienstleistungsunternehmen

2 Grundlagen

Dieses Kapitel dient dazu, zunächst grundlegende Begriffe wie Dienstleistung, Dienstleis-

tungsunternehmen und öffentliche Verwaltung zu klären und zu definieren.

Anschließend werden dann die Grundlagen zur Ermittlung der Ist-Analyse vermittelt.

2.1 Der Begriff der Dienstleistung

Schüller definierte den Dienstleistungsbegriff 1967 folgendermaßen: ,,Jede menschliche Tä-

tigkeit ist im eigentlichen und ursprünglichen Sinne eine ,,Dienstleistung", das heißt eine

Leistung im Dienste eigener und / oder anderer Interessen. Man kann auch sagen: Das, was

der Mensch tut, um seine physische und psychische Arbeitskraft mit oder ohne Verbindung

zur materiellen Güterwelt in den Zweckbereich der menschlichen Bedürfnisbefriedigung zu

bringen, ist eine Dienstleistung." Dienstleistungen können also direkt am Menschen oder an

materiellen Gütern erbracht werden.

Die öffentliche Verwaltung ist somit dem Dienstleis-

tungssektor zuzurechnen. In diesem Bereich ist eine Differenzierung von anderen Verwal-

tungen aber nur durch die Qualität der Leistung zu erreichen. Die Qualität der Leistung wie-

derum ist stark abhängig von der Qualifikation und Motivation der Mitarbeiter.

Diese Prob-

lembereiche lassen sich mit Erkenntnissen aus dem Internen Marketing lösen.

Nachdem nun festgestellt wurde, was Dienstleistungen sind, stellt sich die Frage ob die ver-

schiedenen Dienstleistungsunternehmen in ihrem Aufbau und ihrer Leistung heterogen sind.

Dies würde bedeuten, dass für alle Bereiche die gleichen Konzepte angewandt werden

könnten.

2.2 Dienstleistungsunternehmen

Dienstleistungsunternehmen stellen keine Einheit von gleichen Betrieben dar, sondern kön-

nen nach der Art ihrer Leistungserstellung unterteilt werden.

Steht die menschliche Leistung

im Erstellungsprozess (zum Beispiel Rechtsanwalt, Arzt, Verwaltung) im Vordergrund, so

spricht man von persönlichen Dienstleistungen. Leistungserstellungen, für die jedoch Au-

tomaten (beispielsweise Selbstbedienungsautomaten, EC-Automaten) eingesetzt werden,

bezeichnet man als automatisierte Dienstleistungen. Diese Unterteilung lässt sich jedoch

vgl. Meffert, H., Bruhn, M.: Dienstleistungsmarketing Grundlagen Konzepte - Methoden,

Wiesbaden 2000, S.27

vgl. Meffert, H., Bruhn, M.: a.a.O., S.511

siehe Kapitel 8 abgeleitete Maßnahmen

vgl. Meffert, H., Bruhn, M.: a.a.O., S. 31 f.

Öffentliche Verwaltung als Dienstleistungsunternehmen

noch weiter gemäß des Gegenstandes der Leistungserstellung differenzieren. Dienstleistun-

gen können sich entweder auf Veränderungen an einem Objekt (zum Beispiel Inspektion

am Auto, Reparatur des Fernsehers) oder direkt auf den Menschen (zum Beispiel ärztliche

Untersuchung, Ausgabe des Führerscheins) beziehen. Weiterhin sind Dienstleistungen ge-

mäß ihrer Phasenorientierung zu unterscheiden. Dieser Unterschied liegt der Fragestellung

zugrunde, ob der Dienstleistungsnachfrager am Ergebnis (zum Beispiel Aushändigung

des Führerscheins, Reparatur des Autos) oder am Erstellungsprozess (zum Beispiel Trau-

ung, Theateraufführung) einer Dienstleistung interessiert ist.

Bei Verwaltungen handelt es sich also um Dienstleistungsunternehmen, deren persönliche

Dienstleistungen sich direkt auf Personen beziehen. Sie können dabei entweder ergebnis-

oder prozessorientiert sein.

Eine Unterteilung der Dienstleistungsbetriebe in Handels-, Bank-, Verkehrs-, Versicherungs-

und sonstige Betriebe sieht Wöhe vor.

Hiernach unterscheiden sich die einzelnen Betriebe

zum Einen in ihrer Art der Leistungserstellung und zum Anderen in der Art der Finanzierung.

Öffentliche Betriebe (Verwaltungen) sind gemäß dieser Unterteilung den sonstigen Betrie-

ben zuzurechnen und bedürfen vor allem auf Grund der Art der Finanzierung einer geson-

derten Betrachtung.

2.3 Öffentliche Verwaltungen

In der Betriebswirtschaftslehre existieren unterschiedliche Definitionen des Begriffs ,,öffentli-

cher Betrieb". Eichhorn bestimmt den Begriff folgendermaßen: ,,...Öffentliche Betriebe stellen

wirtschaftlich-technisch-soziale Einheiten dar, in denen Produktionsfaktoren auf der Grund-

lage öffentlichen Eigentums kombiniert werden."

Dieser eher allgemein gehaltene Begriff erstreckt sich auf zwei Gruppen von Institutionen.

Zum Einen sind dies öffentliche Verwaltungen (öffentliche Bruttobetriebe), die mit ihren

Einnahmen und Ausgaben in den öffentlichen Haushalt einer Gebietskörperschaft vollstän-

dig eingebunden sind und Allgemeinbedürfnisse decken. Zum Anderen zählen die öffentli-

chen Unternehmen, die nur über den abzuführenden Gewinn oder den zu deckenden Ver-

lust mit dem betreffenden öffentlichen Haushalt verbunden sind, zu den öffentlichen Betrie-

ben.

vgl. Wöhe, G., Döring, U.: Einführung in die allgemeine Betriebswirtschaftslehre. München 2000, S.15

vgl. Eichhorn, P.: Organisation der öffentlichen Betriebe. in: Grochla, E. (Hrsg.), Handwörterbuch der Organisa-

tion, Stuttgart 1980, Sp. 1395-1407

vgl. Raffee, H., u.a.: a.a.O., S.19 f.

Öffentliche Verwaltung als Dienstleistungsunternehmen

Die Hauptunterscheidungskriterien dieser beiden Gruppen von Institutionen liegen vor allem

in den Bereichen der Ziele, der Leistungsart, der Einnahmen, des Staatsanteils und der Eta-

tisierung.

Öffentliche Verwaltungen (öffentliche Unternehmen) verfolgen das Ziel des Allgemeinwohls

(Gewinn und Allgemeinwohl). Ihre Leistungsart ist gekennzeichnet durch die Erstellung von

Kollektivgütern (Individualgütern). Sie erzielen ihre Einnahmen hauptsächlich aus Steuern,

Gebühren und Beiträgen (überwiegend aus Umsatzerlösen). Der Anteil des Staates an öf-

fentlichen Verwaltungen beträgt 100%, der Anteil an öffentlichen Unternehmen 51%-100%.

Die Festlegung des Etats erfolgt in Brutto- (Netto-) Angaben.

Demnach ist die Verbandsgemeinde Kaisersesch, welche wir zur Evaluierung unserer Arbeit

heranziehen, eindeutig dem Bereich der öffentlichen Verwaltung zuzurechnen.

