SPSS基本技法

不当对待领导(X)
知觉流动性(M) (N=280)
.80
.69
怎麼辦呢？
(N=280)
看到神奇的變化了嗎？
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乾坤大挪移
– 一个公式闯天下
X M XM
0 1 2 3

变成
b b Z b Z b Z Z
0 1 X 2 M 3 X

M
– 拆成三部曲变成
Step 1 X
流動性 高 低
主管的 不当对待行为
部属的 工作满意度
工 作 滿 意 度低
高
低 高 不當對待領導
11
问题与讨论
目前已经有研究指出：当员工的加班时间 越长，其工作倦怠的情形也就越严重。
加班时间长短
工作倦怠
针对以上刺激-反应模式，你认为：
– 可能的中介变项是什么？ – 可能的调节变项有哪些？
12
2-2.如何处理控制变项
SPSS基本技法与 调节效应与中介效应的探讨
1
当你在做论文的时候，遇到下 面问题，你该怎么办？
复选题要怎么key-in呢？ 资料key-in完后，要怎么侦测有没有key错呢？ 我如何把基本数据中的连续变项（如：所有受测样本 的年资在半年到14年之间）转換成类别变项呢（如：1=
年资不到1年、2=1年以上3年以下、3=3年以上5年以下、 4=5年以上7年以下、5=超过7年）


25
让我们看实际的Table
(X与M已经centeredto mean)
(N=280)
部属工作满意度 M1 M2 M3
主管不当对待 领导
部属的 工作满意度
部属的负向情绪
(N=280)
部属工作满 意度 .21* (.05)** .15 (.20)* .11* (.01)* .07 .07 7.72** 3,276
(3)
更正
2-4 调节效果的验证
(X,独变项) 主管不当 对待领导 一个公式闯天下 X M XM
0 1 2 3
部属知觉到 (M,调节变项) 的流动性
更正
(Y,依变项) 部属的 工作满意度
拆成三部曲 Step 1 X
10 11
Ｒ 12
22
-.31** (.10)**
-.30**
-.20** (.04)**
合計R2
調整後的R2 F值 自由度
R12
.10 .09 29.90** 1,277
.14 .13 21.77** 2,276
R22
* p<.05 **p<0.1
15
组织行为研究中常见的控制变项
背景资料 - 性别 - 年资 - 教育程度 - 职等 - 职务别 特质变项 -正负向情绪性(positive affectivity, PA；negative affectivity, NA)
X
M
β2 β3
β1
Step 2 X M
20 21

Ｒ 22
33
Y
Step 3 X M XM
30 31 32

Ｒ 32
X× M
2 R2 R 2 R2 3
若ΔR2达到水平显著，则调节效果存在
23
问题来了
XM这个变项是由X与 M相乘而来的。换言 之，XM与X、M两者 会有很高的相关严 重的共线性问题
26
Step1不当对待领导 (ΔR2) Step2流动性 (ΔR2) Step3不当对待领导 x流动性
工作满意度 M2 .05 .03 -.32** (.10)** -.05 .35** (.14)** .24 .23 16.20** 5,257
22
(2)
-.50** (.24)** .27 .26 23.60** 4,258
(1)
.04 .03 -.32** (.10)** -.22** (.05)** .15 .14 11.50** 4,261
M
如何知道间接效果是否显著？Sobel test
20 /preacher/sobel/sobel.htm
让我们来看实际的 Table
变项
主管不当 对待领导
部属 公平知觉
部属 工作满意度
X
M
工作满意度 M1 M2 -.02 .37**
Y
部属的公平知觉
前置变项 主管不当对待领导 中介变项 部属的公平知觉 合计R2 调整后的R2 F值 自由度 *p<.05 **p<.01
*有些学者强调(3)中X对Y的预测效果，应小 于(1)中X对Y的预测效果，中介效果才存在
X
M
Y
X
M
Y
完全中介(Complete
部分中介(partial mediation) 19
更一步与图型与回归方程式来表示
步驟 (1) (2) (3) 完全中介 β11顯著 β21顯著 β32 仍顯著； β31變不顯著 部分中介 β11顯著 β21顯著
独变项
(Independent variable)
依变项
(dependent variable)
– 调节效果模式可以解释：在什么样状况下(what conditions)，独变项可以去解释或预测依变项。 – 换言之，调节变项如何影响独变项与依变项的关 系。
10
例：在什么样的情况下，主管的不当对待领导行为 (abusive supervision)与部属反应会有较强的关 连性？ 部属知觉到的 流动性
-Step1 -Step2
X
10 11

1
R12
22 2



X X
20 21 1
R2
2
R R R
2 2 2
2
1
△R2显著，即代表独变项对依变项仍有预测效果
14
让我们看实际的 Table(N=279)
更正 變項 Step1：控制變項 負向情緒性 （ΔR2） Step2 ：預測變項 不當對待領導 （ΔR2） 工作滿意度 M1 M2
10 11

Step 1
b b Z
10 11
20 21 X

X
Step 2 X M
20 21 22

变成
Step 2
b b Z b Z
22
M
Step 3 30 31 X 32 M 33 XM Step 3 b30 b31 Z X b32 Z M b33 Z X Z M
常听到「阶层回归分析」，这是什么呀？ 如何透过回归分析来验证调节效果与中介效果呢？
2
本单元的目的
教你SPSS的基本技法（数据key-in、侦错、 变量的转换、基本叙述统计运算、相关分 析与内部一致性系数的计算） 教你如何透过阶层回归分析去控制变项， 或验证中介效果与调节效果。
3
CONTENT BRIEF
有没有这个可能性?
主管的不当 对待领导 部属的 工作满意
我才是幕后 的黑手!
部属的 负向情绪性
13
所以，我们该怎么办呢? -在控制不相关之变项(负向情绪性)的情况下， 探讨独变项(不当对待领导)对依变项(工作满意 度的预测效果。
統计分析上怎么做：阶层回归分析(hierarchical regression) Y=工作满意度，X1=负向情绪性，X2=不当对待领导
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让我们看另一个例子
Displayed positive emotions and customer reactions (Tsai,2000, Journal of Management)
Variable
b Step1：control variable Sex of clerk Sex of customer Sex of clerk-customer pair Age of clerk Years of clerk Professional ability Step2：predictor Displayed positive emotions * p<.05 **p<.01
(Independent variable) 预测变项(predictor) 前置变项(antecedent)
依变项
(dependent variable) 结果变项 (outcome variable, consequence)
6
例：主管的不当对待领导行为(abusive supervision)对部属会造成何种影响呢？
课程内容
1.中介效果与调节效果初探 2.论文实例 3.SPSS基本技法 4.SPSS中介效果与调节效果验证
4
CONTENT BRIEF
1.中介效果与调节效果初探
1-1.组织行为研究的三种模式 1-2.如何处理控制变项 1-3.中介效果的验证 1-4.调节效果的验证
5
1-1组织行为研究的三种模式
刺激-反应模式(stimulus-response model) 独变项
独变项
(Independent variable)
中介变项
(mediator, mediating variable)
依变项
(dependent variable)
– 中介效果模式可以解释：独变项为什么(why)可 以影响或预测依变项。 – 换言之，独变项是透过什么样的机制(即中介变 项)来影响或预测依变项。
補充
β31與β32仍顯著
(1)
X X
β21
(2)
β11 β31
(3)
*有些学者强调(3)中X对Y的预测效果(β31) ，应小 于(1)中X对Y的预测效果(β11) ，中介效果才存在