Teil 3: Wofür gibt es (am meisten) Geld?
Wie in Teil 2 gesehen gibt es eine ganze Reihe von Rahmenbedingungen, die das Gehalt eines Qualitäters beeinflussen kann. Da stellt sich dann nur noch die Frage, welches die entscheidenden Einflussgrößen sind: Sollte man eine höhere Position im Unternehmen anstreben? Nach Süddeutschland auswandern? Oder doch über eine Geschlechtsumwandlung nachdenken?
Mit einem SPM (statistischen Prozess-Modell) wird hier untersucht, welche Rahmenbedingungen einen echten (signifikanten) Effekt auf die Höhe des Qualitäter-Gehalts hat. Eine Erklärung dafür, was ein SPM ist und wie es funktioniert, findet Ihr im Tutorial. Das Prozessergebnis Y in der Gehalts-Umfrage ist übrigens das Gehalt. Es entsteht aus dem Zusammenspiel vieler Einflussgrößen, unter anderem der Rahmenbedingungen wie sie mit dem Fragebogen aufgenommen wurden.
Leider gibt es nicht genügend Antworten, um in diesem SPM auch das Gehalt der Qualitäter aus Österreich untersuchen zu können. Die folgenden Aussagen beziehen sich deshalb auf 106 Qualitäter aus Deutschland.
1. Suchen nach wichtigen Rahmenbedingungen (Einflussgrößen)
Zunächst wird das SPM mit allen möglicherweise relevanten Einflussgrößen aufgebaut. Dazu gehören:
- Bonus
- Auto
- sonstige Zusatzleistungen
- Bundesland-Kategorien BW, BY, NW, andere
- Nord-Süd-Bundesländer
- Ost-West-Bundesländer
- Geschlecht
- Alter
- Position
- Wochenstunden (Vertrag)
- Wochenstunden (real)
- Urlaubstage
- Personalverantwortung
- Budgetverantwortung
- Branche
- Anzahl Mitarbeiter
Bei der Bewertung, welche Einflussgrößen einen echten (signfikanten) Effekt auf die Zielgröße haben, wird der p-Wert als Kriterium verwendet. Wie diese Entscheidung genau funktioniert, findet Ihr im Tutorial.
| Einflussgröße | p-Wert | Echter Effekt auf Gehalt? |
|---|---|---|
| Bonus | 11,62% | nein |
| Auto | <0,01% | ja |
| sonstige Zusatzleistungen | 7,84% | nein |
| Bundesland (BW, BY, NW, andere) | 0,02% | ja |
| Nord-Süd-Bundesländer | 35,07% | nein |
| Ost-West-Bundesländer | 2,37% | ja |
| Geschlecht | 4,40% | ja |
| Alter | 1,54% | ja |
| Position | 4,00% | ja |
| Wochenstunden (Vertrag) | 1,47% | ja |
| Wochenstunden (real) | 11,09% | nein |
| Urlaubstage | 3,64% | ja |
| Personalverantwortung | 51,64% | nein |
| Budgetverantwortung | 65,85% | nein |
| Branche | 31,00% | nein |
| Anzahl Mitarbeiter | 2,35% | ja |
Für die Gehalts-Umfrage wird von einem echten Effekt ausgegangen, wenn der p-Wert der Einflussgröße kleiner als 5% ist. (α wurde auf 5% festgesetzt.)
Überraschenderweise gibt es also weder ein echtes Nord-Süd-Gefälle in den Gehältern noch ein höheres Gehalt durch die Übernahme von Personal- und/oder Budget-Verantwortung.
Die Einflussgrößen mit einem echten Effekt auf die Höhe des Gehalts werden in einem zweiten SPM näher untersucht.
2. Beschreibung des Einflusses durch die wichtigen Rahmenbedingungen
Damit kein unnötiger Ballast in Form einer langen Liste von Einflussgrößen getragen werden muss, werden die nicht-signifikanten Einflussgrößen aus dem SPM entfernt und anschließend ein neues (reduziertes) SPM berechnet.
Die berücksichtigten Einflussgrößen im zweiten SPM sind:
- Auto
- Bundesland-Kategorien BW, BY, NW, andere
- Ost-West-Bundesländer
- Geschlecht
- Alter
- Position
- Wochenstunden (Vertrag)
- Urlaubstage
- Anzahl Mitarbeiter
Im zweiten SPM haben alle Einflussgrößen bis auf die Anzahl Urlaubstage einen echten Effekt auf das Gehalt. Daher wird im endgültigen SPM noch die Anzahl Urlaubstage aus der Modellierung ausgeschlossen.
