Диссертация (Связь между организационной идентификацией и благополучием работника роль трудоголизма как медиатора), страница 11

В суждении 1 говорится о нехватке у человека времени,а в суждении 2 – о том, что он работает больше положенного времени.Возможно в ряде случаев первое является причиной второго. В суждениях 3 и 7речь идёт о том, что человек продолжает работать даже когда не получаетудовольствия от работы. В суждениях 9 и 10 описывается субъективноенапряжение, возникающее в свободное от работы время. Вероятно данныесодержательные взаимосвязи и пересечения между указанными суждениямимогут быть фактором дополнительной общей дисперсии в их парных оценках.Также суждения 1 и 2, 9 и 10 предъявлялись респондентам друг за другом, чтотоже могло сделать их оценку более похожей. Наличие ковариаций ошибокмежду парами суждений 3 и 7, 9 и 10 отмечается также и в другихисследованиях (del Líbano et al., 2010).

Поскольку наличие данных ковариацийможет быть содержательно объяснено, и каждая из трёх пар сужденийпринадлежит одному и тому же латентному фактору, они поочерёдно былидобавлены в однофакторную модель (величина ковариаций варьировалась от.21 до .24). Модифицированная однофакторная модель показала приемлемоесоответствие эмпирическим данным, только TLI оказался значительно нижепорогового значения .93. Факторные нагрузки суждений на общий латентныйфактор статистически значимы, но варьируют от .33 до .71, т.е. некоторыесуждения слабо коррелируют с общим фактором трудоголизма.Двухфакторная модель, в которой суждения группируются в двалатентных фактора, соответствующие двум шкалам («Чрезмерность работы» и«Навязчивостьработы»),такженедостаточнохорошосоответствуетэмпирическим данным, значения CFI и TLI ниже порогового значения .93.Анализ индексов модификации показал, наличие ковариаций ошибок междутеми же суждениями, что и в однофакторной модели.

Модифицированнаядвухфакторная модель с тремя добавленными ковариациями (величинаварьируется от .19 до .20) показала хорошее соответствие эмпирическимданным. Все факторные нагрузки статистически значимы и варьируют от .3955(суждение 1) до .75 (суждение 5) (см. рисунок 3). Корреляция междулатентными факторами равна .80.

Сравнение одно- и двухфакторной моделей свключёнными в них тремя ковариациями ошибок показало, что двухфакторнаямодель значимо лучше соответствует данным, чем однофакторная, Δχ2 = 70.55,Δdf = 1, p < .001 (здесь и далее для сравнения моделей использовался тестСаторры-Бентлера (Satorra & Bentler, 2001)). Двухфакторная модель такжепоказала меньшее значение AIC, что также говорит о её лучшем соответствииэмпирическим данным.Таблица 3. Показатели соответствия для разных моделей измерения DUWASМоделиχ2Pdf1-факторная модель451.57<.001351-факторная модель + 3ковариации ошибок2-факторная модель249.50<.00132307.06<.001342-факторная модель + 3ковариации ошибок173.87<.00131RMSEA[90% CI].082[.076–.088].062[.055–.068].067[.061–.073].051[.044–.058]CFITLISRMRAIC.853.811.05542070.923.892.04241832.904.872.04541898.950.927.03441743Примечание.

df – степени свободы; RMSEA – корень среднеквадратичной ошибкиаппроксимации; 90% CI – 90%-ный доверительный интервал; CFI – сравнительный индекссоответствия; TLI – индекс Такера-Льюиса; SRMR – стандартизованные среднеквадратичныеостатки; AIC – информационный критерий Акайке.ДляпроверкистабильностифакторнойструктурыDUWASбылапроведена серия мультигрупповых КФА (Vandenberg & Lance, 2000) нагендерных группах. На первом шаге (модель A) проверялась мультигрупповаямодель эквивалентности конструкта (configural invariance) (использовалась 2факторная модель DUWAS с 3 ковариациями ошибок), которая показалахорошее соответствие данным.

Далее поочерёдно в модель были добавленыограничения на равенство нагрузок наблюдаемых переменных на латентныефакторы (модель B: metric invariance), остатков наблюдаемых переменных(модель C: scalar invariance), дисперсий и ковариаций латентных факторов(модели D и E), средних значений латентных факторов (модель F).

Показателисоответствие моделей разных уровней эквивалентности и их сравнения56приведены в таблице 4. На некоторых шагах параметры качества моделинемного ухудшились, однако эти снижения не были статистически значимымии качество модели осталось хорошим. Таким образом, полученные результатысвидетельствуют об эквивалентности модели измерения DUWAS в группемужчин и женщин и устойчивости её факторной структуры.100.810.200.4490.8170.6150.4430.6780.8360.5540.6820.780.44WC0.620.750.570.190.800.410.67WE0.560.460.390.1910.85Рисунок 3. Итоговая модель русскоязычной версии DUWAS. WE – Чрезмерность работы,WC – Навязчивость работы.57Таблица 4. Показатели соответствия мультигрупповых моделей русскоязычной версии DUWASМоделиχ2Модель A (configural)Модель B (metric)Модель C (scalar)Модель D (factor variance)Модель E (factor variance and covariance)Модель F (factor mean)202.02214.02242.72244.50245.42248.81pdf< .001< .001< .001< .001< .001< .001627078808180RMSEA[90% CI].05 [.04–.06].05 [.04–.06].05 [.04–.06].05 [.04–.06].05 [.04–.06].05 [.04–.06]CFITLISRMR.948.947.939.939.939.937.925.931.930.931.932.930.037.041.043.043.043.044СравнениемоделейΔχ2, pΔdfΔCFI2a vs 1a3a vs 2a4a vs 3a5a vs 3a6a vs 3a10.91, p = .20729.41, p < .0010.88, p = .6442.22, p = .5286.07, p = .04888232.001.008.000.000–.002Примечание.