Die folgende Abbildung gibt eine Übersicht über die Kriterien, die eine öffentliche Verwal-

tung ausmachen.

Mitarbeitersicht

Bürger- (Kunden) Sicht

Zufriedenheit am Arbeitsplatz

Erreichbarkeit des Rathauses

Verkehrsanbindung

Parkmöglichkeiten / Parkplatzsituation

Weiterbildung

Öffnungszeiten

Vorgesetzter

fachliche Aufgabenerfüllung

Führungsverhalten

Besucherfreundlichkeit

Wegweisung

Wartezeit

Informationsfluss

Internetauftritt / Webseite

Zusammenarbeit

Zusammenarbeit innerhalb der Abteilung

Zusammenarbeit zwischen den Abteilungen

Abstimmung der Aufgaben

IntranetNutzung

Beurteilung der Mitarbeiter

Höflichkeit

Verständlichkeit der Sprache

Umfang der Beratung

Bemühen das Anliegen der Bürger zu erfüllen

Zufriedenheit mit der Arbeit / Arbeitsauslas-

tung

Einrichtung der Büros

Sanitäre Anlagen

Behindertengerechtheit des Gebäudes

Abbildung 1: Kriterien von öffentlichen Verwaltungen

vgl. Töpfer, A., Braun, G. E.: Marketing im staatlichen Bereich. Stuttgart 1989, S.15

Öffentliche Verwaltung als Dienstleistungsunternehmen

Diese Kriterien dienen in unserem Konzept der Feststellung ob es sich bei einer Verwaltung,

in unserem Beispiel die VG Kaisersesch, um einen Dienstleistungsbetrieb handelt oder

nicht.

Im Folgenden werden nun die Grundlagen zur Ermittlung der Ist-Analyse erläutert. Zu die-

sen zählen die Messung und die Messdaten, das Messniveau und die einzelnen Möglich-

keiten der Skalierung.

2.4 Messen und Messdaten

Nach der Darstellung der für diese Arbeit relevanten Verfahren zur Datenauswertung, wer-

den mögliche Fehler, die bei Datenerhebungen auftreten können, genannt und deren Be-

rechnung erläutert. Abschließend wird unser Messinstrument

anhand der Gütekriterien

Objektivität, Reliabilität und Validität bewertet.

Die bei einer Datenerhebung untersuchten Einheiten (Personen) werden als Merkmalsträger

bezeichnet.

Sie weisen mindestens zwei in der Regel jedoch mehrere Merkmalsausprä-

gungen auf.

Die Merkmalsausprägungen (gut erreichbar/schlecht erreichbar, bürgerfreund-

lich/nicht bürgerfreundlich) werden häufig jedoch zwischen den Untersuchungseinheiten va-

riieren, das heißt die jeweilige Merkmalsdimension ist eine Variable. Um nun die Untersu-

chungseinheiten auf dieser Merkmalsdimension positionieren und miteinander vergleichen

zu können, müssen die Merkmalsausprägungen festgestellt und in Zahlenwerte überführt

werden.

Definition 2.1:

Unter Messen versteht man zunächst die systematische Beobachtung und Aufzeich-

nung von empirischen Sachverhalten, mithin die Datenerhebung.

Das Ergebnis der Messung ist die nach bestimmten Regeln vollzogene systematische Zu-

ordnung von Zahlen oder Symbolen zu beobachteten Merkmalsausprägungen auf den zu

untersuchenden Merkmalsdimensionen.

Durch diesen Messvorgang entstehen Daten, die sich dann in weiteren Schritten soweit ver-

dichten lassen, dass sie aussagekräftige Informationen als Grundlage für Entscheidungen

und Handlungsempfehlungen liefern.

Mitarbeiter- und Bürgerfragebogen

vgl. Berekoven, E. Eckert, W., Ellenrieder, P.: Marktforschung. Methodische Grundlagen und praktische An-

wendung, Wiesbaden 2001, S.68

vgl. Hüttner, M.: Grundzüge der Marktforschung. Berlin; New York 1989, S. 9

Öffentliche Verwaltung als Dienstleistungsunternehmen

Definition 2.2:

Daten sind Messwerte einer bestimmten Variablen.

Diese Daten müssen in verschiedene Messniveaus unterteilt werden, um sie entsprechend

auswerten zu können.

2.5 Messniveaus

Um Messungen durchführen zu können, wird ein Instrument benötigt, das es ermöglicht

Zahlenwerte den Merkmalsausprägungen zuzuordnen. So wie bei der physikalischen Mes-

sung der Länge ein Meterstab benutzt wird, werden bei der Datenerhebung Skalen verwen-

det.

Man unterscheidet vier verschieden Skalenniveaus (Messniveaus):

1. Nominalskala

2. Ordinalskala

3. Intervallskala

4. Verhältnisskala (Ratioskala)

Nominalskala:

Hier erfolgt eine Klassifizierung, das heißt Zuordnung von Kategorien beziehungsweise Att-

ributen.

Klassische Beispiele für nominal skalierte Werte sind beispielsweise Geschlecht (männlich /

weiblich), in der Qualitätskontrolle (gut / schlecht) und Fragen, die nur mit ,,ja" oder ,,nein"

beantwortet werden können.

Ordinalskala:

Es erfolgt lediglich eine Zuordnung von Rangziffern; sie ermöglicht eine Anordnung, jedoch

ohne Definition der Intervalle.

Als Beispiel kann hier die Schulnotenskala von 1-6 angeführt werden.

vgl. Berekoven, E.: a.a.O. S. 69

vgl. Berekoven, E. u.a.: a.a.O. S. 70

vgl. Hüttner, M.: a.a.O. S. 10

vgl. Kapitel 6.2 Ergebnisse der Bürgerbefragung (Frage 12)

Öffentliche Verwaltung als Dienstleistungsunternehmen

Intervallskala:

Die Messung erfolgt in konstanten Einheiten, allerdings ohne festen Nullpunkt.

Intelligenzquotient und Kalenderzeit können hier beispielhaft genannt werden.

Verhältnisskala:

Die Messung erfolgt in konstanten Einheiten mit festem Nullpunkt.

Beispiele hierfür sind Temperaturmessung ( °C, °F ), A lter, Umsatz usw..

Nominal-, Ordinal-, Intervall- und Verhältnisskala bilden eine hierarchische Ordnung. Mit zu-

nehmendem Messniveau wachsen Aussagekraft und Informationsgehalt der Daten. Jedes

Messniveau besitzt neben seinen individuellen Eigenschaften auch die Eigenschaften der

untergeordneten Messniveaus.

