《表4 模型回归结果 (N=115)》
提取 ⇩《基于知识观视角的群体离职特征对离职去向影响研究》
为了验证假设,本研究首先对控制变量进行了回归检验(见表4)。表4中,由模型1可知,互联网通信行业与其他行业员工相比更容易群体离职同向流动;由模型2可知,加入自变量离职群体特征后,回归结果显示群体离职数量(β=0.39,p=0.08),以及群体离职质量(β=0.26,p=0.06)与同向流动显著正相关。通过比较模型2与模型1,模型2的卡方值为19.56(自由度=11),模型1的卡方值为12.16(自由度=9),两个模型的卡方值的差为7.40,自由度之差为2。通过查阅卡方分布临界值表可知,卡方值为7.40,自由度为2时,p值小于0.05,整体模型统计学显著。由此,假设1得到支持。
图表编号 | B1666318834666 |
---|---|
出版时间 | 2019.02.01 |
作者 | 王春艳、顾亦凡、袁庆宏 |
研究主题 | 基于知识观视角的群体离职特征对离职去向影响研究 |
出版单位 | 南开大学商学院 |
更多格式 | JPG/无水印(增值服务) |
定制格式 | Excel格式(增值服务) |
传媒
查看“表4 模型回归结果 (N=115)”的人还看了
-
- 表1 三种知识人的群体特征
- 当代中国知识分子研究的社会学转向:概念、成果与分析框架
-
- 表4 回归模型方差分析:知识图谱视角下设计思维研究管窥
- 知识图谱视角下设计思维研究管窥
-
- 表2 不同特征人群COVID-19相关知识认知情况比较[n(%)]
- 重庆市涪陵区居民对新型冠状病毒肺炎的认知情况及其影响因素分析
-
- 表2 不同特征人群COVID-19相关知识认知情况比较[n(%)]
- 重庆市涪陵区居民对新型冠状病毒肺炎的认知情况及其影响因素分析
-
- 表1 SVM模型特征向量
- 基于SVM和LT-IEPF的自动泊车可达空间算法
-
- 表4 2018年岷县不同特征人群EHF相关知识知晓率(%)
- 2019年岷县流行性出血热防控知识知晓情况调查