来构建结构方程模型（StructuralEquatio
Model）。一种
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f是基于最大似然估计的协方差结构分析方法，具体可以通过LISREL、AMOS和EQS等软件来加以实现，另一种是基于最小二乘法的方差分析方法（PLS），具体包括通过LVPLS和PLSGRAPH软件实现。第一种方式是最常使用的方法。本研究采用LISREL的方法进行分析。这样可以避免传统的方差分析（ANOVA）和层级回归（HierarchicalMultipleRegressio
）中“无法在测度误差存在的情况下检测互动效应”（I
teractio
Effects）等缺陷。例如根据大拿大学者Chi
等人的研究成果，运用方差分析方法常常无法估计调节效应的大小，回归和路径分析基础对调节效应大小的估计常常偏低，具有较低的统计效能。而LISREL可以避免上述不足。根据Chi
等人的研究，运用结构方程模型时，对样本规模的要求取决于用来测度潜变量的形成性指标（formativei
dicator）的个数和影响因变量的自变量的个数。一般情况下，有效的样本规模至少是上述两个数字中的最大者的10倍。在本研究中，自变量是组织公民行为，任务绩效是因变量，印象管理是调节变量。组织公民行为有3个因子，印象管理有5个因子，数目是8。显然，本文样本规模（44680）满足了这个要求。三概念测量本文运用446套样本数据进行数据分析，主要分析软件是LISREL87标准版。本文采用两步骤分析法来检验提出的假设（Wa
g等，2005；贾良定，2006）。首先将446套样本数据随机均匀分成两个部分，第一部分223套样本数据运用探索性因子分析方法检验组织公民行为、印象管理和任务绩效三个变量之间的区分效度；第二部分223套样本数据用于各个概念的验证性因子分析。之后，总体446套样本采取模型比较方法评价结构模型，用于研究假设的验证。1、探索性因子分析（ExploratoryFactorA
alysis）：第一半样本数据（1）组织公民行为组织公民行为的量表是运用Posdakoff等（1997）的量表。组织公民行为量表的各条目的MSA（MeasuresofSampli
gAdequacy，取样合适性测度）均大于08，总体MSA为091，，并且15个条目均在001上显著总体Bartlett球形检验χ值为206546（df＝136，p001）
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相关，因此满足因子分析的条件。三因子模型解释总方差的624。在助人行为因子中，剔除了条目“我经常提前到企业，并立即开始工作”；在公民道德因子中，剔除了条目“我渴望告诉外界企业的好消息和澄清对企业的误解”组织公民行为因子分析的结果见表2所示。。
表2组织公民行为的探索性因子分析结果
因子1因子1：助人行为我在工作中，注意与同事合r