（一）数据缺失的处理

Rubin（1976）指出，如果数据中的缺失属于随机性或非系统性的缺失，称为可忽略缺失（ignorable missingness），此时，缺失仅仅是对样本数量的影响，可以忽略缺失的影响，研究者可以直接将其删除，或者采用某种估计方法来补救，即使填补的数据与被调查者的真实想法有较大的差距，其对统计分析的影响，可以视作一种随机变异的来源，影响很小。相比之下，系统性缺失是填答者一致性的拒填或漏填，或由于其他因素的影响而造成的，属于不可忽略缺失（non-ignorable missingness），对于分析过程和研究结果具有较大的影响。如果利用估计方法来补救，容易造成一致性的低估或高估，甚至于缺失的本身可以作为研究的解释变量，称为讯息性缺失（informative drop-out）。因此，学者们主张先分析缺失的型态，对缺失的影响与可能机制进行了解，再决定是否采取严谨的估计程序以对症下药来处置缺失问题（邱皓政，2009）。

预调查问卷中存在极少数的数据缺失情况，具体如表4.8所示，数据缺失率很低，总缺失率仅为0.235%。本研究详细分析了数据缺失的情况，确定其为可忽略缺失。因此，数据缺失可能给本研究造成的影响很小。本研究采用均值插补的方法进行处理，即通过计算存在数据缺失的题项的样本均值，将该均值作为所缺失数据的数值进行替补。

表4.8　题项数据缺失情况汇总

（二）预调查的描述性统计分析

预调查样本的描述性统计主要包括被调查对象的性别、婚姻状况、年龄、学历、职位、公司规模、工作时间等。预调查样本的描述性统计如表4.9所示。从性别上看，男性占58.3%，女性占41.7%，基本各占一半。从年龄上看，25岁以下占13.0%，26～35岁占58.9%，36～45岁占24.0%，46～55岁占4.2%，基本符合正态分布特征。从婚姻状况上看，未婚占32.3%，已婚占65.1%，离异占2.6%，样本以未婚和已婚为主。从学历上看，以本科为主，占48.4%，其次是大专，占37.5%，高中（中专）及以下和研究生及以上较少，分别占7.8%和6.3%，基本符合正态分布特征。从职位上看，以一般员工为主，占58.9%，其次是基层管理人员，占30.7%，中层管理人员和高层管理人员较少，分别占9.4%、1.0%，与本研究对样本的需求（以企业普通员工为主）相符合。从公司性质上看，以国有为主，占48.40%，接下来，依次分别是外商独资、中外合资、民营、其他性质的企业，分别占20.3%、18.8%、8.3%、4.2%。从工作性质上看，以行政和营销/市场为主，分别占19.8%、17.2%。从公司规模上看，以1000人以上的大型企业为主，占53.6%，其次是100～300人的中小企业为主，占19.3%。从现公司工作时间上看，从工作时间从长到短分别是3～6年、10年以上、6～10年、1～3年、1年以下，分别占27.6%、24.0%、20.8%、18.8%、8.9%。从累计工作年限上看，从累计工作时间从长到短分别是10年以上、6～10年、3～6年、1～3年、1年以下，分别占32.8%、28.6%、24.0%、11.5%、3.1%。预调查样本以中青年员工为主，符合企业的实际情况和本研究的需要。

表4.9　预调查样本的描述性统计

续表

（三）预调查的测试结果

所谓信度，即测量的可靠性，是指测量结果的稳定性或者一致性（邱皓政，2009）。本研究中采用修正题项总相关系数（CITC）和内部一致性系数两个指标来净化题项，并在此基础上，通过探索性因子分析（Explorative factor analysis，EFA）来验证构念的维度。

CITC是指每一个题项与其他题项加总后的总分（不含该题项本身）的相关系数，它使研究者可以清晰地辨别某一题项与其他题项的相对关联性（邱皓政，2009）。学者们对于CITC的判别标准，至今仍未统一，有的学者认为CITC的最小临界值为0.3（卢纹岱，2002；邱皓政，2009），也有学者认为，当CITC小于0.5时，表明该题项与整个量表的相关系数较低，通常应给予删除（吴明隆，2003）。基于各位学者的建议，本研究以0.3作为净化题项的最低标准。

