从以上的因子分析与信度检验可知，量表可用于后续研究。

　　4．背景变量的影响

　　(1)对工作满意度的影响

　　将性别等六个背景变量作为自变量，将工作满意度作为因变量，用一元方差分析方法来确定这些背景变量对工作满意度的影响，结果显示P值都大于．05，从而背景变量对工作满意度没有显著影响。

　　(2)对工作倦怠的影响

　　将性别等六个背景变量作为自变量，将工作倦怠作为因变量，用一元方差分析方法来确定这些背景变量对工作倦怠的影响。分析结果是：性别对工作倦怠的影响并不显著(F值=1．528，P值=．217)。年龄对工作倦怠的影响显著(F值=5．175，P值=．000)。工作年限对工作倦怠的影响显著(F值=8．684，P值=．000)。婚姻状况对工作倦怠的影响显著(F值=13．897，P值=．000)。学历对工作倦怠的影响显著(F值=9．710，P值=．000)。岗位类别对工作倦怠的影响显著(F值=3．787，P值=．O11)。而且背景变量对工作倦怠三个维度的影响不尽相同。

　　5．相关性分析

　　表1给出了5个变量的均值、标准差和Pear．son相关系数。工作倦怠及其三个维度都与工作满意度显著负相关(r值分别为一．231一，一．191，一．127，一．109，P<．O1)。

    6.结构方程模型分析

    本研究主要用结构方程模型探讨工作倦怠及其三个维度与员工满意度之间的关系。

    (1)基本拟合标准

    变量在其指标上的因子负荷值都在.50.95之间，且都达到.OS显著性水平，没有负的测量误差，这表明模型完全符合基本拟合标准。