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user: 3. 实证分析 3.1. 自我评估结果分析 1) 自我评估的结果分布 如表1所示，自我评估结果分为：① 关注、② 不关注度两类。 Table 1 Self-assessment results distributio 频率 百分比(抽样误差) 累计百分比 有效 关注 348 51.9 (0.02) 51.9 不关注 322 48.1 (0.02) 100.0 总计 670 100.0 - 表1. 自我评估的结果分布 2) 自我评估结果与各因素的卡方检验 Table 2 Chi-square test of interaction between self-assessment and schoo 检验统计量的值 自由度 渐近p-值(双侧) 皮尔逊卡方 6.345 a 2 0.042 似然比(L) 6.361 2 0.042 线性关联 6.247 1 0.012 有效个案数 670 - - 表2. 自我评估与学校交互效应的卡方检验 a. 0个单元格(0.0%)的期望计数小于5，最小期望计数为99.00。 Table 3 Chi-square test of interaction between self-assessment and gende 检验统计量的值 自由度 渐近p-值(双侧) p-值(双侧) p-值(单侧) 皮尔逊卡方 2.944 a 1 0.086 - - 连续性修正 b 2.682 1 0.102 - - 似然比(L) 2.948 1 0.086 - - 费希尔精确检验 - - - 0.100 0.051 线性关联 2.939 1 0.086 - - 有效个案数 670 - - - - 表3. 自我评估与性别交互效应的卡方检验 a. 0个单元格(0.0%)的期望计数小于5，最小期望计数为136.97；b. 仅针对2 × 2表进行计算。 Table 4 Chi-square test of interaction between self-assessment and grad 检验统计量的值 自由度 渐近p-值(双侧) p-值(双侧) p-值(单侧) 皮尔逊卡方 1.971 a 1 0.160 - - 连续性修正 b 1.739 1 0.187 - - 似然比(L) 1.976 1 0.160 - - 费希尔精确检验 - - - 0.173 0.094 线性关联 1.969 1 0.161 - - 有效个案数 670 - - - - 表4. 自我评估与年级(大一、大二 = 低年级，大三、大四 = 高年级)交互效应的卡方检验 a. 0个单元格(0.0%)的期望计数小于5，最小期望计数为 93.24；b. 仅针对2 × 2表进行计算。 Table 5 Chi-square test of interaction between self-assessment and political appearanc 检验统计量的值 自由度 渐近p-值(双侧) 皮尔逊卡方 44.245 a 3 0.000 似然比(L) 46.566 3 0.000 线性关联 43.587 1 0.000 有效个案数 670 - - 表5. 自我评估与政治面貌交互效应的卡方检验 a. 0个单元格(0.0%)的期望计数小于5，最小期望计数为12.50。 Table 6 Chi-square test of interaction between self-assessment and majo 学校 检验统计量的值 自由度 渐近p-值(双侧) 南京工业大学 皮尔逊卡方 似然比(L) 线性关联 有效个案数 5.840 b 5.994 1.291 203 7 7 1 - 0.559 0.540 0.256 - 南京大学 皮尔逊卡方 似然比(L) 线性关联 有效个案数 8.668 c 8.811 0.260 209 7 7 1 - 0.277 0.266 0.610 - 南京审计大学 皮尔逊卡方 似然比(L) 线性关联 有效个案数 12.034 d 13.590 0.130 251 6 6 1 - 0.061 0.035 0.719 - 总计 皮尔逊卡方 似然比(L) 线性关联 有效个案数 14.208 a 14.313 2.696 663 7 7 1 - 0.048 0.046 0.101 - 表6. 自我评估与专业交互效应的卡方检验 a. 0个单元格(0.0%)的期望计数小于5，最小期望计数为 8.71；b. 8个单元格(50.0%)的期望计数小于5，最小期望计数为1.83；c. 1个单元格(6.3%)的期望计数小于5，最小期望计数为 4.98；d. 6个单元格(42.9%)的期望计数小于5，最小期望计数为1.27。注：剔除了被调查人数较少的专业，避免对卡方检验造成影响。 由表2~6可知，通过卡方检验对学校、性别、年级、政治面貌和专业与自我评估十九大关注度进行分析，对应统计量的p值分别为0.042、0.086、0.160、0.000和0.048。从上述检验中可以得出，学校、政治面貌与自我评估结果进行检验得出的p值小于0.05，说明二者是不独立的，也就是说这些因素会对自我评估造成影响。而性别、年级这两个因素与自我评估进行检验得出的p值大于0.05，说明这两个变量没有拒绝原假设，但为了更为准确仍凭经验保留这两个变量进行logistic回归以进一步确认结果。专业因素对应的卡方检验虽然总体上表现出与分类结果不独立，但由于专业分布与学校有很大关系，在每个学校分层检验中可以明显看出专业与十九大关注度卡方检验的p值很大，所以实际专业与十九大关注度分类结果二者独立，因此在接下来的检验中并不考虑专业这一因素。 