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91;53],主要通过使用率,满意度两个维度来测量.

采用结合我国国情和企业特点,认为王彦斌(1983)在参照了Chenney对组织认同的定义后,将组织认同维度概为成功性组织认同,归属性本文研究主要采用问卷调查法来获得研究所需样本数据,考虑到在我国实施的范围,样本企业选用开展一年以上的XJ公司.

本文在公司领导的支持下和人力资源部门的配合下,通过电子邮件以及打印稿的方式发送给部门每位员.初始数据的加总,平均通过EXCEL完成,频数分析,描述性统计分析,因子分析,回归分析均通过SPSS19.0软件完成.

1.个人信息填写不完整如性别或年龄等基本信息其中有一项遗漏,或对于问卷中的题项,只要有任何一个题项漏填,均予以剔除,2.在勾选答案时,答案的勾选具有很强的规律性,譬如每一项都勾选了同样的数字,或是按12345顺序勾选等,对类似这样的问卷也要予以剔除3.在整份问卷中,如果某个题项下面的选项全被勾选,也即一个题项同时勾选了两个或两个以上的数字那么这份问卷即为无效问卷.

本文共发放问卷280份,对回收的问卷依据无效剔除的原则,剔除了无效的问卷,最终可用的有效问卷为241份,本文问卷有效率达到86.1%.

4.1.2描述性统计分析

在对份问卷的数据进行整合分析之后,可以得出如下表的样本基本信息,包括年龄,学历相关信息:

Tab9descriptivestatistics

项目样本分布样本数百分比总计年龄25岁以下6930.1%24126-30岁8738.5% 表9(续)

项目样本分布样本数百分比总计年龄31-40岁4720.5%41-50岁198.350岁以上62.6%性别及婚育状况女未婚3013.1%241女已婚6427.9%女已婚已育156.6%男未婚5322.7%男已婚2510.9%男已婚已育4218.8%员工帮助计划参加次数从未参加00%241一到三次94.3%三到五次3214.0%五次以上18881.7%岗位普通员工15266.3%241基层管理者5423.5%中层管理者2310.1%高层管理者83.1%学历高中及以下7633.2%241大专5825.3%本科及以上9541.5%由表反映的数据情况可知,本次研究的调查对象主要集中在25岁以下及25-30岁年龄段,分别占总样本量的30.1%,38.5%,说明所选样本企业内员工多为年轻员工,企业在开展时更应注重年轻的特征样本中女已婚,男未婚的比例居多,分别占总样本的27.9%,22.7%,企业在实施时应有针对性的开展,尤其是已婚女性的角色转换参加五次以上的员工占总样本的81.7%,说明服务员工个体需求相吻合本次调研占总样本比例最大的为普通员工,其次为基层管理者二者的比例达到总样本的89.8%在公司工作1-3年1年以下的员工人数比例接近总样 本的50%本科及以上学历的员工占总样本的41.5%,说明公司员工大多数接受高等教育.

综合考虑被试者的年龄,性别及婚姻状况,岗位,参加次数等分布情况,可以认为分布是比较合理的,调查具有一定的代表性.

4.2量表信度分析

4.2.1信度分析

[54].通过对问卷量表进行信度分析,可以确保问卷数据的可靠性与稳定性,从而为后续的数据分析奠定基础.信度一般可分为内在信度和外在信度.本文重点考察的是测量题项的内在一致性如何,即能否稳定地测量同一个概念,所以笔者对样本的内在信度进行了详细的分析.信度分析我们主要采用的衡量标准是一致性系数Cronbach'sa系数,当a值越高的时候,则说明量表内各测量问项信度越高,反之,则越低.通常情况下Cronbach'sa系数在0.6以上,基准研究在0.8以上,被认为可信度较高.学者DoVellis(1991)认为,0.60-0.65(最好不要),0.65-0.70(最小可接受值),0.70-0.80(相当好),0.80-0.90(非常好).

