Диссертация (1136621), страница 22
Текст из файла (страница 22)
3.15: Экстраролевое поведение в двух квазиэкспериментальныхусловиях (N=86)Таблица 3.17: Различия в показателях экстраролевого поведения взависимости от условий актуализации идентификации с рабочей группой илиорганизацией в целом (N=102)Условие1:актуализациявоспринимаемойцелостностисрабочейгруппой(N=52)Условие2:актуализациявоспринимаемойцелостности сорганизацией(N=50)ПеременныеMean Std.
Dev. Mean Std. Dev.tpdЭкстраролевоетрудовоеповедениеСовершенствованиевыполненияСверхурочноевыполнениеПомощь коллегам4,30,954,11,11,080,280,2144,11,193,61,41,760,080,3494,11,244,01,30,390,690,0784,81,194,71,20,430,660,086113попал в квазиэкспериментальное условие 1: «актуализация воспринимаемойцелостности с рабочей группой», имели по этой шкале показатель вышесреднего, чем у испытуемых в условии 2: «актуализация воспринимаемойцелостности организацией в целом».В ходе проведения эксперимента на этапе рандомизации не проверяласьэквивалентность групп по возрасту и полу, возможно это могло повлиятьна полученные результаты.
Обнаружилось, что предъявление методики наактуализацию воспринимаемой целостности с рабочей группой оказалонесколько большее воздействие на работников с большим стажем (см. Рис.3.15). Можно предполагать, что мероприятия, нацеленные на усилениеидентификации с рабочей группой, будут иметь большую эффективностьдля сотрудников, проработавших на предприятиях достаточно долго.3.2.2. Многоуровневое моделированиеУровень анализа. Исследователи организационного поведения отмечаютважность указания фокуса исследования, на котором тот или инойфеномен функционирует [Bell, Kozlowski, 2012; Bliese, 2000; Yammarino,Dansereau, 2009], чаще всего это должно делаться на теоретическомуровне, отражаясь в используемых методах, гипотезах, положениях.
Иначеможно индуцировать неверные выводы об изучаемых явлениях [Yammarino,Dansereau, 2009]. Основная идея многоуровневого моделирования состоит втом, что более мелкие структурные единицы (части, parts) объединены в болеекрупные структурные единицы (entities). При изучении организации чащевсего используется четыре уровня для исследования структурных единиц(entities) [Yammarino, Dansereau, 2009], состоящих из элементов более низкогопорядка (частей): индивидуальный уровень (уровень отдельного индивида),уровень диады (изучение пар, межличностного взаимодействия), групповойуровень (изучения рабочих групп или команд) и организаций (коллективыбольшие, чем отдельная группа, или «группа из других групп»).Отношения между различными уровнями. В многоуровневом подходевыделяется несколько типов групповых (эмерджентых) свойств.
Среди нихосновными2 являются отнесение межгрупповой/внутригрупповой вариации2Из четырех типов, используемых в Within-And-Between-Analysis [Dansereau, 2006; Yammarino,Dansereau, 2009] мы выбрали два.114рассматриваемых структурных единиц для каждого из уровней анализа как:частей (parts) или целого (wholes).– В случае целого (wholes), феномен рассматривается в фокусе различиймежду структурными элементами, но не внутри них. В этом случае (см.Табл. 3.18) отличия между разными структурными элементами (entities)считаются валидными, а дробление их на части и сама вариация внутри нихявляется проявлениями несущественными (вызванными статистическимипогрешностями). Отношения между различными конструктами возникаюткак функция различий между структурными единицами.– Когда структурные единицы рассматриваются как части (parts),феномен проявляется в отличиях разных элементов.
В таком случае (см. Табл.3.18) члены групп гетерогенны (значительно отличаются друг от друга), аследовательно допустимо рассматривать их различия друг от друга внутригрупп. Отношения между различными конструктами возникают как функцияразличий внутри структурных элементов.Таблица 3.18: Формулирование теоретических предпосылок для обобщения(агрегирования) индивидуального уровняВзгляднаструктурныеединицыЦелые (Wholes)ЧастиЧасти (Parts)ГетерогенныеДвойственный(Equivocal)Необъяснимые(Inexplicable)НезависимыеОднородныеНеприменимоСвязи внутри Различие между Различияструктурныхединицамивнутри единицединицПоложительныеОшибочноеСистематическоеОтрицательные ОшибочноеСистематическоеНезависимыеСистематическое СистематическоеНеприменимоОшибочноеОшибочноеПрив.
по: Yammarino, F. J., & Dansereau, F. (2009). A new kind of organizational behavior. Research in Multi-LevelIssues (Vol. 8, pp. 13–60). Elsevier. doi:10.1108/S1475-9144(2009)0000008001Многоуровневое моделирование используется в том случае, когда мыхотим индивидуальные данные объединить (агрегировать) на более высокийгрупповой уровень. До этапа агрегирования принято оценивать однородностьданных, собранных на более низком уровне. Для начала были подсчитаныIntra-class correlation coefficients: ICC(1) и ICC(2) [Bliese, 2000] на уровняхрабочих групп и организаций.ICC(1) отражает вариацию на индивидуальном уровне, которую можно«объяснить» групповым членством. Значение больше 0.05 дает основание115говорить о наличии феномена на групповом уровне [Bliese, 2000].
