Im Rahmen von drei Teilstudien wurde mathematische Schülerleistung aus einer differentialpsychologischen Perspektive untersucht. Die hierfür verwendeten Daten stammten von 29.386 deutschen Neuntklässlern, die am Programme for International Student Assessment (PISA) im Jahr 2000 teilnahmen. In Studie 1 wurden ausgehend von Strukturtheorien kognitiver Fähigkeiten verschiedene Strukturmodelle mathematischer Schülerleistung konfirmatorisch geprüft. So wurde mathematische Schülerleistung in Form eines Nested-Faktormodell als additive Funktion einer mathematikspezifischen Fähigkeit (M´) und der allgemeinen kognitiven Fähigkeit (g) spezifiziert. Dieses Modell wies einen besseren Modellfit auf als das in der psychologischen Forschung dominierende Standardmodell. Für Letzteres wurde angenommen, dass Maße mathematischer Schülerleistung nur von einer generellen mathematischen Fähigkeit (M) beeinflusst werden. In Studie 2 wurden Schulformunterschiede mit konfirmatorischen Mehrgruppen-Faktormodellen untersucht. Schulformspezifische Mittelwertunterschiede in M waren im Standardmodell wesentlich stärker ausgeprägt als bei M´ im Nested-Faktormodell. Weiterhin wurde eine schulformspezifische Differenzierungshypothese für M´ untersucht. Entgegen der Erwartung konnte diese nur sehr eingeschränkt von den Daten gestützt werden. In Studie 3 wurde die Validität mathematischer Schülerleistung im Hinblick auf soziodemografische und motivationale Schülermerkmale sowie Schulnoten analysiert. Bei Verwendung des Nested-Faktormodells resultierte ein im Vergleich zum Standardmodell wesentlich differenzierteres Befundmuster. So waren Geschlechterunterschiede (zu Gunsten der Jungen) in M´ im Nested-Faktormodell deutlich stärker ausgeprägt als bei M im Standardmodell. Implikationen und Perspektiven der drei Teilstudien werden für die psychologische Forschung, die Lehr-Lernforschung, die Konzeption von Schülerleistungsstudien sowie für die pädagogische Praxis diskutiert. / Three studies investigated mathematics achievement from an individual differences perspective, using data from 29,386 German ninth graders who participated in the 2000 cycle of the OECD’s Programme for International Student Assessment (PISA). In study 1, different structural models of mathematics achievement were derived from structural theories of cognitive abilities, and tested empirically using confirmatory methods. In a nested-factor model, mathematics achievement was specified to be an additive function of specific mathematical ability (M´) and general cognitive ability (g). This model provided a better fit than the standard model that predominates in psychological research, which assumes that measures of mathematical achievement are only influenced by general mathematical ability (M). In study 2, differences between types of schools were analyzed using confirmatory multigroup factor analytic models. Mean differences in M in the standard model were much stronger than in M´ in the nested-factor model. A school-type-specific differentiation hypothesis for M´ was also investigated. Contrary to predictions, the data provided only limited support for this hypothesis. Study 3 analyzed the validity of mathematics achievement with respect to sociodemographic and motivational student characteristics and school grades. The nested-factor model yielded a much more differentiated pattern of results than the standard model. For example, gender differences (in favor of boys) were much more pronounced in M´ in the nested-factor model than in M in the standard model. The implications and future perspectives of studies 1 to 3 are discussed with respect to psychological and educational research, design of large-scale achievement studies, and educational practice.

