问卷信度分析

问卷信度分析 （1） 采用Cronvach’s ,值进行一致性分析，结果如下表： 表1：信度分析表 名称 项目Cronvach’s ,值 数 组织支持 8 0.869 职业生涯政策 7 0.793 外派工作类型 7 0.546 公司规模与组织 7 0.555 回任意愿 6 0.899 由上表可以看出，组织支持的内部一致性为0.869，职业生涯政策的内部一致性为0.793，回任意愿的内部一致性为0.899，均接近或大于0.8，具有高度内部一致性和可靠性，而外派 工作类型与公司规模与组织的内部一致性分别为0.546，0.555，均小于0.6，内部一致性性检验结果理想，需要进行调整。 （2） KMOBarlelt 表2：KMO值，Barlelt球型检验 KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling .708 Adequacy. Bartlett's Test of Approx. Chi-Square 1.677E3 Sphericity df 595 Sig. .000 分析： kmo值,0.5，说明适合使用因子分析，Bartlett球型卡方值为1677，自由度为595，实际显著性为0.000，达到显著，表明母群体的相关矩阵间有共同因素存在，适合 进行因素分析。 （3） KMO的值>0.5，说明因子分析的效度还行，可以进行因子分析；另外，Bartlett球型检验的P<0.001，说明因子的相关系数矩阵非单位矩阵，能够提取最少的因子同时又能解释 大部分的方差，即效度可以。 （4） 以主成分分析法抽取5个主成分，且由于 题 快递公司问题件快递公司问题件货款处理关于圆的周长面积重点题型关于解方程组的题及答案关于南海问题 项间可能存在相关性，采用Promax进行转轴分析。 表3 转轴前后整体解释的变异数 Total Variance Explained Rotation Sums of Squared aInitial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Loadings Compo nent Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total 1 8.085 23.100 23.100 8.085 23.100 23.100 5.898 2 5.362 15.320 38.421 5.362 15.320 38.421 6.438 3 2.326 6.645 45.066 2.326 6.645 45.066 5.147 4 2.048 5.851 50.917 2.048 5.851 50.917 2.916 5 1.753 5.010 55.926 1.753 5.010 55.926 3.062 6 1.463 4.180 60.106 7 1.364 3.897 64.003 8 1.234 3.526 67.529 9 1.085 3.100 70.628 10 .970 2.772 73.400 11 .914 2.612 76.012 12 .880 2.513 78.525 13 .800 2.286 80.811 14 .732 2.091 82.902 15 .601 1.717 84.619 16 .554 1.582 86.200 17 .514 1.469 87.669 18 .491 1.402 89.071 19 .469 1.340 90.412 20 .404 1.155 91.566 21 .361 1.032 92.599 22 .339 .970 93.568 23 .310 .887 94.455 24 .290 .829 95.284 25 .235 .673 95.957 26 .226 .646 96.603 27 .222 .635 97.238 28 .210 .601 97.839 29 .173 .495 98.334 30 .164 .468 98.802 31 .125 .358 99.161 32 .107 .307 99.467 33 .082 .234 99.701 34 .059 .168 99.869 35 .046 .131 100.000 Extraction Method: Principal Component Analysis. a. When components are correlated, sums of squared loadings cannot be added to obtain a total variance. 图1 陡坡图 从表3和坡图中可以看出从第5因素以后，坡线甚为平坦，因而以保留5因素较为适宜。 