表10员工帮助计划的Cronbach'sAlpha系数

Tab10Cronbach'sAlphacoefficientofemployeeassistanceprogram

可靠性统计量Cronbach'sAlpha基于标准化项的Cronbach'sAlpha项数.8.83812通过SPSS19.0对数据进行分析Cronbach'sAlpha为0.8,由此可见,适合进行进一步的分析.

可靠性统计量Cronbach'sAlpha基于标准化项的Cronbach'sAlpha项数.8.84120由上表分析中得知,组织认同量表的Cronbach'sAlpha为0.8,由此可见,组织量表具有很高的可信度.

可靠性统计量Cronbach'sAlpha基于标准化项的Cronbach'sAlpha项数.8.8313对进行分析时,得出其Cronbach'sAlpha为0.8,由此可见,量表信度.本文问卷量表借鉴国内外学者广泛运用的成熟量表,经过多次实证研究检验内容具有较高的有效性.

检验构效度因分析法,通过共,共与理论,则说明用于的.本文SPSS19.0统计分析软件,将问卷数据输入使用因素分析功能进行构效度.因素分析变量之间相关性进行因素分析前,要数据是否适合做因素分析.在因子分析结果中用来评价效度的主要指标有累计贡献率,共同度和因子负荷[55].检验变量有KMO样本测度法和Bartlett球检验.Kaiser(1974)认为,当KMO值0.9时,非常适合采取因子分析,如KMO大于0.8很适合采取因子分析KMO大于0.7,适合进行因子分析,KM0大于0.不太适合进行因子分析KMO值小于0.时,进行因素分析.此外,Bartlett球型检验用于检验净相关矩阵是否是单位阵,Bartlett球型是变量的净相关矩阵,如果Bartlett球形检验,净相关矩阵是矩阵,相关矩阵间存在共同因素,因素分析,Bartlett球型检验达到显着水平,则认为净相关矩阵不是一个单位阵,不适合对变量进行因素分析下面是本研究对,组织以及各变量进行的KMO样本测度和Bartlett球体检验分析结果.

表13KMO和Bartlett的检验

Tab13KMOandBartlett'sTest

取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量..817

Bartlett的球形度检验近似卡方576.32df88Sig..000从对(),KMO数值是0.845,即处于0.8-0.9之间,这样的数据分析结果是非常优秀的,因子分析,Bartlett检验的近似卡方为,自由度为8,显着性概率值为0.000,表示12个题目有共同因素存在,适合进行因素分析.Tab14totalvarianceexplainedofemployeeassistanceprogram

成份初始特征值提取平方和载入合计方差的%累积%合计方差的%累积%15.70047.50147.5015.70047.50147.501初始特征值提取平方和载入成份合计方差的%累积%合计方差的%累积%21.20033.99781.4981.20033.99781.498提取方法:主成份分析从分析中我们可以看出,量表中特征值大于1的因子共有2个,这2个因子的贡献率分别为47.501%33.997%,累积贡献率达到81.498%.

otatedponentmatrixofemployeeassistanceprogram

成份题项12我很了解公司的项目.628我自愿参加项目.734我会继续选择参加.725我上司发生不愉快时,我会寻求员工帮助计划帮助.95员工帮助计划实施后,公司的离职率显着下降.834员工帮助计划实施后,我和同事交流的机会增加.员工帮助计划实施后,我对企业的认同度提高.37员工帮助计划实施后,我更愿意与组织同舟共济.6员工帮助计划实施后,我和组织其他员工更相近.764员工帮助计划实施后,公司环境公平程度显着提升.23员工帮助计划有利于我承担社会责任和企业责任.816我非常满意员工帮助计划目前提供的服务.6 提取方法:主成分分析.

旋转法:用Kaiser标准正交旋转法.经过多次提取,从中我们可以看出,.提取出两个,第一个,第二个.

表16组织认同量表KMO和Bartlett的检验

Tab16KMOandBartlett'sTest取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量..847

Bartlett的球形度检验近似卡方872.32df160Sig..000对组织量表进行KMO测度和Bartlet

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