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
JR11 JR12 JR13
.228 .087 .136
.204 .107 .157
.736 .871 .751
注：旋转方法为最大方差旋转法
4.3.2工作投入指标的效度分析
通过表4.17中的KMO和Bartlett的检验结果，可以看到，KMO值为0.895>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。
表4.17 工作投入的KMO及Bartlett检验
Table4.17 KMO and Bartlett's Test for Job Engagement
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.
.895 2739.834 136 .000
采用最大方差旋转法对工作投入指标体系的17个指标题项进行主成分分析，共抽取了3个特征根大于1的公共因子，其累计解释百分比为66.780%。经过方差最大旋转后得出的因子载荷矩阵如表4.19所示，从表4.19可以看出，工作投入被分为三个维度（命名为：活力、奉献和专注），根据Michael Tracey（1998）等学者的方法，指标全部保留，工作投入指标体系达到结构效度的标准。
表4.18 工作投入的总方差解释能力表
Table4.18 Total Variance Explained for Job Engagement 初始特征值 成份 1 2 3 合计 方差的 % 累积 % 合计 5.663 3.190 2.500 33.311 33.311 18.762 52.073 14.707 66.780 5.663 3.190 2.500 提取平方和载入 方差的 % 33.311 18.762 14.707 累积 % 33.311 52.073 66.780 旋转平方和载入 合计 方差的 % 累积 % 3.977 3.810 3.565 23.396 23.396 22.413 45.809 20.971 66.780 注：提取方法为主成份分析方法；特征值小于1的未列出
表4.19 工作投入旋转后的因子矩阵
Table4.19 Rotated Component Matrix(a) of Job Engagement
题号
WE1 WE4 WE8 WE12 WE15 WE17
1
.736 .800 .841 .821 .747 .833
因子载荷系数（旋转后）
2
.020 .104 .021 .059 .146 .057
35
3
.086 .143 .153 .141 .089 .149
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
WE2 WE5 WE7 WE10 WE13 WE3 WE6 WE9 WE11 WE14 WE16
.201 .138 .110 .125 .132 .100 .120 -.059 .108 .139 .010
.074 .136 .152 .103 .025 .766 .847 .735 .834 .823 .703
.809 .855 .815 .845 .809 .109 .060 .086 .048 .057 .130
注：旋转方法为最大方差旋转法
4.3.3知识共享指标的效度分析
由表4.20中的KMO和Bartlett 的检验结果，可以知道，KMO值为0.923>0.9，球形检验达到0.001的显著水平，表明该因子非常适合做因子分析。
表4.20 知识共享的KMO及Bartlett检验
Table4.20 KMO and Bartlett's Test for Knowledge Sharing
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.
0.923 1551.733 45 .000
表4.21中是采用最大方差旋转法对知识共享量表的10个指标题项进行主成分分析的结果，可以看出，知识共享指标体系共被抽取了2个特征根大于1的公共因子，即只有2个特征值大于1，其累计解释百分比为66.413%，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4.22所示，从而可看出，知识共享被分为两个维度（命名为：知识贡献和知识获取），且其载荷值均大于0.5，指标全部保留，说明知识共享指标体系具有较高的结构效度。
表4.21 知识共享的总方差解释能力表
Table4.21 Total Variance Explained for Knowledge Sharing 成份 1 2 初始特征值 合计 方差的 % 累积 % 合计 5.454 1.187 54.543 54.543 11.870 66.413 5.454 1.187 提取平方和载入 方差的 % 54.543 11.870 累积 % 54.543 66.413 旋转平方和载入 合计 方差的 % 累积 % 3.627 3.015 36.267 36.267 30.146 66.413 注：提取方法为主成份分析方法；特征值小于1的未列出
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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4.22 知识共享旋转后的因子矩阵
Table4.22 Rotated Component Matrix(a) of Knowledge Sharing
题号
KS1 KS2 KS3 KS4 KS5 KS6 KS7 KS8 KS9 KS10
注：旋转方法为最大方差旋转法
因子载荷系数（旋转后） 1
.743 .734 .761 .791 .740 .666 .172 .322 .321 .323
2
.238 .271 .296 .269 .174 .385 .759 .809 .825 .797
4.3.4工作绩效指标的效度分析
首先对工作绩效指标体系做KMO及Bartlett检验，检验结果如表4.23所示，KMO为0.759>0.7，球形检验达到0.001的显著水平，说明该因子适合做因子分析。
表4.23 工作绩效的KMO及Bartlett检验
Table423 KMO and Bartlett's Test Job Performance
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.
