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假设:在变革领导力和职业倦怠关系中,个体变数起调节作用。
H1.在变革领导力和职业倦怠关系中,男性比女性的职业倦怠程度更高。
H2.在变革领导力和职业倦怠关系中,已婚者比未婚者的职业倦怠程度更高。
H3.在变革领导力和职业倦怠关系中,高学历者比低学历者的职业倦怠程度更高
H4.在变革领导力和职业倦怠关系中,与现任领导共事时间长者比现任领导共事时间短者更高。
也就是说,现在需要研究的是个体变数的调节效果
验证假设 需要用hierarchical regression(多重回归分析)
回归分析1>职业倦怠=变革型领导力+性别----(这里会得出R-square 1)
回归分析2>职业倦怠=变革型领导力+性别+变革型领导力 x 性别----(这里会得出R-square 2)
上面的两个回归分析能够得出R-square change = (R-square 1) - (R-square 2)
看R-square change的 F-change 值是否有意义,当 F-change 值有意义的时候
做 post hoc test(scheffe test)。然后用图表的形式标出X, Y坐标显示的调节效果。
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