Full text: Die Antrittswahrscheinlichkeit zur Lehrabschlussprüfung

Situation von Wiener Lehrlingen im letzten Ausbildungsjahr 
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Wahrscheinlichkeit angeben nicht zur LAP anzutreten. Der Berufsschulerfolg ist 
ebenso ein entscheidender Indikator für die Antrittswahrscheinlichkeit wie die 
Selbstwirksamkeitserwartung. Vorrangig bestimmend für die Antrittswahrschein-
lichkeit sind demnach Dimensionen, die sich auf den normativen Wert der LAP 
beziehen. Der Einfluss des Berufsschulerfolgs könnte als Hinweis für die Leis-
tungsfähigkeit der Lehrlinge interpretiert werden. Damit zusammenhängend wäre 
denkbar, dass Lehrlinge die Prüfungssituation bei der LAP vorrangig mit berufs-
schulähnlichen Prüfungssettings assoziieren. 
Insgesamt geben Lehrlinge in Wien etwas weniger häufig an, zur LAP antreten zu 
wollen. Gleichzeitig zeigen sich in Wien stärkere Polarisierungen zwischen der  
Gruppe der Antretenden und der Nicht-Antretenden bezüglich ausbildungsrelevan-
ter Dimensionen. 
V. 3 Subjektive Stellenwert der LAP als entscheidendes Antrittsmotiv 
Um das oben vorgestellte Hypothesenmodell zur Erklärung der subjektiven LAP-
Antrittswahrscheinlichkeit zu überprüfen, wurde das logistische Regressionsver-
fahren eingesetzt18. Das Verfahren erlaubt die gegenseitige Kontrolle aller ins 
Modell einbezogene Variablen, d.h. der Einfluss von Drittvariablen kann kontrol-
liert (auspartialisiert) werden. 
 
Lesehilfe 
Die Interpretation der Koeffizienten ist etwas schwieriger als bei der linearen 
Regression. Häufig werden die Effektkoeffizienten (eKoeffizient i) als Größe für den 
Effekt angegeben. Der Effektkoeffizient gibt die Änderung des Wahrscheinlich-
keitsverhältnisses (Odds) an, wenn sich die zugehörige Variable um eine Einheit 
ändert. Ein Effektkoeffizient von kleiner 1 zeigt einen negativen Einfluss und ein 
Wert größer 1 einen positiven Einfluss auf das Wahrscheinlichkeitsverhältnis an. 
Ein Effektkoeffizient von 1 bedeutet keinen Einfluss. 
Beispiel: Effektkoeffizient nimmt Wert 1.5 an. 
Wenn sich die Variable des zugehörigen Effektkoeffizienten um eine Einheit än-
dert, dann ändert sich die Eintrittswahrscheinlichkeit der abhängigen Variable um 
das 1.5-fache. 
 
In Tabelle 5 sind die geschätzten Effektkoeffizienten des Modells (Abbildung 9) 
zur Erklärung der subjektiven LAP-Antrittswahrscheinlichkeit dargestellt. Die Er-
gebnisse der vorliegenden Regressionsanalyse bestätigen die vorher dargestellten 
bivariaten Zusammenhänge größtenteils. 
Den statistisch stärksten Effekt übt der Index „Stellenwert LAP“ mit einem Effekt-
koeffizienten von 0,67 aus: Bei einer Erhöhung des Index „Stellenwert LAP“ um 
eine Einheit, verringert sich die angegebene subjektive Wahrscheinlichkeit eines 
Nicht-Antrittes zur LAP um den Faktor 0,67. Je höher der persönliche Stellenwert 
der LAP für die Lehrlinge ist, desto öfter geben sie an, zur LAP anzutreten. Einen 
geringeren, aber noch statistisch signifikanten Effekt, übt der Index „Stellenwert 
LAP Betrieb“ aus. Je höher der Stellenwert der LAP für den Betrieb ist, desto eher 
geben die Lehrlinge an, zur LAP anzutreten. 
Des Weiteren hat der Index „Erfolg Berufsschule“ einen statistisch ablesbaren 
Effekt auf die subjektive Antrittswahrscheinlichkeit. Je besser die Lehrlinge ihren 
Lernerfolg in der Berufsschule einschätzen, desto eher geben sie an, zur LAP an-
treten zu wollen. 
                                              
18 Die Anwendung des linearen Regressionsverfahrens war aufgrund unzureichender Voraussetzung 
(abhängige Variable Antrittswahrscheinlichkeit LAP hat dichotome Ausprägung) nicht möglich.
        

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