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user: 3. 研究结果 3.1. 各变量之间的相关分析结果 Bamn和Kenny (1896)认为要引入中介变量，模型中自变量和因变量之间，中介变量和因变量之间以及自变量和中介变量之间必须显著相关 [ 10 ] ，基于JDR理论扩展模型结合工作需求-资源综合模型(图1中虚线部分是拟研究部分)，可知学习倦怠可能在核心自我评价(个人资源)与学习投入间存在中介效应，因此我们对核心自我评价、学习倦怠、学习投入及其各个维度进行两两相关分析，结果见表2。 图1. 工作需求–资源综合模型 由表2可知：核心自我评价与学习投入总分及各维度之间存在显著相关，相关的方向呈正值，表明核心自我评价较好的高职生同样在学习投入上的程度非常高；核心自我评价与学习倦怠总分及各维度之间存在显著相关，相关的方向呈负值，表明核心自我评价较好的高职生同样在学习倦怠上的程度较低；学习倦怠总分及各维度与学习投入总分及各维度之间存在显著相关，相关的方向呈负值，表明学习倦怠程度越高的高职生在学习投入上程度较低。 Table 2 Correlation analysis between variable 维度 1 2 3 4 5 6 7 8 1核心自我评价 2情绪低落 −0.458 ** 3行为不当 −0.297 ** 0.634 ** 4成就感低 −0.402 ** 0.299 ** 0.129 ** 5学习倦怠 −0.508 ** 0.867 ** 0.793 ** 0.603 ** 6活力 0.270 ** −0.332 ** −0.229 ** −0.488 ** −0.455 ** 7奉献 0.341 ** −0.332 ** −0.193 ** −0.462 ** −0.428 ** 0.640 ** 8专注 0.250 ** −0.272 ** −0.214 ** −0.435 ** −0.398 ** 0.685 ** 0.699 ** 9学习投入 0.326 ** −0.354 ** −0.239 ** −0.522 ** −0.483 ** 0.876 ** 0.886 ** 0.894 ** 表2. 各变量之间的相关分析 注： ** P < 0.01。 3.2. 各变量之间的回归分析 中介效应的前提条件是中介变量M与变量X和变量Y均有显著的相关。前面的相关分析显示，学习倦怠既与学习投入相关显著，又与核心自我评价相关显著，基于工作需求资源综合模型(图1)，我们可以假定学习倦怠在核心自我评价与学习投入之间起中介作用。 3.2.1. 核心自我评价对学习投入的回归 分别以学习投入总分及各维度为因变量，以核心自我评价为预测变量进行回归分析，结果见表3。 Table 3 Correlation analysis between core self-evaluation and learning engagemen 因变量 预测变量 R 2 标准化后R 2 Beta t值 学习投入 核心自我评价 0.106 0.105 0.326 9.129 *** 活力 0.073 0.071 0.270 7.427 *** 奉献 0.116 0.115 0.341 9.620 *** 专注 0.062 0.061 0.250 6.841 *** 表3. 核心自我评价对学习投入的回归 注： *** P < 0.001， ** P < 0.01。 由表3可知：核心自我评价能够显著预测学习投入10.6%的变异量，其标准化回归方程为：学习投入 = 0.326 * 核心自我评价。 核心自我评价能够显著预测学习投入各维度，对于奉献维度预测力最佳，解释量为11.6%，其次为活力，解释量为7.3%，对于专注维度的预测力最差，解释量为6.2%。标准化回归方程分别为：活力 = 0.270 * 核心自我评价；奉献 = 0.341 * 核心自我评价；专注 = 0.250 * 核心自我评价。 3.2.2. 核心自我评价对学习倦怠的回归 分别以学习倦怠总分及各维度为因变量，以核心自我评价为预测变量进行回归分析，结果见表4。 Table 4 Correlation analysis between core self-evaluation and learning burnou 因变量 预测变量 R 2 标准化后R 2 Beta t值 学习倦怠 核心自我评价 0.258 0.257 −0.508 −15.620 *** 情绪低落 0.210 0.208 −0.458 −13.650 *** 行为不当 0.088 0.087 −0.297 −8.242 *** 成就感低 0.162 0.160 −0.402 −11.637 *** 表4. 核心自我评价对学习倦怠的回归 注： *** P < 0.001， ** P < 0.01。 由表4可知：核心自我评价能够显著预测学习倦怠25.8%的变异量，其标准化回归方程为：学习倦怠 = −0.508 * 核心自我评价。 核心自我评价能够显著预测学习倦怠各维度，对于情绪低落预测力最佳，解释量为21.0%，其次为成就感低，解释量为16.2%，对于行为不当的预测力最差，解释量为8.8%。标准化回归方程分别为：情绪低落 = −0.458 * 核心自我评价；行为不当 = −0.297 * 核心自我评价；成就感 = −0.402 * 核心自我评价。 3.2.3. 高、低核心自我评价组的学习倦怠、学习投入差异比较 将高职生在核心自我评价上的总分从高到低排序，分别从两端各取总人数的27%作为高、低核心自我评价组，高核心自我评价组和低核心自我评价组在学习倦怠、学习投入上的得分见表5，T检验结果表明高低核心自我评价组在学习倦怠、学习投入上差异具备统计学意义，核心自我评价越高者其学习倦怠越低，学习投入得分越高。 