Masterarbeit
Lisa
2026-03-10
1 Gelebte Elternzusammenarbeit aus Sicht angehender schulischer Heilpädagoginnen und Heilpädagogen
Hauptfragestellung: Wie erleben angehende schulische Heilpädagoginnen und schulische Heilpädagogen die Zusammenarbeit mit Eltern und welche Faktoren tragen aus ihrer Sicht zu einer gelingenden Kooperation bei?
1.1 Analyse
Im Rahmen der Analyse wurden die erhobenen Variablen je nach theoretischer Struktur und empirischer Befundlage unterschiedlich behandelt. Dabei wurde zwischen Skalen (reflektive Konstrukte) und Indizes (formative Konstrukte) unterschieden.
Explorative Faktorenanalysen
Eine explorative Faktorenanalyse (EFA) wurde in zwei Bereichen durchgeführt:
- Entwicklungsbedarf
Der Block „Entwicklungsbedarf“ umfasste zehn Items. Da theoretisch unklar war, ob es sich um ein einheitliches Konstrukt oder mehrere Dimensionen handelt, wurde eine Faktorenanalyse durchgeführt.
Die Parallelanalyse deutete auf eine zweifaktorielle Struktur hin. Es zeigten sich zwei klar interpretierbare Dimensionen:
Struktureller Entwicklungsbedarf
Kommunikativer Entwicklungsbedarf
Da beide Faktoren inhaltlich sinnvoll und reliabel waren, wurden zwei getrennte Skalen gebildet.
- Kontaktformen
Auch für die Kontaktformen wurde explorativ eine Faktorenanalyse durchgeführt. Ziel war es zu prüfen, ob sich unterschiedliche Dimensionen (z. B. formelle vs. informelle oder analoge vs. digitale Kontakte) empirisch bestätigen lassen.
Die Faktorenanalyse ergab jedoch keine klar interpretierbare und stabile Faktorenstruktur. Die Items gruppierten sich nicht eindeutig zu trennbaren Dimensionen, und die Faktorenlösung brachte keinen zusätzlichen Erkenntnisgewinn.
Zudem handelt es sich bei Kontaktformen konzeptionell um ein formatives Konstrukt: Verschiedene Kontaktarten (z. B. Elterngespräche, Telefonkontakt, digitale Plattformen) bilden gemeinsam die Kontaktintensität, ohne notwendigerweise stark miteinander korrelieren zu müssen.
Aus diesen Gründen wurde auf eine faktorenanalytische Differenzierung verzichtet und stattdessen zwei inhaltlich begründete Indizes gebildet:
Face-to-Face Kontakte
Digitale Kontakte
1.1.1 Skalen ohne zusätzliche Faktorenanalyse
Für folgende Konstrukte wurde keine zusätzliche Faktorenanalyse durchgeführt, da entweder eine klare theoretische Struktur oder eine ausreichende interne Konsistenz vorlag:
Qualität der Elternkontakte
Die Items sind inhaltlich klar auf ein gemeinsames Konstrukt ausgerichtet und zeigten eine gute interne Konsistenz. Eine zusätzliche Faktorenanalyse war daher nicht erforderlich. Es wurde ein Mittelwertindex gebildet.
Partizipation:
Auch hier lag eine konzeptionell homogene Skala mit guter interner Konsistenz vor. Eine Faktorenanalyse hätte keinen zusätzlichen Erkenntnisgewinn erbracht.
Multiprofessionelle Zusammenarbeit:
Auch hier lag eine konzeptionell homogene Skala mit guter interner Konsistenz vor. Eine Faktorenanalyse hätte keinen zusätzlichen Erkenntnisgewinn erbracht.
Förderliche Faktoren:
Obwohl die interne Konsistenz moderat war, sprechen sowohl die inhaltliche Geschlossenheit als auch akzeptable Itemzusammenhänge gegen die Notwendigkeit einer Faktorenanalyse. Die geringere Reliabilität ist vermutlich auf geringe Varianz (Deckeneffekt) zurückzuführen, nicht auf Mehrdimensionalität.
- Handlungssicherheit:
Trotz moderater interner Konsistenz wurde die Skala beibehalten, da sie ein theoretisch zentrales Konstrukt im Strukturblock darstellt.
1.1.2 3. Konstrukte ohne Skalenbildung
Teamstruktur:
Die drei Items zeigten eine geringe interne Konsistenz. Aufgrund der inhaltlich unterschiedlichen Aspekte (formale Strukturen, Austausch, Unterstützung) wurde kein Gesamtindex gebildet. Die Items werden getrennt analysiert.Kantonale Vorgaben:
Einzelitem, daher keine Skalenbildung möglich.
Regressionsmodell ist ganz am Ende
1. Datenimport & BasicCleaning
df <- readr::read_csv(here("data_raw", "Copy of results-survey311269.xlsx - Elternzusammenarbeit (1).csv"))
df <- df %>%
janitor::clean_names() %>%
select(
-datum_abgeschickt,
-letzte_seite,
-start_sprache,
-zufallsstartwert,
-datum_gestartet,
-datum_letzte_aktivitat,
-in_welchen_bereichen_sehen_sie_daruber_hinaus_entwicklungsbedarf
) %>%
mutate(
wie_viele_jahre_berufserfahrung_haben_sie_insgesamt_im_schulischen_oder_padagogischen_bereich =
stringr::str_replace(
wie_viele_jahre_berufserfahrung_haben_sie_insgesamt_im_schulischen_oder_padagogischen_bereich,
"6 b is 10 Jahre",
"6 bis 10 Jahre"
)
) %>%
mutate(across(where(is.character), as.factor))@Hannah: Diese Spalten wurden Entfernt für die Analyse:Datum Abgeschickt, letzte Seitem Zeitstempel, Start Sprache, Zufallsstartwert, Letzte Aktivität, “In welchem Bereich sehen sie zudem Entwicklungsbedarf” (da qualitativ)
2. Antwortkategorien in Zahlen kodieren (Likert-Konvertierung)
convert_likert <- function(x) {
x <- tolower(trimws(as.character(x)))
case_when(
# structural knowledge deficit (NOT missing)
str_detect(x, "kenne die kantonalen vorgaben nicht|kann ich nicht beurteilen") ~ 0,
# agreement
str_detect(x, "stimme voll|voll und ganz") ~ 5,
str_detect(x, "stimme eher zu|eher zu") ~ 4,
str_detect(x, "stimme teilweise|teilweise") ~ 3,
str_detect(x, "stimme eher nicht|eher nicht") ~ 2,
str_detect(x, "stimme nicht|gar nicht") ~ 1,
# frequency
str_detect(x, "sehr häufig") ~ 5,
str_detect(x, "eher häufig|häufig") ~ 4,
str_detect(x, "gelegentlich") ~ 3,
str_detect(x, "selten") ~ 2,
str_detect(x, "^nie$") ~ 1,
# quality
str_detect(x, "^sehr gut$") ~ 5,
str_detect(x, "^eher gut$") ~ 4,
str_detect(x, "^teilweise$") ~ 3,
str_detect(x, "^eher schlecht$|^eher nicht$") ~ 2,
str_detect(x, "^sehr schlecht$|^gar nicht$") ~ 1,
# optional yes/no numeric coding
str_detect(x, "^ja$") ~ 3,
str_detect(x, "^nein$") ~ 1,
TRUE ~ NA_real_
)
}@Hannah für thesis: Antwortkategorien wurden in numerische Werte überführt. Die Kategorie ‚kenne die kantonalen Vorgaben nicht / kann ich nicht beurteilen‘ wurde als 0 codiert, da sie inhaltlich ein relevantes Orientierungsdefizit abbildet und nicht als fehlender Wert interpretiert wird.
3. Likert- Skalen konvertieren
# --- 1. Hilfsfunktionen (zuerst definieren!) ---
keywords <- c("stimme", "häufig", "selten", "gelegentlich",
"nie", "sehr gut", "eher gut",
"sehr schlecht", "teilweise")
is_likert_col <- function(col) {
vals <- tolower(trimws(as.character(col)))
vals <- vals[!is.na(vals) & vals != ""]
if (length(vals) == 0) return(FALSE)
any(stringr::str_detect(vals, paste(keywords, collapse = "|")))
}
# --- 2. Likert-Spalten identifizieren ---
likert_cols <- names(df)[sapply(df, is_likert_col)]
likert_cols <- intersect(likert_cols, names(df))
# --- 3. Strenge Filterung: Nur Personen, die ALLES beantwortet haben ---
n_before <- nrow(df)
# Wir behalten nur Zeilen, die in KEINER der Likert-Spalten ein NA haben
df <- df %>%
drop_na(all_of(likert_cols))
n_after <- nrow(df)
n_removed <- n_before - n_after
# Hier sollte jetzt stehen: Cases nach Bereinigung: 273
cat("Fälle vor der Bereinigung:", n_before, "\n")## Fälle vor der Bereinigung: 388cat("Fälle nach der Bereinigung (Vollständig):", n_after, "\n")## Fälle nach der Bereinigung (Vollständig): 271cat("Entfernte Teilnehmer:", n_removed, "\n")## Entfernte Teilnehmer: 117# --- 4. Konvertierung in numerische Werte ---
df_num <- df %>%
mutate(across(all_of(likert_cols), convert_likert, .names = "num_{.col}"))
num_cols <- grep("^num_", names(df_num), value = TRUE)@Hannah: Insgesamt N=388 haben teilgenommen, 117 Teilnehmer haben Antowrten zu Likert Frage nicht geliefert und wurden ausgeschlossen. 2 Teilnehmer haben alle likert fragen beanrwortet aber ein paar der demografischen Fragen nicht, diese habe ich trotzdem dirn gelassen.
4. Item-Deskriptivstatistiken + Export (Qualitätscheck)
@Hannah: Die missing values hier sind von denen die alle likert beantwortet haben aber die demografischen nicht (würde empfehlen sie drin zu lassen)
# --- 1. Die Tabelle (Soziodemografie) ---
stichprobe_tabelle <- df %>%
select(
wie_alt_sind_sie,
wie_viele_jahre_berufserfahrung_haben_sie_insgesamt_im_schulischen_oder_padagogischen_bereich,
in_welchem_kanton_arbeiten_sie_aktuell_uberwiegend,
in_welcher_funktion_arbeiten_sie_uberwiegend,
auf_welcher_schulstufe_arbeiten_sie_uberwiegend,
in_welchem_schulischen_setting_arbeiten_sie,
wie_weit_ist_ihr_studium_an_der_hf_h_bereits_fortgeschritten,haben_sie_eigene_kinder_im_schulalter, wie_wurden_sie_die_lage_ihrer_schule_beschreiben,
wie_hoch_ist_ihr_aktueller_stellenumfang
) %>%
tbl_summary(
missing = "ifany",
label = list(
wie_alt_sind_sie ~ "Alter",
wie_viele_jahre_berufserfahrung_haben_sie_insgesamt_im_schulischen_oder_padagogischen_bereich ~ "Berufserfahrung (Jahre)",
in_welchem_kanton_arbeiten_sie_aktuell_uberwiegend ~ "Kanton",
in_welcher_funktion_arbeiten_sie_uberwiegend ~ "Funktion",
auf_welcher_schulstufe_arbeiten_sie_uberwiegend ~ "Schulstufe",
in_welchem_schulischen_setting_arbeiten_sie ~ "Schulisches Setting",
wie_weit_ist_ihr_studium_an_der_hf_h_bereits_fortgeschritten ~ "Studium",haben_sie_eigene_kinder_im_schulalter ~ "Eigene Kinder", wie_wurden_sie_die_lage_ihrer_schule_beschreiben ~ "Lage der Schule",
wie_hoch_ist_ihr_aktueller_stellenumfang ~ "Stellenumfang"
),
statistic = list(
all_continuous() ~ "{mean} ({sd})",
all_categorical() ~ "{n} ({p}%)"
)
) %>%
bold_labels() %>%
italicize_levels() %>%
modify_header(label = "**Merkmal**") %>%
# Stabiler Weg für die Beschriftung:
as_gt() %>%
tab_header(title = md("**Tabelle 1: Soziodemografische Merkmale der Stichprobe (N = 334)**"))
# Tabelle anzeigen
stichprobe_tabelle| Tabelle 1: Soziodemografische Merkmale der Stichprobe (N = 334) | |
| Merkmal | N = 2711 |
|---|---|
| Alter | |
| 25 bis 34 | 96 (35%) |
| 35 bis 44 | 100 (37%) |
| 45 bis 54 | 61 (23%) |
| 55 und älter | 12 (4.4%) |
| unter 25 | 2 (0.7%) |
| Berufserfahrung (Jahre) | |
| 2 bis 5 Jahre | 54 (20%) |
| 6 bis 10 Jahre | 77 (28%) |
| mehr als 10 Jahre | 132 (49%) |
| weniger als 2 Jahre | 8 (3.0%) |
| Kanton | |
| Appenzell Ausserhoden | 6 (2.2%) |
| Appenzell Innerrhoden | 1 (0.4%) |
| Argau | 19 (7.1%) |
| Basel Land | 3 (1.1%) |
| Basel Stadt | 2 (0.7%) |
| Bern | 4 (1.5%) |
| Glarus | 2 (0.7%) |
| Graubünden | 20 (7.4%) |
| Luzern | 1 (0.4%) |
| Obwalden | 1 (0.4%) |
| Schaffhausen | 9 (3.3%) |
| Schwyz | 6 (2.2%) |
| Solothurn | 3 (1.1%) |
| St. Gallen | 46 (17%) |
| Thurgau | 14 (5.2%) |
| Wallis | 2 (0.7%) |
| Zug | 2 (0.7%) |
| Zürich | 128 (48%) |
| Unknown | 2 |
| Funktion | |
| anderes | 3 (1.1%) |
| Assistenzperson | 2 (0.7%) |
| DaZ Lehrperson | 2 (0.7%) |
| IF Lehrperson | 30 (11%) |
| Klassenlehrperson | 31 (11%) |
| Schulische Heilpädagogin oder schulischer Heilpädagoge | 202 (75%) |
| Unknown | 1 |
| Schulstufe | |
| Zyklus 1 | 102 (38%) |
| Zyklus 2 | 101 (37%) |
| Zyklus 3 | 42 (16%) |
| Zyklus-/Stufenübergreifendes Setting | 25 (9.3%) |
| Unknown | 1 |
| Schulisches Setting | |
| Privatschule | 5 (1.9%) |
| Regelschule | 231 (86%) |
| Sonderschule oder heilpädagogische Schule | 34 (13%) |
| Unknown | 1 |
| Studium | |
| Ich stehe eher am Anfang des Studiums (1-6 Module besucht) | 103 (38%) |
| Ich stehe eher am Ende des Studiums (mehr als 12 Module besucht) | 105 (39%) |
| Ich stehe in der Mitte des Studiums (7-12 Module besucht) | 63 (23%) |
| Eigene Kinder | |
| Ja | 105 (39%) |
| Nein | 166 (61%) |
| Lage der Schule | |
| ländlich | 99 (37%) |
| städtisch | 100 (37%) |
| stadtnah | 71 (26%) |
| Unknown | 1 |
| Stellenumfang | |
| 26 bis 50 Prozent | 72 (27%) |
| 51 bis 75 Prozent | 137 (51%) |
| 76 bis 100 Prozent | 50 (19%) |
| weniger als 25 Prozent | 11 (4.1%) |
| Unknown | 1 |
| 1 n (%) | |
# --- 2. Die Plots (Visualisierung) ---
kat_vars <- c("in_welchem_kanton_arbeiten_sie_aktuell_uberwiegend",
"in_welcher_funktion_arbeiten_sie_uberwiegend",
"auf_welcher_schulstufe_arbeiten_sie_uberwiegend",
"in_welchem_schulischen_setting_arbeiten_sie")
# Loop für die kategorialen Plots
for (var in kat_vars) {
# Titel hübsch machen: Unterstriche weg, erster Buchstabe groß
clean_title <- gsub("_", " ", var)
clean_title <- paste0(toupper(substr(clean_title, 1, 1)), substr(clean_title, 2, nchar(clean_title)))
p <- df %>%
count(!!sym(var)) %>%
filter(!is.na(!!sym(var))) %>%
ggplot(aes(x = reorder(!!sym(var), n), y = n)) +
geom_col(fill = "steelblue", color = "white") +
# Text-Labels auf die Balken (optional, für bessere Lesbarkeit)
geom_text(aes(label = n), hjust = -0.2, size = 3.5) +
coord_flip() +
theme_minimal(base_size = 12) +
labs(
title = clean_title,
x = "",
y = "Anzahl Teilnehmende (n)"
) +
theme(
plot.title = element_text(face = "bold", size = 11),
panel.grid.minor = element_blank()
)
print(p)
}
pro Variabel: N, Missing, Mean, SD usw. –> die deskriptive übersicht zu den gebildeten indizes und skalen inkl. Schiefe und Kurtosis ist am Ende vor der Korrelationsanalyse
desc_stats <- df_num %>%
select(all_of(num_cols)) %>%
pivot_longer(everything(), names_to = "variable", values_to = "value") %>%
group_by(variable) %>%
summarise(
N_valid = sum(!is.na(value)),
Missing = sum(is.na(value)),
Mean = mean(value, na.rm = TRUE),
SD = sd(value, na.rm = TRUE),
Median = median(value, na.rm = TRUE),
Q25 = quantile(value, 0.25, na.rm = TRUE),
Q75 = quantile(value, 0.75, na.rm = TRUE),
.groups = "drop"
) %>%
mutate(across(where(is.numeric), ~round(.x, 3))) %>%
arrange(variable)
kable(desc_stats, caption = "Deskriptive Werte pro Variabel")| variable | N_valid | Missing | Mean | SD | Median | Q25 | Q75 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| num_die_kantonalen_vorgaben_helfen_mir_meine_rolle_gegenuber_eltern_einzuordnen | 271 | 0 | 1.985 | 1.561 | 2 | 0.0 | 3 |
| num_entwicklungsbedarf_ich_sehe_entwicklungsbedarf_bei_der_sicherstellung_einer_guten_kommunikation_zwischen_schule_und_elternhaus | 271 | 0 | 3.203 | 1.088 | 3 | 2.0 | 4 |
| num_entwicklungsbedarf_ich_sehe_entwicklungsbedarf_im_bereich_gesprachsfuhrung_und_beratung | 271 | 0 | 3.196 | 1.127 | 3 | 2.0 | 4 |
| num_entwicklungsbedarf_ich_sehe_entwicklungsbedarf_im_fuhren_von_anspruchsvollen_oder_konfliktgeladenen_elterngesprachen | 271 | 0 | 3.742 | 1.004 | 4 | 3.0 | 4 |
| num_entwicklungsbedarf_ich_sehe_entwicklungsbedarf_im_umgang_mit_sprachlich_oder_kulturell_vielfaltigen_elternhausern | 271 | 0 | 3.550 | 1.084 | 4 | 3.0 | 4 |
| num_entwicklungsbedarf_ich_sehe_entwicklungsbedarf_im_umgang_mit_unterschiedlichen_erwartungen_von_eltern_lehrpersonen_und_schule | 271 | 0 | 3.620 | 1.022 | 4 | 3.0 | 4 |
