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* 理论框架的构成之二:变量之间的关系 X Y X Z Y X Y Z 用眼过度导致近视 失学与贫穷 受教育程度与收入之间的因果关系取决于性别的不同 品牌态度?购买意愿?购买行为 X Y 相关 因果 中介 调节 * 理论模型中变量之间的关系 自变量 (independent variables) 中介变量 (mediating variables) 因变量 (dependent variables) 调节变量 (moderating variables) 控制变量 (control variables) * 变量的类型1——因变量(dependent variable) 是研究者主要关心的变量。研究者的目标在于理解及描述因变量,并解释或预测其变化。 一位管理者担心已经经过市场测试的新产品的销售量不如预期 一位基础研究者有兴趣研究美国南加州制造业公司的资产负债比率 一名副总裁担心员工对组织没有忠诚度,或将其忠诚度转移至其他机构 一位应用研究者希望能提高银行职员的绩效表现 一位市场营销经理想知道,为何公司最近采用的市场营销策略不成功 销售量 资产负债比率 忠诚度 员工绩效 销售量 * 变量的类型2——自变量(independent variable) 自变量:指以正向或负向方式影响因变量的变量。 自变量与因变量同时存在,且自变量每增加1单位,因变量也会因此而增加或减少。 因变量的改变,源自自变量的改变。 * 例:自变量 研究报告显示,成功的研发新产品,会影响公司股价,也就是说,新产品愈成功,公司股价就会愈高。 新产品的成功 公司股价 自变量 因变量 跨文化的研究指出,管理的价值观将决定公司高层与下属之间的权力距离。 管理价值观 权力距离 自变量 因变量 一位管理者相信,好的监督与员工培训,能有效提升员工生产率。 * 指伴随自变量与因变量的关系,具有附带影响的变量。 调节变量的存在,改变了自变量与因变量间原有的关系。 从统计学上看,当调节变量和自变量的乘积项(调节变量×自变量)对因变量有显著影响时,调节变量即存在。 变量的类型3——调节变量(moderating variable) A B C 受教育程度A与收入B之间的因果关系取决于性别C的不同 A×C B * 例:调节变量 研究发现指出,生产工人的操作手册的易得性将决定瑕疵品的数量。 操作手册的易得性 瑕疵品数量 自变量 因变量 尽管我们可以认为以上情况适用于所有员工,但是这个关系会受到员工是否有意愿阅读操作手册的影响。换句话说,有意愿阅读操作手册的员工,才可能生产出没有瑕疵的产品。反之,还是会生产出瑕疵品。 操作手册的易得性 瑕疵品数量 自变量 因变量 阅读意愿 调节变量 * 例:调节变量 理论认为,劳动力的多元化(劳动人员由不同人种、民族及国籍的成员组成),在组织绩效上会有较好的表现,因为不同群体可将其特有专长与技能分析贡献于工作场所中。不过是否能提高组织绩效,取决于管理者如何利用多元工作团队的特殊专长,否则,还是无法发挥协同效应。 劳动力的多元化 组织绩效 自变量 因变量 管理技能 调节变量 * 自变量与调节变量的差异 有时我们会对一个变量何时被视为自变量或调节变量而感到困扰。举例来说,可能碰到以下两种情况。 A:一项研究调查显示,组织当中训练课程的质量愈好,员工自我成长的需求愈高,也更愿意学习新的工作方法。 自我成长需求 培训课程质量 学习意愿 自变量 因变量 * 自变量与调节变量的差异 B:另一项研究调查显示,课程质量与员工学习新工作方法意愿之间的关系,将取决于员工成长需求的高低。只有那些具有高度成长需求的员工,才会渴望通过专业训练,来学习新的工作方法。 自变量 因变量 培训课程质量 学习意愿 自我成长需求 调节变量 究竟是自变量还是调节变量,取决于我们的问题描述 * 指自变量开始对因变量产生影响期间所显露出来的一种变量,因此,中介变量具有时间维度。 在任何情况下,中介变量都被看作是自变量的函数,从而帮助形成概念来解释自变量对因变量所产生的影响。 当满足下列条件时,中介效应即存在: 自变量的变化显著地解释了中介变量的变化; 中介变量的变化显著地解释因变量的变化; 当不考虑中介变量的影响时,自变量和因变量的关系将发生改变。 变量的类型4——中介变量(mediating variable) * 例:中介变量 根据自变量与因变量之间关系的改变情况,中介效应分为两种类型:完全中介和部分中介。 完全中介:当不考虑中介变量的影响时,自变量和因变量的关系将减弱得不显著。 品牌态度 购买意愿 购买行为 部分中介:当不考虑中介变量的影响时,自变量和因变量之间的关系将减弱,但仍然显著。 完全中介 品牌态度 购买意愿 购买行为 部分中介 * 例:调节变量、中介变量 理论认为,劳动力的多元

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