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系統識別號 U0002-2307200811392200
中文論文名稱 以類神經網路模組探討人格特質、工作特性、人際關係及組織氣候對其工作滿足之影響
英文論文名稱 Research on effects of job satisfaction with predictors of personality、job characteristics、interpersonal relationship and organizational climate by using neural network module
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中) 企業管理學系碩士在職專班
系所名稱(英) Department of Business Administration
學年度 96
學期 2
出版年 97
研究生中文姓名 高志儒
研究生英文姓名 JR-RU Gau
學號 794450147
學位類別 碩士
語文別 中文
口試日期 2008-06-18
論文頁數 88頁
口試委員 指導教授-洪英正
指導教授-黃曼琴
委員-王居卿
委員-王秉鈞
中文關鍵字 類神經網路  工作滿足  人格特質  工作特性  人際關係  組織氣候 
英文關鍵字 neural network  job satisfaction  personality  job characteristics  interpersonal relationships  organizational climate 
學科別分類 學科別社會科學管理學
中文摘要 類神經網路能模擬人類思考模式,其優點除了能解決非線性之問題外,它還具有學習與分辨複雜資料之能力。因此,本研究希望藉由類神經網路之上述特性來預估人類之行為模式,並建構出一套評估適任人選之模組。
本研究彙集國內外學者研究,搜集整理其中影響工作滿足較為顯著的重要因子,例如:人口統計變項、人格特質、工作特性、人際關係和組織氣候等,將影響因子輸入類神經網網路中加以訓練,並建立起類神經預測模組。本次問卷之研究對象則以台灣地區之工作者為主,問卷係採用便利抽樣方式,此次問卷共發放429份,有效回收率為67.6%。經本研究分析後,可彙集底下幾點結論:

一、事先透過統計手法做篩選動作,並不會對於類神經網路之辨識率有顯著提升作用; 而類神經網路與迴歸方程式在工作滿足上之辨識率,也無顯著差異。
二、不管使用類神經網路,或是迴歸統計之分析手法,在內部滿足之二段分類程度時,兩種模組之預測能力均達九成以上的水準。
三、研究中發現,類神經網路的自我辨識率超過94.88%,代表類神經網路應用於工作滿足辨識模組時,其自我學習能力很高。

本研究比較類神經網路模組與迴歸方程式之辨識率後發現,類神經網路模組在自我樣本的辨識率非常高,所以利用類神經網路模組來辨識已知樣本,效果是相當顯著,甚至比迴歸方程式還要高;但類神經網路模組在辨識未知樣本上,其辨識率就比迴歸方程式來得差,顯示類神經網路模組在學習新樣本的過程中,還是有其改善的空間。

英文摘要 Neural networks can simulate the thinking module of the mankind, and the advantages are able to not only solve the non-linear problem but also study and distinguish the complicated materials. For this reason, this research hopes to evaluate the human behavior in advance with the above-mentioned characteristics of neural networks, and to construct the module.
The research gathered the literature from domestic and international scholar, and collected the important factor affecting job satisfaction apparently. For example, demographics, personality, job characteristics, interpersonal relationships and organization climate all will influence employees’ job satisfaction, and we put them as input variables in neural network for training as a predictive module. The questionnaire of this research selects workers in Taiwan as samples. We collected 429 copies of questionnaire, and the effective return rate is 67.6%. After analyzing all questionnaires, there are some of following conclusions:
1. By using the statistic technique in advance, it will not have remarkable function for the discriminative rate of neural network. By the way, there is no difference in the discriminative rate of job satisfaction between the neural network and regression model.
2. No matter using neural network module or regression model at two degrees of internal job satisfaction, the correct rate of two kinds of methods are all more than 90%.
3. We find the self discriminative rate of neural network exceed 94.88% which representing the self-learning ability is very high when applies to the job satisfaction.

According to the research, we find the discriminative rate of neural network in training sample is very high after comparing the discriminative rate between neural network and regression model. For this reason, we use neural network to discriminate the known samples, and the result is quite apparent, even higher than regression model. However, neural network module in discriminate unknown samples is worse than the regression model. It means that there are still some improved spaces for neural network module to improve when apply it at unknown samples.
論文目次 目次 i
表目錄 iv
圖目錄 vi
第一章 緒論 1
第一節 研究背景與動機 1
第二節 研究目的 3
第三節 研究步驟與方法 4
第二章 文獻探討 6
第一節 因子解說與文獻上定義 6
一、 工作滿足定義 6
二、 人格特質定義 7
三、 工作特性定義 7
四、 人際關係定義 9
五、 組織氣候定義 9
第二節 各因子與工作滿足相關研究 10
一、 人格特質相關研究 10
二、 工作特性相關研究 10
三、 人際關係相關研究 11
四、 組織氣候相關研究 12
五、 工作滿足相關研究 13
第三節 類神經網路 15
一、 類神經網路發展歷程 15
二、 類神經網路基本原理 15
三、 倒傳遞類神經網路 17
四、 類神經網路之應用 21
第四節 類神經網路評估模組 22