Чем большеICC(1), тем с большей вероятностью индивидуальный и групповой показательбудут совпадать, чем меньше, тем больше испытуемых в каждой подгруппепотребуется для получения надежного значения.ICC(2) показывает надежность различий групповых средних. Чувствителенк размеру выборки.η 2 отражает соотношение межгрупповой вариации к общей вариации.Многие авторы предостерегают использовать η 2 в качестве размера эффекта,поскольку распределение Фишера из модели ANOVA не зависит от размерагруппы и предлагают в основном ориентироваться на ICC(1) и ICC(2) [Moritz,Watson, 1998].Для проведения полноценной процедуры многоуровневого линейногомоделирования должен выполняться ряд условий, которые в нашем случаевыполняются частично (см. Табл.
3.19 и 3.20). Как уже указывалось выше,для существования феномена на групповом уровне необходимо, чтобыкоэффициент ICC(1) оказался больше 0.05. В нашем случае экстраролевоеповедение, измеренное методикой Б.Г. Ребзуева, не позволило агрегироватьданные на более высоких уровнях (рабочей группы и организации). Втекущем виде методику не представляется возможным использовать длямногоуровневого моделирования, хотя, возможно, сдвиг «фокуса» (referentshift) методики с индивидуальных показателей на групповые позволитиспользовать ее в контексте многоуровнего моделирования [Chan, 1998].Показатели идентификации с организацией в целом и идентификацией срабочей группой, напротив, показали удовлетворительные показатели ICC1 иICC2, что позволяет говорить о наличии феноменов на групповом уровне.Для сравнения, в последней графе таблиц 3.19 и 3.20 представленыпоказатели надежности/согласованности при ответах испытуемых на вопрос:«Сколько человек в вашей рабочей группе» по различным рабочим группам(в Табл.
3.19) и по различным организациям (в Табл. 3.20). Из данныхмногоуровневого моделирования можно сделать вывод, что ответ на вопрос«Сколько человек в вашей рабочей группе?» будет валиден для конкретнойрабочей группы, с большой долей вероятности будет достаточно ответаот одного работника, поскольку ответы коллег практически полностьюсовпадают (E > 1 и F − значим на уровне p ≤ 0.01).
Это не будет116справедливо для других рабочих групп в организации, поскольку, группысильно отличаются по размеру и нельзя экстраполировать данные по однойрабочей группе на другие в организации.Таблица 3.19: Многоуровневое моделирование, коэффициентысогласованности/надежности собранных данных по рабочим группамЭкстраролевое трудовое поведениеИдентификация с организациейИдентификация с рабочей группойСтажКоличество человек в рабочей группеNгрупп = 49, Nиндивидов = 215p ≤ 0.05; ** p ≤ 0.01; † θ◦ ≥ 15◦ ;*ICC1 ICC2 ηbgηwgEF0,0550,20,110,320,470,90,840,870,760,660,48†0,64†0,57†0,841,141,250,710,90,414,47**0,290,680,450,760,830,430,540,490,650,75†† ◦θ ≥ 30◦После проверки ICC(1) и ICC(2) была выполнена процедура WABAII (Within And Between Analysis), которая устанавливает, на каком уровневозникают отношения между двумя переменными.
Within-And-BetweenAnalysis II производит декомпозицию коэффициента корреляции на шестьчастей: rxy = ηxwg ∗ ηywg ∗ rxywg + ηxbg ∗ ηybg ∗ rxybg , которые можно объединитьв два компонента (межгрупповой и внутригрупповой): rxy = cbg + cwg . Затемотдельно тестируются значимость ковариации (E-test и F -test) и корреляции(A-test и Z-test). После этого на основании значимости статистических тестовделается вывод о преобладании внутригрупповой или межгрупповой модели(см. Табл. 3.18).Таблица 3.20: Многоуровневое моделирование, коэффициентысогласованности/надежности собранных данных по организациямЭкстраролевое трудовое поведениеИдентификация с организациейИдентификация с рабочей группойСтажКоличество человек в рабочей группеNорганизаций = 8, Nиндивидов = 217*p ≤ 0.05; ** p ≤ 0.01; † θ◦ ≥ 15◦ ;117ICC1 ICC2 ηbgηwgEF0,0350,120,0250,30,170,970,940,990,850,930,23†0,38†0,16†0,63†0,39†0,630,241,370,080,22†† ◦0,610,810,710,950,94θ ≥ 30◦0,230,350,150,530,36Мы исследовали связь между двумя переменными: идентификацией срабочей группой и экстраролевым поведением, сначала на уровне рабочихгрупп (Рис.
3.16), а затем на уровне организаций (Рис. 3.16). В качестве данныхвключались ответы респондентов на методики: «Пятифакторная модельидентичности» (объект идентификации — рабочая группа) и «Диагностикаэкстраролевого поведения». Результаты этого анализа представлены в таблице3.21. Мы проанализировали 43 рабочие группы из трех организаций, в каждойиз групп мы собрали и обработали от 2 до 14 корректно заполненных бланков(в среднем — 3,58), численность, которую называли сами работники — от 2до 50 (в среднем — 9,6).На уровне анализа рабочих групп (Табл. 3.21 и Рис.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
