首先查看F检验，结果如下：
上表格可以得出，回归平方和维149.909，残差平方和为144.613,总平方和为149.909 144.613=294.522，F统计量为133.033以及p值小于0.05所以说明模型构建有意义，至少有一个自变量对因变量产生影响。查看回归结果如下：
以工作回报为因变量，领导管理、工作特性、个人发展为自变量建立线性回归方程，从结果中得到，领导管理、工作特性、个人发展三个变量的p值均小于0.05，并且回归系数均大于0所以，领导管理、工作特性、个人发展均对工作回报产生正向的影响作用，因为只想研究影响关系所以对于回归方程的模型等不过多赘述，更多影响关系可以参考如下：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/553929150影响关系分类汇总
五、其它
除此之外，量表还可以进行验证性因子分析、结构方程模型、路径分析、聚类分析，因子分析主成分分析等。
验证性因子分析是用于测量因子与测量项(量表题项)之间的对应关系是否与研究者预测保持一致的一种研究方法。分析可以参考：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/612239792
结构方程模型是一种多元数据分析方法，其可用于研究多个潜变量之间的影响关系情况。分析可以参考：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/612241533
路径分析研究模型影响关系，用于对模型假设进行验证。分析可以参考：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/491903047
聚类分析一般用于将样本进行分类处理,通常是以定量数据作为分类标准。分析可以参考：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/513398759聚类分析
主成分分析：用于对数据信息进行浓缩，比如总共有20个指标值，是否可以将30项浓缩成3个概括性指标。分析可以参考：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/498962455主成分
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