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Abbildung 5-2: Variable hinter Faktor Rahmenbedingungen und
Mitbestimmungsmöglichkeiten
Im nachfolgenden Kapitel 5.2 wird nun untersucht ob die gefundenen Faktoren einen Einfluss auf die
allgemeine Zufriedenheit haben.
5.2 REGRESSIONSANALYSE
Das Ziel dieses Kapitels ist den Einfluss, der durch die Faktorenanalyse gefundenen Faktoren (siehe
Kapitel 5.1) sowie der restlichen sachlogisch sinnvollen Variablen, auf die KundInnenzufriedenheit zu
untersuchen.
Die allgemeine Zufriedenheit wurde mittels der Frage „Wie zufrieden sind Sie insgesamt mit der Pflege
und Betreuung“ erhoben. Univariate und bivariate Auswertungen dieser Variable wurden bereits in
Kapitel 4.3 vorgenommen.
Zusätzlich zu den gefundenen Faktoren wurde auch jene Variable bei der Modellauswahl
berücksichtigt, die aus der Faktorenanalyse, aufgrund mangelnder Zuordenbarkeit zu einem Faktor,
aus der Analyse herausgenommen wurde. Hierbei handelt es sich um „Eine verantwortliche
Ansprechperson ist vorhanden“, „Pünktlichkeit“ und „gute persönliche Beziehung“.
Weiters wurde die ordinale Variable „Kosten der Pflege“, welche aufgrund ihres eindeutig ordinalen
Skalenniveaus in der Faktorenanalyse keine Beachtung gefunden hatten, ebenfalls bei der Modellwahl
berücksichtigt. Die Variable wurde hierfür in drei Dummy Variablen zerlegt 3 . Zusätzlich wurden die
Variablen „Pflegegeldstufe“, zerlegt in „PG-hoch“, „PG-mittel“ und „PG-niedrig“, sowie die Frage nach
dem Ausfüllen des Fragebogens, zerlegt in „alleine_ausgefüllt“, „gemeinsam_ausgefüllt“
„Angehörige_ausgefüllt“, berücksichtigt. Letztlich wurden die soziodemographischen Variablen
„Geschlecht“ und „Alter“ in das Modell einbezogen.
Die Bundesländer wurden, wiederum als Dummyvariablen, bei diversen Modellberechnungen
einbezogen. Nachdem allerdings kein Modell einen signifikanten Einfluss der Bundesländer zeigte,
wurden sie der Vereinfachung folgend im hier vorgestellten letzen Modell gleich außer Ansatz gelassen.
3 Dummyvariablen sind recodierte Variable mit den Werten 0 und 1, die obwohl nicht intervallskaliert (z.B.
Bundesland) solcherart in der Regression berücksichtigt werden können (z.B. Wien ja =1 und Wien nein = 0).
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