分析企业协进型领导的统计方法及思路优化

本研究中的协进型领导为创业者与员工同时填写的数据，属于群体层面的变量，需要采用统计指标表明个体层次内具有一致性，且保证群体水平上具足够的变异度（张志学，2010）。本研究根据数据聚合的思路，按照每个企业中创业者与员工测量的数据为分析单元，采用组内相关系数ICC和Rwg作为统计指标，来判定协进型领导是否符合数据聚合的标准。若数据符合统计指标的要求，则对每个组的数据求均值作为群体层次的变量值。ICC（1）与ICC（2）采用HLM来计算，Rwg则根据公式采用办公软件excel手动计算。

在数据分析的工具上，主要采用AMOS和SPSS两款统计软件。首先，对本研究中的所有变量进行共同方法偏差检验；其次，采用AMOS软件对变量的测量效果进行评估；之后，对研究涉及变量进行创业与创业者背景因素的单方差分析；最后，采用SPSS软件进行回归分析，考察创业行动学习、创业资源网络能力、协进型领导能力和创业绩效之间的关系。为了避免变量之间的相关性过高，特别是创业行动学习、资源网络能力与协进型领导能力之间的交互项的共线性问题，本研究在进行回归分析时，对涉及变量的模型检验进行去中心化处理，使所有数据的平均值移到0（Baron＆Kenny，1986）。(www.xing528.com)

本研究中的中介效应采用逐步回归分析方法，具体步骤参考Baron和Kenny（1986）的研究。在检验中介效应时，采用如下三个步骤：检验自变量与因变量之间的关系；检验自变量和中介变量的关系；将中介变量作为控制变量，检验自变量与因变量之间的关系是否受到影响。当自变量和中介变量同时对因变量进行回归验证时，若自变量系数显著，表明中介效应为部分中介；当自变量系数不显著时，则为完全中介效应。