QuestionnaireIT experiencesThe ques

Questionnaire
IT experiences
The questions regarding IT experiences are derived from a questionnaire that has
previously been used in research on the technology acceptance model (Davis, 1993).
The original questionnaire was adapted to the context of E-HRM. It uses 14 items with
a seven-point Likert-scale (from fully disagree to fully agree) to measure four constructs. A confirmatory factor analysis (principal components, varimax) was
performed on these 14 items, with the number of factors to be extracted fixed to four.
Only three out of four constructs intended to be measured by Davis (1993) were
confirmed for the current sample and IT system. The concept of experienced output
quality (two items) failed to be replicated. The other three factors matched the
constructs proposed by Davis (1993). The three factors generate reliable measurement
scales: experienced ease of use (six items; a ¼ 0.84), experienced usability (four items;
a ¼ 0.90), and experienced user support (two items; a ¼ 0.83). Respective examples of
positively formulated questions in these three scales are:
(1) Learning how to work with these applications is easy.
(2) The applications improve the quality of my work.
(3) I can usually find help quickly when having questions on how to work with
these applications.
Preferred HR roles
The questions regarding preferred HR roles were derived from an original
questionnaire containing 40 items by Ulrich (1997). Only 20 items were translated in
order to reduce the total length of this part in the on-line survey.
The respondents indicated on a seven-point Likert-scale whether they agreed with
certain statements regarding HR roles (from fully disagree to fully agree). Examples of
these statements are:
. HR is involved in strategic decision making (strategic partner).
. HR actively participates in listening and reacting on employees (employee
champion).
. HR actively participates in changing the organization (change agent).
. HR efficiency can be measured by their ability to offer efficient HR processes
(administrative expert).
A confirmatory factor analysis (principal components, varimax) was performed,
with the number of factors fixed to four. Only three factors were found that are
interpretable within Ulrich’s HR roles framework. Four items were related to
multiple factors in the analysis. These items were dropped from the factor solution.
The three remaining factors showed item loadings that fitted well with the
constructs from Ulrich’s model, except that the expected distinction between
strategic partner and change agent roles was not replicated. The combination of
these two roles is therefore used in this study as a single factor. This combined
factor can be described as the preference of a shop-floor employee/manager for HR
to be engaged in long-term processes concerning strategy and change. For reasons
of simplicity we will not label this factor as strategic partner/change agent, but use
the term “strategic preference” in the remainder of this paper to denote the
combined factor. The three factors correspond with three measurement scales with
good internal consistency: strategic preference (eight items; a ¼ 0.88); employee
champion (four items; a ¼ 0.82); and administrative expert (four items; a ¼ 0.76).
For purposes of interpretation, it is important to note that high scores on one of
these HR roles do not rule out high scores on the other HR roles.
Attitude towards E-HRM
The attitude towards E-HR systems was measured with a new scale, specifically
developed for this study (five items; a ¼ 0.89). The items use a seven-point Likert
scale, asking to rate agreement (from fully disagree to fully agree). The purpose of this
scale is to investigate how an employee evaluates using this type of IT-application. An
item example is: “Electronic HRM is an improvement for the organization in general”.
Knowledge of IT
This control variable was measured with a single item: “What do you think about your
knowledge on using computer software?”. This item had to be rated on a six-point
scale, from poor (1) to excellent (6).
Means, standard deviations and correlations between all study variables
In Figure 3, three time-related variables were presented as relevant to our study (age,
length of service, and job experience. Age and length of service at Philips showed a
very high correlation coefficient, however (0.80). It was decided to drop length of
service from subsequent analyses. Table I gives an overview of all final independent
variables and the dependent variable in this study. Means and standard deviations are
listed and a complete correlation matrix is presented.
A high correlation coefficient (r ¼ 0.61, p , 0.01) is found between the preferences
for an administrative expert role and a strategic HR role. A possible interpretation of
this finding is that a well-fulfilled administrative HR role is considered to be a
precondition for engaging in a more strategic role. Also, the three IT-experiences scales
(user support, ease of use, and usability) deserve mentioning. These measures are
clearly correlated, but not so high as to be redundant.
Results
The mean score on attitude towards E-HRM is close to halfway between the two
extremes of the response range (M ¼ 3.65, SD ¼ 1.29). Dispersion round the mean is
considerable. Even though this research is conducted in a single organization,
apparently, on the individual level differences in E-HRM attitude are present. We
interpret this as an indication for the legitimacy of the current study.
We tested the hypotheses using hierarchical multiple regression analysis. Three
blocks of independent variables were entered consecutively into the regression
equation with attitude towards E-HRM as the dependent variable: control variables,
variables on IT experiences, and variables on HR role preferences. While standardized
beta coefficients are only reported for the final equation, we report the change in R2 for
each of these three blocks. In this way, we can evaluate the incremental contribution in
variance explained by each of the three blocks. Separate analyses were conducted for
the total sample, for managers, and for shop-floor employees. In this way it is possible
to see whether the predictors found in the total sample generalize over the two
subgroups of employees.
The amount of explained variance for the final regression equation in the total
sample is 29.6 per cent ( p , 0.01). For the sub-samples of shopfloor employees (30.7
per cent) and managers (33.6 per cent) total variance explained is somewhat higher.
