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Hallo zusammen,
im SPSS-Forum wurde mir mitgeteilt, dass die Frage hier vielleicht besser rein passt
Also stelle ich die gleiche Frage nochmal hier, ich hoffe das ist okay:

ich habe leider nur Grundwissen in Statistik und SPSS und brauche deshalb dringend eure Hilfe!
Für meine Masterarbeit habe ich Krankenstände von Abteilungen (insgesamt 22) eines Unternehmens erhoben. Ich habe für jeden Mitarbeiter eine genaue Abteilungszuordnung und die genau Anzahl an Krankheitsstunden und Sollstunden. So habe ich für jeden einzelnen Mitarbeiter einen Krankenstand und für jede Abteilung ebenso.
Die Sollzeiten der einzelnen Mitarbeiter und auch der Abteilungen unterscheiden sich dabei sehr aufgrund von Teilzeitregelungen und unterschiedlicher Abteilungsgrößen.
Meine Frage ist nun: Kann ich die Krankenstände miteinander vergleichen und herausfinden, ob sie sich signifikant voneinander unterscheiden? Mit dem absoluten Werten zu Krankenstunden funktioniert das doch bestimmt nicht, weil die Summe der Sollzeiten der Abteilungen sich wie gesagt wegen Teilzeit und Größe unterscheiden. Darf ich aber dann vielleicht die Prozentwerte nutzen?

Ich hoffe ihr versteht mein Problem
Ich bin für jeden Hinweis dankbar.

Liebe Grüße,
Julia

Statistisch gesehen ist es kein Problem, den prozentualen Ausfall auszuwerten.
Es ist vielmehr eine fachliche Frage, ob es das repräsentiert, was Du untersuchen
und darstellen willst. Scheint zumindest der betriebswirtschaftlichen Definition
zu entsprechen (Krankenstand = krankheitsbedingte Fehlzeiten / Soll-Arbeitszeit),
aber vielleicht zielt Deine Studie auf was anderes ab.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Danke für deine Antwort!
Aber gibt es auch einen Test um die Prozentwerte miteinander zu vergleichen und um zu sehen, ob die Unterschiede signifikant sind? Schließlich kann ich von den Prozenten ja schlecht die Mittelwerte vergleichen?

"Bei Abteilung A fielen im Durchschnitt 7,8% (SD 5,2%) der Sollstunden durch Krankheit aus,
bei Abteilung B 6,1% (SD 8,5%)" wäre meines Erachtens eine vollgültige Aussage. Der individuelle
Prozentwert ist eine abhängige Variable im Prinzip wie andere auch, wenn auch sicherlich extrem
schief verteilt. Worin besteht aus Deiner Sicht dabei das konkrete Problem?
Du schreibst:

Für meine Masterarbeit

demnach hast Du vermutlich eine Literaturrecherche durchgeführt. Wie gehen denn andere
Studien mit der Auswertung von Fehlzeiten um?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

@PonderStibbons:

Hallo! Wenn ich mich recht entsinne, dann hast Du bei Reaktionszeiten und Umsatzzahlen etc. wiederholt empfohlen, die Werte zu logarithmieren. Würde es für sinnvoll sein, logit-transformierte Ausfallzeiten zu untersuchen? Oder ist das nur bei Regressionen ein Thema?

Viele Grüße,
Bernhard

Daher meine Frage, wie das in der Literatur gehandhabt wird. Sowohl für die Originalwerte,
als auch für logarithmisch transformierte oder rangtransformierte Werte sähe ich Argumente.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Danke! Ich hatte oben logit geschrieben, in Anlehnung an den Umgang mit Anteilen in der logistischen Regression -- bin inzwischen selbst drauf gekommen, dass das nicht taugt, falls in einer Abteilung mal keiner krank war. Mein Fehler.

Die Herangehensweise mit den prozentualen Ausfällen der Mitarbeiter berücksichtigt jeden Mitarbeiter gleich, egal, ob er ein Vollzeit oder ein Teilzeitmitarbeiter ist. Wenn man die Menschen mit höherer Arbeitszeit auch höher gewichten will, hätte ich folgenden Vorschlag.

Zunächst:

jjjjjkkkkk hat geschrieben:Ich habe für jeden Mitarbeiter eine genaue Abteilungszuordnung und die genau Anzahl an Krankheitsstunden und Sollstunden.

Arbeitsunfähig ist man in Deutschland aber nicht in Stunden, sondern in Tagen. Auf dem Gelben Zettel kann man nur Tage angeben, keine Uhrzeiten. Man sollte daher überlegen, ob man diese Stunden in Tage umrechnet, aber das musst Du Dir inhaltlich überlegen.

Wenn man nun aber AU-Tage oder von mir aus auch Krankheitsstunden hat, dann sind die abzählbar. Man kann Methoden für Zählwerte verwenden. Man könnte z. B. eine binomiale Regression anstellen, in der die Abteilungen (dummycodiert) die unabhängige Variable und die Gegenüberstellung von AU-Tagen und Nicht-AU-Tagen pro Angestelltem die abhängige Variable sind (https://en.wikipedia.org/wiki/Binomial_regression).

Dann erhielte man pro Abteilung einen Schätzer für den Anteil der ausgefallenen Tage mitsamt Standardfehler und man könnte im zweiten Schritt weitere Einflüsse untersuchen. Wenn man beispielsweise einen Prädiktor mit aufnähme, ob die Mitarbeiter einer Abteilung besonders viel Lärm ausgesetzt sind, ob sie dem Wetter ausgesetzt sind oder man könnte das Alter und das Geschlecht der Mitarbeiter aufnehmen, oder deren Raucherstatus. Das könnte den abteilungsbezogenen Krankschreibungen schon wesentliche Aspekte hinzufügen, wenn in der einen Abteilung lauter alte und in der anderen laute Junge wären.

LG,
Bernhard