先导性研究

本研究采用的工作嵌入度量表是Mitchell，Lee等学者共同开发的，原问卷发表在2001年管理科学院杂志（Academy of Management of Journal）第44期（总）1121页上，虽然这些年来，国内外的学者一直没有停止对问卷的修改和检验，但本研究之所以没有采用修改过的问卷，而仍然采用原问卷，是由于国外对问卷的修改和检验是建立在国外数据基础上，而国内的研究发表的很少，多数研究结论躺在硕博文库里，只能给后来的研究者以思想，而不能成为参考文献，修改过的问卷，后来的研究者也无法使用。

一、量表的翻译

工作嵌入度量表的翻译准确性成为本研究的第一个研究重点。为使工作嵌入度量表的语言更符合中国国情，易于理解，本研究在文献综述的基础上，首先进行了量表的翻译，然后对研究对象（主要是在职研究生学位班的学员，他们是本研究进行探索性研究的样本来源）进行访谈，使问卷更加易于理解，减少误差。之后，根据他们的意见再一次对量表进行修正，形成了本研究所使用的预测量表。

工作嵌入度的测量采用Mitchell & Lee（2001）开发的工作嵌入度量表，此量表有六个维度：按照组织和社区两个方面来分析员工的联系度、适合度、损失度，量表共有40个条目，本研究先选定一个英语课堂，在学生进行课堂测验三次后，再选定翻译人员，参加量表翻译的人员都是连续三次测验成绩为优的学生，然后请任课的英语教师整理（量表见附录一）。

按照背对背（Back to back）翻译原则，又请人力资源专业的同学将量表翻回英文，并进行比较，然后请研究对象或与研究对象高度相关的人群讨论原量表的翻译可靠性。目的是检验在中国文化背景下员工对原量表描述的因素所揭示对组织社会生活体验性认识的一致性。一致性认识较高的条目被采用，对差异性较大的条目则通过提出符合实际的、一致性较高的替代条目来调整。

二、文化适应度的分析

本研究将中文版的工作嵌入度量表，按受试者就每项条目内容能否反映个人所体验和理解的组织社会生活现实的一致性设计成访谈提纲，让访谈对象回答：条目是否可以完全反映、大体上反映、可以反映、不太能反映、完全不能反映所调查的内容？访谈主要在小群体中进行，对象为人力资源专业的学位班成员。通过访谈发现，有认识差异，需要修改的条目有：

“我真的喜欢我住的地方”。改为“我非常喜欢我现在居住的地方”。原条目给访谈对象的感觉是在验证，被试的回答是否属实，是否是真实意愿的表达，似乎是在质疑被试的诚实度，作为问卷的第一个问题，给被试会留下一种被审核的心理定势，不利于问卷的顺利进行。类似的修改还有23题的“额外收入”改为“额外津帖”，访谈对象认为“额外收入”有灰色收入之嫌，而“津贴”一词更为中性，会剥离概念的道德刺激。

“我所居住的地方提供我所喜欢的休闲活动”。改为“我所居住的地方有我所喜欢的休闲活动”。在背对背的翻译中，条目在英译汉时，译者越忠于原文，在汉译英时，就越容易译回英文。但是，汉语的表达带有明显的外来语痕迹，为了使问卷在语言上能够剥离外来语痕迹，本研究还修改了2、3、4题，并对所有的条目进行了语言上的润色“我的工作伙伴和我很相似”改为“我和我的同事很谈得来”，原条目中“相似“一词容易产生异议，访谈对象认为“相似”的人容易谈得来，他们对这一词汇的引伸解释则构成了新的条目。内容上进行修改的条目还有“对于我的绩效水平来说我的薪酬很好”。改为更加口语化的“我付出的和我得到的是一样的”。

对于明显不适合中国社会生活实践的条目进行了合并和删节。24、25题“你有几个定期互相联系的工作伙伴？”“有多少工作伙伴对你有依赖？”合并为“你经常交往的同事有多少？”6题“我喜欢我工作小组的成员”改为“我喜欢与我一起工作的人”26、27题“你在多少个工作委员会任职”，在国外，工作委员会是常用的概念，但在中国没有这种工作方式，因此此题只能删除。工作嵌入度量表条目为37题。（见附录二）