Die folgende Abbildung veranschaulicht die Unterteilung der Skalen einschließlich ihrer ma-

thematischen Eigenschaften:

Abbildung 2: Messniveaus und ihre Eigenschaften

vgl. Hüttner, M.: a.a.O. S. 11

vgl. Hüttner, M.: a.a.O. S.11

Zunah-

me des

Infor-

ma-

tions-

gehal-

tes

nicht

metri-

sche

Daten

me-

trische

Daten

Meßniveau

Mathematische

Eigenschaften

der Meßwerte

Beschreibung der Mess-

werteigenschaften

Beispiele

Nominalniveau

A = A

Klassifikation:

Die Meßwerte zweier Un-

tersuchungseinheiten sind

identisch oder nicht iden-

tisch

Zweiklassig:

Geschlecht ( M / W ),

Mehrklassig:

Betriebstyp ( Discounter / Ver-

brauchermarkt / Supermarkt)

Ordinalniveau

Rangordnung:

Meßwerte lassen sich auf

einer MD als kleiner / grö-

ßer / gleich einstufen

Präferenz- und Urteilsdaten:

z.B. Ich werde immer, meistens,

nie rechtzeitig informiert

A > B > C

ntervallniveau

A > B > C

und

A B = B C

Intelligenzquotient,

Kalenderzeit

Rangordnung und Ab-

standsbestimmung:

Die Abstände zwischen

Meßwerten sind angebbar

Rationiveau

(Verhältnis-

skala)

Absoluter Nullpunkt:

Neben Abstandsbestim-

mung können auch Meß-

wertverhältnisse berechnet

werden

A = x

Alter

Öffentliche Verwaltung als Dienstleistungsunternehmen

Anhand des ,,Alters" soll die Unterteilung der Skalen nochmals beispielhaft dargestellt wer-

den:

Das Alter lässt mit Hilfe der Verhältnisskala messen. Die Geburt bildet den natürlichen Null-

punkt. Auch lässt sich das Alter ohne Schwierigkeiten mit Hilfe der Intervallskala messen, da

die Geburt an einem bestimmten Datum stattgefunden hat. Zwar lassen sich die Tage in

konstanten Abschnitten messen, der Nullpunkt wurde jedoch willkürlich festgelegt.

Eine

Übertragung in die ordinalskalierte Messung mit einer Rangordnung ohne genaue Definition

der Intervalle ist dann möglich, wenn die Einheiten z.B. in Kleinkindalter, Teenageralter, Er-

wachsenenalter und Rentenalter eingeteilt werden. Eine Messung anhand der Ordinalskala

ist möglich, wenn die Merkmalsausprägungen alt bzw. jung sind.

Es wird deutlich, dass Daten höherer Messniveaus problemlos in niedrigere Niveaus über-

führt werden können. Es ist also bei der Erhebungsplanung das höchstmögliche Skalenni-

veau zu wählen, da eine Transformation in niedrigere möglichst ist, eine Umwandlung von

einem niedrigen in ein hohes Messniveau hingegen ausgeschlossen ist.

Die ordinalskalierte Merkmalsausprägung ,,männlich / weiblich" lässt sich weder in eine

Rangordnung (besser / schlechter) einordnen, noch verfügt sie über einen frei gewählten

oder natürlichen Nullpunkt.

Es genügt jedoch nicht, die einzelnen Merkmalsausprägungen in Skalenniveaus einzuord-

nen, sondern sie müssen auch tatsächlich messbar gemacht werden. Dies wird mit Hilfe der

Skalierungsverfahren erreicht.

2.6 Skalierungen

Das Ziel der Skalierungsverfahren besteht in erster Linie darin, theoretische, nicht beob-

achtbare Sachverhalte, wie z.B. Emotionen, Werte, Einstellungen, zu messen. Qualitative

Merkmale werden also in quantitative Größen transformiert.

Abbildung 3

gibt einen Überblick über die verschiedenen Skalierungsverfahren.

Der 08.07.2003 z.B. entspricht im islamischen Kalender dem Datum 9. Dschumada-l-Ula 1424

Öffentliche Verwaltung als Dienstleistungsunternehmen

Abbildung 3: Die gebräuchlichsten Skalierungsverfahren im Überblick

Hauptunterscheidungskriterium ist dabei, ob die Positionierung der Untersuchungseinheit

auf der Skala durch Selbst- oder durch Fremdeinstufungsverfahren vorgenommen wird.

Im Folgenden wird nur das bei dieser Arbeit eingesetzte Verfahren der Selbsteinstufung nä-

her erläutert. Der wesentliche Unterschied des Fremdeinstufungsverfahrens, sowie dessen

einzelnen Durchführungsmöglichkeiten werden hier nur genannt.

2.6.1 Selbsteinstufungsverfahren

Die Rating-Skala wird bei Datenerhebungen auf Grund ihrer Vielseitigkeit und einfachen

Handhabung eingesetzt. Die Befragten werden aufgefordert ihre Position in der numeri-

schen, verbalen oder graphischen Skala anzugeben. Für die Datenauswertung werden die

einzelnen Antworten den darunter stehenden Zahlen zugeordnet.

vgl. Berekoven, L.: a.a.O. S.73

Skalierung i.w.S.

Selbstein-

stufung

Fremdein-

stufung

Subjektive

Fremdeinstufung

Objektive

Fremdeinstufung

Eindimensionale

Skalierung i.e.S.

Mehrdimensionale

Skalierung

Semantisches

Differential

Multiattributmodelle:

Fishbein-Ansatz,

Trommdorff-Ans

Multidimensionale

Skalierung (MDS)

Einfache

Rating

Skala

Verfahren der

Indexbildung

Likert-Skala

Thurstone-Sk.

Guttman- Sk

Öffentliche Verwaltung als Dienstleistungsunternehmen

sehr gut

gut

weniger

überhaupt nicht

Weitere Beispiele für Maßstabsvorgaben zeigt Abbildung 4.

Abbildung 4: Beispiele für in der Marktforschung verwendete Rating-Skalen

vgl. Berekoven, L.: a.a.O. S. 75

gefällt mir sehr

gefällt mir gar nicht

Reines Kontinuum

Stimme überhaupt

Stimme voll

nicht zu

und ganz zu

monopolare Skala mit

Zahlenvergabe u. verbaler

Extrempunktbeschreibung

1 2 3 4 5 6

Stimme voll

Stimme Stimme eher Stimme gar

monopolare Skala mit

und ganz zu

eher zu nicht zu

nicht zu

verbaler Umschreibung aller

Antwortabstufungen

1 2 3 4

trifft

monopolare Skala mit

nicht zu

grafischer Unterstützung

preisgünstig

teuer

bipolare Skala

-3 -2 -1 0 1 2 3

Öffentliche Verwaltung als Dienstleistungsunternehmen

Die Ausprägung der Merkmale kann dabei, wie in der Abbildung ersichtlich monopolar oder

bipolar sein. Bei monopolaren Skalen bestehen zwischen dem Minimum und dem Maximum

verschiedenen Intensitätsgrade; bei bipolaren stellen die Pole der Skala Gegensätze dar.

Rating-Skalen liefern streng genommen nur ordinal skalierte Angaben. Üblicherweise wer-

den sie jedoch wie metrische Messdaten behandelt. Dies lässt sich damit begründen, dass

die Abstände auf einer grafisch dargestellten Skala von den Befragten als gleiche Intervalle

aufgefasst werden. Die mathematische Voraussetzung für eine Intervallskala ist damit erfüllt,

dass die Differenz zwischen den Werten 6 und 7 als ebenso groß wie der Unterschied zwi-

schen 3 und 4 wahrgenommen wird.

