自变量的测量层次,自变量的选择方法

本研究根据新生代农民工流动行为的理论框架选择自变量，自变量包括心理因素与社会因素，而社会因素又包括微观的个人因素、中观的社区因素与宏观的制度因素，故本书将分析心理因素、个人因素、社区因素、制度因素与综合因素对新生代农民工流动行为的影响。

(一)自变量的测量层次

本研究涉及的自变量测量层次既有诸如“年龄”的定距变量，亦有诸如“受教育程度”等的定序变量与诸如婚姻状况的定类变量。收入水平、相对收入水平、动机、态度、相对剥夺感与公平感等指标在本质上属于定序变量，定序变量中的数字仅代表等级而不能进行数学运算；但在实践中，为进行多元统计分析，可将其视为定距变量^[2]，例如，李培林、李炜(2010)在分析农民工安全感等的影响因素时，将量表得分视为定距变量，进行多元线性回归分析^[3]。因此，在本研究中，亦将定序变量视为定距变量，定类变量转化为虚拟变量。

(二)自变量的选择方法

心理因素、个人因素与社区因素根据影响因素分析的理论框架与新生代农民工流动行为特征分析选择指标，制度因素根据影响因素分析的理论框架选择指标，选择结果将在相应的回归分析中呈现。其中，心理因素与个人因素(除个体人口学特征外)因测量指标较多，运用因子分析减少变量数量。因子分析同时也是效度检验过程，效度以信度为前提。(www.xing528.com)

信度是测量结果的一致性或稳定性而非测量本身的稳定性^[4]，信度包括外在信度与内在信度，外在信度是在不同时间使用同一测量工具对同一被试测量结果的一致性，内在信度是指测量或量表中的问题是否在测量同一特征^[5]。本调查数据属于时点数据，采用内在信度分析。克朗巴哈(Cronbach)α系数是衡量内在信度分析的常用系数，该系数越高，表明测量信度越高，测量结果越稳定，一般而言，低于0.35不可接受，该系数在0.35到0.7之间时，视为中信度，在0.7以上视为高信度^[6]。

效度(Reliability)指量表在多大程度上测量了它所要测量的东西^[7]。效度包括内容效度(face validity)、准则效度(criterion validity)与建构效度(construct validity)，内容效度是测量内容与测量目的之间的逻辑相符性与适合性，以及是否涵盖欲测量的内容；准则效度是将以往的测量作为准则或标准，现有测量的测量结果与作为准则的测量结果进行对比，其结果的一致性程度；建构效度是现有测量与理论假设之间的契合程度^[8]。根据内容效度、准则效度与建构效度的定义，准则效度检验的前提是存在具有作为“准则”的测量，但在新生代农民工流动行为影响因素中，鲜见标准性的测量，故无法进行准则效度检验；内容效度没有公认的判断指标，故本书仅进行建构效度的检验。

建构效度检验常用因子分析法，因子分析法是将数量众多且关系错综复杂的变量提炼为少数几个因子以揭示变量之间内在关联性并简化数据维度、达到模型简约化的多元统计分析方法，即因子分析是对原有存在相关关系的变量进行浓缩，对原变量重合部分进行整合，以实现减少变量数量的目的，前提是原变量之间存在较强的相关性。原变量之间相关性的判定借助于KMO(Kasier-Meyer-Olkin)检验和Bartlett球形检验，Kasier给出了KMO的判定标准：大于0.9，非常适合做因子分析，0.8表示适合，0.7表示中度，0.6表示平庸，0.5以下无法接受；Bartlett球形检验的判定标准为：是否通过卡方检验。在满足变量相关的前提下，再进行因子提取、求解因子载荷矩阵、命名与计算因子得分。因子分析后达到收敛效度和区别效度的因子的累计方差贡献率是因子提取效果的一个重要检验标准，一般而言，至少应该达到50%以上，若大于60%，表示共同因素比较可靠^[9]。同一因子构成中，若各测量指标的因子载荷量(factor loading)越大(一般以大于0.5为标准)，则越具备“收敛效度”；在非所属因子中，其因子载荷量越小(一般以低于0.5为标准)，则越具备“区别效度”。