一、部分变量的描述性统计分析
根据量表所统计的数据，从量表的20个维度方面进行描述性分析。总体来看，被试员工在量表所列出的20个方面均呈现出不同程度的差异，首先工作满意度方面差异尤为显著；其次是健康状况和活力方面。
由此可见，被试员工中，男性对工作场所的认可度高于女性；女性在工作中的自由度高于男性；在预测性上，即男性获得信息的效率要高于女性；男性对工作的满意度也要高于女性。但女性的社会关系要好于男性。
由“对工作场所的认可”可以看出工作人员将工作环境的内化程度。将工作环境内化程度越深，工作人员对工作的投入越深。男性对工作场所的认可度高于女性，说明男性较女性安于现在的工作环境。究其原因，可能是女性的感性认识更多地关注工作环境，也希望能有更好的工作环境。由于男性和女性在人数上相差较大，所以测得的差异结果可能没有实际意义。
由此可见，被试的基层员工对工作的不安全感要高于中层管理者；基层员工的工作满意度高于中层管理者；中层管理者的总体健康高于基层员工，但基层员工的心理健康和活力都要高于中层管理者；在发展可能性、工作自由度、工作反馈和社会关系方面基层员工均高于中层管理者。
二、部分变量之间的相关分析
采用相关分析来测试员工关系管理部分影响因素之间的关联程度，探索ERM各影响因素的内在作用机制。分析工作的意义、工作反馈、对工作场所的认可、对工作的影响与工作满意感、心理健康状况、工作中的不安全感之间的相关关系。
从部分变量之间的相关系数表中可以得出以下结论：
第一，工作的意义与工作满意感显著正相关；工作意义与心理健康状况显著正相关；工作意义与工作中的不安全感显著负相关。
第二，工作反馈与工作满意感正相关；工作反馈与心理健康状况正相关；工作反馈与工作中的不安全感显著负相关。
第三，对工作场所的认可与工作满意感正相关；工作反馈与心理健康状况正相关；工作反馈与工作中的不安全感显著负相关。
第四，如果员工能很大程度地影响自己的工作，在选择工作伙伴上有发言权，能参与自己工作量的分配并能够决定自己的工作内容，那么员工的工作满意感就比较高，心理健康状况比较好，工作中的不安全感较低。
三、循环信度分析
由于ERM的多维度性，分别为这20个影响因素计算克伦巴赫α系数，以确认组成每个影响因素的题项在多大程度上具有相关性。同时，分别为71个题项计算item-total相关系数，以确定单个题项与维度之内其他题项之间的相关关系。统计方法是：计算每个维度的α系数及该维度内每个题项的item-total相关系数。然后删除每个维度之内item-total相关系数最低且Alpha if Item Deleted值最高的题项，即该题项与其他题项的相关性最小，而且该题项的删除可以提高整个量表的α系数，使量表的内部一致性变得更好。删除部分题项和维度之后重新计算每个维度的α系数及该维度内每个题项的item-total相关系数，使用相同的方法再次删除一些题项，直到整个量表的所有题项具有高度的可靠性与一致性为止。
第一次信度分析的结果是删除了七个题项：E2、IAW1、FAW4、SR1、SR2、IW2和IW4 ，其中包括一个影响因素社会关系（D14 ）。
按照同样的方法为剩下的19个影响因素、64个题项重新进行第二次信度分析。由于在第一次信度分析后剔除了C2、C6、C17、C45、C46、C51和C53这七个题项，所以只有维度D1、D3、D5、D14和D16发生了变化，其余维度的α系数及其题项的item-total相关系数都没有变化，所以第二次信度分析只需重新计算发生变化的五个影响因素。第二次信度分析的结果是剔除了变量 C16 ，即题项FAW3，剩下19个影响因素、63个题项。
按照同样的方法为剩下的19个影响因素、63个题项重新进行第三次信度分析。由于在第二次信度分析后剔除了题项FAW3，所以只有维度D5发生了变化，其余维度的α系数及其题项的item-total相关系数都没有变化，所以第三次信度分析只需重新计算发生变化的D5即可。第三次信度分析的结果是D5通过了检验，FAW1和FAW2这两个题项的item-total相关系数都较高，该维度的α系数也比较高，所以无需再删除题项，此时整个量表的所有题项都具有高度的可靠性与一致性，循环至此完毕。
三次信度分析的结果是提炼出了19个影响因素、63个题项。在最终形成的量表中，所剩19个影响因素的克伦巴赫α系数均在0.4900和0.8584之间，整个问卷α系数是0.8109 ，说明问卷信度较高，内部一致性较好。
四、效度分析与因子分析
1.确定待分析的原有变量是否适合作因子分析
