一、影响关键事件的因素及其路径分析
需要说明的是，关键事件的影响因素是多方面的，其中包括教师个人的人口学变量，也有其他如教师反思、专业发展水平、学校的领导特征、学校组织文化等个人和组织层面的因素。本文在建立关键事件影响的逻辑回归模型中，对自变量的选择遵循这一原则：自变量应当是可以人为地加以改变的。研究自变量是可以人为地加以改变的，才能为后续实践的干预指明方向，对此本文将重点进行分析。其他一些事实性的影响因素也被分开纳入回归模型中，以作为对上文有关分析的补充。
（一）人口学变量的逻辑回归分析
在所有的人口学变量中，除了性别为二分类变量外，其余都是多分类变量。在逻辑回归中，当存在多分类变量时，拟合回归系数就不合适，因而本文引入虚拟变量来对模型加以定义，虚拟变量的设置在回归模型中生成。以教师是否经历关键事件为因变量，其他人口学变量为自变量，建立如下的二元logistic回归模型。
Log（P1）＝β1X1+β2X2+…+βnXn+μ1（n=1，2，3…）
其中，Log（P1）为因变量，表示教师“是否经历过关键事件”的虚拟变量。Xn表示各个人口学变量，其中年龄、教龄、家庭生活水平等为定序变量。用二元逻辑回归的enter：Wald方法，模型卡方检验的显著性水平为0.01，通过了1%的显著性水平检验，说明自变量可以较好地预测事件是否发生。方程中各自变量的共性线检验值均小于10，表明方程自变量间不存在严重的共线性问题（见表6.3）。
表6.2 模型系数的综合检验
表6.3 模型总体参数表
模型的Hosmer-Lemeshow拟合优度指标为3.18，自由度为8，显著性水平为0.92，表明统计不显著，说明模型较好地拟合了数据。反映方程解释力的R2指标分别是：Cox & Snell R2为0.040，Nagelkerke R2为0.054。教师是否经历关键事件的逻辑回归结果见表6.4。需要指出的是，表6.4中的各基准变量分别为小学、非示范校、男、中师、未评职称、单身。对于表6.4，在其他条件不变的情况下，有以下含义：小学和完全中学的教师比中学、高中学校的教师更有可能经历关键事件，且回归系数显著；另外，地市级示范校、男性、有大专和本科学历、拥有初级职称、已婚的教师更有可能经历关键事件，但除了学历外，回归系数都不显著；在学历中，相比之下，大专学历的教师最有可能经历关键事件，中师学历的教师经历关键事件的可能性最小；从年龄、教龄和家庭生活水平等因素来看，年龄越大、教龄越短、家庭生活水平越高越有可能经历关键事件，但回归系数并不显著。其中，年龄大和教龄短都利于产生关键事件的结论似有矛盾之处，但是，由于回归系数不显著，这一结论实际上并没有实质性的意义。综上所述，学校的类别和教师的学历对关键事件的有无有显著影响。