Table 5 Comparison of learning burnout and learning engagement between high and low core self-evaluation group 维度 低分组(n = 190) 高分组(n = 190) t sig 情绪低落 3.22 ± 0.65 2.43 ± 0.74 11.006 ** 0.000 行为不当 3.33 ± 0.71 2.92 ± 0.81 5.325 ** 0.000 成就感低 3.02 ± 0.65 2.41 ± 0.63 9.247 ** 0.000 学习倦怠 3.19 ± 0.46 2.59 ± 0.58 11.261 ** 0.000 活力 2.79 ± 0.74 3.22 ± 0.82 −5.377 ** 0.000 奉献 3.07 ± 0.80 3.67 ± 0.78 −7.455 ** 0.000 专注 2.99 ± 0.72 3.34 ± 0.83 −4.314 ** 0.000 学习投入 2.95 ± 0.64 3.41 ± 0.71 −6.591 ** 0.000 表5. 核心自我评价对学习倦怠的回归 注： *** P < 0.001， ** P < 0.01。 3.2.4. 学习倦怠对学习投入的回归 由表6可知：回归分析表明回归方程在总体上具有显著的预测效度，学习倦怠能够显著预测学习投入23.3%的变异量，其标准化回归方程为：学习投入 = −0.483 * 学习倦怠。 Table 6 Correlation analysis between learning burnout and learning engagemen 因变量 预测变量 R 2 标准化后R 2 Beta t值 学习投入 学习倦怠 0.233 0.232 −0.483 −14.617 *** 表6. 学习倦怠对学习投入的回归 注： *** P < 0.001， ** P < 0.01。 3.3. 时间管理倾向在核心自我评价与主观幸福感关系间的中介效应检验 检验中介效应的方法很多，本研究采用温忠麟等(2004) [ 11 ] 提出的中介效应检验程序，这个检验程序既可以检验部分中介效应又可以检验完全中介效应，具体步骤为： 1) 检验回归系数c，如果显著，继续下面的第2步，否则停止分析。 2) 做Baron和Kenny部分中介检验，即依次检验系数a，b，如果都显著，意味着X对Y的影响至少有一部分是通过了中介变量M实现的，第一类错误率小于或等于0.05，继续第3步。如果至少有一个不显著，由于该检验的功效较低(即第二类错误率较大)，所以还不能下结论，做Sobe检验，如果显著，意味着M的中介效应显著，否则中介效应不显著。 3) 做Judd和Kenny完全中介检验中的第三个检验(因为前两个在上一步已经完成)，即检验系数c，如果不显著，说明是完全中介过程，即X对Y的影响都是通过中介变量M实现的；如果显著，说明只是部分中介过程，即X对Y的影响只有一部分是通过中介变量M实现的。为了更好的说明该的统计方法，可用下列方程和图来表述变量之间的关系(图2)。 图2. 中介变量示意图 根据检验程序，进行如下三步： 第一步 核心自我评价对学习投入的回归。 Table 7 Correlation analysis between core self-evaluation and learning engagemen 因变量 预测变量 R 2 标准化后R 2 Beta t值 学习投入 核心自我评价 0.106 0.105 0.326 9.129 *** 表7. 核心自我评价对学习投入的回归 注： *** P < 0.001，同下。 由表7可知：回归分析表明回归方程在总体上具有显著的预测效度，核心自我评价能够显著预测学习投入10.6%的变异量，其标准化回归方程为：学习投入 = 0.326 * 核心自我评价。 第二步 核心自我评价对学习倦怠的回归。 以学习倦怠总分为因变量，以核心自我评价为预测变量进行回归分析，结果见表8。 Table 8 Correlation analysis between core self-evaluation and learning burnou 因变量 预测变量 R 2 标准化后R 2 Beta t值 学习倦怠 核心自我评价 0.258 0.257 −0.508 −15.620 *** 表8. 核心自我评价对学习倦怠的回归 由表8可知：回归分析表明回归方程在总体上具有显著的预测效度，核心自我评价能够显著预测学习倦怠25.8%的变异量，其标准化回归方程为：学习倦怠 = −0.508 * 核心自我评价。 第三步 核心自我评价和学习倦怠对学习投入的回归分析。 以学习投入为因变量，以核心自我评价、学习倦怠总分为预测变量进行强制回归分析，结果见表9。 Table 9 Correlation analysis among core self-evaluation， learning burnout and learning engagemen 因变量 预测变量 R 2 标准化后R 2 Beta t值 学习投入 核心自我评价 0.242 0.240 0.108 2.842 ** 学习倦怠 −0.428 −11.215 *** 表9. 核心自我评价和学习倦怠对学习投入的回归 由表9可知：回归分析表明回归方程在总体上具有显著的预测效度，核心自我评价和学习倦怠能够显著预测学习投入24.2%的变异量。其标准化回归方程为：学习投入 = 0.108 * 核心自我评价 − 0.428 * 学习倦怠。 以学习投入总分(y)为因变量，以核心自我评价(x)为预测变量，学习倦怠总分(m)为中介变量，采用温忠麟等(2004) [ 11 ] 的中介效应检验程序，根据温忠麟等人建议的关于中介效应的程序，在SPSS 11.5软件上用强迫进入法(Enter)对核心自我评价影响学习投入、核心自我评价影响学习倦怠、核心自我评价与学习倦怠影响学习投入做回归分析，步骤(如上)、回归方程和显著性见表10。 Table 1 0 Mediation effect test ste 标准化回归方程 回归系数检验 第一步 Y = 0.326x SE = 0.041 t = 9.129 *** 第二步 M = −0.508x SE = 0.028 t = −15.620 *** 第三步 Y = −0.428m SE = 0.050 t = −11.215 *** 0.108x SE = 0.043 t = 2.842 ** 表10. 核心自我评价对学习倦怠的回归中介效应检验步骤 由表10可知：依次检验(指前3个t检验)所得c、a、b都是显著的，第4个t检验c’也是显著的，说明学习倦怠是部分中介效应。