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user: 4. 志愿者动机类型研究 4.1. 使用因子分析的前提 在使用因子分析之前，样本量、变量之间必须满足一些条件才可使用，否则会使得一些统计量没有意义。本小节以流程图的形式展示使用因子分析的三个前提，如图2所示。 图2. 因子分析前提流程图 表13给出了本次研究中相关的KMO值和Bartlett球形检验的结果。其中KMO值为0.837大于0.8。Bartlett球形检验概率值为0.000小于0.05的显著性水平，因此拒绝了原始变量之间构成单位矩阵的独立假设，即认为我们所要研究的变量之间具有相关性，可以通过因子分析方法进行研究。 Table 1 3 KMO and Bartlett’s inspectio 取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量 0.837 Bartlett的球形度检验 近似卡方 615.942 df 66 Sig. 0.000 表13. KMO和Bartlett的检验 4.2. 动机分类的结果 4.2.1. 总体情况 数据分析的结果如表14，特征根大于1的因子一共4个，这4个因子积累的方差贡献率为64.499%。按照特征根大于1，同时结合碎石图，如图3所示，原始的12个有关志愿者动机的变量可以被归纳为4种类型。所以原假设志愿者的动机可以进行归纳得到证实。 Table 1 4 Eigenvalue and variance contribution rat 成份 初始特征值 旋转平方和载入 合计 方差的% 累积% 合计 方差的% 累积% 1 4.184 34.867 34.867 2.298 19.149 19.149 2 1.418 11.819 46.686 2.109 17.576 36.724 3 1.127 9.390 56.077 1.880 15.667 52.391 4 1.005 8.372 64.449 1.447 12.057 64.449 5 0.736 6.133 70.581 6 0.696 5.799 76.380 7 0.588 4.903 81.284 8 0.538 4.484 85.767 9 0.486 4.048 89.816 10 0.454 3.783 93.599 11 0.409 3.411 97.010 12 0.359 2.990 100.000 表14. 特征根值及方差贡献率 图3. 碎石图 4.2.2. 各个动机类型的讨论 经过坐标轴旋转后，各个公因子的构成如表15。可以看出这12个变量分布在提取出来的4个公因子上，其中公因子1包括了3个变量，公因子2包括了3个变量，公因子3包括了4个变量，公因子4包括了2个变量，所有这些变量一共解释了方差的64.499%，于是可以认为这些公因子比较好的代表了所要研究的志愿者群体的特征。 Table 1 5 Factor classification after rotatio 成份 1 2 3 4 c 1 让我感到欣慰 0.838 c 2 有趣，乐在其中 0.782 c 3 想让世界变得更美好 0.357 c 4 能结识更多的人 0.755 c 5 可以学到新知识和技能 0.722 c 6 能和朋友们在一起 0.765 c 7 取悦父母 0.829 c 8 对服务活动中所涉及的社会问题很感兴趣 0.345 c 9 更好地掌握课堂所学内容 0.675 c 10 了解社会，积累实践经验 0.676 c 11 完成学校和老师布置的任务 0.561 c 12 积德行善 0.713 提取方法：主成份。 旋转法：具有Kaiser标准化的正交旋转法。 a.旋转在7次迭代后收敛。 表15. 旋转后的因子类别划分 ① 愿者参与动机类型1——实践发展动机 根据因子分析结果，公因子1包括了3个变量：“c 9 更好地掌握课堂所学内容”、“c 10 了解社会，积累实践经验”、“c 12 积德行善”。因子1的构成，见表16，该公因子特征根值为4.184且该公因子的3个变量一共提供了所有因子方差贡献率的19%，该公因子项间信度Cronbach’s Alpha系数为0.56。 