3. Endgültiges SPM
Echte Effekte auf das Gehalt
| Einflussgröße | p-Wert | Echter Effekt auf Gehalt? |
|---|---|---|
| Auto | <0,01% | ja |
| Bundesland (BW, BY, NW, andere) | <0,01% | ja |
| Ost-West-Bundesländer | 2,86% | ja |
| Geschlecht | 3,30% | ja |
| Alter | 0,61% | ja |
| Position | 1,04% | ja |
| Wochenstunden (Vertrag) | 1,30% | ja |
| Anzahl Mitarbeiter | 1,25% | ja |
Die p-Werte verändern sich, wenn Einflussgrößen aus dem SPM entfernt werden, da die zur Verfügung stehende Information anders ausgenutzt wird.
Qualität des SPMs
Die Qualität eines SPMs lässt sich an zwei Kriterien festmachen (vgl. Tutorial):
- Der Erklärungsgrad (synonym: Anpassungsgüte, Bestimmtheitsmaß) R2 ist hoch.
- Der nicht-erklärte Rest (Residuen) ist klein und normalverteilt.
Der Erklärungsgrad des endgültigen SPMs ist mit 63% akzeptabel. Da das Gehalt durch deutlich mehr Rahmenbedingungen beeinflusst wird als in der hier durchgeführten Befragung erfasst werden konnte, sind 63% ausreichend. (In technischen Prozessen sollten es 80% sein, wenn das Mess-System halbwegs zuverlässige Werte liefert.)
Die Residuen sehen im Wahrscheinlichkeitsnetz und Histogramm normalverteilt aus.
Der Anderson-Darling-Test auf Normalverteilung liefert einen p-Wert von 7,1%. Damit wird die Annahme der Normalverteilung mit mehr als 5% gestützt, d. h. die Residuen sind normalverteilt und erfüllen damit eine der Anforderungen an ein gutes SPM.
Wegen der nicht ganz optimalen Anpassungsgüte (s. o.) ist die Rest-Unsicherheit des Modells relativ hoch (S=11.580). Aus dem SPM können daher Tendenzen abgeleitet werden. Wie hoch das Gehalt im Einzelfall ist, lässt sich aber nicht exakt vorhersagen.
In der Grafik "Modell-Reste vs. Modell-Schätzung" sind die Residuen von jedem Fragebogen (der nicht-erklärte Rest) den Werten gegenübergestellt, die mit dem endgültigen SPM für diesen Fragebogen geschätzt (berechnet) wurden.
Weder in dieser Grafik noch in der folgenden Grafik (Modell-Reste vs. Fragebogennummer) zeigen sich auffällige Strukturen.
Damit erfüllt das endgültige SPM zwei weitere Anforderungen an ein qualitativ hochwertiges Modell.
Wie wirken sich die Rahmenbedingungen auf das Gehalt aus?
So viel Text bevor es wirklich spannend wird! Muss das denn sein? Ja. Denn diese Auswertung ist eins von vielen Beispielen dafür, dass man mit Statistik auch haltbare Aussagen treffen kann. Genau dafür sollte zuerst geprüft werden, ob die Daten aussagekräftig genug sind um dann im zweiten Schritt die Ergebnisse zu interpretieren.