.759 1162.767 66 .000
采用最大方差旋转法对工作绩效量表的12个指标题项进行主成分分析，如表4.24所示，共抽取了4个特征根大于1的公共因子，4个特征值的因子累计解释百分比为70.321%，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4.25，从该表可以看出，工作绩效被分为四个维度（命名为：任务绩效、关系绩效、学习绩效和创新绩效），且其载荷值均大于0.5，指标全部保留，说明工作绩效指标题项具有较好的结构效度。
表4.24 工作绩效的总方差解释能力表
Table4.24 Total Variance Explained for Job Performance 成份 1 2 3
初始特征值 合计 方差的 % 累积 % 合计 3.662 1.881 1.589 30.516 30.516 15.676 46.192 13.241 59.433 3.662 1.881 1.589 提取平方和载入 方差的 % 30.516 15.676 13.241 37 旋转平方和载入 合计 方差的 % 累积 % 2.228 2.097 2.097 18.563 18.563 17.475 36.038 17.471 53.509 累积 % 30.516 46.192 59.433 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
4 1.307 10.888 70.321 1.307 10.888 70.321 2.017 16.812 70.321 注：提取方法为主成份分析方法；特征值小于1的未列出
表4.25 工作绩效旋转后的因子矩阵
Table4.25 Rotated Component Matrix(a) of Job Performance
题号
JP1 JP2 JP3 JP4 JP5 JP6 JP7 JP8 JP9 JP10 JP11 JP12
1
.050 .127 -.043 .099 -.039 .266 .827 .850 .806 .195 .169 .057
因子载荷系数（旋转后）
2 3
.094 .050 .117 .866 .854 .719 .196 .060 .038 .112 .133 .040
.827 .821 .808 .083 .100 .089 .109 .009 .025 .053 .040 .210
4
.023 .122 .150 .052 .100 .139 .095 .112 .217 .808 .805 .760
注：旋转方法为最大方差旋转法
4.3 独立样本T检验与方差分析
一般认为，人口统计学因素等变量通常会对研究有影响，因此，为了检验不同统计变量对员工工作资源、工作投入以及知识共享和工作绩效的影响是否有显著差异，本文将用独立样本T检验和单因素方差分析法做进一步分析判断。其中，对于性别采用独立样本T检验，对于年龄、学历、工作年限、服务部门、职务类别、企业性质、企业所在行业以及企业员工总数等采用单因素方差来分析是否存在显著差异。 （1）性别差异的独立样本T检验
表4.26 性别与各变量的独立样本T检验
Table4.26 The Independent-samples T Test of Gender and Different Variables 项 目 性别 均值 方差齐次检验 F值显著概率 社会支持 工作控制感 男 女 男 女 3.8558 3.8510 3.6171 3.6013 .151 .622 是否齐次 是 是 均值差异检验 T值显著概率 均值差 .954 .953 .849 .849 .00474 .00474 .01584 .01584 是 否 显 著 否 否 38
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
发展机会 男 女 3.3357 3.4031 3.5702 3.4956 3.3543 3.4680 3.5524 3.5959 3.5000 3.4085 3.6429 3.6242 3.6452 3.5795 3.5286 3.5730 3.8000 3.8497 3.7523 3.7930 .577 是 .461 .458 -.06734 -.06734 .07460 .07460 -.11369 -.11369 -.04348 -.04348 .09150 .09150 .01867 .01867 .06572 .06572 -.04441 -.04441 -.04967 -.04967 -.04074 -.04074 否 活 力 奉 献 专 注 知识贡献 知识获取 任务绩效 关联绩效 学习绩效 创新绩效 男 女 男 女 男 女 男 女 男 女 男 女 男 女 男 女 男 .151 .664 .187 .508 .166 .008 .075 .146 .326 是 是 是 是 是 否 是 是 是 .516 .514 .367 .367 .706 .705 .255 .255 .851 .851 .445 .442 .616 .614 .570 .570 .627 .626 否 否 否 否 否 否 否 否 否 女 注：方差齐次检验与均值差异检验的显著性水平均为0.05
从表4.26中的独立样本T检验结果可以看出，在置信度为95%的情况下，员工的性别对社会支持、工作控制感、工作发展机会、活力、奉献、专注、知识贡献、知识获取、任务绩效、关联绩效、学习绩效、创新绩效并无显著的影响。 （2）年龄的单因素方差分析
表4.27 年龄的方差分析
Table4.27 The ANOVA of Age 项 目 社会支持 工作控制感 发展机会 活 力 奉 献 专 注 知识贡献 知识获取 任务绩效 关联绩效 学习绩效 创新绩效
方差齐次检验 显著概率 .686 .474 .004 .478 .979 .939 .221 .023 .288 .295 .037 .712 均值差异检验 F值 3.620 1.120 1.394 1.730 1.378 1.667 .564 2.279 3.352 2.837 2.275 1.342 39
是否齐次 是 是 否 是 是 是 是 否 是 是 否 是 显著概率 .007 .347 .236 .143 .241 .158 .689 .061 .011 .025 .061 .254 是否有显著差异 是 否 否 否 否 否 否 否 是 是 否 否