3) 二分类logistic回归 Table 7 Variables screened by backward method-likelihood ratio tes 回归系数(B) 标准误差 统计量瓦尔德 自由度 p值 OR值 学校 学校(南京工业大学) 学校(南京大学) - 0.469 0.224 - 0.209 0.200 5.055 5.055 1.255 2 1 1 0.080 0.025 0.263 - 1.598 1.251 性别(男) -0.443 0.173 6.535 1 0.011 0.642 政治面貌 政治面貌(中共党员) 政治面貌(中共预备党员) 政治面貌(共青团员) - −2.720 −1.991 −1.048 - 0.651 0.508 0.477 36.920 17.485 15.361 4.819 3 1 1 1 0.000 0.000 0.000 0.028 - 0.066 0.137 0.351 常量 1.156 0.489 5.582 1 0.018 3.177 表7. 向后法–似然比检验(LR)筛选出来的变量 a. 在步骤1输入的变量：学校，性别，年级，政治面貌。 该步骤中，记关注为0，不关注为1。从表7的分析结果中可以看出，在进行向后法进行筛选变量后，年级这个变量被筛选排外(验证了步骤1中年级的卡方检验)，而学校、性别、政治面貌作为影响自我评估十九大关注度的变量通过筛选，说明学校、性别、政治面貌作为影响因素质量较高。 对学校、性别、政治面貌进一步分析，可以得出如下结论：在自我评估的结果中，相对于南京审计大学的学生，南京工业大学和南京大学两所学校的学生自我评估对于十九大关注度趋向于不关注的可能性更高，举例来说，南京工业大学的学生认为自我不关注十九大的可能性是南京审计大学的学生的1.5倍；对于女性而言，男性明显更倾向于关注十九大，男性自我评估为关注十九大的可能性是女性的两倍；政治面貌属于显著影响因素，党员和入党积极分子的关注程度显著的(OR < 0.5，说明政治面貌是重要的影响因素)高于团员和群众，党员自我评估关注十九大的可能性是群众的十五倍。 以上是仅通过自我评估得出的结果，但是其中包含了很多心理因素，还需通过实测结果来进行对比分析。 3.2. 实测结果分析 1) 实测结果的分布情况 被调查者通过问题回答正确率情况被分为：① 关注度低、② 关注度较低、③ 关注度适中、④ 关注度较高、⑤ 关注度高五类。如图1可以看出分类情况属于正态分布。 图1. 十九大关注度实测结果分布情况(问题答对情况) 2) 实测结果分类与各因素的卡方检验 Table 8 Chi-square test of interaction between testing results and schoo 检验统计量的值 自由度 渐近p-值(双侧) 皮尔逊卡方 43.847 a 8 0.000 似然比(L) 44.491 8 0.000 线性关联 40.697 1 0.000 有效个案数 670 - - 表8. 实测结果分类与学校交互效应的卡方检验 a. 0个单元格(0.0%)的期望计数小于5，最小期望计数为25.52。 Table 9 Chi-square test of interaction between testing results and gende 检验统计量的值 自由度 渐近p-值(双侧) 皮尔逊卡方 4.961 a 4 0.291 似然比(L) 4.959 4 0.292 线性关联 0.240 1 0.624 有效个案数 670 - - 表9. 实测结果分类与性别交互效应的卡方检验 a. 0个单元格(0.0%)的期望计数小于5，最小期望计数为35.31。 Table 1 0 Chi-square test of interaction between testing results and grad 检验统计量的值 自由度 渐近p-值(双侧) 皮尔逊卡方 8.630 a 12 0.734 似然比(L) 8.690 12 0.729 线性关联 0.308 1 0.579 有效个案数 670 - - 表10. 实测结果分类与年级交互效应的卡方检验 a. 0个单元格(0.0%)的期望计数小于5，最小期望计数为6.07。 Table 1 1 Chi-square test of interaction between testing results and political appearanc 检验统计量的值 自由度 渐近p-值(双侧) 皮尔逊卡方 65.698 a 12 0.000 似然比(L) 67.039 12 0.000 线性关联 53.811 1 0.000 有效个案数 670 - - 表11. 实测结果分类与政治面貌交互效应的卡方检验 a. 5个单元格(25.0%)的期望计数小于5，最小期望计数为3.22。 Table 1 2 Chi-square test of interaction between testing results and majo 学校 检验统计量的值 自由度 渐近p-值(双侧) 南京工业大学 皮尔逊卡方 似然比(L) 线性关联 有效个案数 20.772 b 25.309 0.078 203 28 28 1 - 0.835 0.611 0.780 - 南京大学 皮尔逊卡方 似然比(L) 线性关联 有效个案数 26.530 c 30.103 2.110 209 28 28 1 - 0.544 0.358 0.146 - 南京审计大学 皮尔逊卡方 似然比(L) 线性关联 有效个案数 35.402 d 35.625 0.713 251 24 24 1 - 0.063 0.060 0.399 - 总计 皮尔逊卡方 似然比(L) 线性关联 有效个案数 70.255 a 71.354 11.817 663 28 28 1 - 0.000 0.000 0.001 - 表12. 