Each of the three blocks of independent variables adds significant variance to the
equation in the total sample. Block 1 (control variables) adds 7.3 per cent. Block 2 (IT experiences) adds 10.8 per cent. Finally, block 3 (HR role preferences) adds 11.4 per
cent. This does credit to the multi-factorial framework used in this study. For the
sub-sample of managers these results are 4.7 per cent, 14.0 per cent and 15.9 per cent
respectively. For the sub-sample of workers we find 10.3 per cent, 10.6 per cent and 9.8
per cent. Comparing both sub-samples, the control variables appear to be more
important for shop-floor employees, whereas the IT experiences and HR role
preferences explain relatively more variance in the management sub-sample.
We assessed the unique contribution of the independent variables by means of the
standardized beta coefficients in the final equation. These results are shown in Table II
and will be discussed below for each group of variables separately.
Control variables
Age, gender, knowledge of IT, and job experience were not found to be significant
predictors. No significant effects for these variables were observed in any of the
samples. The only control variable showing a significant regression coefficient is the
branch within the organization. This effect is found in the total sample and in the
shop-floor sub-sample. The Sales organization has a significantly more positive
attitude towards E-HRM than the Staff and Support organization. For managers no
such difference was found. IT experiences
The results show that experienced ease of use does not contribute in a significant way
to the explanation of variance in attitude towards E-HRM in any of the three regression
equations. There is, however, a significant effect for experienced usability in the total
sample and in the shop-floor employee sub-sample. For managers, the coefficient for
experienced usability is not significant, but it is substantial and points in the expected
direction. The result would have been significant in managers if the sub-sample had
been larger. User support is positively related to a positive attitude towards E-HRM
systems in the total sample. This effect is replicated in the management sub-sample,but not in the shop-floor sub-sample. Experienced user support seems to be of special
importance for managers.
Preferred HR roles
A positive relation between a strategic preference and a positive attitude towards
E-HRM is found in the multiple regression equation. In fact, this is the strongest
coefficient found in each of the three equations. A preference for an administrative
expert role of HR, against our expectations, is not related to a positive attitude towards
E-HRM. As employees have a stronger preference for HR in an employee champion
role, they tend to have a significantly more negative attitude towards E-HRM systems.
The coefficient for this effect is less strong than that for a strategic HR role, but it is
consistently significant in all three equations.
Discussion
This study tested the relation between IT experiences and HR role preferences on the
one hand and the attitude towards the implementation of an E-HRM system on the
other. In general, all three hypotheses were confirmed, but some of the results require
qualification and discussion.
HR role preferences
The first two hypotheses were related to the preferred HR role as a predictor for
E-HRM acceptance.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สอบถาม
มันประสบการณ์
คำถามเกี่ยวกับประสบการณ์ที่ได้มาจากแบบสอบถามที่มี
ก่อนหน้านี้ ถูกใช้ในการวิจัยแบบจำลองการยอมรับเทคโนโลยี (Davis, 1993) .
แบบสอบถามต้นฉบับถูกปรับบริบทของ E HRM ใช้สินค้า 14
เจ็ดจุด Likert-ขนาด (จากเต็มไม่เห็นด้วยต้องเต็ม) การวัดโครงสร้าง 4 วิเคราะห์ปัจจัยเสร็จ (ส่วนประกอบหลัก varimax) ถูก
ดำเนินการบนรายการ 14 มีปัจจัยไปคงสี่
เพียง 3 ใน 4 ของโครงสร้างวัตถุประสงค์ที่จะวัด โดย Davis (1993) ได้
ยืนยันตัวอย่างปัจจุบันและระบบไอที แนวคิดของผลผลิตที่มีประสบการณ์
คุณภาพ (2 รายการ) ไม่สามารถถูกจำลองแบบ ปัจจัยสามอื่น ๆ ตรง
โครงสร้างเสนอ โดย Davis (1993) สามปัจจัยสร้างวัดที่เชื่อถือได้
ปรับขนาด: ประสบการณ์ความง่ายในการใช้ (รายการที่ 6 ¼ 0.84), มีประสบการณ์การใช้งาน (4 รายการ;
¼ 0.90), และประสบการณ์ผู้ใช้สนับสนุน (สองรายการ ¼ 0.83) ตัวอย่างตามลำดับ
บวกสูตรถามใน are:
(1) สามเกล็ดเหล่านี้เรียนรู้วิธีการทำงานกับโปรแกรมประยุกต์เหล่านี้เป็นเรื่องง่าย
(2 โปรแกรมประยุกต์)ปรับปรุงคุณภาพของ work.