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Die Zielstellung der Arbeit besteht darin zu untersuchen, in welchem Umfang Motivation und Opferbereitschaft eines Unternehmers auf die Leistungskraft des Unternehmens wirken, und inwieweit demographische Faktoren wie Geschlecht und Alter die persönlichen Ansichten des Unternehmers, dessen Motivation, dessen Opferbereitschaft und die Start-up-Hürden beeinflussen. Im Weiteren geht es darum, die Bedeutung des Unternehmertums für die Wirtschaft zu analysieren, vor allem in den fünf neuen Bundesländern und insbesondere in Sachsen. Untersuchungsergebnisse in Bezug auf Persönlichkeitsmerkmale des Unternehmers im Zusammenhang mit dem Erfolg des eigenen Unternehmens werden vorgestellt. Es werden Hypothesen über den Zusammenhang zwischen Motivation, Opferbereitschaft und den Unternehmenserfolg aufgestellt und mit Methoden der mathematischen Statistik beurteilt. Schließlich werden die wesentlichen Merkmale eines Unternehmers beschrieben. Um statistische Analysen durchzuführen und tragfähige Aussagen zu gewinnen, wurden zuerst Fragebögen am mehr als 100 neugegründete Unternehmen verschickt. Im Rücklauf kamen 102 Fragebögen in die engere Auswertung. Es wurden zwei Faktorenanalysen mit SPSS durchgeführt, wobei hier insgesamt 35 erfasste Merkmale (mit jeweils 5 Merkmalsausprägungen) zur Unternehmensgründung eingegangen sind und 7 Faktoren für die weitere Betrachtung ausgewählt wurden: - Grad der Unabhängigkeit - Priorität der Familie - Grad der Selbständigkeit - Politische Entscheidungsmotive - Priorität des Unternehmens - Konfliktpotential - Risiken im Lebensunterhalt Mithilfe des Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstests wurde abschließend der paarweise Zusammenhang jeweils zwischen einem der genannten 7 Faktoren und den zwei für die Zielgröße „Erfolg des Unternehmen“ ausgewählten Merkmale „Umsatzwachstum“ und „Kapitalrückfluss – Investition“ untersucht, um hier wesentliche Abhängigkeiten aufzudecken. / The purpose of this paper is to analyse the factors of successful entrepreneurship, whether or not age, sex or personal traits such as motivation and level of risk / sacrifice determine the outcome of business or if more external factors are the key drivers. Furthermore the research focusses on entrepreneurship in the New Laender, particularly Saxony, after the reunification and the importance for the economy in general. The research was done through interviews and mail-outs of questionnaires to more than 100 recently founded enterprises of which 102 replies were utilized in the final analyses. Hypotheses of potential correlation between personal traits and characteristics and success of business were analysed and tested using SPSS factor analyses. The SPSS analysis concentrated on 35 characteristics with 5 different values and an additional 7 factors: - Level of independence - Priority of family - Level of self-reliance - Political motivation in decision making - Priority of the business itself - Conflict potential - Level of risk taking Utilizing the ‚Chi-Square-Independence‘ - test further correlation analyses was performed to investigate the 7 factors and their individual relation / dependency with the two main characteristics Growth of Turnover and Return on Investment

In der Mobilitätsforschung entstand in den vergangenen Jahrzehnten eine breite Wissensbasis für das Verständnis von Verkehrsursachen und Zusammenhängen, die das Verkehrsverhalten determinieren. Mit der Entwicklung von Verkehrsmodellen lag das Forschungsinteresse zunächst primär bei Ökonomen und Ökonometrikern sowie Verkehrsingenieuren. Bald kamen andere Wissenschaftsbereiche wie die Psychologie oder die Geowissenschaften hinzu, welche sich in der Folge zunehmend mit dem Thema Mobilität befassten und die zur Erklärung des menschlichen Verhaltens ganz unterschiedliche Methoden und Maßstäbe nutzten. Heute versuchen zumeist handlungsorientierte Ansätze, auf Individualebene, Faktoren zu bestimmen, die Aufschluss über die Verhaltensvariabilität in der Bevölkerung geben und damit einen möglichst großen Beitrag zur Varianzaufklärung leisten. Werden Einflussfaktoren in geeigneter Weise identifiziert und quantifiziert, können Defizite und Chancen erkannt und das Verhalten steuernde Maßnahmen entworfen werden. Mit deren Hilfe wird ungewollten Entwicklungen entgegengesteuert. Junge