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信度分析和效度分析
数据计分方法说明
对应每题计分方法 维度计分方法 题项 情感枯竭 1-3题 正向计分 全部题项直接加总 去个性化 4-6题 正向计分 全部题项直接加总 职业倦怠 7-10全部题项取倒数后个人成就感 逆向计分 题 加总 11-18心理资本 正向计分 全部题项直接加总 题 19-2621题为逆向计分，21题取倒数后与其组织气氛 题 其余题项正向计分 余题项加总 27题和31题为逆27-3127和31题取到术后总体幸福感 向计分，其余题项题 与其余题项加总 为正向计分 以上各个维度的总整体问卷 分直接加总 讲问卷调查的数据进行如上表的数据预处理后，接下来再进行如下分析。 类别 小分类 题项 3 3 4 8 8 5 31 1 信度分析 这里有63份问卷，首先我们需要的判定的是问卷中的调查题目能否反映调查的目的和调查的意图，问卷中的各个问题是否测量了相同的内容和信息；同时，对于调查问卷所得到的数据是否具有可靠性，就必须在对问卷分析之前做信度分析。信度本身与测量结果的正确与否无关，它的用途在于检测问卷本身的稳定性。信度分析中常用Cronbach α系数的大小来衡量调查问卷的信度。一般而言，如果问卷的信度系数达到0.9以上，该问卷调查的信度就较好；信度系数在0.8以上，是不错的；一般认为试卷信度在0.5至0.9以内是合理的，如果信度系数低于0.5，则此问卷的调查结果就不可信了。 将以上63份问卷的数据用SPSS21.0先进行标准化处理，再进行信度分析，其结果如表一所示： 表一 信度分析表 类别 Cronbach's Alpha 整体问卷 .617 职业倦怠 .822 心理资本 .801 组织气氛 .837 总体幸福感 .679 项数 31 10 8 8 5 表一显示，整体问卷和问卷中的各个维度的Cronbach's Alpha系数值均大于0.6，所以可以推断此问卷的可信度一般，该评价问卷只具有很较高的内在一致性。
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2 效度分析
具备信度的问题不一定具备效度，因此做完信度分析，再用SPSS21.0对其进行效度分析。 2.1 因子模型适应性分析
效度分析使用的是因子分析模型，在运用因子模型分析之前，首先要对问卷数据进行因子模型适应性分析，分析结果如下表所示：
表二 KMO 和 Bartlett 的检验 KMO 和 Bartlett 的检验 取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。 近似卡方 Bartlett 的球形度检验 df Sig. .657 1187.636 465 .000 由上表的数据可知，问卷数据的KMO值为0.657，并且通过了显着性水平为0.05的巴特利球型检验，说明问卷调查的数据非常适合做因子分析。 2.2 因子分析结果 在进行了适应性检验之后，接下来就进行因子分析，其结果如下： 表三 方差贡献率 解释的总方差 成份 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 初始特征值 合计 8.752 3.259 2.715 2.286 1.516 1.342 1.252 1.053 .958 .880 .762 .714 .684 .623 .580 .509 .449 .394 .342 .289 .276 .258 .204 方差的 % 28.231 10.514 8.758 7.374 4.891 4.328 4.038 3.398 3.089 2.840 2.459 2.302 2.207 2.011 1.870 1.642 1.449 1.272 1.104 .934 .892 .833 .659 累积 % 28.231 38.745 47.503 54.877 59.768 64.096 68.134 71.532 74.620 77.461 79.920 82.222 84.429 86.440 88.309 89.951 91.400 92.672 93.777 94.710 95.602 96.435 97.094 合计 8.752 3.259 2.715 2.286 1.516 1.342 1.252 1.053 提取平方和载入 方差的 % 28.231 10.514 8.758 7.374 4.891 4.328 4.038 3.398 累积 % 28.231 38.745 47.503 54.877 59.768 64.096 68.134 71.532 合计 4.937 3.766 2.996 2.714 2.584 2.076 1.709 1.393 旋转平方和载入 方差的 % 15.926 12.148 9.666 8.756 8.335 6.697 5.511 4.492 累积 % 15.926 28.074 37.740 46.496 54.831 61.528 67.040 71.532 欢迎阅读