利用因子分析来确认ERM的19个影响因素是否存在，同时以19个影响因素的变异解释程度作为效度方面优势的判定标准，影响因素的选择以特征值大于等于1为标准。在从事因子分析前必须进行适应性的评估，即评价所获数据资料是否适合因子分析。本研究采用的巴特利特球体检验及KMO检验来衡量各变量观测值之间的相关性。巴特利特球体检验标准是：若相伴概率值小于显著性水平，则拒绝零假设，认为适合作因子分析；若相伴概率值大于显著性水平，则不能拒绝零假设，认为不适合做因子分析。根据学者凯塞（Kaiser）的研究，给出了KMO检验的标准：KMO的取值范围在0和1之间，KMO的值越接近于1，越适合作因子分析。如果KMO的值小于0.50时，不适合进行因子分析；0.6＜KMO＜0.7时，不太适合作因子分析；0.7＜KMO＜0.8时，一般；0.8＜KMO＜0.9时，适合作因子分析；0.9＜KMO时，非常适合进行因子分析。
利用SPSS统计软件得到KMO值为0.907，KMO值大于0.9，说明非常适合进行因子分析。同时，巴特利特球体检验的相伴概率值为0.000 ，相伴概率小于显著性水平0.05 ，拒绝巴特利特球体检验的零假设，也说明了适合进行因子分析，因子解释能力较强，研究的测量问卷反映了概念和命题的内部一致性，具有较高的建构效度。
2.构造因子变量
本研究采用因子分析中的主成分分析法（principal components）并配合方差极大旋转法进行正交旋转，该方法假定原变量是因子变量的线性组合，第一主成分具有最大的方差，后续成分其可解释的方差越来越少，选取方差最大的主成分，即用若干个公共因子来代替原来众多的影响因素，使它们尽可能反映原来的信息，且彼此之间不相关。公共因子的选取标准有两种：一是根据特征值（eigenvalues）的大小确定，一般取特征值大于1的变量；二是根据因子的累计方差贡献率（cumulative%of variance）来确定。
利用SPSS统计软件进行因子分析，各公共因子的特征值，方差贡献率及累计方差贡献率。
总体方差贡献率表中显示的特征值大于1的公共因子数为15个，即从原来的63个变量中可以提取出15个公共因子。旋转后因子累计贡献率为64.534%，说明提取出的15个公共因子对原来的19个影响因素63个题项的解释力度为64.534%，反映了原变量的大部分信息，即这15个影响因素可以足够反映员工关系管理状况。
3.因子变量的命名解释
采用方差极大旋转法（varimax ）可以简化对公共因子的解释，通常是通过对载荷矩阵的值进行分析，得到因子变量和原变量之间的关系，从而命名新的公共因子。
fac1在题项MH及V上的载荷值最大，所以fac1解释了心理健康和活力这两个影响因素，可以将这两个影响因素合并为 fac1 ，即工作压力，方差贡献率为10.829%；
fac2在题项QOL，SS及FBAW上的载荷值最大，所以fac2解释了领导者素质、组织支持、工作反馈这三个影响因素，可以将这三个影响因素合并为fac2 ，即组织支持与沟通，方差贡献率为7.237%；
fac10在题项P及CWP上的载荷值最大，所以fac10解释了预测性、对工作场所的认可这两个影响因素，可以将这两个影响因素合并为fac10 ，即员工忠诚度，方差贡献率为2.871%。
只有三个公共因子fac1、fac2、fac10是由两个以上的维度合并而成的。
其他12个公共因子都是各自代表一个维度，fac3代表工作意义，方差贡献率为5.906%；fac4代表团队精神，方差贡献率为5.645%；fac5代表工作满意感，方差贡献率为4.305%；fac6代表角色清晰度，方差贡献率为4.131%；fac7代表对工作的影响，方差贡献率为3.989%；fac8代表总体健康状况，方差贡献率为3.799%；fac9代表角色冲突，方差贡献率为3.539%；fac11代表工作自由度，方差贡献率为2.605%；fac12代表隐藏情绪的要求，方差贡献率为2.537%；fac13代表工作中的不安全感，方差贡献率为2.525%；fac14代表工作的情感要求，方差贡献率为2.482%；fac15代表发展的可能性，方差贡献率为2.133%。
4.个体变量对员工关系管理的影响
个体因为自身条件差异会影响员工关系管理状况。因此，为了进一步分析员工关系管理状况，有必要结合个体变量对员工关系管理现状进行差异性分析。
（1）性别对员工关系管理的影响。独立样本T检验的结果，可以看出性别变量对fac2组织支持与沟通、fac5工作满意感、fac10员工忠诚度、fac12隐藏情绪的需要、fac15发展的可能性的影响显著，它们的相伴概率值依次为：0.013、0.006、0.004、0.000、0.004.