表4：因子载荷矩阵 a Component Matrix Component 1 2 3 4 5 a3 .699 b10 .679 -.424 a5 .668 a8 .667 b11 .658 a6 .650 b15 .650 a7 .646 a4 .644 a2 .570 c17 .561 e30 .541 .411 c16 .535 a1 .532 b14 .526 c20 .512 b13 .482 c21 .410 c18 e33 .797 e32 .793 e35 .444 .764 e31 .406 .727 d25 .609 e34 .592 c22 .560 d28 .549 b12 d24 .610 d23 .569 c19 .403 .648 d29 -.550 d26 .471 .502 b9 -.447 -.504 d27 .413 Extraction Method: Principal Component Analysis. a. 5 components extracted. （5） promax转轴分析 表5：样式矩阵 aPattern Matrix Component 1 2 3 4 5 e32 .923 e31 .916 e33 .878 e35 .792 d28 .714 e30 .650 e34 .558 d25 .521 .438 d27 .500 c20 a8 .743 d23 .716 -.400 a7 .704 a4 .698 a2 .668 a3 .656 c16 .625 d24 .581 -.467 a5 .469 a6 .430 c19 .781 c17 .715 b11 .567 b14 .565 b12 .558 b13 .529 b15 .401 .449 c18 d29 -.702 d26 .659 -.548 c22 .655 a1 -.459 b9 .788 b10 .620 c21 .529 Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Promax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 10 iterations. 表6：结构矩阵 Structure Matrix Component 1 2 3 4 5 e32 .880 e31 .869 e35 .855 e33 .851 d28 .666 e30 .657 d25 .646 .535 e34 .627 d27 .475 a8 .767 a3 .735 .443 a7 .734 a4 .732 a2 .674 c16 .634 a5 .606 .456 d23 .600 a6 .575 .515 d24 c17 .704 b11 .536 .686 b15 .564 .634 b12 .615 -.426 c19 .612 b14 .593 b13 .576 c20 .455 .403 c18 c22 .411 .710 d26 .577 -.461 a1 .477 .518 -.565 d29 -.543 b9 .744 b10 .545 .442 .735 c21 .559 Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Promax with Kaiser Normalization. 由上面两个表可知，负荷量低于0.4的问项为：c18 、c20 表7：因子得分的协方差矩阵 Component Correlation Matrix Comp onent 1 2 3 4 5 1 1.000 .221 .038 .192 .102 2 .221 1.000 .340 -.079 .213 3 .038 .340 1.000 -.256 .260 4 .192 -.079 -.256 1.000 .069 5 .102 .213 .260 .069 1.000 Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Promax with Kaiser Normalization. 表8转轴后因素分析结果表 因素 命名 特征值 变异量 累积变异量 题项 因素负 荷量 Factor1 回归意愿 e32 16.85142857 .923 e31 .916 e33 .878 e35 .792 5.898 e28 16.85142857 .714 e30 .650 e34 .558 d25 .521 d27 .500 Factor2 组织支持a8 35.24571429 6.438 .743 与规模 18.39428571 d23 .716 a7 .704 a4 .698 a2 .668 a3 .656 c16 .625 d24 .581 a5 .469 a6 .430 Factor3 职业生涯c19 49.94984799 5.147 .781 政策与任 14.70413371 c17 .715 务类型 b11 .567 b14 .565 b12 .558 b13 .529 b15 .449 Factor4 组织文化 d29 58.28066635 2.916 8.330818359 -.702 d26 .659 c22 .655 a1 -.459 Factor5 员工意愿b9 3.062 8.751066743 67.03173309 .788 认识 b10 .620 c21 .529 （6） 相关分析 表9 各因素之间的相关分析矩阵 Correlations 职业生涯 组织支持政策与任员工意愿 回归意愿 与规模 务类型 组织文化 认识 *回归意愿 Pearson .038 .192 .102 1 .221Correlation Sig. (2-tailed) .047 .735 .086 .366 组织支持与规模 Pearson ***.221 1 .340 -.079 .213 Correlation Sig. (2-tailed) .047 .002 .485 .056 职业生涯政策与任Pearson ****.038 .340 1 -.256 .260 务类型 Correlation Sig. (2-tailed) .735 .002 .021 .019 组织文化 Pearson *.192 -.079 -.256 1 .069 Correlation Sig. (2-tailed) .086 .485 .021 .539 * .069 1 员工意愿认识 Pearson .102 .213 .260Sig. (2-tailed) .366 .056 .019 .539 Correlation *. