Hypotheses 1a, 1b, 3a en 3b

In deze paragraaf worden meerdere hypotheses getest. Er is voor gekozen om de hypotheses 1a, 1b, 3a en 3b gegroepeerd te analyseren. De reden hiervoor is dat deze hypotheses op elkaar lijken, het enige verschil is dat er een andere vorm van beloning wordt getest. Onderstaand is een overzicht weergegeven van welke vorm van beloning in de verschillende modellen is getest. Model 1: beloning = bonus

Model 2: beloning = salaris

Model 3: beloning = een kans op promotie

Model 4: beloning = het vergroten van de autoriteit

Deze hypotheses kunnen worden getest middels een simpele oorzaak-effect relatie. Aangezien de onafhankelijke variabele is gemeten op basis van een ordinale schaal is dit getest middels een lineaire regressie (bootstrap functie). Zoals eerder aangeven in het hoofdstuk over de methode

zal de motivatie van de medewerker worden geanalyseerd op basis van de subcategorieën demotivatie, extrinsieke motivatie en intrinsieke motivatie, wat in lijn is met de theorie van Gagné et al. (2015). Daarnaast, zoals in paragraaf 3.3 is uiteengezet, is op basis van de factoranalyse naar voren gekomen dat een aantal vragen over de extrinsieke motivatie lijken te laden op de factor van de intrinsieke motivatie. Er is daarom voor gekozen om naast de drie subcategorieën van motivatie ook twee aangepaste motivatie categorieën toe te voegen conform de factoranalyse door Van Kuijk (2017) om te bekijken of dit invloed heeft in de analyse van de resultaten. Kortom, de subcategorieën extrinsiek en intrinsiek worden ook geanalyseerd op basis van de indeling zoals is te zien in de factoranalyse. In onderstaande tabel 5 zijn de uitkomsten van de verschillende modellen weergegeven.

In deze modellen is een bootstrap regressie gedraaid met de onafhankelijke variabele, de verschillende vormen van beloning en de controle variabelen opleidingsniveau en leeftijd, met als afhankelijke variabele de demotivatie van de medewerker. Hetzelfde wordt uitgevoerd voor de motivatie categorieën extrinsiek, intrinsiek en de aangepaste categorieën voor extrinsiek en intrinsiek op basis van de factoranalyse.

De verklaarde variantie van de motivatie van de medewerkers wordt weergegeven door de aangepaste R square. In de meeste modellen komt dit niet uit boven een waarde van 5%. Dit betekent dat deze modellen minder dan 5% van de variantie in de motivatie categorieën uitleggen op basis van de variabelen dit in het model zijn opgenomen. Dit is een lage verklaring van de variantie in de motivatie van de medewerkers. Echter, wanneer wordt gekeken naar model 4 wordt 10,4% van de variantie in de intrinsieke motivatie (op basis van de factoranalyse) van medewerkers verklaard door de variabelen die zijn opgenomen in het model. Gezien het beperkte aantal variabelen die zijn opgenomen in het model is dit een redelijke variantie verklaring. Immers, er zijn nog vele andere variabelen mogelijk die hier een rol in kunnen spelen.

Naast de voorgaande statistiek is ook de Durbin-Watson statistiek gegeven voor deze modellen. Deze komen uit rond een waarde van twee, wat volgens Field (2013) een goede waarde is. Hij stelt namelijk dat hoe dichter bij de twee de Durbin-Watson statistiek, des te betrouwbaarder. Wanneer de statistiek namelijk onder de één of boven de drie uitkomt dan kan er sprake zijn van serie correlatie, wat betekent dat de onafhankelijke variabele significant lijkt te zijn, terwijl dit helemaal niet zo hoeft te zijn. In deze modellen is er dus in ieder geval geen sprake van serie correlatie.

Voor wat betreft de uitkomsten van de hypotheses zal voor de verschillende modellen worden bekeken of de ß significant is. Deze geeft namelijk aan wat het effect is op de afhankelijke variabele wanneer de onafhankelijke variabele met één stijgt.

