結構方程模型分析

本研究探討情緒智力、工作滿意度、離職傾向的整體關係，並試著 建立結構模型。依照學者 Anderson 和 Gerbing（1988）的建議，結構方 程模型分析可分成兩個階段進行。第一個步驟為測量模式，即 Cronbach’s α 信度分析及驗證性因素分析，確保研究的各個變項具有良好的信度及 效度，詳細內容如本章第三節所述。第二個步驟為結構模式，在此步驟 將進行研究的各個假設檢定。為進一步確認情緒智力、工作滿意度、離 職傾向的關係，以下使用結構方程模型來建立各變項間的結構模型圖。

首先，依照原本研究的架構，建立三因素的結構模型圖。整理後，如圖 4-1 所示。

Chi-square = 5128.84 Degree of freedom = 699

P value = .00 GFI = .57 AGFI = .52

CFI = .86 RMSEA = .135

NNFI = .85 IFI = .86

圖4-1 結構模型圖—三因素模型

從圖 4-1 可以發現，情緒智力和工作滿意度的關係達到統計顯著（t 值為 6.77），路徑係數為 0.44；工作滿意度和離職傾向的關係也達到統計 顯著（t 值為 -6.16），路徑係數為 -0.43。然而，情緒智力和離職傾向的 關係則未達統計顯著（t 值為 0.36）。從這個模型中，可以發現情緒智力 會透過工作滿意度影響離職傾向，符合本章其他統計方法分析的結論。

為進一步探討情緒智力各個面向和工作滿意度、離職傾向的關係，以下 將以六因素模型進行分析。

Chi-square = 2699.51 Degree of freedom = 687

P value = .00 GFI = .72 AGFI = .68

CFI = .93 RMSEA = .092

NNFI = .92 IFI = .93

圖4-2 結構模型圖—六因素模型

從圖 4-2 可以發現，細探情緒智力各面向和工作滿意度、離職傾向 的關係，自我情緒評估和他人情緒評估與工作滿意度的關係皆未達統計 顯著（t 值為 1.67、0.04），與離職傾向的關係也皆未達統計顯著（t 值為 0.05、1.47）。情緒運用、情緒調節和工作滿意度的關係達到統計顯著（t 值為2.61、3.65），路徑係數分別為 0.20、0.24。然而，其和離職傾向的 關係則未達統計顯著（t 值為 -1.57、1.00），但是工作滿意度和離職傾向 間的關係則有達統計顯著（t 值為 -6.13），路徑係數為 -0.42。

綜上所述，結構方程模型分析結果顯示，情緒智力會透過工作滿意 度影響離職傾向。在進一步探討情緒智力各個面向的模型中，不論是自 我或他人情緒評估，兩者和工作滿意度、離職傾向的關係皆未達統計顯 著，因此在本模型中情緒評估的因素可能較不重要。情緒運用、情緒調 節和工作滿意度的關係達統計顯著，可以用來預測工作滿意度。情緒運 用、情緒調節和離職傾向的關係則未達統計顯著，但是工作滿意度和離 職傾向的關係則有達統計顯著。因此，依照此結構模型圖，工作滿意度 作為中介變項，情緒運用、情緒調節會透過工作滿意度影響離職傾向，

即未來的離職可能性。