01 Einleitung Flashcards

Question

Das deutsche System industrieller Beziehungen - Primäre Strukturmerkmale: **Repräsentativität**

Answer 1

**Gewerkschaften und Betriebsräte können in relativer Unabhängigkeit von ihren Mitgliedern entscheiden** -> Mitglieder sind in ihrem konkreten Handeln von der Wählerschaft unabhängig

Answer 2

- Betriebliche Ebene - Überbetriebliche Ebene

Answer 3

_Akteure_ Betriebsrat - Management _Vertretungsform_ Gesetzlich verfasste Arbeitnehmervertretung (Zwangsvertretung) _Austrittsmöglichkeit_ Keine _Ziele/Interessen_ "Einsatzbedingung der Arbeitskraft" verhandeln _Instrumente_ "Mitbestimmung" (Verhandlung, Information und Beratung, Einigungsverfahren

Answer 4

_Akteure_ Gewerkschaften - Arbeitgeberverbände _Vertretungsform_ Rechtsgeschäftlich begründete Mitgliedschaft _Austrittsmöglichkeit_ Besteht _Ziele/Interessen_ "Verkaufsbedingungen der Arbeitskraft" verhandeln (bspw. Tarifvertrag, Regelarbeitszeit, Urlaub etc.) _Instrumente_ "Tarifautonomie" (Kollektivverhandlungen, Schlichtungen, Arbeitskampf)

Answer 5

- Faktor **Arbeit** wird **nicht mehr rein instrumentell als „Objekt“ des unternehmerischen Handelns betrachtet** (= Sichtweise aus Industrialisierung) -> Wertschätzung des vormaligen „Personals“ gestiegen - **Angestellter nicht mehr nur Kostenträger, sondern Erfolgsfaktor**, den es zu fördern und motivieren gilt, damit die Unternehmensziele erreicht werden - **Wertschätzung** als strategischer Leistungsfaktor und möglicher Wettbewerbsvorteil -> Strategisches Human Resource Management -> Aber: Kein einzelnes geschlossenes Theoriekonzept

Answer 6

_Michigan Modell_ - Betont die **Bedeutung der strategischen Orientierung** des HRM - Forderung nach **integrativer Verknüpfung** von Organisationsstruktur und HRM mit Strategie _Harvard Modell_

Answer 7

- Beide Konzepte sind **keine allgemeinen Theorien** - **Qualifizierung und Personalentwicklung als Investition** in die Human Resources: Angestellte sind keine Kostenträger - **Leistungsträger** unter den Beschäftigten **sollen an das Unternehmen gebunden werden** - **Personalpolitik** soll **konsistent** sein und sich in **strategischer Absicht** auf die Unternehmensziele beziehen

Answer 8

_Personalfunktion:_ - **Michigan Ansatz:** Thematisch **enger ausgerichtet auf die „Ressource Personal“** sowie auf **personalpolitische Maßnahmen** - **Harvard-Ansatz:** Spricht der **Mitarbeiterbeteiligung** Relevanz zu, während der Michigan-Ansatz diese Elemente weitgehend vernachlässigt

Answer 9

- "Hartes" Human Resource Management - "Weiches" Human Resource Management

Answer 10

- **Instrumenteller Ansatz** - Mensch ist **Ressource und Kostenfaktor** - **Rationale Ausrichtung des Faktors „Arbeitskraft“** auf Strategie und Ziele des Unternehmens – wie auch andere Produktionsfaktoren - „Wie kann die Leistung gesteigert werden?“ - Erinnert an **Taylorismus**

Answer 11

- **Humanistischer Ansatz** - Ebenfalls **Bedeutung von Strategie und Zielerreichung** - Aber: **Menschliche Arbeitskraft kann nicht rational durchgeplant werden** - **Berücksichtigung von Zielen der Arbeitnehmer** - **Kommunikation und Motivation**

Answer 12

Streik**häufigkeit:** Anzahl der auftretenden Arbeitskämpfe Streik**beteiligung:** (Durchschnittliche) Teilnehmerzahl pro Streik Streik**dauer:** Durchschnittliche Dauer der Arbeitsniederlegung pro Streikteilnehmer Streik**volumen:** Anzahl der durch Streik ausgefallenen Arbeitstage einer vorgegebenen Periode

Answer 13

- Abhängig vom **Koordinations- und Zentralisierungsgrad** der Tarifverhandlungen ergeben sich unterschiedliche Streikvolumen - Länder mit einem **hohen Koordinations- und mittlerem Zentralisierungsgrad der Tarifverhandlungen** zeigen **tendenziell ein niedrigeres Streikvolumen**

Answer 14

Ebene (Beruf, Firma, Branche, Region, Sektor, Land) auf welcher die Tarifverhandlungen geführt werden

Answer 15

Gradmesser für Konsens in den Tarifverhandlungen

Answer 16

Quantitative Analyse von Zusammenhängen zwischen Variablen

Answer 17

**Deskriptiv** Der Zusammenhang zwischen Zielvariable und Einflussvariablen kann mittels Regressionsanalysen statistisch beschrieben werden **Schätzung** Die Werte der Zielvariablen können mittels der boebachteten Werte der Einflussvariablen geschätzt werden **Prognose** Der durch das Regressionsverfahren ermittelte funktionale Zusammenhang wird verwendet, um Vorhersagemodelle zu erstellen.

Answer 18

**Ursachenanalysen** Wie stark wirkt sich der höchste erreichte Schulabschluss auf den Lohn aus? **Wirkungsprognosen** Wie verändert sich der Lohn durch Erwerbsunterbrechungen? **Zeitreihenanalysen** Wie verändert sich der Lohn im Zeitablauf/in der Zukunft?