(3) ของฉันฉันมักจะสามารถหาความช่วยเหลืออย่างรวดเร็วเมื่อมีคำถามเกี่ยวกับวิธีการทำงานกับ
โปรแกรมประยุกต์เหล่านี้
บทบาท HR ต้อง
คำถามเกี่ยวกับบทบาทของ HR ต้องได้มาจากต้นฉบับ
ประกอบด้วยสินค้า 40 โดย Ulrich (1997) สอบถาม เฉพาะรายการที่แปลใน
สั่งเพื่อลดความยาวรวมของส่วนนี้ในการสำรวจง่ายดาย
ผู้ตอบที่ระบุในเจ็ดจุด Likert-ขนาดว่า จะตกลงกับ
งบบางอย่างเกี่ยวกับบทบาท HR (จากเต็มไม่เห็นด้วยต้องเต็ม) ตัวอย่างของ
เป็นคำสั่งเหล่านี้:
HR มีส่วนร่วมในการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ (กลยุทธ์พันธมิตร) ทำให้
HR เข้าร่วมอย่างแข็งขันในการฟัง และปฏิกิริยาพนักงาน (พนักงาน
แชมป์) .
HR เข้าร่วมอย่างแข็งขันในการเปลี่ยนแปลงองค์กร (บริษัทตัวแทนการเปลี่ยนแปลง) .
สามารถวัดประสิทธิภาพของ HR โดยความสามารถในการให้ HR มีประสิทธิภาพประมวลผล
(administrative expert).
ดำเนินการวิเคราะห์ปัจจัยเสร็จ (ส่วนประกอบหลัก varimax),
กับจำนวนปัจจัยคงที่สี่ ปัจจัยที่สามเท่านั้นพบ
interpretable ภายในกรอบบทบาท HR ของ Ulrich เกี่ยวข้องกับสินค้า 4
หลายปัจจัยในการวิเคราะห์ สินค้าเหล่านี้ถูกตัดทิ้งจากโซลูชันปัจจัย
3 คงเหลือปัจจัย loadings แสดงสินค้าที่ดี
โครงสร้างจากของ Ulrich รุ่น ยกเว้นที่แตกคาดระหว่าง
กลยุทธ์พันธมิตรและเปลี่ยนแปลงตัวแทนบทบาทถูกจำลองแบบไม่ ชุด
ดังนั้นบทบาททั้งสองนี้จะใช้ในการศึกษานี้เป็นตัวเดียว นี้รวม
สามารถอธิบายปัจจัยเป็นการกำหนดลักษณะของพนักงาน/ผู้จัดการร้านชั้นชม
เพื่อจะร่วมในกระบวนการระยะยาวเกี่ยวกับกลยุทธ์และการเปลี่ยนแปลงได้ เหตุผล
เรียบง่าย เราจะป้ายชื่อปัจจัยนี้เป็นตัวแทนพันธมิตรเปลี่ยนยุทธศาสตร์ แต่ใช้
คำว่า "ยุทธศาสตร์ความ" ในส่วนเหลือของเอกสารนี้แสดง
ปัจจัยรวมกัน ปัจจัยสามตรงกับสเกลวัดสามกับ
ความสอดคล้องภายในที่ดี: ความสำคัญเชิงกลยุทธ์ (แปด ¼ 0.88); พนักงาน
แชมเปี้ยน (4 รายการ, $ 0.82 ¼); และผู้เชี่ยวชาญดูแล (4 รายการ ¼ 0.76) .
สำหรับวัตถุประสงค์ของการตีความ สิ่งสำคัญคือต้องทราบว่า คะแนนสูงของ
บทบาท HR เหล่านี้ไม่ออกกฎคะแนนสูงบนอื่น ๆ HR บทบาท
ทัศนคติที่มีต่อ E HRM
ทัศนคติต่อระบบ E-HR ถูกวัด ด้วยสเกลใหม่ โดยเฉพาะ
พัฒนาสำหรับการศึกษานี้ (รายการที่ 5 ¼ 0.89) สินค้าใช้ Likert เจ็ดจุด
เครื่องชั่ง สอบถามข้อตกลงอัตรา (จากเต็มไม่เห็นด้วยต้องเต็ม) วัตถุประสงค์นี้
มาตราส่วนคือการ ตรวจสอบวิธีการประเมินโดยใช้ชนิดของแอพลิเคชันได้ การ
ตัวอย่างสินค้า: "HRM อิเล็กทรอนิกส์มีการปรับปรุงสำหรับองค์กรโดยทั่วไป"
รู้ของมัน
ถูกวัดตัวแปรควบคุมนี้ มีรายการเดียว: "คุณคิดเกี่ยวกับคุณ
ความรู้เกี่ยวกับการใช้ซอฟต์แวร์คอมพิวเตอร์? " สินค้านี้ได้ถูกให้คะแนนในจุดหก
สเกล จากคนจน (1) ให้ดี (6) .
หมายถึง ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน และความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรการศึกษาทั้งหมด
ในรูปที่ 3 ตัวแปรที่เกี่ยวข้องกับเวลาสามถูกนำเสนอเป็นที่เกี่ยวข้องกับการศึกษาของเรา (อายุ,
ความยาวของบริการ และประสบการณ์การทำงาน พบว่าอายุและจำนวนฟิลิปส์เป็น
สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์สูงมาก อย่างไรก็ตาม (0.80) เป็นการตัดสินใจเพื่อวางจำนวน
บริการวิเคราะห์ภายหลัง ตารางที่ผมให้ภาพรวมของทั้งหมดสุดท้ายอิสระ
ตัวแปรและตัวแปรในการศึกษานี้ขึ้นอยู่กับ วิธีและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน
แสดง และแสดงเมตริกซ์สหสัมพันธ์สมบูรณ์.
มีสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์สูง (r ¼ 0.61, p, 0.01) อยู่ระหว่างกำหนดลักษณะ
ธุรการผู้เชี่ยวชาญและบทบาท HR เชิงกลยุทธ์ ความสามารถของ
ค้นหานี้เป็นบทบาท HR ดูแลดำเนินดีถือเป็นการ
เงื่อนไขสำหรับในบทบาทเชิงกลยุทธ์มากขึ้น ยัง เกล็ดที่เป็นประสบการณ์สาม
(ผู้สนับสนุน ความง่ายในการใช้งาน และการใช้งาน) สมควรกล่าวถึง มีมาตรการเหล่านี้
correlated ชัดเจน แต่ไม่สูงไม่ได้ซ้ำซ้อน
ผล
คะแนนเฉลี่ยในทัศนคติที่มีต่อ E-HRM จะใกล้ halfway ระหว่างสอง
ที่สุดของช่วงการตอบสนอง (M ¼¼ 3.65, SD 1.29) มีเธนรอบค่าเฉลี่ย
มาก แม้ว่างานวิจัยนี้จะดำเนินการในองค์กรเดียว,
เห็นได้ชัด ในแต่ละระดับต่างของทัศนคติ E-HRM อยู่ เรา
แปลนี้เป็นตัวบ่งชี้สำหรับการชอบธรรมของปัจจุบันศึกษา
เราทดสอบสมมุติฐานโดยใช้ลำดับชั้นหลายวิเคราะห์การถดถอย 3
บล็อกของตัวแปรอิสระถูกป้อนอย่างต่อเนื่องในการถดถอย
สมการกับทัศนคติที่มีต่อ E HRM เป็นตัวแปรที่ขึ้นอยู่กับ: ควบคุมตัวแปร,
ตัวแปรบนประสบการณ์ IT และตัวแปรในลักษณะบทบาทของ HR ในขณะที่มาตรฐาน
เฉพาะรายงานค่าสัมประสิทธิ์เบต้าสำหรับสมการสุดท้าย เรารายงานการเปลี่ยนแปลงใน R2 สำหรับ
บล็อกเหล่านี้ 3 แห่ง ด้วยวิธีนี้ เราสามารถประเมินเงินสมทบเพิ่มใน
ต่างอธิบาย โดยแต่ละบล็อกสาม ได้ดำเนินการวิเคราะห์แยกต่างหากสำหรับ
ตัวอย่างรวม ผู้จัดการ และ การผลิตพนักงาน ในวิธีนี้
เห็นว่า predictors ที่พบในตัวอย่างรวมทั่วไปมากกว่า 2
ย่อยของพนักงาน
จำนวนอธิบายความแปรปรวนในสมการถดถอยที่สุดท้ายทั้งหมด
ตัวอย่างเป็นร้อยละ 29.6 (p, 0.01) สำหรับตัวอย่างย่อยของพนักงาน shopfloor (30.7
ร้อย) และผู้จัดการ (ร้อยละ 33.6) รวมผลต่างอธิบายจะค่อนข้างสูง.
บล็อกสามตัวแปรอิสระแต่ละเพิ่มผลต่างอย่างมีนัยสำคัญ
สมการในตัวอย่างทั้งหมด บล็อก 1 (ตัวแปรควบคุม) เพิ่ม 7ร้อยละ 3 บล็อก 2 (เรื่องประสบการณ์) เพิ่มร้อยละ 10.8 สุดท้าย บล็อก 3 (กำหนดลักษณะบทบาท HR) เพิ่ม 11.4 ต่อ
ร้อยละ นี้สินเชื่อเพื่อใช้ในการศึกษานี้กรอบหลายแฟก สำหรับ
ตัวอย่างย่อยของผู้จัดการที่ผลลัพธ์เหล่านี้ได้ ร้อยละ 4.7 ร้อยละ 14.0 และร้อย ละ 15.9
ตามลำดับ สำหรับตัวอย่างย่อยของคน เราพบ ร้อยละ 10.3 ร้อยละ 10.6 และ 9.8
ร้อย เปรียบเทียบตัวอย่างทั้งย่อย ตัวแปรควบคุมต้องเพิ่มเติม
สำคัญสำหรับพนักงานผลิต ในขณะที่ประสบการณ์การ และบทบาท HR
ลักษณะอธิบายความผันแปรค่อนข้างมากย่อยจัดการ-ตัวอย่างการ
เราประเมินสัดส่วนเฉพาะของตัวแปรอิสระโดยวิธีของการ
มาตรฐานสัมประสิทธิ์เบต้าในสมการสุดท้าย ผลลัพธ์เหล่านี้จะแสดงอยู่ในตาราง II
และจะได้อธิบายไว้ด้านล่างสำหรับแต่ละกลุ่มของตัวแปรแยกต่างหาก
ควบคุมตัวแปร
อายุ เพศ ความรู้ และประสบการณ์การทำงานไม่พบจะสำคัญ
predictors ไม่มีผลที่สำคัญสำหรับตัวแปรเหล่านี้ถูกพบใน
ตัวอย่าง ตัวแปรควบคุมเท่านั้นที่แสดงสัมประสิทธิ์การถดถอยอย่างมีนัยสำคัญ
สาขาภายในองค์กร ลักษณะพิเศษนี้จะพบ ในตัวอย่างทั้งหมด และในการ
-ผลิตตัวอย่างย่อย องค์กรขายได้บวกมาก
