Validitätsbefunde zum Bochumer Inventar zur berufsbezogenen Persönlichkeitsbeschreibung (BIP)
Validity findings on the business-focused inventory of personality (BIP)
- Das Bochumer Inventar zur berufsbezogenen Persönlichkeitsbeschreibung (BIP) erfasst berufsbezogene Persönlichkeitsmerkmale und kann in linearen Regressionen verschiedene Maße subjektiven und objektiven Berufserfolgs aufklären. Um zusätzliche Nachweise für die Kriteriumsvalidität zu erbringen, werden in der vorliegenden Arbeit Cluster- und Klassifikationsverfahren verwendet. Mithilfe von k-Means-Clusteranalysen können typische Persönlichkeitsstrukturen identifiziert werden: Personen, die sich durch Flexibilität und Gestaltungsmotivation auszeichnen, weisen einen bedeutsamen Zusammenhang zu höheren beruflichen Entgelten auf, während solche, die durch emotionale Instabilität und geringe Durchsetzungsstärke geprägt sind, häufig ein niedriges Entgelt erzielen. Klassische und neuere Klassifikationsverfahren (logistische Regressionen bzw. Random Forests) besitzen substantielle Trefferquoten in der Identifikation von Mitarbeitenden als Fach- oder Führungskraft. Die Ergebnisse sind als mittlere bis große Effekte einzustufen und liefern damit einen Nachweis über die Relevanz der Persönlichkeit für beruflichen Erfolg.
- The Business-Focused Inventory of Personality (BIP) measures job-related personality traits. It is able to explain variance in various measures of subjective and objective occupational success by means of linear regressions. In this paper, we used cluster and classification analyses to provide additional evidence for the criterion validity. Typical personality structures can be identified by k-means cluster analyses: Persons characterized by flexibility and power motivation receive higher wages than those characterized by emotional instability and low assertiveness, with a medium-high probability. Classical and newer classification methods (e. g., logistic regressions or random forests, respectively) have a significantly higher hit rate than random probability in identifying employees as specialists or managers using the BIP traits. The results can be classified as medium-to-large effects and thus provide evidence of the relevance of personality for professional success.
Author: | Robin MerchelORCiDGND, Philip FriegGND, Rüdiger HossiepGND |
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URN: | urn:nbn:de:hbz:294-87803 |
DOI: | https://doi.org/10.1026/0932-4089/a000377 |
Parent Title (German): | Zeitschrift für Arbeits- und Organisationspsychologie |
Subtitle (German): | Vorhersage des Berufserfolgs durch klassische und neuere Validierungsmethoden |
Subtitle (English): | Prediction of job success by classical and newer validation methods |
Publisher: | Hogrefe |
Place of publication: | Göttingen |
Document Type: | Article |
Language: | German |
Date of Publication (online): | 2022/03/26 |
Date of first Publication: | 2021/11/08 |
Publishing Institution: | Ruhr-Universität Bochum, Universitätsbibliothek |
Tag: | Berufserfolg; Clusteranalyse; Klassifikation; Persönlichkeitsfragebogen BIP; Random Forests; classification; cluster analysis; occupational success; personality questionnaire |
Volume: | 66 |
Issue: | 2 |
First Page: | 87 |
Last Page: | 99 |
Institutes/Facilities: | Lehrstuhl für Industrial Sales and Service Engineering |
open_access (DINI-Set): | open_access |
faculties: | Fakultät für Psychologie |
Licence (English): | Creative Commons - CC BY-NC-ND 4.0 - Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International |