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乐观人格与企业员工压力关系研究设计

来源:学术堂 作者:韩老师
发布于:2015-03-09 共1736字

  第三章 研究设计

  一、研究架构

  结合对以往相关研究文献的总结,提出本研究的初步研究架构如下:人格特征包括乐观人格与悲观人格,以压力后果为因变量,以压力源为自变量,以乐观人格与悲观人格为调节变量,对压力源与压力后果的关系进行探讨研究。如图3.1:【1】

论文摘要

  
  二、研究假设

  依据图3.1,结合已有的相关研究,提出本研究的研究假设。

  Chang(1998)以400名美国大学生为研究对象,分层回归分析结果说明气质性乐观在压力与主观幸福感间起显着的调节作用。Makikangas,Kinnunen(2003)的一项长达一年的纵向研究显示,气质性乐观调节工作压力源对主观幸福感的影响。张文晋,郭菲,陈社研(2011)研究发现,气质性乐观在个人压力对心理健康影响上存在交互作用。

  从理论文献回顾来分析,在员工压力反应过程中,工作压力源是引起压力反应的前因,因而两者之间的关系是一个承接过程。随着压力源的增强,员工的压力反应也会更加明显,研究假设两者之间呈显着正相关关系。

  由此提出本研究的以下假设1:假设1:工作压力源是压力后果的有效预测变量,二者呈显着正相关关系。

  众多的研究表明,即使外部环境相同,不同的个体对压力的反应也会有所不同,这就意味着在工作压力系统中,个体的人格特质和认知评价起到了调节变量或中介变量的作用。早期由Cooper,Sloan和Williams于1988年设计的工作压力指标体系(OSI)从压力源自变量、调节变量和压力反应变量三部分衡量了工作压力状况,当前对于工作压力系统中的调节变量主要包括A/B型个性、内外控人格特质、大五人格等人格特质模型。Arsenault&Dolan (1983)认为,人格特质作为调节变量与工作压力的交互作用所带来的匹配或者不匹配程度会影响绩效和缺勤率这两个结果变量。

  基于此,可以提出本研究的假设2和假设3。

  假设2:乐观人格是压力后果的有效预测变量,二者呈显着负相关关系。

  假设3:乐观人格在工作压力源与压力后果关系中起中介作用。

  三、研究工具

  本研究以问卷作为资料收集的工具,选择不同性质的企业员工作为研究对象,对其压力源、乐观悲观人格与压力后果之间的关系做一调查研究,选用的研究工具如下:
  
  1、工作压力源量表

  工作压力源量表参考了 C. Cooper设计的OSI (职业压力测量指标体系),并且根据本研究的侧重点,去掉了“工作一家庭冲突”这一维度,着重在组织内部的各维度上进行调查。调整之后的量表共27个题项五个维度,釆用利克特5点量表进行计分。从“极不符合”到“非常符合”分别给予1-5分,分数越高,说明感知的工作压力程度越大。

  2、压力后果量表

  基于前文所介绍的压力后果的三个指标,即身体症状、心理症状及行为症状。有关身体症状主要参照OSI中的健康状况分量表,心理症状则结合SCL-90、SAS、SDS等量表的有关条目。行为症状主要以员工的工作满意度为主要指标,结合其工作倦怠、工作绩效、离职倾向等多个测量标准,参照OSI量表选取相应的测量题项组合成行为症状的测量条目。这样,压力后果量表共17个题项,最后两题为反向计分,同样釆用利克特5点量表计分,分数越高则表明压力后果越严重。

  3、乐观人格量表

  本研究选用李逸龙依据生活取向测验(LOT)而修订的二维乐观人格量表,该量表有12题项,其中6个项目是乐观的正面表述(正向记分),6个项目是悲观的负面表述(反向记分)。以7点量表进行评估(1=非常不同意,7=非常同意)。乐观维度得数越高,就意味着越乐观,分数越低,越不乐观;悲观维度得分越高意味着越不悲观,得分越低越悲观。该量表经检测,信效度稳定、可靠,可以用于乐观人格的测试。

  四、研究对象及问卷收集程序

  本研究采用便利性取样,选取了安徽省合肥市、池州市以及江苏省南京市的企业员工作为本研究的被试,共发放问卷450份,问卷内容包括工作压力源量表、压力后果量表、乐观人格量表,通过网络及实地收集问卷,共回收了431份,去除无效数据,最终得到有效问卷387份,回收有效率为86%。其中,男234名,女157名,被试具体构成看下表(表3-1):【2】

论文摘要

  
  由表3-1可以看出,被试在性别上男性稍多于女性,男性在总被试的60. 5%;被试在年龄上以年轻员工居多,30岁以下的员工占总被试的77. 5%;学历层次上,被试整体学历偏低,本科以下的被试占总被试的95. 4%;被试大都来自于外资企业,是总被试的95.4%。

  五、统计分析方法

  本研究对调查数据的分析,采用因素分析、描述性分析、相关分析、t检验、方差分析、回归分析、中介效应、调节效应等多元统计方法,利用SPSS19.0进行数据处理。

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