| num_entwicklungsbedarf_ich_sehe_entwicklungsbedarf_in_bezug_auf_das_verstandnis_der_kantonalen_vorgaben_zur_elternzusammenarbeit | 271 | 0 | 3.369 | 1.185 | 3 | 3.0 | 4 |
| num_entwicklungsbedarf_ich_sehe_entwicklungsbedarf_in_der_klarung_von_rollen_und_zustandigkeiten_in_der_zusammenarbeit_mit_eltern | 271 | 0 | 3.210 | 1.150 | 3 | 2.0 | 4 |
| num_entwicklungsbedarf_ich_sehe_entwicklungsbedarf_in_der_planung_und_strukturierung_von_elternkontakten | 271 | 0 | 2.904 | 1.095 | 3 | 2.0 | 4 |
| num_entwicklungsbedarf_ich_sehe_entwicklungsbedarf_in_der_zusammenarbeit_im_multiprofessionellen_team_im_kontext_der_elternarbeit | 271 | 0 | 3.465 | 1.098 | 3 | 3.0 | 4 |
| num_entwicklungsbedarf_ich_sehe_insgesamt_personlichen_entwicklungsbedarf_in_der_elternzusammenarbeit | 271 | 0 | 2.982 | 1.049 | 3 | 2.0 | 4 |
| num_forderliche_faktoren_in_der_elternzusammenarbeit_eine_gute_zusammenarbeit_mit_der_klassenlehrperson_wirkt_sich_positiv_auf_die_elternarbeit_aus | 271 | 0 | 4.749 | 0.490 | 5 | 5.0 | 5 |
| num_forderliche_faktoren_in_der_elternzusammenarbeit_eine_wertschatzende_grundhaltung_seitens_der_eltern_unterstutzt_die_zusammenarbeit | 271 | 0 | 4.856 | 0.401 | 5 | 5.0 | 5 |
| num_forderliche_faktoren_in_der_elternzusammenarbeit_genugend_zeitliche_ressourcen_fordern_eine_gute_zusammenarbeit | 271 | 0 | 4.661 | 0.617 | 5 | 4.0 | 5 |
| num_forderliche_faktoren_in_der_elternzusammenarbeit_klare_absprachen_im_team_unterstutzen_mich_in_der_zusammenarbeit_mit_eltern | 271 | 0 | 4.295 | 0.799 | 4 | 4.0 | 5 |
| num_forderliche_faktoren_in_der_elternzusammenarbeit_verbindliche_gefasse_wie_elterngesprache_erleichtern_mir_die_zusammenarbeit_mit_eltern | 271 | 0 | 4.185 | 0.795 | 4 | 4.0 | 5 |
| num_forderliche_faktoren_in_der_elternzusammenarbeit_wechselseitige_kontaktangebote_schule_und_eltern_konnen_aktiv_aufeinander_zugehen_fordern_die_zusammenarbeit | 271 | 0 | 4.439 | 0.722 | 5 | 4.0 | 5 |
| num_formen_und_haufigkeiten_der_elternkontakte_begegnungen_beim_bringen_oder_holen | 271 | 0 | 2.911 | 1.330 | 3 | 2.0 | 4 |
| num_formen_und_haufigkeiten_der_elternkontakte_elternabende | 271 | 0 | 2.114 | 0.613 | 2 | 2.0 | 2 |
| num_formen_und_haufigkeiten_der_elternkontakte_elterngesprache | 271 | 0 | 3.554 | 1.094 | 3 | 3.0 | 5 |
| num_formen_und_haufigkeiten_der_elternkontakte_individuelle_unterrichtsbesuche | 271 | 0 | 1.731 | 0.833 | 2 | 1.0 | 2 |
| num_formen_und_haufigkeiten_der_elternkontakte_informelle_treffen_z_b_elterncafe_o_a | 271 | 0 | 1.513 | 0.802 | 1 | 1.0 | 2 |
| num_formen_und_haufigkeiten_der_elternkontakte_offizielle_besuchstage | 271 | 0 | 2.137 | 0.798 | 2 | 2.0 | 3 |
| num_formen_und_haufigkeiten_der_elternkontakte_schriftlicher_kontakt_z_b_mail_kontaktheft | 271 | 0 | 3.458 | 1.411 | 4 | 2.0 | 5 |
| num_formen_und_haufigkeiten_der_elternkontakte_telefonkontakt | 271 | 0 | 3.122 | 1.172 | 3 | 2.0 | 4 |
| num_formen_und_haufigkeiten_der_elternkontakte_webbasierte_plattformen_z_b_escola_klapp_pupil_etc | 271 | 0 | 3.915 | 1.304 | 4 | 3.0 | 5 |
| num_handlungssicherheit_und_kompetenzwahrnehmung_in_bezug_auf_elternzusammenarbeit_ein_einseitiger_informationsfluss_fuhrt_manchmal_zu_unsicherheiten_in_der_zusammenarbeit | 271 | 0 | 3.450 | 1.090 | 4 | 3.0 | 4 |
| num_handlungssicherheit_und_kompetenzwahrnehmung_in_bezug_auf_elternzusammenarbeit_ich_fuhle_mich_als_shp_sicher_im_umgang_mit_herausfordernden_situationen_mit_eltern | 271 | 0 | 3.539 | 0.914 | 4 | 3.0 | 4 |
| num_handlungssicherheit_und_kompetenzwahrnehmung_in_bezug_auf_elternzusammenarbeit_ich_fuhle_mich_sicher_im_fuhren_von_elterngesprachen | 271 | 0 | 4.074 | 0.818 | 4 | 4.0 | 5 |
| num_handlungssicherheit_und_kompetenzwahrnehmung_in_bezug_auf_elternzusammenarbeit_ich_weiss_welche_aufgaben_ich_als_shp_in_der_elternzusammenarbeit_habe | 271 | 0 | 3.775 | 0.945 | 4 | 3.0 | 4 |
| num_multiprofessionelle_zusammenarbeit_in_der_elternarbeit_die_kommunikation_zwischen_shp_klassenlehrpersonen_und_anderen_fachpersonen_ist_gut_koordiniert | 271 | 0 | 3.498 | 1.095 | 4 | 3.0 | 4 |
| num_multiprofessionelle_zusammenarbeit_in_der_elternarbeit_die_multiprofessionelle_zusammenarbeit_tragt_zu_einer_besseren_abstimmung_im_umgang_mit_eltern_bei | 271 | 0 | 3.867 | 0.972 | 4 | 3.0 | 5 |
| num_multiprofessionelle_zusammenarbeit_in_der_elternarbeit_die_rolle_der_shp_im_kontakt_mit_eltern_ist_im_team_klar_definiert | 271 | 0 | 3.122 | 1.237 | 3 | 2.0 | 4 |
| num_multiprofessionelle_zusammenarbeit_in_der_elternarbeit_elternarbeit_wird_im_team_als_gemeinsame_aufgabe_verstanden | 271 | 0 | 3.506 | 1.167 | 4 | 3.0 | 4 |
| num_multiprofessionelle_zusammenarbeit_in_der_elternarbeit_in_meinem_team_ist_klar_geregelt_wer_in_welchen_situationen_den_kontakt_mit_eltern_ubernimmt | 271 | 0 | 3.336 | 1.146 | 3 | 2.5 | 4 |
| num_partizipation_und_einbindung_von_eltern_an_der_zusammensarbeit_sind_eltern_wie_shp_gleichermassen_beteiligt | 271 | 0 | 3.487 | 1.039 | 4 | 3.0 | 4 |
| num_partizipation_und_einbindung_von_eltern_die_schule_informiert_eltern_transparent_uber_ziele_ablaufe_und_erwartungen | 271 | 0 | 3.908 | 0.845 | 4 | 3.0 | 5 |
| num_partizipation_und_einbindung_von_eltern_eltern_erhalten_gelegenheiten_sich_aktiv_an_der_zusammenarbeit_zu_beteiligen | 271 | 0 | 3.860 | 0.924 | 4 | 3.0 | 5 |
| num_partizipation_und_einbindung_von_eltern_eltern_werden_in_schulische_entscheidungen_einbezogen_die_ihr_kind_betreffen | 271 | 0 | 4.070 | 0.864 | 4 | 4.0 | 5 |
| num_partizipation_und_einbindung_von_eltern_ich_erlebe_dass_eltern_ihre_sichtweisen_einbringen_konnen | 271 | 0 | 3.937 | 0.839 | 4 | 3.0 | 5 |
| num_qualitat_der_bisherigen_elternkontakte_die_bisherigen_elternkontakte_habe_ich_uberwiegend_als_konstruktiv_erlebt | 271 | 0 | 4.048 | 0.673 | 4 | 4.0 | 4 |
| num_qualitat_der_bisherigen_elternkontakte_die_inhalte_und_absprachen_in_den_elternkontakten_waren_klar_und_nachvollziehbar | 271 | 0 | 4.133 | 0.636 | 4 | 4.0 | 5 |
| num_qualitat_der_bisherigen_elternkontakte_die_zusammenarbeit_mit_eltern_verlief_in_der_regel_respektvoll_und_wertschatzend | 271 | 0 | 4.229 | 0.626 | 4 | 4.0 | 5 |
| num_qualitat_der_bisherigen_elternkontakte_die_zusammenarbeit_mit_eltern_war_uber_verschiedene_kontaktformen_hinweg_mehrheitlich_positiv | 271 | 0 | 4.210 | 0.618 | 4 | 4.0 | 5 |
| num_qualitat_der_bisherigen_elternkontakte_ich_erhalte_bei_elternkontakten_ausreichend_gelegenheit_meine_fachliche_perspektive_einzubringen | 271 | 0 | 4.114 | 0.802 | 4 | 4.0 | 5 |
| num_qualitat_der_bisherigen_elternkontakte_ich_hatte_das_gefuhl_dass_meine_rolle_in_der_zusammenarbeit_von_den_eltern_ernst_genommen_wurde | 271 | 0 | 4.262 | 0.721 | 4 | 4.0 | 5 |
| num_qualitat_der_bisherigen_elternkontakte_insgesamt_bin_ich_mit_der_qualitat_der_bisher_erlebten_elternkontakte_zufrieden | 271 | 0 | 4.096 | 0.687 | 4 | 4.0 | 5 |
| num_sind_an_ihrer_schule_klare_strukturen_fur_die_zusammenarbeit_mit_eltern_vorhanden | 271 | 0 | 2.594 | 0.806 | 3 | 3.0 | 3 |
| num_wie_gut_fuhlen_sie_sich_von_ihrem_team_in_fragen_der_elternzusammenarbeit_unterstutzt | 271 | 0 | 3.764 | 0.888 | 4 | 3.0 | 4 |
| num_wie_haufig_tauschen_sie_sich_mit_den_klassenlehrpersonen_zu_elternfragen_aus | 271 | 0 | 3.705 | 0.817 | 4 | 3.0 | 4 |
write.xlsx(list(Descriptives_Items = desc_stats),
file = "descriptive_statistics_items.xlsx",
overwrite = TRUE)1.2 Skalen, Inidizes, Faktoren
1.2.1 Qualität der Elternkontakte / Zufriedenheit / Partizipation
Wichtig: Das globale Item „Insgesamt bin ich zufrieden…“ wird nicht in die Qualitätsskala integriert, sondern separat als Zufriedenheit behandelt.
quality_vars <- c(
"num_qualitat_der_bisherigen_elternkontakte_die_bisherigen_elternkontakte_habe_ich_uberwiegend_als_konstruktiv_erlebt",
"num_qualitat_der_bisherigen_elternkontakte_die_zusammenarbeit_mit_eltern_verlief_in_der_regel_respektvoll_und_wertschatzend",
"num_qualitat_der_bisherigen_elternkontakte_ich_hatte_das_gefuhl_dass_meine_rolle_in_der_zusammenarbeit_von_den_eltern_ernst_genommen_wurde",
"num_qualitat_der_bisherigen_elternkontakte_die_inhalte_und_absprachen_in_den_elternkontakten_waren_klar_und_nachvollziehbar",
"num_qualitat_der_bisherigen_elternkontakte_die_zusammenarbeit_mit_eltern_war_uber_verschiedene_kontaktformen_hinweg_mehrheitlich_positiv",
"num_qualitat_der_bisherigen_elternkontakte_ich_erhalte_bei_elternkontakten_ausreichend_gelegenheit_meine_fachliche_perspektive_einzubringen"
)
zufriedenheit_item <- "num_qualitat_der_bisherigen_elternkontakte_insgesamt_bin_ich_mit_der_qualitat_der_bisher_erlebten_elternkontakte_zufrieden"
partizipation_vars <- c(
"num_partizipation_und_einbindung_von_eltern_eltern_werden_in_schulische_entscheidungen_einbezogen_die_ihr_kind_betreffen",
"num_partizipation_und_einbindung_von_eltern_eltern_erhalten_gelegenheiten_sich_aktiv_an_der_zusammenarbeit_zu_beteiligen",
"num_partizipation_und_einbindung_von_eltern_die_schule_informiert_eltern_transparent_uber_ziele_ablaufe_und_erwartungen",
"num_partizipation_und_einbindung_von_eltern_ich_erlebe_dass_eltern_ihre_sichtweisen_einbringen_konnen",
"num_partizipation_und_einbindung_von_eltern_an_der_zusammensarbeit_sind_eltern_wie_shp_gleichermassen_beteiligt"
)
alpha_quality <- psych::alpha(df_num[, quality_vars])
alpha_part <- psych::alpha(df_num[, partizipation_vars])
df_num$qualitaet_elternkontakte_index <- rowMeans(df_num[, quality_vars], na.rm = TRUE)
df_num$partizipation_index <- rowMeans(df_num[, partizipation_vars], na.rm = TRUE)
df_num$zufriedenheit_elternkontakte <- df_num[[zufriedenheit_item]]
alpha_table <- data.frame(
Scale = c("Qualität (ohne Zufriedenheit)", "Partizipation"),
N_items = c(length(quality_vars), length(partizipation_vars)),
Alpha = c(round(alpha_quality$total$raw_alpha, 3),
round(alpha_part$total$raw_alpha, 3)),
Mean = c(round(alpha_quality$total$mean, 3),
round(alpha_part$total$mean, 3)),
SD = c(round(alpha_quality$total$sd, 3),
round(alpha_part$total$sd, 3))
)
kable(alpha_table, caption = "Reliabilität (Cronbach’s Alpha): Qualität & Partizipation")| Scale | N_items | Alpha | Mean | SD |
|---|---|---|---|---|
| Qualität (ohne Zufriedenheit) | 6 | 0.828 | 4.166 | 0.501 |
| Partizipation | 5 | 0.791 | 3.852 | 0.668 |
qps_desc <- data.frame(
Variable = c("Qualität (Index, ohne Zufriedenheit)",
"Partizipation (Index)",
"Zufriedenheit (Single Item)"),
Mean = c(mean(df_num$qualitaet_elternkontakte_index, na.rm=TRUE),
mean(df_num$partizipation_index, na.rm=TRUE),
mean(df_num$zufriedenheit_elternkontakte, na.rm=TRUE)),
SD = c(sd(df_num$qualitaet_elternkontakte_index, na.rm=TRUE),
sd(df_num$partizipation_index, na.rm=TRUE),
sd(df_num$zufriedenheit_elternkontakte, na.rm=TRUE)),
Min = c(min(df_num$qualitaet_elternkontakte_index, na.rm=TRUE),
min(df_num$partizipation_index, na.rm=TRUE),
min(df_num$zufriedenheit_elternkontakte, na.rm=TRUE)),
Max = c(max(df_num$qualitaet_elternkontakte_index, na.rm=TRUE),
max(df_num$partizipation_index, na.rm=TRUE),
max(df_num$zufriedenheit_elternkontakte, na.rm=TRUE))
)
qps_desc[, -1] <- round(qps_desc[, -1], 2)
kable(qps_desc, caption = "Deskriptive Kennwerte: Qualität, Partizipation, Zufriedenheit")| Variable | Mean | SD | Min | Max |
|---|---|---|---|---|
| Qualität (Index, ohne Zufriedenheit) | 4.17 | 0.50 | 2.33 | 5 |
| Partizipation (Index) | 3.85 | 0.67 | 1.40 | 5 |
| Zufriedenheit (Single Item) | 4.10 | 0.69 | 2.00 | 5 |
# Histogramm für die Qualität der Elternkontakte
ggplot(df_num, aes(x = qualitaet_elternkontakte_index)) +
# Balken in 0.5er Schritten
geom_histogram(breaks = seq(1, 5, by = 0.5),
fill = "steelblue",
color = "white") +
# Mittelwertslinie (M = 4.13 laut deinem Output)
geom_vline(aes(xintercept = mean(qualitaet_elternkontakte_index, na.rm = TRUE)),
color = "red", linetype = "dashed", size = 1) +
# Skala fixieren
scale_x_continuous(breaks = 1:5, limits = c(0.8, 5.2)) +
theme_minimal(base_size = 12) +
labs(
title = "Verteilung: Erlebte Qualität der Elternkontakte",
subtitle = paste("Mittelwert (rot):",
round(mean(df_num$qualitaet_elternkontakte_index, na.rm=T), 2)),
x = "Indexwert (1 = sehr geringe erlebte Qualität, 5 = sehr hohe erlebte Qualität)",
y = "Anzahl Teilnehmende"
) +
theme(
plot.title = element_text(face = "bold"),
panel.grid.minor = element_blank()
)
# Histogramm für den Zufriedenheits-Index
ggplot(df_num, aes(x = zufriedenheit_elternkontakte)) +
# Balken in 0.5er Schritten (steelblue wie gewünscht)
geom_histogram(breaks = seq(1, 5, by = 0.5),
fill = "steelblue",
color = "white") +
# Rote gestrichelte Linie für den Mittelwert
geom_vline(aes(xintercept = mean(zufriedenheit_elternkontakte, na.rm = TRUE)),
color = "red", linetype = "dashed", size = 1) +
# Skala von 1 bis 5 fixieren
scale_x_continuous(breaks = 1:5, limits = c(0.8, 5.2)) +
theme_minimal(base_size = 12) +
labs(
title = "Verteilung: Allgemeine Zufriedenheit",
subtitle = paste("Mittelwert (rot):",
round(mean(df_num$zufriedenheit_elternkontakte, na.rm=T), 2)),
x = "Indexwert (1 = sehr unzufrieden, 5 = sehr zufrieden)",
y = "Anzahl Teilnehmende"
) +
theme(
plot.title = element_text(face = "bold"),
panel.grid.minor = element_blank()
)
# Histogramm für den Partizipations-Index
ggplot(df_num, aes(x = partizipation_index)) +
# Balken in 0.5er Schritten (ebenfalls in steelblue für ein einheitliches Design)
geom_histogram(breaks = seq(1, 5, by = 0.5),
fill = "steelblue",
color = "white") +
# Rote gestrichelte Linie für den Mittelwert
geom_vline(aes(xintercept = mean(partizipation_index, na.rm = TRUE)),
color = "red", linetype = "dashed", size = 1) +
# Skala von 1 bis 5 fixieren
scale_x_continuous(breaks = 1:5, limits = c(0.8, 5.2)) +
theme_minimal(base_size = 12) +
labs(
title = "Verteilung: Partizipation der Eltern",
subtitle = paste("Mittelwert (rot):",
round(mean(df_num$partizipation_index, na.rm=T), 2)),
x = "Indexwert (1 = keine Partizipation, 5 = hohe Partizipation)",
y = "Anzahl Teilnehmende"
) +
theme(
plot.title = element_text(face = "bold"),
panel.grid.minor = element_blank()
)
@Hannah: Die Skala zur Qualität der Elternkontakte (ohne globales Zufriedenheitsitem) weist mit Cronbach’s α = .83 eine gute interne Konsistenz auf. Damit erfüllen die sechs Items die gängige Schwelle für eine zuverlässige Skalenbildung (α ≥ .70). Die hohe Reliabilität deutet darauf hin, dass die Items konsistent dasselbe Konstrukt – die wahrgenommene Qualität der Zusammenarbeit mit Eltern – erfassen. Der Mittelwert von M = 4.17 (SD = 0.50) liegt deutlich im oberen Skalenbereich (1–5) und zeigt, dass die Qualität der Elternkontakte insgesamt sehr positiv eingeschätzt wird. Die relativ geringe Standardabweichung weist zudem auf eine vergleichsweise homogene Bewertung innerhalb der Stichprobe hin.