第三章 研究方法 23
第一節 研究架構 23
第二節 研究假說 24
第三節 研究工具 27
第四節 問卷預測與研究對象 35
第五節 類神經網路資料處理與參數設定 35
第六節 資料分析工具與方法 36
一、 敘述性統計分析 36
二、 因素與信度分析 36
三、 獨立樣本t-檢定分析 36
四、 單因子變異數分析 37
五、 複回歸分析 37
六、 類神經網路訓練 37
七、 迴歸預測方程式 38
八、 類神經網路與迴歸方程式辨識樣本方式 38
第四章 資料研討與分析 40
第一節 敘述性統計 40
一、 填答者個人資料分佈 40
二、 填答者工作環境資料分佈 42
三、 填答者與工作環境互動情況資料分佈 43
第二節 各變項因素與信度分析 44
一、 工作滿足因素分析與信度 44
二、 人格特質因素分析與信度 46
三、 工作特性因素分析與信度 47
四、 人際關係因素分析與信度 49
五、 組織氣候因素分析與信度 52
第三節 人口統計變項和工作滿足關係探討 54
一、 填答者個人資料顯著性探討 54
二、 填答者工作環境顯著性探討 56
三、 填答者與工作環境互動情況顯著性探討 57
四、 人口統計變項在工作滿足上之顯著性驗證結果 57
第四節 其他自變項對工作滿足影響探討 58
一、 人格特質對工作滿足影響探討 58
二、 工作特性對工作滿足影響探討 59
三、 人際關係對工作滿足影響探討 60
四、 組織氣候對工作滿足影響探討 61
五、 其他自變項對工作滿足影響驗證結果 61
第五節 類神經網路訓練 62
一、 類神經網路輸入因子 62
二、 類神經網路訓練參數設定 63
第六節 迴歸預測方程式之建構 65
第七節 類神經網路測試樣本辨識率 69
第八節 迴歸預測方程式測試樣本辨識率 70
第九節 類神經網路與迴歸預測方程式之比較 71
第五章 結論 72
第一節 本研究結論 72
第二節 研究範圍與限制 73
第三節 對企業之貢獻 74
第四節 對後續研究之建議 74
參考文獻 77
附錄 84

表目錄
表3.1 工作滿足問項定義表 28
表3-2 人格特質問項定義表 30
表3-3 工作特性問項定義表 31
表3-4 人際關係問項定義表 32
表3-5 組織氣候問項定義表 33
表3-6 實驗一組與實驗二組輸入因子挑選方式 37
表3-7 迴歸方程式之輸出因子判斷之公式總表 39
表4-1 填答者個人資料分佈表 41
表4-2 填答者工作環境資料分佈表 42
表4-3 填答者與工作環境互動情況資料分佈表 43
表4-4 工作滿足KMO與Bartlett檢定值表 44
表4-5 工作滿足轉軸後成分矩陣表 45
表4-6 工作滿足信度值總表 46
表4-7 工作特性KMO與Bartlett檢定值表 47
表4-8 工作特性轉軸後成分矩陣表 48
表4-9 工作特性信度值表 49
表4-10 人際關係KMO與Bartlett檢定值表 49
表4-11 人際關係轉軸後成分矩陣表 50
表4-12 人際關係信度值表 51
表4-13 組織氣候KMO與Bartlett檢定值表 52
表4-14 組織氣候轉軸後成分矩陣表 52
表4-15 組織氣候信度值表 53
表4-16 性別與婚姻對工作滿足t-檢定顯著性統計表 54
表4-17 學歷、年齡、年資和職位對工作滿足ANOVA顯著性統計表 55
表4-18 工作環境對工作滿足ANOVA顯著性統計表 56
表4-19 填答者與工作環境互動情況對工作滿足ANOVA顯著性統計表 57
表4-20 人格特質對工作滿足影響之複廻歸統計表 58
表4-21 工作特性對工作滿足影響之複廻歸統計表 59
表4-22 人際關係對工作滿足影響之複廻歸統計表 60
表4-23 組織氣候對工作滿足影響複廻歸之統計表 61
表4-24 對於工作滿足有顯著預測能力之因子表 62
表4-25 類神經網路訓練樣本自我辨識率總表(實驗一組) 64
表4-26 類神經網路訓練樣本自我辨識率總表(實驗二組) 64
表4-27 實驗一組迴歸方程式參數統計表 66
表4-28 實驗二組迴歸方程式參數統計表 67
表4-29 迴歸曲線方程式訓練樣本自我辨識率(實驗一組) 68
表4-30 迴歸曲線方程式訓練樣本自我辨識率(實驗二組) 68
表4-31 類神經網路之測試樣本辨識率表(實驗一組) 69
表4-32 類神經網路之測試樣本辨識率表(實驗二組) 69
表4-33 類神經網路之測試樣本辨識率差異t檢定表 70
表4-34 迴歸方程式之測試樣本辨識率表(實驗一組) 70
表4-35 迴歸方程式之測試樣本辨識率表(實驗二組) 70
表4-36 類神經網路之測試樣本辨識率差異t檢定表 71

圖目錄
圖1.1 本研究概念圖 2
圖1.2 本研究流程圖 5
圖2.1 Hackman工作特性模式圖 8
圖2.2 Kopelman , Brief and Guzzo 組織氣候與工作滿足關係圖 13
圖2.3 Seashore and Tabor工作滿足之前置與後果層次模組 14
圖2.4 人工神經元模型 16
圖2.5 倒傳遞神經網路的架構 17
圖2.6 倒傳遞網路學習流程圖 19
圖2.7 倒傳遞網路回想流程圖 19
圖2.8 類神經人才評估專家系統 22
圖3.1 本研究架構圖 23
圖3-2 人口統計變項與工作滿足假說架構圖 24
圖3-3 人格特質與工作滿足假說架構圖 24
圖3.4 工作特性與工作滿足假說架構圖 25
圖3.5 人際關係與工作滿足假說架構圖 25
圖3.6 組織氣候與工作滿足假說架構圖 26
圖4-1 類神經網路樣本挑選流程 54

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