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金融危机方面论文范例,与家族企业管理文提纲图书相关毕业论文怎么写
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30340;产权形式,必然会带来管理的家族化,决策的随意性,员工缺乏责任感等发展瓶颈,而这又极容易产生出矛盾企业领导人一手打拼出来的企业往往又担心跟他没有关系的人很难真心对待企业,外部成员很难得到重用.第一次问卷调查是发向海西地区厦门兴洋船舶厂,主要面向中层管理人员以上的员工发放.发放问卷30份,收回27份,回收率为90%,剔除无效问卷,即填写缺失项目较多的问卷,或者连着10个以上测量条款给予同一选项的问卷,剩下有效问卷25份,有效率83%.
由于回收数据量表中存在部分缺失值,在进行数据分析之前,首先对缺失值进行整理,采用均值替换.使用修正条款的总相关系数CITC(CorrectedItem-TotalCorrelation,CITCCronbach)α系数法净化和删除"垃圾测量条款",在此基础上对影响因素进行探索性因子分析确定出最终测量条款.当CITC小于0.5时,通常就删除该测量条款,也有学者认为0.3也符合研究的要求(卢文岱,2002),本研究以0.3为净化测量条款的标准.并利于α信度系数法检验测量条款的信度,若删除某个测量条款,α系数增大,则表示可以删除该条款.在测量条款净化后,再计算α系数,剩余测量条款α系数超过0.7,说明信度符合要求.
净化测量条款后,对剩余测量条款进行探索性因子分析.首先,判断这些条款是否可以做因子分析.对样本进行KMO(Kaiser-Meyer-OlkinMeasureofSamplingAdequacy)样本测度和巴特莱特球体检验(BartlettTestofSphericity),判断是否可以做因子分析.一般认为,KMO在0.9以上非常适合,0.8-0.9,很适合,0.7-0.8,适合,0.6-0.7,不太适合,0.5-0.6,很勉强,0.5以下,不适合.巴特莱特球体检验的统计值的显着性概率小于等于显着性水平时,可以作因子分析(马庆国,2002).其次,对适合的测量条款进行探索性因子分析.
本研究采用主成分分析法对剩余测量条款进行因素提取,并用方差最大法(varimax)进行因子旋转,将特征值大于1作为因子提取标准.若测量条款因子荷载小于0.5,则删除该条款.当剩余测量条款的因子载荷都大于0.5,而且解释方差的累计比例(CumulativeofVariances)大于50%,则表示测量条款符合要求.具体详见下表:
表3-4企业管理者领导行为与企业发展量表探索性分析表
CaseProcessingSummaryN%CasesValid27100.0Excludeda0.0Total27100.0a.Listwisedeletionbasedonallvariablesintheprocedure.Item-TotalStatisticsScaleMeanifItemDeletedScaleVarianceifItemDeletedCorrectedItem-TotalCorrelationCronbach'sAlphaifItemDeletedSMEAN(Q1给部下私人帮助)104.23159.508.523.832SMEAN(Q2做使部下愉快小事)104.97165.461.247.841SMEAN(Q3清除表达自己意见)103.98164.728.308.839SMEAN(Q4听取部下意见)104.02157.712.649.829SMEAN(Q5信守诺言)103.71157.850.669.829SMEAN(Q6关心部下福利)104.26156.217.642.828SMEAN(Q7拒绝解释原因)105.58176.561-.144.853SMEAN(Q8不与部下磋商)105.48178.544-.201.856SMEAN(Q9接受新构想缓慢)105.40174.177-.063.851SMEAN(Q10平等对待部下)103.73156.907.651.829SMEAN(Q11愿意新改变)104.08156.669.598.829SMEAN(Q12平易近人)103.59157.756.674.829SMEAN(Q13能使部下轻松)103.89153.442.698.826SMEAN(Q14接受部下建议)104.22155.913.703.827SMEAN(Q15取得赞同)104.22152.681.699.825SMEAN(Q16清楚表态