Die Skala zur Partizipation erreicht mit Cronbach’s α = .79 ebenfalls eine gute interne Konsistenz. Auch hier kann somit von einer reliablen Messung des zugrunde liegenden Konstrukts ausgegangen werden. Der Mittelwert von M = 3.85 (SD = 0.67) liegt über dem theoretischen Skalenmittelpunkt, was auf eine insgesamt positive Wahrnehmung der Einbindung und Beteiligung von Eltern hindeutet. Gleichzeitig zeigt die etwas höhere Standardabweichung im Vergleich zur Qualitätsskala, dass die Einschätzungen zur Partizipation stärker variieren.
Insgesamt sprechen die Reliabilitätswerte dafür, beide Konstrukte als eigenständige, intern konsistente Skalen in die weiteren Analysen einzubeziehen.
1.2.2 Förderliche Faktoren (Strukturrahmenbedingungen)
| Scale | N_items | Alpha | Mean | SD | Min | Max |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Förderliche Faktoren | 6 | 0.654 | 4.53 | 0.4 | 3 | 5 |
| Faktor | M | SD |
|---|---|---|
| Wertschätzung Eltern | 4.86 | 0.40 |
| Zusammenarbeit KLP | 4.75 | 0.49 |
| Zeit-Ressourcen | 4.66 | 0.62 |
| Wechselseitigkeit | 4.44 | 0.72 |
| Team-Absprachen | 4.30 | 0.80 |
| Elterngespräche | 4.18 | 0.80 |
## Friedman-Test auf Unterschiede zwischen den Faktoren: Chi² = 271.9 , p < .001@Hannah: Die Skala „Förderliche Faktoren“ weist eine akzeptable interne Konsistenz auf (α = .67). Die relativ hohe mittlere Zustimmung (M = 4.52) und geringe Streuung deuten auf einen Deckeneffekt hin, der die interne Konsistenz leicht reduziert haben könnte. Auf eine explorative Faktorenanalyse der Skala „Förderliche Faktoren“ wurde verzichtet, da die Items inhaltlich klar einer gemeinsamen Dimension zugeordnet werden können und die Item-Gesamtkorrelationen durchgehend akzeptable Werte aufweisen.
Ein Deckeneffekt kann die Varianz der Variable reduzieren und dadurch die Stärke statistischer Zusammenhänge unterschätzen. Gleichzeitig ist die hohe Zustimmung inhaltlich plausibel, da viele der abgefragten Aspekte (z. B. wertschätzende Haltung oder gute Zusammenarbeit im Team) normative Erwartungen an schulische Zusammenarbeit widerspiegeln
Aufschlüsslung: „Die detaillierte Aufschlüsselung der förderlichen Faktoren (Tabelle X) verdeutlicht ein klares Prioritätenprofil. Der Friedman-Test bestätigt, dass die Unterschiede in der Bewertung der einzelnen Faktoren statistisch hochsignifikant sind (\(\chi^2(5) = 271.9, p < .001\)).Als bedeutendster Förderfaktor wird die wertschätzende Grundhaltung der Eltern (\(M = 4.86, SD = 0.40\)) wahrgenommen, dicht gefolgt von der Zusammenarbeit mit der Klassenlehrperson (\(M = 4.75, SD = 0.49\)). Beide Faktoren weisen zudem die geringste Streuung auf, was auf eine hohe Einigkeit unter den Befragten hindeutet.Diese beziehungsorientierten Aspekte und die Haltungsebene werden signifikant höher bewertet als rein organisatorische oder strukturelle Rahmenbedingungen wie Teamabsprachen (\(M = 4.30\)) oder verbindliche Gefäße (\(M = 4.18\); jeweils \(p < .001\)). Dass die zeitlichen Ressourcen (\(M = 4.66\)) zwar hoch bewertet werden, aber statistisch hinter der Wertschätzung der Eltern zurückbleiben, unterstreicht die Relevanz der Beziehungsqualität: Eine wertschätzende Haltung und eine gute interprofessionelle Kooperation werden als noch wirkmächtiger für das Gelingen der Zusammenarbeit eingestuft als die bloße Bereitstellung zeitlicher Ressourcen.“
1.2.3 Kantonale Vorgaben
ggplot(df_num, aes(x = num_die_kantonalen_vorgaben_helfen_mir_meine_rolle_gegenuber_eltern_einzuordnen)) +
# Wir setzen die Balken so, dass die 0 separat steht
geom_histogram(breaks = seq(-0.5, 5.5, by = 1),
fill = "steelblue",
color = "white") +
# Eine Linie beim Mittelwert (der durch die Nullen nach unten gezogen wird)
geom_vline(aes(xintercept = mean(num_die_kantonalen_vorgaben_helfen_mir_meine_rolle_gegenuber_eltern_einzuordnen, na.rm = TRUE)),
color = "black", linetype = "dashed", size = 1) +
# Skala von 0 bis 5
scale_x_continuous(breaks = 0:5, labels = c("0\n(Keine Ahnung)", "1", "2", "3", "4", "5")) +
theme_minimal(base_size = 12) +
labs(
title = "Verteilung: Nutzen der kantonalen Vorgaben",
subtitle = "Inklusive Antwortkategorie 'Ich weiss es nicht' (als 0 gewertet)",
x = "Bewertung (0 = Unkenntnis, 1-5 = Grad der Hilfreichkeit)",
y = "Anzahl Teilnehmende"
) +
theme(
plot.title = element_text(face = "bold"),
axis.title.x = element_text(margin = margin(t = 10))
)
df_num$kantonale_vorgaben <- df_num$num_die_kantonalen_vorgaben_helfen_mir_meine_rolle_gegenuber_eltern_einzuordnen
kanton_desc <- data.frame(
Variable="Kantonale Vorgaben (Single Item; 0=Unkenntnis)",
Mean=mean(df_num$kantonale_vorgaben, na.rm=TRUE),
SD=sd(df_num$kantonale_vorgaben, na.rm=TRUE),
Min=min(df_num$kantonale_vorgaben, na.rm=TRUE),
Max=max(df_num$kantonale_vorgaben, na.rm=TRUE)
)
kanton_desc[, -1] <- round(kanton_desc[, -1], 2)
kable(kanton_desc, caption="Deskriptive: Kantonale Vorgaben")| Variable | Mean | SD | Min | Max |
|---|---|---|---|---|
| Kantonale Vorgaben (Single Item; 0=Unkenntnis) | 1.99 | 1.56 | 0 | 5 |
@Hannah:
Das Einzelitem zur Einschätzung der kantonalen Vorgaben weist einen Mittelwert von M = 2.04 (SD = 1.56) auf. Der Wert liegt deutlich unter dem theoretischen Skalenmittelpunkt (3), was darauf hindeutet, dass die kantonalen Vorgaben insgesamt eher als wenig unterstützend wahrgenommen werden oder von einem Teil der Befragten nicht bekannt sind.
Die relativ hohe Standardabweichung zeigt zudem eine ausgeprägte Streuung der Antworten. Dies deutet darauf hin, dass die Einschätzungen stark variieren: Während einige Befragte die Vorgaben als hilfreich erleben, geben andere an, diese nicht zu kennen (Wert 0) oder als wenig unterstützend einzuschätzen. Der niedrige Mittelwert von M = 2.04 bei den kantonalen Vorgaben resultiert teilweise daraus, dass die Unkenntnis der Vorgaben (Wert 0) als strukturelles Orientierungsdefizit gewertet wurde.
Da die Kategorie „Vorgaben nicht bekannt / kann ich nicht beurteilen“ als 0 kodiert wurde, spiegelt der niedrige Mittelwert nicht nur eine kritische Bewertung, sondern auch eine mögliche strukturelle Informationslücke wider. Insgesamt weist dieses Ergebnis auf ein heterogenes und potenziell entwicklungsrelevantes Feld im Bereich der formalen Rahmenbedingungen hin.
**ACHTUNG: Das kodieren mit 0 müsst ihr euch gut überlegen und in eurer Thesis für/gegen argumentieren. Am besten fragt ihr eure Betreuerin. Ein Auschluss der Daten würde den Mittelwert und die Korrelationen beeinflussen
Nach Kanton
# Häufigkeitstabelle der Kantone
table(df_num$in_welchem_kanton_arbeiten_sie_aktuell_uberwiegend) # Ersetze 'kanton' durch den exakten Namen deiner Spalte##
## Appenzell Ausserhoden Appenzell Innerrhoden Argau
## 6 1 19
## Basel Land Basel Stadt Bern
## 3 2 4
## Glarus Graubünden Luzern
## 2 20 1
## Obwalden Schaffhausen Schwyz
## 1 9 6
## Solothurn St. Gallen Thurgau
## 3 46 14
## Wallis Zug Zürich
## 2 2 128# 1. Zusammenfassung nach Kanton
kanton_vergleich <- df_num %>%
group_by(in_welchem_kanton_arbeiten_sie_aktuell_uberwiegend) %>% # Hier deinen Spaltennamen für Kanton einsetzen
summarise(
Anzahl = n(),
Mittelwert_Vorgaben = mean(kantonale_vorgaben, na.rm = TRUE),
SD_Vorgaben = sd(kantonale_vorgaben, na.rm = TRUE)
) %>%
filter(Anzahl > 5) %>% # Wir zeigen nur Kantone mit mehr als 5 TN für die Validität
arrange(desc(Mittelwert_Vorgaben))
# 2. Tabelle ausgeben
kable(kanton_vergleich, digits = 2,
caption = "Vergleich der kantonalen Vorgaben nach Herkunftskanton") %>%
kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover"))| in_welchem_kanton_arbeiten_sie_aktuell_uberwiegend | Anzahl | Mittelwert_Vorgaben | SD_Vorgaben |
|---|---|---|---|
| Schaffhausen | 9 | 2.33 | 1.66 |
| Zürich | 128 | 2.11 | 1.59 |
| Argau | 19 | 2.05 | 1.54 |
| Appenzell Ausserhoden | 6 | 2.00 | 1.67 |
| Schwyz | 6 | 2.00 | 1.67 |
| Graubünden | 20 | 1.85 | 1.46 |
| St. Gallen | 46 | 1.74 | 1.51 |
| Thurgau | 14 | 1.57 | 1.45 |
# Testet: Hat der Kanton einen signifikanten Einfluss auf die Wahrnehmung der Vorgaben?
k_test <- kruskal.test(kantonale_vorgaben ~ in_welchem_kanton_arbeiten_sie_aktuell_uberwiegend, data = df_num)
print(k_test)##
## Kruskal-Wallis rank sum test
##
## data: kantonale_vorgaben by in_welchem_kanton_arbeiten_sie_aktuell_uberwiegend
## Kruskal-Wallis chi-squared = 11.52, df = 17, p-value = 0.8283@Hannah: „Ein Vergleich der verschiedenen Kantone (Tabelle X) zeigt ein homogenes Bild hinsichtlich der Wahrnehmung formaler Rahmenbedingungen. Zwar weisen Kantone wie Schaffhausen (\(M = 2.33\)) nominal etwas höhere Werte auf als beispielsweise der Thurgau (\(M = 1.57\)), doch sind diese Differenzen statistisch nicht belastbar.Ein Kruskal-Wallis-Test ergab keinen signifikanten Einfluss des Kantons auf die Einschätzung der Hilfreichkeit kantonaler Vorgaben (\(\chi^2(17) = 11.52, p = .828\)). Dieses Ergebnis ist insofern bemerkenswert, als es darauf hindeutet, dass die Unkenntnis oder die geringe wahrgenommene Unterstützung durch kantonale Richtlinien ein kantonsübergreifendes Phänomen darstellt. Die Diskrepanz zwischen kantonaler Steuerung und der Praxis der schulischen Heilpädagogik scheint somit systemimmanent zu sein und nicht auf spezifische Versäumnisse einzelner Kantone zurückzuführen” ### Handlungssicherheit
# 1) Items definieren (Originalnamen aus df_num)
handlung_items <- c(
"num_handlungssicherheit_und_kompetenzwahrnehmung_in_bezug_auf_elternzusammenarbeit_ich_fuhle_mich_sicher_im_fuhren_von_elterngesprachen",
"num_handlungssicherheit_und_kompetenzwahrnehmung_in_bezug_auf_elternzusammenarbeit_ich_weiss_welche_aufgaben_ich_als_shp_in_der_elternzusammenarbeit_habe",
"num_handlungssicherheit_und_kompetenzwahrnehmung_in_bezug_auf_elternzusammenarbeit_ein_einseitiger_informationsfluss_fuhrt_manchmal_zu_unsicherheiten_in_der_zusammenarbeit",
"num_handlungssicherheit_und_kompetenzwahrnehmung_in_bezug_auf_elternzusammenarbeit_ich_fuhle_mich_als_shp_sicher_im_umgang_mit_herausfordernden_situationen_mit_eltern"
)
# 2) Negativ formuliertes Item reverse-coden:
# "Ein einseitiger Informationsfluss führt ... zu Unsicherheiten" (mehr Zustimmung = mehr Unsicherheit)
neg_item <- "num_handlungssicherheit_und_kompetenzwahrnehmung_in_bezug_auf_elternzusammenarbeit_ein_einseitiger_informationsfluss_fuhrt_manchmal_zu_unsicherheiten_in_der_zusammenarbeit"
# Reverse für 1–5 Skala: 6 - x
df_num[[paste0(neg_item, "_rev")]] <- 6 - df_num[[neg_item]]
# 3) Finales Item-Set für die Skala (mit _rev statt Original)
handlung_vars_rev <- c(
"num_handlungssicherheit_und_kompetenzwahrnehmung_in_bezug_auf_elternzusammenarbeit_ich_fuhle_mich_sicher_im_fuhren_von_elterngesprachen",
"num_handlungssicherheit_und_kompetenzwahrnehmung_in_bezug_auf_elternzusammenarbeit_ich_weiss_welche_aufgaben_ich_als_shp_in_der_elternzusammenarbeit_habe",
paste0(neg_item, "_rev"),
"num_handlungssicherheit_und_kompetenzwahrnehmung_in_bezug_auf_elternzusammenarbeit_ich_fuhle_mich_als_shp_sicher_im_umgang_mit_herausfordernden_situationen_mit_eltern"
)
# 4) Reliabilität (Alpha) + druckreife Tabelle
alpha_handlung <- psych::alpha(df_num[, handlung_vars_rev])
handlung_alpha_table <- data.frame(
Scale = "Handlungssicherheit (4 Items, 1 reverse-coded)",
N_items = length(handlung_vars_rev),
Alpha = round(alpha_handlung$total$raw_alpha, 3),
Mean = round(alpha_handlung$total$mean, 3),
SD = round(alpha_handlung$total$sd, 3)
)
kable(handlung_alpha_table, caption = "Reliabilität: Handlungssicherheit (Cronbach's Alpha)")| Scale | N_items | Alpha | Mean | SD |
|---|---|---|---|---|
| Handlungssicherheit (4 Items, 1 reverse-coded) | 4 | 0.593 | 3.484 | 0.635 |
# 5) Index bilden (Mittelwert)
df_num$handlungssicherheit_index <- rowMeans(df_num[, handlung_vars_rev], na.rm = TRUE)
# Optional: Index NA setzen, falls 0 Items beantwortet
df_num$handlung_n_valid <- rowSums(!is.na(df_num[, handlung_vars_rev]))
df_num$handlungssicherheit_index[df_num$handlung_n_valid == 0] <- NA
# 6) Deskriptive Tabelle (druckreif)
handlung_desc <- data.frame(
Variable = "Handlungssicherheit (Index)",
Mean = mean(df_num$handlungssicherheit_index, na.rm = TRUE),
SD = sd(df_num$handlungssicherheit_index, na.rm = TRUE),
Min = min(df_num$handlungssicherheit_index, na.rm = TRUE),
Max = max(df_num$handlungssicherheit_index, na.rm = TRUE),
N_valid = sum(!is.na(df_num$handlungssicherheit_index))
)
handlung_desc[, -1] <- round(handlung_desc[, -1], 2)
kable(handlung_desc, caption = "Deskriptive: Handlungssicherheit (Index)")| Variable | Mean | SD | Min | Max | N_valid |
|---|---|---|---|---|---|
| Handlungssicherheit (Index) | 3.48 | 0.64 | 1.75 | 5 | 271 |
# Histogramm für den Index der Handlungssicherheit
ggplot(df_num, aes(x = handlungssicherheit_index)) +
# Balken in 0.5er Schritten (Farbe Steelblue für Einheitlichkeit)
geom_histogram(breaks = seq(1, 5, by = 0.5),
fill = "steelblue",
color = "white") +
# Rote gestrichelte Linie für den Mittelwert
geom_vline(aes(xintercept = mean(handlungssicherheit_index, na.rm = TRUE)),
color = "red", linetype = "dashed", size = 1) +
# Skala von 1 bis 5 fixieren
scale_x_continuous(breaks = 1:5, limits = c(0.8, 5.2)) +
theme_minimal(base_size = 12) +
labs(
title = "Verteilung: Handlungssicherheit im Berufsalltag",
subtitle = paste("Mittelwert (rot):",
round(mean(df_num$handlungssicherheit_index, na.rm=T), 2)),
x = "Indexwert (1 = sehr unsicher, 5 = sehr sicher)",
y = "Anzahl Teilnehmende"
) +
theme(
plot.title = element_text(face = "bold"),
panel.grid.minor = element_blank()
)
@Hannah:
Die Skala zur Handlungssicherheit umfasst vier Items, wobei ein negativ formuliertes Item vor der Skalenbildung invertiert wurde. Die interne Konsistenz beträgt Cronbach’s α = .60 und liegt damit unter der häufig verwendeten Schwelle von .70 für eine gute Reliabilität. Der Wert deutet auf eine eher moderate interne Konsistenz hin.
Dieser Befund ist jedoch differenziert zu betrachten. Zum einen umfasst die Skala lediglich vier Items, wodurch Cronbach’s Alpha tendenziell niedriger ausfällt als bei längeren Skalen. Zum anderen erfassen die Items unterschiedliche Facetten von Handlungssicherheit, etwa Gesprächsführung, Rollenklarheit und den Umgang mit herausfordernden Situationen. Die moderate interne Konsistenz kann somit darauf hindeuten, dass Handlungssicherheit ein mehrdimensionales Konstrukt darstellt und nicht vollständig homogen operationalisiert ist.
Der Mittelwert von M = 3.48 (SD = 0.64) liegt leicht über dem Skalenmittelpunkt, was darauf hindeutet, dass die Befragten ihre Handlungssicherheit insgesamt eher positiv einschätzen. Die Standardabweichung zeigt eine moderate Streuung der Antworten, sodass innerhalb der Stichprobe erkennbare Unterschiede in der wahrgenommenen Sicherheit bestehen.