Im Allgemeinen werden bei Rating-Skalen 4 bis 7 Stufen vorgegeben, um die Diskriminati-

onsfähigkeit, das Unterscheidungsvermögen, der Befragten nicht zu überfordern. Fraglich

ist, ob nur eine Antwort möglich sein soll (forciertes Rating), oder ob Ausweichkategorien

(weiß nicht, keine Angaben) vorgesehen sein sollen. Für Skalen, die als ungeeignet emp-

funden werden, ist es ratsam eine solche Ausweichkategorie vorzusehen und diese neben

die Rating-Skala zu stellen.

In unserem Konzept ist beispielsweise bei der Frage 4 des Mitarbeiterfragebogens die Aus-

weichantwort ,,lässt sich in unserer Abteilung nicht verwirklichen" vorgesehen.

Das Hauptproblem bei Rating-Skalen ist die Neigung der Auskunftspersonen entweder Ex-

trempositionen oder aber mittlere Positionen anzukreuzen.

Ein weiterer Nachteil liegt darin, dass bei einfachen Einstellungsmessungen der ermittelte

Wert nur auf einem Indikator beruht. Das bedeutet, dass die Befragten lediglich eine Frage

beantworten müssen. Das im Folgenden dargestellte Fremdeinstufungsverfahren, insbe-

sondere die Skalierungsverfahren im engeren Sinne, stützen sich auf mehrere Indikatoren,

die dann zu einem Skalenwert zusammengefasst werden.

2.6.2 Fremdeinstufungsverfahren

Wie beim Selbsteinstufungsverfahren werden die Fragen in Skalen dargestellt. Der ent-

scheidende Unterschied ist jedoch, dass, wie bereits oben beschrieben, nicht nur eine, son-

dern ein Vielzahl von Fragen beantwortet werden müssen. Die sich daraus ergebenen Wer-

te werden dann vom Untersuchungsleiter in der eigentlichen Messskala zusammengefügt

und der Befragte darauf positioniert. Damit ordnet sich die Auskunftsperson nicht wie beim

siehe Anlage 3 Mitarbeiterfragebogen

Öffentliche Verwaltung als Dienstleistungsunternehmen

Selbsteinstufungsverfahren selbst auf der Skala ein, sondern dies geschieht durch den Un-

tersuchungsleiter, nachdem er die Einzelmesswerte miteinander verknüpft hat.

Bei dieser Vorgehensweise treten zwei Probleme auf. Zum Einen ist dies die Itemselektion,

das heißt die Auswahl und Zusammenstellung der Fragen. Zum Anderen bereitet die Positi-

onierung der Auskunftspersonen auf der eigentlichen Messskala (Reaktionsinterpretation)

Schwierigkeiten. Je nachdem, ob die Itemselektion und die Reaktionsinterpretation subjektiv

nach dem Empfinden des Untersuchungsleiters oder objektiv nach streng standardisierten

Verfahren vorgenommen wird, lassen sich die Fremdeinstufungsverfahren weiter unterteilen

in:

Verfahren der Indexbildung

Eindimensionale Skalierung im engeren Sinne

Mehrdimensionale Skalierung.

Nachdem nun die Grundlagen der Messung und der Einteilung der Daten vorgestellt sind,

greifen wir nun die Frage auf, welche Verfahren zur Datenauswertung herangezogen wer-

den können.

2.7 Methoden der Datenanalyse

Die verschiedenen Methoden der Datenerhebung

liefern in der Regel eine Vielzahl von Da-

ten. Diese gilt es aufzuarbeiten, zu verdichten und zu analysieren. Ziel ist es, die relevanten

Kenngrößen herauszufiltern und die Zusammenhänge ,,sichtbar" zu machen.

In diesem Kapitel werden nur die für diese Arbeit relevanten Verfahren der Datenauswer-

tung näher erläutert. Diese sind die univariaten und die bivariaten Verfahren, also Methoden

der deskriptiven Statistik. Die multivariaten Verfahren werden hier genannt, jedoch nicht nä-

her erklärt, da im Rahmen dieser Arbeit nur die Abhängigkeit von höchstens zwei Variablen

untersucht wird.

2.7.1 Univariate Verfahren

Eine univariate Analyse liegt dann vor, wenn nur eine Variable herausgegriffen und ihre Ver-

teilung über die einzelnen Elemente untersucht wird.

Zur ausführlichen Erläuterung der Fremdeinstufungsverfahren siehe Berekoven, L.: a.a.O. S. 76 ff.

siehe Kapitel 4 Methoden der Datengewinnung

vgl. Hüttner, M.: a.a.O. S.156

Öffentliche Verwaltung als Dienstleistungsunternehmen

Zu den univariaten Verfahren zählen die eindimensionalen Häufigkeitsverteilung und die

Verfahren zur Ermittlung von Parametern der untersuchten Häufigkeitsverteilungen.

Die

wichtigsten Parameter sind die Lage- und Streuparameter, die der Charakterisierung von

Häufigkeitsverteilungen dienen.

2.7.1.1 Eindimensionale Häufigkeitsverteilungen

Eindimensionale Häufigkeitsverteilungen können sowohl in absoluten, als auch in relativen

Zahlen angegeben werden.

Bei der Interpretation von relativen Zahlen sollten, vor allem dann, wenn dichotome Merkma-

le (ja / nein, vorhanden / nicht vorhanden) dargestellt werden, einige Dinge beachtet werden:

So ist zum Beispiel die Aussage: ,,Nur 50 % der Bürger sind mit den Öffnungszeiten zufrie-

den", dann unzulässig, wenn nur zwei Personen an der Befragung teilgenommen haben.

Ebenso ist die Angabe: ,,Die Finanzabteilung hat im Zeitraum von einem Jahr eine Zunahme

von Besuchern in Höhe von 20 % zu verzeichnen", mehrfach unklar:

1. Eine Steigerung von 20 % kann je nach Ausgangslage viel oder wenig sein. (Eine Stei-

gerung um 100% ist z.B. dann wenig, wenn vorher nur ein Bürger diese Abteilung auf-

suchte.)

2. Es muss ebenfalls zwischen der Veränderung um Prozentpunkte und der prozentualen

Veränderung des bisherigen Anteils (Prozente von Prozenten) unterschieden werden.

So können sich die 20 % z. B. auf den bisherigen Besucheranteil von 10 % beziehen

(=12 % Anteil) oder aber eine Steigerung um 20 Prozentpunkte (= 30 % Anteil) bedeu-

ten.

Daher ist es sinnvoll, bei kleinen Gesamtheiten, unter 100 Elementen, auch die absoluten

Zahlen anzugeben.

Im Folgenden sollen nun die möglichen Darstellungsformen anhand eines Beispiels veran-

schaulicht werden.

Die Darstellung in absoluten Zahlen zeigt, wie lange die Bürger in den einzelnen Abteilun-

gen warten müssen.

vgl. Berekoven, L.: a.a.O. S. 192

vgl. Hüttner, M.: a.a.O. S. 161

Öffentliche Verwaltung als Dienstleistungsunternehmen

Bauverwal-

tung

Finanzverwal-

tung

Abwasserwerk

Zentral- und

Schulverwal-

tung

Ordnungs-

und Sozial-

verwaltung

gesamt

gar nicht /

kaum

193

372

höchstens

10 min.