Table 1 6 Factor 1 compositio 因子1 变量 成分得分系数 平均值 c 9 更好地掌握课堂所学内容 0.399 2.98 c 10 了解社会，积累实践经验 0.366 2.65 c 12 积德行善 0.391 3.05 特征根值 4.184 方差贡献率 19.149% 信度Cronbach’s Alpha 0.560 表16. 因子1的构成 对于课堂所学知识，当其运用到实际生活时才能更大可能性的深层理解其含义，学以致用才会得到体现；积累经验对于自己以后的发展也是一种积淀；积德行善是潜在发展自己素质价值观的一种行为。 ② 志愿者参与动机类型2——社交知识动机 提取出的第二个公因子包括了3个变量：“c 4 能结识更多的人”、“c 5 可以学到新知识和技能”、“c 6 能和朋友们在一起”。因子2的构成，见表17，该公因子特征根值为1.414，该公因子的3个变量一共提供了所有因子方差贡献率的17.576%，该公因子项间信度Cronbach’s Alpha系数为0.741。 Table 1 7 Factor 2 compositio 因子2 变量 成分得分系数 平均值 c 4 能结识更多的人 0.428 3.20 c 5 可以学到新知识和技能 0.384 3.14 c 6 能和朋友们在一起 0.466 3.12 特征根值 1.414 方差贡献率 17.576% 信度Cronbach’s Alpha 0.741 表17. 因子2的构成 在Clary的经典研究中，“能和朋友们在一起”、“能结识更多的人”这两个变量是属于社会交往型，其认为志愿行为可能会提供志愿者结交新朋友的机会。“可以学到新知识和技能”这个变量是属于知识理解型，通过参加志愿服务可以学习新的知识和新的技能。 ③ 志愿者参与动机类型3——共有价值动机 根据因子分析结果，公因子3包括了4个变量：“c 1 让我感到欣慰”、“c 2 有趣，乐在其中”、“c 3 想让世界变得更美好”、“c 8 对服务活动中所涉及的社会问题很感兴趣”。因子3的构成，见表18，该公因子特征根值为1.127，该公因子的3个变量一共提供了所有因子方差贡献率的15.667%，该公因子项间信度Cronbach’s Alpha系数为0.694。 Table 1 8 Factor 3 compositio 因子3 变量 成分得分系数 平均值 c 1 让我感到欣慰 0.534 2.84 c 2 有趣，乐在其中 0.468 2.93 c 3 想让世界变得更美好 0.148 3.07 c 8 对服务活动中所涉及的社会问题很感兴趣 0.126 2.64 特征根值 1.127 方差贡献率 15.667% 信度Cronbach’s Alpha 0.694 表18. 因子3的构成 Clary认为这是对于社会性价值观的体现，是一种“共有价值观”类型的动机。他认为参加志愿服务可以为志愿者本人提供表达其个人价值观的途径，比如利已主义、希望世界更美好等。 ④ 志愿者参与动机类型4——目的性动机 根据因子分析结果，公因子4包括了2个变量：“c 7 取悦父母”、“c 11 完成学校和老师布置的任务”。因子4的构成，见表19，该公因子特征根值为1.005，该因子的3个变量一共提供了所有因子方差贡献率的12.057%左右，该公因子项间信度Cronbach’s Alpha系数为0.530。 Table 1 9 Factor 4 compositio 因子4 变量 成分得分系数 平均值 c 7 取悦父母 0.640 2.26 c 11 完成学校和老师布置的任务 0.339 2.92 特征根值 1.005 方差贡献率 12.057% 信度Cronbach’s Alpha 0.530 表19. 因子4的构成 根据2008年庞天舒对志愿动机划分，“取悦父母”、“完成学校和老师布置的任务”属于目的型。 ⑤ 因子之间的比较 根据因子分析结果，4个公因子即4个动机各自是由若干个变量综合而成。为了对各个动机进行分别讨论，必须先要确定在各个动机内部各变量之间的权重关系，然后计算出相应的动机数值。根据统计学理论，为了将公因子表达为各个相应变量的线性形式，可以通过估算因子得分函数系数实现。在此仅写公因子1得分表达式，其他共因子不详细陈列。公因子1得分表达式 Factor 1 = − 0.102 ∗ c 1 − 0.131 ∗ c 2 + ⋯ + 0.040 ∗ c 11 + 0.399 ∗ c 12 在计算因子得分之前对各个变量数值进行标准化，接着分别计算出每个公因子的得分。