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【题目】团队互动对团队绩效的作用机制探究
【第一章】团队互动对绩效的影响探析绪论
【第二章】团队绩效与团队互动文献综述
【第三章】团队互动与绩效的关系研究设计与假设
【第四章】团队互动各维度与绩效的相关性研究假设验证分析
【第五章】基于团队互动的团队绩效提升的策略研究
【第六章 参考文献】团队人员互动对团队绩效的提升研究建议与参考文献
第四章研究假设验证分析
4.1 调查问卷的设计
4.1.1 调查问卷的设计步骤
在进行了文献综述与团队互动的各个维度的具体阐述后，本节要针对研究假设进行验证，对假设的验证需要实际数据的支撑，下面将通过调查问卷的形式展开。
在保证调查问卷的信度和效度的基础上，使得调查问卷具有严谨性与科学性，保证实证研究的准确。调查问卷的具体设计分以下几步：第一，梳理变量，前文已对团队互动以及团队绩效进行了详细的维度划分，为问卷中题项的编制提供依据。第二，收集、整理文献，获得与本研究高度相关的成熟的研究量表，以保证问卷的信度与效度。第三，参考指导老师意见，形成初稿。第四，进行预调查，发放一百份问卷，综合回收的问卷以及问卷填写者的意见，对问卷进行修改。第五，形成正式问卷，并检验问卷的信度与效度，进行最终的修改，形成最终的调查问卷。
4.1.2 研究变量的测量
合适的测量变量是进行定量研究的前提。本文将结合前人的研究结果编制各研究变量的测量量表。团队互动各维度的测量量表以及团队绩效各维度的测量量表均在前人研究的比较成熟的量表的基础上，对其进行基本的修改，形成本文的测量量表。
1、团队互动各维度的测量。关于团队互动各维度变量的测量已有比较成熟的研究，本文将采用前人的测量量表，结合本文的实际情况，整理出团队互动各维度测量题项。
团队沟通测量题项是是综合了王建忠（2001）、张诩祥（2004）以及王海霞（ 2008 ） 的 团 队 沟 通 测 量 量 表 编 制 的 . 团 队 信 任 的 测 量 题 项 是 根 据McAllister（1995） 开发的信任测量量表编制的；团队协作的测量题项是根据Lantz&Laflamm（1996）以及张英华、王海霞（1008）的研究编制的；团队冲突的测量题项是根据 Jehn（1995）开发法冲突测量量表以及其他研究者的研究编制的；团队支持的测量题项是根据 Lantz & Laflamme （1996）的社会支持量表中团队支持维度制定的；团队学习测量题项是根据王海霞（2008）以及其他研究者的研究编制的；团队任务互动维度的测量题项是根据我国学者刘雪峰、张志学（1996）开发的团队互动任务维度量表编制的。具体团队互动各维度测量题项如下表所示。
2、团队绩效维度的测量。本文将团队绩效的考核在综合文献的基础上，结合本文的研究，分为两个维度。团队目标的完成情况，这一维度测量题项是根据黄青（2011）的团队绩效量表编制的。团队成员的满意度，这一维度测量题项是根据郑斌（2006）的研究编制的。团队绩效维度测量题项具体如下表所示。
4.1.3 问卷预调查分析
在根据相关文献以及本文的实际研究情况设计出调查问卷后，根据导师的意见进行了基本的修改，形成预调查问卷。本问卷由三大部分组成，前两部分为团队互动和团队绩效，这两部分的题目是根据团队互动与团队绩效的相关量表，采用里克特五点计分制设置的，即从非常不同意到非常同意采用 1-5 分来计量，第三部分为个人基本信息。
为了提高调研效率，确保正式问卷的有效性，在进行大规模发放问卷之前，对问卷进行预调查。本次预调研选取了 8 个规模不等的团队，大约发放问卷 70 份，收回问卷 62 份，取掉漏填选项、选择均选择同一个答案的无效问卷后，收到的有效问卷 60 份，其问卷有效回收率 85.71%.通过对这些有效问卷的样本数据进行检验，希望可以进一步完善正式问卷，使其得到的样本更有效。
由上表可知，在小样本中，男性所占比例为 61.67%,女性所占比例为 38.33%,男性稍多于女性。年龄主要集中在 21 到 40 岁之间，未婚者所占比例较高，学历主要集中在本科水平，加入团队两年以下的人较多，从事行业分布较广，团队类型分布也较广。数据样本显示，预调研样本较合理。
4.1.4 问卷的探索性因子分析
