一、因素分析(Principle Component Factor Analysis)
本研究針對組織變革、工作滿意度及工作績效變項之構面，進行探索性（Exploratory）
因素分析。採用主成份因素分析法及最大變異數(Varimax) 轉軸旋轉法旋轉，萃取主要 因素，依Hair,Andersonn, Tatham, and Black（1998）及林震岩（2006）的建議，因素分 析時之程序為：
(一) 特徵值大於1 的因素。
(二) 從相關矩陣中萃取共同因素。
(三) 決定因素的數目。
(四) 該因素與其他因素間因素負荷量之差須大於0.3，避免一個變數同時解釋兩個因素。
(五) 參考該因素之因子題意及負荷量予以命名。
進行因素分析前，本研究針對三大構面進行 KMO 與 Bartlett 的球形檢定（KMO and Bartlett＇s test of sphericity），兩種檢定皆是測試多變量常態性和原始變數是否適合 作因素分析的檢定。KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）的取樣適當性衡量量數，當KMO值愈 大時，表示變數間的共同因素愈多，愈適合進行因素分析。根據Kaiser觀點如果KMO>.9
（很棒，marvelous）、KMO>.8（很好，meritorious）、KMO>.7（中等，middling）、KMO>.6
（mediocre）、KMO>.5（粗劣，miserable）、KMO<.5（不能接受、unacceptable），較不 宜進行因素分析（林震岩，2007）
經分析後，組織變革的特徵值大（等）於1之因素有四個，本研究命名為「與利益 一致性」、「組織領導」、「個人需求與價值」、「工作技能」；工作滿意度的特徵值大（等）
於1之因素有四個，分別命名為「成就感」、「上司領導」、「工作事件」、「自我成長」；工 作績效的特徵值大（等）於1之因素有二個，分別命名為「達成目標」、「工作表現」。
茲將本研究所萃取各構面KMO與Bartlett檢定、因素內容、因素負荷量及特徵值列 示於表4-43、表4-44、表4-45、表4-46、表4-47及表4-48。
表4-43 組織變革之KMO與Bartlett檢定
Kaiser-Meyer-Olkin 取樣適切性量數。 .866 Bartlett 球形檢定 近似卡方分配 2598.029
表4-45 工作滿意度KMO與Bartlett檢定
Kaiser-Meyer-Olkin 取樣適切性量數。 .893 Bartlett 球形檢定 近似卡方分配 2718.814
表4-47 工作績效KMO與Bartlett檢定 Kaiser-Meyer-Olkin 取樣適切性量數。 .931 Bartlett 球形檢定 近似卡方分配 2325.614
自由度 105
顯著性 .000
表4-48 工作績效之因素分析結構表
因素 λ 因素內容 負荷量
我能維持良好的決策品質 0.522 我能熟練的完成工作內的所有主要任務 0.756
我能在工作上與同事建立及維持良好的友誼關
係 0.556
我能妥善運用溝通技巧 0.657 與他人一起分工合作，對我而言並不困難 0.736
我會事先預設工作進度及工作期限 0.652
我會嚴格遵守公司的規定 0.634 我對公司各業務單位要求配合時，都能勝任愉快 0.584
達成目標 6.668
我能適時完成工作任務 0.777 我常常學習與工作有關的相關法令 0.590
我常因為完成複雜的工作感到滿足 0.484 工作上的任何小細節，我都能注意到且不犯錯 0.556
我總是充滿幹勁地工作 0.679 我常會在工作上提出特別或創新的建議 0.789
工作表現 1.176
我能了解公司的需求，並達到要求 0.742