)103.93160.611.499.833SMEAN(Q17试验新构想)104.29159.443.508.833SMEAN(Q18严格管理)104.13166.316.199.843SMEAN(Q19对工作不好批评)104.14172.144.018.847SMEAN(Q20用不容置疑的口气说话)105.13183.134-.354.860SMEAN(Q21分配部下不同工作)104.46174.468-.071.850SMEAN(Q22做事没计划)105.53174.696-.084.856SMEAN(Q23坚持工作标准)103.82161.502.483.834SMEAN(Q24强调时限)103.88161.871.483.834SMEAN(Q25要求遵循程序)103.73161.197.474.834SMEAN(Q26要求部下了解地位)104.26159.203.436.835SMEAN(Q27要求部下了解规则)103.91159.921.528.832SMEAN(Q28让部下了解要求)104.01161.007.476.834SMEAN(Q29注意部下是否尽力)104.12155.029.672.827SMEAN(Q30注意部下工作是否协调)104.02158.055.625.830从本表可以看出,Q2,Q7,Q8,Q9,Q18,Q19,Q20,Q21,Q22九个测量条款的CITC值都小于0.3,并且删除之后都提高了量表的信度,因此予以删除.删除后量表中剩余的21个测量条款CITC值均大于0.6,巴特莱特球体检验统计量显着,适合做因子分析.因子分析表明剩余21个测量条款的因子载荷都大于0.5,特征值大于1,解释方差累计比例为72.5%.所以最终企业领导者行为调查量表中使用剩余的21条测量条款.
在进行了探索性因子分析之后,删除无效选项,整理出了最终的调查量表(见附2)应用于本次研究,而LBDQ量表(附1)借助其他统计方法仍然应用于另项研究,与本次研究共用被试,且不冲突.
3.4理论假设提出及计量模型设计
根据以上概念性分析,量表设计及访谈结论,发现影响企业绩效的主要因素是领导行为,而影响领导行为的各个因素是什么其彼此之间的关系是否成立以及关系强弱还需要通过实证分析进行检验.因此,这里我们需要对研究问题进行一些假设,以便后文的实证分析能够顺利进行.
3.3.1理论假设的提出
通过对大量文献的追溯整理,课题组对影响中小企业领导行为的因素的范围已经取得了一定的认识,前人的研究成果已经清楚表明了影响领导行为的几个关键的维度,再通过深度的访谈和探索性问卷的发放,使得课题组对本研究打下了了更深层次分析的基础.
通过对文献的整理以及对领导行为相关理论的分析,在LBDQ量表的基础之上,对相关指标进行探索性分析,并对噪音选项进行删减,剩余的指标具有良好的指向程度,鉴于此,本文提出以下假设:
H1:通过优化的LBDQ量表包含"人性化","要求与关注","决策性"以及"规范性"四个一阶因子.
H2:优化后的LBDQ量表中包含的四个一阶因子可以共同被另一个高阶因子(领导行为水平)所解释,且与之强相关.
3.3.2计量模型的设计
根据上述的研究假设,本研究提出图3-2所示的计量研究模型.把影响领导行为的因素定为自变量,把领导行为定为因变量,每一个具体影响因素和领导行为通过若干个测量条款进行测定,通过回归分析来确定各个影响因素,以及每个影响因素的重要程度.在进行回归分析之前,通过结构方程模型来判断模型的合适程度.结构方程模型中有"人性化因素","要求与关注因素","决策因素","规范性因素"4个外因潜变量,并且每个外因潜变量又通过3-5个可观测变量进行分析,各个观察变量又是通过若干测量条款确定,具体模型设计详见下图:
图3-2中小企业领导行为关键影响因素模型图
4,计量分析
4.1数据收集
海西地区经济发展不平衡,各企业规模差异也较大,因此不同类型企业中影响领导行为的因素都可能有所不同,如果能对各类型企业进行广泛的调查问卷,那么得到的结论可靠性程度就会非常高.从研究的实践角度看,受到多种研究条件的限制很难对样本总体进行调查,而是通过抽样调查,然后依据统计理论进行统计推断.从某种意义上说,研究就是在结论可靠程度与研究成本之间寻求一种相对平衡.因此本文样本中区域的选择,依据海西地区经济分布状况,具体抽取6家中小企业.具体调查对象的选择,则考虑影响领导行为的利益关系人众多,几乎每个人都与领导行为密切相关,对领导个体的行为产生偏差,因此为了尽可能获得不同利益关系人对影响领
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