Erwachsene stellen aufgrund ihrer sehr unterschiedlichen Phasen im Lebenszyklus, z. B. gerade anstehender oder abgeschlossener Ausbildung, Umzug in eine eigene Wohnung, Familiengründung, Neuorientierung in Arbeitsroutinen oder das Einleben in ein anderes Lebensumfeld einer fremden Stadt, intuitiv eine sehr heterogene Gruppe dar. Die Modellierung des Verhaltens ist für diese Altersgruppe besonders schwierig. Aus der Komplexität dieser Problemstellung heraus ist ersichtlich, dass fundierte Analysen zur Mobilität junger Erwachsener notwendig sind, um verkehrsplanerische Defizite aufzudecken und Chancen zu erkennen. Der methodische Schwerpunkt des Beitrages liegt auf der Bildung einer Typologie des Verkehrsverhaltens junger Erwachsener. Die verwendete Datengrundlage ist das „Deutsche Mobilitätspanel – MOP“. Dabei wird der Versuch unternommen, zunächst Variablen aller relevanten Dimensionen des handlungsorientierten, aktivitätsbasierten Verkehrsverhaltens zusammenzustellen und für eine entsprechende Analyse aufzubereiten. Im Anschluss werden geeignete und in den Sozialwissenschaften erprobte Verfahren zur Ähnlichkeitsmessung eingesetzt, um möglichst verhaltensähnliche Personen zu typologisieren. Im Weiteren finden konfirmatorische Analysetechniken Anwendung, mit deren Hilfe Verhaltenshintergründe erklärt und inferenzstatistisch geprüft werden. Als Ergebnis wird eine clusteranalytische Typologisierung vorgestellt, die im Anschluss anhand soziodemografischer Indikatoren und raumstruktureller Kriterien der Lagegunst beschrieben wird. Aufgrund der gewonnenen Erkenntnisse können objektive und im Idealfall quantifizierbare, d. h. prognosefähige Merkmale zur Bildung verkehrssoziologischer und weitgehend verhaltensähnlicher Personengruppen genutzt werden. / Over the last few decades of mobility research, a wide base of knowledge for understanding travel determinants and causal relationships in mobility behavior has been established. The development of travel models was at first of interest primarily to economists and econometricians as well as transportation engineers. They were soon joined by other scientific areas such as psychology or the geosciences, which as a result increasingly addressed the theme of mobility and used quite different methodologies and criteria for explaining human behavior. Today, activity-oriented approaches generally attempt to determine individual-level factors that provide information on behavioral variability within the population, thereby contributing greatly to explaining variances. If explanatory factors can be properly identified and quantified, then deficiencies and opportunities can be recognized and measures for influencing behavior can be conceptualized. With their help, undesirable developments can be avoided. Because of their highly differing stages in life, e.g. upcoming or recently completed education, moving into their own apartment, starting a family, becoming oriented in a work routine or adapting to a new environment in a different city, young adults are intuitively a very heterogeneous group. Modeling the behavior of this age group is particularly difficult. This problem makes it clear that founded analysis of the mobility of young adults is necessary in order to recognize deficiencies and opportunities in transportation planning. The methodological focus of this work is on creating a typology of young adults’ travel behavior. The base data is from the “Deutsches Mobilitätspanel – MOP” (German Mobility Panel). An attempt is made to gather and prepare all relevant dimensions of decision-oriented, activity-based travel behavior for a corresponding analysis. Afterward, appropriate and proven methods from the social sciences are used to test for similarity in order to identify groups of persons which are as behaviorally homogeneous as possible. In addition, confirmatory data analysis is utilized which helps explain and test, through inferential statistics, determinants of behavior. The resulting typology from the cluster analysis is presented and followed by a description using sociodemographic indicators and spatial criteria of accessibility. The findings make it possible to use objective and, ideally, quantifiable and therefore forecastable characteristics for identifying sociological population groups within which similar travel behavior is displayed.

