之前已经带领大家有过很多期的方法论指导，想必都是理论丰富，真动笔起来才知道现实依旧残酷。针对不同专业自然对于研究方法和研究工具的选择也是不同的。
例如针对MBA和MPA专业主要以案例分析方法为主，但针对与经济学和金融学专业以及一些公共管理学方面的专业，仅仅案例分析是不足够的，需要定性定量都需各自占据半壁江山。
定量研究需要量化变量做实证研究，需要借助软件操作来处理数据，是很多同学比较头疼的问题。今天主要深度剖析一篇优秀文献，从中总结出研究变量间关系时候的实际操作的方法。
分析的这篇文献是《农村幼儿教师社会支持与离职意向的关系研究——以职业承诺为中介变量》 ，2015年11月由北京师范大学教育学部与哈尔滨师范大学教育科学学院联合发布于核心期刊《教师教育研究》第27卷第6期，2015年文章复合影响因子为1.6。
我们可以先看文献的正文，文献通过IBM SPSS20.0、 IBM SPSS、Amos21.0等统计分析软件，对随机抽取的北京市某区548位农村幼儿教师进行了问卷调查，并进行了问卷信效度检验、差异性分析、相关性分析以及回归分析。我们接下来从三个方面展开解析：
一、研究工具
根据研究的问题提出相应假设，在根据研究假设选取适当的研究工具，这是我们之前在确定研究工具的准则。
那么这篇文献主要是采用定量研究的实证方法，而编制问卷作为收集数据的主要工具。对于核心变量社会支持、离职意向和职业承诺都是根据相应的成熟量表在结合农村幼儿教师的实际状况进行了柔和处理，最后得到符合文本身研究课题的问卷。然后对修订完善的问卷进行信效度检验，采用探索性
因子分析考察问卷内部结构效度KMO值为0.87，Bartlett球形检验卡方值等于4013.238（df=231，P=0.000<0.01）。且三份问卷量表的Cronbach α系数分别为0.88、0.91、0.80，表明测量工具的信度高。
二、研究方法
该文献研究以离职意向作为因变量，以农村幼儿教师的性别、婚姻状况、年龄以及从业资格等级作为控制变量，以社会支持作为自变量，职业承诺作为中介变量。
利用SPSS22.0软件进行差异性分析、相关性分析以及回归分析，并以AMOS建立结构方程来检验中介效应。
三、数据结果分析
1.不同群组的农村幼儿教师离职意向的差异性分析
区分选取与个体关系密切的群组变量进行分析，农村幼儿教师离职意向在性别、婚姻状况、教龄、从业资格、职称情况这5个变量上具有显著差异。
（1）不同性别的农村幼儿教师在离职意向上存在着显著不同（t=3.45，P<0.01），男性农村幼儿教师离职意向（M=9.00）明显高于女性农村幼儿教师（M=6.01）；
（2）处于不同婚姻状况的农村幼儿教师，其离职意向有所不同（F（2.545）=
3.90，P=0.02<0.05），事后比较发现，已婚教师群体离职意向（M=8.27）明显高于未婚教师（M=7.86）和离异教师（M=6.80）；
（3）不同教龄的农村幼儿教师，离职意向不同（F（4.543）=4.36，P=0.002<0.01），事后比较显示从教4-6年的教师离职意向（M=8.63）最高,而从教1年以下（M=7.56）和1-3年（M=7.64）的教师离职意向较低；
（4）具有不同从业资格的农村幼儿教师，离职意向差异显著（F（3.544）=3.76， P=0.011<0.05），具有中小学教师资格证的农村幼儿教师离职意向（M=8.48）最高；
（5）农村幼儿教师离职意向在职称上差异明显（t=-2.83，P=0.005<0.01），已经评定职称的农村幼儿教师离职意向（M=8.36）高于未评职称者（M=7.82）.
2. 农村幼儿教师社会支持、职业承诺与离职意向的关系研究
①社会支持与职业承诺及其各个子维度之间的相关分析结果呈现了显著的正向相关关系，两者的积差相关系数为0.42（表2）。
②离职意向与社会支持以及社会支持的各个子维度均有显著负向相关关系，并具有直接预测作用（表2）。
③职业承诺及其各个子维度与离职意向之间都存在着极显著的负向相关关系，两个变量的相关系数为-0.715（表3）。
如下图：
那么在验证了变量各维度的相关系数正负之后，最后是进行变量间的回归分析来进一步验证变量间的正负影响或是直接间接预测作用。
由于该文献引入了中介变量需要去探讨间接效应，那么我会在下一篇文章里结合这篇优秀文献，阐明什么是中介变量？中介效应如何检验？以及中介效应检验与回归的关系。
最后我们来进行下变量关系研究写作的思路梳理：
第一部分：结合文献综述来确定我们需要深入研究的变量，同时编制信效度较高的问卷
第二部分：对问卷收集到的数据，使用多种统计学方法来进行分析。
参考文献：
唐文雯、苏君阳、吴娱、孙芳，农村幼儿教师社会支持与离职意向的关系研究——以职业承诺为中介变量[J] 教师教育研究,2015(6):66-71.