The summary in Table III suggests t

The summary in Table III suggests there are distinguishable personal characteristics that can be used to predict employees with high PL. The results indicates that six variables – organizational commitment (COMM), satisfaction with pay (PAY), family status (FAMILY), job involvement (JOBINVOL), compensation plan (COMPLAN), and level of education (EDUC) – were found to be significant discriminators based on Wilk’s l and the minimum D2. The standardized function coefficients represent the relative importance of each of the variables in the discriminant function.
The structural correlations reported in Table III represent the simple linear correlation between each of the six individual discriminating variables and the overall discrimination function. These correlations tend to be more stable than the function coefficients referred to above (Hair et al., 1979). Just as in the function coefficient rankings, COMM and PAY were ranked one and two, respectively, in order of importance. The rankings of the other variables differed slightly; however, both statistics produced the same set of significant variables.
Table IV shows the predictive accuracy or “hit rate” of both the training sample and the validation sample. As mentioned earlier, the “holdout” method of accuracy assessment was employed, using a 60/40 split. The use of the training sample produced an overall hit rate of 93.2 percent. The hit rate for the low-PL group was 98.1 percent, while that of the high-PL group was only 80.9 percent. The accuracy of the discriminant function when applied to the validation sample remained relatively consistent, with an overall hit rate of 89.9 percent (96.7 and 76.7 percent for the low- and high-PL groups, respectively).
A general benchmark measure of accuracy associated with the discriminant function’s capability to classify the respondents correctly into high- and low-PL groups can be interpreted by the overall hit rate as compared with the proportional chance criterion and maximum chance criterion models (Aaker, 1971; Morrison, 1969; Hair et al., 1979). Though the accuracy rates for predicting membership in the two groups of PL differ somewhat, the classification accuracy greatly exceeds both the proportional chance criterion of 62.5 percent and the maximum chance criterion of 75 percent. Given the accuracy of the discriminant function, it is apparent that this function is a tenable predictor of low or high PL.

Kết quả (Việt) 1:

Tóm tắt trong bảng III cho thấy có thể phân biệt đặc điểm cá nhân mà có thể được sử dụng để dự đoán các nhân viên với cao PL. Kết quả chỉ ra rằng sáu biến-tổ chức cam kết (COMM), sự hài lòng với trả tiền (trả tiền), gia đình tình trạng (gia đình), tham gia công việc (JOBINVOL), kế hoạch bồi thường (COMPLAN), và mức độ giáo dục (EDUC)-đã được tìm thấy sẽ là đáng kể discriminators dựa trên của Wilk l và D2 tối thiểu. Hệ số tiêu chuẩn hóa chức năng đại diện cho tầm quan trọng tương đối của mỗi biến trong chức năng biệt thức.Mối tương quan về cấu trúc báo cáo trong bảng III Đại diện cho các mối tương quan tuyến tính đơn giản giữa mỗi người trong số các yếu tố phân biệt đối xử sáu cá nhân và chức năng tổng thể của phân biệt đối xử. Các mối tương quan có xu hướng ổn định hơn so với hệ số chức năng nhắc đến ở trên (tóc et al., 1979). Giống như trong chức năng coefficient rankings, COMM và phải trả tiền đã được xếp hạng một và hai, tương ứng, theo thứ tự quan trọng. Bảng xếp hạng của các biến khác nhau một chút; Tuy nhiên, cả hai số liệu thống kê sản xuất cùng một tập hợp của các biến quan trọng.Bảng IV Hiển thị tiên đoán chính xác hoặc "đạt tỷ lệ" đào tạo mẫu và mẫu xác nhận. Như đã đề cập trước đó, phương pháp "holdout" của đánh giá chính xác được sử dụng, bằng cách sử dụng một sự chia rẽ 60/40. Việc sử dụng các mẫu đào tạo sản xuất một tỷ lệ trúng tổng thể 93.2 phần trăm. Hit của nhóm thấp-PL là 98.1 phần trăm, trong khi đó nhóm cao-PL là chỉ có phần trăm 80.9. Độ chính xác của chức năng biệt thức khi áp dụng cho các mẫu xác nhận vẫn tương đối phù hợp, với một tỷ lệ trúng tổng thể 89,9% (96.7 và 76.7 phần trăm cho thấp - và cao-PL nhóm, tương ứng).Một thước đo chuẩn mực chung của chính xác liên quan đến chức năng biệt thức khả năng để phân loại những người trả lời một cách chính xác thành cao, thấp PL nhóm có thể được giải thích bởi tỷ lệ trúng tổng thể so với tỉ lệ cơ hội tiêu chuẩn và các mô hình tiêu chuẩn có thể có tối đa (Aaker, 1971; Morrison, 1969; Tóc et al., 1979). Mặc dù mức độ chính xác dự đoán các thành viên trong hai nhóm của PL khác nhau một chút, sự phân loại chính xác đáng kể vượt quá cả hai tiêu chí có thể có tỉ lệ 62,5% và các tiêu chí có thể có tối đa là 75%. Cho độ chính xác của chức năng biệt thức, đó là rõ ràng chức năng này là một dự báo tenable thấp hoặc cao PL.