ทัศนคติที่มีต่อ E HRM กว่าองค์กรพนักงานและสนับสนุนการ สำหรับผู้จัดการไม่
พบความแตกต่างดังกล่าว เรื่องประสบการณ์
ผลลัพธ์แสดงว่า ใช้ง่ายมีประสบการณ์ไม่มีส่วนร่วมในลักษณะสำคัญ
การอธิบายความแปรปรวนในทัศนคติที่มีต่อ E-HRM ในการถดถอย 3
สมการ มี แต่ ผลสำคัญสำหรับใช้ประสบการณ์ทั้งหมด
ชิ้นงานตัวอย่าง และตัวอย่างย่อยพนักงานผลิต สำหรับผู้จัดการ ค่าสัมประสิทธิ์สำหรับ
ใช้ประสบการณ์ไม่สำคัญ แต่พบ และจุดในที่คาด
ทิศทาง ผลจะได้รับอย่างมีนัยสำคัญในผู้จัดการถ้ามีตัวอย่างย่อย
การใหญ่ ผู้สนับสนุนเชิงบวกเกี่ยวข้องกับทัศนคติบวกต่อ E HRM
ระบบจากตัวอย่างทั้งหมด ลักษณะพิเศษนี้ถูกจำลองแบบ ในตัวจัดการย่อยอย่าง แต่ไม่ใช่ ในตัวอย่างย่อยผลิต สนับสนุนผู้ใช้ที่มีประสบการณ์น่าจะ เป็นของพิเศษ
ความสำคัญสำหรับผู้บริหาร.
บทบาท HR ต้อง
ความสัมพันธ์ทางบวกระหว่างความสนใจเชิงกลยุทธ์และทัศนคติในเชิงบวกต่อ
E-HRM อยู่ในสมการการถดถอยหลาย ในความเป็นจริง โดยสุด
พบสัมประสิทธิ์ในสมการที่ 3 สำหรับการจัดการ
บทบาทผู้เชี่ยวชาญของ HR กับความคาดหวังของเรา ไม่เกี่ยวข้องกับทัศนคติบวกต่อ
E-HRM เป็นพนักงานที่มีความแข็งแกร่งชั่วโมงในแชมป์การพนักงาน
บทบาท พวกเขามักจะมีทัศนคติเชิงลบมากขึ้นอย่างมีนัยสำคัญต่อระบบ E-HRM.
สัมประสิทธิ์สำหรับลักษณะพิเศษนี้มีความแข็งแรงน้อยกว่าสำหรับบทบาท HR เชิงกลยุทธ์ แต่ก็
สำคัญอย่างต่อเนื่องในทั้งหมดสามสมการ
สนทนา
ศึกษานี้ทดสอบความสัมพันธ์ระหว่างประสบการณ์ไอทีและการตั้งค่าบทบาท HR ในการ
มือหนึ่งและทัศนคติต่อการใช้งานระบบ E-HRM ในการ
อื่น ๆ ทั่วไป ถูกยืนยันสมมุติฐานที่สามทั้งหมด แต่บางผลต้อง
คุณสมบัติและสนทนา
ลักษณะบทบาท HR
สมมุติฐานสองเกี่ยวข้องกับบทบาท HR ต้องเป็นผู้ทายผลสำหรับ
E-HRM ยอมรับ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

คนมันประสบคำถามเกี่ยวกับประสบการณ์ที่ได้จากแบบสอบถามที่ใช้ในการวิจัยมี
ก่อนหน้านี้ในการยอมรับเทคโนโลยีแบบ ( Davis , 1993 ) .
แบบสอบถามเดิมถูกปรับให้เข้ากับบริบทของ e-hrm . มันใช้ 14 รายการกับ
7 จุด มาตรวัดแบบไลเคิร์ต ( จากเต็มไม่เห็นด้วยที่จะเห็นด้วย ) วัดสี่โครงสร้าง .การวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงยืนยัน ( ส่วนประกอบหลักตัว )
) 14 รายการเหล่านี้มีจำนวนของปัจจัยที่ต้องสกัดถาวร 4 .
เพียง 3 ใน 4 ที่สร้างไว้จะถูกวัดโดยเดวิส ( 1993 )
ยืนยันอย่างในปัจจุบัน และระบบ แนวคิดของประสบการณ์คุณภาพผลผลิต
( 2 รายการ ) ล้มเหลวที่จะนำ . อีกสามปัจจัยจับคู่
โครงสร้างที่เสนอโดยเดวิส ( 1993 ) สามปัจจัยที่สร้างแบบวัด
ที่เชื่อถือได้ที่มีความสะดวกในการใช้งาน ( 6 รายการ เป็น¼ 0.84 ) , ประสบการณ์การใช้งาน ( 4 รายการ ได้แก่ การ¼ 0.90 ) และมีประสบการณ์สนับสนุนผู้ใช้ ( สองรายการ ; ¼ 0.83 ) ตัวอย่างที่เกี่ยวข้องของ
สูตรบวกคำถามทั้ง 3 ระดับ :
( 1 ) เรียนรู้วิธีการทำงานกับโปรแกรมเหล่านี้เป็นเรื่องง่าย
( 2 ) การเพิ่มคุณภาพของงานของฉัน .