In der Mobilitätsforschung entstand in den vergangenen Jahrzehnten eine breite Wissensbasis für das Verständnis von Verkehrsursachen und Zusammenhängen, die das Verkehrsverhalten determinieren. Mit der Entwicklung von Verkehrsmodellen lag das Forschungsinteresse zunächst primär bei Ökonomen und Ökonometrikern sowie Verkehrsingenieuren. Bald kamen andere Wissenschaftsbereiche wie die Psychologie oder die Geowissenschaften hinzu, welche sich in der Folge zunehmend mit dem Thema Mobilität befassten und die zur Erklärung des menschlichen Verhaltens ganz unterschiedliche Methoden und Maßstäbe nutzten. Heute versuchen zumeist handlungsorientierte Ansätze, auf Individualebene, Faktoren zu bestimmen, die Aufschluss über die Verhaltensvariabilität in der Bevölkerung geben und damit einen möglichst großen Beitrag zur Varianzaufklärung leisten. Werden Einflussfaktoren in geeigneter Weise identifiziert und quantifiziert, können Defizite und Chancen erkannt und das Verhalten steuernde Maßnahmen entworfen werden. Mit deren Hilfe wird ungewollten Entwicklungen entgegengesteuert. Junge Erwachsene stellen aufgrund ihrer sehr unterschiedlichen Phasen im Lebenszyklus, z. B. gerade anstehender oder abgeschlossener Ausbildung, Umzug in eine eigene Wohnung, Familiengründung, Neuorientierung in Arbeitsroutinen oder das Einleben in ein anderes Lebensumfeld einer fremden Stadt, intuitiv eine sehr heterogene Gruppe dar. Die Modellierung des Verhaltens ist für diese Altersgruppe besonders schwierig. Aus der Komplexität dieser Problemstellung heraus ist ersichtlich, dass fundierte Analysen zur Mobilität junger Erwachsener notwendig sind, um verkehrsplanerische Defizite aufzudecken und Chancen zu erkennen. Der methodische Schwerpunkt des Beitrages liegt auf der Bildung einer Typologie des Verkehrsverhaltens junger Erwachsener. Die verwendete Datengrundlage ist das „Deutsche Mobilitätspanel – MOP“. Dabei wird der Versuch unternommen, zunächst Variablen aller relevanten Dimensionen des handlungsorientierten, aktivitätsbasierten Verkehrsverhaltens zusammenzustellen und für eine entsprechende Analyse aufzubereiten. Im Anschluss werden geeignete und in den Sozialwissenschaften erprobte Verfahren zur Ähnlichkeitsmessung eingesetzt, um möglichst verhaltensähnliche Personen zu typologisieren. Im Weiteren finden konfirmatorische Analysetechniken Anwendung, mit deren Hilfe Verhaltenshintergründe erklärt und inferenzstatistisch geprüft werden. Als Ergebnis wird eine clusteranalytische Typologisierung vorgestellt, die im Anschluss anhand soziodemografischer Indikatoren und raumstruktureller Kriterien der Lagegunst beschrieben wird. Aufgrund der gewonnenen Erkenntnisse können objektive und im Idealfall quantifizierbare, d. h. prognosefähige Merkmale zur Bildung verkehrssoziologischer und weitgehend verhaltensähnlicher Personengruppen genutzt werden. / Over the last few decades of mobility research, a wide base of knowledge for understanding travel determinants and causal relationships in mobility behavior has been established. The development of travel models was at first of interest primarily to economists and econometricians as well as transportation engineers. They were soon joined by other scientific areas such as psychology or the geosciences, which as a result increasingly addressed the theme of mobility and used quite different methodologies and criteria for explaining human behavior. Today, activity-oriented approaches generally attempt to determine individual-level factors that provide information on behavioral variability within the population, thereby contributing greatly to explaining variances. If explanatory factors can be properly identified and quantified, then deficiencies and opportunities can be recognized and measures for influencing behavior can be conceptualized. With their help, undesirable developments can be avoided. Because of their highly differing stages in life, e.g. upcoming or recently completed education, moving into their own apartment, starting a family, becoming oriented in a work routine or adapting to a new environment in a different city, young adults are intuitively a very heterogeneous group. Modeling the behavior of this age group is particularly difficult. This problem makes it clear that founded analysis of the mobility of young adults is necessary in order to recognize deficiencies and opportunities in transportation planning. The methodological focus of this work is on creating a typology of young adults’ travel behavior. The base data is from the “Deutsches Mobilitätspanel – MOP” (German Mobility Panel). An attempt is made to gather and prepare all relevant dimensions of decision-oriented, activity-based travel behavior for a corresponding analysis. Afterward, appropriate and proven methods from the social sciences are used to test for similarity in order to identify groups of persons which are as behaviorally homogeneous as possible. In addition, confirmatory data analysis is utilized which helps explain and test, through inferential statistics, determinants of behavior. The resulting typology from the cluster analysis is presented and followed by a description using sociodemographic indicators and spatial criteria of accessibility. The findings make it possible to use objective and, ideally, quantifiable and therefore forecastable characteristics for identifying sociological population groups within which similar travel behavior is displayed.