（2）年龄对员工关系管理的影响。方差分析有一个比较严格的前提，即用方差齐性检验（Homogeneity of variance test）来判断两总体的方差是否相同，只有相伴概率P大于0.05的因子才能通过方差齐性检验，才具备进行单因素方差分析的条件。然后再利用 SPSS软件进行方差检验，若相伴概率 Sig值小于显著性水平0.05，则认为两总体均值之间存在显著差异；反之，则认为两总体均值没有显著差异。经过检验影响因素fac7没有通过方差齐性检验，相伴概率P值为0.006 ，小于显著性水平0.05 ，可以看出所以对工作的影响这个因子不符合进行方差分析的前提条件。对剩余的其他因子进行方差检验，单因素方差分析的结果，结果表明年龄对fac14工作的情感要求和fac15发展的可能性的影响显著，它们的相伴概率值依次为：0.002、0.025 ，都小于显著性水平0.05.同时，对25岁以下工作人员的情感要求较其他要高。
（3）工龄对员工关系管理的影响。经过检验影响因素fac9没有通过方差齐性检验，相伴概率P值为0.015 ，小于显著性水平0.05 ，所以角色冲突这个因子不符合进行方差分析的前提条件。对其他因子进行方差检验分析的结果，结果表明工龄对工作压力、工作的情感要求以及发展的可能性的影响显著，它们的相伴概率值依次为：0.031、0.003和0.038.
（4）职务对员工关系管理的影响。经过检验没有通过方差齐性检验的因子为：工作压力、组织支持与沟通、团队精神、工作满意感、工作自由度、隐藏情绪的要求、工作的情感要求以及发展的可能性，它们的 P值依次为：0.000、0.019、0.009、0.001、0.000、0.002、0.003、0.020.对其余因子进行方差分析结果，结果表明职务对以下因子影响显著：对工作的影响、总体健康状况、员工忠诚度、工作中的不安全感，其相伴概率依次为：0.000、0.000、0.046、0.001，这些因子的相伴概率都小于0.05 ，并且中层管理者的总体健康状况高于基层员工，基层员工的工作中的不安全感显著高于中层管理者。
（5）教育程度对员工关系管理的影响。经过检验没有通过方差齐性检验的因子为：工作满意感和工作的情感要求，它们的 P值依次为：0.017和0.000.对剩余的影响因素进行单因素方差分析，结果表明教育程度对角色清晰度和对工作的影响这两个因子的影响显著，其相伴概率依次为：0.040和0.033 ，并且大学本科生的角色清晰度显著高于大专教育和中等教育。
五、基本结论
通过统计分析，本研究所提出的假设大部分都得到了验证。以下是对所提出假设的验证情况汇总：
结论1：工作的意义与工作满意感显著正相关，与心理健康状况显著正相关，与工作中的不安全感显著负相关，也就是说，如果员工认为自己的工作很有意义，觉得自己的工作很重要，那么员工的工作满意感就会增加，心理健康状况变得更好，而且工作中的不安全感会明显降低；
结论2：工作反馈与工作满意感正相关，心理健康状况正相关，与工作中的不安全感显著负相关，这表明如果员工能够很好地与上级，同事交流，能够及时准确地得到工作反馈信息，那么员工就会更满意，身心状况会更好，工作中的担心与焦虑会减少；
结论3：对工作场所的认可与工作满意感正相关，与心理健康状况正相关，与工作中的不安全感显著负相关，如果员工的工作满意感高、心理健康状况好、工作中的不安全感低，那么员工就更愿意在以后的工作生涯里一直留在现在的岗位；