( 3 ) ผมมักจะสามารถค้นหาความช่วยเหลือได้อย่างรวดเร็วเมื่อมีคำถามเกี่ยวกับวิธีการทำงานกับโปรแกรมนี้
.
บทบาท HR ที่ต้องการ
คำถามเกี่ยวกับบทบาท HR ที่ต้องการได้ จากเดิมจำนวน 40 รายการ โดยประกอบด้วย
ริช ( 1997 ) เพียง 20 รายการที่ถูกแปลใน
เพื่อลดความยาวของส่วนนี้ในการสำรวจออนไลน์ .
ส่วนใหญ่พบในเจ็ดจุด มาตรวัดแบบไลเคิร์ต ไม่ว่าจะเห็นด้วยกับงบที่แน่นอนเกี่ยวกับบทบาท HR
( จากเต็มไม่เห็นด้วยที่จะเห็นด้วย ) ตัวอย่างของข้อความเหล่านี้ :

HR มีส่วนร่วมในการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ ( พันธมิตร )

HR อย่างมีส่วนร่วมในการฟัง และมีปฏิกิริยาต่อพนักงาน ( พนักงานแชมป์
)
HR อย่างมีส่วนร่วมในการเปลี่ยนแปลงองค์การ ( เปลี่ยนแปลง )

ประสิทธิภาพชั่วโมงโดยสามารถวัดความสามารถของกระบวนการให้มีประสิทธิภาพ HR ( ผู้เชี่ยวชาญการบริหาร )
.
การวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงยืนยัน ( ส่วนประกอบหลักตัว ) คือการ
กับจำนวนของปัจจัยคงที่ 4 เพียงสามปัจจัย พบว่า เป็นบทบาทของ HR interpretable ริช
ภายในกรอบสี่รายการที่เกี่ยวข้องกับ
หลายปัจจัยในการวิเคราะห์ รายการเหล่านี้ถูกลดลงจากปัจจัยการแก้ปัญหา .
3 เหลือปัจจัยที่พบรายการภาระที่ติดตั้งอย่างดีด้วย
สร้างจาก อูลริค แบบ ยกเว้นที่คาดว่า ความแตกต่างระหว่าง
พันธมิตรเชิงกลยุทธ์และบทบาทตัวแทนเปลี่ยนไม่ซ้ำ . การรวมกันของ
เหล่านี้สองบทบาท จึงเป็น ที่ใช้ในการศึกษาเป็นปัจจัยเดียว นี้ปัจจัยรวม
สามารถอธิบายการตั้งค่าของร้านชั้นพนักงาน / ผู้จัดการ HR
หมั้นในกระบวนการระยะยาวเกี่ยวกับกลยุทธ์และการเปลี่ยนแปลง เหตุผล
ความเรียบง่ายเราจะไม่ติดป้ายปัจจัยนี้เป็นคู่ค้าตัวแทน / เปลี่ยนกลยุทธ์ แต่ใช้
คำว่า " กลยุทธ์การตั้งค่า " ในส่วนที่เหลือของบทความนี้ไปจนถึง
ปัจจัยรวมกัน สามปัจจัยที่สอดคล้องกับสามระดับการวัดความสอดคล้องภายในดีด้วย
: การตั้งค่ากลยุทธ์ ( แปดรายการ ; ¼ 0.88 ) ; พนักงาน
แชมป์ ( 4 รายการ คือ ¼ 0.82 ) ; และผู้เชี่ยวชาญด้านการบริหาร ( 4 รายการ คือ ¼ 0.76 ) .
เพื่อวัตถุประสงค์ของการตีความมันเป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องทราบว่าคะแนนสูงสุดในหนึ่ง
บทบาท HR เหล่านี้ไม่ได้ออกกฎคะแนนสูงในบทบาทอื่น ๆชม.