效度即有效性，是指测量量表能够准确地测量出各个题项的有效程度。测量结果与调研的真实情况越吻合，效度就越高，反之亦然。一般而言，构思效度是最重要的效度指标之一，它主要从收敛效度和辨别效度两个方面对构思效度进行评价。
收敛效度可以显示出同一问题不同测量题项的一致程度，为避免出现测量题项多因子的现象，删除不合适的测量题项，提高测量因子的解释能力。辨别效度是指不同变量测量的差异化程度。为了测量题项能否具有良好的辨别效度，本文将采用探索性因子的方法进行检验。运用因子分析法判断同一变量的不同测量题项之间是否具有很强的相关性，可以对相关性强的题项进行合并，进而简化题项。
在对数据检验之前，通过 KMO 样本充分性测度和 Bartlett 测度，来判断样本数据是否适合因子分析，根据马国庆（2002）的相关研究，KMO 值的判断标准如下表：
1、团队互动的因子分析
在问卷预调查测试中，进行 KMO 样本充分性测度并进行 Bartlett 测度，判断取得的样本数据是否适合于因子分析。KMO 值即取足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin,他的取值范围在 0-1,越靠近 1,表明变量间的相关性越强，越适合做因子分析。运行结果显示模型有效性的 KMO 值为 0.756,在 0-1 之间，较接近 1,表明数据适合做因子分析；Bartlett 测度统计值的显著性概率为 0.000,表明各因素之间的相关性达到了显著水平。具体数据如下表所示。
对数据的有效性进行分析。根据区分效度的分析方法以及判断原则，本文将采取主成分分析法萃取因子，比进行直角旋转，将特征根的选取设置为"大于 1",然后提取因子。根据运行结果显示，有 7 个特征值的因子大于 1,总共解释了70.515%的变异方差。旋转后的成份矩阵值，所有测量题项对应成份上的值均大于0.5,表明团队互动量表的效度水平较好。
2、团队绩效的因子分析
在进行因子分析之前，对团队绩效量表题项数据进行初步地整理，之后进行KMO 样本充分性测度和 Bartlett 测度，判断样本数据是否适合做因子分析。运行结果表明 KMO 值为 0.826,大于 0.8,表明数据适合做因子分析；Bartlett 测度统计值的显著性概率为 0.000,表明各因素之间的相关性达到显著水平。具体数据如下表。
对数据的有效性进行分析。根据区分效度的分析方法以及判断原则，本文将采取主成分分析法萃取因子，比进行直角旋转，将特征根的选取设置为"大于 1",然后提取因子。根据运行结果显示，有 2 个特征值的因子大于 1 子，总共解释了76.590%的变异方差。旋转后的成份矩阵值，所有测量题项对应成份上的值均大于0.5,表明团队绩效量表的效度水平较好，如下表所示。
4.2 正式调查问卷的发放与分析
4.2.1 调查问卷的发放
本论文研究的是团队，因此研究样本的发放以团队为单位，每个团队中至少回收一半以上的问卷，避免团队中的个例，使得整个工作团队的互动具有代表性。为了使问卷的发放与回收具有可操作性，本问卷的发放对象主要是笔者的同学、朋友、以及亲戚等所在的团队，此外还有同学的同学等等，对于团队所在的地域以及团队的性质没有限制。此次调查问卷的发放主要以电子邮件为主要形式，准备发放调查问卷大概 180 份。
本研究发放的团队类型主要有：管理团队、销售团队、财务团队、研发与设计团队、生产团队、项目团队、人力资源团队、其他。
4.2.2 样本数据的描述分析
本文的研究数据样本主要来自北京、上海、太原、大同、呼和浩特等地的不同行业的不同团队，一共发放 180 份，涉及了 16 个规模不等的团队，收回的问卷中有效问卷 167 份，具体描述如表所示。其中对团队规模的统计如下面柱状图所示，其中被调查者中处于 11-20 人的团队成员较多。
对团队成立年限的统计如下面条形图所示，被调查者的团队成立年限主要集中。
4.2.3 正态分布检验
本文将运用非参数检验的方法对回收的大样本数据进行正态分布检验。
Kolmogorov-Smimov 检验（D 检验）和 Shapiro-Wilk（W 检验）是非参数检验两种常用的方法，对于数据是否符合正态分布，D 检验和 W 检验的判断标准一样，即为：
