人口變項與上行影響策略之採用

此部分探討不同的人口變項對上行影響說服策略的採用是否會造成影響，而本研 究探討了性別以及工作職位兩個個不同變項，來看男女媒體組織員工所採行的上行 影響策略頻率是否有不同？以及在不同工作位階上，採用的策略頻率高低又各為哪 些？

一、 性別與上行影響說服策略之採用

而如果依照Yulk等人（2005）所建立的分類方法，將影響策略分成三大類：軟 性策略、硬性策略以及理性策略，以t檢定來檢視性別與上行影響策略之關連性時，

本研究經過統計分析後，發現性別在「理性策略」的使用上並沒有有顯著之不同，

顯示男性與女性在理性策略的使用上並沒有不同，但是在「軟性策略」的使用上發 現男性與女性具有極為顯著差異，p值為.000；另外在「硬性策略」的使用上，統計 結果顯示性別在硬性策略中也具有顯著差異，p值為.005。因此統計結果顯示，男性 與女性在「軟性策略」以及「硬性策略」的採用上具有明顯的不同。

表4.3 性別與上行影響策略之t檢定

*表P＜0.05顯著差異 **表P＜0.01非常顯著差異 ***表P＜0.001極顯著差異

但是由於本研究由於樣本數目之限制，因此若以11項分類目，以人數作為分析

表 4.4 不同性別與上行影響策略使用頻率比較

*表P＜0.05顯著差異 **表P＜0.01非常顯著差異 ***表P＜0.001極顯著差異

同樣的，本研究受限於樣本數的不足，若以人數為單位，來看11種類目的統計 結果時，無法呈現彼此的差異性，因此以單一策略的使用頻率與性別的關連性，以 事件作為單位來分析上司性別與上行影響策略之使用，可以發現，在30位受訪者之 中，上司為男性的受訪者共計18 名（佔所有人數之 60 ％），事件總數為 49則，

而其中使用頻率最高的策略為理性策略，總計共使用了 45次，也就是說當上司為男 性時，有 91.8％的上行影響策略事件都會選擇採用理性策略作為影響說服的手段；

使用頻率次高的策略為協商策略，總計使用了 10次，共計有 20.4％的事件採用此 一策略；而使用頻率排名第三的策略則為法理策略，總計各使用了 9次，所有事件 中有 18.4 ％的事件採用了法理策略。

而直屬上司為女性的受訪者共有 12名，佔所有上訪者的 40％，事件總數為 32 則，而其中使用頻率最高的策略為理性策略，總計共使用了 26 次，也就是說 81.5

％的事件之中，都理性策略；而頻率第二高的策略則是逢迎策略的使用，32則事件 之中使用逢迎策略作為說服影響手段的事件就有 9則，也就是有 28.1 ％的事件都 採用此一策略；而使用頻率第三的策略則是友善訴求，有 8則事件採用，佔所有事 件的 25％。因此可以發現不同直屬上司的性別在使用上行影響策略時，呈現顯著的 不同，尤其是硬性策略的使用更是凸顯上司性別變相對於上行影響策略有很大的差 異。

表4.6 不同上司性別與上行影響策略之頻率比較

男性上司 女性上司

1. 理性策略（91.8％） 1. 理性策略（81.5％）

2. 協商策略（20.4％） 2. 逢迎策略（28.1％）

3. 法理策略（18.4 ％） 3. 友善訴求（25％）

三、 工作職位與上行影響策略之採用：

依照本研究所獲得之資料，將受訪者分為「非管理階層」與「管理階層」兩者，

「非管理階層」者共計 20位，佔所有受訪者的 66.6％，為最比例較多的工作階層，

也符合一般媒體組織人事編排之情形；而「管理階層」者共計 10名，共佔所有受訪 者人數 33.3％。

而如果依照Yulk等人（2005）所建立的分類方法，將影響策略分成三大類：軟 性策略、硬性策略以及理性策略，以卡方考驗來檢視職位與上行影響策略之關連性 時，本研究經過統計分析後，發現「理性策略」以及「硬性策略」並沒有顯著之不 同，p值為.254以及.340，顯示職位的不同在策略的使用上並沒有差異性；而「軟性 策略」 p值為 .000，顯示在軟性策略的使用上，不同職位的媒體組織成員具有極為