e-hrm ทัศนคติที่มีต่อทัศนคติต่อระบบที่ใช้วัดด้วยระดับใหม่ โดยเฉพาะ
พัฒนาศึกษา ( 5 รายการ เป็น¼ 0.89 ) รายการใช้เจ็ดจุดลิ
ขนาดถามข้อตกลงคะแนน ( จากเต็มไม่เห็นด้วยที่จะเห็นด้วย ) จุดประสงค์ของเรื่องนี้
ระดับคือตรวจสอบว่าพนักงานประเมินการใช้ประเภทนี้ของโปรแกรม มีตัวอย่างคือ : "
สินค้าอิเล็กทรอนิกส์ HRM คือการปรับปรุงสำหรับองค์กรทั่วไป "

นี้ความรู้ของตัวแปรควบคุมคือวัดที่มีรายการเดียว : " สิ่งที่คุณคิดเกี่ยวกับความรู้
ใช้ซอฟต์แวร์คอมพิวเตอร์ ? " รายการนี้ถูกจัดอันดับในหกจุดจากยากจน
ขนาด ( 1 ) ยอดเยี่ยม (
6 )ค่าเฉลี่ย ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน และค่าสหสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรทั้งหมด
ในรูปที่ 3 , 3 เวลา ตัวแปรที่เกี่ยวข้องที่ถูกนำเสนอเป็น ที่เกี่ยวข้องกับการศึกษาของเรา ( อายุ
ความยาวของการบริการ และงานด้าน อายุ และระยะเวลาในการบริการที่ฟิลิปส์มีสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์
สูงมาก อย่างไรก็ตาม ( 0.80 ) มันก็ตัดสินใจที่จะทิ้งความยาว
บริการจากการวิเคราะห์ที่ตามมาตารางที่ผมให้ภาพรวมของตัวแปรอิสระ
สุดท้ายและตัวแปรในการวิจัย ค่าเฉลี่ย และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน
จดทะเบียนและ Correlation Matrix ที่สมบูรณ์เสนอ .
ค่าสัมประสิทธิ์ความสัมพันธ์ในระดับสูง ( r ¼ 0.61 , p = 0.01 ) พบระหว่างการตั้งค่า
สำหรับบทบาทเป็นผู้เชี่ยวชาญการบริหารและบทบาท HR เชิงกลยุทธ์ การตีความที่เป็นไปได้ของ
การค้นพบนี้เป็นอย่างดีในบทบาทการบริหาร HR ถือเป็น
เงื่อนไขมีส่วนร่วมในบทบาทเชิงกลยุทธ์มากขึ้น นอกจากนี้ ทั้งสามได้ประสบการณ์ระดับ
( สนับสนุน ผู้ใช้ที่ใช้งานง่ายและการใช้งาน ) ได้รับการกล่าวขวัญ มาตรการเหล่านี้
อย่างชัดเจน มีความสัมพันธ์ แต่ไม่สูงมากเหมือนจะซ้ำซ้อน

ผลคะแนนเฉลี่ยเจตคติต่อ e-hrm ใกล้ครึ่งทางระหว่างสอง
สุดขั้วของช่วงการตอบสนอง ( M ¼ 3.65 , SD ¼ 1.29 ) กระจายรอบหมายถึง
มาก แม้ว่างานวิจัยนี้จะดำเนินการในองค์กรเดียว
, เห็นได้ชัดในแต่ละระดับความแตกต่างในทัศนคติ e-hrm เป็นปัจจุบัน เรา
แปลความหมายนี้เป็นข้อบ่งชี้สำหรับความถูกต้องของการศึกษาในปัจจุบัน .
เราทดสอบสมมติฐานโดยใช้การวิเคราะห์การถดถอยพหุคูณแบบลำดับชั้น . 3
บล็อกของตัวแปรอิสระที่ศึกษาเข้าในสมการถดถอย 3
กับทัศนคติต่อ e-hrm เป็นตัวแปร : ตัวแปรควบคุมตัวแปรใน
มันประสบการณ์และตัวแปรเกี่ยวกับลักษณะบทบาทของ HR ในขณะที่สัมประสิทธิ์บีตามาตรฐาน
เป็นเพียงรายงานสำหรับสมการสุดท้ายที่เรารายงานการเปลี่ยนแปลงใน R2 สำหรับ
แต่ละเหล่านี้สามบล็อก ในวิธีนี้เราสามารถประเมินการเพิ่มความมีส่วนร่วมใน
อธิบายโดยแต่ละสามบล็อก มีวัตถุประสงค์เพื่อวิเคราะห์แยก
ตัวอย่างรวมสำหรับผู้จัดการและพนักงานร้านชั้น ในวิธีนี้เป็นไปได้
เพื่อดูว่าตัวแปรที่พบในตัวอย่างทั้งหมดลงความเห็นมากกว่าสอง

กลุ่มย่อยของพนักงานจํานวนอธิบายแบบสมการถดถอยสุดท้ายในตัวอย่างทั้งหมด
คือราวร้อยละ ( p < 0.01 ) สำหรับย่อยตัวอย่างของพนักงาน shopfloor ( 30.7
เปอร์เซ็นต์ ) และผู้จัดการ ( ร้อยละ 33.6 ) ความแปรปรวนทั้งหมดอธิบายค่อนข้างสูง