105

zwischen 10

und 30 min.

länger als 30

min.

gesamt

308

553

Abbildung 5: Absolute Häufigkeitsverteilung: Wartezeiten in den einzelnen Abteilungen

Bei der Darstellung in relativen Zahlen wird deutlich welcher Anteil von untersuchten Merk-

malsträgern auf einen Wert bzw. eine Klasse von Werten fällt.

Bauverwal-

tung

Finanzver-

waltung

Abwasser-

werk

Zentral- und

Schulver-

waltung

Ordnungs- und

Sozialverwal-

tung

gesamt

gar nicht / kaum

67,81%

81,69%

65,08%

76,92%

62,66%

67,27%

höchstens 10

min.

15,25%

9,86%

23,81%

9,62%

22,41%

18,98%

zwischen 10

und 30 min.

15,25%

7,04%

11,11%

11,54%

13,31%

12,30%

länger als 30

min.

1,69%

1,41%

1,92%

1,62%

1,45%

gesamt

100,00% 100,00% 100,00% 100,00%

100,00%

Abbildung 6: relative Häufigkeitsverteilung: Wartezeiten in den einzelnen Abteilungen

Wenn eine Entwicklung insbesondere von Daten, die eine natürliche Ordnung haben, dar-

gestellt werden soll, geschieht dies häufig mit Hilfe eines Säulendiagramms. Ebenso sind

Kreisdiagramme und Banddiagramme zur Darstellung von einfachen Häufigkeitsverteilun-

gen möglich.

Kumulierte Häufigkeiten entstehen durch Addition der prozentualen Verteilungswerte. Führt

man dies bei der oben dargestellten Analyse der Wartezeit in den einzelnen Abteilungen

siehe Kapitel 6 Ergebnisse der Befragung

Öffentliche Verwaltung als Dienstleistungsunternehmen

durch, so wird deutlich, dass mindestens 80% der Bürger in allen Abteilungen höchstens 10

Minuten warten mussten.

Bauverwal-

tung

Finanzverwal-

tung

Abwasserwerk Zentral- und

Schulverwal-

tung

Ordnungs-

und Sozial-

verwaltung

gesamt

gar nicht /

kaum

67,81%

81,69%

65,08%

76,92%

62,66%

67,27%

höchstens 10

min.

83,06%

91,55%

88,89%

86,54%

85,07%

86,25%

zwischen 10

und 30 min.

98,31%

98,59%

100,00%

98,08%

98,38%

98,55%

länger als 30

min.

100,00%

Abbildung 7: kumulierte Häufigkeitsverteilung

2.7.1.2 Häufigkeitsverteilungen

Häufigkeitsverteilungen stellen ein wichtiges Instrument zur übersichtlichen Darstellung ei-

ner großen Datenmenge dar. Da aber eine Vielzahl und auch Vielfalt von Häufigkeitsvertei-

lungen existieren, müssen diese systematisiert werden, um dann mit möglichst geringen In-

formationsverlusten aussagekräftige Angaben machen zu können. Diese Systematisierung

wird erreicht, indem man bestimmte Größen ermittelt, die die Häufigkeitsverteilungen mög-

lichst gut charakterisieren. Derartige Kenngrößen bezeichnet man als Parameter. Die wich-

tigsten Parameter von Häufigkeitsverteilungen sind Lage- und Streuparameter.

2.7.1.2.1 Lageparameter

Die wichtigsten Lageparameter sind die Mittelwerte. Sie kennzeichnen diejenige Ausprä-

gung eines Untersuchungsmerkmals, die für die ermittelte Häufigkeitsverteilung am wichtigs-

ten ist. Zu unterscheiden sind drei verschiedene Mittelwerte: Median, Modus und arithmeti-

sches Mittel.

Im Folgenden werden nun die einzelnen Mittelwerte anhand von Beispielen kurz erklärt:

Das arithmetische Mittel stellt den Durchschnittswert dar.

zu den Abbildungen 5-7 siehe Seite 108-110

vgl. Kobelt, H., Steinhausen, D.: Wirtschaftsstatistik für Praxis und Studium. Stuttgart 2000, S. 66

vgl. Berekoven, L..: a.a.O. S. 149

Öffentliche Verwaltung als Dienstleistungsunternehmen

Bsp.: Xv = 2; 7; 9;

= (2+7+9) / 3 = 6

Das arithmetische Mittel beträgt also 6.

Der Median gibt den Wert an, bei dem 50 % größer und 50 % kleiner sind.

Bsp.:

Die Untersuchungsobjekte (Abteilungen der VG) müssen nach der Größe der Merkmalsaus-

prägung Besucherzahlen geordnet werden.

Der Median liegt also bei: 76 Besucher.

Mit dem Modus wird der häufigste Wert beschrieben.

Die Note die am häufigsten vergeben wurde ist die drei. Der Modus beträgt also drei.

Der Median und der Modus kommen in der Praxis nur dann zur Anwendung, wenn das a-

rithmetische Mittel durch Ausreißer stark verzerrt ist, oder minimal skalierte Daten vorliegen.

vgl. Kobelt, H., Steinhausen, D.: a.a.O., S. 73

vgl. Kobelt, H. und Steinhausen, D.: a.a.O. S.69

Abteilungen

A 1

A 2

A 3

A 4

A 5

Besucherzahlen

120

Abteilungen

A 4

A 5

A 2

A 3

A 1

Besucherzahlen

120

Merkmalsausprägung (Noten) Beobachtungshäufigkeit

Öffentliche Verwaltung als Dienstleistungsunternehmen

Der Grund dafür ist, dass das arithmetische Mittel einer genügend großen Stichprobe (n>30)

auf Grund des zentralen Grenzwertsatzes stets normalverteilt ist. Es ist also möglich, ein

Vertrauensintervall anzugeben, in dem der wahre Mittelwert einer Grundgesamtheit liegt,

wenn der Mittelwert und die Streuung einer ausreichend großen Stichprobe vorliegen.

Wenn bei einer Bürgerbefragung eine ausreichend große Stichprobe (in unserem Fall

n=528) aus der Grundgesamtheit gezogen wurde, ist eine Verzerrung durch so genannte

,,Ausreißer" auszuschließen.

2.7.1.2.2 Streuparameter

Streuparameter bringen zum Ausdruck, wie dicht die Werte einer Beobachtungsreihe um ei-

nen Mittelwert liegen. Die wichtigsten Streuparameter sind die Varianz, die Standardabwei-

chung und die Spannweite.

Varianz

Die Varianz stellt das wichtigste und heute allgemein übliche Streuungsmaß in der Statistik

dar. Sie ergibt sich aus der durchschnittlichen quadratischen Abweichung der einzelnen Be-

obachtungswerte vom arithmetischen Mittel.

Standardabweichung

Die Standardabweichung ergibt sich aus der Quadratwurzel der Varianz. Andere Begriffe für

die Standardabweichung sind Streuung oder mittlere Abweichung.

Mit ihrer Hilfe lassen sich Fehlerintervalle um das arithmetische Mittel kennzeichnen. Bei der

Normalverteilung kann zudem angegeben werden, mit welcher Wahrscheinlichkeit Werte in-

nerhalb dieser Fehlerintervalle liegen.

