第四节　数据整理

一、组织文化测评问卷调查结果的处理

在组织文化类型及力量调查问卷返回时，问卷上所有的答案皆为A、B、C、D或E，为了便于统计分析，按照前面章节所述的问卷设计原理及计分方法，我们对测评组织文化类型各维度的题目得分分别进行了平均处理，并对同一企业中不同员工在测评文化力量题目上的分数也进行了平均。由此，便可依据以“竞争价值观模型”为基础的组织文化分类标准以及美国学者R. Glaser衡量组织文化力量强弱的标准，对我们所测评的企业做出组织文化类型和力量强弱的判断。所测评的4个企业的统计数据如表4-8所示。

从表4-8所示的统计结果中可以看出，在XYHH和BJCL两家企业中，“强调柔性”比“强调控制”的成分多，“强调外部”比“强调内部”的成分多。因而，这两家企业在组织文化类型上更多地偏向于“革新导向型文化”（处于竞争价值观模型图中与“柔性”和“外部”相邻的象限）。这种文化的特征是，注重在外部搜集信息，强调员工的创造性以及对变革的开放性，在沟通上常采取非正式的、朝着各个方向的方式等。

在企业XAKY中，“强调柔性”比“强调控制”的成分多，“强调内部”比“强调外部”的成分多，因而，该企业在组织文化类型上更多地偏向于“支持导向型文化”（处于竞争价值观模型图中与“柔性”和“内部”相邻的象限）。这种文化的特点是，注重内部参与、协作意识、团队精神，鼓励员工表达对工作及他人的看法，沟通也以非正式的方式进行等。

在企业SCCH中，“强调控制”比“强调柔性”的成分多，“强调内部”比“强调外部”的成分多。因而，企业SCCH在组织文化类型上更多地偏向于“规则导向型文化”（处于竞争价值观模型图中与“控制”和“内部”相邻的象限）。这种文化的特点是，强调对权威的尊重，注重层级结构的划分，要求工作的明确分工和高度规范化，常采取自上而下的沟通方式等。

从以上分析可以看出，企业XYHH和BJCL属于革新导向型文化，企业XAKY属于支持导向型文化，企业SCCH属于规则导向型文化。所以，本次所调查的4家企业只覆盖了3种组织文化类型，而没有一家企业属于目标导向型文化。在领导情景的研究过程中，这种情况是允许出现的，因为在每一次研究中，往往不可能将所划分的每一种情景都找到，因而有待于多次研究结果的综合。

从表4-8的统计结果还可以看出，XYHH在组织文化力量上的平均得分为62.7分，BJCL为62.0分，SCCH为61.9分，它们都位于“一般”文化力量得分（如前所述，其范围是36～71分）偏强的约1/4内；XAKY的文化力量得分为69.0，位于“一般”文化力量得分偏强的约5%内。所以，这4家企业都具有足够力量的组织文化，有利于本章在不同组织文化中进行领导者素质与领导绩效的相关性等方面的研究。

此外，根据表4-8所示的组织文化调查问卷统计结果，尽管本书所调查的4家企业的文化力量得分均处于“一般”力量水平（36～71分）偏强部分，可以进行深入研究，但是，根据美国学者R. Glaser的文化力量强弱划分标准，以上结果表明：没有一家企业处于强文化之中（72～100分），即没有一家企业真正属于“强力型文化”。通过对返回的问卷结果进行分析发现，大多数企业在测评“英雄人物”“礼节仪式”和“文化网络”等中层和表层文化的题目上得分较低，这是导致总分数偏低的直接原因。我们认为，这与我国企业的组织文化建设比西方企业晚有关，尽管不同企业具有浓厚的经营思想、企业精神或工作作风，但没有加以及时、完善的整理，更缺乏持久、有效的传播和强化，从而导致了其文化不甚鲜明的结果。这在一定程度上说明了目前我国大多数企业应该重视组织文化建设的迫切性。

二、领导者有效性评定问卷调查结果的处理

为了减少调查过程的工作量，本研究在发放组织文化测评问卷的同时，也发放了领导者有效性测评问卷。经过近两个月的时间，返回了所有的问卷，问卷的回答情况基本符合测评的要求。其中，企业XYHH中被评定的领导者人数较少（共为11名），故采取了对每位被测人员逐一排序的方式；其余3家企业对被测人员均按等级划分的方式进行了绩效评定。

调查中要求每家企业中由3个高层管理者分别对被测人员进行评价，因此在返回的问卷中必定会出现3份评价结果不甚一致的情况，这是测评前预料到的结果，本调查正是希望通过多名评价者的评定来减少个别评价者的主观因素。不过，我们必须对各家企业中的3份绩效测评问卷进行综合处理，以得出对每位被测领导者的最终评价。具体而言，对绩效采取逐一排序方式的企业XYHH，将3份问卷中每位被测人员的名次进行平均处理；对绩效采取等级划分方式的3家企业，我们将3份问卷中每位被测人员的等级进行平均处理。

三、领导者综合素质数据的正态性分析

如前所述，多元回归分析或方差分析都要求数据呈正态分布，或者至少不是明显的非正态。所以，本章先对4家企业中被测领导者的综合素质数据进行正态性分析，以确定是否满足多元回归的条件。

对数据的正态性检验，可以直接调用SPSS软件中的菜单命令（“Graphs”菜单中的“P-P…”命令）。按照前面章节所述领导者的21个综合素质项目，我们分别对4家企业中被测人员的每项素质得分进行了检验。由于对每家企业的检验结果都会形成21个检验图，限于本书的篇幅，在此不一一列出每家企业中领导者所有素质项目的检验结果图，仅对检验结果做出说明。

对每家企业中领导者各个素质项目的正态性检验发现，企业SCCH和企业BJCL中各个素质数据的正态性很明显，企业XAKY中领导者素质数据的正态性比较明显，而企业XYHH中领导者素质数据的正态性比较差。根据统计学原理，抽样样本越大，其数据分布就越能克服偶然性，因而数据的正态性就越明显。经过分析发现，综合素质数据的正态性最为明显的两家企业SCCH和BJCL中，被测领导者人数都比较多，分别为49名和46名；正态性较为明显的企业XAKY中被测领导者人数为24名；而正态性较差的企业XYHH中被测领导者人数仅为11名，由此造成偏离正态性比较远的结果。不过，在本章的研究中，由于对4家企业中领导者的素质测评所依据的标准相同，且XYHH和BJCL这两家企业同属于革新导向型文化，在进行多元回归分析之前，我们要将二者中有效领导者的素质数据进行合并，所以，只需对合并后的数据进行正态性检验即可。通过对合并后素质数据的正态性检验发现，在企业XYHH中原本正态性很差的素质项目（如“风险决策”）的正态性有了很大的变化，呈现出明显的正态分布。所以，从总体上讲，我们所获得的4家企业中领导者的综合素质数据具有比较好的正态特性，满足了多元回归分析的前提。