Es ist wohl nun klar geworden, dass im Rahmen einer Studie, die betriebsrelevante Phänomene direkt im Unternehmen oder in seiner Umwelt untersuchen möchte, diese Phänomene im Wesentlichen zunächst nur als Begriffe vorhanden sind. Sie scheinen oftmals klar und verständlich zu sein, weil sie sprachlich verständlich sind und bspw. auch auf bekannte Begriffe zurückgreifen. Doch tatsächlich ist es notwendig, diesen Begriff für die Studie genauer zu definieren oder zu kontrollieren, ob es eine Definition gibt, welche auch für den aktuellen Zweck der Untersuchung akzeptiert werden kann.
Bei einer Studie, die Vergleiche mit anderen Unternehmen (die eigene Mitarbeiterzufriedenheit und diejenige des größten Konkurrenzunternehmens, dessen Zahlen im Rahmen eines Wettbewerbs veröffentlicht worden sind) oder einer makroökonomischen Perspektive (die eigene MA-Zufriedenheit und die allgemeine Zufriedenheit am Arbeitsplatz, wie sie von einer öffentlichen Studie des Gesundheitsministeriums publiziert wurde) ermöglichen soll, ist hier nur wenig Spielraum möglich, denn gerade für die Vergleichbarkeit ist es ja gerade notwendig, sowohl das Gleiche zu suchen wie auch dabei den gleichen Weg zu gehen, um es zu finden.
Bei einer Studie, die zwar ein allgemeines Konzept wie die Mitarbeiterzufriedenheit untersuchen möchte, dabei aber aus betriebspolitischen Gründen oder aufgrund von mit einer herrschenden Definition konfligierenden Forderungen (Verbot oder Zwang der Differenzierung nach Geschlecht oder Hautfarbe) nur eine betriebsindividuelle Definition zulassen kann oder soll, ist es notwendig, tatsächlich eine eigene Definition zu finden. Bei Vergleichen über mehreren Erhebungswellen hinweg sollte dann natürlich wieder eine Vergleichbarkeit angestrebt werden, die mit einer konstanten Definition und auch einer möglichst konstanten Erhebungstechnik erreicht werden kann.
Man kann davon ausgehen, dass in den meisten Fällen die Begriffe unklar sind und eigentlich mehr als Konzepte bekannt sind. Einfache numerisch definierte Begriffe wie die Anzahl der Arbeitsunfälle, die Dauer der Betriebszugehörigkeit, das Alter bei Eintritt und Austritt in das Unternehmen oder die Ermittlung von Anzahlen wie bei der Verteilung von Nationalitäten oder Geschlechtern sind selbstverständlich interessant, können aber im Regelfall insbesondere auch meist ohne Befragung ermittelt werden, wenn es sich um Mitarbeiter und nicht etwa um Kunden handelt. Doch allein in dieser Liste befindet sich wenigstens ein Beispiel, welches mit Vorsicht zu genießen ist und zunächst bei der Definition und später dann bei der Messung zur Abstimmungsbedarf führt. Dies ist die Anzahl der Arbeitsunfälle, denn hier ist zunächst einmal zu klären, welche Art von Arbeitsunfällen überhaupt gezählt und miteinander verglichen werden sollen. Insbesondere eine Klassifikation in Schweregrade wäre hier wiederum notwendig, um nicht einen schweren Unfall mit anschließender Operation und Krankenhausaufenthalt sowie eine Überreaktion gegen scharf gewürztes Kantinenessen oder eine übersehene Treppenstufe und eine leichte Verstauchung miteinander zu vergleichen.
Da also eine direkte Messung manchmal unmöglich oder manchmal wenigstens diskussionswürdig ist, ist es notwendig, das empirische Relativ erstens genau zu definieren und zweitens messbare Eigenschaften zu identifizieren. Dies lässt sich mit den Begriffen der dimensionalen Analyse oder der Konzeptspezifikation beschreiben. Hier sind im Regelfall Personen die interessierenden Objekte. Sie weisen eine Reihe von Merkmalen auf, deren Ausprägung allerdings verschieden ist. Bei Mitarbeitern gibt es tatsächlich immer ein Eintrittsjahr in das Unternehmen, aber bei zwei zufällig aus der Belegschaft gegriffenen Mitarbeitern muss dieses durchaus nicht gleich sein. Auch weitere Merkmale lassen sich denken, deren konkrete Ausprägung bei den beiden Merkmalsträgern der kleinen Untersuchung gleich oder verschieden sein können. Die Ausprägungen können auch in Abhängigkeit von der Skala verschiedene Beziehungen zueinander aufweisen, die über die Gleichheits-Beziehung hinausgehen. So kann ein Mitarbeiter im Merkmal Position einen innerhalb der Unternehmenshierarchie höheren Rang einnehmen als ein anderer. Beim Alter kann er sogar doppelt so alt wie ein anderer sein, wobei man hier sehen kann, dass verschiedene Merkmale unterschiedliche Beziehungen und vor allen Dingen Vergleiche zulassen. Einige erlauben nur den Vergleich auf Gleichheit, andere dagegen eine Rangfolge und wieder andere sogar eine Abstandsberechnung.
Das empirische Relativ, um das es hier geht, lässt sich also verstehen als eine Menge von Untersuchungseinheiten, die bei einer Befragung im Wesentlichen Personen darstellen, und ihre Relationen untereinander, die sich durch die Ausprägungen eines Merkmals ergeben.
In der Abbildung sind als empirisches Relativ einfach nur drei Personen eingetragen, die als Kunden mit einem Namen markiert sind. Hier wird zunächst noch gar keine weitere Untersuchung im eigentlichen Sinne vorgenommen, sondern einfach nur das Auftreten dieser drei Personen schon als Phänomen erklärt. Innerhalb des Messvorgangs ordnet man diesen drei Kunden nun jeweils eine Zahl zu, wobei die Relationen untereinander mit Bezug auf ein bestimmtes Merkmal erhalten bleiben. In einem solch einfachen Beispiel kann dies eigentlich nur der Name oder die Gesamtheit der Person sein. Da jedem Kunden eine unterschiedliche Zahl zugeordnet wird, bleibt hier also bspw. die Unterschiedlichkeit vollständig erhalten. Die Messung nennt man dabei auch die Überführung des empirischen Relativs in ein numerisches Relativ, wobei diese Überführung strukturtreu erfolgen muss.
Dieses Beispiel ist zwar sehr einfach, aber fast schon zu einfach, denn der Sinn und Zweck der Messung wird nicht ganz deutlich. Daher ist es notwendig, tatsächlich ein interessanteres Merkmal zu beobachten als nur die Gesamtheit der Person oder den Vornamen. Bei Kunden kommt man leicht darauf, dass die Einordnung in Kundenkategorien auch tatsächlich eine lohnenswerte Untersuchung darstellen könnte. Marketingmaßnahmen, besondere Angebote und Dienstleistungen könnte man auf einzelne Gruppen zuschneiden, wobei aber für eine erfolgreiche Durchführung der Kampagne insbesondere die korrekte Einteilung der einzelnen Kunden in klar voneinander abgrenzte Gruppen erfolgen muss.
Nun ist das empirische Relativ auf einer sehr viel höheren Abstraktionsebene angelangt, denn im Gegensatz zum Namen der Kunden, zu ihrem Wohnort oder zu ihrem Alter ist es nun notwendig, erstens genau die einzelnen Kundenkategorien zu definieren und zu überlegen, wie überhaupt eine Messung aussehen könnte. Dies alles ist Aufgabe der Operationalisierung.
