凹凸威小姐
管理学毕业论文参考文献示范
论文参考文献，相信是一个困扰了很多毕业生的问题，下面特意为大家收集了一篇《管理学毕业论文参考文献示范》，供大家参考。
[1] 阿尔钦，德姆塞茨.生产、信息成本和经济组织:企业的经济性质[M].上海财
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[22] 宁相东.公司治理理论[M].中国发展出版社，2005
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winnie1103
Hello， 这里是 行上行下 ，我是 喵君姐姐 ~ 在上一期中，我们为大家带来了 利用SPSS软件进行高级统计分析的实操教程第一期 ，内容包括： 描述性统计表格模板、卡方&T检验、相关&回归分析 等。 在本期中，我们继续为大家介绍如何利用SPSS进行：中介、多重中介、链式中介、调节分析、有中介的调节分析等。PS： 后台回复关键词 “高级统计” 即可获得所述的PDF原文啦！一、中介【报告B，SE，t（df），p），置信区间，画中介效应图】 1.回归方程法 算三个回归方程 1) 自—因 2) 自—中 3) 自、中—因 数据分析 2. Process插件法：Model4 部分标准化 效应量/Y的标准差 完全标准化 所有变量的标准化 3. 报告【B、SE、t(df)、P、置信区间+图（标准化系数）】 本研究采用软件SPSS 中文版进行采集录入和统计分析实验数据。中介效应检验：参照Preacher 和Hayes (2004)提出的Bootstrap 方法进行中介效应检验(模型4)，样本量选择5000，在95%置信区间下。 为了探讨MIL和FCI的关系中是否存在PA的中介作用，本研究以MIL得分为自变量，FCI得分为因变量，PA得分为中介变量进行中介效应检验。结果表明，PA在MIL和FCI之间起着中介作用。 MIL对PA有显著的预测作用（B=，SE=，t（98）=，p < ），置信区间（LLCT = ，ULCT =）不包含0； 中介检验的结果不包含0（ LLCT = , ULCT = ） ，表明 P A 的中介效应显著（中介效应大小为，S E =） ，中介效应如图所示。参考文献：Preacher, K. J. , & Hayes, A. F. . (2004). Spss and sas procedures for estimating indirect effects in simple mediation models. Behavior Research Methods, Instruments & Computers, 36 (4), . 二、多重中介 1. Process插件法：model4 三、链式中介 1. Process插件法：model6 中心化：原始数据-均值 拆分文件：spilt四、调节【报告B、SE、t、β、p、95%CI、Δ+画回归表、交互作用图】 1. 线性回归法 S pss操作 1）算z分数 2）算交互项 3）算回归方程 S pss结果解读 画交互作用图：对调节变量做高低分组 高分组：平均值+标准差= 低分组：平均值—标准差= 拆分文件，做回归 再做一次回归，画图 2. Process插件法：model1 S pss操作 S pss结果解读 报告 利用Process model 1 (Hayes，2018)探讨生命意义感P、社会支持以及二者的交互作用与工作倦怠的关系。 结果表明， 生命意义感P (B = ， t = ， p = )、 社会支持 (B = ， t = ， p = )以及二者交互作用(B = ， t = ， p = ) 对工作倦怠的作用 均不显著 （如表3所示），简单斜率分析图如图2所示。图 2简单斜率效应分析图五、有调节的中介【报告B、SE、β、p、95%CI+画回归表+交互作用图】 1.线性回归法 算两组交互项 自*调 中*调 1) 自、调、自*调—因 2) 自、调、自*调—中 3) 自、调、自*调、中、中*调—因 报告 接下来验证有调节的中介作用，以压力为自变量，生命意义感P为调节变量，自我效能感为中介变量，深层劳动为因变量为例。 根据温忠麟和叶宝娟(2014)的观点，检验有调节的中介模型需要对三个回归方程的参数进行检验：(1)方程1 估计调节变量(生命意义感P)对自变量(压力)与因变量(深层劳动)之间关系的调节效应; (2)方程2 估计调节变量(生命意义感P)对自变量(压力)与中介变量(自我效能感)之间关系的调节效应; (3)方程3 估计调节变量(生命意义感P)对中介变量(自我效能感)与因变量(深层劳动)之间关系的调节效应以及自变量(压力)对因变量(深层劳动)残余效应的调节效应。 