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小生求学,首先谢谢你的支持。% v- w8 I1 H, z) D* D; d5 O
: {9 t H' i( Q% V
(1)你当然可以把职别看成是一个连续变量,如你说“比如将四类员工分别赋值:4,3,2,1”。但是他们本来是类别变量,你要把他们看成是「管理阶层」的连续变量的话,就自己付这个测量误差的风险了。
% o, F2 Q2 x2 j; T
1 F+ r/ z. a% T(2) 关于第一个问题,我有两个建议:
/ P. Q/ D& {7 L' [5 Q8 M* h, S2 e' a8 ~. {0 \7 h% V2 Z! y; [* z
其一、你可以把三个虚拟变量*调节变量的乘积看成是一组,用层阶回归 “三个一块地”放进回归分析中,然后检验没有三个调节项,与加了三个调节项的模型-R-平方。如果R-平方的改变是显著的,那么调节变量就调节了「管理阶层」与组织承诺的关系了。3 _% o- a4 ?# c' t# O" [
' _% D& L: A5 P8 E) L/ k6 I8 Y
其二、虚拟变量是这样理解的。如果高管理为:1,0,0,那么这个虚拟变量就是 “高层管理” 与 “非高层管理” 的组织承诺的比较。如果这个虚拟变量显著,就是高层管理与非高层管理的组织承诺是不同的。如果这个虚拟变量被人调节,就代表高层管理是否对组织承诺有影响,会视乎工作压力而定。8 `$ F/ n* s( p, l `' R7 P/ W
* a" x7 a5 G6 z, h, T+ q( S. R
同时,如果中层管理为:0,1,0,如果中层管理这个虚拟变量*工作压力 不显著,就代表中层管理是否影响组织承诺,不受工作压力影响。
" k) v4 P7 G9 w. L" s- ?4 ]! a/ R& q* `2 C- F7 g
希望这样的分析对你有帮助。 |
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