P>0.05,符合正态分布；P<0.05,不符合正态分布。在利用 SPSS 软件时，两种检验方法对于数据量的大小有一定的要求：对于无权重或整数权重的数据，当加权样本数在 3 到 5000 个时，计算 W 检验统计量；对于指定的非整数权重的数据，当加权样本在 3 到 50 个时，计算 W 检验统计量；对于单样本数据则用 D 检验变量是否为正态分布。本文的样本数据为 167 个，因此采用 Shapiro-wilk（W 检验）方法。检验结果如附录 2 所示，Shapiro-Wilk 正态检验的 Sig.值为 0.000,小于显著水平的 0.05,因此得出结论：数据样本不服从正态分布。
4.3 调查问卷的信度与效度分析
4.3.1 团队互动问卷的信度与效度分析
1 信度分析
信度指的是问卷测量结果变量的一致性程度，信度越高，问卷结果的可信度与稳定 性越 好。本研 究将使用修正后项 总相关系数（ Corrected Item-TotalCorrelation ,CITC ）来净化测量项目，信度衡量方法最常用的是 Cronbach'sslph 系数检验法。CITC 在进行筛选时，只有同时满足以下两个标准才可以删除某个项目。标准一：CITC<0.5,即某个项目得分与其余项目总分间的简单相关系数<0.5;标准二：删除该项目后的 Cronbach's alph 系数后大于原始 alph 系数，即删除此项后，可提升整体信度。根据 Hair, Anderson 以及 Black（1998）等统计学家研究提出的有关测量量表信度 Cronbach's alph 系数的范围如下表所示。
由上表可知，在应用 CITC 进行筛选之后，在团队互动的 33 个题项中，删除任何一个问项都不能增加初始 alph 值，整体效度也得不到提升。七个维度下的 alph系数都在 0.7 以上，其可信程度为很可信。因此，对于团队互动变量，正式问卷调查数据的信度是能够接受的，在这一变量上，正式问卷数据样本具有良好的一致性和可靠性。
2 效度分析
效度是表示有效性的，指测量量表能够准确测量出各个题项的有效程度。测量结果与实际调研的情况越吻合，问卷效度越高，反之亦然。本文检验模型拟合程度采用 AMOS17.0 软件中的验证性因子（Confirmatory factor analysis）分析方法。
经过分析得出估计负荷、标准负荷、误差项和 P 值，利用其结果对收敛效度进行检验。结果的评价有两种主要的方法：一是 P 值的取值，当 P<0.05 时，用"*"表示，当 P<0.01 时，用"**"表示，当 P<0.001 时，用"***"表示，P 值的取值越小，拟合程度越好。一般情况下，当 P<0.05 即可，此时该指标的拟合程度在可以接受的范围；二是对测量的估计负荷系数的要求，其值应大于其误差项的两倍。除此之外，模型的整体适配度和建构效度的评价还需要通过其他的指标来进行检验，比如通过CMIN/DF、GFI、CFI、NFI 等拟合优度指标。
本文采用 AMOS17.0 软件对本文的正式问卷中的团队互动变量数据的效度进行分析验证，具体结果如下表。
由上表结果可知：各项变量的标准载荷系数均为"***",即可知团队互动各项变量的标准载荷系数在 P<0.001 水平上显著。同时，各项变量的估计载荷系数均大于其误差项的两倍。可见，检验收敛效度的两个条件在此均得到满足。因此，所有的团队互动二阶验证性因子分析测度模型具有良好的收敛效度。
由上表可知，团队互动拟合指数的几个主要指标均满足要求值，由此可知模型拟合程度较好。
4.3.2 团队绩效问卷的信度与效度分析
1 信度分析
团队绩效维度划分为两个维度：目标完成，成员满意，每个维度有 4 个问项，共有 8 个问项。对其信度进行分析，其结果如附录 3 所示。
附录 3 表明，在进行 CITC 筛选之后，在团队绩效两个维度下的 8 个问项，删除其中的任何一个问项都不能使初始 alph 值增加，整体的信度也不会得到提升，同时，各个维度下的 alph 值都在 0.7 以上，可信度为可信。由此可知，正式问卷中团队绩效的调查数据的信度可以接受，在这一变量上正式问卷数据具有较好的一致性和可靠性。
2 效度分析
正式问卷数据的团队绩效效度分析结果如附录 4 所示。由附录 4 可知：团队绩效的各项变量的标准载荷系数均为"***",即可知团队绩效各项变量的标准载荷系数在 P<0.001 水平上显著。同时，各项变量的估计载荷系数均大于其误差项的两倍。
可见，检验收敛效度的两个条件在此均得到满足。因此，所有的团队绩效二阶验证性因子分析测度模型具有良好的收敛效度。