欢迎阅读 24 25 26 27 28 29 30 31 .184 .171 .148 .121 .101 .079 .058 .039 .592 .552 .478 .391 .325 .254 .186 .127 97.686 98.239 98.717 99.108 99.433 99.687 99.873 100.000 提取方法：主成份分析。 根据表三方差贡献率分析表可以知道，具备信度的31个问题一共可以提取8个主成分，这8个主因子解释的方差占到了将近71.532%，由此我们可以认为，这次提取的8个公因子在充分提取和解释原变量的信息方面比较理想。 表四 旋转后的因子载荷矩阵 旋转成份矩阵a 职业倦怠1 职业倦怠2 职业倦怠3 职业倦怠4 职业倦怠5 职业倦怠6 职业倦怠7 职业倦怠8 职业倦怠9 职业倦怠10 心理资本1 心理资本2 心理资本3 心理资本4 心理资本5 心理资本6 心理资本7 心理资本8 组织氛围1 组织氛围2 组织氛围3 组织氛围4 组织氛围5 组织氛围6 组织氛围7 组织氛围8 总体幸福感1 总体幸福感2 总体幸福感3 成份 1 0.812 0.788 0.651 0.743 0.741 0.744 0.297 -0.099 0.048 0.01 -0.17 -0.138 -0.09 -0.185 -0.072 -0.524 -0.185 -0.09 0.045 0.106 -0.405 -0.16 0.148 -0.425 -0.147 -0.447 -0.173 -0.347 -0.254 2 0.024 -0.043 -0.112 -0.085 -0.186 -0.204 -0.113 0.024 0.008 0.093 0.022 0.173 0.099 -0.029 0.009 0.309 0.097 0.651 0.444 0.076 0.273 0.634 0.679 0.753 0.675 0.569 0.145 0.435 0.103 3 0.046 0.051 -0.056 0.067 -0.01 0.053 0.67 0.902 0.856 0.88 0.011 -0.08 -0.194 -0.11 -0.095 -0.026 -0.138 0.066 -0.009 -0.123 -0.077 0.004 -0.006 0.051 0.001 0.001 -0.006 -0.024 -0.177 4 0.006 -0.141 -0.155 -0.19 0.077 -0.109 -0.189 -0.1 -0.027 -0.007 0.759 0.674 0.664 0.616 0.801 0.205 0.221 0.067 0.161 0.172 0.012 0.037 0.102 -0.004 -0.085 0.144 0.259 0.149 -0.005 5 0.012 0.176 -0.172 -0.172 -0.455 -0.084 -0.173 -0.056 -0.141 0.075 0.284 0.148 0.465 0.086 -0.074 0601 0.802 -0.599 0.405 0.245 0.102 0.364 -0.306 0.228 0.056 0.097 0.148 0.194 -0.14 6 -0.172 -0.211 -0.217 -0.275 -0.01 0.115 0.025 -0.073 -0.079 0.014 0.063 -0.11 0.091 -0.08 0.133 0.23 0.071 0.015 0.326 0.238 0.125 0.166 0.194 0.066 -0.041 -0.115 0.043 0.067 0.797 7 -0.206 0.094 -0.053 0.017 -0.12 -0.063 0.223 -0.087 -0.143 -0.097 0.037 0.37 0.008 0.141 -0.116 0.147 0.014 -0.082 0.124 0.101 -0.034 0.094 0.397 -0.093 0.291 0.181 0.538 0.613 -0.085 8 -0.085 -0.086 -0.299 -0.073 0.008 0.078 0.246 -0.002 -0.103 -0.075 0.064 -0.179 -0.191 0.27 0.195 -0.279 -0.014 -0.101 0.567 0.611 0.609 0.28 -0.044 -0.017 0.127 0.408 0.076 -0.15 0.08 欢迎阅读
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总体幸福感4 总体幸福感5
-0.445 -0.161
-0.026 0.205
0.11 -0.232
0.066 -0.018
0.261 0.069
0.586 0.819
0.223 0.009
0.141 0.004
提取方法 :主成份。
旋转法 :具有 Kaiser 标准化的正交旋转法。
a. 旋转在 14 次迭代后收敛。
根据以上旋转后的因子载荷表可以知道：
主成分一：包含职业倦怠1、职业倦怠2、职业倦怠3、职业倦怠4、职业倦怠5、职业倦怠6这6个题项，说明主成分一是反映情感枯竭和去个性化的维度。其方差贡献率是15.926%，是8个主成分中贡献最大的一个，说明这一主成分对整体问卷的的影响最大。
