中介效应检验

中介效应检验_安全绩效与工作压力研究

    

    在本书的研究假设中，将职业倦怠作为工作压力与安全绩效的中介变量。因此，在进行理论模型验证前，需对中介变量的中介效应进行检验。中介效应的分析采用相关性分析的方法。首先，验证自变量与因变量之间的相关关系，即工作压力与安全绩效间的相关关系；其次，检验自变量与中介变量的相关关系，即工作压力与职业倦怠间的相关关系；再次，检验中介变量与因变量间的相关关系，即职业倦怠与安全绩效间的相关关系；最后，检验中介变量发挥中介效应时，自变量与因变量的相关关系是否减低。

    （1）自变量与因变量。

    自变量与因变量，即工作压力与安全绩效的相关性分析采用Pearson相关系数法，剔除其他因素的影响，其结果表6－1所示。

表6－1　工作压力（自变量）与安全绩效（因变量）相关分析

    

注：＊＊＊表示p＜0.001，＊＊表示p＜0.05＊p＜0.1。

    根据工作压力（自变量）与安全绩效（因变量）相关分析结果，工作压力与安全绩效间的相关关系显著，显著性均在0.05以上。

    （2）自变量与中介变量。

    自变量与中介变量，即工作压力与职业倦怠的相关性分析采用Pearson相关系数法，剔除其他因素的影响，其结果如表6－2所示。

表6－2　工作压力（自变量）与职业倦怠（中介变量）相关分析

    

注：＊＊＊表示p＜0.001，＊＊表示p＜0.05，＊p＜0.1。

    根据工作压力（自变量）与职业倦怠（中介变量）相关分析结果，工作压力与职业倦怠间的相关关系显著，显著性均在0.05以上。

    （3）中介变量与因变量。

    中介变量与因变量，即职业倦怠与安全绩效的相关性分析采用Pearson相关系数法，剔除其他因素的影响，其结果如表6－3所示。

表6－3　职业倦怠（中介变量）与安全绩效（因变量）相关分析

    

注：＊＊＊表示p＜0.001，＊＊表示p＜0.05，＊p＜0.1。

    根据职业倦怠（中介变量）与安全绩效相关分析结果，职业倦怠与安全绩效间的相关关系显著，显著性均在0.05以上。

    （4）中介效应。

    职业倦怠（中介变量）发挥中介作用时，工作压力（自变量）与安全绩效（因变量）的相关关系应减低。将职业倦怠作为控制变量，通过偏相关系数检验，其结果如表6－4所示。

表6－4　工作压力（自变量）与安全绩效（因变量）偏相关分析

    

注：＊＊＊表示p＜0.001，＊＊表示p＜0.05，＊p＜0.1。

    由此可见，职业倦怠（中介变量）发挥中介作用时，工作压力（自变量）与安全绩效（因变量）间的偏相关系数较原Pearson相关系数降低，工作压力（自变量）与安全绩效（因变量）间的相关关系不再显著。

    基于以上检验，可以认定职业倦怠在工作压力及安全绩效间起中介作用，在下一步检验的理论模型中，职业倦怠可以作为中介变量出现。