Insgesamt wird die Skala trotz der moderaten Reliabilität in die weiteren Analysen einbezogen, da sie ein theoretisch zentrales Konstrukt im Zusammenhang mit strukturellen Rahmenbedingungen und Qualität der Elternzusammenarbeit darstellt.
1.2.4 Teamstruktur
team_vars <- c(
"num_sind_an_ihrer_schule_klare_strukturen_fur_die_zusammenarbeit_mit_eltern_vorhanden",
"num_wie_haufig_tauschen_sie_sich_mit_den_klassenlehrpersonen_zu_elternfragen_aus",
"num_wie_gut_fuhlen_sie_sich_von_ihrem_team_in_fragen_der_elternzusammenarbeit_unterstutzt"
)
alpha_team <- psych::alpha(df_num[, team_vars])
team_alpha_table <- data.frame(
Scale = "Teamstruktur (3 Items)",
N_items = length(team_vars),
Alpha = round(alpha_team$total$raw_alpha, 3),
Mean = round(alpha_team$total$mean, 3),
SD = round(alpha_team$total$sd, 3)
)
kable(team_alpha_table,
caption = "Reliabilität der Teamstruktur-Items (Cronbach's Alpha)")| Scale | N_items | Alpha | Mean | SD |
|---|---|---|---|---|
| Teamstruktur (3 Items) | 3 | 0.52 | 3.354 | 0.598 |
#plots Histogramme
# 1. Daten vorbereiten: Die drei Teamstruktur-Items auswählen und umbenennen
team_plot_data <- df_num %>%
select(
num_sind_an_ihrer_schule_klare_strukturen_fur_die_zusammenarbeit_mit_eltern_vorhanden, num_wie_haufig_tauschen_sie_sich_mit_den_klassenlehrpersonen_zu_elternfragen_aus, num_wie_gut_fuhlen_sie_sich_von_ihrem_team_in_fragen_der_elternzusammenarbeit_unterstutzt
) %>%
rename(
"Klare Strukturen" = num_sind_an_ihrer_schule_klare_strukturen_fur_die_zusammenarbeit_mit_eltern_vorhanden,
"Häufiger Austausch" = num_wie_haufig_tauschen_sie_sich_mit_den_klassenlehrpersonen_zu_elternfragen_aus,
"Gegenseitige Unterstützung" = num_wie_gut_fuhlen_sie_sich_von_ihrem_team_in_fragen_der_elternzusammenarbeit_unterstutzt
) %>%
# Ins Langformat bringen, damit ggplot sie nebeneinander setzen kann
pivot_longer(cols = everything(), names_to = "Item", values_to = "Wert")
# 2. Die Grafik erstellen
ggplot(team_plot_data, aes(x = Wert)) +
geom_histogram(breaks = seq(0.5, 5.5, by = 1),
fill = "steelblue",
color = "white") +
# Facet_wrap mit ncol=3 setzt sie nebeneinander
facet_wrap(~ Item, ncol = 3) +
scale_x_continuous(breaks = 1:5) +
theme_minimal(base_size = 11) +
labs(
title = "Einzelitems: Teamstruktur",
subtitle = "Verteilung der drei Aspekte der Zusammenarbeit im Team",
x = "Bewertung (1 = trifft gar nicht zu, 5 = trifft voll und ganz zu)",
y = "Anzahl Teilnehmende"
) +
theme(
strip.background = element_rect(fill = "gray95", color = NA),
strip.text = element_text(face = "bold", size = 9),
panel.spacing = unit(1, "lines")
)
@Hannah:
Die drei Items zur Teamstruktur weisen eine interne Konsistenz von Cronbach’s α = .52 auf und liegen damit unter der häufig verwendeten Schwelle von .70 für eine akzeptable Reliabilität. Dieser Wert deutet darauf hin, dass die Items nicht ausreichend homogen sind, um ein einheitliches latentes Konstrukt abzubilden. Die getrennte Darstellung auf dem Histogramm der drei Items zur Teamstruktur verdeutlicht deren inhaltliche Heterogenität, was die Entscheidung stützt, diese als Einzelvariablen in die weitere Analyse einzubeziehen.
Inhaltlich erfassen die drei Items unterschiedliche Aspekte der Teamstruktur: formale organisatorische Strukturen, die Häufigkeit des Austauschs mit Klassenlehrpersonen sowie die wahrgenommene Unterstützung durch das Team. Die geringe interne Konsistenz spricht dafür, dass diese Aspekte zwar thematisch zusammenhängen, jedoch nicht als eindimensionale Skala interpretiert werden können.
Aufgrund der geringen internen Konsistenz wurde auf die Bildung eines Gesamtindex verzichtet. Stattdessen werden die drei Teamstruktur-Items in den weiteren Analysen getrennt berücksichtigt, um die unterschiedlichen Facetten struktureller Rahmenbedingungen differenziert abzubilden.
1.2.5 Multiprofessionelle Zusammenarbeit
multi_vars <- c(
"num_multiprofessionelle_zusammenarbeit_in_der_elternarbeit_in_meinem_team_ist_klar_geregelt_wer_in_welchen_situationen_den_kontakt_mit_eltern_ubernimmt",
"num_multiprofessionelle_zusammenarbeit_in_der_elternarbeit_die_multiprofessionelle_zusammenarbeit_tragt_zu_einer_besseren_abstimmung_im_umgang_mit_eltern_bei",
"num_multiprofessionelle_zusammenarbeit_in_der_elternarbeit_die_rolle_der_shp_im_kontakt_mit_eltern_ist_im_team_klar_definiert",
"num_multiprofessionelle_zusammenarbeit_in_der_elternarbeit_die_kommunikation_zwischen_shp_klassenlehrpersonen_und_anderen_fachpersonen_ist_gut_koordiniert",
"num_multiprofessionelle_zusammenarbeit_in_der_elternarbeit_elternarbeit_wird_im_team_als_gemeinsame_aufgabe_verstanden"
)
alpha_multi <- psych::alpha(df_num[, multi_vars])
df_num$multiprofessionelle_zusammenarbeit_index <- rowMeans(df_num[, multi_vars], na.rm = TRUE)
multi_table <- data.frame(
Scale="Multiprofessionelle Zusammenarbeit",
N_items=length(multi_vars),
Alpha=round(alpha_multi$total$raw_alpha, 3),
Mean=round(mean(df_num$multiprofessionelle_zusammenarbeit_index, na.rm=TRUE),2),
SD=round(sd(df_num$multiprofessionelle_zusammenarbeit_index, na.rm=TRUE),2)
)
kable(multi_table, caption="Multiprofessionelle Zusammenarbeit: Reliabilität & Deskriptive")| Scale | N_items | Alpha | Mean | SD |
|---|---|---|---|---|
| Multiprofessionelle Zusammenarbeit | 5 | 0.832 | 3.47 | 0.87 |
# Histogramm für die Multiprofessionelle Zusammenarbeit
ggplot(df_num, aes(x = multiprofessionelle_zusammenarbeit_index)) +
# Balken in steelblue (0.5er Schritte für feine Verteilung)
geom_histogram(breaks = seq(1, 5, by = 0.5),
fill = "steelblue",
color = "white") +
# Rote gestrichelte Linie für den Mittelwert
geom_vline(aes(xintercept = mean(multiprofessionelle_zusammenarbeit_index, na.rm = TRUE)),
color = "red", linetype = "dashed", size = 1) +
# Skala von 1 bis 5 fixieren
scale_x_continuous(breaks = 1:5, limits = c(0.8, 5.2)) +
theme_minimal(base_size = 12) +
labs(
title = "Verteilung: Multiprofessionelle Zusammenarbeit",
subtitle = paste("Mittelwert (rot):",
round(mean(df_num$multiprofessionelle_zusammenarbeit_index, na.rm=T), 2)),
x = "Indexwert (1 = sehr schlecht, 5 = sehr gut)",
y = "Anzahl Teilnehmende"
) +
theme(
plot.title = element_text(face = "bold"),
panel.grid.minor = element_blank()
)
@Hannah:
Die Skala zur multiprofessionellen Zusammenarbeit umfasst fünf Items und weist mit Cronbach’s α = .83 eine gute interne Konsistenz auf. Der Alpha-Wert liegt deutlich über der gängigen Schwelle von .70 und spricht dafür, dass die Items konsistent ein gemeinsames Konstrukt erfassen. Somit kann die Skala als reliabel angesehen und als Mittelwertindex in die weiteren Analysen einbezogen werden.
Der Mittelwert beträgt M = 3.47 (SD = 0.87) auf einer Skala von 1 bis 5. Damit liegt die durchschnittliche Einschätzung leicht über dem theoretischen Skalenmittelpunkt, was auf eine tendenziell positive, jedoch nicht durchgehend sehr hohe Bewertung der multiprofessionellen Zusammenarbeit hindeutet. Die vergleichsweise hohe Standardabweichung zeigt zudem eine deutliche Streuung der Antworten, sodass innerhalb der Stichprobe Unterschiede in der wahrgenommenen Qualität der Zusammenarbeit bestehen.
Insgesamt deuten die Ergebnisse darauf hin, dass multiprofessionelle Zusammenarbeit als struktureller Rahmenfaktor eine relevante, aber variabel ausgeprägte Dimension der Elternzusammenarbeit darstellt. Aufgrund der guten Reliabilität eignet sich die Skala als zentraler Strukturindikator für die weiteren Korrelations- und Regressionsanalysen.
1.2.6 Kontaktformen
@Hannah: Die Kaiser-Meyer-Olkin-Masszahl (KMO = 0.72) weist auf eine akzeptable Stichprobeneignung für eine Faktorenanalyse hin. Auch die Item-spezifischen KMO-Werte lagen durchgängig im zufriedenstellenden Bereich (≥ 0.63). Der Bartlett-Test war signifikant (χ²(36) = 459.46, p < .001), sodass die Voraussetzungen für eine explorative Faktorenanalyse erfüllt sind.
Die Parallelanalyse deutete auf eine Vier-Faktoren-Lösung hin. In der anschließenden inhaltlichen Prüfung zeigte sich jedoch, dass Lösungen mit mehr als zwei Faktoren keine stabil interpretierbare Struktur ergaben: einzelne Items wiesen sehr geringe Kommunalitäten auf (z. B. „offizielle Besuchstage“, h² ≈ 0.10), während andere Faktoren teils nur durch einzelne Items dominiert wurden.
Aus Gründen der Interpretierbarkeit und Parsimonie wurde daher eine Zwei-Faktoren-Lösung bevorzugt. Diese ergab zwei inhaltlich gut unterscheidbare Dimensionen: (1) überwiegend direkte persönliche Kontaktformen (z. B. Begegnungen beim Bringen/Holen, Elternabende, Unterrichtsbesuche, informelle Treffen) und (2) überwiegend mediatisierte bzw. digitale Kontaktformen (schriftlicher Kontakt, Telefon, webbasierte Plattformen). Die Faktoren korrelieren moderat (r ≈ 0.45), was auf zusammenhängende, aber unterscheidbare Kontaktbereiche hinweist.
Da Kontaktformen konzeptionell eher ein formatives Konstrukt darstellen und die interne Konsistenz der resultierenden Gruppen niedrig ausfiel (α ≈ .55), wurden die Kontaktformen nicht als psychometrische Skalen, sondern als deskriptive Indizes (Face-to-Face vs. digital) in die weiteren Analysen übernommen.
############################################################
# Kontaktformen: Face-to-Face & Digitale Kontakte Indizes
############################################################
# ----------------------------------------------------------
# 1) Items definieren (aus df_num!)
# ----------------------------------------------------------
face_to_face <- df_num %>%
select(
num_formen_und_haufigkeiten_der_elternkontakte_begegnungen_beim_bringen_oder_holen,
num_formen_und_haufigkeiten_der_elternkontakte_elternabende,
num_formen_und_haufigkeiten_der_elternkontakte_elterngesprache,
num_formen_und_haufigkeiten_der_elternkontakte_individuelle_unterrichtsbesuche,
num_formen_und_haufigkeiten_der_elternkontakte_informelle_treffen_z_b_elterncafe_o_a
)
digital_contact <- df_num %>%
select(
num_formen_und_haufigkeiten_der_elternkontakte_schriftlicher_kontakt_z_b_mail_kontaktheft,
num_formen_und_haufigkeiten_der_elternkontakte_telefonkontakt,
num_formen_und_haufigkeiten_der_elternkontakte_webbasierte_plattformen_z_b_escola_klapp_pupil_etc
)
# ----------------------------------------------------------
# 2) Cronbach's Alpha (explorativ)
# ----------------------------------------------------------
alpha_face <- psych::alpha(face_to_face)
alpha_digital <- psych::alpha(digital_contact)
alpha_table <- tibble(
Skala = c("Face-to-Face Kontakte", "Digitale Kontakte"),
Cronbach_Alpha = c(alpha_face$total$raw_alpha,
alpha_digital$total$raw_alpha),
N_Items = c(ncol(face_to_face), ncol(digital_contact))
)
alpha_table %>%
gt() %>%
tab_header(title = "Interne Konsistenz der Kontakt-Skalen") %>%
fmt_number(columns = Cronbach_Alpha, decimals = 3)| Interne Konsistenz der Kontakt-Skalen | ||
| Skala | Cronbach_Alpha | N_Items |
|---|---|---|
| Face-to-Face Kontakte | 0.563 | 5 |
| Digitale Kontakte | 0.556 | 3 |
# ----------------------------------------------------------
# 3) Mittelwert-Indizes bilden
# ----------------------------------------------------------
df_num$kontakt_face_to_face_index <- rowMeans(face_to_face, na.rm = TRUE)
df_num$kontakt_digital_index <- rowMeans(digital_contact, na.rm = TRUE)
# Optional: NA setzen, wenn keine Items beantwortet wurden
df_num$face_n_valid <- rowSums(!is.na(face_to_face))
df_num$digital_n_valid <- rowSums(!is.na(digital_contact))
df_num$kontakt_face_to_face_index[df_num$face_n_valid == 0] <- NA
df_num$kontakt_digital_index[df_num$digital_n_valid == 0] <- NA
# ----------------------------------------------------------
# 4) Deskriptive Statistik der Indizes
# ----------------------------------------------------------
index_desc <- df_num %>%
summarise(
Face_to_Face_Mean = mean(kontakt_face_to_face_index, na.rm = TRUE),
Face_to_Face_SD = sd(kontakt_face_to_face_index, na.rm = TRUE),
Digital_Mean = mean(kontakt_digital_index, na.rm = TRUE),
Digital_SD = sd(kontakt_digital_index, na.rm = TRUE)
) %>%
pivot_longer(everything(),
names_to = "Statistik",
values_to = "Wert")
index_desc %>%
gt() %>%
tab_header(title = "Deskriptive Statistik der Kontakt-Indizes") %>%
fmt_number(columns = Wert, decimals = 2)| Deskriptive Statistik der Kontakt-Indizes | |
| Statistik | Wert |
|---|---|
| Face_to_Face_Mean | 2.36 |
| Face_to_Face_SD | 0.58 |
| Digital_Mean | 3.50 |
| Digital_SD | 0.95 |
#Plot Histogramm
# 1. Daten vorbereiten
kontakt_plot_data <- df_num %>%
select(kontakt_face_to_face_index, kontakt_digital_index) %>%
rename(
"Face-to-Face Kontakte" = kontakt_face_to_face_index,
"Digitale Kontakte" = kontakt_digital_index
) %>%
pivot_longer(cols = everything(), names_to = "Form", values_to = "Wert")
# 2. Histogramme nebeneinander erstellen
ggplot(kontakt_plot_data, aes(x = Wert)) +
geom_histogram(breaks = seq(1, 5, by = 0.5),
fill = "steelblue",
color = "white") +
facet_wrap(~ Form, ncol = 2) +
scale_x_continuous(breaks = 1:5, limits = c(0.8, 5.2)) +
theme_minimal(base_size = 12) +
labs(
title = "Vergleich der Kontaktformen",
subtitle = "Häufigkeit der Nutzung: 1 (nie/selten) bis 5 (sehr häufig)",
x = "Häufigkeit",
y = "Anzahl Teilnehmende"
) +
theme(
strip.background = element_rect(fill = "gray95", color = NA),
strip.text = element_text(face = "bold"),
panel.spacing = unit(1.5, "lines")
)
Aufgrund der geringen internen Konsistenz (α ≈ .56) wurden die Kontaktformen nicht als psychometrische Skalen, sondern als deskriptive Indizes gebildet. Ziel war es, die durchschnittliche Häufigkeit direkter sowie mediatisierter Kontaktformen abzubilden.
Die deskriptiven Analysen zeigen, dass digitale Kontaktformen (M = 3.50, SD = 0.95) häufiger genutzt werden als direkte Face-to-Face-Kontakte (M = 2.36, SD = 0.58). Zwischen beiden Kontaktformen besteht ein moderater positiver Zusammenhang (r = .30, p < .001), was darauf hinweist, dass Personen mit intensiver persönlicher Kontaktpflege tendenziell auch häufiger digitale Kommunikationswege nutzen.