为了保证调整后的表述方式与原句式的表述方式一致，保证语义等值，本研究进行了小范围的讨论，参加者为学位班学员两人，人力资源管理专业的研究生三人和教师两人。

三、预测

预测问卷形成后就要进行预测，以分析工作嵌入度量表的结构效度。预测对象人数应以分量表条目的3～5倍数量为原则。工作嵌入度量表条目为37题，因此预测人数应该以200人左右为宜。本研究于2008年初进行预测，样本为211，符合统计要求。问卷的发放是通过实习生发放。预测的对象来自很少的几家单位的职工，其中人力资源管理者占总样本接近50%，20%左右来自于咨询人士，其余为其他类型员工。

表3-1 预测样本的构成

为了保证量表的信度效度及提高正式测验的准确性和可信度，本研究对预测样本采用条目分析的方法来测试条目的结构效度。条目质量的好坏直接影响到测评结果的真实性、正确性与准确性。为了使测评结果正确、可靠，研究人员通常会通过条目分析来测验被试对各个条目的反应，检验题目的质量，以改进量表的信度和效度。本研究所采用的方法是条目区分度分析（Item Discrimination）。

本研究对获取的预试样本进行条目分析，首先把要测量的工作嵌入度量表的各个题目进行编号，分别记为A01-A37。将211份样本每个题目的得分进行加总，求出量表总分。按照统计原则进行排序。统计结果显示，总分排在前后各27%的临界值分别为149分和123分。选出高低分组27%的分数，作为高低分组的界限，通过统计方法分组，高分组为第一组，低分组为第二组。进行独立样本检验，以T-test检验高低二组在条目上的差异。t值越大，表示两组间平均数差距越大，越会达到显著水平。统计结果表明，原始问卷t值均达到显著，说明这些条目不应该删除。

四、探索性因素分析

为了检验量表的结构效度，本研究决定进行因素分析。在进行因素分析之前，本研究首先要看样本是否适合做因素分析，依据Kaiser的观点，可从取样适当性数值（Kaiser-Meyer-OIkin Measure of Sampling Adequacy；KMO）的大小来判别，其判断的准则如表3-2所示：

表3-2 KMO统计量判别标准

KMO是Kaiser-Meyer-OIkin的取样适当性量数，当KMO值越大，表示变量间的共同因素越多，越适合进行因素分析。对211个探索性因素分析样本进行KMO和球形检验的结果是：KMO值为0.792，球形检验水平为0.000，表示数据尚可进行因素分析。

本研究用主成分分析法提取特征值（Eigenvalue）大于1的共同因素，再以最大变异法（Varimax Solution）进行正交旋转处理，使转轴后每一共同因素内各条目因素负荷量大小相差尽量达到最大，以利于共同因素的辨认与命名。为了保证条目区分度，根据每一个条目在各共同因素上的因素负荷量来挑选条目，保留因素负荷量在0.30以上的条目。通过主成分分析法，得出有12个特征值大于1的共同因素，可以解释的总变异量为71.106%。因素相对而言较多，出现了载荷低、多重载荷的条目。尤其是问卷15、16、17、19、20、21、22、23、24条目，大多成为单一因素维度，按照载荷数据分析的结果，就应删除，但是由于量表中这些条目均为客观问题，非主观题，而且访谈对象的回答在这些条目上有明显差异，于是，把这些条目放在量表的后面，变成了差异检验条目。

尽管最后一题也成为单一维度，但是考虑到此维度测量的是就业安全，在原量表中属于组织损失维度。而且，就中国的就业压力，本条目应该适合中国国情。因而，把条目改为“我认为公司会一直雇用我”，另外，删除了27、28题，他们的载荷在几个维度上非常接近，保留了26题的总福利水平评价。增加了条目“我和领导相处得很融洽”和“能够成为这家知名企业的一员，我感到自豪”，被试认为中国人很看重与领导的关系和公司的知名度。

被试的20%左右来自于一家著名的咨询公司，主要从测量实际操作特点提出了修改建议，研究者采纳了他们的意见：把原始问卷的15、16题“你结婚了吗？”“如果你结婚了，你配偶在外工作吗？”放在了全部问卷的最后面，并修改为：

婚姻状况：未婚□ 已婚无子女□ 已婚有子女□ 离异□

如果已婚，您的伴侣是否和您在同一个城市工作：是□ 否□

因为在预测中，这两项内容使被试感到不愉快，甚至反感。但原量表的作者研究证明，婚姻状况和配偶的工作情况对嵌入度有影响，题目不能删。后来的数据质量也证明了顺序的修改是必要的。问卷由29条目组成，只是语言上做了进一步的润色，问卷见附录一。