df – степени свободы; RMSEA – корень среднеквадратичной ошибки аппроксимации; CFI – сравнительный индекссоответствия; TLI – индекс Такера-Льюиса; SRMR – стандартизованные среднеквадратичные остатки; AIC – информационный критерийАкайке.Таблица 5. Средние значения, стандартные отклонения и корреляции между шкалами русскоязычной версии DUWAS идругими переменными1. DUWAS2. Чрезмерность работы (WE)3. Навязчивость работы (WC)4.

Шкала сверхнормативной работы5. Процент часов сверх норматива6. Увлечённость (общая)7. Энергичность8. Преданность делу9. Поглощённость10. Удовлетворённость работой11. Удовлетворённость жизнью12. Возраст13. Стаж в организации14. Общий стажMSD1(.78).82**.88**.35**.31**.30**.23**.23**.39**.17**–.02.10**.09**.09**2.390.50234567891011(.65).48**.41**.45**.16**.10**.10**.26**.06*–.05*.07**.12**.08**2.500.53(.72).22**.12**.35**.29**.28**.41**.22**.01.09**.05*.08**2.280.62(.53).42**.08**.04.04.14**.05*–.02.03.13**.031.820.58–.01–.02–.03.07**–.02–.04.00.09**.0111.3414.39(.92).90**.93**.88**.72**.35**.15**.06*.13**4.801.00(.79).79**.68**.63**.33**.16**.05*.14**4.571.08(.87).73**.74**.36**.14**.05.12**4.981.14(.75).60**.29**.11**.06**.10**4.841.08(.91).42** (.89).11**–.04.03–.08**.09**–.034.66 3.351.15 0.8612–.54**.92**36.369.551314–.54** –6.90 15.586.86 9.99Примечание: Приводятся коэффициенты корреляции Спирмена. На диагонали в скобках указаны значения коэффициента α Кронбаха.* – p < .05; ** – p < .01.582.2.4.3.

Конвергентная и дискриминантная валидность русскоязычной версииDUWASДля проверки конвергентной валидности русскоязычной версии DUWASанализировались корреляции её шкал с показателями переработки, в качествекоторыхиспользовалисьдвепеременные,отражающиеобъёмсверхнормативной работы: шкала сверхнормативной работы и процент рабочихчасов сверх норматива. Как видно из таблицы 5, шкалы DUWAS значимо иположительно коррелируют с обеими переменными.

Чем более высокимиявляются значения респондента по шкалам трудоголизма, тем больше онработает сверх нормы, что подтверждает конвергентную валидность шкал.Однако шкала WE коррелирует с этими переменными сильнее (r = .41 и .45),чем шкала WC (r = .22 и .12), что подтверждается и в других исследованиях(Schaufeli et al., 2009). Такая разница вполне ожидаема и может быть объясненасодержанием шкал: суждения, относящиеся к шкале WE, касаются объёмавыполняемой работы, её преобладанию над другими сферами жизни.

Вместе сэтим значение данных коэффициентов корреляции является средним, т.к.трудоголизм является только одним из нескольких факторов чрезмерногообъёма работы, в качестве которых могут выступать также необходимостьполучения дополнительного дохода, особенности организации рабочегопроцесса и культуры в конкретной организации, другие индивидуальнопсихологические характеристики работника (мотивация, альтруизм) и т.д.Для проверки дискриминантной валидности русскоязычной версииDUWAS была проанализирована взаимосвязь DUWAS с близким, ноконцептуально отличающимся конструктом увлечённости работой. В таблице 5представлены наблюдаемые корреляции между этими шкалами. Шкалытрудоголизма и увлечённости положительно коррелируют, однако этакорреляция слабая, коэффициент корреляции варьирует от .10 до .41.Корреляции, скорректированные на ненадёжность шкал, не превышаютзначения .56 (между навязчивостью работы и поглощённостью) (коэффициентыкорреляции,скорректированныенаненадёжность59шкал,приведенывтаблице 6).

Таким образом, можно заключить, русскоязычные версии DUWASи UWES-9 измеряют разные конструкты. Данный вывод также подтверждаетсякорреляциями этих шкал с удовлетворённостью работой и удовлетворённостьюжизнью в целом. DUWAS и отдельные её шкалы слабо коррелируют судовлетворённостью работой (r варьирует от .06 до .22) и совсем некоррелируют с удовлетворённостью жизнью (r варьирует от –.05 до .02), в товремя, как увлечённость работой сильнее коррелирует и с удовлетворённостьюработой (r варьирует от .60 до .74), и с удовлетворённостью жизнью (rварьирует от .29 до .36).Таблица 6. Корреляции трудоголизма, скорректированные на ненадёжностьшкалКорреляты трудоголизмаDUWASУвлечённость (общая)ЭнергичностьПреданность делуПоглощённостьУдовлетворённость работойУдовлетворённость жизнью.35.29.28.51.20–.01Чрезмерностьработы (WE).21.14.13.37.08–.07Навязчивостьработы (WC).43.38.35.56.27.022.2.4.4.