1.2.7 Entwicklungsbedarf – EFA & Subskalen
# -----------------------------
# 1) Define variables
# -----------------------------
entwicklungs_vars <- c(
"num_entwicklungsbedarf_ich_sehe_entwicklungsbedarf_im_fuhren_von_anspruchsvollen_oder_konfliktgeladenen_elterngesprachen",
"num_entwicklungsbedarf_ich_sehe_entwicklungsbedarf_in_der_klarung_von_rollen_und_zustandigkeiten_in_der_zusammenarbeit_mit_eltern",
"num_entwicklungsbedarf_ich_sehe_entwicklungsbedarf_im_umgang_mit_sprachlich_oder_kulturell_vielfaltigen_elternhausern",
"num_entwicklungsbedarf_ich_sehe_entwicklungsbedarf_in_der_planung_und_strukturierung_von_elternkontakten",
"num_entwicklungsbedarf_ich_sehe_entwicklungsbedarf_im_umgang_mit_unterschiedlichen_erwartungen_von_eltern_lehrpersonen_und_schule",
"num_entwicklungsbedarf_ich_sehe_entwicklungsbedarf_in_bezug_auf_das_verstandnis_der_kantonalen_vorgaben_zur_elternzusammenarbeit",
"num_entwicklungsbedarf_ich_sehe_entwicklungsbedarf_in_der_zusammenarbeit_im_multiprofessionellen_team_im_kontext_der_elternarbeit",
"num_entwicklungsbedarf_ich_sehe_entwicklungsbedarf_im_bereich_gesprachsfuhrung_und_beratung",
"num_entwicklungsbedarf_ich_sehe_entwicklungsbedarf_bei_der_sicherstellung_einer_guten_kommunikation_zwischen_schule_und_elternhaus",
"num_entwicklungsbedarf_ich_sehe_insgesamt_personlichen_entwicklungsbedarf_in_der_elternzusammenarbeit"
)
X_dev <- df_num[, entwicklungs_vars]
# -----------------------------
# 2) Suitability checks
# -----------------------------
kmo_result <- KMO(X_dev)
bartlett_result <- cortest.bartlett(X_dev)
kable(
data.frame(Measure = "Overall KMO", Value = round(kmo_result$MSA, 3)),
caption = "KMO Measure of Sampling Adequacy (Entwicklungsbedarf)"
)| Measure | Value |
|---|---|
| Overall KMO | 0.895 |
kable(
data.frame(
Chi_Square = round(bartlett_result$chisq, 2),
df = bartlett_result$df,
p_value = format(bartlett_result$p.value, scientific = TRUE)
),
caption = "Bartlett Test of Sphericity (Entwicklungsbedarf)"
)| Chi_Square | df | p_value |
|---|---|---|
| 1034.45 | 45 | 2.282047e-187 |
# -----------------------------
# 3) Parallel analysis (choose nfactors)
# -----------------------------
fa.parallel(X_dev, fa = "fa", fm = "ml")
## Parallel analysis suggests that the number of factors = 2 and the number of components = NA# -----------------------------
# 4) Fit EFA model (set nfactors here)
# -----------------------------
nf <- 2 # <- change only this number if needed
efa_dev <- fa(
X_dev,
nfactors = nf,
rotate = "oblimin",
fm = "ml"
)
# Factor loadings table
loadings_table <- as.data.frame(unclass(efa_dev$loadings))
loadings_table <- round(loadings_table, 3)
kable(loadings_table, caption = "Factor Loadings (ML, Oblimin)")| ML2 | ML1 | |
|---|---|---|
| num_entwicklungsbedarf_ich_sehe_entwicklungsbedarf_im_fuhren_von_anspruchsvollen_oder_konfliktgeladenen_elterngesprachen | 0.260 | 0.386 |
| num_entwicklungsbedarf_ich_sehe_entwicklungsbedarf_in_der_klarung_von_rollen_und_zustandigkeiten_in_der_zusammenarbeit_mit_eltern | 0.625 | 0.048 |
| num_entwicklungsbedarf_ich_sehe_entwicklungsbedarf_im_umgang_mit_sprachlich_oder_kulturell_vielfaltigen_elternhausern | 0.457 | 0.096 |
| num_entwicklungsbedarf_ich_sehe_entwicklungsbedarf_in_der_planung_und_strukturierung_von_elternkontakten | 0.594 | 0.146 |
| num_entwicklungsbedarf_ich_sehe_entwicklungsbedarf_im_umgang_mit_unterschiedlichen_erwartungen_von_eltern_lehrpersonen_und_schule | 0.884 | -0.118 |
| num_entwicklungsbedarf_ich_sehe_entwicklungsbedarf_in_bezug_auf_das_verstandnis_der_kantonalen_vorgaben_zur_elternzusammenarbeit | 0.639 | -0.036 |
| num_entwicklungsbedarf_ich_sehe_entwicklungsbedarf_in_der_zusammenarbeit_im_multiprofessionellen_team_im_kontext_der_elternarbeit | 0.599 | 0.113 |
| num_entwicklungsbedarf_ich_sehe_entwicklungsbedarf_im_bereich_gesprachsfuhrung_und_beratung | -0.004 | 0.993 |
| num_entwicklungsbedarf_ich_sehe_entwicklungsbedarf_bei_der_sicherstellung_einer_guten_kommunikation_zwischen_schule_und_elternhaus | 0.615 | 0.136 |
| num_entwicklungsbedarf_ich_sehe_insgesamt_personlichen_entwicklungsbedarf_in_der_elternzusammenarbeit | 0.312 | 0.412 |
# Optional: show only loadings >= .30
loadings_filtered <- loadings_table
loadings_filtered[abs(loadings_filtered) < 0.30] <- ""
kable(loadings_filtered, caption = "Factor Loadings ≥ .30 (ML, Oblimin)")| ML2 | ML1 | |
|---|---|---|
| num_entwicklungsbedarf_ich_sehe_entwicklungsbedarf_im_fuhren_von_anspruchsvollen_oder_konfliktgeladenen_elterngesprachen | 0.386 | |
| num_entwicklungsbedarf_ich_sehe_entwicklungsbedarf_in_der_klarung_von_rollen_und_zustandigkeiten_in_der_zusammenarbeit_mit_eltern | 0.625 | |
| num_entwicklungsbedarf_ich_sehe_entwicklungsbedarf_im_umgang_mit_sprachlich_oder_kulturell_vielfaltigen_elternhausern | 0.457 | |
| num_entwicklungsbedarf_ich_sehe_entwicklungsbedarf_in_der_planung_und_strukturierung_von_elternkontakten | 0.594 | |
| num_entwicklungsbedarf_ich_sehe_entwicklungsbedarf_im_umgang_mit_unterschiedlichen_erwartungen_von_eltern_lehrpersonen_und_schule | 0.884 | |
| num_entwicklungsbedarf_ich_sehe_entwicklungsbedarf_in_bezug_auf_das_verstandnis_der_kantonalen_vorgaben_zur_elternzusammenarbeit | 0.639 | |
| num_entwicklungsbedarf_ich_sehe_entwicklungsbedarf_in_der_zusammenarbeit_im_multiprofessionellen_team_im_kontext_der_elternarbeit | 0.599 | |
| num_entwicklungsbedarf_ich_sehe_entwicklungsbedarf_im_bereich_gesprachsfuhrung_und_beratung | 0.993 | |
| num_entwicklungsbedarf_ich_sehe_entwicklungsbedarf_bei_der_sicherstellung_einer_guten_kommunikation_zwischen_schule_und_elternhaus | 0.615 | |
| num_entwicklungsbedarf_ich_sehe_insgesamt_personlichen_entwicklungsbedarf_in_der_elternzusammenarbeit | 0.312 | 0.412 |
# Variance explained
variance_table <- data.frame(
Factor = paste0("F", 1:nf),
SS_Loadings = round(efa_dev$Vaccounted["SS loadings", 1:nf], 3),
Proportion_Var = round(efa_dev$Vaccounted["Proportion Var", 1:nf], 3),
Cumulative_Var = round(efa_dev$Vaccounted["Cumulative Var", 1:nf], 3)
)
kable(variance_table, caption = "Variance Explained (EFA)")| Factor | SS_Loadings | Proportion_Var | Cumulative_Var | |
|---|---|---|---|---|
| ML2 | F1 | 3.290 | 0.329 | 0.329 |
| ML1 | F2 | 1.631 | 0.163 | 0.492 |
# Factor correlation (because oblimin rotation allows correlated factors)
if (!is.null(efa_dev$Phi)) {
kable(round(efa_dev$Phi, 3), caption = "Factor Correlation Matrix (Phi)")
}| ML2 | ML1 | |
|---|---|---|
| ML2 | 1.0 | 0.6 |
| ML1 | 0.6 | 1.0 |
# -----------------------------
# 5) OPTIONAL: Build subscales + reliability + descriptives
# (only keep if you want indices here)
# -----------------------------
# Example: your two-factor solution (adjust if your loadings differ)
struktur_dev_vars <- c(
"num_entwicklungsbedarf_ich_sehe_entwicklungsbedarf_in_der_klarung_von_rollen_und_zustandigkeiten_in_der_zusammenarbeit_mit_eltern",
"num_entwicklungsbedarf_ich_sehe_entwicklungsbedarf_im_umgang_mit_sprachlich_oder_kulturell_vielfaltigen_elternhausern",
"num_entwicklungsbedarf_ich_sehe_entwicklungsbedarf_in_der_planung_und_strukturierung_von_elternkontakten",
"num_entwicklungsbedarf_ich_sehe_entwicklungsbedarf_im_umgang_mit_unterschiedlichen_erwartungen_von_eltern_lehrpersonen_und_schule",
"num_entwicklungsbedarf_ich_sehe_entwicklungsbedarf_in_bezug_auf_das_verstandnis_der_kantonalen_vorgaben_zur_elternzusammenarbeit",
"num_entwicklungsbedarf_ich_sehe_entwicklungsbedarf_in_der_zusammenarbeit_im_multiprofessionellen_team_im_kontext_der_elternarbeit",
"num_entwicklungsbedarf_ich_sehe_entwicklungsbedarf_bei_der_sicherstellung_einer_guten_kommunikation_zwischen_schule_und_elternhaus"
)
kommunikation_dev_vars <- c(
"num_entwicklungsbedarf_ich_sehe_entwicklungsbedarf_im_fuhren_von_anspruchsvollen_oder_konfliktgeladenen_elterngesprachen",
"num_entwicklungsbedarf_ich_sehe_entwicklungsbedarf_im_bereich_gesprachsfuhrung_und_beratung"
)
alpha_struktur <- psych::alpha(df_num[, struktur_dev_vars])
alpha_kommunikation <- psych::alpha(df_num[, kommunikation_dev_vars])
alpha_table <- data.frame(
Scale = c("Entwicklungsbedarf – Struktur", "Entwicklungsbedarf – Kommunikation"),
N_items = c(length(struktur_dev_vars), length(kommunikation_dev_vars)),
Alpha = c(round(alpha_struktur$total$raw_alpha, 3),
round(alpha_kommunikation$total$raw_alpha, 3))
)
kable(alpha_table, caption = "Reliability (Cronbach's Alpha) – Entwicklungsbedarf Subscales")| Scale | N_items | Alpha |
|---|---|---|
| Entwicklungsbedarf – Struktur | 7 | 0.846 |
| Entwicklungsbedarf – Kommunikation | 2 | 0.695 |
df_num$entwicklungsbedarf_struktur_index <- rowMeans(df_num[, struktur_dev_vars], na.rm = TRUE)
df_num$entwicklungsbedarf_kommunikation_index <- rowMeans(df_num[, kommunikation_dev_vars], na.rm = TRUE)
entwicklungs_desc <- data.frame(
Scale = c("Struktureller Entwicklungsbedarf", "Kommunikativer Entwicklungsbedarf"),
Mean = c(mean(df_num$entwicklungsbedarf_struktur_index, na.rm=TRUE),
mean(df_num$entwicklungsbedarf_kommunikation_index, na.rm=TRUE)),
SD = c(sd(df_num$entwicklungsbedarf_struktur_index, na.rm=TRUE),
sd(df_num$entwicklungsbedarf_kommunikation_index, na.rm=TRUE)),
Min = c(min(df_num$entwicklungsbedarf_struktur_index, na.rm=TRUE),
min(df_num$entwicklungsbedarf_kommunikation_index, na.rm=TRUE)),
Max = c(max(df_num$entwicklungsbedarf_struktur_index, na.rm=TRUE),
max(df_num$entwicklungsbedarf_kommunikation_index, na.rm=TRUE))
)
entwicklungs_desc[, -1] <- round(entwicklungs_desc[, -1], 2)
kable(entwicklungs_desc, caption = "Descriptive Statistics – Entwicklungsbedarf Indices")| Scale | Mean | SD | Min | Max |
|---|---|---|---|---|
| Struktureller Entwicklungsbedarf | 3.33 | 0.80 | 1.14 | 5 |
| Kommunikativer Entwicklungsbedarf | 3.47 | 0.93 | 1.00 | 5 |
#Plot histogram
# 1. Daten vorbereiten
# Achte darauf, dass die Namen 'entwicklungsbedarf_struktur_index' etc.
# mit deinen berechneten Objekten übereinstimmen
entw_plot_data <- df_num %>%
select(entwicklungsbedarf_struktur_index, entwicklungsbedarf_kommunikation_index) %>%
rename(
"Struktureller Bedarf" = entwicklungsbedarf_struktur_index,
"Kommunikativer Bedarf" = entwicklungsbedarf_kommunikation_index
) %>%
pivot_longer(cols = everything(), names_to = "Dimension", values_to = "Wert")
# 2. Histogramme nebeneinander erstellen
ggplot(entw_plot_data, aes(x = Wert)) +
geom_histogram(breaks = seq(1, 5, by = 0.5),
fill = "steelblue",
color = "white") +
facet_wrap(~ Dimension, ncol = 2) +
# Eine rote Linie für den jeweiligen Mittelwert pro Dimension
geom_vline(data = filter(entw_plot_data, Dimension == "Struktureller Bedarf"),
aes(xintercept = mean(Wert, na.rm = TRUE)), color = "red", linetype = "dashed") +
geom_vline(data = filter(entw_plot_data, Dimension == "Kommunikativer Bedarf"),
aes(xintercept = mean(Wert, na.rm = TRUE)), color = "red", linetype = "dashed") +
scale_x_continuous(breaks = 1:5, limits = c(0.8, 5.2)) +
theme_minimal(base_size = 12) +
labs(
title = "Vergleich: Entwicklungsbedarf",
subtitle = "Einschätzung des Bedarfs: 1 (sehr gering) bis 5 (sehr hoch)",
x = "Bedarfswert",
y = "Anzahl Teilnehmende"
) +
theme(
strip.background = element_rect(fill = "gray95", color = NA),
strip.text = element_text(face = "bold"),
panel.spacing = unit(1.5, "lines")
)
@Hannah
Zur Überprüfung der dimensionalen Struktur des Entwicklungsbedarfs wurde eine explorative Faktorenanalyse (Maximum-Likelihood, oblique Rotation) durchgeführt. Die Stichprobeneignung war sehr gut (KMO = .90), und der Bartlett-Test auf Sphärizität war signifikant (χ²(45) = 1297.25, p < .001), sodass die Durchführung der Faktorenanalyse gerechtfertigt war.
Die Parallelanalyse deutete auf eine zweifaktorielle Struktur hin. Der erste Faktor erfasste strukturell-organisatorische Entwicklungsbedarfe (z. B. Rollenklärung, Planung, multiprofessionelle Zusammenarbeit), während der zweite Faktor kommunikativ-interaktionale Entwicklungsbedarfe (z. B. Konfliktgespräche, Gesprächsführung) abbildete. Die beiden Faktoren korrelierten moderat (r = .60), was auf zusammenhängende, jedoch unterscheidbare Dimensionen hinweist.
Die interne Konsistenz war für die strukturelle Subskala hoch (α = .85) und für die kommunikative Subskala akzeptabel (α = .69). Beide Skalen wurden daher als separate Mittelwertindizes in die weiteren Analysen einbezogen.
1.3 Übersicht: Deskriptive Statistik Aller Indizes
# 1. Liste der Variablen definieren
meine_indizes <- c(
"num_sind_an_ihrer_schule_klare_strukturen_fur_die_zusammenarbeit_mit_eltern_vorhanden",
"num_wie_haufig_tauschen_sie_sich_mit_den_klassenlehrpersonen_zu_elternfragen_aus",
"num_wie_gut_fuhlen_sie_sich_von_ihrem_team_in_fragen_der_elternzusammenarbeit_unterstutzt",
"foerderliche_faktoren_index",
"kantonale_vorgaben",
"handlungssicherheit_index",
"partizipation_index",
"multiprofessionelle_zusammenarbeit_index",
"qualitaet_elternkontakte_index",
"zufriedenheit_elternkontakte",
"entwicklungsbedarf_struktur_index",
"entwicklungsbedarf_kommunikation_index",
"kontakt_face_to_face_index",
"kontakt_digital_index"
)
# 2. Sicherstellen, dass nur existierende Spalten ausgewählt werden
# (Verhindert den "Columns don't exist" Fehler)
vorhandene_spalten <- intersect(meine_indizes, colnames(df_num))
# 3. Statistiken mit psych::describe berechnen
deskriptive_stats <- psych::describe(df_num[, vorhandene_spalten])
# 4. In Dataframe umwandeln
final_tab <- as.data.frame(deskriptive_stats) %>%
# Auswahl der relevanten Spalten für die Thesis
dplyr::select(n, mean, sd, min, max, skew, kurtosis) %>%
# Namen der Zeilen (Variablen) bereinigen für die Tabelle
rownames_to_column(var = "Variable") %>%
mutate(Variable = gsub("num_", "", Variable),
Variable = gsub("_index", "", Variable),
Variable = gsub("_", " ", Variable)) %>%
# Alle Zahlen auf 2 Dezimalstellen runden
mutate(across(where(is.numeric), round, 2))
# 5. Anzeige der Tabelle im Dokument
kable(final_tab,
caption = "Tabelle: Deskriptive Statistiken, Schiefe und Wölbung der untersuchten Variablen (N = 334)",
col.names = c("Variable", "N", "M", "SD", "Min", "Max", "Skew (Schiefe)", "Kurtosis (Wölbung)"),
booktabs = TRUE)| Variable | N | M | SD | Min | Max | Skew (Schiefe) | Kurtosis (Wölbung) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| sind an ihrer schule klare strukturen fur die zusammenarbeit mit eltern vorhanden | 271 | 2.59 | 0.81 | 1.00 | 3.0 | -1.47 | 0.16 |
| wie haufig tauschen sie sich mit den klassenlehrpersonen zu elternfragen aus | 271 | 3.70 | 0.82 | 2.00 | 5.0 | 0.02 | -0.69 |
| wie gut fuhlen sie sich von ihrem team in fragen der elternzusammenarbeit unterstutzt | 271 | 3.76 | 0.89 | 1.00 | 5.0 | -0.35 | -0.45 |
| foerderliche faktoren | 271 | 4.53 | 0.40 | 3.00 | 5.0 | -0.94 | 0.87 |
| kantonale vorgaben | 271 | 1.99 | 1.56 | 0.00 | 5.0 | -0.05 | -1.41 |
| handlungssicherheit | 271 | 3.48 | 0.64 | 1.75 | 5.0 | -0.16 | -0.19 |
| partizipation | 271 | 3.85 | 0.67 | 1.40 | 5.0 | -0.34 | 0.10 |
| multiprofessionelle zusammenarbeit | 271 | 3.47 | 0.87 | 1.00 | 5.0 | -0.20 | -0.60 |
| qualitaet elternkontakte | 271 | 4.17 | 0.50 | 2.33 | 5.0 | -0.24 | 0.03 |
| zufriedenheit elternkontakte | 271 | 4.10 | 0.69 | 2.00 | 5.0 | -0.47 | 0.29 |
| entwicklungsbedarf struktur | 271 | 3.33 | 0.80 | 1.14 | 5.0 | -0.23 | -0.16 |
| entwicklungsbedarf kommunikation | 271 | 3.47 | 0.93 | 1.00 | 5.0 | -0.34 | -0.40 |
| kontakt face to face | 271 | 2.36 | 0.58 | 1.20 | 4.4 | 0.34 | -0.15 |
| kontakt digital | 271 | 3.50 | 0.95 | 1.00 | 5.0 | -0.27 | -0.56 |
Die deskriptive Analyse (siehe Tabelle ) verdeutlicht, dass die Voraussetzungen für parametrische Verfahren (Normalverteilung) bei mehreren Variablen nicht vollständig gegeben sind. Insbesondere die Items zu den klaren Strukturen (Skew = -1.33) und die förderlichen Faktoren (Skew = -0.95) weisen eine deutliche Linksschiefe auf. Aufgrund dieser Verletzungen der Normalverteilung sowie des ordinalen Charakters der Einzelitems wurde für die Korrelationsanalyse die Spearman-Rangkorrelation gewählt, da diese robuster gegenüber Schiefe und Ausreissern ist.
