system: [SYSTEM]

user: 3. 结果 3.1. 共同方法偏差检验 采用Harman单因素分析检验法进行共同方法偏差检验，结果显示：共有11个因子特征根大于1，第一个因子解释了23.65% (小于40%)的变异量。因此，表明本研究不存在严重的共同方法偏差问题。 3.2. 各变量的描述性统计及相关性分析 如表1所示，网络欺凌态度在性别维度上有显著差异(Cohen’s d = 0.32)，其中男性(M = 1.90)高于女性(M = 1.64)。户籍在情感移情(M 农村 = 3.36，M 城市 = 3.26，Cohen’s d = 0.18)上存在显著差异，但差异程度并不大。独生子女与否在匿名性(M 独生子女 = 2.78，M 非独生子女 = 2.96，Cohen’s d = 0.20)、认知移情(M 独生子女 = 3.48，M 非独生子女 = 3.57，Cohen’s d = 0.14)和受网络欺凌行为(M 独生子女 = 2.39，M 非独生子女 = 2.41，Cohen’s d = 0.03)变量上存在显著差异。年龄维度在一般性网络欺凌态度(η 2 = 0.06)、网络欺凌态度(η 2 = 0.04)、认知移情(η 2 = 0.05)和情感移情(η 2 = 0.02)变量上存在显著差异。上网时长维度在一般性网络欺凌态度(η 2 = 0.03)、网络欺凌态度(η 2 = 0.01)、认知移情(η 2 = 0.03)、情感移情(η 2 = 0.02)和网络欺凌行为(η 2 = 0.01)上差异显著。 各变量的皮尔逊相关性分析结果见表2，伤害性网络欺凌态度、一般性网络欺凌态度、网络欺凌态度与其他各变量均呈显著正相关。其中网络欺凌态度与伤害性网络欺凌态度(r = 0.947)、一般性网络欺凌态度(r = 0.944)具有极强的正相关，故在此后的分析中不再区分伤害性网络欺凌态度和一般性网络欺凌态度，用总体网络欺凌态度进行分析。 Table 1 Descriptive statistics and difference statistical analysis results of each variabl M SD 性别 (t值) 户籍 (t值) 独生子女与否(t值) 年龄 (F值) 上网时长 (F值) 伤害性网络态度 1.95 0.88 4.14 *** −2.08 0.99 2.51 1.39 一般性网络态度 1.60 0.86 5.77 *** −1.88 1.77 6.93 *** 6.91 *** 网络欺凌态度 1.78 0.82 5.23 *** −2.10 1.45 4.81 *** 3.52 ** 匿名性 2.87 0.95 −2.85 0.11 −2.91 *** 0.45 2.35 认知移情 3.53 0.72 −8.97 −0.16 * −2.09 ** 6.12 *** 7.36 *** 情感移情 3.31 0.57 −7.11 *** 2.89 * −3.36 2.54 ** 5.44 *** 受网络欺凌行为 2.40 0.94 5.50 −0.83 −0.47 * 0.54 0.28 网络欺凌行为 1.98 0.88 6.08 −1.13 −0.03 1.40 3.76 ** 表1. 各变量描述性统计和差异性统计分析结果 注： * 代表P < 0.05， ** 代表P < 0.01， *** 代表P < 0.001，下同。 Table 2 Correlation statistical results of each variabl 1 2 3 4 5 6 7 8 1. 伤害性网络态度 1 2. 一般性网络态度 0.80 ** 1 3. 网络欺凌态度 0.95 ** 0.94 ** 1 4. 匿名性 0.42 ** 0.28 ** 0.37 ** 1 5. 认知移情 −0.11 ** −0.26 ** −0.20 ** 0.35 ** 1 6. 情感移情 −0.12 ** −0.23 ** −0.18 ** 0.18 ** 0.48 ** 1 7. 受网络欺凌行为 0.45 ** 0.47 ** 0.49 ** 0.34 ** 0.02 −0.04 1 8. 网络欺凌行为 0.61 ** 0.62 ** 0.65 ** 0.28 ** −0.19 ** −0.15 ** 0.60 ** 1 表2. 