แต่ละสามบล็อกของตัวแปรอิสระ เพิ่มความแปรปรวนอย่างมีนัยสำคัญเพื่อ
สมการในตัวอย่างทั้งหมด ป้องกัน 1 ( ตัวแปรควบคุม ) เพิ่ม 7ร้อยละ 3 บล็อก 2 ( ประสบการณ์ ) เพิ่ม 10.8 เปอร์เซ็นต์ สุดท้าย บล็อก 3 ( การตั้งค่าบทบาท HR ) เพิ่มร้อยละ 11.4 ต่อ
. อันนี้เครดิตไปหลายแบบ กรอบที่ใช้ในการศึกษาครั้งนี้ สำหรับ
ย่อยตัวอย่างผู้จัดการผลลัพธ์เหล่านี้ 4.7 ร้อยละ 14.0 และร้อยละ 15.9 เปอร์เซ็นต์
ตามลำดับ สำหรับตัวอย่างของแรงงานที่เราพบว่าซับร้อยละ 10.6 และร้อยละ 9.8
เปอร์เซ็นต์ .การเปรียบเทียบทั้งย่อยตัวอย่าง ตัวแปรควบคุม ดูเหมือนจะมากขึ้น
ที่สำคัญสำหรับพนักงานร้านพื้น ในขณะที่มันประสบการณ์และการตั้งค่าบทบาท
HR อธิบายความแปรปรวนค่อนข้างมากในการจัดการย่อยตัวอย่าง
เราประเมินเฉพาะส่วนของตัวแปรโดยใช้ค่าสัมประสิทธิ์เบต้า
มาตรฐานในสมการสุดท้าย ผลลัพธ์เหล่านี้แสดงดังตารางที่ 2
และจะได้รับการกล่าวถึงด้านล่างสำหรับแต่ละกลุ่มของตัวแปรควบคุมตัวแปรต่างหาก

อายุ เพศ ความรู้ และประสบการณ์ในการทำงาน ไม่พบว่าเป็นอย่างมีนัยสำคัญ
พยากรณ์ ไม่มีอิทธิพลตัวแปรเหล่านี้ที่พบในใด ๆของ
ตัวอย่าง เพียงตัวแปรควบคุมแสดงสัมประสิทธิ์ถดถอยอย่างมีนัยสำคัญคือ
สาขาภายในองค์กรผลกระทบนี้พบในตัวอย่างทั้งหมดใน
ชั้นร้านค้าย่อยตัวอย่าง องค์กรการขายมีเจตคติทางบวกต่อ e-hrm
มากขึ้นกว่าพนักงานและองค์กรสนับสนุน สำหรับผู้จัดการไม่
แตกต่างกัน พบว่า มันประสบการณ์
แสดงผลที่ง่ายประสบการณ์ใช้ไม่ได้มีส่วนร่วมในทาง
อย่างมีนัยสำคัญเพื่ออธิบายความแปรปรวนของทัศนคติต่อ e-hrm ในใด ๆของการถดถอย
3 สมการ อย่างไรก็ตาม ผลสำหรับประสบการณ์การใช้งานในตัวอย่างทั้งหมด และพนักงานในร้าน
ย่อยชั้นตัวอย่าง สำหรับผู้จัดการ , สัมประสิทธิ์
มีประสบการณ์การใช้งานเป็นสำคัญ แต่มันเป็นรูปธรรม และในจุดที่คาดว่า
ทิศทางผลจะมีการผู้จัดการถ้าย่อยตัวอย่างมี
ถูกขนาดใหญ่ สนับสนุนผู้ใช้ มีความสัมพันธ์เชิงบวกกับทัศนคติที่มีต่อระบบ e-hrm
ในตัวอย่างทั้งหมด ผลกระทบนี้จะถูกย่อยในการจัดการศึกษา แต่ไม่ได้อยู่ในชั้นร้านค้าย่อยตัวอย่าง ประสบการณ์การสนับสนุนผู้ใช้ดูเหมือนจะให้ความสำคัญเป็นพิเศษ
สำหรับผู้จัดการ บทบาท HR ที่ต้องการ

ความสัมพันธ์เชิงบวกระหว่างการเชิงกลยุทธ์และทัศนคติเกี่ยวกับ
e-hrm พบในสมการถดถอยพหุคูณ ในความเป็นจริงนี้เป็นจบ
แบบที่พบในแต่ละสามสมการ การตั้งค่าสำหรับบทบาทเป็นผู้เชี่ยวชาญการบริหาร
ของ HR กับ ความคาดหวังของเรา คือ ไม่มีความสัมพันธ์กับทัศนคติที่มีต่อ
e-hrm .เมื่อพนักงานมีความต้องการที่แข็งแกร่งสำหรับ HR ในการเป็นแชมป์
จำแนกบทบาทที่พวกเขามีแนวโน้มที่จะมีเจตคติทางลบต่อระบบ e-hrm .
หาผลนี้จะแข็งแรงน้อยกว่าสำหรับบทบาท HR เชิงกลยุทธ์ แต่มันเป็นเสมอที่สำคัญในสมการ
3
.
สนทนาการศึกษา การทดสอบความสัมพันธ์ ระหว่างประสบการณ์และความพึงพอใจบทบาท HR ใน
มือข้างหนึ่งและทัศนคติที่มีต่อการดำเนินงานของระบบ e-hrm บน
อื่น ๆ โดยทั่วไปทุกสามสมมติฐานที่ได้รับการยืนยัน แต่บางส่วนของผลลัพธ์ที่ต้องการ
คุณสมบัติและการสนทนา การตั้งค่าบทบาท HR

สองสมมติฐานแรกมีความสัมพันธ์กับบทบาทที่ต้องการ HR ได้ดีสำหรับ
ยอมรับ e-hrm .