DOSIMIRROR ermöglicht es, die Zusammenhänge zwischen Belastungen und Ressourcen auf der einen Seite und Empfinden und Beschwerden auf der anderen Seite zu untersuchen.

Hierzu wird die sogenannte Korrelation berechnet. Das ist ein statistisches Maß dafür, wie eng die Übereinstimmung zwischen zwei Kurvenläufen ist.

Wenn die Korrelation hoch ist, dann bedeutet das, dass es einen engen Zusammenhang zwischen der einen und der anderen Frage gibt. In dem Beispiel oben gibt es einen engen Zusammenhang zwischen der Bewegung und der Zufriedenheit: Immer, wann man sich viel bewegt hat, ist man zufriedener. Immer, wenn man sich wenig bewegt hat, wird man unzufrieden.

Technisch werden die Zusammenhänge zwischen den Bedingungen (Zeitdruck, Organisation, Führung usw.) und dem Erleben (Stressempfinden, Zufriedenheit usw.) berechnet. Die folgende Tabelle zeigt alle Wirkungen, die in der Software ausgewertet werden.

Dies ist selbstverständlich eine Vereinfachung, die aber bewusst zur Komplexitätsreduktion (siehe auch den entsprechenden Abschnitt auf dieser Seite) durchgeführt wurde:

  1. Es gibt auch Korrelationen innerhalb der Variablengruppen, also zwischen Ressourcen/Belastungen und Empfinden/Beschwerden. Z.B. ist es gut denkbar, dass man unter Zeitdruck auch häufiger Probleme mit Kunden hat oder Unzufriedenheit mit Schmerzen einhergeht.
  2. Es ist denkbar, dass die Korrelationen umgekehrt interpretiert werden müssen. Z.B. kann es ein, dass der Zeitdruck Stressempfinden verursacht. Es kann aber auch sein, dass ein gestresster Mitarbeiter mehr Fehler macht und dadurch in Zeitdruck kommt.

Wir haben uns bei der Entwicklung der Software dafür entschieden, die Dinge nicht zu kompliziert zu machen, um dem Nutzer ein möglichst intuitiv verständliches Tool an die Hand zu geben und daher auf diese Auswertungen bzw. Interpretationen verzichtet. Der Coach kann diese Details mit dem User besprechen, die App selbst soll maximal selbsterklärend sein.

Eine Korrelation hat Werte von +1 (perfekte positive Übereinstimmung) bis -1 (perfekte negative Übereinstimmung). Ein Beispiel für eine hohe positive Korrelation wäre z.B. folgender Verlauf:

Immer, wenn der Zeitdruck hoch ist, ist auch das Stressempfinden hoch, immer wenn der Zeitdruck sinkt, sinkt auch das Stressempfinden.

Es gibt aber auch negative Korrelationen. Diese besagen, dass der eine Wert steigt, wenn der andere fällt. Im Beispiel würde das Stressempfinden geringer werden, wenn der Zeitdruck steigt.

Dies wäre aber eher ungewöhnlich. Bedingt durch die Skala erwarten wir in DOSIMIRROR nur positive Korrelationen: Wenn etwas „Gutes“ passiert, sollte sich das Empfinden auch verbessern. Negative Korrelationen sind ein Indikator dafür, dass ein ungewöhnlicher Zusammenhang identifiziert wurde. Das kann aber in der Praxis sehr wohl vorkommen: Es gibt Menschen, die unter Stress aufblühen oder sich an Konflikten erfreuen.

In DOSIMIRROR wird explizit darauf hingewiesen, wenn ein solcher Zusammenhang vorliegt.

In DOSIMIRROR werten wir nur Zusammenhänge aus, die sich zwischen Indikatoren ergeben, die variieren. Dies tun wir, weil sich sonst Ergebnisse einstellen, die mathematisch richtig, aber inhaltlich uninterpretierbar sind. Wenn jemand z.B. nie Zeitdruck und nie Schmerzen hat, dann würde sich mathematisch daraus eine perfekte Korrelation ergeben, die DOSIMIRROR so interpretieren würde: Die hast nie Zeitdruck, deshalb hast du nie Schmerzen. Das ist inhaltlich natürlich unsinnig.

Wir schalten daher eine Berechnung vor, die testet, ob die Indikatoren variieren, d.h. ob die Kurven „rauf und runter gehen“. Nur wenn eine zufriedenstellende Variation erreicht wird, wird der Indikator in die Berechnungen einbezogen.