重庆大学硕士学位毕业论文 工作资源、知识共享与工作绩效的关系研究
表4.8 行业分布情况统计表
Table4.8 The Industry Description of Sample
项 目
企业所在行业
类 别 IT业 制造业 服务业 地产业 贸易业 其他
样本数 68 76 76 37 23 13
百分比 23.2 25.9 25.9 12.6 7.8 4.4
总 计
293
（9）企业员工总人数分布情况
在企业员工总人数方面，由表4.9可以看出，样本中，员工工作在不同企业的规模较均匀，最多的为101---50人的公司，占总样本的23.9%之间，较少的是100人以下公司规模，人数为43人，所占比例14.7%，综合以上的样本描述性分析，可以看出，所调查的样本与总体的分布情况一致，具有代表性，适合做进一步分析。
表4.9 企业员工总人数分布情况统计表
Table4.9 The Total Company Employee Number Description of Sample
项 目
企业员工总人数
类 别 100人以下 101---500人 501---1000人 1001---3000人 3001人以上
样本数 43 70 64 57 59
百分比 14.7 23.9 21.8 19.5 20.1
总 计 293
4.2 信度分析
信度（Reliability）分析是用来了解量表指标的一致性或者稳定性，为确保数据的质量，在对数据分析前都需要对数据进行信度分析。为了能够更好的测量量表信度，本文将采用CITC(Corrected Item-Total Correction)值和Cronbach’s α系数结合的方式来测量各量表的信度情况，采用CITI值测量的流程是：当某一指标题项的CITI值小于0.3且删除该题项后的总量表α值增加，那么就应该删除该指标题项达到净化量表的效果[80]。Cronbach’s α系数是Cronbach 在1951年创立，常被用在李克氏量表(Likert Scale)的测量，以α系数来衡量内部一致性信度，α值越高，代表内部一致性越好，一般认为，Cronbach’s α在0.8以上表示信度非常好，在0.7以上表示具有较高的信度，0.6以上可以接受[81]。
4.2.1工作资源指标的信度分析
通过SPSS17.0软件运行收集到的问卷数据，得出工作资源指标体系的信度分析如表4.10所示，从表中可以看出，工作资源指标体系的总Cronbach α系数为0.842>0.7，说明工
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作资源指标体系具有较高的内部一致性。同时，每个指标题项的CITI值都大于0.3，且删除某一题项后的α值都未出现大于原总α值的项，因此工作资源指标体系符合信度要求。
表4.10 工作资源的信度分析（N=293）
Table4.10 The Reliability Analysis of Work Resource（N=293）
题号 JR1 JR2 JR3 JR4 JR5 JR6 JR7 JR8 JR9 JR10 JR11 JR12 JR13
指标题项
在需要的时候我可以向同事请求帮助 工作中同事经常帮助我
我和同事们一起工作通常感到很愉快 上级经常帮我解决工作中的难题 工作中，我的上级很在乎我的感受 我有很多渠道了解自己工作的完成情况 我可以在工作中合理调配自己的时间 凡与工作有关的事，我都可以参与讨论 工作完成后，我通常都会得到结果反馈 在工作中我的提议能得到大家的关注 我的工作能为我提供学习新知识的机会 在工作中我有足够的机会能提高自己 在工作中我有晋升的机会
CITI值 .583 .454 .509 .457 .446 .489 .482 .564 .520 .533 .518 .428 .444
删除该题后α值 .826 .834 .830 .834 .835 .832 .832 .826 .830 .829 .830 .836 .835
总α值
.842
4.2.2工作投入指标的信度分析
通过SPSS17.0软件运行收集到的问卷数据，得出工作投入指标体系的信度分析如表4.11所示，从表4.11可以看出，工作投入指标体系的Cronbach’s α 系数为0.872>0.7，说明工作投入指标体系具有较好的内部一致性。同时，每个指标题项的CITI值最低值为0.356>0.3，删除任意一指标题项后的α值也并未大于原量表α值0.872，因此工作投入量表的指标题项全部保留，信度符合要求。
表4.11 工作投入的信度分析（N=293）
