Page 159 - 《社会》2013年第1期
P. 159
社会· ２０１３ · １
观测变量与潜变量之间关系密切程度的因子负载看，除个人收入为
０．３７ 外，其余因子负载值全都在 ０．５ 以上 ７ ，说明观测变量的信息在其
所对应的潜变量中得到较好保留，这些观测变量是潜变量较为有效的
外部指标；模型整体评估指标 犚犕犛犈犃 为 ０．０４６ ，说明模型具有不错的
拟合度 ８ ，能较 好 地 反 映 模 型中所 有观 测变 量与潜 变量 之间的 关 系。
这些结果不是本文的研究目的，而是研究起点，其作用在于证明本文所
建构的潜变量是比较有效的，为进一步分析潜变量之间的关系提供了
可靠的测量基础。
（二）潜变量之间关系的检验———结构模型
结构模型（即图 ２ 中椭圆与椭圆部分）由 ３ 个多元线性回归模型构
成，即模型 １ 、模型 ２ 和模型 ３ ，因变量分别为焦虑、生活境遇和主观地
位。其中，因变量为“焦虑”的模型 １ 是本文检验研究假设的主要依据，
该模型的主要统计指标见表 ６ 。
表 ６ ：焦虑影响因素的线性回归分析（模型 １ ）
标准回归系数 狋 值 ９
控制变量
年龄 －０．１２ －５．８０
健康状况 ０．３１ １５．６９
自变量
经济收入 －０．１０ －２．８７
教育水平 －０．０７ －３．０９
职业地位 ０．０８ ２．８５
生活境遇 ０．１６ ９．２６
主观地位 －０．１０ －４．４６
决定性系数 ０．１８
注： １． 模型 １ 出自结构模型，因变量是“焦虑”；
２． 狆 ＜０．０５ 或 狋 ＞１．９６ ， 狆 ＜０．０１ 或
狋 ＞ ２．５８ ， 狆 ＜ ０．００１ 或 狋 ＞ ３．３０ 。
通过分析模型 １ 中的变量，发现它们的统计显著性均达到 ０．００１
或 ０．０１ 的水平，说明这些变量对因变量“焦虑”全都具有明显的影响作
７． 测量模型中的标准化因子负载绝对值一般应大于 ０．３ ，数值越大，效度越高。
８． 一般说来， 犚犕犛犈犃 指标小于 ０．０８ ，整个模型的拟合程度就是可以接受的；小于 ０．０５ ，则拟
合程度令人非常满意。具体参见王卫东（ ２０１０ ： ８５ ）。
９． 结构方程模型的检验指标只提供 狋 值，不提供 狋 值对应的概率 狆 ，由于本研究的样本很大，
因此， 狋 值相当于 狕值，可以根据 狕值作出统计结论。
· １ ５ ２ ·
