Wie wordt er gepest? Op zoek naar risicogroepen Guy Notelaers, DIOVA-DIRACT. KUL, OSGW. Hans De Witte, KUL, OSGW

Inhoud typologie van pesten op het werk wat zijn mogelijke risicogroepen databank over pesten op het werk analyse resultaten besluiten

Typologie van pesten op het werk Hoe pesten meten –definitie van pesten –vragenlijst over negatieve handelingen (LIPT, NAQ,…) NAQ (Einarsen & Raknes, 1997) –'Iemand houdt informatie achter die u nodig hebt en maakt daardoor uw werk moeilijker' –'Beledigende en spottende grapjes' –'Men geeft u werk onder uw niveau' –'Uitgesloten worden uit groepsactiviteiten, uitgesloten worden door de collega s' –'Herhaalde opmerkingen over uw privé-leven en over uzelf' –'Beledigingen' –'Opmerkingen of gedragingen om u erop te wijzen uw werk op te geven' –'Herhaalde opmerkingen over uw vergissingen' Op basis van de antwoordpatronen op de Negative Acts Questionnaire kunnen we met latente clusteranalyse (Magidson & Vermunt, 2004) verschillende groepen onderscheiden naargelang de blootstelling aan negatieve handelingen

Zes cluster oplossing (Notelaers, De Witte & Paré, Over.Werk, 2004 Notelaers, Einarsen, De Witte & Vermunt, submitted) helemaal niet gepest (aantal = 35%) –93% nooit niet gepest (aantal = 28%) –73% nooit –zelden werkgerelateerde kritiek tussenin (aantal = 16,5%) –63% nooit –zelden werkgerelateerde kritiek + op de persoon gerichte kritiek latent pesten (aantal = 9%) –60% ‘af en toe’ –af en toe werkgerelateerde en op de persoon gerichte kritiek + zelden sociale isolatie werkgerelateerd pesten (aantal = 8%) –persoon : nooit & werk : één keer per maand of meer –veel werkgerelateerde kritiek en af en toe aanvoelen van sociale isolatie slachtoffers (aantal = 3,2%) –hoogste één keer per week of meer –veel op de persoon gerichte kritiek, veel werkgerelateerde kritiek en veel sociale isolatie

Data 6175 observaties uit 18 Belgische organisaties gemiddelde leeftijd is 41 jaar. 57% Nederlandstaligen / 43% Franstaligen 48 % private sector / 27% gezondheidzorg / 25% overheidsdiensten 9% arbeiders, 31% bedienden, 4% soc ass en verzorgers, 13% verpleegkundigen, 21% functionarissen, 10% lager kader, 11% hoger kader evenveel mannen als vrouwen 78% vast contract, 15% tijdelijk, 7% ander soort

Risicogroepen Binnen de kenmerken van werknemers zoals leeftijd, geslacht, sector van tewerkstelling, functie groepen vergelijken Bijvoorbeeld hoeveel meer of hoeveel minder arbeiders zijn er slachoffer van pesten. –Door het % slachtoffers bij arbeiders (=7,8%) te delen door het % slachtoffers in de dataset (=3,2%) –dat is gelijk aan 2,4  oddsratio 2,4 keer zoveel arbeiders bij de slachoffers dan we in België algemeen tellen –oddsratio groter dan 1 : meer slachoffers dan gemiddeld (3,2%) kleiner dan 1 : minder “ “ “ “ is gelijk aan 1 = evenveel “ “ “ “

Resultaten De relaties tussen functie, sector van tewerkstelling, leeftijd, geslacht van de respondent en soort contract met onze pesttypologie (6 clusters) is significant –functie :  ² van 489 met 55 vrijheidsgraden –sector :  ² van 247 met 10 vrijheidsgraden –geslacht :  ² van 41 met 5 vrijheidsgraden –leeftijdsgroep :  ² van 68 met 20 vrijheidsgraden –soort contract :  ² van 72 met 15 vrijheidsgraden –Frans / Nederlands :  ² van 140 met 5 vrijheidsgraden

Risicogroepen : functie ODDSRATIO’SHelemaal niet gepest Niet gep est Tus- se ni n Latent gepest Werk- gerelatee rd gepest Slacht -offer FUNCTIE Arbeider0,770,561,591,691,212,44 Bediende0,911,220,810,931,120,81 Verpleegkundige1,130,461,811,230,540,88 Ambtenaar1,040,831,061,170,991,31 Lager kader1,251,330,31 1,010,47 Kader1,011,340,70,740,840,34

Risicogroepen : sector en geslacht ODDSRATIO’SHelemaal niet gepest Niet gep est Tus- se ni n Latent gepest Werk- gerelatee rd gepest Slacht -offer SECTOR Private sector1,011,250,710,781,010,66 Overheidsector1,010,841,051,131,111,47 Gezondheidssector0,980,671,51,290,891,22 GESLACHT Vrouw 1,010,891,171,050,971,01 Man 0,991,10,850,961,030,99