Table4.11 The Reliability Analysis of Job Engagement（N=293）
题号 WE1 WE2 WE3 WE4 WE5 WE6 WE7
量表题项 CITI值
删除该题后α值 .869 .864 .866 .864 .863 .865 .864
总α值
在工作中，我感到自己充满活力 .424 我觉得我所从事的工作目标明确，且很有意义 当我工作时，时间总是过得飞快 在工作中我觉得自己精力旺盛 我对工作充满了热情
当我工作时，我忘记了周围的一切事情 工作激发了我的灵感
31
.543 .481 .543 .568 .517 .535
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WE8 WE9
早晨一起床，我就想去工作 当工作紧张的时候，我会感到快乐
.527 .356 .533 .496 .528 .474 .510 .506 .405 .543
.865 .872 .864 .866 .864 .867 .865 .865 .869 .864
.872
WE10 我为自己所从事的工作感到自豪 WE11 我沉浸于我的工作中 WE12 我可以一次连续工作很长时间 WE13 对我来说，我的工作具有挑战性 WE14 我在工作时会达到忘我的境界
WE15 工作时，我能很快从精神疲劳中很快恢复过来 WE16 我感觉自己离不开工作
WE17 即使工作进展得不顺利，我也总能够锲而不舍
4.2.3知识共享指标的信度分析
通过SPSS17.0软件运行收集到的问卷数据，得出知识共享指标的信度分析结果如表4.12所示，从表中可以看出，知识共享量表的Cronbach’s α系数为0.905远大于0.7，说明知识共享指标体系的内部一致性非常好。同时，每个指标题项的CITI值都大于0.3，且若删除某一指标题项后的α值都未出现大于原总α值的项，因此知识共享指标体系符合信度要求。
表4.12 知识共享的信度分析（N=293）
Table4.12 The Reliability Analysis of Knowledge Sharing（N=293）
题号 KS1 KS2 KS3 KS4 KS5 KS6 KS7 KS8 KS9 KS10
指标题项
CITI值
删除该题后α值 .898 .896 .894 .894 .900 .895 .903 .893 .892 .893
总α值
当我学到新知识后，我也会使我部门的同事能学到这新知识 .634 我会让我部门的同事共享我所拥有的信息 我会让我部门的同事共享我的技能
当我学到新知识后，我也会使我部门外的同事学到这新知识 我会让我部门外的同事共享我所拥有的信息 我会让我部门外的同事共享我的技能
当我询问我部门的同事时，他们会告诉我他们所知道的 当我询问我部门的同事时，他们会告诉我他们所掌握的技能 当我询问我部门外的同事时，他们会告诉我他们所知道的 当我询问我部门外的同事时，他们会告诉我他们所掌握的技能
.653 .695 .699 .587 .680 .554 .714 .727 .703
.905
4.2.4工作绩效指标的信度分析
通过SPSS17.0软件运行收集到的有效数据，得出工作绩效指标体系的信度分析结果，从表4.13可以看出，工作绩效指标体系的Cronbach α系数为0.79>0.7，说明工作绩效指标体系具有较好的内部一致性。同时，每一指标题项的CITI值都大于0.3，且删除某一指标题项后的α值都未出现大于原总α值的项，因此工作绩效指标体系符合信度要求。具体分析结果如
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如表4.13所示：
表4.13 工作绩效的信度分析（N=293）
Table4.13 The Reliability Analysis of Job Performance（N=293）
题号 JP1 JP2 JP3 JP4 JP5 JP6 JP7 JP8 JP9 JP10 JP11 JP12
量表题项
我总是高效率的完成本职工作 我的工作质量保持了较高水准 工作中我总是能顺利达到计划的目标 我经常承担本职工作以外的其他工作 我经常期望被安排或指派一项有挑战性的工作 我与同事关系良好，并经常帮助他们完成工作 我注重通过学习，积累经验，提高工作效率 我总能用学到的新知识技能解决工作中的问题 我认为自己具备很高的学习能力和效率 我通过学习获得新的工作方法、能力和工具 我经常对工作中的问题提出创新性解决方案 我将创新性想法付诸实践，提高了工作质量和效率
