【正文】 358年齡25歲以下10126—3017931—355135以上27婚姻狀況未婚302已婚56教育程度高中中專18大專72本科190碩士及以上78合計(jì)358工作年限3年以下1913—5年946—10年4410年以上29合計(jì)358職位類別技術(shù)人員109管理人員74銷售人員53生產(chǎn)人員38其他84合計(jì)358 ，從樣本的性別方面來看，男性223人，%；女性135人，%，男性居多。從樣本的年齡分布來看，25歲以下有101人，%；26一30歲有179人，占50%；%；35歲以上有27人，%；其中比例最大的群體為26一30歲的員工，其次為25歲以下的員工，%，說明參與本次調(diào)查的樣本絕大部分是年輕員工。從樣本的婚姻狀況來看，未婚者302人，已婚者56人，這說明了參與調(diào)查者多為剛畢業(yè)參加工作不久的年輕未婚員工。從樣本的文化程度分布來看，高中中專的員工為18人大專為72人，本科為190人，碩士及以上為78人。%，比例最大；其次為碩士學(xué)歷，%，%，結(jié)合樣本的年齡分布情況，說明隨著我國教育水平的不斷提高，越來越多的高學(xué)歷知識(shí)型年輕員工已經(jīng)開始進(jìn)入到企業(yè)中工作，并逐步成為企業(yè)生產(chǎn)發(fā)展的主力軍。從樣本的工作年限來看，不足3年者為191人，3一5年者為94人，5一10年者為44人，10年以上者為29人?？傮w來看，5年及以下工作年限者共計(jì)285人，%，這也說明了參與調(diào)查的員工較為年輕，與樣本的年齡分布相符合。從職位類別來看，技術(shù)人員109人，管理人員74人，銷售人員53人，生產(chǎn)人員38人，其他84人。其中技術(shù)人員最多，%。 問卷的信度、效度分析 信度即可靠性，指采用同一方法對(duì)同一對(duì)象進(jìn)行測量時(shí)其結(jié)果的穩(wěn)定性，觀察測量工具能否穩(wěn)定地測量出所測量的變量。信度的主要分析方法有：重測信度法，折半法，折半信度法和α信度系數(shù)法。其中α信度系數(shù)法適用于量表問卷，；；。因此本文對(duì)于信度的檢驗(yàn)主要參考其α值。效度即有效性，指測量工具可以測量出的結(jié)果的有效程度，主要包括內(nèi)容效度、準(zhǔn)則效度和結(jié)構(gòu)效度。對(duì)于問卷效度的檢驗(yàn)，主要是因子分析法，而在對(duì)問卷進(jìn)行因子分析之前，還需檢驗(yàn)是否適合做因子分析。本文采用的方法是SPSS軟件中提供的KMO樣本測度法和巴特利特球體檢驗(yàn)法，通過KMO值判斷數(shù)據(jù)是否適合因子分析的，一般標(biāo)準(zhǔn)如下：；；；；；。本文也采用因子分析法。 IT行業(yè)知識(shí)型員工角色壓力量表的信度和效度分析信度分析（一）角色壓力量表的信度分析 角色壓力量表信度分析結(jié)果如下表： 角色壓力的信度分析維度題項(xiàng)維度信度總信度角色沖突R我經(jīng)常同時(shí)在兩個(gè)(或兩個(gè)以上)工作方式不同的的項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)中工作。 R我所做的事會(huì)符合某些人的要求，但是未必能符合其他人要求 。R我缺乏足夠的資源或材料來完成所接受的工作任務(wù)。R我缺乏足夠的人手來完成接受的工作任務(wù)。R在不同情況下,我必須以不同的方式來處理同一類事情。R我被要求做一些不是很必要的事。R我常接到來自兩個(gè)(或兩個(gè)以上)人的相互沖突的工作要求 。R為了完成工作任務(wù),我不得不違背公司的某些規(guī)則或政策角色模糊R我很清楚我的工作職責(zé)是什么。R我很清楚我在工作中擁有多少的權(quán)力。 R1我明確知道公司對(duì)我的期望是什么。R1我所做的工作都具有清楚的解釋與說明。R1我的工作有明確的計(jì)劃和目標(biāo)。R1我能夠恰當(dāng)分配我的工作時(shí)間 。 ，，說明角色壓力量表具有較好的內(nèi)部一致性和穩(wěn)定性。（二）角色壓力量表的效度分析對(duì)角色壓力量表進(jìn)行因子分析適合性檢驗(yàn)，： KMO樣本測度法和巴特利特球體檢驗(yàn)結(jié)果KMO 和 Bartlett 的檢驗(yàn)KMO.898Bartlett 的球形度檢驗(yàn)近似卡方Df 91Sig..000 根據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)果顯示，適合采用因子分析；Bartlett ，說明數(shù)據(jù)相關(guān)系數(shù)矩陣不是單位矩陣，因而適合做因子分析。 在適合做因子分析的基礎(chǔ)上，采用主成分法提取因子。因子的提取原則為特征值大于1，采用最大方差法旋轉(zhuǎn)，最大收斂迭代次數(shù)為25。