浅析管理教练功能的多维结构及对员工绩效和工(3)

　　工作满意度量表：采用Hochwaaer、Kacmar和Per—rewe等(2003)开发的整体满意度量表”。量表共5个题项，采用Likert5点计分的方式，让被试者在“1为完全不符合”到“5为完全符合”中进行选择。

　　3．2被试

　　由于教练在中国企业中尚未普及，因此本研究在问卷发放时有意识选择一部分具有一定规模、管理运作成熟的知名企业(主要为外资企业)作为取样对象，并且将正式教练和非正式教练关系都列入研究范畴之内。本研究专门编写了一份《问卷填答说明》，详细阐述了研究目的，管理教练的内涵、类型(正式教练和非正式教练)和作用，在问卷发放时一并发放给填答者，请填答者在填答前仔细阅读。向天津、广州、沈阳和大连的38家企业发放问卷521份，回收有效问卷340份，有效回收率为65．26％。参与的被试者的平均年龄为38岁，平均工龄16年，其中男性245人(72．1％)、女性87人(25．6％)，缺失信息8人(2．3％)；研究生学历61人(17．9％)，本科学历192人(56．5％)，大专学历65人(19．1％)，高中／中专学历l6人(4．7％)，缺失信息6人(1．8％)；参与调查的被试者中高层管理者13人(3．8％)，中层管理者242人(71．2％)，一般管理者73人(21．4％)，缺失信息l2人(3．5％)。

　　3．3数据分析方法

　　首先采用SPSS11．0和LISREL8．54软件对相关数据进行探索性因素分析和验证性因素分析，考察管理教练功能和员工绩效的维度构成。探索性因素分析与验证性因素分析需要采用两份不同的样本数据。将340个样本随机分为两份，一组样本(nl=170)用于探索性因素分析，另一组样本(n2=170)用于验证性因素分析。其次，对各变量进行相关分析和信度分析。在此基础上利用结构方程模型技术(StructuralEqua—tionModel，简称SEM)考查被教练者感知到的管理教练功能对他们的工作绩效和工作满意度的影响。

　　4数据分析

　　4．1效度

　　首先利用第一组样本分别对管理教练功能和员工绩效的数据进行探索性因素分析。采用主成分分析法提取特征值大于1的共同因素，在此基础上采用Pro—max斜交旋转法(此法假设各维度之间存在一定的相关性)，使各题项在不同因素上负荷量差异较大。为保证题项的鉴别力，去除因素负荷小于0．40的题项(管理教练功能量表删除了4、12、13、17题；员工绩效量表删除了5和8题)。通过上述步骤发现：(1)从管理教练功能的样本数据中提取4个共同因素，解释变异量的累计贡献率为56．96％(因素负荷矩阵见表1)；(2)从员工绩效的样本数据中提取2个共同因素，解释变异量的累计贡献率为64．45％(因素负荷矩阵见表2)。

　　在探索性因素分析的基础上，利用第二组样本分别对管理教练功能和员工绩效的数据进行验证性因素分析。在管理教练功能模型的检验过程中分别提出虚无模型(假设管理教练功能量表中的每一个题项都是一个单独的维度，题项之间没有相关性)、单因素模型(假设管理教练功能是一个单维的模型)与四因素模型

　　(经过探索性因素分析得到的四因素模型)进行比较。并采用同样的方法对员工绩效的虚无模型、单因素模型和二因素模型进行比较。具体的验证性因素分析和比较结果见表3。

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