Risicogroepen : Leeftijdsgroep ODDSRATIO’SHelemaal niet gepest Niet gep est Tus- se ni n Latent gepest Werk- gerelatee rd gepest Slacht -offer LEEFTIJDSGROEP Min 25 jaar0,951,071,080,930,960,88 Tussen 25 en 350,971,140,910,850,990,91 Tussen 35 en 450,930,961,181,120,91,33 Tussen 45 en 551,040,930,991,150,941,09 Meer dan 55 jaar1,210,880,750,811,410,52

Risicogroepen : soort contract en taal ODDSRATIO’SHelemaal niet gepest Niet gep est Tus- se ni n Latent gepest Werk- gerelatee rd gepest Slacht -offer SOORT CONTRACT Vast contract0,991,0610,950,920,84 Tijdelijk contract0,940,781,071,171,471,78 Ander soort contract1,240,740,811,220,931,06 TAAL Frans / Nederlands1,170,80,650,812,21,6

Conclusie Vooral arbeiders, werknemers uit de overheidssector, tijdelijken,de leeftijdsgroep tussen 35 en 45 jaar, laaggeschoolden en Franstaligen springen in het oog. Het directe geslachtseffect is verwaarloosbaar. Franstaligen... culturele verschillen? tijdelijken zijn kwetsbare groep (Hoel, et al. 2002) implicatie voor het ervaringsfonds : oudere werknemers voelen zich niet gewaardeerd

Tekortkomingen De hier gerapporteerde benadering biedt een inzicht in mogelijke risicogroepen op onze arbeidsmarkt. Toch is ook dat zicht nog beperkt. –Zo is er nood aan een representatief onderzoek waarbij deze methoden worden gebruikt. –Verder onderzochten we hoofdeffecten en lieten we de interactie-effecten tussen de diverse categorieën buiten beschouwing. Het zou kunnen dat bepaalde hoofdeffecten verdwijnen, en dat bepaalde achtergrondkenmerken enkel relevant zijn in combinatie met andere kenmerken. Zo was het geslacht van de respondenten niet erg belangrijk. Het zou echter kunnen dat het geslacht wel belangrijk wordt in combinatie met bv. het opleidingsniveau. Er is dus nog verder onderzoek noodzakelijk, vooraleer een haarfijne risicoanalyse op het vlak van pesten op het werk mogelijk wordt. De resultaten waarin Franstalige vergeleken werden met Nederlandstaligen vragen daarom!

Aanbevolen literatuur Notelaers, G. Vermunt, J.K., De Witte, H. Einarsen, S. van Veldhoven, M. (2004). Measuring psychosocial work hazards in a multilingual environment. Bullying at work : a cross – cultural perspective from Belgium. in J. Houdmont & S. McIntyre (Eds.), Occupational Health Psychology: Key Papers of the European Academy of Occupational Health Psychology, ISMAI Publishers, Portugal Notelaers, G. Einarsen, S. Vermunt, J.K. De Witte, H. (2004). Clinical definitions determining the size of bullied workers versus a data driven estimation with latent cluster analysis. in J. Houdmont & S. McIntyre (Eds.), Occupational Health Psychology: Key Papers of the European Academy of Occupational Health Psychology, ISMAI Publishers, Portugal Notelaers, G. Einarsen, S. De Witte, H. Vermunt, J. (submitted for publication) Estimating the prevalence of bullying at work. A latent class cluster approach. Notelaers, G. De Witte, H. (2005). Naar een typologie van pesten op het werk. In : Over.Werk, nr. 1. Notelaers, G. De Witte, H. & Vermunt, J.K. (2005). The Usefulness of Latent Class Analysis for Work and Organisational Psychology: An Illustration Regarding the Job Demand Control Support Model. European Congress Work and Organizational Psychology : book of abstracts, Istanbul, Turkey. Notelaers, G. Einarsen, S. De Witte, H. Vermunt, J.K. (2005). Towards a Typology of the Bullying Construct: A Latent Class Approach to Estimate the Exposure to Bullying at Work with the Negative Acts Questionnaire. European Congress Work and Organizational Psychology : book of abstracts, Istanbul, Turkey. Notelaers, G. Einarsen, S. De Witte, H. (2005). The role of bullying at work in explainin stress at work. European Congress Work and Organizational Psychology : book of abstracts, Istanbul, Turkey. Notelaers, G. Einarsen, S. De Witte, H. (2005). Is bullying at work an extreme stressor? European Congress of Psychology : Book of abstracts, Granada, Spain 16. Notelaers, G. De Witte, H. (2005). Wie wordt er gepest op het werk? Op zoek naar risicogroepen. In : Over.Werk, 2-3.

vragen?