组织承诺与员工检验行为关系研究-AMOS验证性因子分析

1、组织承诺与员工建言行为测量模型检验在前述的章节中，本文已经进行了所用量表的信度分析和效度分析，使用了经过优化的 量表。其中，组织承诺量表包含18个条目的三个维度的结构，建言行为量表是包含11个 条目的两个维度的结构。本章使用正式调查的数据对组织承诺和检验行为两个测量模型进行 检验，在研究中使用了 amos21.0软件，结合模型适配度指标，以检验理论设想或假设模 型存在的合理性和优劣程度。1.组织承诺测量模型的检验验证性因子分析的主要作用之一在于可以用于比较多个模型的优劣対理论设想或者假 设模型进行验证。根据前文的逻辑和探索性因子分析可知，本研究中组织承诺量表包含18 个条目3个维度，各个维度之

2、间中度相关，表明组织承诺十分有可能是单维结构。本文将 对组织承诺的单维模型和三维度模型进行比较，以确定最佳的组织承诺测量模型。担貳承若图1组织承诺单维模型组织承诺模型的适配度检验指标如表1所示，将单维模型和多维模型进行比较可以得 出，组织承诺单维模型的各个衡量指标较差，均未达到标准。因此，结果表明，三维组织承诺模型更加合适。表1组织承诺模型适配度检验结果表衡量指标cmin/dfrmrrmseagfiagfinfiificfi衡量标准13<0.05<0.1>0.9>0.9>0.9>0.9>0.9单维模型4.8400.1280.1460.6290.5300

3、.4590.5170.508三维模型4.0800.1870.1300.7670.7050.5440.6120.606表2单维模型路径系数估计结果estimates.e.c.r.poc11oc21.1584.2430.2730.785oc30.4583.0300.1510.880oc41.1323.9060.2900.772oc54.48412.4330.3610.718oc6-1.4294.743-0.3010.763oc74.46812.3660.3610.718oc85.91116.1320.3660.714oc91.6405.2490.3120.755oc101.3944.5420.30

4、70.759oc1141.840113.0880.3700.7110c1240.561109.6290.3700.7110c1334.35992.8870.3700.7110c1431.42484.9510.3700.711oc152.3016.8080.3380.735oc16-0.5733.157-0.1810.8560c1720.76256.1650.3700.7120c1829.77480.4960.3700.711表3三维测量模型估计结果estimates.e.c.r.poc11oc21.3160.2006.578*oc31.2230.1896.457*oc40.8960.1555.

5、777*oc51.0750.1815.929*oc60.7560.1634.626*oc71oc81.1490.7341.5660.117oc90.3200.5680.5640.573oc100.3910.5290.7390.460oc117.8534.1061.9120.056oc128.1534.3711.8660.062oc131oc141.3720.1648.363oc150.1770.1051.677094oc160.1000.1040.9670.334oc170.8510.1286.674*oc181.2440.1528.210*表1和表2分别给出了单维模型和三维模型路径系数估计结

6、果。其中使用了最大似然 估计的方法，求出了使样本方差协方差矩阵与理论协方差矩阵差异最小的模型参数。模型的 拟合指数是550.837 ,伴随概率是0.000 ,在1 %的显著性水平下显著成立，因此模型估计 有效。根据表1和表2的结果，三维模型的大部分路径系数的估计结果显著成立，而单维 模型的估计结果则不能显著成立，因此可以证明三维模型要优于单维模型。2.员工建言测量模型检验结果图3员工建言单维度模型as n扛p和j #厂?ar 3图4员工建言两维度模型表4单维度模型检验结果estimates.e.crp0c11oc22.94716.6"0.1770.859oc35.68930.7800

7、.1850.853oc455.1293.6480.1880.851oc554.711291.5670.1880.851oc661.29326.6290.1880.851oc762.886335.1380.1880.851oc856.645301.8860.1880.851oc948.533258.7710.1880.851oc1051.789276.0070.1880.8510c1128.056149.6160.1880.851表5两维度测量模型路径系数估计结果esitimates.e.crpoc11oc21.0810.04027.237oc31.0790.03828.455oc4-0.041

8、0.083-0.4930.622oc5-0.0200.078-0.2580.796oc60.0450.0860.5300.596oc71oc81.0830.1328.224*oc90.9980.1228.197*oc100.9560.1188.114*oc110.5410.1184.585*表4和表5是参数估计的结果，分别给出了单维度模型和两维度模型的路径系数。在 估计的过程中使用了最大似然估计的方法。对模型进行分析和评价之前首先要对路径系数的 估计结果的统计显著性进行检验，amos软件中给出了 cr值，即临界比率，这是一种类 似于回归分析z统计量的指标，是参数估计值和标准差之比。同时可以使用路径系数和载 荷系数之比的p值作为显著性的指标。结果显示，二维模型的路径系数估计结果中有8项能够在1%的显著性水平下显著成立，而相比之下，单维度测量模型的路径系数估计结果均不显著，因此二测量维模型要优于单维测量模型。模型估计的卡方统计量425.284 ,伴随概率是0.000，估计结果在1%的显著性水平下显著成立。表6员工建言测量模型适配度检验结果衡量指标cmin/dfrmrrmseagfiagfinfiificfi衡量标准1-3<0.05<0.1>0.9>0.9>0.9>0.9>0.9单维模型20.9660.1700.3070