根据Muller, Judd 和Yzerbyt (2005)的观点, 如果模型满足以下两个条件则说明有调节的中介效应存在：(1)方程1 中, 压力的总效应显著, 且该效应的大小不取决于生命意义感P; (2)方程2 和方程3 中, 压力对自我效能感的效应显著, 生命意义感P与自我效能感对深层劳动的交互效应显著, 和/或压力与生命意义感P对自我效能感的交互效应显著, 自我效能感对深层劳动的效应显著，本研究中有调节的中介模型检验结果见表2、图3。 由表2、图1可见，方程1 中压力负向预测深层劳动（β=，p<），压力与生命意义感P的交互项对深层劳动的预测作用显著（β=，p<）。 方程2 和方程3 中，压力与生命意义感P的交互项对自我效能感的预测效应显著（β=，p<）；压力与生命意义感P的交互项对深层劳动的预测作用显著（β=，p<）；同时自我效能感对深层劳动的预测效应显著（β=，p<）。 这表明， 压力、生命意义感P、自我效能感和深层劳动四者之间构成了有调节的中介效应模型 ， 自我效能感在压力与深层劳动之间具有中介作用 ， 生命意义感P 在 压力与深层劳动、压力与自我效能感间起调节作用 。表2 压力对深层劳动有调节的中介效应检验（以生命意义感P为调节变量、自我效能感为中介变量） 图 3压力对深层劳动有调节的中介效应图（中介变量为自我效能感，调节变量为生命意义感P）参考文献： 温忠麟, & 叶宝娟. (2014). 中介效应分析:方法和模型发展. 心理科学进展, 022 (005), 731-745.由于生命意义感P在压力与深层劳动、压力与自我效能感间起调节作用，因此需要进一步检验简单效应以明确生命意义感P调节作用。 首先将生命意义感P按照正负一个标准差分成高、低组, 采用简单斜率检验考察在生命意义感P不同水平上压力对深层劳动、压力对自我效能感的影响，相应的简单效应分析见图5、图6。 图5结果表明，对于 生命意义感P 较 高 的个体 来说，压力能负向预测深层劳动（ B= ， SE = ， p < ） ；而对于生命意义感P较低的个体来说，压力不能显著预测深层劳动（B =, SE = = ），即 比起低压力情景，高生命意义感P的个体在高压情景下，会有更少的深层劳动。 图 5生命意义感P对压力与深层劳动之间的关系调节作用 图6结果表明，对于生命意义感P较低的个体来说，压力不能预测自我效能感（B = ，SE =，p =）；而对于 生命意义感P较高的个体来说 ， 压力能负向预测深层劳动（ B = ， SE = ， p <） ；即比起低压力情景时， 高生命意义感P的个体在高压情景下自我效能感更低。 图 6生命意义感P对压力与自我效能感之间的关系调节作用2. Process插件法 调节前半路径：model7 1)Spss操作 2) Spss结果解读 调节后半路径：model14 1) Spss操作 2)Spss结果解读 探索前后：model57 报告 使用Hayes (2019)的SPSS 宏程序PROCESS（Model7），分析自我效能感在压力与深层劳动之间的中介作用（前半段）是否受生命意义感P的调节。 结果表明（如表4所示）： 自我效能感显著正向预测深层劳动（B= ，S E = 4 ，p< ） ； 压力与生命意义感P的交互项能显著负向预测自我效能感（B=，S E =，p< ） 。 表4：生命意义感P调节自我效能感在压力与深层劳动之间中介作用的回归分析 在生命意义感P得分为平均数减一个标准差、平均数以及平均数加一个标准差三个水平时，自我效能感在压力与深层劳动之间的中介效应值及其95%Bootstrap 置信区间如表5所示。 综合以上结果，本研究提出的有调节的中介模型得到了支持。 自我效能感 在 压力与深层劳动之间起中介作用， 而且该中介作用 前 半段 受到生命意义感P的调节。 表5：不同生命意义感P水平时压力与自我效能感之间的关系 生命意义感P水平中介效应值Boot标准误Bootstrap下限Bootstrap上限 *** *** M+ *** 注： *** p<进一步采用简单斜率检验来分析生命意义感P在压力与自我效能感关系中的调节作用。按生命意义感P的平均分加减一个标准差将被试分为高生命意义感P水平组(高于平均数加一个标准差的被试)、低生命意义感P水平组(低于平均数减一个标准差的被试)与中生命意义感P水平组（介于两组之间的被试）三组，采用分组回归的方式考察压力与自我效能感的关系，结果如图所示： 随着 生命意义感P水平的升高 , 压力 对 自我效能感 的负向预测作用逐渐 变强 (由B= , p < 减弱为B= < )。