Die nachfolgende Tabelle zeigt die Auswirkungen durch die Rahmenbedingungen bei den Einflussgrößen im endgültigen SPM:
| Einflussgröße | Vergleich/Veränderung | Auswirkung auf das Gehalt |
|---|---|---|
| Grundgehalt | konstant | 69.357 Euro |
| Auto | ja (im Vergleich zu nein) | +12.637 Euro |
| Bundesland (BW, BY, NW, andere) | BW (im Vergleich zu "anderen Bundesländern") | +6.333 Euro |
| BY (im Vergleich zu "anderen Bundesländern") | +13.311 Euro | |
| NW (im Vergleich zu "anderen Bundesländern") | -4.641 Euro | |
| Ost-West-Bundesländer | Ost (im Vergleich zu West) | -10.014 Euro |
| Geschlecht | männlich (im Vergleich zu weiblich) | +4.582 Euro |
| Alter | je Jahr | +584 Euro |
| Position | Gruppenleiter (im Vergleich zu Abteilungsleiter) | -11.939 Euro |
| Sachbearbeiter (im Vergleich zu Abteilungsleiter) | -15.085 Euro | |
| andere Position (im Vergleich zu Abteilungsleiter) | -5.039 Euro | |
| Wochenstunden (Vertrag) | je Wochenstunde | -878 Euro |
| Anzahl Mitarbeiter | 1-10 (im Vergleich zu >10.000) | -18.083 Euro |
| 11-50 (im Vergleich zu >10.000) | -14.549 Euro | |
| 51-200 (im Vergleich zu >10.000) | -8.996 Euro | |
| 201-500 (im Vergleich zu >10.000) | -13.212 Euro | |
| 501-1.000 (im Vergleich zu >10.000) | -6.880 Euro | |
| 1.001-5.000 (im Vergleich zu >10.000) | -6.698 Euro | |
| 5.000-10.000 (im Vergleich zu >10.000) | +7.906 Euro |
Vom Grundgehalt (69.357 Euro) werden je nach Rahmenbedingungen die Zahlen in der letzten Spalte addiert oder subtrahiert.
Ein Rechen-Beispiel:
Ein Qualitäter ohne Auto (Firmenwagen) in Bayern (BY), männlich, 35 Jahre, Gruppenleiter,
Gehalt
= Grundgehalt (69.357)
+ Auto (nein= 0)
+ Bundesland (BY= +13.311)
+ Geschlecht (männlich= +4.582)
+ Alter (35 x 584)
+ Position (Gruppenleiter= -11.939)
+ vertragliche Wochenstunden (38,5 x -878)
+ Anzahl Mitarbeiter (201-500= -13.212)
= 69.357 + 0 + 13.311 + 4.582 + 13.440 - 11.939 - 33.803 - 13.212
= 41.736 Euro
Ob Du mit Deinem Gehalt zu den Angaben aus den Fragebögen passt, kannst Du im Online-Gehaltsrechner für Qualitäter nachschauen. Der Rechner verwendet die Zahlen aus dem endgültigen SPM.
Moment mal: Mehr Wochenstunden = weniger Gehalt?!
Ja, dieser Zusammenhang existiert in der Umfrage tatsächlich. Vermutlich liegen da noch andere Faktoren hinter die nicht erfragt wurden, z. B. Tarifverträge.
Jede zusätzliche Wochenstunde verringert das Gehalt um 878 Euro / Brutto pro Jahr. Allerdings variiert die Anzahl der vertraglichen Wochenstunden nur relativ wenig (mit einigen Ausnahmen bei den Teilzeitverträgen, vgl. Wochenstunden). Insofern reichen diese Daten eben nur aus, den negativen Effekt durch eine höhere Anzahl Wochenstunden anzugeben.
Vielleicht ist es auch tatsächlich so, dass es in den Firmen mit einer geringen Wochenstundenzahl einfach ein höheres Lohnniveau gibt und die anderen Firmen mit mehr Wochenstunden auch eher im niedrigeren Lohnsektor anzusiedeln sind. Das halte ich für durchaus plausibel, auch wenn es auf den ersten Blick seltsam erscheint.
Fazit
Wer auf der Suche nach einen neuen Herausforderung ist und dabei ein hohes Gehalt für die Qualitäter-Arbeit bekommen möchte, sollte:
- sich bevorzugt in Bayern oder Baden-Württemberg umschauen (wenn das nicht geht, alternativ ein anderes Bundesland in Westdeutschland)
- auf einem Firmenwagen bestehen
- sich auf die Position eines Abteilungsleiters bewerben
- in einer Firma mit 5.000-10.000 Mitarbeitern
- und einem Arbeitsvertrag mit möglichst wenig Wochenstunden
Günstig wäre außerdem ein XY-Chromosomensatz und ein relativ hohes Alter (>50 Jahre). Das lässt sich nur nicht direkt beeinflussen ;)
Viel Spaß mit den Ergebnissen & bei den (neuen) Gehaltsverhandlungen! Zum Online-Gehaltsrechner für Qualitäter
Danke an alle, die bei dieser Umfrage mitgemacht haben!