顯著的差異性。

*表P＜0.05顯著差異 **表P＜0.01非常顯著差異 ***表P＜0.001極顯著差異

同樣的受限於人數樣本的不足，若以人數為單位，來看11種類目的統計結果時，

第四節 上行影響策略與自我效能

一、自我效能量表之因素分析

本研究所採用之「自我效能量表」，在量表的分析檢定上，本研究首先將呈現 媒體組織員工在「自我效能量表」施測後之得分情形，其後再檢定量表之因素及信 度分析，以明瞭各題項彼此之間之關連與組合情形。

本研究對於自我效能之『因素分析』，根據 Zalteman & Burger（1975）的建 議，只要萃取特徵值（eigenvalue）大於1，各變數之因素負荷量大於0.3，且累計 解釋變異量達40％以上即可。而依 Joseph, Rolph & Ronald（1987）三人的看法，

若因素負荷量的絕對值大於0.3 則可稱為顯著；若大於0.4 則可稱為比較重要（more important）；若大於0.5 則可稱為非常顯著。

因此本研究取特徵值大於1，因素負荷量的絕對值大於0.5 的變數作為因素命名 的依據。依此準則，本研究將『自我效能』變數萃取出兩個因素構面，各因素之命 名是依據各因素內所包含變數題目的意義而加以命名。茲將各因素構面的特徵值及 解釋變異量整理於表4.7。

根據因素分析之結果，將解釋量不足的題向刪除，分別為第11題、第12題、第16 題刪除後，從自我效能量表中抽取出兩個因素，分別是「自我信念」以及「目標導 向」，而在「自我信念」因素中，信度檢測（Cronbach＇s α）為 0.8955，解釋量 為20.8％；特徵值為 8.74；而在「目標導向」因素中，信度檢測（Cronbach＇s α）

則為 0.8968；解釋量為49.5％；特徵值為 4.5，總計解釋量為61.3％。

表4.9 自我效能因素分析與信度係數： 數為中33.3％，「低度自我信念」者的自我信念平均分數為後33.3％。

本研究利用單因子變異數分析（One-way ANOVA）來檢視媒體組織成員上行影響 策略與自我信念之關連性，統計結果顯示，高度自我信念著媒體組織成員比較偏好

採用軟性的上行影響策略，而在平均數上，使用軟性策略的媒體組織成員的自我信 念較高，其次為理性策略，而使用硬性策略的媒體組織成員的自我信念最低。

表4.10 上行影響策略與自我信念 平均數

策略種類

高度自我信念 中度自我信念 低度自我信念

F值 P值 Scheffe 事後檢定

1 理性策略 6.09 5.32 4.31 2.32 .56

2 軟性策略 6.34 5.82 4.41 13.74 .001*** 2＞1,2＞3,1＞3 3 硬性策略 5.91 5.22 4.23 2.865 .102

*表P＜0.05顯著差異 **表P＜0.01非常顯著差異 ***表P＜0.001極顯著差異

三、 上行影響策略與目標導向

依照Yulk等人（2005）所建立的分類方法，將影響策略分成三大類：軟性策略、

硬性策略以及理性策略。

另外，在「目標導向」構面上，本研究將所有受訪者區分為三種類型，分別為「高 度目標導向」者、「中度目標導向」者以及「低度目標導向」者，其中「高度目標 導向」者的目標導向平均分數為前33.3％，「中度目標導向」者的目標導向平均分 數為中33.3％，「低度目標導向」者的目標導向平均分數為後33.3％。

本研究利用單因子變異數分析（One-way ANOVA）來檢視媒體組織成員上行影響 策略與目標導向之關連性，統計結果顯示，高度目標導向的媒體組織成員比較偏好 採用軟性的上行影響策略，而在平均數上，使用軟性策略的媒體組織成員的目標導 向得分較高，其次為理性策略，而使用硬性策略的媒體組織成員的目標導向得分最 低。

表4.11 上行影響策略與目標導向 平均數

策略種類

高度自我信念 中度自我信念 低度自我信念

F值 P值 Scheffe 事後檢定

1 理性策略 5.60 4.97 4.34 2.32 .66

2 軟性策略 6.34 5.00 4.35 10.42 .003** 2＞1,2＞3,1＞3 3 硬性策略 5.34 4.67 4.10 1.247 .274 ,

*表P＜0.05顯著差異 **表P＜0.01非常顯著差異 ***表P＜0.001極顯著差異