清影5127
Hello， 这里是行上行下，我是喵君姐姐~ 在第一期中，我们主要介绍了 如何对数据进行 描述、卡方&T检验、独立样本t检验、相关样本t检验、回归分析 ； 第二期中，我们介绍了 如何进行中介、调节分析，以及方差分析 。 在这一期中，我们主要介绍 EFA、CFA分析以及结构方程模型 。 一、EFA 1. Spss操作 EFA是降维，也就是将多个变量变成几个维度/因子，常用于量表编制中——将某几道题目聚成一个维度。一方面，需要极强的理论支撑；另一方面，研究者的个人理解、方法选择都会影响结果。勾选KMO和球形检验 KMO: Keiser-Meyer-OlkinMeasure of sample adaquacy ： 体现观测变量间的偏相关性，比较简单相关系数和偏相关系数的大小，0-1之间，需要超过，越大越好。 Bartlett’s test of sphericity(球形 检验 ) ，一般相关矩阵中的相关系数必须显著高于0。提取因子的方式有很多，请参考前人文献进行选择。因子分析中是否需要旋转，根据假设/理论模型中的因子间是否有相关关系进行选择。2. 图表解读 确认KMO和巴特利特检验后，看总方差解释。 总方差解释主要关注— 特征根/特征值：所有变量的因素载荷平方和，针对给定因素的特定值。 对于未旋转的情况，各因子的载荷量及总载荷量均有体现，如下图中，前六个因子共解释了。 当旋转后，仅有各因子的载荷量，并无总体载荷量。接下来是碎石图，主要看拐点，即从某个点开始，斜率出现显著变化。一般要根据前人研究、假设、总方差解释等共同推断。接下来是成分矩阵，体现了每个题目与每个因子的相关关系。若选择了最大方差法旋转，则需要关注【旋转后的成分矩阵】若选择了直接斜交法旋转，则需要关注【模式矩阵】对于斜交旋转来说，还可以计算旋转的θ角3. EFA小结 本部分的个人倾向较重，相同的数据不同人会得出不同的结果，因此一定要慎重。 在删减题目时，要考虑题目本身的意义，题目在数据上的体现（是否有双重载荷、是否毫无区分度、题总相关是否过低）等等进行删减。 此外，在结果报告时，一定要说明选择的提取方法及旋转方法，方便他人理解。 二、CFA 1. Lisrel操作 使用Lisrel进行数据分析前，需要对数据文件格式进行改变，通过lisrel打开数据文件，另存为psf格式DA NI= 9 NO= 428 【DA NI= 变量数 NO= 被试数 】 RAW= 【RAW= 数据文件的名字 】 MO NX= 9 NK= 2 【MO NX= 题目数 NK= 维度数 】 FR LX 2 1 LX 4 1 LX 7 1 LX 8 1 LX 9 1 LX 1 2 LX 3 2 LX 5 2 LX 6 2 【哪个题目对应哪个维度，如LX 2 1 的意思是，第2题，对应第一个维度】 LK【命名维度】 LK1 LK2 PD【输出】 OU SS MI 或者DA NI= 20 NO= 1321 【DA NI=变量数 NO=被试数】 RAW= 【RAW=数据文件是哪个？需要另存】 MO NX= 20 NK= 5 【MO NX=题目数 NK=维度数】 PA LX 【哪个题目对应哪个维度，如1（0，0，0，0，1）代表了第一题在第五个维度上】 1(0,0,0,0,1) 1(0,1,0,0,0) 2(0,0,0,0,1) 2(1,0,0,0,0) 1(0,0,0,1,0) 1(0,1,0,0,0) 1(1,0,0,0,0) 1(0,0,0,1,0) 2(1,0,0,0,0) 1(0,0,0,0,1) 1(0,0,0,1,0) 1(1,0,0,0,0) 3(0,0,1,0,0) 2(0,1,0,0,0) LK 【命名维度】 LX1 LX2 LX3 LX4 LX5 PD【输出】 OU SS MI 2. Lisrel输出 运行后的输出文件直接全选粘贴进word文档，对如下参数进行查找及报告：/df、GFI、RMSEA、CFI、AGFI； 要求： /df < 5 Goodness of Fit Index （GFI）> Root Mean Square Error of Approximation 平均残差（RMSEA）< Comparative Fit Index (CFI) > Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI) > 或：同时满足：CFI > ；RMSEA < ；/df<3 参考文献：Hu, Li‐tze, & Bentler, P. M. . (1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling, 6(1), 1-55. 