健康促进型领导测量工具信度元分析数据集：HPLC与HoL

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源站：https://psycharchives.org/handle/20.500.12034/4073

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数据说明

Diese Metaanalyse untersucht zum einen die Reliabilität ausgewählter Messinstrumente gesundheitsförderlicher Führung (Health Promoting Leadership Conditions (HPLC) & Health-oriented Leadership Scale (HoL)) und zum anderen den in jüngsten Studien gezeigte positive Zusammenhang zwischen gesundheitsförderlicher Führung und der Verbesserung von Gesundheitsoutcomes. Zur Beurteilung der Reliabilität wurden Cronbachs α Werte aus fünf Studien (N = 2,071) für das HPLC- und aus neun Studien (N = 7,453) für das HoL-Instrument extrahiert. Ebenso wurden Korrelationen zur Beurteilung des Zusammenhangs von gesundheitsförderlicher Führung und Gesundheitsoutcomes extrahiert und in Korrelationen zu positiven und negativen Gesundheitsoutcomes differenziert. Es wurde je eine Metaanalyse unter Verwendung eines Random-Effects Modells durchgeführt. Der Einfluss der Moderatoren Geschlecht (weiblich) sowie Alter (> 50) wurde für den Zusammenhang von gesundheitsförderlicher Führung und Gesundheitsoutcomes geschätzt. Die Ergebnisse bestätigen die erste Hypothese, wonach die Interne Konsistenz sowohl des HPLC- (α = .90) als auch des HoL-Instruments (α = .87), hoch ist. Es zeigte sich ein moderater positiver Zusammenhang zwischen gesundheitsförderlicher Führung und positiven Gesundheitsoutcomes (r = .41) und ein moderater negativer Zusammenhang (r = - .30) zwischen gesundheitsförderlicher Führung und negativen Gesundheitsoutcomes (Hypothese 2). Weibliches Geschlecht scheint keinen, höheres Alter einen geringen Einfluss zu haben. Die Ergebnisse unterstreichen sowohl die Messgenauigkeit der beiden Messinstrumente als auch die Bedeutung gesundheitsförderlicher Führung als Faktor der Gesundheit am Arbeitsplatz, auch wenn diese aufgrund der Heterogenität und zum Teil schlechten Methodik in einem unübersichtlichen Forschungsfeld mit einer gebotenen Vorsicht zu beurteilen ist. Einschränkungen sowie Empfehlungen für Forschung und Praxis werden hervorgehoben. Schlüsselwörter: Metaanalyse, HPLC, HoL, Ges

数据加载示例（图像类）

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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