4.4 假设的验证
4.4.1 团队互动各维度与团队绩效的相关性分析
相关分析（Correlation Analysis）用来分析研究变量之间的相关情形，其结果为正值，表示变量之间正相关；同理，结果为负值，表示变量之间负相关。根据Hinlke,Willlaln&Stemphen（1982）的解释，认为相关系数在 0.9 以上为非常高度相关，0.7-0.9 之间为高度相关，0.5-0.7 之间为中度相关，0.3-0.5 之间为低度相关，0.0-0.3 之间为甚少相关。
本研究探讨不同变量之间的相关程度使用的是 Pearson 积差相关，具体相关分析如下：两个变量为连续变量时，应以 Pearson 积差分析两者的相关性，相关系数只能说明两者变量相关的程度。相关系数的平方来解释变异量的比例（判定系数），即在 Y 变量的变异量中，可被 X 变量解释的变异量百分比。
本研究通过卡方检验和皮尔逊相关系数检验，来验证团队互动各维度与团队绩效各维度之间是否存在独立性。
由此可知，除了团队冲突的任务冲突之外，团队互动各维度与团队绩效的两个维度之间体现了显著相关性，基本验证本文的研究假设。其中团队协作对团队绩效下的目标完成影响最大，其次是团队信任、团队沟通、团队任务互动、团队支持、团队学习，团队情感冲突对于团队目标完成有着负向影响。而团队学习对于团队绩效下的成员满意度影响最大，其次是团队支持、团队协作、团队信任、团队沟通以及团队任务互动，研究结果表明团队情感冲突对于成员满意度有着负向影响。
4.4.2 调节效果分析
Baron&Kenny（1986）提出，如果自变量与调节变量的交互作用对因变量有显著相关性，即表明调节变量具有调节效果。调节变量的检验方法是使用多元回归分析法，首先检验团队规模的调节作用，将团队规模以及团队互动的各个要素的交互作用项放到多元回归中进行检验。
经检验，由标准 β 与△R2的取值可知团队规模对于团队互动各维度对团队绩效的影响均有缓冲作用，即随着团队规模的扩大，团队沟通、团队信任、团队协作、团队情感冲突、团队支持、团队学习、团队任务互动对团队绩效的影响都减弱了，究其原因与我国传统文化有一定的关联。
接下来检验团队成立年限在团队互动对团队绩效的影响中起加速作用。将团队成立年限以及团队互动的各个要素的交互作用项放到多元回归中进行检验。
经检验，由标准 β 与△R2的取值可知团队成立年限对于团队互动各维度对团队绩效的影响均有加速作用，即随着团队成立年限的增加，团队沟通、团队信任、团队协作、团队情感冲突、团队支持、团队学习、团队任务互动对团队绩效的影响都加强了，究其原因与我国传统文化有一定的关联。
4.4.3 假设验证
4.5 实证研究结论
4.5.1 团队互动各维度对团队绩效影响的实证结论
通过前文的研究，进行实证研究后，本文提出的假设得到了验证。实证结果表明除团队冲突的任务冲突之外，团队互动各维度对团队绩效均有显著的影响。团队信任、团队沟通、团队协作、团队支持、团队学习以及团队任务互动对团队绩效的两个维度显著正相关，而团队学习对于团队绩效下的成员满意度影响最大，其次是团队支持、团队协作、团队团队信任、团队沟通以及团队任务互动。结论表明团队冲突下的情感冲突对团队绩效下的两个维度却是负向相关。
4.5.2 团队互动各变量量表编制的验证结论
在本章的前面章节，对团队互动以及团队绩效的信度和效度进行了检验，检验结果表明其维度的划分符合本研究的要求，特别是团队互动维度的划分及其量表的编制，在对以往文献搜集、整理、总觉的基础上，将团队互动划分为七大维度，即团队信任、团队沟通、团队协作、团队冲突、团队支持、团队学习以及团队任务互动。在此基础上，根据前人研究的比较成熟的量表的基础上，编制了本研究的量表题项，之后对问卷通过科学的方法进行了验证，最终表明，本研究关于团队互动维度的划分以及各维度的测量题项均适合本研究。
4.5.3 团队规模与团队成立年限的调节作用
通过实证验证了团队规模在团队互动对团队绩效的影响中起缓冲作用，即随着团队规模的增大，团队信任、团队沟通、团队协作、团队情感冲突、团队支持、团队学习以及团队任务互动对团队绩效的影响会减弱。而团队成立年限在团队互动对团队绩效的影响中起加速作用，即随着团队成立年限的增加，团队信任、团队沟通、团队协作、团队情感冲突、团队支持、团队学习以及团队任务互动对团队绩效的影响会加强。