Die Zielstellung der Arbeit besteht darin zu untersuchen, in welchem Umfang Motivation und Opferbereitschaft eines Unternehmers auf die Leistungskraft des Unternehmens wirken, und inwieweit demographische Faktoren wie Geschlecht und Alter die persönlichen Ansichten des Unternehmers, dessen Motivation, dessen Opferbereitschaft und die Start-up-Hürden beeinflussen. Im Weiteren geht es darum, die Bedeutung des Unternehmertums für die Wirtschaft zu analysieren, vor allem in den fünf neuen Bundesländern und insbesondere in Sachsen. Untersuchungsergebnisse in Bezug auf Persönlichkeitsmerkmale des Unternehmers im Zusammenhang mit dem Erfolg des eigenen Unternehmens werden vorgestellt. Es werden Hypothesen über den Zusammenhang zwischen Motivation, Opferbereitschaft und den Unternehmenserfolg aufgestellt und mit Methoden der mathematischen Statistik beurteilt. Schließlich werden die wesentlichen Merkmale eines Unternehmers beschrieben. Um statistische Analysen durchzuführen und tragfähige Aussagen zu gewinnen, wurden zuerst Fragebögen am mehr als 100 neugegründete Unternehmen verschickt. Im Rücklauf kamen 102 Fragebögen in die engere Auswertung. Es wurden zwei Faktorenanalysen mit SPSS durchgeführt, wobei hier insgesamt 35 erfasste Merkmale (mit jeweils 5 Merkmalsausprägungen) zur Unternehmensgründung eingegangen sind und 7 Faktoren für die weitere Betrachtung ausgewählt wurden: - Grad der Unabhängigkeit - Priorität der Familie - Grad der Selbständigkeit - Politische Entscheidungsmotive - Priorität des Unternehmens - Konfliktpotential - Risiken im Lebensunterhalt Mithilfe des Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstests wurde abschließend der paarweise Zusammenhang jeweils zwischen einem der genannten 7 Faktoren und den zwei für die Zielgröße „Erfolg des Unternehmen“ ausgewählten Merkmale „Umsatzwachstum“ und „Kapitalrückfluss – Investition“ untersucht, um hier wesentliche Abhängigkeiten aufzudecken. / The purpose of this paper is to analyse the factors of successful entrepreneurship, whether or not age, sex or personal traits such as motivation and level of risk / sacrifice determine the outcome of business or if more external factors are the key drivers. Furthermore the research focusses on entrepreneurship in the New Laender, particularly Saxony, after the reunification and the importance for the economy in general. The research was done through interviews and mail-outs of questionnaires to more than 100 recently founded enterprises of which 102 replies were utilized in the final analyses. Hypotheses of potential correlation between personal traits and characteristics and success of business were analysed and tested using SPSS factor analyses. The SPSS analysis concentrated on 35 characteristics with 5 different values and an additional 7 factors: - Level of independence - Priority of family - Level of self-reliance - Political motivation in decision making - Priority of the business itself - Conflict potential - Level of risk taking Utilizing the ‚Chi-Square-Independence‘ - test further correlation analyses was performed to investigate the 7 factors and their individual relation / dependency with the two main characteristics Growth of Turnover and Return on Investment

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