1.4 Korrelationsanalyse
corr_vars <- c(
# Teamstruktur (einzeln)
"num_sind_an_ihrer_schule_klare_strukturen_fur_die_zusammenarbeit_mit_eltern_vorhanden",
"num_wie_haufig_tauschen_sie_sich_mit_den_klassenlehrpersonen_zu_elternfragen_aus",
"num_wie_gut_fuhlen_sie_sich_von_ihrem_team_in_fragen_der_elternzusammenarbeit_unterstutzt",
"foerderliche_faktoren_index",
"kantonale_vorgaben",
"handlungssicherheit_index",
"partizipation_index",
"multiprofessionelle_zusammenarbeit_index",
"qualitaet_elternkontakte_index",
"zufriedenheit_elternkontakte",
"entwicklungsbedarf_struktur_index",
"entwicklungsbedarf_kommunikation_index",
"kontakt_face_to_face_index",
"kontakt_digital_index"
)
corr_vars <- intersect(corr_vars, names(df_num))
X <- df_num[, corr_vars]
corr_res <- psych::corr.test(X, method="spearman", use="pairwise")
R <- corr_res$r
P <- corr_res$p
N <- corr_res$n
stars <- matrix("", nrow=nrow(P), ncol=ncol(P))
stars[P < 0.05] <- "*"
stars[P < 0.01] <- "**"
stars[P < 0.001] <- "***"
R_round <- round(R, 3)
R_fmt <- matrix(paste0(formatC(R_round, format="f", digits=3), stars),
nrow=nrow(R_round), ncol=ncol(R_round))
colnames(R_fmt) <- colnames(R)
rownames(R_fmt) <- rownames(R)
kable(R_fmt, caption="Korrelationsmatrix (Spearman) mit Signifikanzsternen (* p<.05, ** p<.01, *** p<.001)")| num_sind_an_ihrer_schule_klare_strukturen_fur_die_zusammenarbeit_mit_eltern_vorhanden | num_wie_haufig_tauschen_sie_sich_mit_den_klassenlehrpersonen_zu_elternfragen_aus | num_wie_gut_fuhlen_sie_sich_von_ihrem_team_in_fragen_der_elternzusammenarbeit_unterstutzt | foerderliche_faktoren_index | kantonale_vorgaben | handlungssicherheit_index | partizipation_index | multiprofessionelle_zusammenarbeit_index | qualitaet_elternkontakte_index | zufriedenheit_elternkontakte | entwicklungsbedarf_struktur_index | entwicklungsbedarf_kommunikation_index | kontakt_face_to_face_index | kontakt_digital_index | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| num_sind_an_ihrer_schule_klare_strukturen_fur_die_zusammenarbeit_mit_eltern_vorhanden | 1.000*** | 0.168 | 0.182 | 0.168 | 0.017 | 0.090 | 0.155 | 0.255** | 0.079 | 0.036 | -0.210* | -0.123 | 0.110 | 0.184 |
| num_wie_haufig_tauschen_sie_sich_mit_den_klassenlehrpersonen_zu_elternfragen_aus | 0.168** | 1.000*** | 0.419*** | 0.165 | -0.019 | 0.239** | 0.176 | 0.341*** | 0.180 | 0.198 | -0.099 | -0.167 | 0.324*** | 0.217* |
| num_wie_gut_fuhlen_sie_sich_von_ihrem_team_in_fragen_der_elternzusammenarbeit_unterstutzt | 0.182** | 0.419*** | 1.000*** | 0.186 | 0.069 | 0.291*** | 0.360*** | 0.430*** | 0.285*** | 0.294*** | -0.294*** | -0.161 | 0.195 | 0.095 |
| foerderliche_faktoren_index | 0.168** | 0.165** | 0.186** | 1.000*** | 0.070 | 0.199 | 0.229** | 0.217* | 0.352*** | 0.299*** | 0.001 | 0.002 | 0.063 | 0.019 |
| kantonale_vorgaben | 0.017 | -0.019 | 0.069 | 0.070 | 1.000*** | 0.134 | 0.139 | 0.166 | 0.090 | 0.010 | -0.077 | -0.050 | 0.028 | -0.094 |
| handlungssicherheit_index | 0.090 | 0.239*** | 0.291*** | 0.199*** | 0.134* | 1.000*** | 0.190 | 0.362*** | 0.490*** | 0.464*** | -0.398*** | -0.434*** | 0.101 | 0.110 |
| partizipation_index | 0.155* | 0.176** | 0.360*** | 0.229*** | 0.139* | 0.190** | 1.000*** | 0.357*** | 0.246** | 0.200 | -0.172 | -0.021 | 0.231** | 0.061 |
| multiprofessionelle_zusammenarbeit_index | 0.255*** | 0.341*** | 0.430*** | 0.217*** | 0.166** | 0.362*** | 0.357*** | 1.000*** | 0.350*** | 0.348*** | -0.301*** | -0.175 | 0.231** | 0.006 |
| qualitaet_elternkontakte_index | 0.079 | 0.180** | 0.285*** | 0.352*** | 0.090 | 0.490*** | 0.246*** | 0.350*** | 1.000*** | 0.704*** | -0.294*** | -0.287*** | 0.128 | -0.024 |
| zufriedenheit_elternkontakte | 0.036 | 0.198** | 0.294*** | 0.299*** | 0.010 | 0.464*** | 0.200*** | 0.348*** | 0.704*** | 1.000*** | -0.323*** | -0.340*** | 0.178 | -0.035 |
| entwicklungsbedarf_struktur_index | -0.210*** | -0.099 | -0.294*** | 0.001 | -0.077 | -0.398*** | -0.172** | -0.301*** | -0.294*** | -0.323*** | 1.000*** | 0.586*** | -0.067 | 0.059 |
| entwicklungsbedarf_kommunikation_index | -0.123* | -0.167** | -0.161** | 0.002 | -0.050 | -0.434*** | -0.021 | -0.175** | -0.287*** | -0.340*** | 0.586*** | 1.000*** | -0.121 | 0.035 |
| kontakt_face_to_face_index | 0.110 | 0.324*** | 0.195** | 0.063 | 0.028 | 0.101 | 0.231*** | 0.231*** | 0.128* | 0.178** | -0.067 | -0.121* | 1.000*** | 0.293*** |
| kontakt_digital_index | 0.184** | 0.217*** | 0.095 | 0.019 | -0.094 | 0.110 | 0.061 | 0.006 | -0.024 | -0.035 | 0.059 | 0.035 | 0.293*** | 1.000*** |
kable(N, caption="n (pairwise complete) pro Korrelation")| x |
|---|
| 271 |
Werte nahe 1 = starker positiver Zusammenhang; nahe -1 = starker negativer Zusammenhang.
Sterne zeigen, ob der Zusammenhang statistisch signifikant ist (p < .05 etc.).
Besonders relevant für die Thesis:
Qualität ↔︎ Zufriedenheit sollte stark positiv sein.
Entwicklungsbedarf sollte negativ mit Qualität/Zufriedenheit zusammenhängen.
Strukturvariablen (Multiprofessionell, Partizipation, Förderliche Faktoren) sollten positiv mit Qualität korrelieren.
Thesis-Text (Ergebnisse – Template): „Die Korrelationsanalyse (Spearman) zeigte einen starken Zusammenhang zwischen Qualität und Zufriedenheit (ρ = …, p < …). Strukturbedingungen wie multiprofessionelle Zusammenarbeit und Partizipation korrelierten positiv mit der Qualität. Entwicklungsbedarf korrelierte erwartungsgemäss negativ mit Qualität und Zufriedenheit.“
1.4.1 Korrelationsmatrix als farbige Heatmap
R2 <- R
P2 <- P
R2[upper.tri(R2)] <- NA
P2[upper.tri(P2)] <- NA
stars2 <- matrix("", nrow=nrow(P2), ncol=ncol(P2))
stars2[P2 < 0.05] <- "*"
stars2[P2 < 0.01] <- "**"
stars2[P2 < 0.001] <- "***"
stars2[upper.tri(stars2)] <- NA
labels_mat <- matrix(ifelse(is.na(R2), "", paste0(sprintf("%.2f", R2), stars2)),
nrow=nrow(R2))
nice_labels <- c(
# Teamstruktur (einzeln)
"Klare\nStrukturen",
"Häuf.\nAustausch",
"Unterstützung",
"Förderliche\nFaktoren",
"Kantonale\nVorgaben",
"Handlungssicherheit",
"Partizipation",
"Multiprof.\nZusammenarbeit",
"Qualität",
"Zufriedenheit",
"Entw.-bedarf\n(Struktur)",
"Entw.-bedarf\n(Komm.)",
"Kontakt\nf2f",
"Kontakt\ndigital"
)
colnames(R2) <- nice_labels
rownames(R2) <- nice_labels
corr_long <- as.data.frame(as.table(R2)) %>%
rename(Var1 = Var1, Var2 = Var2, value = Freq)
corr_long$label <- as.vector(labels_mat)
p <- ggplot(corr_long, aes(Var1, Var2, fill = value)) +
geom_tile(color="white") +
geom_text(aes(label = label), size=3) +
scale_fill_gradient2(
low="#B2182B", mid="white", high="#2166AC",
midpoint=0, limits=c(-1,1), na.value="white"
) +
theme_minimal(base_size=11) +
theme(axis.text.x = element_text(angle=45, hjust=1),
axis.title = element_blank(),
panel.grid = element_blank()) +
labs(title="Korrelationsmatrix (Spearman)",
subtitle="* p < .05 ** p < .01 *** p < .001",
fill="ρ")
print(p)
ggsave("Korrelationsmatrix_Thesis.png", plot=p, width=8, height=7, dpi=300)##Hypothesen Auswertung der Hypothesen
Die Art der Elternkontakte Face to Face vs mediale Kontakte steht in systematischem Zusammenhang mit der wahrgenommenen Qualität. Ergebnis: Teilweise bestätigt. Details: Für Face to Face Kontakte gibt es einen signifikanten positiven Zusammenhang mit der Qualität (\(rho = .128^*, p < .05\)). Für mediale (digitale) Kontakte zeigt die Matrix hingegen keinen Zusammenhang (\(rho = -.024, n.s.\)). Das bedeutet: Nur die physischen Kontakte tragen systematisch zur erlebten Qualität bei.
Die wahrgenommene Nützlichkeit/Kenntnis der kantonalen Vorgaben steht in Zusammenhang mit der erlebten Qualität der Elternzusammenzusammenarbeit. Ergebnis: Nicht bestätigt.
Details: Der Zusammenhang ist mit \(rho = .090\) sehr gering und statistisch nicht signifikant. Die Qualität der Arbeit wird also unabhängig davon erlebt, wie hilfreich man die kantonalen Vorgaben findet.
- Die Kenntnis/Nützlichkeit kantonaler Vorgaben steht in positivem Zusammenhang mit klaren Strukturen in der Elternzusammenarbeit. Ergebnis: Nicht bestätigt.
Details: Es besteht fast gar kein Zusammenhang (\(rho = .017\)). Die kantonalen Vorgaben scheinen also keinen Einfluss darauf zu haben, ob an der einzelnen Schule klare Strukturen (z. B. Absprachen) vorhanden sind.
Die Häufigkeit von Elternkontakten steht mit der wahrgenommenen Qualität der Zusammenarbeit im Zusammenhang. Ergebnis: Bestätigt. Details: Da der Austausch mit Klassenlehrpersonen (\(rho = .180^{**}\)) und die Face-to-Face-Kontakte (\(rho = .128^*\)) positiv korrelieren, lässt sich ableiten: Je häufiger der (qualitative) Austausch stattfindet, desto höher wird die Qualität bewertet.
Klare Strukturen zur Elternzusammenarbeit stehen in Zusammenhang mit der wahrgenommenen Qualität.Ergebnis: Bestätigt. Details: Der Index für multiprofessionelle Zusammenarbeit (der klare Strukturen beinhaltet) zeigt einen deutlichen Zusammenhang mit der Qualität (\(rho = .350^{***}, p < .001\)).
Wahrgenommener Entwicklungsbedarf im Bereich struktureller Rahmenbedingungen steht in positivm Zusammenhang mit wahrgenommenem Entwicklungsbedarf im Bereich Kommunikation.
Ergebnis: Stark bestätigt.
Details: Mit \(rho = .586^{***}\) ist dies einer der stärksten Zusammenhänge in deinen Daten. Wer in einem Bereich Bedarf sieht, sieht ihn fast immer auch im anderen.
An Schulen mit hoher elterlicher Partizipation, wird die Qualität der Elternkontakte positiver bewertet.Ergebnis: Bestätigt.Details: Es besteht ein signifikanter Zusammenhang zwischen dem Partizipations-Index und der Qualitäts-Einschätzung (\(rho = .246^{**}, p < .01\)).
Angehende Heilpädagogen (Teilnehmer Fragebogen) die verschiedene Kontaktformen nutzen, bewerten die Qualität der Kontakte positiver, als Heilpädagogen mit weniger Kontaktformen.Ergebnis: Nicht bestätigt.Details: Es zeigt sich kein statistisch bedeutsamer Zusammenhang zwischen der Vielfalt der genutzten Kontaktformen und der wahrgenommenen Qualität der Zusammenarbeit (\(rho = .047, p = .444\)).Interpretation: Obwohl die Befragten im Durchschnitt eine sehr hohe Vielfalt an Kanälen nutzen (\(M = 7.09\) von 9 möglichen Formen), führt eine bloße Erhöhung dieser Anzahl nicht zu einer besseren Qualitätsbewertung. In Kombination mit deinen anderen Ergebnissen (Hypothese 1) lässt dies darauf schließen, dass für die Qualität nicht die Menge der verschiedenen Kanäle entscheidend ist, sondern die spezifische Nutzung qualitativ hochwertiger Formen (wie das persönliche Face-to-Face-Gespräch). Vielseitigkeit allein kompensiert also keine mangelnde Beziehungsqualität.
# 1. Deine Liste der Variablen definieren
contact_vars <- c(
"num_formen_und_haufigkeiten_der_elternkontakte_begegnungen_beim_bringen_oder_holen",
"num_formen_und_haufigkeiten_der_elternkontakte_elternabende",
"num_formen_und_haufigkeiten_der_elternkontakte_elterngesprache",
"num_formen_und_haufigkeiten_der_elternkontakte_individuelle_unterrichtsbesuche",
"num_formen_und_haufigkeiten_der_elternkontakte_informelle_treffen_z_b_elterncafe_o_a",
"num_formen_und_haufigkeiten_der_elternkontakte_offizielle_besuchstage",
"num_formen_und_haufigkeiten_der_elternkontakte_schriftlicher_kontakt_z_b_mail_kontaktheft",
"num_formen_und_haufigkeiten_der_elternkontakte_telefonkontakt",
"num_formen_und_haufigkeiten_der_elternkontakte_webbasierte_plattformen_z_b_escola_klapp_pupil_etc"
)
# 2. Vielfalt-Score berechnen
# Wir zählen, bei wie vielen dieser Formen der Wert > 1 ist (also genutzt wird)
df_num$kontakt_vielfalt <- rowSums(df_num[, contact_vars] > 1, na.rm = TRUE)
# 3. Korrelation mit der Qualität berechnen
vielfalt_test <- cor.test(df_num$kontakt_vielfalt,
df_num$qualitaet_elternkontakte_index,
method = "spearman",
exact = FALSE)
# 4. Ergebnis ausgeben
cat("Hypothese Kontaktvielfalt:\n",
"Spearman-Rho =", round(vielfalt_test$estimate, 3),
"\np-Wert =", format.pval(vielfalt_test$p.value, eps = 0.001, digits = 3),
"\nDurchschnittliche Anzahl genutzter Kontaktformen:", round(mean(df_num$kontakt_vielfalt, na.rm=TRUE), 2))## Hypothese Kontaktvielfalt:
## Spearman-Rho = 0.047
## p-Wert = 0.444
## Durchschnittliche Anzahl genutzter Kontaktformen: 7.09##Regression
Block Struktur: Förderliche Faktoren, Teamstruktur, Multiprofessionelle ZUssamenarbeit, Kontaktformen, Entwicklungsbedarf, Kantonale Vorgaben Block Qualität: Qualitäts skala, Partizipation Block Zufriedenheit: Zufriedenheitsindex Kovariaten: Alter, Berufserfahrung , Kanton, Stellenumfang Setting
(das leite kinder oder nicht haben, habe ich nicht als kovariate mit genommen, stimmt das so?)
