情绪情感影响因素的回归分析

时间：2022-04-25 百科知识版权反馈

【摘要】：二、情绪情感影响因素的回归分析被试对于媒体的不同偏好与其人口变量，都可能会影响其接触食品安全报道时产生的情绪情感。为了验证这些变量哪一个对于情感变异的贡献更大、更显著，笔者使用线形回归分析方法对其进行分析。数据表明无效变量的T检验值都达不到0.1的显著性水平，只有保留在第13个模型中的最后四个变量才是有效变量。

二、情绪情感影响因素的回归分析

被试对于媒体的不同偏好与其人口变量，都可能会影响其接触食品安全报道时产生的情绪情感。为了验证这些变量哪一个对于情感变异的贡献更大、更显著，笔者使用线形回归分析方法对其进行分析。表4-29是采用向后剔除法进行变量选择的分析结论，数据显示在所有12人口变量和4个媒介接触习惯的变量中，“每周接触广播的平均时间长度”、“最高学历”、“离退休人员”、“收入”、“医务人员”、“学生”、“国家机关或事业单位工作人员”、“年龄”、“待业或无业人士(非离退休人员)”、“每周接触报纸杂志的平均时间长度”、“每周接触电视的平均时间长度”、“性别”等12个变量由于显著性水平不够，先后被一一剔除，剩下“教师或者研究人员”、“普通职工”、“公司企业职员”、“每周接触互联网的平均时间长度”四个变量被初步认定为显著影响变量。随后的表4-30是对于包含不同数量预设自变量的13个模式的回归模型统计概要表，我们发现，在前11个模式中调整判断系数一直随着变量的减少而不断增加，这证明虽然这13个变量对因变量没有显著影响，但是其中“每周接触电视的平均时间长度”、“性别”变量还是多少有些影响，只不过没有达到显著的程度。

表4-29　变量的进入与剔除

续表

a:Tolerance=.000 limits reached.

b:Dependent Variable:总体上感觉食品是否安全

表4-30　多元回归模型的统计概要

a:Predictors:(Constant)，收入，教师或者研究人员，医务人员，每周接触广播的平均时间长度，年龄，性别，待业或无业人士(非离退休人员)，国家机关或事业单位工作人员，每周接触报纸杂志的平均时间长度，普通职工，每周接触电视的平均时间长度，离退休人员，公司企业职员，最高学历，学生，每周接触互联网的平均时间长度

b:Predictors:(Constant)，收入，教师或者研究人员，医务人员，年龄，性别，待业或无业人士(非离退休人员)，国家机关或事业单位工作人员，每周接触报纸杂志的平均时间长度，普通职工，每周接触电视的平均时间长度，离退休人员，公司企业职员，最高学历，学生，每周接触互联网的平均时间长度

c:Predictors:(Constant)，收入，教师或者研究人员，医务人员，年龄，性别，待业或无业人士(非离退休人员)，国家机关或事业单位工作人员，每周接触报纸杂志的平均时间长度，普通职工，每周接触电视的平均时间长度，离退休人员，公司企业职员，学生，每周接触互联网的平均时间长度

d:Predictors:(Constant)，收入，教师或者研究人员，医务人员，年龄，性别，待业或无业人士(非离退休人员)，国家机关或事业单位工作人员，每周接触报纸杂志的平均时间长度，普通职工，每周接触电视的平均时间长度，公司企业职员，学生，每周接触互联网的平均时间长度

e:Predictors:(Constant)，教师或者研究人员，医务人员，年龄，性别，待业或无业人士(非离退休人员)，国家机关或事业单位工作人员，每周接触报纸杂志的平均时间长度，普通职工，每周接触电视的平均时间长度，公司企业职员，学生，每周接触互联网的平均时间长度

f:Predictors:(Constant)，教师或者研究人员，年龄，性别，待业或无业人士(非离退休人员)，国家机关或事业单位工作人员，每周接触报纸杂志的平均时间长度，普通职工，每周接触电视的平均时间长度，公司企业职员，学生，每周接触互联网的平均时间长度

g:Predictors:(Constant)，教师或者研究人员，年龄，性别，待业或无业人士(非离退休人员)，国家机关或事业单位工作人员，每周接触报纸杂志的平均时间长度，普通职工，每周接触电视的平均时间长度，公司企业职员，每周接触互联网的平均时间长度

h:Predictors:(Constant)，教师或者研究人员，年龄，性别，待业或无业人士(非离退休人员)，每周接触报纸杂志的平均时间长度，普通职工，每周接触电视的平均时间长度，公司企业职员，每周接触互联网的平均时间长度

i:Predictors:(Constant)，教师或者研究人员，性别，待业或无业人士(非离退休人员)，每周接触报纸杂志的平均时间长度，普通职工，每周接触电视的平均时间长度，公司企业职员，每周接触互联网的平均时间长度

j:Predictors:(Constant)，教师或者研究人员，性别，每周接触报纸杂志的平均时间长度，普通职工，每周接触电视的平均时间长度，公司企业职员，每周接触互联网的平均时间长度

k:Predictors:(Constant)，教师或者研究人员，性别，普通职工，每周接触电视的平均时间长度，公司企业职员，每周接触互联网的平均时间长度

l:Predictors:(Constant)，教师或者研究人员，性别，普通职工，公司企业职员，每周接触互联网的平均时间长度

m:Predictors:(Constant)，教师或者研究人员，普通职工，公司企业职员，每周接触互联网的平均时间长度

n:Dependent Variable:总体上感觉食品是否安全

从表4-31中可以看出，所有模型的概值都小于0.05的显著性水平，说明配合回归模型是有意义的，但是随着无效变量被逐步剔除，F值呈现越来越大的趋势，这表明包含“教师或者研究人员”、“普通职工”、“公司企业职员”、“每周接触互联网的平均时间长度”四个变量的模型的拟合度是最好的。表4-32是根据13个包含不同数量自变量的回归模型，分别给出回归系数、回归系数的标准误差、标准化回归系数、T检验值、T检验值的显著性水平、容限度和方差膨胀因子。数据表明无效变量的T检验值都达不到0.1的显著性水平，只有保留在第13个模型中的最后四个变量才是有效变量。

表4-31　多元回归模型的方差分析