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user: 3. 结果 3.1. 初始题项的形成 在北京航空航天大学随机抽取不同专业和年级的20名本科生和研究生进行团体访谈，初步了解大学生网络交往动机。访谈结果显示大学生网络交往主要具有以下需求：“维护现实关系、促进群体交往、建立和维护亲密关系、认识陌生人、与陌生人网恋”等几个方面。方案中对大学生提到的“网恋”现象给予关注和进一步探讨，发现不少大学生会在网上与陌生人进行“网恋”，满足亲密交往的需求或希望更深入地了解自己等内在需求。根据依恋理论，具有安全型依恋类型的个体，喜欢社交但也能享受独处，而非安全型依恋类型的个体，要么过于专注于寻找亲密关系，要么害怕建立亲密关系。“网恋”现象可能正是反应了使用者内在依恋风格的影响结果。因此，结合依恋理论，对与“网恋”行为相关的动机进行分析，编撰相关题项，包括“希望在网上与陌生人谈恋爱”或“通过网络交往满足亲密交往的需要”等。 之后，随机选取不同年龄和专业的276名大学生进行开放式问卷调查。向被试提供本研究中关于“网络交往动机”的定义和举例，请被试结合自己的经历，尽可能多的列出符合定义的网络交往动机条目。问卷部分指导语：“请结合您的亲身经历，尽可能多地列出网络交往的内在动机——“网络交往能满足你的哪些内心需求？”。(例如：能够满足我与亲朋好友联系的需要，可以排解孤独感，可以让我更自由的表达自己，可以以不同的自我形象展示自己，可以更好地表达自己的情感，可以比较彻底地宣泄情绪，可以有更多亲密交往的体验，等等)。” 邀请10名相关领域的专家和心理学专业的58名学生对问卷结构和题项进行审阅评定，根据网络交往动机定义对项目进行分析，删除意思过于相近和不符合定义的题项，尽量按照学生的原意修改语言表达不清的题项。最后保留34个项目，形成预测问卷。 3.2. 探索性因素分析 对被试3运用预测问卷34个题项测查后收集的数据进行探索性因素分析，本研究因素数目的确定采用以下标准：(1) 因素的特征值大于1；(2) 每个因素至少包含3个项目。删除的标准是：(1) 因素负荷小于0.4；(2) 有多重负荷。本研究选取KMO和Bartlett 球形检验对采样充足度及是否适宜进行因素分析检验。结果显示KMO采样充足度等于0.938，表明采样充足度高，变量间的偏相关很小；Bartlett 球形检验值为27030.776，自由度为561，p < 0.001，说明数据适合进行因素分析。探索性因素分析采用主成分分析法，经方差极大正交旋转确定因素负荷，得到6个因子，总解释率为54.832%。结果见表1。 从表1可见，各维度范围内对每个项目的共同性的统计表明：各项目共同性在0.424~0.689之间，该问卷各项目有较好的鉴别力。从表1可以看出，除21题外，所剩各题目的区分度在0.30以上，说明各题目的区分度都很好。最后，18题总量表的Cronbach’s Alpha系数为0.832，4个因素的Cronbach’s Alpha系数分别为0.794、0.807、0.772和0.679。每个因素层面的载荷均在0.6以上，且总量表信度系数超过0.80，因此该研究工具可以达到测量学标准可以在研究中加以使用。 对因素负荷小于0.4、有多重负荷的题目进行进行删减，结合理论构想，最后确定18个题目，4个因子，总解释率为57.620%。每个因子最少3个项目，最多6个项目。 因素1——社会交往：17、21、24、30、31、33 因素2——亲密依恋：4、8、12、16、20 因素3——自我认同：5、6、9、10 因素4——情绪调节：15、19、26 根据因素包含的项目意义及问卷设计的初始理论基础——依恋理论，对相应因素分别进行命名。 第一个因素包括6个项目，分别是“增进朋友交流与朋友分享情感体验”；“了解自己关心的人的动态和情况”；“可以在朋友需要时帮助对方排忧解难”；“分享自己的生活和内心”；“更真实地表达自己的情感”；“以更好地表达自己内心的想法和感受以便让朋友更深地理解自己的内心”，将该因子命名为“沟通交流动机”； 第二个因素包括5个项目，分别是“在网上寻找男/女朋友交往”、“可以不需要承担任何责任地与人交往”、“可以获得更多恋爱的体验”、“可以认识一些异性朋友倾述和交往”、“和异性培养感情”，将该因子命名为“亲密依恋动机”； 第三个因素包括4个项目，分别是“可以发现自身的不足”、“在团队合作中或群里的交流中增强归属感”、“吸取经验教训完善自我”、“一起完成工作可以满足相互协作的愿望”，将该因子命名为“自我认同动机”。 第四个因素包括3个项目，分别是“在网络游戏中获得成就感”、“跟网友聊天打发无聊时间”、“通过玩儿游戏排解孤独感”，将该因子命名为“情绪调节动机”。 