内部一致性系数，即“删除该题后的内部一致性系数”，该指标主要是说明测量量表在删除某一个题项后，整个量表的内部一致性系数是否发生显著的变化。如果删除该题之后，整个量表的内部一致性系数比原来增加，此题可被视为内部一致性欠佳者；相对的，如果某个题项删除之后，整个量表的内部一致性系数比原来降低表示该题为内部一致性优异的题项，应该予以保留（邱皓政，2009）。学者们对于α系数的临界判定标准，至今仍未统一，例如，Nunnally（1978）指出内部一致性系数值的最低可接受标准为0.7；DeVellis（1991）提出，内部一致性系数值的最低可接受标准在0.60至0.65之间等。综合学者们的建议，本研究以0.7作为变量层面的内部一致性系数临界值。

在对测量题项进行净化后，本研究将运用探索性因子分析（EFA）对各变量的因子结构进行验证。其中，采用主成分分析法进行因子抽取，并利用最大方差法（Varimax）旋转，因子的提取标准是特征值（Eigenvalue）大于1。有学者认为KMO（Kaiser-Meyer-Olkin measure of sampling adequacy）指标值是判定题项之间是否适合做因子分析的衡量标准（Kaiser，Rice，1974）。具体来讲，KMO值越大，表明越适合做因子分析，KMO指标值的具体判断标准如表4.10所示。综合考虑各位学者的建议，以及本研究的实际，本研究以0.70作为KMO指标值的判断标准。

表4.10　KMO指标值判断标准

资料来源：吴明隆（2010，P208）

关于因子载荷值（Factor loading）要多大才能将题项变量纳入共同因素中，有学者认为，因子载荷的选取标准需要根据样本数的大小来确定，如果样本数较多，则因子载荷的选择标准较低，相对的，如果样本数较少，则因子载荷的选择标准就比较高（Hair，Anderson，Tatham，＆Black，1998）。具体选择标准可以参考表4.11。

表4.11　因子载荷值选取标准

续表

资料来源：陈顺宇（2005）；吴明隆（2010，P200）

此次预调查的样本数量为192，因此，因子载荷值的选取标准应该为0.45。进行探索性因子分析以筛选题项时，需遵循三个原则：第一，题项的因子载荷值应大于0.45，如果小于0.45时，应给予删除；第二，如果同一题项在两个以上因子中的载荷值都大于0.45时，也就是出现了交叉载荷（横跨了两个以上的因子）时，应给予删除；第三，如果一个题项自成一个因子时，应给予删除。

1.组织伦理气氛的信度和探索性因子分析

由表4.12可知，组织伦理气氛的五个维度所有题项的CITC值都大于临界值0.3，关怀导向、法律与规范导向、规则导向、自利导向、独立导向的α系数值分别为0.815、0.802、0.824、0.896、0.816，大于临界值0.7，表明五个维度都具有较高的内部一致性。并且在删除某个题项后α系数值均没有提高，α系数值还有所下降。因此，保留组织伦理气氛量表中的所有初始题项。

表4.12　组织伦理气氛量表的CITC和内部一致性信度分析

续表

根据前文所述的方法和原则，对组织伦理气氛的26个测量题项进行探索性因子分析，对不符合要求的测量题项予以删除。本书使用192个样本数据对组织伦理气氛量表进行主成分因子分析。在对预试数据进行极大变异法正交旋转后，结果显示，26个题项在各因子间的分布较合理，特征根（eigenvalue）大于1的因子数有5个，其中，“法律与规范导向”“规则导向”“独立导向”都包含了前文假设的相应的测量题项，并且各题项的因子载荷值均大于0.45，但是“关怀导向”中的“公司希望员工做有利于客户和公众的事情”题项落入“工具导向”的维度中，不符合预期的测量量表要求。通过分析问卷的选取、翻译过程，以及问卷的发放与回收过程，本研究认为出现以上问题的主要原因是被调查者对题项语义理解偏差所致。由于中西方企业文化不同，在国外，关怀导向的组织伦理气氛中，不仅仅表现为企业内部员工之间的关怀，它更表现为企业内部员工之间以及所有的利益相关者之间的关怀，其中包括客户和公众等。而在中国的企业文化中，所理解的关怀仅仅是员工个体之间狭义的关怀。不仅如此，国内企业员工还会将有利于客户和公众的事情，与工具导向相联系。基于传统的观点，他们认为客户和公众与企业内部员工和企业组织之间的利益关系是矛盾的，是此消彼长的。例如，当员工做有利于客户和公众的事情，会耗费企业资源，进而影响员工个人和企业组织的利益。因此，导致在进行探索性因子分析时，“公司希望员工做有利于客户和公众的事情”题项会落入非预期的“工具导向”维度中。通过与组织理论专家和企业管理者进行讨论交流，一致认为，应将“公司希望员工做有利于客户和公众的事情”从量表中删除。(www.daowen.com)

