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grace000,你说要证性别组合与工作绩效的关系,如果是想剖析中介机制,那LMX就是中介变量;如果想探讨情境影响,那LMX就是调节变量。这完全取决于你的理论假设。不过,从你目前的状况看,你似乎是在数据驱动(data-driving)了。从你的数据分析中,我还可以假设,性别组合在LMX与绩效之间发挥调节作用,如 工作绩效 = a0 + a1*LMX + a2*性别组合 + a3*LMX*性别组合。 所以光看数据是可以有多解的。建议查看有关文献,这几个变量之间的关系到底怎样依赖于你自己提出的模型。. d3 P6 H/ T! q5 p% p8 P; d. v$ o
, l1 ?' S2 O. h理论是前提,数据只是验证而已。 |
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