荷兰式同余度量表：复合指数是否更有效预测满意度？外文翻译资料

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荷兰式同余度量表：复合指数是否更有效预测满意度？

Tawni J. Hoeglund Jo-Ida C. Hansen

明尼苏达大学

我们研究了假设：同余指数的计算复杂性越高，指数分数预测工作满意度的可能性就越大。 五个荷兰式同余指数计算了九个女性和七个男性职业样本，代表每个性别的六个荷兰类型。 对12个样本的分析没有发现满意度和一致性之间的任何显着相关性。 对于其余四个职业和综合数据集，一到三个同余度量与满意度显着相关。 结果表明这些样本中一致性和满意度之间的关系非常小，这使得这些同余指数的效力无法比较以预测满意度。 讨论了一致性满意度相关性小和影响满意度的其他因素的可能原因。

已经假设许多因素有助于职业满意度，包括职业兴趣与职业环境之间的一致性。 其中最突出的人 - 环境契合理论是荷兰（1973,1985,1997）的职业人格和职业选择理论。 具体而言，荷兰的理论预测“职业满意度，稳定性和成就取决于个人与个人工作环境之间的一致性”（荷兰，1985年，第10页）。 虽然职业咨询在很大程度上依赖于假设的假设真实性，但对同余满意文献的评论和荟萃分析为荷兰的一致性构建提供了混合支持。例如，斯波坎（Spokane，1985）回顾了63个关于人际环境一致性的研究，这些研究与一系列因素有关，并得出结论：“平衡，一致与表现，满意度和稳定性相关”（p.329）。 相反，Assouline和Meir（1987）对整合文献进行了荟萃分析，纳入了21项专门研究同余满意假设的研究，并得出结论认为一致性和满意度之间几乎没有关系。 最近，Tranberg，Slane和Ekeberg（1993）进行了一项荟萃分析，专门研究了一致性——满意度假说。 和谐与满意度呈正相关在他们的研究中确定的27项研究中有17项。 然而，基于可能进行计算的22项研究，一致性和满意度之间的整体平均相关性并不显着。 因此，关于同余满足假设的清晰的共识不存在。

研究人员认为，相互矛盾的结果可能是由于各种一致性措施的使用以及随后在最适合的一致性测量方面缺乏共识（例如Brown＆Gore，1994; Camp＆Chartrand，1992; Spokane，1985）。 此外，同余测量的缺乏复杂性可能限制了许多研究成果的有用性（Tranberg等，1993）。 荷兰最近对同余的解释（Holland，1997）要求在这方面的研究使用（a）几个同余指数，（b）更好的职业环境评估，（c）更大的样本，（d）每个职业中的男女样本，（e）完善的规模和库存，（f）代表荷兰六种基本类型的职业样本，和（g）理论驱动的假设。 这项研究的设计和方法与荷兰的所有研究建议一致，只有一项除外。 也就是说，职业环境类型是基于分享职业称号的人的平均兴趣得分而不是个人的实际工作描述。

这项研究的首要假设是，一致性措施在区分满意和不满意员工样本的能力上存在差异。 此外，需要复杂计算公式的一致性措施预计将成为工作满意度的最佳预测指标。

一致性测量可以分为两类：包含部分或全部的荷兰职业类型理论和附带的微积分假设，以及那些没有的。 那些将荷兰理论纳入评分算法的同余指数要求荷兰的六种职业类型 - 现实（R），调查（I），艺术（A），社会（S） ），进取（E）和常规（C）。 此外，荷兰理论的微积分假设表明，六种职业类型之间的关系可以用一个六边形模型来描述，其中这些类型在六边形的点上被放置在RIASEC顺序中。 那些在六边形上彼此接近的类型被认为更相似（Holland，1973,1985,1997）。 一致性的一般测量通常不同于荷兰一致性测量，因为它们没有将荷兰六边形所描述的关系并入同余指数计算中。

本研究仅限于使用荷兰六种类型的措施来操作利益和环境的五个同余指数，并且还将荷兰的微积分结构或六边形的基本维度纳入指数的计算中。 本研究中最复杂和最复杂的一致性措施被定义为：（a）允许特定人和环境的不同数量的显着代码，（b）使用实际量表分数代替分数排序，（c）具有大量可能的分数，（d）在其可能的分数分布中具有更大程度的对称性， （e）在计算该措施时，将人员代码和环境代码的顺序包含在内。