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed). **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). 由上表知，回归意愿与组织支持与规模、职业生涯政策与任务类型、组织文化和员工意 愿认识的相关系数均大于0，呈正相关，符合基本假设，但是显著性检验不是很理想。 （7） 阶层性回归分析 表10样本特性摘要表 属性 类别 人数 百分比 性别 男 69 0.851852 女 12 0.148148 年龄 25岁及以 12 0.148148 26岁到35 54 0.666667 36岁到50 15 0.185185 婚姻状况 未婚 45 0.555556 已婚 36 0.444444 教育程度 硕士及以上 23 0.283951 本科 55 0.679012 大专 2 0.024691 中专及以下 1 0.012346 现任职务 中层管理人员 36 0.444444 一般员工 11 0.135802 基层管理人员 24 0.296296 高层管理人员 10 0.123457 企业类型 合资企业 52 0.641975 国有企业 13 0.160494 台资企业 1 0.012346 民营企业 10 0.123457 日资 5 0.061728 企业规模 在行业内排名中等以上 29 0.358025 在行业内排名中等 5 0.061728 在行业内排名前5位 40 0.493827 在行业内排名中等以下 6 0.074074 工作年限 一年至五年 44 0.54321 一年以下 37 0.45679 是否回任 是 34 0.419753 否 47 0.580247 离最后一次外派时半年至一年 6 0.074074 间 没有回任至母公 47 0.580247 半年或以下 9 0.111111 一年至两年 10 0.123457 两年至三年 8 0.098765 四年至五年 1 0.012346 最后一次职位 中层管理人员 19 0.234568 基层管理人员 22 0.271605 一般人员 40 0.493827 对涉及定性变量进行处理，结果如下： 1） 性别：男为1、女为0； 2） 年龄：35以下为1、否则为0； 3） 婚姻：未婚为1、否则为0； 4） 教育程度：本科及以上为1、否则为0； 5） 现任职务：中等及以上为1、否则为0； 6） 企业类型：合资企业为1；否则为0； 7） 企业规模：中等以上为1；否则为0； 8） 工作年限：低于5年为1；否则为0； 9） 离最后一次外派时间：5年以下为1、否则为0； 10) 最后一次职位：管理人员为1、否则为0； 采用以下两个模型，模型一只考虑基本情况对回归意愿的影响，模型二考虑基本情况 及组织支持与规模、职业生涯政策与任务类型、组织文化和员工意愿认识对回任意愿的影响， 采用逐步回归的 方法 快递客服问题件处理详细方法山木方法pdf计算方法pdf华与华方法下载八字理论方法下载 结果如下： 表11：模型一的结果 Coefficients a Unstandardized Standardized Coefficients Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. (Constant) -.659 .286 -2.302 .024 企业规模 .998 .304 .344 3.287 .002 离最后一次外派时间 -.486 .211 -.241 -2.305 .024 a. Dependent Variable: REGR factor score 1 for analysis 1 由上表知对回任意愿影响显著的基本情况因素为企业规模和离最后一次外派时间，企业 规模越大，员工回任意愿越强烈，离最后一次外派时间越长，员工回任意愿越强烈。 表12：模型二的结果 a CoefficientsUnstandardized Standardized Coefficients Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. (Constant) -1.038 .285 -3.640 .000 企业规模 1.085 .288 .374 3.761 .000 职业生涯政策与任务类型 .335 .098 .335 3.407 .001 离最后一次外派时间 -.502 .195 -.249 -2.573 .012 企业类型 .485 .202 .234 2.399 .019 a. Dependent Variable: REGR factor score 1 for analysis 1 由上表知，综合所有因素，对回任意愿影响显著的基本情况因素为企业规模、职业生涯政策 与任务类型、离最后一次外派时间和企业类型，企业规模越大，职业生涯政策与任务类型认 可度越高、离最后一次外派时间越长，员工回任意愿越强烈。