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2.3研究程序
问卷统一发放,共发放70份问卷,实际回收65份,其中有效问卷61份。
2.4数据采集与分析:采用Spssl3.0包对所有数据进行统计处理与分析。
3结果与分析
3.1描述性分析
从表1可知,除了变量,Q9,Q10,Q11,Q12,Q18,Q30这6个变量之外,其他30个变量的平均值都比较高(介于4.03和5.26)之间。这表明员工对所有各项考察内容的同意程度是比较高的。35个变量的标准差都比较小(介于0.82和1.38之间),表明样本内部的差异程度都比较小。
3.2因子分析
使用Spssl3.0软件包对调查问卷的第一部分35个变量进行因子分析。巴特里特球体与KMO检验的结果表明,这次调查数据适合进行因子分析(巴特里特球体检验,统计量值为944.44,对应的相伴概率为0.000;KMO值为0.640)。我们用主成分法来提取因子,然后用方差最大化正交旋转法进行因子旋转,得出因子载荷矩阵。
旋转后的因子载荷矩阵结构明显表明了35个变量分别属于8个因子。我们根据各个因子中所含有变量的共性,为各个因子进行命名。各个因子的名称、特征值、方差贡献率及累计方差贡献率见表2。已有资料表明累计方差贡献率达到60%可以接受。在本研究中,8个因子的累积方差贡献率为86.552,大于60%,这表明因子保留了原始数据中较多的信息,因子分析的结果是可以接受的。
3.3回归分析
回归分析的主要目的是对因子分析的结果进行检验。因为本次研究的因变量是二分变量,故采用了BinaryLogistic回归模型对原始观测数据进行回归分析。