Situation von Wiener Lehrlingen im letzten Ausbildungsjahr öibf 31 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.