IT企業員工應激量表的驗證性因素分析

［摘 要］ 根據IT企業的工作特點，本文從工作負荷、技術更新、上級支持、人際關系和職業發展5個維度編制了IT企業員工工作應激量表，并對其進行了驗證性因子分析。驗證性因子分析的結果表明，量表的各項擬合指標均達到了擬合的要求，量表具有良好的信度和結構效度，可用于對應激水平影響程度的研究。

［關鍵詞］ IT企業； 工作應激； 驗證性因子分析

doi : 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2011 . 07 . 021

［中圖分類號］F272.92 ［文獻標識碼］A ［文章編號］1673 - 0194（2011）07- 0037 - 04

１引言

近年來，有關工作應激的研究受到心理學界和管理學界的重視，并且取得了一定的研究成果。通過文獻研究發現，我國的工作應激的研究主要集中于教師、護士及警察等人群，對企業員工工作應激，尤其是對ＩＴ企業員工工作應激的研究較少［１］。隨著信息產業的迅猛發展，ＩＴ企業間的競爭日益激烈。ＩＴ企業員工作為信息技術和信息產業的承載者感受到了來自于工作的應激日益增強，有調查表明軟件行業員工的應激程度明顯高于其他行業的員工［２-３］。研究表明員工的身心疾患與工作應激有直接或間接的關系［４］。ＩＴ企業的員工是承受較高工作應激的群體，應激管理對于ＩＴ企業提高效率和競爭力具有重要的意義［５］。構建適合于ＩＴ企業工作特點的應激量表，測量ＩＴ企業員工的工作應激水平，分析其影響因素是進行應激管理的基礎。目前，缺少測量ＩＴ企業員工工作應激的量表。本文結合ＩＴ企業的工作特點編制ＩＴ企業員工工作應激量表，并運用探索性因子分析方法確定了量表的因子。由于探索性因子分析無法辨別事前定義因子的模型是否與實際數據擬合，無法檢驗觀測變量的因子個數和因子載荷是否與基于預先建立的理論的預期一致，而驗證性因子分析則完全可以實現這些［６］。因此，本文利用驗證性因子分析方法檢驗量表內部一致性信度、內部結構效度，為分析各潛在變量與應激水平之間的因果關系提供理論依據。

２ＩＴ企業員工工作應激量表的編制與數據采集

２．１量表的編制

ＩＴ企業是以信息技術為核心，提供與信息技術相關的產品和服務的企業。與其他類型的企業相比，ＩＴ企業員工的工作特點主要表現為：① ＩＴ企業的產品生命周期日趨縮短，知識更新迅速，每個ＩＴ員工必須成為學習型的人才，只有不斷地更新知識和技能，才能適應ＩＴ企業的需要［７］；② 工作時間長且無規律，工作量太大，緊迫的完成時間，在高負荷環境下精神總處于緊張狀態易于產生心理壓力和對工作的不滿情緒［８］。③ ＩＴ員工一般年齡較輕，受教育水平高，工作能力強，在工作中彰顯個性的趨勢比較明顯，易于造成人際關系緊張［９］。④ ＩＴ員工具有更強的自我意識，更具獨立性，他們要求組織給予自主權，使之能夠以自己認為有效的方式進行工作，獲得領導的支持以及較好的職業發展，當員工感受到來自組織對其支持和認同時，員工在工作時就會有出色的表現［１０］。只有根據ＩＴ企業員工的工作特點設計相應的工作應激量表，其測量結果才能真正反映１Ｔ企業員工的工作應激狀態，為應激管理提供科學可靠的依據。本文通過文獻研究，根據ＩＴ企業員工的工作特點，并參考了由Ｄ Ｌ Ｆｉｅｌｄ編制的“工作評價、組織診斷與研究實用量表”以及石林等人編制的企業員工工作壓力量表［１１-１２］。刪除對ＩＴ員工不適用的項目，同時根據ＩＴ員工的工作特征和訪談結果增加了與技術更新帶來的壓力、工作單調枯燥等有關的項目。通過訪問咨詢人力資源管理領域的學者專家，以及對ＩＴ企業內部有工作經驗的管理人員進行訪談，對量表的初稿進行修改完善，編制了由１９個指標構成的ＩＴ企業員工工作應激源量表。該量表通過效度、信度檢驗后用于ＩＴ企業員工的應激測評。

２．２數據的采集

利用編制的ＩＴ企業員工工作應激源量表，采用五級李克特（ＬＩＫＥＲＴ）計分方式，對北京市十幾家ＩＴ企業的員工進行問卷調查。發出問卷３２０份，回收３０１份，剔除無效問卷１７份后，得到有效問卷２８４份。被調查者的狀況如表１所示，符合研究的要求。

３量表的檢驗分析

３．１探索性因子分析

利用采集的數據進行探索性因子分析。首先進行探索性因子分析，使用主成分提取法，并令特征值大于１，得到技術更新、工作負荷、人際關系、上級支持、職業發展5個因子（見表２）。這5個因子共解釋總變異的７１．３８％；技術更新、工作負荷、人際關系、上級支持、職業發展5個因子的一致性檢驗ａ系數值分別為０．８７、０．８３、０．７８、０．８０、０．８４，均大于０．７，具有良好的信度［１３］。

３．２驗證性因子分析

根據上述探索性因子分析的結果構建５因子的一階因子測量模型，運用ＡＭＯＳ ７．０進行驗證性因子分析。首先檢驗測量的信度和效度（見圖１）。整體模型的擬合指標如表３所示。根據Ｈｅｗｅｔｔ和Ｂｅａｒｄｅｎ的建議，表３表明模型具有較好的擬合優度。測量模型驗證性因子分析的結果顯示，各測量變量的標準化因子載荷均大于０．６，符合因子載荷大于０．５的標準，說明各因子對測量模型具有較強的解釋能力。用標準化因子載荷和各觀測變量的測量誤差對潛在變量的綜合信度進行計算，其結果介于０．７４～０．８４之間，符合Ｆｏｒｎｅｌｌ和Ｌａｒｃｋｅｒ的建議值０．７［１４］，說明觀測變量的量表內部具有很好的一致性信度。測量模型的聚集效度可以根據潛在變量的平均變異抽取量（ＡＶＥ）進行判斷，5個潛變量的平均變異抽取量均不低于Ｆｏｒｎｅｌｌ和Ｌａｒｃｋｅｒ建議的０．５的最低標準［１４］，說明測量模型具有良好的聚集效度（見表４）。

因子間區別效度的檢驗。本文使用Ｆｏｒｎｅｌｌ與Ｌａｒｃｋｅｒ提出的方法檢測因子間的區別效度，即每一個因子的平均變異抽取量若全都大于該因子與其他因子之相關系數的平方，那么就可以認為因子間具有區別效度，即所有因子的平均變異抽取量的平方根的最小值大于因子間相關系數的最大值時，就可認為因子間具有區別效度，檢驗得到各因子ＡＶＥ的平方根大于０．７，均大于各因子間的相關系數，表明各因子皆滿足判斷準則［１１］。如表５所示，各因子ＡＶＥ的平方根均大于０．７，5個應激因子除了職業發展與工作負荷的相關系數為０．５02外，其余各因子間相關系數均小于０．５，相關關系很弱。以上檢驗結果表明量表的因子間具有滿意的區別效度。

４結論

驗證性因子分析的結果表明，本文編制的ＩＴ企業員工工作應激量表具有良好的信度和效度，可用于ＩＴ企業員工工作應激的研究。

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