Risultati: statistiche descrittive

Nella Tabella 1 sono riportati i dati riguar-danti la media, la deviazione standard, il co-efficiente di attendibilità (Alpha di Cronbach) sulla diagonale e le correlazioni tra le variabili considerate nella ricerca. In particolare, nella scala role breadth self-efficacy la media di ri-sposte da parte dei soggetti è stata di 3.62 con una deviazione standard (DS) di .59. Per quanto riguarda la scala dell’affective commitment le risposte date dai partecipanti hanno una media di 3.16 e una DS di .96. Alla scala dell’innova-tive work behavior gli insegnanti rispondevano a domande concernenti la frequenza di com-portamenti quali la generazione di soluzioni originali per i problemi, la mobilitazione del supporto di altri per le proprie idee innovative o l’introduzione delle nuove idee nell’ambiente di lavoro. La media delle risposte a questa scala è pari a 3.17 e la deviazione standard è uguale a .65. In particolare, i punteggi ottenuti hanno rispettivamente per l’idea generation una media di 3.32 e una DS di .67, per l’idea promotion una media di 3.00 e una DS di .82, e infine per

l’idea realization una media di 3.18 e una DS di .74.

Dunque, dai risultati si evince che gli inse-gnanti adottano maggiormente un comporta-mento di generazione delle idee (media = 3.32;

DS = .67; α = .72) rispetto a un comportamento più operativo di realizzazione dell’idea (media

= 3.18; DS = .74; α = .75) e di promozione della propria idea all’interno del contesto lavorativo (media = 3.00; DS = .82; α = .79), anche se per tutti e tre i comportamenti innovativi il valore medio del campione analizzato si posiziona sul range medio della scala di riferimento utilizza-ta (Likert a 5 punti).

Per quanto riguarda i coefficienti Alpha di Cronbach relativi alle diverse variabili della ri-cerca, essi hanno i seguenti valori: role breadth self-efficacy (.86), affective commitment (.94), innovative work behavior (.88) con le sue tre fasi, ovvero idea generation (.72), idea promo-tion (.79) e idea realizapromo-tion (.75). Tali valori di affidabilità rivelano un buon grado di coerenza interna delle scale utilizzate per la costruzione delle variabili in quanto hanno un valore > .70.

Dai dati emerge che il comportamento in-novativo è positivamente correlato sia con la RBSE (.34 p < .01) che con l’AC (.38 p < .01).

In particolare, la role breadth self-efficacy è positivamente correlata con tutte è tre le fasi dell’innovative work behavior, ma valori mag-giori si hanno con la fase di generazione (.31 p

< .01) di realizzazione dell’idea (.32 p < .01); an-che l’affective commitment presenta una corre-lazione positiva con le fasi dell’IWB, con valori significativi specialmente nella promozione (.44 p < .01) e realizzazione dell’idea (.30 p < .01).

Al fine di verificare la reale relazione tra i dati raccolti e di non incorrere negli errori di I e II tipo, sono state effettuate le analisi delle assun-zioni inerenti alla normalità della distribuzione delle risposte, alla linearità nella relazione tra variabile dipendente e variabili indipendenti, e all’omoschedasticità. In riferimento alla nor-malità delle relazioni tra le variabili non sono stati riscontrati problemi in quanto i valori di asimmetria e curtosi sono al di sotto del valore soglia di |1| e più specificamente compresi fra -0.355 e 0.672. Per quanto riguarda l’assunzione di linearità fra le relazioni dei costrutti consi-derati e l’assunto di omoschedasticità, i residui standard appaiono dispersi in maniera casuale e quindi non risultano relati alla variabile dipen-dente (Figura 1). Questa affermazione è tratta analizzando la variabilità dei residui al varia-re dei valori pvaria-redetti. Nello specifico, i varia-residui standard sono dispersi in maniera uniforme in relazione alla variabile dipendente considera-ta. L’assunzione di omoschedasticità può esse-re considerata rispettata poiché dai grafici dei residui e dei valori predetti si evincono bande costanti di punti distribuiti in maniera simile per i valori della variabile dipendente.