实测结果分类与专业交互效应的卡方检验 a. 11个单元格(27.5%)的期望计数小于5，最小期望计数为2.20；b. 33个单元格(82.5%)的期望计数小于5，最小期望计数为0.26；c. 23个单元格(57.5%)的期望计数小于5，最小期望计数为 1.15；d. 21个单元格(60.0%)的期望计数小于5，最小期望计数为0.25。注：剔除了被调查人数较少的专业，避免对卡方检验造成影响。 由表8~12可知，将学校、性别、年级、政治面貌和专业与实测结果分类进行卡方检验，他们统计量的渐近显著性值分别为0.000、0.291、0.734、0.000和0.000。从上述检验中可以得出，学校和政治面貌与实测结果是不独立的，也就是说这些因素会对实测结果造成影响，而性别、年级对于实测结果是独立的，从分层卡方检验结果看来，专业和实测结果是独立的，所以同样在这里排除专业这一影响因素。但是对于年级和性别，为了与之前进行对比，仍保留该因素，然后通过有序多分类logistic回归确定各因素的影响程度和方向。 3) 有序多分类logistic回归 在通过spss软件得出回归系数B，计算出OR值(EXP(B))。根据表13结果显示可以得出如下结论：随着学校变化，由南京审计大学转变为南京大学再到南京工业大学，关注度变高的可能性越来越低，即关注度向低的方向靠近，南京大学的学生处于十九大关注度相对高的可能性是南京审计大学的学生的1/2倍，南京工业大学的学生处于十九大关注度相对高的可能性是南京审计大学的学生的1/3倍，换言之，则是南京大学和南京工业大学的学生十九大关注度更低；在性别方面看来，男女同学在十九大关注度上的差异并不大，对应的p值没有经过显著性检验(验证了前面的实测结果分类与性别交互效应的卡方检验未通过)；在年级方面看来，各个年级的十九大关注度无较大差异，对应的p值同样没有通过显著性检验(验证了实测结果分类与年级交互效应的卡方检验未通过)；在政治面貌方面，中共党员和预备党员处于十九大关注程度高的可能性明显(OR > 2)高于共青团员和群众。政治面貌为中共党员的同学处于十九大关注度高类别的可能性是政治面貌为群众的7倍。 Table 1 3 Ordered multi-class logistic regression of testing result 实测结果的参数估算值 回归系数(B) 标准误差 统计量 瓦尔德 自由度 p值 OR值 95% 置信区间 下限 下限 阈值 [关注度 = 低] [关注度 = 较低] [关注度 = 适中] [关注度 = 较高] −1.917 −0.677 0.829 2.283 0.400 0.393 0.394 0.403 22.957 2.968 4.436 32.162 1 1 1 1 0.000 0.085 0.035 0.000 0.147 0.508 2.291 9.803 −2.702 −1.448 0.058 1.494 −1.133 0.093 1.600 3.072 位置 [学校 = 南京工业大学] [学校 = 南京大学] [学校 = 南京审计大学] −1.176 −0.595 0 a 0.188 0.176 - 39.122 11.439 - 1 1 0 0.000 0.001 - 0.309 0.552 - −1.545 −0.939 - −0.807 −0.250 - [性别 = 男] [性别 = 女] 0.248 0 a 0.148 - 2.800 - 1 0 0.094 - 1.282 - 0.042 - 0.539 - [政治面貌 = 中共党员] [政治面貌 = 中共预备党员] [政治面貌 = 共青团员] [政治面貌 = 群众] 1.981 1.755 0.620 0 a 0.482 0.397 0.364 - 16.896 19.524 2.898 - 1 1 1 0 0.000 0.000 0.089 - 7.253 5.781 1.858 - 1.037 0.976 −0.094 - 2.926 2.533 1.333 - [年级 = 大四] [年级 = 大三] [年级 = 大二] [年级 = 大一] −0.132 −0.579 −0.192 0 a 0.300 0.204 0.174 - 0.194 8.066 1.214 - 1 1 1 0 0.660 0.005 0.270 - 0.876 0.561 0.825 - −0.719 −0.978 −0.533 - 0.455 −0.179 0.149 - 表13. 实测结果的有序多分类logistic回归 a. 此参数冗余，因此设置为零。 3.3. 对比分析 上述分析的两次回归的结论在学校、政治面貌方面具有一致性，而在性别方面有差别，对此，本文对异同进行如下总结。 相同之处：南京工业大学和南京大学的同学在自我评估和问卷回答上处于十九大关注度低的可能性更高，原因可能与不同学校的思想政治教育有关。在政治面貌方面，两次回归结果一致，都表明了中共党员和预备党员的十九大关注度更高，这说明了中共党员和预备党员对学习十九大的主动和积极态度。在年级这个方面，两次回归的结果都没有通过显著性检验，说明年级并非十九大关注度的主要影响因素。 不同之处：自我评估的回归中性别因素通过了显著性检验，说明对结果有影响，但是在分析实测结果的回归结果中，性别因素没有通过检验，说明男性可能在心理上更倾向于认为自己关注十九大，但实际上男性与女性并没有显著区别。