情景判断测验多维层次模型与单一模型的比较结果

通过探索性因素分析，本研究得到的结果已经初步支持了情景判断测验多维构思的假设。在此基础上，本研究通过验证型因素分析方法，对情景判断测验的构思效度进行验证。同时，对情景判断测验测量构思的两种假设模型进行比较。假设模型一为单一构思假设模型，这个假设模型是基于Sternberg，Wagner等的观点，即情景判断测验测量了单一构思，即内隐知识。而根据McDaniel，Ployhart，Schmitt等的观点，情景判断测验测量了多维的构思，虽然在构思维度上还存在一些争议（Chan，Schmitt，1997；McDaniel，Nguyen，2001；Ployhart，Ryan，2000）。本研究探索性因素分析也发现了情景判断测验测量的三维构思，同时，情景判断测验所测量的三维构思存在中等程度的相关，为此，本研究提出了假设模型二，即多维层次模型假设，多维层次模型假定情景判断测验测量了三维构思，三维胜任特征受管理胜任能力潜构思影响。如表7-3所示呈现了情景判断测验各维度间的描述统计值和相关矩阵。

表7-3　情景判断测验描述统计及相关矩阵

**p＜0.01

为了达到较好的拟合效果，根据Bentler，MacCallum，et al（2001）的思想，研究中对情景判断测验各维度包含的项目进行了“打包”（Parceling），项目的整合以“组内异质——组间同质”为基础，这样，共形成了7个合成的观测值，作为验证型因素分析的基础。

表7-4　多维层次模型和单一构思模型的拟合度比较

GFI：拟合度指数；AGFI：校正后的拟合度指数；NFI：标准拟合指数；
CFI：比较拟合指数；IFI：差别拟合指数；RMSEA：均方根差误

研究应用EQS统计软件对情景判断测验的多维层次模型及单一模型进行比较检验。如表7-4所示独立模型、多维层次模型和单一构思模型的拟合度比较结果可以得到：与多维层次假设模型相比，单一构思假设模型的拟合度较差，χ2的显著性值小于0.01，均方根差误项（RMSEA）大，为0.17，在不可接受水平，拟合度指标和校正后的拟合度指标都比较差；而多维层次模型具有较好的拟合度，χ2的显著性检验值大于0.01，根据Bentler，et al（1990）的观点，CFI在0.95以上，说明模型的拟合度很好；CFI在0.90-0.95之间，说明模型拟合还好，情景判断测验的多维层次模型的CFI值为0.97，说明模型的拟合度非常好，其他拟合度指标也绝大多数在模型拟合度的接受门槛0.90以上。(www.xing528.com)

此外，在理论假设的基础上，因果模型的比较选择标准主要看模型的拟合情况和简洁性。均方根差误（RMSEA）指标经常被作为模型选择的标准，它是总体协方程矩阵与构建的协方程矩阵之间的残差相对于模型自由度而言的比值。因此，可以看出RMSEA指标同时考虑了模型的拟合度和模型的简洁性（一般认为，模型的自由度小，模型的复杂程度越高）。MacCallum，Bentler等认为RMSEA指标在0.05以下，说明模型具有非常好的拟合度；在0.05与0.08之间，说明模型拟合度较好；如果RMSEA指标超过0.10，模型被认为是不可接受的。从RMSEA比较结果，本研究认为多维层次模型得到了较好的支持，说明情景判断测验所测量的构思存在多维层次结构。

构思模型比较检验结果支持了情景判断测验测量了多维构思的假设。如图7-1所示了情景判断测验所测量三维胜任特征的二阶因素结构模型。图7-1中项目与一阶因素间、一阶因素和二阶因素间的系数为标准回归系数，所有系数均在0.01水平显著。模型表明情景判断测验所测量的三维胜任特征在更高阶上聚合为一个因素，我们认为这三个因素反映了管理胜任能力。

图7-1　情景判断测验二阶因素结构模型