1998). Other studies have highlight

1998). Other studies have highlighted the need to test for mediating variables (Wright, 2007). For example, the studies that have found that public service motivation influences organizational performance have not fully illustrated the process by which it produces such effects (Brewer & Selden, 2000; Kim, 2005). This weakness is often more related to the limitations in method than theory. Although Selden and Brewer (2000) used Locke and Latham's high performance cycle (1990) to carefully lay out a series of theoretical interrelationships that explain the mechanisms by which public ser¬vice motivation (and other constructs) improves organizational performance, their statistical model did not fully capture or test the hypothesized mediated relationships.
Overcoming this obstacle involves two related steps. First, more scholars must recognize the potential complexity of public service motivation's role in shaping work attitudes and behaviors by developing more comprehensive empirical models of the antecedents and consequences of public service motivation. Second, testing such models will require more advanced statistical tools. To test for moderators, for instance, researchers only need to modify some of their current statistical tools by testing for interaction effects in a standard regression model (Jaccard et al., 1990) or conducting subgroup analyses (Lewis & Frank, 2002). Testing for mediating variables, however, can be more complicated. While mediated relationships can be tested using multiple regression, it requires running multiple models and can produce biased estimates (Baron & Kenny, 1986). As a result, more complex analytical tools are often recommended. In particular, structural equation modeling (SEM) provides results that can be interpreted similar to those provided by OLS regression and factor analysis, but has distinct advantages when analyzing mediation effects because the underlying measurement model (or factor analysis) mitigates measurement error which tends to produce biased estimates and the structural model does not estimate the required equations independently (Baron & Kenny, 1986). While SEM is not as easily used and may require training beyond that given in a typical graduate program, a growing number of public service motivation studies already use it (i.e. Camilleri, 2006, 2007; Coursey & Pandey, 2007; Kim, 2006, in press; Perry, 1996; Wright & Pandey, 2005).
Admittedly, testing for mediators and moderators is difficult and often overlooked (Baron & Kenny, 1986). Testing for such relationships, however, will not only add to our understanding of public service motivation but can also help explain inconsistent findings regarding the effect of public service motivation on employee attitudes and behavior (Alonso & Lewis, 2001; Frank & Lewis, 2004; Naff & Crum, 1999; Rainey, 1982; Wright & Pandey, 2005).

Kết quả (Việt) 1:

Năm 1998). nghiên cứu khác đã nêu bật sự cần thiết để kiểm tra việc làm trung gian biến (Wright, 2007). Ví dụ, các nghiên cứu đã tìm thấy rằng dịch vụ công cộng động lực ảnh hưởng đến hiệu suất tổ chức có không đầy đủ minh họa quá trình mà nó tạo ra các hiệu ứng (Brewer & Selden, năm 2000; Kim, 2005). Điểm yếu này thường xuyên hơn liên quan đến những hạn chế trong phương pháp hơn lý thuyết. Mặc dù Selden và Brewer (2000) sử dụng chu kỳ cao hiệu suất Locke và Latham's (1990) một cách cẩn thận đặt ra một loạt các lý thuyết interrelationships giải thích cơ chế mà khu vực ser¬vice động lực (và xây dựng khác) cải thiện hiệu suất tổ chức, mô hình thống kê của họ đã không hoàn toàn nắm bắt hoặc kiểm tra các mối quan hệ Trung gian gan giả thuyết.Vượt qua trở ngại này bao gồm hai bước liên quan. Đầu tiên, nhiều học giả phải nhận ra tiềm năng phức tạp của động lực dịch vụ công cộng của vai trò trong việc định hình thái độ làm việc và hành vi bằng cách phát triển toàn diện hơn thực nghiệm mô hình của các dòng và hậu quả của động lực dịch vụ công cộng. Thứ hai, thử nghiệm mô hình như vậy sẽ yêu cầu nâng cao hơn công cụ thống kê. Để kiểm tra cho điều phối viên, ví dụ, các nhà nghiên cứu chỉ cần phải sửa đổi một số công cụ thống kê hiện tại của họ bằng cách kiểm tra cho các hiệu ứng tương tác trong một mô hình hồi quy chuẩn (Jaccard và ctv., 1990) hoặc tiến hành phân tích nhóm con (Lewis & Frank, 2002). Thử nghiệm cho việc làm trung gian biến, Tuy nhiên, có thể phức tạp hơn. Trong khi trung gian mối quan hệ có thể được kiểm tra bằng cách sử dụng hồi qui nhiều, nó đòi hỏi phải chạy nhiều mô hình và có thể sản xuất thành kiến ước tính (Baron & Kenny, 1986). Kết quả là, công cụ phân tích phức tạp hơn thường được đề nghị. Đặc biệt, kết cấu phương trình mô hình hóa (SEM) cung cấp các kết quả có thể được giải thích tương tự như cung cấp bởi OLS hồi quy và yếu tố phân tích, nhưng có lợi thế khác biệt khi phân tích hòa giải hiệu ứng vì mô hình đo lường cơ bản (hoặc yếu tố phân tích) mitigates đo lường lỗi mà có xu hướng để sản xuất các ước tính thiên vị và cấu trúc mô hình không ước tính các phương trình yêu cầu một cách độc lập (Baron & Kenny 1986). Trong khi SEM không dễ dàng sử dụng và có thể yêu cầu đào tạo ngoài đó được đưa ra trong một chương trình sau đại học điển hình, một số ngày càng tăng của các nghiên cứu động lực dịch vụ công cộng đã sử dụng nó (tức là Camilleri, 2006, 2007; Coursey & Pandey, 2007; Kim, năm 2006, báo chí; Perry, năm 1996; Wright & Pandey, 2005).Phải thừa nhận rằng, thử nghiệm cho hòa giải và người kiểm duyệt là khó khăn và thường bị bỏ qua (Baron & Kenny, 1986). Thử nghiệm cho các mối quan hệ, Tuy nhiên, sẽ không chỉ thêm vào sự hiểu biết của chúng tôi động lực dịch vụ công cộng nhưng cũng có thể giúp giải thích những phát hiện không phù hợp về tác dụng của động lực dịch vụ công cộng trên nhân viên Thái độ và hành vi (Alonso và Lewis, năm 2001; Frank & Lewis, năm 2004; Naff & Crum, 1999; Rainey, 1982; Wright & Pandey, 2005).