这些因子得分数值分别从不同的方面反映了志愿者动机期望的程度，由于该数值不仅大小上有差别，而且还有方向上的不同，所以存在着负值，为了更好的比较，在本研究中根据中位数对4个公因子进行排序，见表20。 Table 2 0 Median of each motivation facto 因子 因子1 因子2 因子3 因子4 得分 −0.015 0.115 0.095 −0.070 表20. 各个动机因子的中位数 按照大小进行排序可知南宁市中学生志愿者志愿服务参与动机依次为：社交知识动机、共有价值动机、实践发展动机、目的性动机。 4.3. 人口学变量与不同参与动机类型的讨论 4.3.1. 性别与不同动机类型 Table 2 1 Variance homogeneity test of gender and various motivation categorie Levene统计量 显著性 实践发展动机 0.005 0.945 社交知识动机 0.233 0.630 共有价值动机 1.494 0.223 目的性动机 0.001 0.980 表21. 性别与各个动机类别的方差齐性检验 在方差齐性检验表中，基于均值的检验结果适用于正态分布，而中位数的结果适用于偏态数据，基于截尾均值的结果则适用于存在极端值的数据。对4个公因子得分分别作Q-Q图分析，可知该数据是符合正态分布。故在此选择基于均值的检验结果。由表21可知，Levene’s检验的p值均大于显著性水平0.05，则说明因子动机的残差方差齐。满足单因素方差分析假设，从而可以进行进一步的方差分析，检验性别对志愿者的动机类别是否存在着差异。 Table 2 2 One-way analysis of variance for gender and various motivation categorie 平方和 均方 F 显著性 实践发展动机 0.019 0.019 0.125 0.727 社交知识动机 0.919 0.919 6.016 0.025 共有价值动机 0.033 0.033 0.216 0.648 目的性动机 0.009 0.009 0.058 0.813 表22. 性别与各个动机类别的单因素方差分析 由表22可得，实践发展动机、共有价值动机和目的性动机这三种类型的志愿者动机统计检验的显著性均大于显著性水平0.05，但社交知识动机的显著性小于0.05。因此可以判断仅有社交知识动机类型在性别上存在差异，其余三个动机类型在性别上是不存在差异。也就是说，无论志愿者是男是女，在实践发展动机、共有价值动机和目的性动机这三个方面基本具有类似的选择。 4.3.2. 年级与不同动机类型 按照样本的情况将年级划分为初一、初二、初三，为了分析在年级变量的各个不同类别中志愿者的各个动机得分是否有差异，在此运用SPSS相关分析里的双变量，考虑到变量的类型，一般使用Kendall的tau_b(K)系数进行检验。 Table 2 3 Relationship between grade and different motivation type Kendall的tau_b 动机类型 Sig(双侧) 实践发展动机 0.103 社交知识动机 0.765 共有价值动机 0.938 目的性动机 0.881 表23. 年级与不同动机类型之间的关系 由表23得，P值均大于显著性水平0.05，说明这四个动机在不同年级的志愿者之间不存在差异，年级的不同不会影响中学生参加志愿服务时所持有的动机。 4.3.3. 生源地与不同动机类型 生源地在在我国行政区划分以省、县、乡为基本，根据研究对象和地区，本文将生源地划分为大城市、城镇和农村，由于其为无序多分类的变量，考虑用多个独立样本的非参数检验来判断生源地的不同对于各个不同动机的影响。通常采用Kruskal Wallis方法进行统计显著性检验。 Table 2 4 Relationship between birthplace and various motivation type Kruskal Wallis 实践发展动机 社交知识动机 共有价值动机 目的性动机 卡方 1.147 0.000 1.591 8.633 渐进显著性 0.564 1.000 0.451 0.013 表24. 