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user: 6. 实证分析 6.1. 数据分析 为了便于讨论完美主义与大学生就业胜任力二者之间的关系，控制其他变量的干扰，本研究将人口统计学变量如性别、专业和生源地列为控制变量。本研究共发放问卷180份，回收问卷161份，有效问卷121份，有效问卷回收率为67%。其中男性33名，女性88名；大一17名，大二29名，大三71名，大四4名；文科类41名，理科类80名。采用spss22.0进行数据的录入、分析和处理工作，采用的数据分析方法主要有：描述统计、因子分析、差异分析、相关分析、回归分析。 6.2. 描述性统计分析 对本次调查完美主义数据和就业胜任力数据进行描述分析，得到以下结果，见表1。从均值上可知，积极完美主义均值大于4分，也就是均处于“中立”及“有点符合”之间，偏向于有点符合，消极完美主义均值接近于4分处于“中立”。本次调查学生的完美主义均在中等水平以上。就业胜任力均值大于3分，也就是均处于“不确定”及“比较符合”之间，稍偏向于“比较符合”。 Table 1 Descriptive statistic N 最小值 最大值 平均数 标准偏差 统计资料 统计资料 统计资料 统计资料 统计资料 消极完美主义 121 1.20 7.00 3.9496 1.02243 积极完美主义 121 2.50 6.63 4.6715 0.72603 完美主义 121 2.06 6.61 4.2704 0.81460 就业胜任力 121 1.85 5.00 3.6426 0.50414 有效的N 121 表1. 描述性统计资料 6.3. 各变量人口学特征的差异分析 以性别为自变量，以完美主义两维度及整体完美主义和就业胜任力为因变量进行独立样本T检验。结果可知，见表2，性别在完美主义两维度及整体完美主义、就业胜任力上的差异不显著(p > 0.05)。 Table 2 Independent sample tes Levene的变异数相等测试 针对平均值是否相等的t测试 F T 显著性(双侧) 完美主义 采用相等变异数 0.238 0.937 0.350 消极完美主义 采用相等变异数 0.033 1.233 0.220 积极完美主义 采用相等变异数 0.142 0.200 0.841 就业胜任力 采用相等变异数 0.228 1.671 0.097 表2. 独立样本检验 以专业为自变量，以完美主义两维度及整体完美主义和就业胜任力为因变量进行独立样本T检验。结果可知，见表3，专业在完美主义两维度及整体完美主义、就业胜任力上的差异不显著(p > 0.05)。但通过比较均分发现，文科生在完美主义总分以及积极完美主义和消极完美主义两个纬度的得分均高于理科生。 Table 3 Independent sample tes Levene的变异数相等测试 针对平均值是否相等的t测试 F T 显著性(双侧) 完美主义 采用相等变异数 0.498 −0.308 0.759 消极完美主义 采用相等变异数 0.463 −0.381 0.704 积极完美主义 采用相等变异数 0.082 −0.107 0.915 就业胜任力 采用相等变异数 0.135 −1.609 0.110 表3. 独立样本检验 以生源地为自变量，以完美主义两维度及整体完美主义和就业胜任力为因变量进行独立样本T检验。结果可知，见表4，生源地在完美主义两维度及整体完美主义、就业胜任力上的差异不显著(p > 0.05)。 Table 4 Independent sample tes Levene的变异数相等测试 针对平均值是否相等的t测试 F T 显著性(双侧) 完美主义 采用相等变异数 0.512 0.491 0.624 消极完美主义 采用相等变异数 0.005 0.506 0.614 积极完美主义 采用相等变异数 6.324 0.350 0.727 就业胜任力 采用相等变异数 1.313 0.922 0.359 表4. 独立样本检验 6.4. 相关分析 变量之间存在联系但又不能直接做出因果关系的解释时，称变量间的这种关系为相关关系。采用Person相关分析检验完美主义各维度与就业胜任力的相关关系，见表5。 Table 5 Independent sample tes 消极完美主义 积极完美主义 就业胜任力 完美主义 消极完美主义 (Pearson)相关 1 0.646 ** −0.094 0.953 ** 显著性(双侧) 0.000 0.000** 0.000** 积极完美主义 (Pearson)相关 0.646 ** 1 0.231 * 0.847 ** 显著性(双侧) 0.000 0.000** 0.000** 就业胜任力 (Pearson)相关 −0.094 0.231 * 1 0.260 显著性(双侧) 0.001 0.001 0.001 完美主义 (Pearson)相关 0.953 ** 0.847 ** 0.260 1 显著性(双侧) 0.000 0.000 0.001 **. 相关性性在0.01上显著(双侧) *. 相關性在0.05上显著(双侧) 表5. 相关分析 1) 完美主义与就业胜任力呈显著相关(p < 0.05)。完美主义与就业胜任力显著正相关，相关系数为0.26，达到0.01显著相关水平。 2) 积极完美主义与就业胜任力呈显著相关(p < 0.05)。其中积极完美主义与就业胜任力显著正相关，相关系数为0.231，达到0.01显著相关水平。 3) 消极完美主义与就业胜任力呈显著相关(p < 0.05)。其中消极完美主义与就业胜任力显著负相关，相关系数为−0.094，达到0.01显著相关水平。 以上相关分析表明了完美主义各维度与就业胜任力存在相关关系，为进一步研究两变量间的关系提供了参考依据。 6.5. 回归分析 在上述的相关分析基础上可知完美主义及其两个维度与就业胜任力呈显著相关关系，因此为进一步检验完美主义及其两个维度与就业胜任力的关系，以完美主义为自变量，就业胜任力整体水平为因变量进行回归分析。 以积极完美主义为自变量，就业胜任力整体水平为因变量进行回归分析。结果显示，见表6，积极完美主义对就业胜任力整体水平的回归方程显著(F = 56.658， p <0.001)，因此认为积极完美主义对就业胜任力整体水平的回归方程拟合结果较好。从积极完美主义的回归标准系数对应p值可知，积极完美主义能显著预测就业胜任力整体水平(p < 0.001)，同时，积极完美主义对就业胜任力整体水平有显著正向预测作用(β = 0.231， p < 0.001)。 Table 6 Coefficien 模型 非标准化系数 标准化系数 T 显著性p 共线性统计资料 B 标准错误 Beta 允差 VIF 1 (常数) 02.894 0.293 9.886 0.000 积极完美主义 0.160 0.062 0.231 2.585 0.000 ** 0.19 56.658 a. 应变数：就业胜任力 表6. 系数 以消极完美主义为自变量，就业胜任力整体水平为因变量进行回归分析。结果显示，见表7，消极完美主义对就业胜任力整体水平的回归方程显著(F = 16.72， p < 0.001)，因此认为消极完美主义对就业胜任力整体水平的回归方程拟合结果较好。从消极完美主义的回归标准系数对应p值可知，消极完美主义能显著预测学就业胜任力整体水平(p < 0.001)，同时，消极完美主义对就业胜任力整体水平有显著负向预测作用(β = −0.094， p < 0.001)。 Table 7 Coefficien 模型 非标准化系数 标准化系数 T 显著性P 共线性统计资料 B 标准错误 Beta 允差 VIF 1 (常数) 3.825 0.184 20.841 0.000 消极完美主义 −0.046 0.045 −0.094 −1.028 0.000 ** 0.060 16.72 a. 应变数：就业胜任力 表7. 系数