在删除上述题项之后，再进行组织伦理气氛量表的探索性因子分析，结果如表4.13。共提取出五个因子，各测量题项在相应维度的因子载荷值均大于0.45，五个因子的特征根都大于1。因子分析的累计方差解释为62.662%，大于50%的标准，KMO值为0.810，大于0.7的标准，这充分证明了关怀导向、法律与规范导向、规则导向、工具导向和独立导向这五个因子都具有很好的解释力。可见，探索性因子分析结果能够非常清晰的反映因子结构，与原量表结果比较吻合，具有良好的结构效度。

表4.13　组织伦理气氛量表的探索性因子分析

续表

2.人际信任量表的信度和探索性因子分析

由表4.14可知，人际信任的三个维度所有题项的CITC值都大于临界值0.3，善意、正直、能力的α系数值分别为0.834、0.890、0.920，大于临界值0.7，表明三个维度都具有较高的内部一致性，并且在删除某个题项后α系数值均没有提高，α系数值还有所下降。因此，保留人际信任量表中所有的初始题项。

表4.14　人际信任量表的CITC和内部一致性信度分析

根据前文所述的方法和原则，对人际信任的17个测量题项进行探索性因子分析，对不符合要求的测量题项予以删除。本书使用192个样本数据对人际信任量表进行主成分因子分析。在对预试数据进行极大变异法正交旋转后，结果显示，17个题项在各因子间的分布较合理，特征根（eigenvalue）大于1的因子数有3个。但是“善意”维度中的“为了顺利完成工作，我的同事愿意在他们能力范围之内尽一切力量”题项落入“正直”维度中，并且“正直”维度中的“我的同事展现出很强的职业道德”题项在“正直”和“能力”两个维度中的因子载荷均大于0.45，出现交叉载荷。因此，这两个题项均不符合预期的测量量表要求。通过分析问卷的选取、翻译过程，以及问卷的发放与回收过程，本研究认为出现以上问题的主要原因是被调查者对题项语义理解偏差所致。

首先，“善意”维度中的“为了顺利完成工作，我的同事愿意在他们能力范围之内尽一切力量”题项落入“正直”维度中。对于该题项，原始量表是通过员工的工作努力程度来体现善意。而在本研究中，该题项落入“正直”维度，主要还是因为中西方企业文化以及个人价值观差异所致。在西方，员工努力工作是其本分所在，仅仅表示其负责任，恪尽职守。而在中国，由于组织文化与西方的差异，在国内企业尤其是国有企业中，同事能够尽一切力量来努力工作、团结一致，就是其个人思想品质的表现，则表明员工个人具有“正直”的价值观取向。因此，会导致上述的问题。

其次，对于正直维度中的“我的同事展现出很强的职业道德”题项，在“正直”和“能力”两个维度中的因子载荷值均大于0.45，即同时落入两个维度中。中西方员工在解读“我的同事展现出很强的职业道德”题项的意义时，由于中西方对职业道德认识的差异，导致最终问卷回答的差异较大。在西方社会中，将个人的业务素质与思想素质截然分开，相互之间差距较大，因此，该量表非常清晰地描述了员工个人的“正直”的价值取向。但是，在国内，我国拥有上下五千年的文明，深受传统儒家思想的熏陶，非常注重个人的道德品质，并且无形中将个人的思想素质与业务素质联系在一起。从而，认为具有高思想素质的人就是有能力的人，是优秀的人才。比如，“我们宁愿要一个思想素质高尚而业务素质较低的员工，也不要一个业务素质较高而思想素质较低的员工”，这句话充分体现了国内社会对个人能力和品质的取向，高思想道德的人就是符合工作要求的人，能够完成工作任务的人。所以会出现上述的问题。通过与组织理论专家和企业管理者进行讨论交流，一致认为，应将“为了顺利完成工作，我的同事愿意在他们能力范围之内尽一切力量”和“我的同事展现出很强的职业道德”从量表中删除。