本研究中使用的最小复杂指数是第一字母六角距离（FL-Hex; Holland，1973）。 FL-Hex使用人和环境的最高排名比例来进行同余计算。 第二项指标K-P指数（Kwak＆Pulvino，1982）使用人和环境排序的三个最高等级分数排序，并结合了荷兰六种六种职业类型的所有配对之间的经验相关性。 第三项衡量标准是Hexagon Congruence Index（HCI; Swaney＆Prediger，1985; Prediger＆Vansickle，1992），它使用实际的刻度分数，并且是直接结合六边形基础尺寸的唯一方法。 同余分数基于二维思想/数据，人/事物空间中个人兴趣与环境之间的差异角度。

第四项指标Sb指数（Gati，1985）基于六边形模型，并且是本研究中的唯一措施，它允许人员和环境具有不同数量的显着代码。 该指数的计算基于一个复杂的方程，该方程比较人与环境之间的共享和非共享显着代码。

最后，第五项指标C指数（Brown＆Gore，1994）基于六边形模型并使用排序分数。 该测量使用人和环境的三个最显着的代码，并且允许19个可能的分数导致对称和大致正常的可能分数分布。

权衡上述导致各种指数复杂性的因素，预测最复杂指数的六边形同余指数（HCI）将比C指数更好地区分满意和不满意员工群体。 C指数反过来会比Sb和K-P更好地区分满意和不满意的员工群体。 最后，Sb和K-P会比第一字母六角距离（FL-Hex）更好地区分工人。 （关于这些特征的五项措施的总结见表1）。

一、具体操作方法

（1）参与者

研究样本包括来自1985年修订的强兴趣量表（Hansen＆Campbell，1985）的16个职业样本的满意和不满意的参与者。 为Strong制定职业等级的第一步是收集受雇于职业兴趣的男性和女性的样本。 通过邮件邀请个人参加SII修订项目。 与会者收到一份后续报告提醒。 没有给予参与经济奖励或奖励。 不同职业的回报率略有不同，但平均约为45％。 本研究中使用的所有参与者满意和不满意，至少已工作三年，具有典型的职业教育和培训背景，并以典型的职业方式开展工作。

所有参加1985年修订的个人都被要求完成Strong和四个回答的问题，评估他们对他们职业的满意程度（即非常满意，喜欢，冷漠或不喜欢）。 Wanous，Reichers和Hudy（1997）最近的一项研究将工作满意度的单项测量与衡量同一构造的衡量标准进行比较，表明对于工作满意度这样的足够明确的结构，单项测量可以接受。 他们的研究结果表明，对单个项目工作满意度测量的最低可靠性估计方法.70。

参与者强烈的兴趣量表建设研究，表明他们对他们的职业“非常满意”或“喜欢”，被保留用于规模建设中使用的标准样本。 那些表明他们对职业“漠不关心”或“不喜欢”职业的人将被排除在规模建设之外。 尽管参加1985年Strong调查的大多数人都表示他们对自己的职业感到满意，但是每个样本收集工作都包括一些对其职业“漠不关心”或“不满意”的人。 这些漠不关心和不满意的参与者的可用性提供了独特的机会来检查职业地位和教育水平不同且代表六种荷兰类型的大量职业的一致性和满意度之间的关系。 另外，在每个职业中，满意和非满意 -受欢迎的参与者是在相同的条件下从相同的人口库中收集的。

职业被确定有相当大数量的非核心工人可能被列入这项研究。 从这个游泳池中选择职业，这样六个荷兰主题中的每一个都至少由一个职业代表每个性别。 另外，当选择一种性别的职业时，在样本容量允许的情况下也选择其他性别。 此外，努力选择反映最广泛的教育需求和地位水平的职业，同时保持样本规模。

使用上述选择指导原则，本研究中包括了两个性别的职业：海军士兵，医疗技术人员，英语教师，社会科学教师，配镜师，空军士兵和数学教师。 只有女性才有两个职业 - 牙齿卫生员和秘书 - 他们是以他们的大批不敬工人队伍为基础的。 这两种职业没有足够的男性工人。

对于这项研究，每个职业的SII标准样本被分成两个子样本。 从总样本中随机抽取第一个样本（满意样本1; N = 60），然后与每个职业的非满意样本结合用于双向相关性研究。 每个职业的SII标准样本（满意样本2）的其余部分用于确定职业的荷兰码，这是计算同余指数得分的必要步骤。

表2按职业性别进行组织，总结荷兰代码，样本量和平均受教育年限，职业经历以及满意样本1和每个职业的不满意样本的年龄。

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