Die Varianz und die Standardabweichung dienen der Charakterisierung der Streuung von

Häufigkeitsfunktionen metrisch skalierter Merkmale. Da aber die Merkmalsausprägungen,

der in dieser Arbeit verwendeten Antwortvorgaben, fast ausschließlich nominal skaliert sind,

werden diese Streuparameter nicht angewandt.

Spannweite (Variationsbreite)

Bei der Spannweite wird die Differenz zwischen dem größten und dem kleinsten Beobach-

tungswert einer geordneten Folge von Merkmalsausprägungen berechnet. Ähnlich dem a-

rithmetischen Mittel kann dieses Streumaß durch Ausreißer stark verzerrt werden. Für die-

sen Streuparameter sind mindestens ordinal skalierte Daten notwendig.

Das Alter ist zwar in eine Verhältnisskala einzuordnen, jedoch ist es eher relevant die Repräsentanz und nicht

die Streuung zu berechnen. siehe Kapitel 6.2 Repräsentativität der Bürgerbefragung

Öffentliche Verwaltung als Dienstleistungsunternehmen

2.7.2 Bivariate Verfahren

Im Gegensatz zu den univariaten Verfahren werden bei den bivariaten Verfahren die Bezie-

hungen, also Abhängigkeiten, zwischen zwei Variablen untersucht.

Die Kreuztabellierung gilt dabei als subjektive Form der Untersuchung zweier Merkmalsaus-

prägungen. Ebenso können aber auch objektivere Verfahren, insbesondere die Regressi-

ons- und Korrelationsanalyse (deskriptive Statistik) sowie der Chi-Quadrat-Test (induktive

Statistik), angewandt werden.

2.7.2.1 Kreuztabellierung

Die Kreuztabellierung stellt das einfachste Verfahren zur Darstellung und zum Herausarbei-

ten von Zusammenhängen zwischen zwei Variablen dar. Dabei liegt der große Vorteil darin,

dass kein bestimmtes Skalenniveau vorausgesetzt ist. Es ist z.B. möglich Zusammenhänge

zwischen nominal skalierten Daten (Geschlecht

Beurteilung der Bürgerfreundlichkeit) zu

untersuchen.

In einer Matrix, der so genannten Kreuztabelle, werden alle möglichen Kombinationen von

Merkmalsausprägungen eingetragen. Die jeweilige Häufigkeit, mit der jede Kombination auf-

tritt, wird dem entsprechenden Feld zugeordnet.

Dabei ist zu beachten, dass theoretisch die Zahl, aller möglichen Kreuztabellierungen sehr

schnell sehr groß wird. Sie berechnet sich nach der Formel

(n/2) * (n-1). Das bedeutet, dass

sich bei nur 32 Fragen bereits 16 * 31 = 496 Kreuztabellen ergeben.

Die folgende Kreuztabelle zeigt die Zufriedenheit mit den Öffnungszeiten in Abhängigkeit

vom Alter:

Abbildung 8: Kreuztabelle

Ein Zusammenhang zwischen Geschlecht und Zufriedenheit ist hier nicht zu erkennen. 75 %

der Frauen und 72 % der Männer sind zufrieden mit den Öffnungszeiten.

vgl. Hüttner, M.: a.a.O. S. 156

vgl. Berekoven, L.: a.a.O. S. 197

Geschlecht

Zufriedenheit

männlich weiblich keine Angaben

zufrieden

184

188

385

unzufrieden

127

keine Angabe

254

252

525

Öffentliche Verwaltung als Dienstleistungsunternehmen

Ob sich dieses Ergebnis auf die Grundgesamtheit übertragen lässt, kann mit Hilfe des Chi-

Quadrat-Tests überprüft werden.

2.7.2.2 Einfache Korrelationsanalyse

Die einfache Korrelationsanalyse liefert ein Maß für die Stärke des linearen Zusammen-

hangs, unabhängig von der Wirkungsrichtung zwischen zwei metrischen Merkmalen. Auf

diesem Verfahren bauen eine Reihe von Multivariaten Verfahren

(zum Beispiel Faktoren-

analyse) auf. Sie stellt daher eines der wichtigsten Verfahren dar.

Da die im Rahmen dieser Arbeit festzustellenden Zusammenhänge nur auf nominal skalier-

ten Werten basieren, wird dieses Verfahren hier nicht näher erläutert.

2.7.2.3 Einfache Regressionsanalyse

Im Gegensatz zur Korrelationsanalyse, die lediglich die Stärke des linearen Zusammen-

hangs zwischen zwei Variablen misst, unterstellt und bestimmt die Regressionsanalyse ei-

nen Einfluss der Variablen X auf eine unabhängige Variable Y.

Insbesondere folgende Fragestellungen lassen sich mit Hilfe der Regressionsanalyse klä-

ren:

Wie stark ist der Einfuß der unabhängigen Variablen auf die abhängige Variable (Ursa-

chenanalyse)?

Wie verändert sich die abhängige Variable, wenn die unabhängige Variable verändert

wird (Wirkungsprognose)?

Wie wird sich die abhängige Variable im Zeitablauf ceteris paribus verändern (Trend-

prognose)?

Die einfache Regressionsanalyse wäre bei einer zweiten Erhebung anzuwenden, nachdem

Veränderungen durchgeführt worden sind. Mit ihrer Hilfe lassen sich dann die tatsächlich

eingetretenen Verbesserungen (Verschlechterungen) messen. Zu untersuchen wären Fra-

gen wie: ,,Hat sich die Zufriedenheit mit der Arbeit verbessert, nachdem die Verbesserungs-

vorschläge bezüglich der äußeren Bedingungen des Arbeitsplatzes umgesetzt worden

sind?"

Dieser Test ist ein Analyseverfahren der induktiven Statistik. Zur verständlichen Erläuterung siehe Kobelt, H.

und Steinhausen, D. a.a.O. S. 237 und 309 ff.

siehe Abbildung 8: Die gebräuchlichsten multivariaten Analyseverfahren im Überblick

vgl. Berekoven, L.: a.a.O. S. 198

vgl. Berekoven, L.: a.a.O. S. 199

vgl. Berekoven, L.: a.a.O. S. 202

siehe hierzu Kapitel 7 Maßnahmen zur Verbesserung der Zufriedenheit am Arbeitsplatz

Öffentliche Verwaltung als Dienstleistungsunternehmen

2.7.3 Multivariate Verfahren

Multivariate Verfahren sind in der Lage, Zusammenhänge und Beziehungen zwischen drei

oder mehr Variablen zu analysieren. Das Ziel dieser Verfahren ist es, die Maße der Daten

soweit wie möglich, bei minimalem Informationsverlust, zu reduzieren.

Abbildung 8 gibt einen Überblick über die am häufigsten verwendeten multivariaten Analy-

severfahren.