三、结构方程模型 有一个自变量和一个因变量的 DA NI= 6 NO= 200 ROW= DATA SE 【SE代表选取里面用哪几个变量】 1 4 5 6/ 【斜杠要加，先写Y的指标，再写X的指标】 MO NX= 3 NK= 1 NY= 1 NE= 1 T E=Ze ro ( default= DI ，F R) 【MO=model，模型NX=X变量的因子数，NK=几个x变量，NY=Y变量的因子数,NE=几个y变量，TE=ZERO：单因子的Y变量的测量误差（x为TE）】 FR LX 1 1 LX 2 1 LX 3 1 LY 1 1 【说明潜变量与显变量的关系，LX11的意思是，第一个显自变量对应对第一个潜自变量】 LK 【命名左边X】 XXXX 【X的左边名字】 LE 【命名右边Y】 YYYY 【Y的右边名字】 PD 【输出】 OU AL 一个X，多个Y（中介） DA NI=9NO=200 【数据情况介绍】 LA 【对所有变量命名】 Y1 Y2 Y3 Z1 Z2 Z3 X1 X2 X3 ROW= 【数据文件提取】 SE SE 1 2 3 4 5 6 7 8 9/ 【选取变量】 MO NY= 6 NE= 2 NX= 3 NK= 1 BE=FU 【模型：前六个变量（1-6）对应Y，共产生两个Y；接下来三个（7-9）对应X，产生一个X；BE=FU（BE=SD）：两个Y之间有相关】 FR LX 1 1 LX 2 1 LX 3 1 LY 1 1 LY 2 1 LY 3 1 LY 4 2 LY 5 2 LY 6 2 GA 1 1 【第一个X指向第一个Y】 GA 2 1 【第一个X指向第二个Y】 BE 2 1 【算谁与谁之间的相关】 【模型情况：LX 11—LY 6 2 表示了显变量与潜变量的关系，1-3个显x变量表达了第一个潜x变量；1-3个显y变量表达了第一个潜y变量；4-6显y变量表达了第二个潜y变量 GA 代表了潜变量间的关系； GA 2 1 代表第一个潜x变量指向第二个潜y变量 BE 表达的是潜y变量间的关系，BE 2 1 代表第一个潜y变量指向第二个潜y变量】 FI LX 1 1 LY 1 1 LY 4 2 【规定固定参数，LX 1 1将第一个显x变量对第一个潜x变量的负荷固定；LY 1 1将第一个显y变量对第一个潜y变量的负荷固定；LY 4 2将第四个显y变量对第二个潜y变量的负荷固定】 VA 1 LX 1 1 LY 1 1 LY 4 2 【固定负荷为1，LX 1 1将第一个显x变量对第一个潜x变量的负荷固定；LY 1 1将第一个显y变量对第一个潜y变量的负荷固定；LY 4 2将第四个显y变量对第二个潜y变量的负荷固定】 LK【为潜x变量命名】 XXXX LE【为潜y变量命名】 YYY1 YYY2 PD 【输出模型图】 OU AL 【OU 结果输出】 本期的内容就到此结束啦！ 在本期中，我们为大家介绍了EFA、CFA分析以及结构方程模型。 分享完毕，希望有所帮助。 排版：华华 校对：喵君姐姐
Air Pollution Emissions From 1940-1980Statistic BibliographyRetrieved at May 27,
孑子孓COMIC 3人参与回答 2023-12-05 用维普或万方，找到这篇文，点导出，就会有参考文献格式
童心惠敏 5人参与回答 2023-12-11 管理学毕业论文参考文献示范 论文参考文献，相信是一个困扰了很多毕业生的问题，下面特意为大家收集了一篇《管理学毕业论文参考文献示范》，供大家参考。 [1] 阿尔钦
jerrystone 3人参与回答 2023-12-06 统计学专业是一门处理大量数据的学科，在社会中的重要性越来越不可忽视。下文是我为大家搜集整理的统计学论文的内容，欢迎大家阅读参考!统计学论文篇1 谈农
阿拉朱旺 3人参与回答 2023-12-12 SPSS软件主要用于对数据做统计学方面的一些分析和检验，是用于对数据进行一些基本处理、分析，以及做一些统计检验的软件，使用SPSS分析数据通常有以下几步：导入数
牙签victor 3人参与回答 2023-12-09