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Anonymität bei der Auswertung von Mitarbeiterbefragungen

18.07.2018

Anonymität als Grundvoraussetzung jeder Mitarbeiterbefragung

 

Anonymität ist das A und O einer jeden Mitarbeiterbefragung – das ist allseits bekannt. Wer befürchtet, dass die Angaben auf die eigene Person zurückgeführt werden können, wird nicht die volle Wahrheit sagen und die Ergebnisse sind automatisch verzerrt.

Im Laufe eines Projekts gibt es viele Prozessschritte, in denen ein besonderes Augenmerk auf die Anonymität jedes Mitarbeiters gelegt werden muss. In diesem Blogbeitrag gehen wir näher auf die Auswertung ein.

 

Anonymität bei der Auswertung einer Mitarbeiterbefragung

 

Auswertungen einer Mitarbeiterbefragung können unterschiedlich ausfallen, beispielsweise in Form eines klassischen Rohdatensatzes, eines Tabellenbandes, erster statistisch aufbereiteter Ergebnisse, oder eines Berichts. Bei jeder Auswertung muss strikt darauf geachtet werden, dass eine zuvor vereinbarte Auswertungsschwelle nicht unterschritten wird. Dies gilt auch für Gruppen, die aus der Kombination verschiedener Merkmale bestehen. Liegen beispielsweise zu wenige Beobachtungen für Frauen aus der Marketingabteilung vor, so darf nach dieser Gruppe nicht ausgewertet werden. Auch wenn die Gruppen der Frauen und Mitarbeiter im Marketing für sich genommen genug Beobachtungen aufweisen. Solche Fälle verbergen sich besonders häufig in den Rohdaten, weshalb hierauf ein besonderes Augenmerk gelegt werden muss.

 

Die Auswertungsschwelle kann individuell mit dem Kunden festgelegt werden, sollte allerdings nicht zu gering ausfallen. Rogator empfiehlt eine Schwelle von 5 Teilnehmern. Das heißt, sobald eine auszuwertende Gruppe weniger als 5 Teilnehmer umfasst, darf diese nicht ausgewiesen und die Ergebnisse somit auch nicht dem Kunden zurückgespielt werden.

Soll dennoch eine Auswertung vorgenommen werden, müssen Gruppen zusammengefasst werden, um auf die benötigte Anzahl Teilnehmer zu gelangen. Hier liegt es in der Verantwortung des Dienstleisters diese Schwelle strikt einzuhalten, sodass die Mitarbeiter geschützt sind.

 

Neben der „einfachen“ Auswertungsschwelle muss auch die sog. Differenzprüfung berücksichtigt werden.

 

Differenzprüfung als besonderer Fall der Anonymität

Das Prinzip der Differenzprüfung lässt sich am besten anhand eines Beispiels verdeutlichen.

Angenommen, ein Unternehmen besteht aus zwei Abteilungen, A und B mit folgenden Ergebnissen einer Mitarbeiterbefragung:

 

Anzahl Teilnehmer Mittelwert
ges. Unternehmen 11 3,5
Abteilung A 7 2,3
Abteilung B 4 ?

 

Aufgrund einer Anonymitätsschwelle von 5 darf der Mittelwert für Abteilung B nicht ausgewiesen werden. Sind allerdings alle übrigen Zahlen aus Abteilung A und dem gesamten Unternehmen veröffentlicht, lässt sich der Mittelwert für Abteilung B errechnen: 5,6 (in diesem Beispiel: x=(11*3,5-7*2,3)/4). Die Anonymität dieser zu kleinen Gruppe ist somit nicht gewährleistet.

Dies lässt sich verhindern, indem entweder der Bericht für Abteilung A nicht an den Kunden geliefert wird, oder Abteilung A und B gemeinsam ausgewertet werden.

Dieses Beispiel zeigt, dass durch den Vergleich zweier Gruppen ganz einfach auf eine dritte zurück geschlossen werden kann. Allgemein wird dieser Vergleich Differenzprüfung genannt. Bei der Auswertung einer Mitarbeiterbefragung tritt dieses Problem häufig auf und der Dienstleister muss jede einzelne Möglichkeit erkennen und die Ergebnislieferung so anlegen, dass die Differenzprüfung zu keiner Verletzung der Anonymität führt.

 

Besonders komplex wird es, wenn verschiedene Formen der Auswertung geliefert werden.

 

Fazit:

Die Auswertung einer Mitarbeiterbefragung bietet viele Tücken, durch welche die Anonymität der Teilnehmer verletzt werden kann. Insbesondere auf die Differenzprüfung ist hierbei achtzugeben. Ein gewiefter Leser kann sich sonst dies zunutze machen und auf zu kleine Gruppen zurückschließen. Es liegt in der Verantwortung des Dienstleisters dies zu verhindern und die Ergebnislieferung so anzupassen, dass jeder einzelne Mitarbeiter geschützt ist. Durch unsere langjährige Erfahrung im Bereich der Datenanalyse und durch bewährte Mechanismen und Verfahren, stellen wir bei der Rogator AG sicher, dass zu keinem Zeitpunkt Rückschlüsse auf einzelne Mitarbeiter möglich sind und der Datenschutz gewährleistet ist.

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