견고성을 테스트하기 위해 직원 인식, 코로나19 및 e-HRM 채택 간의 관계를 테스트하기 위해 이변량 상관 관계가 수행되었습니다. 표 6 은 e-HRM 도입과 e-HRM 관행이 p < 0.01 에서 가장 긍정적이고 유의미한 관계를 갖는 반면, e-HRM 관행과 직원 인식은 p  = 0.000  에서 가장 유의하지 않은 긍정적 관계를 가짐을 보여줍니다. 이는 변수의 방향성이 강하고 분산이 더 좋다는 것을 보여주며, 이는 종속변수의 변화를 설명하는 데 도움이 될 수 있습니다(표 6 참조 ). 표 6 주요 구성에 대한 상관 결과 풀 사이즈 테이블 위 결과는 e-HRM 관행과 e-HRM 채택이 양의 상관관계가 있음을 보여줍니다. 전자가 가장 높은 계수에 기여하는 반면( r  = 0.781), 코로나19는 e-HRM 관행과 가장 낮은 상관관계를 보였지만 통계적으로 유의미하고 긍정적이었습니다( r  = 0.421). 추가 관찰에 따르면 직원 인식과 e-HRM 채택은 p  = 0.000에서 베타 값 0.637과 상관 관계가 있어 좋은 적합성을 나타냅니다. 회귀 분석 4가지 표준 회귀 방법을 사용하여 직원 인식, e-HRM 관행, 코로나19 등 3가지 독립 변수의 효과와 e-HRM 채택에 대한 이들의 결합 효과를 테스트했습니다. 첫 번째 모델에서는 e-HRM 관행이 종속 변수의 전체 변동에 더 많이 기여하여 0.781의 베타 값을 제공하는 반면, 코로나19는 e-HRM에서 R 2  = 610 또는 61.0%를 설명하기 위한 최소 회귀 가중치를 제공했습니다. 채택(표 7 참조 ). 전체 모델은 1.000의 허용 오차와 1.000의 분산 인플레이션 계수(VIF)를 사용하여 종속 변수(e-HRM 채택)에 대한 독립 변수(직원 인식, e-HRM 관행 및 코로나19)의 강력한 효과를 보여주었습니다. 구글 상위노출 비제이벳 LCK토토 롤토토 E스포츠토토 무료스포츠중계 무료스포츠중계 성인용품 성인용품 강남달토 강남레깅스룸 카지노솔루션 토토솔루션 제작 구글상위노출 먹튀검증사이트 11