4.2.2.1 Hypothese 1a

Model 1 stelt dat het gebruik van prestatie indicatoren voor bonussen een positief effect heeft op de motivatie van de medewerker. De extrinsieke motivatie op basis van de vragen indeling volgens Gagné et al. (2015) is met een ß van 0,133 een niet significant positief effect (P>0,05). Zoals in hoofdstuk 3.3 factoranalyse is aangegeven bleken de vragen over de extrinsieke motivatie voor een deel te laden op de intrinsieke motivatie van de medewerker. Er is daarom voor gekozen om dezelfde analyse ook te draaien op basis van de factoranalyse. Hieruit blijkt dat er verschillen ontstaan die tot een significant anders resultaat leiden. Op basis van de nieuwe indeling is met een ß van 0,150 een significant positief effect op de extrinsieke motivatie (op

basis van de factoranalyse) van de medewerker (P<0,05) waarneembaar. Deze uitkomst zal daarom worden gebruikt voor het wel of niet kunnen verwerpen van de nul hypothese. De nul hypothese, welke stelt dat het gebruik van prestatie indicatoren voor bonussen geen significant effect heeft op de motivatie van de medewerkers, kan daarom worden verworpen.

4.2.2.2 Hypothese 1b

Model 2 stelt dat het gebruik van prestatie indicatoren voor salarisverhogingen een positief effect heeft op de motivatie van de medewerker. Echter, dit model laat geen significante ß zien voor zowel de indeling zoals opgesteld door Gagné et al (2015) als voor de indeling door Van Kuijk (2017). De nul hypothese welke stelt dat het gebruik van prestatie indicatoren voor salarisverhogingen geen significant effect heeft op de motivatie van de medewerkers, kan daarom niet worden verworpen.

4.2.2.3 Hypothese 3a

Model 3 stelt dat het gebruik van prestatie indicatoren voor een kans op promotie een positief effect heeft op de motivatie van de medewerker. Met een ß van -,112 heeft dit inderdaad een significant negatief effect op de demotivatie van de medewerker (P<0,05). Voor deze motivatie categorie is er geen aanpassing uitgevoerd aan de indeling van de vragen zoals opgesteld door Gagné et al. (2015), omdat hier geen reden voor was op basis van de factoranalyse. De nul hypothese, welke stelt dat het gebruik van prestatie indicatoren voor een kans op promotie geen significant effect heeft op de motivatie van de medewerkers, kan daarom worden verworpen. Immers, een significant negatief effect op de demotivatie van de medewerker betekent dat dit een positief effect heeft op de motivatie van de medewerker.

4.2.2.4 Hypothese 3b

Model 4 stelt dat het gebruik van prestatie indicatoren voor het vergroten van de autoriteit een positief effect heeft op de motivatie van de medewerker. De eerste interessante uitkomst van het model is dat de controle variabele leeftijd een significant negatieve relatie heeft met demotivatie (P<0,05). De verdeling tussen de leeftijdscategorieën is hier wellicht een verklaring voor, want de respondenten van het onderzoek vallen voor 49,4% in de leeftijdscategorie van 25 tot 35 jaar. Met verschillende ß waardes tussen de 0,231 en 0,274 heeft de beloningsvorm het vergoten van de autoriteit inderdaad een significant positief effect op verschillende motivatie categorieën van de medewerker (P<0,05 en P<0,01). Dit geldt voor zowel de indeling zoals door Gagné et al. (2015) en de indeling door Van Kuijk (2017). De nul hypothese, welke stelt dat het gebruik van

prestatie indicatoren het vergroten van de autoriteit geen significant effect heeft op de motivatie van de medewerkers, kan daarom worden verworpen.

4.2.2.5 Betrouwbaarheidstest

In hoofdstuk drie is aangegeven dat de betrouwbaarheid op basis van de cronbach alpha score van de constructen extrinsieke motivatie en intrinsieke motivatie zouden kunnen worden verhoogd door bij elk construct één vraag te verwijderen. Om de robuustheid van deze modellen te testen zijn dezelfde analyses ook uitgevoerd voor deze aangepaste constructen. Deze geven vergelijkbare resultaten, wat betekent dat het model robuust is. Immers, het verandert niets aan de uitkomsten van de hiervoor benoemde hypotheses.