Abbildung 9: Die gebräuchlichsten multivariaten Analyseverfahren im Überblick

Die Wahl eines bestimmten Verfahrens hängt vor allem vom Untersuchungsproblem und

nicht nur von dem Beziehungszusammenhang und dem Messniveau der Variablen ab.

vgl. Hüttner, M.: a.a.O. S. 156

vgl. Berekoven, L.: a.a.O. S. 204

Multivariate Ana-

lyseverfahren

Dependenzanalyse

(einseitige Ab-

hängigkeit)

Interdependenzanalyse

(gegenseitige Ab-

hängigkeit)

abhängige

Variable

metrisch

abhängige

Variable nicht

metrisch

Variablen

metrisch

Variablen

nicht metrisch

unabhängige

Variable met-

risch

unabhängige

Variable nicht

metrisch

unabhängige

Variable met-

risch

unabhängige

Variable nicht

metrisch

multiple Re-

gressionsana-

lyse

multiple Vari-

anzanalyse

multiple

Diskriminan-

zanalyse

- multidimensionale

Skalierung

- KFA

- Clusteranalyse

(nicht metrisch)

- Conjoint Meas-

urement

Baumanalyse

(AID)

- Clusterana-

lyse (metrisch)

- Faktorenana-

lyse

Öffentliche Verwaltung als Dienstleistungsunternehmen

Auch wenn Datenanalysen häufig computergestützt durchgeführt werden, und damit fehler-

freie Ergebnisse liefern, können sie dennoch Fehler, die bei der Erhebungskonzeption und

-durchführung entstanden sind, nicht beheben oder mildern.

Ebenso können auch schon bei der Messung und der Einordnung von Daten Fehler auftre-

ten. Im folgenden Kapitel sollen diese nun exemplarisch dargestellt werden.

2.8 Fehler und Gütekriterien

Bei Datenerhebungen kann eine Vielzahl von Fehlern auftreten. Diese können systematisch

oder unsystematisch sein und auf allen Stufen der Erhebung

aus unterschiedlichen Grün-

den hervorgerufen werden.

2.8.1 Fehlerarten

Bei der Messung statistischer Massen kommt es auf Grund der Vielzahl von Daten, die reale

Sachverhalte abbilden sollen, zwangsläufig zu Fehlern. Diese werden in Zufallsfehler und

systematische Fehler unterteilt. Zufallsfehler sind solche, die gleichmäßig um einen richtigen

Wert streuen, so dass sie sich per Saldo ausgleichen. Systematische Fehler hingegen ver-

teilen sich nicht gleichmäßig um einen wahren Wert, sondern konzentrieren sich in eine be-

stimmte Richtung. Im Gegensatz zu systematischen Fehlern lassen sich Zufallsfehler mit

Hilfe der Wahrscheinlichkeitsrechnung quantifizieren.

Häufig ist mit Zufallsfehler der Stichprobenfehler beim Random Verfahren (Auswahlverfah-

ren) gemeint.

2.8.1.1 Zufallsfehler

Bei einer Stichprobenerhebung wird von den in der Stichprobe ermittelten Verhältnissen auf

die entsprechenden Werte in der Grundgesamtheit geschlossen. Bei dieser Hochrechnung

können natürlich Abweichungen (Fehler) zu den tatsächlichen Sachverhalten auftreten;

Vollerhebungen hingegen liefern sichere Ergebnisse.

Es stellt sich nun die Frage, wie dieser Stichprobenfehler ermittelt werden kann, bzw. wie

ein Sample angelegt sein muss, damit es eine bestimmte Stichprobenabweichung nicht ü-

berschreitet.

siehe Kapitel 2.7.1.2 systematische Fehler

vgl. Berekoven, L.: a.a.O. S. 63 ff.

Öffentliche Verwaltung als Dienstleistungsunternehmen

Bei einer Stichprobenauswahl von n Elementen aus einer Grundgesamtheit N streuen die

Messwerte um den wahren Wert P. Als Streuungsmaß für den Stichprobenanteil p dient die

Varianz, als durchschnittliche quadratische Abweichung oder die Standardabweichung (

p ),

also die Quadratwurzel aus der Varianz. Das Streuungsmaß gibt an, wie weit der gemesse-

ne Wert nach oben bzw. unten vom tatsächlichen Wert der Grundgesamtheit abweicht.

Wenn die Gesamtfläche zwischen der x-Achse und einer Normalverteilungskurve mit 100 %

angenommen wird, umfasst der Bereich P ±

p = 68,3 % der Gesamtfläche. Auf die Stich-

probe übertragen, bedeutet dies, dass 68,3 % aller Ergebnisse in den Fehlerbereich (P ±

p) fallen.

Mit Hilfe von Abbildung 10 soll dies veranschaulicht werden.

Wendepunkt Wendepunkt

-3 -2 -1 0 1 2 3

Abbildung 10: Normalverteilung der p-Werte

Da eine Aussage, die für alle Denkbaren Fälle gilt, nicht ausreicht, wird der Fehlerbereich

um einen Sicherheitsfaktor (t) erweitert.

Der Fehlerbereich lautet nun: P ±

Die nachstehende Abbildung zeigt an, bei welcher Größe von t das Stichprobenergebnis mit

welcher Wahrscheinlichkeit in den angegebenen Fehlerbereich fällt.

vgl. Berekoven, L.: a.a.O. S. 64

Öffentliche Verwaltung als Dienstleistungsunternehmen

Abbildung 11: Mit Sicherheitsfaktor t erweiterter Fehlerbereich

Die Qualität von Stichproben misst sich daran wie genau der wahre Wert der Grundgesamt-

heit getroffen wird. Als Maße dienen hierzu die oben erläuterte Streuung und die Wahr-

scheinlichkeit.

Das Maß der Wahrscheinlichkeit (w) gibt an, inwieweit die ausgewiesene Streuung auch

tatsächlich zutrifft, wie sicher bzw. unsicher die Bandbreite ist.

Dies bedeutet also, dass wir eine umso aussagekräftigere Zahl erhalten, je mehr Stichpro-

ben gezogen werden.

Bei einer Datenerhebung ist in der Regel bekannt, wie genau das Stichprobenergebnis sein

soll (Streuung) und mit welcher Sicherheit die Aussage getroffen werden soll (Wahrschein-

lichkeit). Auf dieser Grundlage ist nun der Stichprobenumfang zu bestimmen.

Es gilt:

p =

p = Anteil der Elemente in der Stichprobe, welche die Merkmalsausprägungen aufweisen

q = Anteil der Elemente in der Stichprobe, welche die Merkmalsausprägungen nicht

aufweisen

n = Stichprobenumfang

Die Standardabweichung

p nimmt also bei steigender Stichprobenanzahl ab. Bezeichnet

man nun den größten zulässigen Fehler als e = t

p, so ergibt sich nach Umstellung fol-

gende Formel:

Diese Formel stellt eine Näherungsformel dar, die bei einem Stichprobenumfang von nicht mehr als 5 % der

Grundgesamtheit hinreichende Werte bringt.

Bei t = liegen ... Prozent aller möglichen Stichproben-

ergebnisse p für den (wahren) Anteilswert P im

Bereich P ±

1,00

68,3 %

2,00

95,5 %

3,00

99,7 %

3,29

99,9 %

Öffentliche Verwaltung als Dienstleistungsunternehmen

n = t²

e²

Da p und q im Voraus nicht bekannt sind, ist es zweckmäßig den ungünstigsten Fall, näm-

lich 50 % anzusetzen.

Angenommen, ein Stichprobenverhältnis soll auf ± 5 % (e = 5) genau sein und eine Sicher-

heit von 99,7 % aufweisen (t = 3), so wäre ein Stichprobenumfang von

n = 9

50 = 900 erforderlich.