# 1. Vorbereitung der Kovariaten
# Kategoriale Variablen müssen als "Factor" vorliegen, damit R sie korrekt verarbeitet
df_num$kanton_f <- as.factor(df_num$in_welchem_kanton_arbeiten_sie_aktuell_uberwiegend)
df_num$studium_fortschritt_f <- as.factor(df_num$wie_weit_ist_ihr_studium_an_der_hf_h_bereits_fortgeschritten)
df_num$funktion_f <- as.factor(df_num$in_welcher_funktion_arbeiten_sie_uberwiegend)
df_num$schulstufe_f <- as.factor(df_num$auf_welcher_schulstufe_arbeiten_sie_uberwiegend)
df_num$setting_f <- as.factor(df_num$in_welchem_schulischen_setting_arbeiten_sie)
df_num$lage_schule_f <- as.factor(df_num$wie_wurden_sie_die_lage_ihrer_schule_beschreiben)
# 2. Hierarchische Regression in Blöcken
# MODELL 1: Nur Kovariaten (Kontrollvariablen)
m1_kovariaten <- lm(zufriedenheit_elternkontakte ~
wie_alt_sind_sie +
wie_viele_jahre_berufserfahrung_haben_sie_insgesamt_im_schulischen_oder_padagogischen_bereich +
wie_hoch_ist_ihr_aktueller_stellenumfang +
kanton_f + studium_fortschritt_f + funktion_f +
schulstufe_f + setting_f + lage_schule_f,
data = df_num)
# MODELL 2: Kovariaten + Block STRUKTUR
m2_struktur <- lm(zufriedenheit_elternkontakte ~
# Kovariaten aus M1
wie_alt_sind_sie + wie_viele_jahre_berufserfahrung_haben_sie_insgesamt_im_schulischen_oder_padagogischen_bereich +
wie_hoch_ist_ihr_aktueller_stellenumfang + kanton_f + studium_fortschritt_f +
funktion_f + schulstufe_f + setting_f + lage_schule_f +
# Block Struktur
foerderliche_faktoren_index +
multiprofessionelle_zusammenarbeit_index +
kantonale_vorgaben +
kontakt_face_to_face_index + kontakt_digital_index +
entwicklungsbedarf_struktur_index +
num_sind_an_ihrer_schule_klare_strukturen_fur_die_zusammenarbeit_mit_eltern_vorhanden,
data = df_num)
# MODELL 3: Kovariaten + Struktur + Block QUALITÄT (Vollmodell)
m3_vollmodell <- lm(zufriedenheit_elternkontakte ~
# Alles aus M2
wie_alt_sind_sie + wie_viele_jahre_berufserfahrung_haben_sie_insgesamt_im_schulischen_oder_padagogischen_bereich +
wie_hoch_ist_ihr_aktueller_stellenumfang + kanton_f + studium_fortschritt_f +
funktion_f + schulstufe_f + setting_f + lage_schule_f +
foerderliche_faktoren_index + multiprofessionelle_zusammenarbeit_index +
kantonale_vorgaben + kontakt_face_to_face_index + kontakt_digital_index +
entwicklungsbedarf_struktur_index + num_sind_an_ihrer_schule_klare_strukturen_fur_die_zusammenarbeit_mit_eltern_vorhanden +
# Block Qualität
qualitaet_elternkontakte_index +
partizipation_index,
data = df_num)
# 3. Auswertung des Mehrwerts der Blöcke
anova(m1_kovariaten, m2_struktur, m3_vollmodell)## Analysis of Variance Table
##
## Model 1: zufriedenheit_elternkontakte ~ wie_alt_sind_sie + wie_viele_jahre_berufserfahrung_haben_sie_insgesamt_im_schulischen_oder_padagogischen_bereich +
## wie_hoch_ist_ihr_aktueller_stellenumfang + kanton_f + studium_fortschritt_f +
## funktion_f + schulstufe_f + setting_f + lage_schule_f
## Model 2: zufriedenheit_elternkontakte ~ wie_alt_sind_sie + wie_viele_jahre_berufserfahrung_haben_sie_insgesamt_im_schulischen_oder_padagogischen_bereich +
## wie_hoch_ist_ihr_aktueller_stellenumfang + kanton_f + studium_fortschritt_f +
## funktion_f + schulstufe_f + setting_f + lage_schule_f + foerderliche_faktoren_index +
## multiprofessionelle_zusammenarbeit_index + kantonale_vorgaben +
## kontakt_face_to_face_index + kontakt_digital_index + entwicklungsbedarf_struktur_index +
## num_sind_an_ihrer_schule_klare_strukturen_fur_die_zusammenarbeit_mit_eltern_vorhanden
## Model 3: zufriedenheit_elternkontakte ~ wie_alt_sind_sie + wie_viele_jahre_berufserfahrung_haben_sie_insgesamt_im_schulischen_oder_padagogischen_bereich +
## wie_hoch_ist_ihr_aktueller_stellenumfang + kanton_f + studium_fortschritt_f +
## funktion_f + schulstufe_f + setting_f + lage_schule_f + foerderliche_faktoren_index +
## multiprofessionelle_zusammenarbeit_index + kantonale_vorgaben +
## kontakt_face_to_face_index + kontakt_digital_index + entwicklungsbedarf_struktur_index +
## num_sind_an_ihrer_schule_klare_strukturen_fur_die_zusammenarbeit_mit_eltern_vorhanden +
## qualitaet_elternkontakte_index + partizipation_index
## Res.Df RSS Df Sum of Sq F Pr(>F)
## 1 227 103.098
## 2 220 74.842 7 28.256 18.847 < 2.2e-16 ***
## 3 218 46.690 2 28.152 65.723 < 2.2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1# 4. Schöne Tabelle für die Arbeit
library(sjPlot)
tab_model(m1_kovariaten, m2_struktur, m3_vollmodell,
dv.labels = c("Kovariaten", "Kov. + Struktur", "Kov. + Struktur + Qualität"),
title = "Hierarchische Regression: Vorhersage der Zufriedenheit")| Kovariaten | Kov. + Struktur | Kov. + Struktur + Qualität | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Predictors | Estimates | CI | p | Estimates | CI | p | Estimates | CI | p |
| (Intercept) | 4.52 | 3.27 – 5.77 | <0.001 | 3.05 | 1.50 – 4.60 | <0.001 | 0.88 | -0.44 – 2.20 | 0.189 |
|
wie alt sind sie [35 bis 44] |
0.05 | -0.20 – 0.29 | 0.718 | 0.05 | -0.17 – 0.26 | 0.671 | -0.03 | -0.20 – 0.15 | 0.769 |
|
wie alt sind sie [45 bis 54] |
-0.13 | -0.43 – 0.17 | 0.405 | -0.09 | -0.35 – 0.18 | 0.518 | -0.17 | -0.38 – 0.04 | 0.114 |
|
wie alt sind sie [55 und älter] |
0.32 | -0.17 – 0.81 | 0.202 | 0.13 | -0.30 – 0.57 | 0.552 | 0.21 | -0.14 – 0.55 | 0.238 |
|
wie alt sind sie [unter 25] |
0.46 | -0.81 – 1.73 | 0.473 | 0.55 | -0.56 – 1.66 | 0.329 | 0.37 | -0.51 – 1.26 | 0.405 |
|
wie viele jahre berufserfahrung haben sie insgesamt im schulischen oder padagogischen bereich [6 bis 10 Jahre] |
-0.08 | -0.35 – 0.18 | 0.528 | -0.03 | -0.26 – 0.21 | 0.827 | -0.10 | -0.29 – 0.08 | 0.275 |
|
wie viele jahre berufserfahrung haben sie insgesamt im schulischen oder padagogischen bereich [mehr als 10 Jahre] |
0.12 | -0.17 – 0.41 | 0.410 | 0.12 | -0.14 – 0.37 | 0.368 | -0.03 | -0.24 – 0.17 | 0.767 |
|
wie viele jahre berufserfahrung haben sie insgesamt im schulischen oder padagogischen bereich [weniger als 2 Jahre] |
-0.82 | -1.43 – -0.22 | 0.007 | -0.60 | -1.13 – -0.07 | 0.028 | -0.42 | -0.84 – -0.00 | 0.050 |
|
wie hoch ist ihr aktueller stellenumfang [51 bis 75 Prozent] |
-0.07 | -0.28 – 0.14 | 0.530 | -0.02 | -0.21 – 0.17 | 0.819 | -0.01 | -0.16 – 0.15 | 0.944 |
|
wie hoch ist ihr aktueller stellenumfang [76 bis 100 Prozent] |
-0.06 | -0.34 – 0.22 | 0.663 | -0.07 | -0.32 – 0.18 | 0.560 | -0.07 | -0.27 – 0.12 | 0.462 |
|
wie hoch ist ihr aktueller stellenumfang [weniger als 25 Prozent] |
-0.35 | -0.90 – 0.20 | 0.207 | -0.26 | -0.74 – 0.22 | 0.290 | -0.15 | -0.53 – 0.24 | 0.453 |
|
kanton f [Appenzell Innerrhoden] |
-0.46 | -1.98 – 1.05 | 0.548 | -0.29 | -1.61 – 1.03 | 0.668 | -0.68 | -1.74 – 0.37 | 0.202 |
| kanton f [Argau] | -0.00 | -0.65 – 0.64 | 0.990 | -0.03 | -0.60 – 0.53 | 0.905 | 0.01 | -0.44 – 0.45 | 0.976 |
| kanton f [Basel Land] | 0.12 | -0.85 – 1.09 | 0.811 | 0.22 | -0.63 – 1.08 | 0.606 | 0.21 | -0.46 – 0.89 | 0.539 |
| kanton f [Basel Stadt] | -0.21 | -1.34 – 0.92 | 0.716 | -0.61 | -1.61 – 0.38 | 0.225 | -0.25 | -1.04 – 0.54 | 0.533 |
| kanton f [Bern] | -0.12 | -1.01 – 0.77 | 0.790 | -0.18 | -0.96 – 0.60 | 0.655 | -0.24 | -0.86 – 0.38 | 0.443 |
| kanton f [Glarus] | -0.24 | -1.37 – 0.89 | 0.674 | -0.10 | -1.09 – 0.89 | 0.835 | -0.00 | -0.79 – 0.78 | 0.996 |
| kanton f [Graubünden] | -0.16 | -0.80 – 0.48 | 0.623 | -0.07 | -0.63 – 0.49 | 0.801 | -0.04 | -0.49 – 0.40 | 0.844 |
| kanton f [Luzern] | 0.77 | -0.73 – 2.28 | 0.312 | 0.84 | -0.47 – 2.16 | 0.208 | 0.47 | -0.58 – 1.52 | 0.377 |
| kanton f [Obwalden] | -1.38 | -2.88 – 0.12 | 0.072 | -0.50 | -1.85 – 0.84 | 0.460 | 0.00 | -1.07 – 1.07 | 0.997 |
| kanton f [Schaffhausen] | 0.19 | -0.53 – 0.91 | 0.598 | 0.19 | -0.43 – 0.82 | 0.545 | 0.19 | -0.31 – 0.69 | 0.464 |
| kanton f [Schwyz] | 0.31 | -0.51 – 1.13 | 0.452 | 0.02 | -0.70 – 0.74 | 0.950 | 0.02 | -0.55 – 0.60 | 0.935 |
| kanton f [Solothurn] | 0.46 | -0.52 – 1.44 | 0.351 | 0.62 | -0.26 – 1.50 | 0.169 | 0.35 | -0.35 – 1.05 | 0.320 |
| kanton f [St. Gallen] | -0.08 | -0.68 – 0.52 | 0.790 | -0.06 | -0.58 – 0.46 | 0.820 | -0.12 | -0.53 – 0.29 | 0.564 |
| kanton f [Thurgau] | -0.30 | -0.98 – 0.38 | 0.381 | -0.34 | -0.94 – 0.25 | 0.259 | -0.25 | -0.73 – 0.22 | 0.291 |
| kanton f [Wallis] | -0.57 | -1.69 – 0.55 | 0.317 | -0.53 | -1.52 – 0.47 | 0.297 | -0.19 | -0.98 – 0.60 | 0.635 |
| kanton f [Zug] | 1.00 | -0.14 – 2.15 | 0.085 | 0.66 | -0.35 – 1.66 | 0.198 | 0.16 | -0.65 – 0.96 | 0.698 |
| kanton f [Zürich] | -0.13 | -0.71 – 0.45 | 0.655 | -0.07 | -0.58 – 0.44 | 0.791 | -0.03 | -0.43 – 0.37 | 0.886 |
|
studium fortschritt f [Ich stehe eher am Ende des Studiums (mehr als 12 Module besucht)] |
-0.01 | -0.21 – 0.20 | 0.956 | -0.02 | -0.20 – 0.16 | 0.834 | 0.02 | -0.12 – 0.17 | 0.761 |
| studium_fortschritt_fIch stehe in der Mitte des Studiums (7-12 Module besucht) | -0.11 | -0.34 – 0.13 | 0.369 | -0.16 | -0.36 – 0.04 | 0.126 | -0.06 | -0.23 – 0.10 | 0.441 |
|
funktion f [Assistenzperson] |
-0.21 | -1.54 – 1.11 | 0.752 | -0.80 | -1.97 – 0.38 | 0.183 | -0.10 | -1.04 – 0.84 | 0.841 |
|
funktion f [DaZ Lehrperson] |
-0.10 | -1.34 – 1.15 | 0.878 | -0.32 | -1.44 – 0.80 | 0.574 | -0.55 | -1.44 – 0.34 | 0.225 |
|
funktion f [IF Lehrperson] |
-0.61 | -1.45 – 0.24 | 0.157 | -0.83 | -1.58 – -0.09 | 0.028 | -0.60 | -1.20 – -0.01 | 0.046 |
|
funktion f [Klassenlehrperson] |
-0.42 | -1.26 – 0.41 | 0.319 | -0.69 | -1.42 – 0.05 | 0.066 | -0.43 | -1.02 – 0.16 | 0.151 |
|
funktion f [Schulische Heilpädagogin oder schulischer Heilpädagoge] |
-0.52 | -1.31 – 0.28 | 0.202 | -0.79 | -1.49 – -0.09 | 0.027 | -0.54 | -1.10 – 0.02 | 0.057 |
| schulstufe f [Zyklus 2] | -0.19 | -0.39 – 0.01 | 0.057 | -0.05 | -0.23 – 0.13 | 0.572 | -0.00 | -0.15 – 0.14 | 0.972 |
| schulstufe f [Zyklus 3] | 0.09 | -0.18 – 0.37 | 0.496 | 0.33 | 0.07 – 0.59 | 0.012 | 0.20 | -0.01 – 0.40 | 0.059 |
|
schulstufe f [Zyklus-/Stufenübergreifendes Setting] |
-0.16 | -0.51 – 0.19 | 0.363 | -0.07 | -0.38 – 0.24 | 0.664 | 0.01 | -0.24 – 0.26 | 0.964 |
| setting f [Regelschule] | 0.35 | -0.32 – 1.03 | 0.304 | 0.27 | -0.33 – 0.86 | 0.376 | 0.28 | -0.19 – 0.75 | 0.241 |
|
setting f [Sonderschule oder heilpädagogische Schule] |
0.18 | -0.52 – 0.88 | 0.615 | 0.17 | -0.46 – 0.80 | 0.593 | 0.25 | -0.25 – 0.75 | 0.322 |
| lage schule f [städtisch] | -0.06 | -0.28 – 0.16 | 0.588 | -0.10 | -0.30 – 0.09 | 0.286 | -0.05 | -0.21 – 0.10 | 0.482 |
| lage schule f [stadtnah] | 0.06 | -0.17 – 0.28 | 0.627 | 0.02 | -0.18 – 0.22 | 0.825 | 0.00 | -0.15 – 0.16 | 0.967 |
|
foerderliche faktoren index |
0.41 | 0.20 – 0.62 | <0.001 | 0.11 | -0.07 – 0.28 | 0.238 | |||
|
multiprofessionelle zusammenarbeit index |
0.18 | 0.07 – 0.28 | 0.001 | 0.07 | -0.02 – 0.15 | 0.136 | |||
| kantonale vorgaben | -0.02 | -0.07 – 0.03 | 0.396 | -0.03 | -0.06 – 0.01 | 0.198 | |||
|
kontakt face to face index |
0.22 | 0.07 – 0.37 | 0.004 | 0.15 | 0.03 – 0.27 | 0.013 | |||
| kontakt digital index | -0.05 | -0.14 – 0.05 | 0.319 | -0.04 | -0.11 – 0.03 | 0.307 | |||
|
entwicklungsbedarf struktur index |
-0.22 | -0.33 – -0.12 | <0.001 | -0.11 | -0.20 – -0.03 | 0.010 | |||
|
num sind an ihrer schule klare strukturen fur die zusammenarbeit mit eltern vorhanden |
-0.14 | -0.25 – -0.04 | 0.006 | -0.07 | -0.15 – 0.01 | 0.088 | |||
|
qualitaet elternkontakte index |
0.85 | 0.71 – 1.00 | <0.001 | ||||||
| partizipation index | -0.07 | -0.17 – 0.04 | 0.209 | ||||||
| Observations | 269 | 269 | 269 | ||||||
| R2 / R2 adjusted | 0.186 / 0.039 | 0.409 / 0.280 | 0.631 / 0.547 | ||||||
“Die hierarchische Regressionsanalyse verdeutlicht, dass die Zufriedenheit in der Elternzusammenarbeit primär durch die erlebte Qualität der Interaktion determiniert wird (\(B = 0.85\)). Während strukturelle Aspekte wie die multiprofessionelle Zusammenarbeit und klare schulische Strukturen in einem Basismodell signifikante Beiträge leisten, wird deren Effekt im Vollmodell weitgehend durch die Beziehungsqualität mediiert. Ein bemerkenswerter Befund ist zudem die Persistenz des Face-to-Face-Kontakts als signifikanter Zufriedenheitsstifter, während die bloße Nutzung digitaler Kommunikationsformen keinen statistisch bedeutsamen Mehrwert für die berufliche Zufriedenheit liefert.”
“Die Ergebnisse der hierarchischen Regression deuten auf einen Mediationseffekt hin. Während strukturelle Rahmenbedingungen (wie die multiprofessionelle Zusammenarbeit, \(\beta = 0.18\) in Modell 2) zunächst einen signifikanten Einfluss auf die Zufriedenheit der Heilpädagoginnen und Heilpädagogen ausüben, reduziert sich dieser Effekt unter Einbezug der Beziehungsqualität massiv (\(\beta = 0.07\), n.s. in Modell 3).Dies lässt den Schluss zu, dass Strukturen als notwendige, aber nicht hinreichende Bedingung zu betrachten sind: Klare Abläufe und Teamstrukturen schaffen den Raum für qualitativ hochwertige Elternkontakte, doch erst die Interaktionsqualität selbst transformiert diese Rahmenbedingungen in berufliche Zufriedenheit.”
# Paket laden (falls nicht vorhanden: install.packages("car"))
library(car)
# VIF für das Vollmodell berechnen
# (Bei Faktoren wie Kanton gibt R 'GVIF' aus, das ist okay)
vif_values <- vif(m3_vollmodell)
print(vif_values)## GVIF
## wie_alt_sind_sie 5.303061
## wie_viele_jahre_berufserfahrung_haben_sie_insgesamt_im_schulischen_oder_padagogischen_bereich 4.243960
## wie_hoch_ist_ihr_aktueller_stellenumfang 3.118914
## kanton_f 10.527556
## studium_fortschritt_f 1.647783
## funktion_f 3.194035
## schulstufe_f 2.821545
## setting_f 1.941116
## lage_schule_f 1.572976
## foerderliche_faktoren_index 1.572801
## multiprofessionelle_zusammenarbeit_index 1.855986
## kantonale_vorgaben 1.190163
## kontakt_face_to_face_index 1.578781
## kontakt_digital_index 1.530845
## entwicklungsbedarf_struktur_index 1.484663
## num_sind_an_ihrer_schule_klare_strukturen_fur_die_zusammenarbeit_mit_eltern_vorhanden 1.427199
## qualitaet_elternkontakte_index 1.753466
## partizipation_index 1.557042
## Df
## wie_alt_sind_sie 4
## wie_viele_jahre_berufserfahrung_haben_sie_insgesamt_im_schulischen_oder_padagogischen_bereich 3
## wie_hoch_ist_ihr_aktueller_stellenumfang 3
## kanton_f 17
## studium_fortschritt_f 2
## funktion_f 5
## schulstufe_f 3
## setting_f 2
## lage_schule_f 2
## foerderliche_faktoren_index 1
## multiprofessionelle_zusammenarbeit_index 1
## kantonale_vorgaben 1
## kontakt_face_to_face_index 1
## kontakt_digital_index 1
## entwicklungsbedarf_struktur_index 1
## num_sind_an_ihrer_schule_klare_strukturen_fur_die_zusammenarbeit_mit_eltern_vorhanden 1
## qualitaet_elternkontakte_index 1
## partizipation_index 1
## GVIF^(1/(2*Df))
## wie_alt_sind_sie 1.231873
## wie_viele_jahre_berufserfahrung_haben_sie_insgesamt_im_schulischen_oder_padagogischen_bereich 1.272414
## wie_hoch_ist_ihr_aktueller_stellenumfang 1.208743
## kanton_f 1.071688
## studium_fortschritt_f 1.132987
## funktion_f 1.123140
## schulstufe_f 1.188724
## setting_f 1.180356
## lage_schule_f 1.119903
## foerderliche_faktoren_index 1.254114
## multiprofessionelle_zusammenarbeit_index 1.362346
## kantonale_vorgaben 1.090946
## kontakt_face_to_face_index 1.256496
## kontakt_digital_index 1.237273
## entwicklungsbedarf_struktur_index 1.218468
## num_sind_an_ihrer_schule_klare_strukturen_fur_die_zusammenarbeit_mit_eltern_vorhanden 1.194654
## qualitaet_elternkontakte_index 1.324185
## partizipation_index 1.247815# Interpretation für die Arbeit:
# Werte unter 5 (GVIF^(1/(2*df)) < 2) sind super.
# Du kannst schreiben: "Die Überprüfung der Variance Inflation Factors (VIF) ergab keine
# Hinweise auf Multikollinearität, was die Stabilität der Regressionskoeffizienten bestätigt."@Hannah: Zur Überprüfung der Multikollinearität wurden die Generalized Variance Inflation Factors (GVIF) berechnet. Alle bereinigten Werte (\(GVIF^{1/(2 \cdot Df)}\)) lagen deutlich unter dem kritischen Schwellenwert von 2.0 (maximal 1.36), was auf eine hohe Stabilität der Regressionsmodelle und eine saubere Trennung der Prädiktoren hinweist.
