第三节　结果与分析

一　描述性统计分析

对初始量表的57个项目进行平均数和标准差的描述性统计分析，结果见表3—2。表3—2中数据显示，被试得分最高的是项目52“在网上祝福他人”（M=2.60），得分最低的是项目10“在网上捐赠自己不用而别人又需要的物品”（M=1.27）。

二　项目分析

（一）项目通俗性

项目通俗性是指被试在测验给出的答案范围里回答项目的程度（金瑜，2001），其实质就是计算项目的得分率。如果样本很大的话，一般采用极端分组法计算通俗性。具体方法是：以量表总分最高的27％和最低的27％的被试作为高分组与低分组，分别计算高分组和低分组的项目得分率，然后求这两组被试的项目得分率的平均数。

量表各项目的通俗性见表3—3。从表3—3中可知，通俗性最高的为0.52，最低的为0.12。从总体上看，量表各项目的通俗性偏低。但这与预先的设想较一致。在与大学生的访谈中了解到，网络利他行为在大学生身上普遍存在，但其发生的频数不高。由于学业的紧张、学校上网条件的限制及家庭经济的拮据等原因，很多大学生不会经常上网，大部分网络利他行为也都是偶尔发生，不会经常去做。项目通俗性偏低也验证了这一点，这也说明了所获的数据资料是真实可信的，较好地反映了大学生网络利他行为的现况。

（二）项目区分度

项目区分度（Item discrimination）反映了测验项目对被试特质水平的鉴别力，是对项目进行评价和筛选的主要指标（顾海根，2008）。本节以常用的极端分组的决断值（Critical Ratio，CR值）和鉴别力指数（D值）来分析项目区分度。

首先，把量表总分最高的27％和最低的27％的被试作为高分组与低分组，对两组数据进行各项目得分均数差异的显著性检验，CR值即为两者均数差异检验的t值。当CR值达到显著水平时，表明该项目对不同被试的特质水平能有效鉴别；如CR值达不到显著水平，则表示该项目鉴别度较差，应考虑予以删除。有研究者认为CR值大于3才具有鉴别力（邱皓政，2002）。本节结果显示（见表3—4），CR值在所有项目上都达到显著水平，其值都大于3。

为进一步确定各项目的区分度，本节再以鉴别力指数为标准进行区分度的分析。其方法是：以量表总分最高的27％和最低的27％的被试作为高分组与低分组，计算两组被试的项目得分率，用高分组的项目得分率减去低分组的项目得分率即为鉴别力指数（D值）。D值越大，表示项目的鉴别力越大，质量越好。一般对区分度的检验标准是：0.40以上，区分度很好；介于0.30和0.40之间，区分度较好；介于0.20 和0.30之间，区分度尚可；小于0.20，区分度差（顾海根，1999）。量表各项目的鉴别力指数见表3—4。以D＜0.30为删除项目的标准，结果删除1、2、3、10、17、42等6个项目，保留51个项目进入下一步的统计分析。

三　探索性因素分析

为了进一步完善量表及分析量表的结构，本节对项目分析后保留的51个项目进行探索性因素分析。

首先对样本数据进行KMO （Kaiser-Meyer-Olkin）和Bartlett球形检验。KMO是对观测相关系数值和偏相关系数值进行比较的一个指标，其值越大，表明越适合进行因素分析。Bartlett球形检验主要检验相关矩阵是否为单位矩阵，从而判定因素分析模型的恰当性。Kaiser （1974）给出了KMO的度量标准：0.90以上，极佳； 0.80以上，良好； 0.70以上，一般； 0.60以上，平庸； 0.50以上，可悲； 0.50以下，无法接受。样本检验结果见表3—5。从表3—5中可知：KMO=0.970，Bartlett球形检验X2=16619.465 （df=1275，P＜0.001），表明样本数据很适合因素分析。

采用主成分法（Principal Components）和Promax斜交旋转（假设公因子之间是相关的）抽取因子，旋转在56次迭代后收敛，特征值大于1的因子有7个，解释总变异的57.262％。根据心理测量学理论，采用以下标准确定因子数目（雷雳、杨洋，2007） ：（1）因子的特征值大于1； （2）因子数必须符合碎石检验； （3）抽取的因子在旋转前至少解释3％的总变异； （4）每一因子至少包含3个项目。结果抽取4个因子，解释了总变异的50.338％，各因素负荷及贡献率见表3—6。

然后参考以下标准删除量表中不合适的项目：（1）因素负荷小于0.40； （2）在不同因子上有相近的负荷。结果删除27、15、53、37、48、34、7、40、39、11、9、41、14、19、43、50、49、24等18个项目。删除不合适的项目后，对剩下的33个项目进行第二次探索性因素分析。KMO和Bartlett球形检验结果显示，KMO=0.961，Bartlett球形检验X2=9563.868 （df=528，P＜0.001），表明非常适合进行因素分析。采用主成分法和斜交旋转方法，旋转在7次迭代后收敛，特征值大于1的因子有4个，解释了总变异的53.559％。各因素负荷及贡献率见表3—7。

根据以上删减项目的标准，再次删除项目36、项目13和项目18。最后对剩下的30个项目进行第三次因素分析。KMO和Bartlett球形检验结果显示，KMO=0.955，Bartlett球形检验X2=8550.303 （df=435，P＜0.001）。采用主成分法和斜交旋转方法抽取因子，旋转在7次迭代后收敛，特征值大于1的因子有4个，解释了总变异的54.647％，各项目的负荷在0.445—0.821之间。各因素负荷及贡献率见表3—8，碎石图见图3—1。

根据上述因素分析的结果，分析各因子所含题项的内容和含义，对四个因子分别进行命名。

如表3—8所示，因子1包含52、46、32、56、30、45、47、16、29、55、33等11个项目，分析因子所含项目的内容，这些项目都表示在网上给予他人肯定、鼓励、支援的支持行为，如在网上祝福他人；对网友给予关心和鼓励；倾听网友诉说自己的不快并对其开导；在网上帮助他人排忧解难，解决一些生活、学习或情感问题等，故将因子1命名为网络支持。

因子2包含44、20、28、57、23、26、25等7个项目，这些项目都表示在网上给予他人帮助的指导行为，如上传有用的程序、指导网友如何防毒杀毒、指导网友如何更好地使用网络、在网上对他人进行技术或方法指导等，故将因子2命名为网络指导。

因子3包含8、4、6、5、21、12、22等7个项目，这些项目都表示在网上将自己拥有的资源给予他人的分享行为，如在论坛上讨论问题并发表个人意见、在网络上转载他人发表的有意义的文章日志或帖子、在网上与他人分享自己成功的学习经验、在网上发表一些读书心得与网友共享等，故将因子3命名为网络分享。

因子4包含51、31、54、35、38等5个项目，这些项目都表示在网上给予他人的一些提醒行为，如在网上提醒他人警惕某些诈骗、引诱等不良信息；在网上曝光一些不法事件，以提醒他人注意；自己在网上受了骗，自觉发帖子提醒大家；告诉网友们一些网络陷阱等，故将因子4命名为网络提醒。