La verifica delle ipotesi è stata fatta attraverso una serie di regressioni multiple al fine di spiega-re le variabili dipendenti in funzione delle varia-bili esplicative oggetto della ricerca. Una prima analisi delle regressioni multiple è stata realiz-zata per esaminare l’effetto combinato delle due variabili considerate nella predizione dell’inno-vative work behavior, i cui risultati sono riportati in Tabella 2. Infatti, come si evince dai risultati, vi è un’influenza positiva della role breadth self-TABELLA 1

Correlazioni tra le variabili di studio e dati descrittivi

Variabili M SD 1 2 3 4 5 6

1. Role breadth self-efficacy 3.62 .59 (.86)

2. Affective commitment 3.16 .96 .23^* (.94)

3. Innovative work behaviour 3.17 .65 .33^** .38^** (.88)

4. Idea generation 3.32 .67 .32^** .25^** .83^** (.72)

5. Idea promotion 3.00 .82 .24^** .45^** .89^** .56^** (.79)

6. Idea realization 3.18 .74 .32^** .30^** .91^** .66^** .73^** (.75)

** La correlazione è significativa al livello 0,01 (2-code).

* La correlazione è significativa al livello 0,05 (2-code).

Fig. 1 Rappresentazione grafica dei residui e dei valori attesi standardizzati.

Grafico a dispersione

Variabile dipendente: Affective commitment

Grafico a dispersione Variabile dipendente: Idea generation

Grafico a dispersione

Variabile dipendente: Innovative work behavior

Grafico a dispersione Variabile dipendente: Idea promotion

Grafico a dispersione Variabile dipendente: Idea realization

Regressione Residuo standardizzatoRegressione Residuo standardizzato Regressione Residuo standardizzatoRegressione Residuo standardizzato

Regressione Residuo standardizzato

Regressione valore atteso standardizzato

Regressione valore atteso standardizzato

Regressione valore atteso standardizzato

Regressione valore atteso standardizzato

Regressione valore atteso standardizzato

efficacy (β = .25) e dell’affective commitment (β

= .33) sul comportamento innovativo degli inse-gnanti. Dunque è possibile sostenere che l’ipotesi H1 e H3 sono confermate.

TABELLA 2

L’effetto combinato della RBSE e dell’ AC sull’ IWB Variabile

dipendente Parametro β SE T

Innovative work behaviour

Role breadth

self-efficacy .25^** .095 2.966 Affective

commitment .33^** .057 3.843

** La correlazione è significativa al livello 0,01 (2-code).

Per quanto riguarda le sottoipotesi di H1 e H3, dalla Tabella 3 emerge che sia la RBSE sia l’AC influenzano positivamente le tre fasi dell’IWB e l’unica regressione che risulta non significativa riguarda l’influenza esercitata da RBSE sulla promozione dell’idea. In partico-lare, la role breadth self-efficacy presenta un peso maggiore nel determinare la generazione (β = .27) e la realizzazione (β = .27) dell’idea rispetto all’affective commitment, che invece ha un effetto più significativo sulla promozione dell’idea (β = .41).

TABELLA 3

Regressione della RBSE e dell’AC sulle tre fasi dell’IWB Variabile

dipendente Parametro β SE T

Idea generation

Role breadth

self-efficacy .27^** .101 3.092 Affective

commitment .19^* .062 2.144

Idea promotion

Role breadth

self-efficacy .14 .116 1.705 Affective

commitment .41^** .071 4.924 Idea

realization

Role breadth

self-efficacy .27^** .112 3.114 Affective

commitment .23^** .067 2.639

** La correlazione è significativa al livello 0,01 (2-code).

* La correlazione è significativa al livello 0,05 (2-code).

Infine, la Tabella 4 riporta il peso dell’influen-za della role breadth self-efficacy sull’affective

commitment (β = .23) confermando l’ipotesi di relazione positiva H2.

TABELLA 4

Regressione della RBSE sull’AC Variabile

dipendente Parametro β SE T

Affective

commitment Role breadth

self-efficacy .23^** .146 2.614

** La correlazione è significativa al livello 0,01 (2-code).