主成分二：包含组织氛围4、组织氛围5、组织氛围6、组织氛围7、组织氛围8这5个题项，说明主成分二是反映组织氛围维度中学校氛围的主因素。其方差贡献率是12.148%，是8个主成分中贡献第二大的，说明这一主成分对整体问卷的的影响第二大。 主成分三：包含职业倦怠7、职业倦怠8、职业倦怠9、职业倦怠10这4个题项，说明主成分三是反映个人成就感的主因素。其方差贡献率是9.666%，是8个主成分中贡献第三大的，说明这一主成分对整体问卷的的影响第三大。 主成分四：包含心理资本1、心理资本2、心理资本3、心理资本4、心理资本5这5个题项，说明主成分四是反映心理资本维度中工作情绪方面的主因素。其方差贡献率是8.756%，是8个主成分中贡献第四大的，说明这一主成分对整体问卷的的影响第四大。 主成分五：包含心理资本6、心理资本7、心理资本8这3个题项，说明主成分五是反映心理资本维度中工作状态方面的主因素。其方差贡献率是8.335%，是8个主成分中贡献第五大的，说明这一主成分对整体问卷的的影响第五大。 主成分六：包含总体幸福感3、总体幸福感4、总体幸福感5这5个题项，说明主成分六是总体幸福感维度中生活压力方面的主因素。其方差贡献率是6.697%，是8个主成分中贡献第六大的，说明这一主成分对整体问卷的的影响第六大。 主成分七：包含总体幸福感1、总体幸福感2这2个题项，说明主成分七是总体幸福感维度中生活信心面的的主因素。其方差贡献率是5.511%，是8个主成分中贡献第七大的，说明这一主成分对整体问卷的的影响第六大。 主成分八：包含组织氛围1、组织氛围2、组织氛围3这3个题项，说明主成分八是组织氛围维度中同事关系氛围方面的主因素。其方差贡献率是4.492%，是8个主成分中贡献最小的，说明这一主成分对整体问卷的的影响最小。 此外，观察表四旋转后的因子载荷矩阵，31个题项都仅仅只在某一个主成分上的载荷比较大，由此可以知道，职业倦怠的每一个题项是具有效度的。 差异性分析 1、不同性别在各个维度中的差异分析 表17 组统计量 职业倦怠 性别 男 女 男 女 男 女 N 8 55 8 55 8 55 均值 21.8208 18.5567 28.8750 29.3273 22.6979 25.2482 标准差 3.94755 5.63688 4.82368 3.99098 2.54442 4.52235 均值的标准误 1.39567 .76008 1.70543 .53814 .89959 .60979 心理资本 组织气氛 欢迎阅读
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总体幸福感 男 女 8 55 9.7292 11.5924 2.07343 2.33254 .73307 .31452 表18 性别 职业倦怠 心理资本 组织气氛 总体幸福感 男 21.82±3.94 28.87±4.82 22.69±2.54 9.729±2.07 女 18.56±5.64 29.33±3.99 25.25±4.52 11.59±2.33 t值 1.577 -0.292 -1.552 -2.137 P值 0.12 0.771 0.126 0.037 我们可以从上表中看出，男女性别不同，在职业倦怠、心里资本、组织气氛上是没有明显差异的。但是不同性别在总体幸福感上存在显着差异。具体差异情况见下图： 女性在总体幸福感上的均分显着高于男性在总体幸福感上的均分，说明女性的总体幸福感普遍高于男性。 2 不同年龄在各个维度上的差异分析 表19 描述 20-25岁 26-30岁 31-35岁 职业倦怠 36-45岁 46岁及以上 总数 20-25岁 26-30岁 31-35岁 心理资本 36-45岁 46岁及以上 总数 20-25岁 26-30岁 31-35岁 组织气氛 36-45岁 46岁及以上 总数 20-25岁 总体幸福26-30岁 感 31-35岁 欢迎阅读
N 14 24 9 11 5 63 14 24 9 11 5 63 14 24 9 11 5 63 14 24 9 均值 17.4143 18.9563 21.1704 20.9818 15.0200 18.9712 30.0000 29.2083 27.8889 28.9091 30.8000 29.2698 25.8333 25.3229 22.8611 25.1727 23.6333 24.9243 11.6786 11.1215 11.4815 标准差 极小值 4.24803 4.72895 5.37650 7.11283 7.30068 5.53481 2.82843 4.14917 3.17980 4.92858 6.37966 4.06482 4.19401 4.21725 3.45532 4.31868 7.29169 4.39048 1.92428 2.05803 2.42304 11.00 9.80 12.90 10.95 6.98 6.98 25.00 22.00 24.00 19.00 21.00 19.00 18.33 19.33 19.33 19.33 16.25 16.25 7.83 6.58 6.33 极大值 26.25 27.70 28.93 31.42 23.33 31.42 36.00 37.00 33.00 36.00 37.00 37.00 32.50 34.50 28.33 31.50 35.00 35.00 14.33 15.00 13.83