Answer 19

Die Regressionsgerade kann die Daten – je nach Beschaffenheit der Daten – mehr oder weniger gut beschreiben

Answer 20

- Anteil der Varianz der abhängigen Variablen, der durch die unabhängigen Variablen erklärt werden kann. -> Das dahinterliegende Konzept ist die **Varianzzerlegung** - Je größer der Anteil der Gesamtvariation ist, der durch das Modell erklärt wird, desto genauer ist das Regressionsmodell.

Answer 21

- **Wenig über die Güte der Schätzung** eines partiellen Effektes aus - **Nichts über die Kausalität** eines geschätzten Effektes aus

Answer 22

**Problem:** Je größer die Anzahl der unabhängigen Variablen ist, desto höher ist das Bestimmtheitsmaß **Lösung:** Angabe des korrigierten R2, der die Anzahl der erklärenden Variablen im Modell mitberücksichtigt. Anders als beim unkorrigierten Bestimmtheitsmaß steigt das korrigierte Bestimmtheitsmaß nur, wenn der zusätzliche Erklärungsgehalt den Strafterm ausgleicht.

Answer 23

- Beitrag einer variablen zur Erklärung der Zielvariablen y reicht oft nicht aus - Möglichkeit, im Rahmen einer multivariaten linearen Regression den gemeinsamen Einfluss mehrerer Variablen auf die Zielvariable zu untersuchen

Answer 24

- Ähnlich zur einfachen Regressionsanalyse - Der geschätzte Koeffizient für jede unabhängige Variable gibt die durchschnittliche Auswirkung dieser Variablen auf die abhängige Variable an, während die anderen unabhängigen Variablen konstant gehalten werden (c.p.) - Auf diese Weise kann die Auswirkung von nur einer Variablen von dem Effekt andere isoliert werden

Answer 25

- Level-Level - Log-Level - Level-Log - Log-Log

Answer 26

- Bessere Erklärung von y - Höheres R^2 - Bessere Prognoseeigenschaften - Besserer ceteris paribus Vergleich, da wir andere Faktoren explizit festhalten können („für andere Einflussfaktoren kontrollieren“)

Answer 27

- Im Gegensatz zum linearen Modell ist die **Änderung von Y**, die durch eine Veränderung von X hervorgerufen wird, **nicht länger konstant** - Bei quadratischen Modellen nimmt der Effekt auf Y mit zunehmender Veränderung von X je nach Modell zu oder ab. - Der Einsatz von Polynom-Modellen ist nur bei vernünftiger theoretischer Rechtfertigung eines derartigen Verlaufs der Regressionsstruktur der Grundgesamtheit zu empfehlen.

Answer 28

- Bisher: Nur stetige Variablen als erklärende Variablen -> können im Allgemeinen eine unendliche Anzahl von Werten oder ganzzahligen Werten annehmen (theoretisch keine Obergrenze) - Häufig werden Dummy Variablen, mit den Ausprägungen 0 oder 1 verwendet, um Kategorien oder Gruppen abzubilden, bspw. Mann/Frau

Answer 29

**Stichprobenschätzung eines Parameters wird mit dem angenommenen Wert dieses Parameters in der Grundgesamtheit (der Nullhypothese) verglichen** - Wenn es einen ausreichenden Unterschied zwischen den beiden gibt, wird die angenommene Null zugunsten der Alternative verworfen - Es gibt immer eine Wahrscheinlichkeit, dass die Schlussfolgerung, die man zieht, falsch ist.

Answer 30

**Wahrscheinlichkeit einer fälschlichen Verwerfung der Nullhypothese** - „Akzeptables“ Niveau für die Wahrscheinlichkeit die Nullhypothese zu unrecht zurückzuweisen, auch wenn sie richtig wäre - Bsp.: Statistisch signifikant zum 1% Niveau -> Einprozentige Wahrscheinlichkeit, dass die Nullhypothese fälschlicherweise zu Gunsten der Alternativhypothese verworfen wurde

Answer 31

- T-Test - P-Werte - F-Test

Answer 32

**Prüft** in der linearen Regression, unter der Annahme normalverteilter Störgrößen, **ob ein einzelner Regressionskoeffizient in der Grundgesamtheit signifikant von Null verschieden ist.**

Answer 33

- Alternativ zum t-Wert kann auch der dazugehörige p-Wert angegeben werden - Der p-Wert **gibt die Wahrscheinlichkeit an, einen t-Wert zu erhalten, der mindestens so groß ist wie der aus der Stichprobe erhaltene Wert, wenn die Nullhypothese wahr ist, d.h. kein Effekt vorliegt** - p-Wert < als zuvor als angemessen festgelegte Signifikanzniveau -> H0 kann abgelehnt werden - Der p-Wert gibt die Wahrscheinlichkeit an, bei korrekter Nullhypothese für einen bestimmten Koeffizienten β_i einen t-Wert zu erhalten, der größer als |ti| ist.

Answer 34

Simultanes Testen mehrerer Parameter

Answer 35

- Statistische Signifikanz -> Gibt Aufschluss darüber, dass ein bestimmtes Stichprobenergebnis nicht reiner Zufall ist - Falsche Schlussfolgerungen: Variable mit dem signifikantesten Koeffizienten (höchster t-Wert) ist gleichzeitig die „wichtigste“ (größter Effekt auf Y) - Weist keine Kausalität nach - Man kann trotz vorliegender statistischer Signifikanz nicht notwendigerweise auf die Gültigkeit des theoretischen Modells schließen, d.h. das tatsächlich ein bedeutender Zusammenhang besteht