会员登录
会员注册二、ASLS的编制
(一)方法
1.项目的筛选和初始量表的构成
基于上文推理得出的学术导师领导力四个构建维度的定义，我们从五个成熟领导行为量表[26-30](表1描述了筛选项目的成熟量表概况)中筛选出30个项目，其中授权维度6个项目，关怀维度9个项目，发展维度9个题目，激励维度6个项目。然后，我们邀请五个学术导师和两个研究生小组对筛选项目进行修订、调整和补充，最终形成包含27个项目的学术领导力初始量表，其中授权维度6个项目，关怀维度7个项目，发展维度9个题目，激励维度5个项目。问卷采用李克特氏5点评分量表测量研究生对其学术导师领导行为的感知程度(1=完全不典型，2=有点典型，3=中等程度，4=典型，5=非常典型)。
表1 筛选项目的成熟量表概况
2.被试的选择和施测
修订初始量表的参与者分为两个群体：一是学术导师，二是研究生。学术导师采用便利抽样，重庆市某大学五名研究生学术导师参与问卷修订工作，其中男生3名，女生2名；教授3名，副教授2名；平均年龄48岁；从事导师时间最少的是1年，最多的是15年，平均7.4年；研究生也采用便利抽样，重庆市某大学两个科研团队19名研究生参与问卷修订工作，其中男生8名，女生11名；博士生6名，研究生13名；平均年龄为25岁。
试测量表的参与者为重庆市某大学从事生命科学研究，跟随导师学习时间至少为六个月的研究生。研究生管理人员协助收发问卷，总共发放试测问卷195份，回收195份，其中有效问卷为181份，有效回复率为92.82%。被试对象平均年龄为27.24岁(SD=2.97)，跟随导师平均时间为19.44个月(SD=8.55)，其中男生59%，女生41%；博士生44%，硕士生56%。
正式测量参与者的选取采用分层整群抽样，重庆市四所大学(两所综合性大学和两所医学院校)生命科学研究领域相关专业，在现任导师指导下学习六个月及以上的研究生作为调查人群。研究生管理人员协助收发问卷，总共发放问卷815份，回收697份，有效问卷677份，有效回复率为83.06%。正式测量参与者平均年龄为26.54(SD=3.20)，跟随导师平均时间为22.67个月(SD=13.01)，其中男生49%，女生51%；博士生28%，硕士生72%。
3.统计分析
采用SPSS 22.0对试测数据进行项目分析、探索性因子分析；采用AMOS 22.0对正式测量数据进行验证性因子分析；采用SPSS 22.0对正式测量数据进行信效度分析。
(二)结果
1.项目分析结果
将试测181个参与者根据总分进行排序，总分高于122的49人(前27%)为高分组，总分低于98的49人(后27%)为低分组。27个项目的高低分组间独立样本的t检验结果显示，高分组和低分组在每个项目测量值的均值差异均达到显著水平(p＜0.05)，并且每个题目高分组和低分组差异的t值均大于8，表明试测量表所有项目的区分度良好，27个项目保留进行探索性因子分析。
2.探索性因子分析结果
试测量表进行探索性因子分析的步骤如下：首先，KMO检验(Kaiser-Meyer-Olkin)和Bartlett球形检验(Bartlett Test of Sphericity)检验数据变量是否适合于因子分析；然后，主成分分析法(Principal components)提取公因子，以特征根值(大于1)和因子的累积贡献率(大于70%)来确定公因子的个数；接着，方差最大正交旋转方法(Varimax)进行探索性因子分析，根据如下标准剔除项目：在单个因素上负荷小于0.50的项目，在两个因素上的负荷均超过0.55的项目；重复进行上述分析，直到无剔除因子。最后，确定因子并给因子命名。
27个项目的试测量表进行探索性因子分析结果显示：27个项目的KMO检验值为0.95，Bartlett球形的统计量为4541.86，数值比较大，而且其对应的概率值p＜.000，试测数据变量适合做因子分析；特征值大于1有四个因子，累积方差贡献率为72.58%；方差最大正交旋转之后，没有在两个因素上的负荷均超过0.55的项目，但是单个因素负荷小于0.50的项目有两个，予以剔除。