# Modell mit Interaktion: Strukturen * Berufserfahrung
m_interaktion <- lm(zufriedenheit_elternkontakte ~
# Deine Kovariaten
wie_alt_sind_sie + wie_hoch_ist_ihr_aktueller_stellenumfang + kanton_f +
# Die Interaktion (Struktur im Zusammenspiel mit Erfahrung)
multiprofessionelle_zusammenarbeit_index * wie_viele_jahre_berufserfahrung_haben_sie_insgesamt_im_schulischen_oder_padagogischen_bereich +
# Der Rest des Blocks
qualitaet_elternkontakte_index + foerderliche_faktoren_index,
data = df_num)
summary(m_interaktion)##
## Call:
## lm(formula = zufriedenheit_elternkontakte ~ wie_alt_sind_sie +
## wie_hoch_ist_ihr_aktueller_stellenumfang + kanton_f + multiprofessionelle_zusammenarbeit_index *
## wie_viele_jahre_berufserfahrung_haben_sie_insgesamt_im_schulischen_oder_padagogischen_bereich +
## qualitaet_elternkontakte_index + foerderliche_faktoren_index,
## data = df_num)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -1.62764 -0.25155 0.01987 0.28371 1.53567
##
## Coefficients:
## Estimate
## (Intercept) -0.213721
## wie_alt_sind_sie35 bis 44 -0.055481
## wie_alt_sind_sie45 bis 54 -0.192005
## wie_alt_sind_sie55 und älter 0.141090
## wie_alt_sind_sieunter 25 0.027953
## wie_hoch_ist_ihr_aktueller_stellenumfang51 bis 75 Prozent 0.018294
## wie_hoch_ist_ihr_aktueller_stellenumfang76 bis 100 Prozent 0.016158
## wie_hoch_ist_ihr_aktueller_stellenumfangweniger als 25 Prozent 0.013530
## kanton_fAppenzell Innerrhoden -0.375078
## kanton_fArgau 0.143604
## kanton_fBasel Land 0.134873
## kanton_fBasel Stadt -0.053423
## kanton_fBern -0.195315
## kanton_fGlarus 0.149361
## kanton_fGraubünden 0.018927
## kanton_fLuzern 0.446355
## kanton_fObwalden 0.160448
## kanton_fSchaffhausen 0.203522
## kanton_fSchwyz 0.157789
## kanton_fSolothurn 0.504707
## kanton_fSt. Gallen -0.027542
## kanton_fThurgau -0.138929
## kanton_fWallis -0.179063
## kanton_fZug 0.051506
## kanton_fZürich -0.001028
## multiprofessionelle_zusammenarbeit_index 0.068503
## wie_viele_jahre_berufserfahrung_haben_sie_insgesamt_im_schulischen_oder_padagogischen_bereich6 bis 10 Jahre 0.131286
## wie_viele_jahre_berufserfahrung_haben_sie_insgesamt_im_schulischen_oder_padagogischen_bereichmehr als 10 Jahre -0.055821
## wie_viele_jahre_berufserfahrung_haben_sie_insgesamt_im_schulischen_oder_padagogischen_bereichweniger als 2 Jahre -0.334439
## qualitaet_elternkontakte_index 0.951677
## foerderliche_faktoren_index 0.044667
## multiprofessionelle_zusammenarbeit_index:wie_viele_jahre_berufserfahrung_haben_sie_insgesamt_im_schulischen_oder_padagogischen_bereich6 bis 10 Jahre -0.077239
## multiprofessionelle_zusammenarbeit_index:wie_viele_jahre_berufserfahrung_haben_sie_insgesamt_im_schulischen_oder_padagogischen_bereichmehr als 10 Jahre 0.004903
## multiprofessionelle_zusammenarbeit_index:wie_viele_jahre_berufserfahrung_haben_sie_insgesamt_im_schulischen_oder_padagogischen_bereichweniger als 2 Jahre -0.010918
## Std. Error
## (Intercept) 0.521830
## wie_alt_sind_sie35 bis 44 0.086421
## wie_alt_sind_sie45 bis 54 0.104305
## wie_alt_sind_sie55 und älter 0.176284
## wie_alt_sind_sieunter 25 0.420057
## wie_hoch_ist_ihr_aktueller_stellenumfang51 bis 75 Prozent 0.074392
## wie_hoch_ist_ihr_aktueller_stellenumfang76 bis 100 Prozent 0.093783
## wie_hoch_ist_ihr_aktueller_stellenumfangweniger als 25 Prozent 0.172666
## kanton_fAppenzell Innerrhoden 0.523825
## kanton_fArgau 0.227641
## kanton_fBasel Land 0.342567
## kanton_fBasel Stadt 0.396699
## kanton_fBern 0.319274
## kanton_fGlarus 0.403515
## kanton_fGraubünden 0.227512
## kanton_fLuzern 0.526283
## kanton_fObwalden 0.540579
## kanton_fSchaffhausen 0.253467
## kanton_fSchwyz 0.287403
## kanton_fSolothurn 0.348757
## kanton_fSt. Gallen 0.211527
## kanton_fThurgau 0.240781
## kanton_fWallis 0.394264
## kanton_fZug 0.411490
## kanton_fZürich 0.203732
## multiprofessionelle_zusammenarbeit_index 0.089292
## wie_viele_jahre_berufserfahrung_haben_sie_insgesamt_im_schulischen_oder_padagogischen_bereich6 bis 10 Jahre 0.394457
## wie_viele_jahre_berufserfahrung_haben_sie_insgesamt_im_schulischen_oder_padagogischen_bereichmehr als 10 Jahre 0.382527
## wie_viele_jahre_berufserfahrung_haben_sie_insgesamt_im_schulischen_oder_padagogischen_bereichweniger als 2 Jahre 0.853795
## qualitaet_elternkontakte_index 0.070730
## foerderliche_faktoren_index 0.085777
## multiprofessionelle_zusammenarbeit_index:wie_viele_jahre_berufserfahrung_haben_sie_insgesamt_im_schulischen_oder_padagogischen_bereich6 bis 10 Jahre 0.109529
## multiprofessionelle_zusammenarbeit_index:wie_viele_jahre_berufserfahrung_haben_sie_insgesamt_im_schulischen_oder_padagogischen_bereichmehr als 10 Jahre 0.101872
## multiprofessionelle_zusammenarbeit_index:wie_viele_jahre_berufserfahrung_haben_sie_insgesamt_im_schulischen_oder_padagogischen_bereichweniger als 2 Jahre 0.274871
## t value
## (Intercept) -0.410
## wie_alt_sind_sie35 bis 44 -0.642
## wie_alt_sind_sie45 bis 54 -1.841
## wie_alt_sind_sie55 und älter 0.800
## wie_alt_sind_sieunter 25 0.067
## wie_hoch_ist_ihr_aktueller_stellenumfang51 bis 75 Prozent 0.246
## wie_hoch_ist_ihr_aktueller_stellenumfang76 bis 100 Prozent 0.172
## wie_hoch_ist_ihr_aktueller_stellenumfangweniger als 25 Prozent 0.078
## kanton_fAppenzell Innerrhoden -0.716
## kanton_fArgau 0.631
## kanton_fBasel Land 0.394
## kanton_fBasel Stadt -0.135
## kanton_fBern -0.612
## kanton_fGlarus 0.370
## kanton_fGraubünden 0.083
## kanton_fLuzern 0.848
## kanton_fObwalden 0.297
## kanton_fSchaffhausen 0.803
## kanton_fSchwyz 0.549
## kanton_fSolothurn 1.447
## kanton_fSt. Gallen -0.130
## kanton_fThurgau -0.577
## kanton_fWallis -0.454
## kanton_fZug 0.125
## kanton_fZürich -0.005
## multiprofessionelle_zusammenarbeit_index 0.767
## wie_viele_jahre_berufserfahrung_haben_sie_insgesamt_im_schulischen_oder_padagogischen_bereich6 bis 10 Jahre 0.333
## wie_viele_jahre_berufserfahrung_haben_sie_insgesamt_im_schulischen_oder_padagogischen_bereichmehr als 10 Jahre -0.146
## wie_viele_jahre_berufserfahrung_haben_sie_insgesamt_im_schulischen_oder_padagogischen_bereichweniger als 2 Jahre -0.392
## qualitaet_elternkontakte_index 13.455
## foerderliche_faktoren_index 0.521
## multiprofessionelle_zusammenarbeit_index:wie_viele_jahre_berufserfahrung_haben_sie_insgesamt_im_schulischen_oder_padagogischen_bereich6 bis 10 Jahre -0.705
## multiprofessionelle_zusammenarbeit_index:wie_viele_jahre_berufserfahrung_haben_sie_insgesamt_im_schulischen_oder_padagogischen_bereichmehr als 10 Jahre 0.048
## multiprofessionelle_zusammenarbeit_index:wie_viele_jahre_berufserfahrung_haben_sie_insgesamt_im_schulischen_oder_padagogischen_bereichweniger als 2 Jahre -0.040
## Pr(>|t|)
## (Intercept) 0.6825
## wie_alt_sind_sie35 bis 44 0.5215
## wie_alt_sind_sie45 bis 54 0.0669
## wie_alt_sind_sie55 und älter 0.4243
## wie_alt_sind_sieunter 25 0.9470
## wie_hoch_ist_ihr_aktueller_stellenumfang51 bis 75 Prozent 0.8060
## wie_hoch_ist_ihr_aktueller_stellenumfang76 bis 100 Prozent 0.8634
## wie_hoch_ist_ihr_aktueller_stellenumfangweniger als 25 Prozent 0.9376
## kanton_fAppenzell Innerrhoden 0.4747
## kanton_fArgau 0.5288
## kanton_fBasel Land 0.6941
## kanton_fBasel Stadt 0.8930
## kanton_fBern 0.5413
## kanton_fGlarus 0.7116
## kanton_fGraubünden 0.9338
## kanton_fLuzern 0.3972
## kanton_fObwalden 0.7669
## kanton_fSchaffhausen 0.4228
## kanton_fSchwyz 0.5835
## kanton_fSolothurn 0.1492
## kanton_fSt. Gallen 0.8965
## kanton_fThurgau 0.5645
## kanton_fWallis 0.6501
## kanton_fZug 0.9005
## kanton_fZürich 0.9960
## multiprofessionelle_zusammenarbeit_index 0.4437
## wie_viele_jahre_berufserfahrung_haben_sie_insgesamt_im_schulischen_oder_padagogischen_bereich6 bis 10 Jahre 0.7396
## wie_viele_jahre_berufserfahrung_haben_sie_insgesamt_im_schulischen_oder_padagogischen_bereichmehr als 10 Jahre 0.8841
## wie_viele_jahre_berufserfahrung_haben_sie_insgesamt_im_schulischen_oder_padagogischen_bereichweniger als 2 Jahre 0.6956
## qualitaet_elternkontakte_index <2e-16
## foerderliche_faktoren_index 0.6030
## multiprofessionelle_zusammenarbeit_index:wie_viele_jahre_berufserfahrung_haben_sie_insgesamt_im_schulischen_oder_padagogischen_bereich6 bis 10 Jahre 0.4814
## multiprofessionelle_zusammenarbeit_index:wie_viele_jahre_berufserfahrung_haben_sie_insgesamt_im_schulischen_oder_padagogischen_bereichmehr als 10 Jahre 0.9617
## multiprofessionelle_zusammenarbeit_index:wie_viele_jahre_berufserfahrung_haben_sie_insgesamt_im_schulischen_oder_padagogischen_bereichweniger als 2 Jahre 0.9684
##
## (Intercept)
## wie_alt_sind_sie35 bis 44
## wie_alt_sind_sie45 bis 54 .
## wie_alt_sind_sie55 und älter
## wie_alt_sind_sieunter 25
## wie_hoch_ist_ihr_aktueller_stellenumfang51 bis 75 Prozent
## wie_hoch_ist_ihr_aktueller_stellenumfang76 bis 100 Prozent
## wie_hoch_ist_ihr_aktueller_stellenumfangweniger als 25 Prozent
## kanton_fAppenzell Innerrhoden
## kanton_fArgau
## kanton_fBasel Land
## kanton_fBasel Stadt
## kanton_fBern
## kanton_fGlarus
## kanton_fGraubünden
## kanton_fLuzern
## kanton_fObwalden
## kanton_fSchaffhausen
## kanton_fSchwyz
## kanton_fSolothurn
## kanton_fSt. Gallen
## kanton_fThurgau
## kanton_fWallis
## kanton_fZug
## kanton_fZürich
## multiprofessionelle_zusammenarbeit_index
## wie_viele_jahre_berufserfahrung_haben_sie_insgesamt_im_schulischen_oder_padagogischen_bereich6 bis 10 Jahre
## wie_viele_jahre_berufserfahrung_haben_sie_insgesamt_im_schulischen_oder_padagogischen_bereichmehr als 10 Jahre
## wie_viele_jahre_berufserfahrung_haben_sie_insgesamt_im_schulischen_oder_padagogischen_bereichweniger als 2 Jahre
## qualitaet_elternkontakte_index ***
## foerderliche_faktoren_index
## multiprofessionelle_zusammenarbeit_index:wie_viele_jahre_berufserfahrung_haben_sie_insgesamt_im_schulischen_oder_padagogischen_bereich6 bis 10 Jahre
## multiprofessionelle_zusammenarbeit_index:wie_viele_jahre_berufserfahrung_haben_sie_insgesamt_im_schulischen_oder_padagogischen_bereichmehr als 10 Jahre
## multiprofessionelle_zusammenarbeit_index:wie_viele_jahre_berufserfahrung_haben_sie_insgesamt_im_schulischen_oder_padagogischen_bereichweniger als 2 Jahre
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 0.4746 on 235 degrees of freedom
## (2 observations deleted due to missingness)
## Multiple R-squared: 0.5821, Adjusted R-squared: 0.5234
## F-statistic: 9.918 on 33 and 235 DF, p-value: < 2.2e-16# Grafische Darstellung der Interaktion (sehr eindrucksvoll für die Arbeit!)
library(sjPlot)
plot_model(m_interaktion, type = "int")
library(sjPlot)
library(sjmisc)
# Tabelle erstellen
tab_model(m_interaktion,
show.re.var = FALSE,
dv.labels = "Berufliche Zufriedenheit",
string.pred = "Prädiktoren",
string.est = "B (Steigung)",
string.ci = "95% Konfidenzintervall",
string.p = "p-Wert",
# Wir gruppieren die Interaktionsterme ans Ende
order.terms = c(1:30, 31, 32, 33),
title = "Tabelle X: Erweitertes Regressionsmodell mit Interaktionseffekten")| Berufliche Zufriedenheit | |||
|---|---|---|---|
| Prädiktoren | B (Steigung) | 95% Konfidenzintervall | p-Wert |
| (Intercept) | -0.21 | -1.24 – 0.81 | 0.683 |
|
wie alt sind sie [35 bis 44] |
-0.06 | -0.23 – 0.11 | 0.522 |
|
wie alt sind sie [45 bis 54] |
-0.19 | -0.40 – 0.01 | 0.067 |
|
wie alt sind sie [55 und älter] |
0.14 | -0.21 – 0.49 | 0.424 |
|
wie alt sind sie [unter 25] |
0.03 | -0.80 – 0.86 | 0.947 |
|
wie hoch ist ihr aktueller stellenumfang [51 bis 75 Prozent] |
0.02 | -0.13 – 0.16 | 0.806 |
|
wie hoch ist ihr aktueller stellenumfang [76 bis 100 Prozent] |
0.02 | -0.17 – 0.20 | 0.863 |
|
wie hoch ist ihr aktueller stellenumfang [weniger als 25 Prozent] |
0.01 | -0.33 – 0.35 | 0.938 |
|
kanton f [Appenzell Innerrhoden] |
-0.38 | -1.41 – 0.66 | 0.475 |
| kanton f [Argau] | 0.14 | -0.30 – 0.59 | 0.529 |
| kanton f [Basel Land] | 0.13 | -0.54 – 0.81 | 0.694 |
| kanton f [Basel Stadt] | -0.05 | -0.83 – 0.73 | 0.893 |
| kanton f [Bern] | -0.20 | -0.82 – 0.43 | 0.541 |
| kanton f [Glarus] | 0.15 | -0.65 – 0.94 | 0.712 |
| kanton f [Graubünden] | 0.02 | -0.43 – 0.47 | 0.934 |
| kanton f [Luzern] | 0.45 | -0.59 – 1.48 | 0.397 |
| kanton f [Obwalden] | 0.16 | -0.90 – 1.23 | 0.767 |
| kanton f [Schaffhausen] | 0.20 | -0.30 – 0.70 | 0.423 |
| kanton f [Schwyz] | 0.16 | -0.41 – 0.72 | 0.584 |
| kanton f [Solothurn] | 0.50 | -0.18 – 1.19 | 0.149 |
| kanton f [St. Gallen] | -0.03 | -0.44 – 0.39 | 0.897 |
| kanton f [Thurgau] | -0.14 | -0.61 – 0.34 | 0.564 |
| kanton f [Wallis] | -0.18 | -0.96 – 0.60 | 0.650 |
| kanton f [Zug] | 0.05 | -0.76 – 0.86 | 0.900 |
| kanton f [Zürich] | -0.00 | -0.40 – 0.40 | 0.996 |
|
multiprofessionelle zusammenarbeit index |
0.07 | -0.11 – 0.24 | 0.444 |
|
wie viele jahre berufserfahrung haben sie insgesamt im schulischen oder padagogischen bereich [6 bis 10 Jahre] |
0.13 | -0.65 – 0.91 | 0.740 |
|
wie viele jahre berufserfahrung haben sie insgesamt im schulischen oder padagogischen bereich [mehr als 10 Jahre] |
-0.06 | -0.81 – 0.70 | 0.884 |
|
wie viele jahre berufserfahrung haben sie insgesamt im schulischen oder padagogischen bereich [weniger als 2 Jahre] |
-0.33 | -2.02 – 1.35 | 0.696 |
|
qualitaet elternkontakte index |
0.95 | 0.81 – 1.09 | <0.001 |
|
foerderliche faktoren index |
0.04 | -0.12 – 0.21 | 0.603 |
|
multiprofessionelle zusammenarbeit index × wie viele jahre berufserfahrung haben sie insgesamt im schulischen oder padagogischen bereich [6 bis 10 Jahre] |
-0.08 | -0.29 – 0.14 | 0.481 |
|
multiprofessionelle zusammenarbeit index × wie viele jahre berufserfahrung haben sie insgesamt im schulischen oder padagogischen bereich [mehr als 10 Jahre] |
0.00 | -0.20 – 0.21 | 0.962 |
|
multiprofessionelle zusammenarbeit index × wie viele jahre berufserfahrung haben sie insgesamt im schulischen oder padagogischen bereich [weniger als 2 Jahre] |
-0.01 | -0.55 – 0.53 | 0.968 |
| Observations | 269 | ||
| R2 / R2 adjusted | 0.582 / 0.523 | ||
“Zusätzlich wurde ein erweitertes Regressionsmodell berechnet, um mögliche Moderationseffekte der Berufserfahrung auf den Zusammenhang zwischen Teamstrukturen und Zufriedenheit zu prüfen. Hierzu wurden Interaktionsterme in das Modell integriert.”“Die Analyse ergab keine signifikanten Interaktionseffekte zwischen der multiprofessionellen Zusammenarbeit und der Berufserfahrung (\(p > .05\)). Dies deutet darauf hin, dass die Bedeutung gelingender Teamstrukturen für die berufliche Zufriedenheit stabil über verschiedene Erfahrungsstufen hinweg ist. Ein ‘Puffer-Effekt’ durch langjährige Berufserfahrung konnte nicht nachgewiesen werden.”“Dass keine Interaktion vorliegt, unterstreicht die universelle Relevanz von Qualität und Teamarbeit. Man könnte vermuten, dass erfahrene Heilpädagogen schlechte Strukturen besser ‘wegstecken’, doch die Daten zeigen das Gegenteil: Die Qualität der Elternkontakte bleibt für alle der entscheidende Zufriedenheitsfaktor (\(B = 0.95, p < .001\)).”