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假设：在变革领导力和职业倦怠关系中，个体变数起调节作用。
  H1.在变革领导力和职业倦怠关系中，男性比女性的职业倦怠程度更高。
       H2.在变革领导力和职业倦怠关系中，已婚者比未婚者的职业倦怠程度更高。


H3.在变革领导力和职业倦怠关系中，高学历者比低学历者的职业倦怠程度更高


H4.在变革领导力和职业倦怠关系中，与现任领导共事时间长者比现任领导共事时间短者更高。


也就是说，现在需要研究的是个体变数的调节效果
验证假设 需要用hierarchical regression(多重回归分析)
回归分析1>职业倦怠=变革型领导力+性别----（这里会得出R-square 1）

回归分析2>职业倦怠=变革型领导力+性别+变革型领导力 x 性别----（这里会得出R-square 2）
上面的两个回归分析能够得出R-square change = (R-square 1) - (R-square 2)

看R-square change的 F-change 值是否有意义，当 F-change 值有意义的时候
做 post hoc test(scheffe test)。然后用图表的形式标出X, Y坐标显示的调节效果。
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