在删除上述两个题项之后，再进行探索性因子分析，结果如表4.15所示。共提取出三个因子，各测量题项在相应维度的因子载荷值均大于0.45，三个因子的特征根都大于1。因子分析的累计方差解释为68.964%，大于50%的标准，KMO值为0.928，大于0.7的标准，这充分证明了善意、正直、能力这三个因子都具有很好的解释力。可见，探索性因子分析结果能够非常清晰的反映因子结构，与原量表结果比较吻合，具有良好的结构效度。

表4.15　人际信任量表的探索性因子分析

3.工作价值观量表的信度和探索性因子分析

由表4.16可知，工作价值观的三个维度所有题项的CITC值都大于临界值0.3，舒适与安全、能力与成长、地位与独立的α系数值分别为0.773、0.930、0.889，大于临界值0.7，表明三个维度都具有较高的内部一致性。并且在删除某个题项后α系数值均没有提高，α系数值还有所下降。因此，保留工作价值观量表中的所有初始题项。

表4.16　工作价值观量表的CITC和内部一致性信度分析

根据前文所述的方法和原则，对工作价值观的21个测量题项进行探索性因子分析，对不符合要求的测量题项予以删除。本书使用192个样本数据对工作价值观量表进行主成分因子分析。在对预试数据进行极大变异法正交旋转后，结果显示，21个题项在各因子间的分布较合理，特征根（eigenvalue）大于1的因子数有3个。其中，“能力与成长”维度都包含了前文假设的相应的测量题项，并且各题项的因子载荷值均大于0.45，但是“地位与独立”维度中的“我的工作拥有自主权”题项在“地位与独立”和“舒适与安全”两个维度中的因子载荷均大于0.45，出现交叉载荷。因此，该题项不符合预期的测量量表要求。通过分析问卷的选取、翻译过程，以及问卷的发放与回收过程，本研究认为出现以上问题的主要原因是被调查者对题项语义理解偏差所致。在国外，员工追求工作的自主性和无约束性，当员工在工作中拥有自主权时，员工会觉得自己实现了个人的“地位与独立”的工作价值观。受传统思想的影响，人们往往会将个人在工作中的地位，与个人的舒适度和安全感联系起来。一份工作不但能够带来收入，还能带来地位，工作岗位还是个人身份的象征。受传统思想残余的影响，在单位具有较高地位的人，会因此而倍感舒适与安全。因此，工作中的自主权，不但会带来地位与独立，而且能够带来舒适与安全。综上所述，才会出现上述的交叉载荷现象。通过与组织理论专家和企业管理者进行讨论交流，一致认为，应将“我的工作拥有自主权”从量表中删除。

在删除上述题项之后，再进行工作价值观量表的探索性因子分析，结果如表4.17所示。共提取出了三个因子，各测量题项在相应维度的因子载荷值均大于0.45，三个因子的特征根都大于1。因子分析的累计方差解释为62.952%，大于50%的标准，KMO值为0.941，大于0.7的标准，这充分证明了舒适与安全、能力与成长、地位与独立这三个因子都具有很好的解释力。可见，探索性因子分析结果能够非常清晰的反映因子结构，与原量表结果比较吻合，具有良好的结构效度。

表4.17　工作价值观量表的探索性因子分析

续表

4.员工工作场所无礼行为量表的信度和探索性因子分析

由表4.18可知，员工工作场所无礼行为所有题项的CITC值都大于临界值0.3，α系数值为0.910，大于临界值0.7，表明员工工作场所无礼行为具有较高的内部一致性。并且在删除某个题项后α系数值均没有提高，α系数值还有所下降。因此，保留员工工作场所无礼行为量表中的所有初始题项。

表4.18　员工工作场所无礼行为量表的CITC和内部一致性信度分析

员工工作场所无礼行为的探索性因子分析结果，如表4.19所示。共提取了一个因子，所有测量题项的因子载荷值均大于0.45，因子的特征根大于1。因子分析的累计方差解释为65.786%，大于50%的标准，KMO值为0.903，大于0.7的标准，证明其具有很好的解释力。可见，探索性因子分析结果能够非常清晰的反映因子结构，与原量表结果比较吻合，具有良好的结构效度。

表4.19　员工工作场所无礼行为量表的探索性因子分析