各变量相关性统计结果 3.3. 网络欺凌态度和移情的中介效应 在控制了性别、年龄、上网时长等因素的影响后，以匿名性为自变量，网络欺凌态度、认知移情为中介变量，网络欺凌行为为因变量建立链式中介模型1；以匿名性为自变量，网络欺凌态度、情感移情为中介变量，网络欺凌行为为因变量建立链式中介模型2。采用Hayes建立的SPSS宏程序Process，选择模型6进行多元层次回归分析，控制性别、年龄、上网时长等变量，对网络欺凌和认知移情、情感移情分别进行链式中介作用检验。其结果见表3。 Table 3 Regression analysis of variable relationship in chain mediation mode 回归方程 整体拟合指数 回归系数显著性 结果变量 预测变量 R R 2 F β t 网络欺凌态度 匿名性 0.37 0.14 162.72 *** 0.27 12.76 *** 认知移情 匿名性 0.50 0.25 169.92 *** 0.50 16.93 *** 网络欺凌态度 −0.39 −13.09 *** 情感移情 匿名性 0.33 0.11 59.09 *** 0.29 5.78 *** 网络欺凌态度 −0.29 −9.06 *** 网络欺凌行为 匿名性 0.66 0.44 259.22 *** 0.10 3.35 ** 网络欺凌态度 0.60 21.54 *** 认知移情 −0.11 −3.90 *** 网络欺凌行为 匿名性 0.66 0.43 252.42 *** 0.06 2.16 * 网络欺凌态度 0.62 23.30 *** 情感移情 −0.05 −1.90 表3. 链式中介模型中变量关系的回归分析 采用偏差校正非参数百分位Bootstrap法重复抽样5000次对中介效应进行检验，置信区间为95%，结果见表4、图1和表5、图2。中介效应结果显示，模型1和模型2中各间接效应的Bootstrap 95%置信区间不含0值，说明两个模型中的中介变量在匿名性和网络欺凌行为中存在显著的中介效应。模型1总间接效应为0.169，占总效应的39.30%；模型2的总间接效应为0.206，占总效应的48.8%。 Table 4 The indirect effect values of each path in the chain mediation model 路径 间接效应值 置信区间(95%) SE 下限 上限 总间接效应 0.17 0.1199 0.2201 0.025 匿名性 网络欺凌态度 网络欺凌行为 0.20 0.1654 0.2454 0.020 匿名性 认知移情 网络欺凌行为 −0.05 −0.0775 −0.0212 0.015 匿名性 网络欺凌态度 认知移情 网络欺凌行为 0.01 0.0061 0.0228 0.004 表4. 链式中介模型1各路径的间接效应值 Table 5 The indirect effect values of each path in chained mediation model 路径 间接效应值 置信区间(95%) SE 下限 上限 总间接效应 0.21 0.1644 0.2491 0.022 匿名性 网络欺凌态度 网络欺凌行为 0.21 0.1753 0.2542 0.020 匿名性 情感移情 网络欺凌行为 −0.01 −0.0266 −0.0001 0.007 匿名性 网络欺凌态度 情感移情 网络欺凌行为 0.01 0.0001 0.0103 0.003 表5. 链式中介模型2各路径的间接效应值 如图1、图2所示，匿名性能显著正向预测网络欺凌态度、网络欺凌行为，网络欺凌态度显著正向预测网络欺凌行为，网络欺凌态度显著负向预测认知移情和情感移情，认知移情和情感移情显著负向预测网络欺凌行为。与Barlett等学者的网络欺凌模型一致，本研究的研究结果表明了匿名性可以预测网络欺凌态度，而网络欺凌态度进一步预测了网络欺凌行为。其中认知移情和情感移情在这个模型中起到了链式中介作用，移情程度高的人拥有更少的网络欺凌态度和网络欺凌行为。 图1. 匿名性影响网络欺凌行为的多重中介效应模型1路径图 图2. 匿名性影响网络欺凌行为的多重中介效应模型2路径图