Table 1 An analysis of exploratory factors in college students’ online-communication motivatio 沟通交流动机 亲密依恋动机 自我认同动机 情绪调节动机 原项目号 因素 载荷 共同度 区分度 原项目号 因素 载荷 共同度 区分度 原项目号 因素 载荷 共同度 区分度 原项目号 因素 载荷 共同度 区分度 C17 .657 .515 .371 C4 .768 .614 .385 C5 .769 .633 .376 C15 .777 .686 .377 C21 .614 .464 .234 C8 .589 .424 .358 C6 .683 .532 .461 C19 .785 .457 .406 C24 .616 .502 .334 C12 .809 .686 .462 C9 .777 .638 .423 C26 .558 .689 .424 C30 .745 .608 .450 C16 .651 .569 .580 C10 .737 .621 .484 C31 .731 .618 .481 C20 .691 .554 .513 C33 .707 .563 .475 α .794 .807 .772 .679 表1. 大学生网络交往动机探索性因素分析结果 3.3. 验证性因素分析 采用Mplus7.0对被试5数据进行验证性因素分析，以确定模型对实际数据的拟合程度，从而检验模型的正确性。根据探索性因素分析结果，设置了四个潜变量，即沟通交流、自我认同、亲密依恋和情绪调节4个因子。据此构成样本的协方差矩阵，作为检验模型的基础。经验证性分析得到该模型的各项你和指数(见表2)。 从表2可以看出，模型的拟合指数RMSEA为0.065，CFI和TLI等拟合指数均在0.9以上，因子载荷均在0.4以上，表明模型拟合较好，可以接受。据此构建的网络交往动机一阶模型如图1所示。 验证性因素分析表明，网络交往动机4个因子之间存在中等程度的相关，这意味着因子结构可能蕴含更具解释力的高阶因子。因此，本研究假设网络交往动机在初阶因素之上，还存在二阶因素，即4个因子共同反映的总体网络交往动机。据此构成样本的协方差矩阵，作为检验模型的基础。经验证性因素分析，得到该模型的各项拟合指数及结构图(见表3，图2)。 图1. 网络交往动机一阶模型的验证性因素分析 图2. 网络交往动机二阶模型的验证性因素分析 Table 2 The index for fitting of the first-order structural model of college students’ online-communication motivatio 拟合指数 χ 2 df χ 2 /df CFI TLI RMSEA 1242.260 129 9.63 0.911 0.900 0.065 表2. 大学生网络交往动机一阶结构模型的拟合度指标 Table 3 The index for fitting of the second-order structure model of college students’ online-communication motivatio 拟合指数 χ 2 df χ 2 /df CFI TLI RMSEA 1552.847 131 11.85 0.886 0.867 0.073 表3. 大学生网络交往动机二阶结构模型的拟合度指标 从表3可以看出，模型的拟合指数TLI、CFI均小于0.90，χ 2 /df值为11.85，RMSEA为0.073，这些模型拟合指数与一阶结构模型相比均变差，说明一阶模型拟合更好。 为了进一步考察一阶模型和二阶模型哪个模型更好，将一阶模型与二阶模型做了进一步的比较。温忠麟等人(2004)认为，对于嵌套模型，减少估计参数，自由度增加(Δdf)，如果χ 2 值的增加量小于临界值(df = Δdf，α = 0.01，0.05时的χ 2 临界值)，则表明嵌套模型的简化可以接受。模型比较结果发现，一阶模型在χ 2 /df指标上略有胜出，卡方差异Δχ 2 = 310.587，Δdf = 2也表明一阶模型比二阶嵌套模型更可取(Δχ 2 > χ 2 (2，0.05) = 5.99)。 对两个模型的比较结果说明一阶模型的设置合理，即大学生网络交往动机为由4个一阶因素组成的多维模型。这与本研究假设一致，即验证了大学生网络交往动机的多维结构。同时表明大学生网络交往动机问卷的结构效度很好。 3.4. 信效度分析 3.4.1. 信度 本研究在全国选取了2256位不同学校和专业及年级的大学生作为重测信度被试，与前测测验时间间隔为1个月，共收集到有效问卷2049份，其中男性26位、女性14位。结果显示，总量表的重测信度为0.913。详见表4。 从表4看，统计结果显示，大学生网络交往动机问卷总分的Cronbach’s α系数为0.832，各维度得分也均在0.60 以上，说明大学生网络交往动机问卷及各因素的内部一致性较好、稳定性良好。 3.4.2. 校标关联效度分析 本研究选用国内近期关于大学生网络交往动机的研究成果作为本问卷的校标考察问卷效度，分别是谭文芳(2006)编制的“大学生网络使用动机问卷”和迟新丽、张大均(2009)编制的“大学生网络交往动机”，对本研究开发的网络交往动机问卷的预测效度进行分析，结果见表5。 从表5看，网络交往动机总分以及各维度得分与两份网络交往动机问卷的相关均达到0.485和0.477的显著相关，进一步表明本问卷测查指标与测查内容非常吻合。