结论4：对工作的影响与工作满意感正相关，与心理健康状况正相关，与工作中的不安全感显著负相关，如果员工能很大程度地影响自己的工作，在选择工作伙伴上有发言权，能参与自己工作量的分配并能够决定自己的工作内容，那么员工的工作满意感就比较高，心理健康状况比较好，工作中的不安全感较低；
结论5：通过三次信度分析，计算每个维度的α系数及该维度内每个问项的item-total相关系数，然后删除每个维度之内item-total相关系数最低且Alpha if ItemDeleted值最高的问项，将预设的员工关系管理的20个影响因素、71个问项提炼成了19个影响因素、63个问项。再通过因子分析，确认员工关系管理的各个影响因素是否存在并对员工关系管理影响因素模型进行简化，合并部分因子。合并部分影响因素后，提取了15个公共因子（fac1-fac15 ），这样就得到了包含15个影响因素、63个问项的ERM影响因素模型。
结论6：性别对组织支持与沟通、工作满意感、员工忠诚度以及工作的不安全感影响显著；
结论7：年龄对工作的情感要求和发展的可能性的影响显著。对25岁以下员工的情感要求较其他要高。这可能是由于25岁以下的员工年轻气盛，而要完成工作需要有很好的控制能力，而且对于刚参加工作的人来说，控制自己的情绪才能更好地和其他员工搞好关系；
结论8：工龄对工作压力、工作的情感要求以及发展的可能性的影响显著；
结论9：职务对总体健康状况、对工作的影响、员工忠诚度、工作中的不安全感影响显著。总体来看，中层管理者的总体健康状况高于基层员工；基层员工的工作中的不安全感显著高于中层管理者。
结论10：教育程度对角色清晰度和对工作的影响因子的影响显著。大学本科生的角色清晰度显著高于大专教育和中等教育，对此，可以将大专教育、中等教育程度的员工作为对象进行“角色教育”，以深化对自身担任角色的理解。
对员工关系管理影响因素的实证研究实现了员工关系管理的可操作化，由COPSOQ提炼出的员工关系管理影响因素模型可以帮助企业从实际操作层面去把握员工关系管理的具体内容。此外，员工关系管理影响因素模型还有以下潜在用途：
（1）员工关系管理影响因素模型可用于定期追踪企业的员工关系状况、员工关系趋势，以便及早发现问题降低员工不满意感，提高员工忠诚度，减少人力资源的流失。同时也可以将员工关系管理影响因素模型与其他人力资源评价工具结合使用；
（2）员工关系管理影响因素模型可用于评估特定企业在每一个影响因素上的员工关系管理现状，这样就使得企业的员工关系管理工作可以具体到每一个影响因素，找到薄弱环节，及时改进；
（3）员工关系管理影响因素模型可用于测量不同行业，不同岗位15个员工关系管理影响因素的相对重要程度。当行业、岗位变化时，15个影响因素的相对重要性排序会有所不同。
值得注意的是，本研究是以商业企业员工为研究对象的，因此后续研究者可以将研究对象和研究目的进行扩展，以便对员工关系管理影响因素模型进行补充和扩展，使研究结果更加全面。另外，在调查特定企业的员工关系管理状况时，有必要对部分影响因素和问项进行调整，使其更加适合被调查的行业。
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随着中国企业的成长，员工作为企业的成长支柱，越来越受到企业的高度重视。与此同时，随着员工需求的多样化发展，企业的人力资源管理也在不断思索新的管理方式，关注员工与组织的共同成长。工作满意度作为衡量员工对企业忠诚和成长满意水平的综合指标，是企业关注员工、留任员工的重要管理手段。现阶段对于探讨提升员工工作满意度的研究，成为现代企业人力资源管理“以人为本”管理理念的重要体现。