Ergänzend sind noch folgende Einschränkungen zu machen:

1. Die Darlegungen beziehen sich auf die Erfassung qualitativer Merkmalsausprägungen.

Bei der Erfassung quantitativer Merkmalswerte treten an die Stelle der Merkmalsanteile

die Mittelwerte der Stichprobe und Grundgesamtheit. Im Übrigen gelten dann aber die

gleichen Überlegungen.

2. Es wurde von einer uneingeschränkten Zufallsauswahl ausgegangen. Ein differenziertes

Random - Verfahren erfordert eine aufwendigere Berechnung. Die Auswahlverfahren

werden an anderer Stelle näher erläutert.

3. Die Fehlerberechnung bezieht sich auf das Gesamtergebnis. Soll mehrdimensional, also

für verschiedene Untergruppen gesondert analysiert werden, so bestimmen die Anforde-

rungen an die kleinste zu analysierende Stelle den Gesamtstichprobenumfang.

4. Eine mathematisch exakte Fehlerermittlung ist nur bei Random - Verfahren, nicht aber

bei den Verfahren der bewussten Auswahl möglich. Allerdings zeigen Erfahrungen der

Praxis, dass beide Erhebungsverfahren im Großen und Ganzen gleiche Ergebnisse er-

bringen, und somit bezüglich der Fehlerbereiche und des Stichprobenumfangs durchaus

eine sinngemäße Übertragung zulässig ist.

2.8.1.2 Systematische Fehler

Auf systematische Fehler lässt sich die Aussage ,,Je größer die Stichprobe, je geringer die

Fehlerzahl" nicht übertragen. Es ist zwar möglich, dass sich auch systematische Fehler ge-

genseitig aufheben, wahrscheinlicher ist jedoch, dass sie sich noch verstärken.

Systematische Fehler können in allen Phasen der Datenerhebung auftreten und verschie-

dene Arten und Ursachen haben. In der folgenden Auflistung werden die wesentlichen Be-

reiche aufgeführt und Konsequenzen für unser Konzept gezogen:

Siehe Kapitel 2.7 Methoden der Datenanalyse

vgl. Berekoven, L.: a.a.O. S. 67ff.

Öffentliche Verwaltung als Dienstleistungsunternehmen

1. Durch den Träger der Untersuchung hervorgerufene Fehler:

Fehler in der Erhebungsplanung

Verwendung unkorrekter ( z.B. veralteter ) Unterlagen

falsche Definition der Grundgesamtheit

Fehler in der Erhebungsstrategie (Auswahl und Kombination der Methodenelemente )

Fehler in der Erhebungstaktik ( z.B. Fragebogengestaltung )

Verwendung eines ungeeigneten Auswahlverfahrens und / oder Fehler bei der Verfah-

rensanwendung ( z.B. ungeeignete Quotierung )

Fehler in der Erhebungsdurchführung

mangelhafte Organisation der Feldarbeit

ungenügende Kontrolle

Fehler in der Auswertung

Fehler in der Interpretation und Darstellung der Ergebnisse

Anwendung auf die Feststellung der Bevölkerungsstruktur:

Zur Definition der Grundgesamtheit kann die vom statistischen Landesamt zur Verfügung

gestellte Angabe über die Bevölkerungsstruktur herangezogen werden. Es ist darauf zu ach-

ten, dass die Daten neueren Datums sind.

In unserem Beispiel stammen die Daten aus dem Jahre 2000 und können daher nicht als

veraltet angesehen werden.

Bei der Verwendung älterer Daten kann es zu leichten Verschiebungen in den Betrachtun-

gen einzelner Altersklassen kommen. Dies ist dann unerheblich, wenn, wie in unserem Fall

keine Quota-Auswahl

, sondern die einfache Zufallsauswahl nach dem Schlussziffernver-

fahren, vorgenommen wird.

2. Durch Interviewer hervorgerufene Fehler:

Verzerrung des Auswahlplanes

Quotenfälschung

Selbstausfüllung

nur Bekannte fragen

Verzerrung der Antworten:

Beeinflussung der Auskunftsperson durch äußeres Erscheinungsbild und Auftreten

suggestives Vorbringen der Fragen

selektive und / oder nachlässige Antwortregistrierung

Siehe Kapitel 3.3.1

Öffentliche Verwaltung als Dienstleistungsunternehmen

Da die Mitarbeiter- und Bürgerbefragung schriftlich mittels Fragebogen erfolgt, kommt es zu

keinen Fehlern, die durch Interviewer hervorgerufen werden können.

Bei der Befragung direkt vor Ort im Rathaus werden die Bürger zwar von einem Mitarbeiter

auf die stattfindende Erhebung aufmerksam gemacht, jedoch ist der jeweilige Mitarbeiter an

der Beantwortung der Fragen nicht beteiligt. Sie bzw. er händigt lediglich den Fragebogen

aus.

3. Durch Probanden hervorgerufene Fehler

Non-Response-Fälle

Kontakt- und /oder Antwortverweigerung

Beantwortungsunfähigkeit

Falschbeantwortung

z.B. aufgrund von

Überforderung

Prestige

mangelnde Erinnerung

Drittbeeinflussung

Bei den durch Probanden verursachten Fehlern lassen sich lediglich die Non-Response-

Fälle feststellen. In unserem Beispiel kamen von insgesamt 1003 verschickten Fragebögen,

223 beantwortet zurück. Dies ergibt eine Rücklaufquote von 22,23%.

Problem:

Wer diese Fragebögen ausfüllt und ob dies auch wahrheitsgemäß geschieht, ist nicht er-

kennbar.

Lösungsvorschlag:

Zur Vermeidung von Falschbeantwortungen wird dem Fragebogen den Zusatz ,,Wenn Sie

Sich nicht mehr richtig erinnern, so lassen Sie die entsprechende Frage bitte aus!" beige-

fügt. Ob diese Anweisung befolgt wird, oder ob sich die Bürger keine Blöße geben wollen, ist

leider nicht überprüfbar.

Fazit:

Auf Grund der Vielfalt der möglichen auftretenden Fehler ist es verständlich, dass eine Ge-

samtwirkung nur geschätzt, aber nicht berechnet werden kann. Für die Auswertung bedeutet

dies, dass es durchaus möglich ist, dass diese, insbesondere die durch Probanden hervor-

gerufen werden, aber nicht feststellbar sind, verfälscht ist.

siehe Kapitel 6.2.1 Repräsentativität der Bürgerbefragung

Details

Seiten
Erscheinungsform: Originalausgabe
Jahr: 2003
ISBN (eBook): 9783836603270
DOI: 10.3239/9783836603270
Dateigröße: 1.1 MB
Sprache: Deutsch
Institution / Hochschule: Fachhochschule Trier - Hochschule für Wirtschaft, Technik und Gestaltung – Wirtschaft, Studiengang Marketing
Erscheinungsdatum: 2007 (Mai)
Note: 1,0
Schlagworte: kaisersesch verbandsgemeinde gemeindeverwaltung kundenorientierung zufriedenheit mitarbeiter umfrage verwaltung behörde dienstleistung kundenbefragung marketingkonzept

Autor

Natalie Bank (Autor:in)