Kết quả (Việt) 2:

Bản tóm tắt trong Bảng III cho thấy có những đặc điểm cá nhân phân biệt mà có thể được sử dụng để dự đoán người lao động với PL cao. Các kết quả chỉ ra rằng sáu biến - tổ chức cam kết (COMM), sự hài lòng với trả tiền (Pay), tình trạng gia đình (gia đình), tham gia công việc (JOBINVOL), kế hoạch bồi thường (COMPLAN), và mức độ giáo dục (EDUC) - đã được tìm thấy discriminators quan trọng dựa trên l Wilk và tối thiểu D2. Các hệ số chức năng tiêu chuẩn đại diện cho tầm quan trọng tương đối của mỗi biến trong hàm discriminant.
Các mối tương quan cấu trúc báo cáo trong Bảng III đại diện cho mối tương quan tuyến tính đơn giản giữa mỗi sáu biến phân biệt cá nhân và các chức năng phân biệt tổng thể. Các mối tương quan có xu hướng ổn định hơn các hệ số chức năng nói trên (Tóc et al., 1979). Cũng như trong các bảng xếp hạng hệ số chức năng, COMM và PAY đã được xếp hạng một và hai, tương ứng, trong thứ tự quan trọng. Các bảng xếp hạng của các biến khác khác nhau đôi chút; Tuy nhiên, cả hai thống kê sản xuất cùng một tập hợp các biến đáng kể.
Bảng IV cho thấy độ chính xác dự đoán hoặc "hit rate" của cả mẫu đào tạo và các mẫu xác nhận. Như đã đề cập trước đó, các phương pháp "người hết" đánh giá độ chính xác được sử dụng, sử dụng một phân chia 60/40. Việc sử dụng các mẫu đào tạo sản xuất một tỷ lệ hit tổng thể của 93,2 phần trăm. Tỷ lệ hit cho nhóm-PL thấp là 98,1 phần trăm, trong khi đó nhóm-PL cao chỉ 80,9 phần trăm. Độ chính xác của chức năng phân biệt khi áp dụng cho các mẫu xác nhận vẫn tương đối phù hợp, với một tỷ lệ hit tổng thể của 89,9 phần trăm (96,7 và 76,7 phần trăm cho các-PL cao các nhóm thu nhập thấp và, tương ứng).
Một biện pháp chuẩn chung về độ chính xác liên quan khả năng chức năng biệt thức để phân loại những người trả lời một cách chính xác vào các nhóm-PL thấp cao và có thể được giải thích bởi tỷ lệ hit tổng thể so với các tiêu chí cơ hội tỷ lệ và mô hình tiêu chí cơ hội tối đa (Aaker, 1971; Morrison, 1969; tóc et al. , 1979). Mặc dù tỷ lệ chính xác để dự đoán thành thành viên của hai nhóm PL khác đôi chút, độ chính xác phân loại vượt xa cả hai tiêu chí cơ hội tỷ lệ 62,5 phần trăm và các tiêu chí cơ hội tối đa 75 phần trăm. Với độ chính xác của các chức năng biệt thức, nó là rõ ràng rằng chức năng này là một yếu tố dự báo đứng vững của PL thấp hoặc cao.