旋轉(zhuǎn)后的因子負(fù)荷矩陣如下表所示： 條目成份12角色沖突R4.844R3.826R7.824R6.783R8.772R2.732R1.728R5.713角色模糊R12.829R11.824R13.823R10.812R9.798R14.752結(jié)合理論模型與因子分析的顯示結(jié)果，論文將IT行業(yè)知識(shí)型員工的角色壓力分為兩個(gè)維度：角色沖突（RRRRRRRR5），角色模糊（R1R1R1RRR14）。角色壓力兩個(gè)因子解釋總體的情況如下表所示： 方差解釋表因子初始特征值負(fù)載平方和合計(jì)方差的 %累積 %合計(jì)方差的 %累積 %12 ，%，即%，說明提取兩個(gè)因子是合適的。 IT行業(yè)知識(shí)型員工自我效能感量表的信度和效度分析（1） 自我效能感量表的信度分析 自我效能感量表信度分析結(jié)果如下: 自我效能感的信度分析維度題項(xiàng)維度信度總信度自我效能感S只要我盡力去做，我就夠解決問題 S即使別人反對(duì)我,，我仍有辦法取得我想要的S對(duì)我來說，可以輕松地達(dá)到自己想要的目標(biāo) S我自信能有效地應(yīng)對(duì)任何突如其來的事情S以我的才智，我能夠應(yīng)對(duì)意料之外的事情 S只要我付出一定的努力，就可以解決所有難題S因?yàn)樽孕牛铱梢岳潇o地面對(duì)所有困難S對(duì)于一個(gè)難題，通常我可以找到幾個(gè)解決方法 S遇到麻煩的時(shí)候，通常我可以想到到應(yīng)對(duì)的方法S不管什么事發(fā)生在我身上，我都能夠應(yīng)對(duì)好 由以上理論可知，自我效能感是單質(zhì)的、單維的，達(dá)到較高的水平,，說明自我效能感量表具有較好的內(nèi)部一致性和穩(wěn)定性。（2） 自我效能感量表的效度分析 由上述理論可知，因子分析之前需要進(jìn)行檢驗(yàn)，分析結(jié)果如下： KMO樣本測度法和巴特利特球體檢驗(yàn)結(jié)果KMO 和 Bartlett 的檢驗(yàn)KMO.924Bartlett 的球形度檢驗(yàn)近似卡方Df 45Sig..000 根據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)果顯示，適合采用因子分析；Bartlett ，說明數(shù)據(jù)相關(guān)系數(shù)矩陣不是單位矩陣，因而適合做因子分析。在適合做因子分析的基礎(chǔ)上，采用主成分法提取因子。因子的提取原則為特征值大于1，采用最大方差法旋轉(zhuǎn)，最大收斂迭代次數(shù)為25。旋轉(zhuǎn)后的因子負(fù)荷矩陣如下表所示：條目成份1自我效能感S8.775S10.769S5.766S9.764S7.759S3.731S2.727S4.712S6.694S1.579累計(jì)解釋總體方差變異量% 結(jié)合理論模型與因子分析的顯示結(jié)果，證明IT行業(yè)知識(shí)型員工的自我效能感符合上述理論為單維度的：包括SSSSSSSSSS1。%，說明提取一個(gè)因子是合適的。 IT行業(yè)知識(shí)型員工組織承諾量表的信度和效度分析（一）組織承諾量表的信度分析 組織承諾量表信度分析結(jié)果如下表： 組織承諾的信度分析維度題項(xiàng)維度信度總信度情感承諾。 。 。 。，我沒有大家庭中的一份子的感受。持續(xù)承諾，我必須留在公司中。，即使我現(xiàn)在想離開公司，那也是非常困難的。，我的生活將會(huì)有很大的困難。，所以我不會(huì)考慮離開公司。 ，我可能會(huì)會(huì)考慮換個(gè)工作。，我可能找不到這么好的工作 。規(guī)范承諾 。，我也不覺得這樣做是對(duì)的。，我會(huì)有愧疚感。，我覺得公司不再值得我為它持續(xù)效力。 ，因?yàn)槲冶仨殞?duì)公司內(nèi)的其他人負(fù)責(zé) 。，所以應(yīng)當(dāng)繼續(xù)留下來。，，，說明組織承諾量表具有較好的內(nèi)部一致性和穩(wěn)定性。（二）組織承諾量表的效度分析同樣，在進(jìn)行因子分析之前，先檢驗(yàn)是否適合進(jìn)行因子分析，： KMO樣本測度法和巴特利特球體檢驗(yàn)結(jié)果KMO 和 Bartlett 的檢驗(yàn)KMO.890Bartlett 的球形度檢驗(yàn)近似卡方Df 153Sig..000 根據(jù)上表結(jié)果顯示，適合采用因子分析；Bartlett ，說明數(shù)據(jù)相關(guān)系數(shù)矩陣不是單位矩陣，適合做因子分析。在適合做因子分析的基礎(chǔ)上，同樣采用主成分法提取因子。因子提取原則為特征值大于1，采用最大方差法旋轉(zhuǎn)，最大收斂迭代次數(shù)為25。