CITI值 .358 .423 .375 .430 .392 .489 .503 .404 .435 .475 .471 .418
删除该题后α值 .782 .776 .781 .775 .779 .769 .768 .778 .774 .771 .771 .776
总α值
.790
4.3效度分析
效度（Validity）即有效性，它是指测量工具或手段能够测出所要测量内容的准确程度，问卷数据越能显现其所要测量对象的内容，则其效度越高，一般来说，效度的评价主要从内容效度和结构效度两方面，本文所使用的工作资源量表、工作投入量表、知识共享量表以及工作绩效量表均是借鉴以往较成熟的量表基础上，根据研究背景稍作修改而得，其内容和结构变动较小，因而具有较高的内容效度。在结构效度上，本节将先采用探索性因子分析来检测各变量的结构效度。在进行因子分析的过程中，需先检验取样适当性数量（Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy；KMO），若KMO值大于0.9时说明非常适合做因子分析，0.8则表示适合，0.7则表示一般，0.6则表明不太适合，小于0.5则表示已经非常不适合。接着以Bartlett球形值，检验各指标所组成的相关矩阵，若球形检验达到0.001的显著水平，则表示量表各指标的相关矩阵有共同因子存在，然后采用主成分因子分析（Principal Components Analysis）来萃取量表的共同因子。
4.3.1工作资源指标的效度分析
运用SPSS17.0进行对收集到的293份有效数据进行探索性分析，分析后得到KMO和Bartlett的检验结果，如表4.14所示，可以看到，KMO值为0.84>0.8，球形检验达到0.001的显著水平，表明该因子适合做因子分析。
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表4.14 工作资源的KMO及Bartlett检验
Table4.14 KMO and Bartlett's Test for Work Resource
Kaiser-Meyer-Olkin 样本测度
巴特利特球体检
近似卡方 自由度Df
显著性概率Sig.
.840 1402.103 78 .000
采用最大方差旋转法对工作资源指标的13个指标题项进行主成分分析，如表4.15所示，共抽取了3个特征根大于1的公共因子，即只有3个特征值大于1，其累计解释百分比为61.999%，说明提取的因子能够较好的反应样本信息。经过方差最大旋转后得出的因子载荷矩阵如表4.16，Michael Tracey（1998）等学者[82]认为，当载荷矩阵值大于0.5的应该归为一类，对于多维度指标，要求指标各项的同一维度中的载荷值都要大于0.5，并且对应该指标的其他维度载荷值不超过0.4，否则予以剔除。从表4.16可以看出，工作资源被分为三个维度（分别命名为：社会支持、工作控制感和工作发展机会），且其载荷值均大于0.5，13个指标均保留，说明工作资源量表具有较高的结构效度。
表4.15 工作资源的总方差解释能力表
Table4.15 Total Variance Explained for Work Resource 初始特征值 成份 1 2 3 合计 方差的 % 累积 % 合计 4.552 2.057 1.451 35.017 35.017 15.822 50.839 11.160 61.999 4.552 2.057 1.451 提取平方和载入 方差的 % 35.017 15.822 11.160 累积 % 35.017 50.839 61.999 旋转平方和载入 合计 方差的 % 累积 % 3.104 2.863 2.093 23.873 23.873 22.025 45.898 16.101 61.999 注：提取方法为主成份分析方法；特征值小于1的未列出
表4.16 工作资源旋转后的因子矩阵
Table4.16 Rotated Component Matrix(a) of Work Resource
题 号
JR1 JR2 JR3 JR4 JR5 JR6 JR7 JR8 JR9 JR10
1
.126 .019 .172 .062 .197 .720 .726 .813 .810 .758
因子载荷系数（旋转后）
2
.750 .788 .705 .738 .694 .170 .020 .112 .146 .125
34
3
.282 .123 .137 .123 -.018 .051 .223 .159 .021 .146