生源地与各个动机类型的关系 由表24可知，除了目的性动机的渐进显著性值0.013 < 0.05，故可以认为不同生源地的志愿者在目的性动机这个志愿服务参与动机上存在差异影响。而在其他动机上，不同生源地不会对中学生参与志愿服务具有实质性意义的影响。生源地与目的性动机的差别如表25所示。 Table 2 5 Statistics of source and purpose motive 生源地 均值 个案数 大城市 −0.4892 13 城镇 −0.1471 94 农村 0.2120 83 表25. 生源地与目的性动机的统计量 从表25可知，大城市个案数是最少且是一种“负”向态度，而农村生源地的志愿者在目的性动机上个案数相对还是比较多，其更是一种“正”向态度。 4.3.4. 独生子女与不同动机类型 Table 2 6 Test of homogeneity of variance between only child and various motivation categorie Levene统计量 显著性 实践发展动机 1.386 0.241 社交知识动机 0.612 0.435 共有价值动机 2.450 0.119 目的性动机 0.000 0.982 表26. 独生子女与各个动机类别的方差齐性检验 表26可知，在按照独生子女变量对个案进行分组讨论的情况下，所有的志愿者在四个因子动机上的得分之间方差不等，无法进行单因素方差分析。 4.4. 参加志愿服务次数与动机类型的关系 4.4.1. 次数与动机类型的讨论 根据志愿者行为特征描述，先将志愿者参加志愿服务活动次数划分为：“0~1次”、“2~3次”、“4~5次”、“6~7次”、“8~9次”、“10~11次”和“12~13次”这七类。由于该变量的特征，对其进行分析一般采用Kendall的tau_b(K)系数进行检验。 Table 2 7 Relationship between frequency division and different motivation type Kendall的tau_b 动机类型 Sig (双侧) 实践发展动机 0.471 社交知识动机 0.432 共有价值动机 0.002 目的性动机 0.459 表27. 次数划分与不同动机类型之间的关系 由表27可以得知共有价值动机在参加志愿服务次数不同的人群中存在着差异，其他三类动机与参加志愿服务的次数多少并不具有一定的关系。具体情况如下表28。 Table 2 8 Statistics of frequency division and common value motivatio 次数划分 均值 个案数 1 −0.1326 95 2 0.0943 68 3 0.4646 18 4 0.6055 5 5 −0.0973 1 7 0.5344 3 表28. 次数划分与共有价值动机的统计量 表28表明，共有价值动机与参加志愿服务的次数更多倾向正向相关，也就是说共有价值动机越高的人更愿意将自己更多的时间贡献出来。 4.4.2. 控制人口学变量，志愿服务动机与参加总数的关系 Table 2 9 Control variables-significance of total participation and motivatio 控制变量 动机类型 去年参加总数 今年参加总数 生源&地年级&性别&独生子女 实践发展动机 0.324 0.355 社交知识动机 0.970 0.960 共有价值动机 0.017 0.009 目的性动机 0.607 0.545 表29. 控制变量下–参加总数与动机的显著性 在控制人口学变量的前提下，由表29可知共有价值动机在参加志愿服务总数不同的人群中存在着差异影响，其余三个动机没有差异影响。也就是说，当固定性别、年级、生源地和独生子女这四个人口学变量时，参加志愿服务活动总数对目的性动机是有影响的。 4.5. 小结 本章主要是对志愿者的参与动机进行了分类、降维。通过因子分析的统计学方法，将志愿者的参与动机综合为实践发展动机、社交知识动机、共有价值动机、目的性动机这四大类。 人口学变量上的差异也在志愿者参与动机上有所体现。性别对于社交知识动机有着显著性影响；年级和独生子女这两个变量对不同的动机类型均无差异影响；生源地对于目的性动机有着差异性的影响，特别是来自农村的志愿参与者；志愿行为也体现出了动机上的差异，无论是去年还是今年参加志愿服务次数不同的志愿者显示在共有价值动机上是有差异影响的。