旋轉(zhuǎn)后的因子負(fù)荷矩陣如下表所示：條目成份123P3.890P4.833P5.780P2.776P6.740P1.718P9.838P10.814P12.783P8.768P7.676P11.613P14.802P16.755P13.752P17.742P15.726P18.529，將IT行業(yè)知識(shí)型員工的組織承諾分為三個(gè)維度：情感承諾（PPPPPP1），持續(xù)承諾（PPP1PPP11），規(guī)范承諾（P1P1P1P1P1P18）。組織承諾三個(gè)因子解釋總體的情況如下表所示： 組織承諾各因子方差解釋表因子初始特征值負(fù)載平方和合計(jì)方差的 %累積 %合計(jì)方差的 %累積 %123，%，%，說明提取三個(gè)因子是合適的。通過上述的分析，我們認(rèn)為本論文的角色壓力量表、自我效能感量表和組織承諾量表有較好的信度和效度，符合之前理論分析，適合本研究。 研究變量的描述性統(tǒng)計(jì)描述性統(tǒng)計(jì)主要是通過均值和標(biāo)準(zhǔn)差來說明問卷數(shù)據(jù)的集中趨勢與離散程度。、自我效能感和組織承諾的各維度進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，： 各研究變量的描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果（N=358）均值標(biāo)準(zhǔn)差角色沖突.88角色模糊.89自我效能感.89情感承諾.87持續(xù)承諾.82規(guī)范承諾.88，通過對(duì)358個(gè)中國IT行業(yè)知識(shí)型員工的問卷數(shù)據(jù)的分析，說明員工的角色沖突處于中等偏上水平,；，說明員工的角色模糊處于中等以下的較低水平，說明了不同員工的感知情況有較大差異?？梢钥闯?，員工的角色沖突感知水平要高于角色模糊感知水平，這反映了在當(dāng)今快速變化的工作環(huán)境中，員工面臨著越來越多和越來越高的工作要求，而這些要求可能受到員工自身所擁有資源和條件的限制，因而組織的工作期望與自身資源之間產(chǎn)生了矛盾與沖突，導(dǎo)致員工感知到較高的角色沖突。同時(shí)這些工作期望是清晰的，因此角色模糊感知?jiǎng)t較低，從而出現(xiàn)角色沖突與角色模糊的感知差異。同時(shí)IT行業(yè)知識(shí)型員工自我效能感的自我效能感的均值可以看出，其均值都超過了中等水平，說明他們有較強(qiáng)的自我效能感。對(duì)于組織承諾量表來說，，說明員工的流動(dòng)與其他行業(yè)相相對(duì)嚴(yán)重，且對(duì)自身要求彈性較大，很多不以行業(yè)規(guī)范來要求自己，希望自由的生活。，在接受問卷調(diào)查的358個(gè)員工中，組織承諾的差異也是相當(dāng)明顯的。 相關(guān)分析 為了探討構(gòu)思中各塊內(nèi)容之間的關(guān)系，本研究中主要對(duì)假設(shè)中變量之間的關(guān)系進(jìn)行驗(yàn)證。相關(guān)關(guān)系是研究變量之間關(guān)系的測度，是指兩類現(xiàn)象在發(fā)展變化的方向與大小方面存在一定的關(guān)系，通過相關(guān)分析可以對(duì)變量之間的相互關(guān)系有初步的分析和了解，對(duì)于我們下一步對(duì)變量之間的因果關(guān)系進(jìn)行分析有重要意義。本部分采用Pearson相關(guān)分析法對(duì)變量間相關(guān)關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)。本文進(jìn)行IT行業(yè)知識(shí)型員工角色壓力與組織承諾的相關(guān)分析，組織承諾分為情感承諾、規(guī)范承諾和持續(xù)承諾三個(gè)維度，角色沖突及角色模糊與組織承諾三個(gè)維度。： 角色壓力與組織承諾的相關(guān)分析結(jié)果條目情感承諾持續(xù)承諾規(guī)范承諾角色沖突Pearson 相關(guān)性******顯著性（雙側(cè)）.000.000.000N358358358角色模糊Pearson 相關(guān)性******顯著性（雙側(cè)）.000.000.000N358358358 ，,角色沖突與情感承諾、持續(xù)承諾和規(guī)范承諾有顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系；，角色模糊與情感承諾、持續(xù)承諾及規(guī)范承諾有顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，證明了假設(shè)H1的正確性。 回歸分析回歸分析是在相關(guān)分析的基礎(chǔ)上來研究的，但其與相關(guān)分析是不同的，相關(guān)分析不表明因果關(guān)系，只是說明各個(gè)變量之間是否存在相關(guān)關(guān)系