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从表中可以看出，用员工公平感知四个文度的因子的P值分别为0.038、0.001、0.510、0.004，即其中因子程序公平、因子分配公平、因子信息公平能显著预测薪酬体系满意度，他们是显著的，而因子领导公平不能显著预测薪酬体系满意度。结合之前的相关性分析，可知预测系数最高的是分配公平。这表明对一个薪酬体系而言，薪酬水平是最重要的；由于所调查随想多为刚毕业不久的新生代员工，因此对于工资水平相对较低的他们而言，分配公平才是关键所在。
回归方程式：Y薪酬体系的满意度=6.394 +0 . 191（程序公平）+0. 321（分配公平）-0. 068（领导公平）+0. 370 (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) 4.039 1.744 2.316 .023
程序公平 .094 .074 .133 1.280 .204
分配公平 .265 .073 .383 3.612 .000
领导公平 -.064 .084 -.082 -.763 .447
信息公平 .291 .101 .317 2.875 .005
因变量: 福利的满意度
P=0.000<0.05,R2=0.438
根据上表显示，用程序公平、分配公平、领导公平、信息公平四个自变量建立一个多元回归模型预测福利的满意度，总的来说这个回归模型是显著的。4个自变量解释了福利满意度的总变异性的43.8%。
从表中可以看出，程序公平、分配公平、领导公平、信息公平的P值分别为0.204、0.000、0.447、0.005，即其中程序公平、领导公平、信息公平不能显著预测福利满意度，而分配公平能显著预测福利满意度。
回归方程式：Y福利的满意度=4.093 +0 .094（程序公平）+0.265（分配公平）-0. 064（领导公平）+0. 291 (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) 3.519 1.238 2.843 .005
程序公平 .044 .052 .086 .832 .408
分配公平 .151 .052 .305 2.897 .005
领导公平 -.033 .059 -.059 -.553 .581
信息公平 .279 .072 .425 3.883 .000
因变量: 奖金的满意度
P=0.000<0.05,R2=0.448
根据上表显示，用程序公平、分配公平、领导公平、信息公平四个自变量建立一个多元回归模型预测奖金的满意度，总的来说这个回归模型是显著的。4个自变量解释了奖金满意度的总变异性的44.8%。
从表中可以看出，程序公平、分配公平、领导公平、信息公平的P值分别为0.408、0.005、0.581、0.000，即其中程序公平、分配公平、领导公平不能显著预测福利满意度，而信息公平能显著预测福利满意度。