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因变量: 薪酬水平的满意度
P=.000<0.05,R2=0.389
根据上表显示，用员工公平感知四个文度的因子作为自变量建立多元回归模型预测薪酬水平的满意度，总的来说这个回归模型是显著的。4个自变量解释了薪酬水平满意度的总变异性的38.9%。
从表中可以看出，因子程序公平、因子领导公平、因子信息公平的P值分别为0.421、0.666、0.719，即这3个文度不能显著预测薪酬水平满意度；分配公平的P值为0.000<0.05，则表明次文度可以显著预测因变量，它是显著的；即员工薪酬水平满意度仅由分配公平预测，这一点是可以理解的，员工薪酬水平的满意度，仅与薪酬分配结果相关。
回归方程式：Y薪酬水平的满意度=3.316 -0 .045（程序公平）+0. 307（分配公平）+0. 027（领导公平）+0.028(信息公平)
系数a
模型 非标准化系数 标准系数 t Sig.
B 标准 误差 试用版
1 (常量) 3.048 1.273 2.394 .019
程序公平 .137 .054 .246 2.544 .013
分配公平 .169 .053 .312 3.162 .002
领导公平 -.192 .061 -.313 -3.139 .002
信息公平 .350 .074 .486 4.731 .000
因变量: 薪酬晋升的满意度
P=0.000<0.05,R2=0.513
根据上表显示，用员工公平感知四个文度的因子作为自变量建立一个多元回归模型预测薪酬晋升的满意度，总的来说这个回归模型是显著的。4个自变量解释了薪酬晋升满意度的总变异性的51.3%。
从表中可以看出，公平感知四个文度的因子P值分别为0.013、0.002、0.002、0.000，全部都小于0.05，即公平感知四个文度的因子均能显著预测薪酬晋升满意度，他们是显著的；即薪酬晋升的满意度，与公平感知的四个文度都有相关性，但其中预测系数最高的文度因子是信息公平，由此可见，在薪酬晋升方面，员工更加重视晋升的缘由。
回归方程式：Y薪酬晋升的满意度=3.048 +0 . 137（程序公平）+0. 169（分配公平）-0. 192（领导公平）+0.35(信息公平)
系数a
模型 非标准化系数 标准系数 t Sig.
B 标准 误差 试用版
1 (常量) 6.394 2.143 2.984 .004
程序公平 .191 .091 .207 2.107 .038
分配公平 .321 .090 .359 3.571 .001
领导公平 -.068 .103 -.067 -.661 .510
信息公平 .370 .125 .311 2.969 .004
因变量: 薪酬体系的满意度
P=0.000<0.05,R2=0.494
根据上表显示，用员工公平感知四个文度的因子作为自变量建立一个多元回归模型预测因变量薪酬体系的满意度，总的来说这个回归模型是显著的。4个自变量解释了薪酬体系满意度的总变异性的49.4%。