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user: 4. 实证研究 根据研究框架及采集数据，使用结构方程软件运行实证模型，进行路径分析与效应分析。 4.1. 数据检验 本研究采用SPSS软件进行样本数据的信度及效度检测。计算结果显示，量表的总Cronbach’a值为0.817，分量表的信度值也均大于0.8。效度KMO值为0.831，并且Bartlett 的球形检验值的P值为0.000，因此，可以认为研究数据通过了信度及效度检验，可以进行结构方程计算。 4.2. 模型分析 4.2.1. 模型估计 本文的结构模型估计采用SPSS22中的AMOS软件模块，经修正后的模型估计图如图2所示。 图2. 经过修正后的结构模型拟合结果 根据结构方程的建模要求，经过计算路径系数后，需要进行拟合配比指标检验，实证检验结果如表4所示。 Table 4 Modified model fitting index test tabl 统计检验量 RMSEA GFI CMIN/DF AGFI NFI TLI CFI PNFI PCFI 拟合值 0.059 0.906 2.731 0.879 0.879 0.904 0.919 0.743 0.634 评价标准 <0.06 >0.9 <3 >0.8 >0.9 >0.9 >0.9 >0.5 >0.5 检验结果 通过 通过 通过 通过 通过 通过 通过 通过 通过 表4. 修正模型拟合指标检验表 从修正模型拟合指标适配结果可看出，所有适配指标实证值均在适配标准范围内，通过对比表3和表4可以发现，大部分指标性能经过模型修正后均有了较大的提高，比如“绝对适配度指标”中的RMSEA、GFI、CMIN/DF和AGFI，计算结果从原来的0.041、0.991、9.636、0.982变为0.017、0.998、2.541、0.995。同理，“增值适配度指数”中的三个指标值也是如此，经修正后数据变得更为适配，只是“简约适配度指数”中的两个指标模型修正后变小。 4.2.2. 路径分析 根据修正模型计算结果，可得出模型假设检验结果，如表5所示。 表5为结构模型假设检验结果，从表中可以发现，九条路径经过标准化的估计值均在0.5%水平内显著，根据模型的初始假设，假设均成立。假设检验结果：假设H1：假设1成立，且路径相关系数为强相关，说明网络信息对负面情感影响巨大，网络信息既包括积极的正面信息，也包括消极的负面信息，但无论是正向或负向作用，均对情感产生影响。对于假设H2、假设H3和假设4成立，假设2和3涉及个人对疫情的认知及周围环境的支持(包括政府管理效率)，这些指标均为对行为起到促进作用，通过正向环境的支持，提升个人应对疫情的信心，从而为更好地应对疫情，而假设5则是实施行动更为接近，其界于想法与行动之间的指标，从系数的大小值也可看出，网络信息对知觉行为控制更为显著。假设H5为负面情感对知觉行为控制的影响，系数为负值，证明负面情感会影响个体的自我效能，即个体的对行为的信心。假设6~8为防范态度、主观规范和知觉行为控制对防范行为所施加的影响，从路径系数可见，全部为正值，但大小存在差异，大小依次为知觉行为控制、防范态度和主观规范。假设H9不成立，假设设置为负向作用，但计算结果为正的系数，说明负向情感会加剧个体对疫情的担心，从而采取积极的应对策略。 Table 5 Test results of Structural model hypothesi 路径分析 标准化估计值 显著性(P) 理论假设 假设检验 网络信息®负面情感 0.868 *** H1 成立 网络信息®防范态度 0.399 *** H2 成立 网络信息®主观规范 0.086 *** H3 成立 网络信息®知觉行为控制 0.331 *** H4 成立 负面情感®知觉行为控制 -0.343 ** H5 成立 防范态度®防范行为 0.170 *** H6 成立 主观规范®防范行为 0.013 *** H7 成立 知觉行为控制®防范行为 0.562 *** H8 成立 负面情感®防范行为 0.188 *** H9 不成立 表5. 结构模型假设检验结果 注：表中***表示P值小于0.01，**表示P值小于0.05。 4.2.3. 效应分析 经过运用模型可得出相应的效应任用结果，效应类别及结果如表6所示。 Table 6 Effect table of structural variables on defensive behavio 效应类别 网络信息 防范态度 主观规范 知觉行为控制 负面情感 直接效应 0.000 0.170 0.013 0.562 0.188 间接效应 0.251 0.000 0.000 0.000 −0.193 总效应 0.251 0.170 0.013 0.562 −0.005 表6. 结构变量对防范行为的效应表 直接效应分析。直接效应中“知觉行为控制”维度对“防范行为”维度的直接效应为最大，系数为0.562，通过计划行为理论可知，“知觉行为控制”本质上是反映个人过去的经验和行为对当前行为的一种预测，以及平时自己所具备的技能对当前事件的应对能力大小的测度，而其它三个维度“防范态度”、“主观规范”和“负面情感”，它们的直接效应分别为0.170、0.013、0.188，这三个维度相对而言与直接行为的心理距离更长，所以也说明了知觉行业控制对最终行为的效应更为明显。而“负面情感”维度直接效应为正，系数值为0.188，说明负面情感中分指标对最终行为的直接效应为正值，负面情感中相对应的指标为疫情传播方式、传播时间长短和每日公布的疫情数据，这些因素共同构成了负面情感维度指标，这些指标数据的增加，无疑会增加个体的心理压力，从而促使个体采取防范措施，因此，负面情感为正的直接效应是合理的。 间接效应分析。在六大维度指标中，共有三大维度指标没有间接效应，它们为防范态度、主观规范、知觉行为控制，网络信息和负面情感维度指标分别为0.251和−0.193，其中网络信息防范行为没有直接效应，只有间接效应，即网络信息对大学生防范疫情行为的作用是通过间接产生效果，从心理学角度考虑，则是表示大学生从网络获取信息后，先是通过影响个人的认知，并有可能还结合周围环境，得出自我判断，最后才决定是否实施行动，研究结论与常规相一致。而负面情感维度指标的间接效应为−0.193，表明负面情感对防范行为直到反向的控制作用，负面情感越强，则对防范行为的影响越大，从而抑制防范行为的实施。 总效应分析。根据系数大小排列，总效应排列依次为知觉行为控制、网络信息、防范态度、主观规范和负面情感，通过正负号比较可知，知觉行为控制对实施防范行为的促进作用最大，其次为网络信息、防范态度和主观规范，而负面情感维度的总效应为负值，说明其对防范行为直到阻碍作用。结合各维度指标可以知道，知觉行为控制主要体现个体对事件的自我应对能力测量，体现个体内心的精神状态，其具体表现为积极的乐观态度，正因为内心的强大，从而激发实际的防范行为，积极投身预防、控制病毒的侵犯。对防范行为直到正向促进作用的维度指标为网络信息，随着互联网应用领域的不断拓展，网络已成为人们获取信息、交流沟通的快捷平台，通过网络了解疫情、获取疫情信息、交流防范经验，无疑将有助于大学生采取正确的防范措施，同样地，防范态度和主观规范也对实施防范行为起到正向的促进作用，具体的相关指标为对疫情的了解、人文环境的关怀、政府的有力组织防范等，这些指标均对个体直到激励作用，从而增强战胜疫情的信心，促进采取积极的防范行为。而负面情感的总效应为负值，表明负面情感维度指标对行业的消极作用，具体指标包括疫情高发期每日疫情的更新、确诊、死亡等负面数据的更新，无疑加剧个体的恐慌，从而影响了个体的积极心理，影响抗击疫情的内在信心，阻碍实施防范行为。