在本研究中，由于采取了较为成熟的相关文献量表，需要对问卷信度和效度进行分析。对自变量媒介选择（新闻属性类传统媒体、新闻属性类新媒体、社交属性类媒体、商业门户网站）进行信度和效度分析，计算得知Cronbach α 值为0.854＞0.8，说明量表具备合适的信度，满足测量要求；计算得知KMO 的值为0.798＞0.5，问卷效度是合理的，所以适合进行因子分析，共提出了一个主成分，共解释变异量的69.529%，因子分析达到了理想效果，该量表效度达到了要求。对因变量有效政府沟通（信息及时性、信息准确性、信息透明度、信息回应度及公众参与度）进行信度和效度分析，计算得知Cron-bach α 值为0.871＞0.8，说明量表具备合适的信度，满足测量要求；计算得知KMO 的值为0.824＞0.8，所以可以用因子分析，提取出了一个主成分，共解释变异量的66.967%，因子分析达到了理想效果，该量表效度达到了要求。因此，本研究量表的设计达到了预先的设想，具备良好的信度与效度。
其中，通过对自变量进行分析，受众倾向于选择新闻属性类新媒体（占比48.8%）来获取国务院联防联控机制新闻发布会信息，其中最不倾向于选择新闻属性类传统媒体（占比11.4%）。对不同媒介传播新闻发布会信息的满意程度统计得知（见表1），受众对新闻属性类新媒体满意程度最高（均值为3.75），对商业门户网站满意程度最低（均值为3.43）。
表1 受众的媒介选择描述统计
对因变量进行分析（见表2 和表3），超过一半的受众认为信息准确性非常重要，受众对新闻发布会的总体评价描述统计的均值都在4 以上，说明受众认为，在政府有效沟通中，信息及时性、准确性、透明度、回应度、公众参与度等五个部分都很重要。
表2 政府有效沟通中五个维度的重要度情况
表3 受众对新闻发布会的总体评价描述统计
续表
第一，媒介选择对信息及时性的影响。根据平行线检验的结果可以得知，模型中显著性为P=0.072＞0.05，使用有序多分类Logistics 回归分析，模型拟合信息表中，显著性P=0.000＜00.05，表明模型具有统计意义，拟合效果很好。参数估计表显示：媒介选择的估算值均为负数，表示按照编号商业门户网站＞社交属性类媒体＞新闻属性类新媒体＞新闻属性类传统媒体，编号越大，认为信息及时性的重要度越高，即四类媒体对信息及时性有正向影响。排序如表4：
表4 不同媒介选择对信息及时性的重要排序(www.xing528.com)
第二，媒介选择对信息准确性的影响。根据平行线检验的结果得知，模型中显著性为P=0.000＜0.05，不能使用有序多分类Logistics 回归分析。使用无序多分类Logistics 回归时，默认将因变量和自变量的最后一个分类水平作为参照。运用SPSS 软件进行无序多分类Logistics 回归，模型拟合信息表中，显著性P=0.000＜0.05，表明模型具有统计意义，拟合效果很好。参数估计表显示：选择新闻属性类传统媒体、新闻属性类新媒体的人认为信息准确性重要的可能性分别是选择商业门户网站的1.107 倍和1.016 倍，选择社交属性类媒体的人认为信息准确性非常重要的可能性是选择商业门户网站的0.835 倍。新闻属性类传统媒体和新闻属性类新媒体对信息准确性有正向影响，社交属性类媒体对信息准确性有负向影响。排序如表5：
表5 不同媒介选择对信息准确性的重要排序
第三，媒介选择对信息透明度的影响。根据平行线检验的结果可以看出，模型中显著性为P=0.034＜0.05，不能使用有序多分类Logistics 回归分析，便进行无序多分类Logistics 回归。使用无序多分类Logistics 回归时，默认将因变量和自变量的最后一个分类水平作为参照。模型拟合信息表中，显著性P=0.000＜0.05，表明模型具有统计意义，拟合效果很好。参数估计表显示：选择新闻属性类传统媒体的人认为信息透明度重要的可能性是选择商业门户网站的1.414 倍；选择新闻属性类新媒体和社交属性类媒体的人认为信息透明度重要的可能性分别是选择商业门户网站的0.986 倍和0.420 倍。新闻属性类传统媒体对信息透明度有正向影响，新闻属性类新媒体和社交属性类媒体对信息透明度有负向影响。排序如表6：
表6 不同媒介选择对信息透明度的重要排序
第四，媒介选择对信息回应度的影响。据平行线检验的结果可以看出，模型中显著性为P=0.000＜0.05，认为回归方程不平行，不能使用有序多分类Logistics 回归分析。采用无序多分类Logistics 回归分析，默认将因变量和自变量的最后一个分类水平作为参照。模型拟合信息表中，P=0.000＜0.05，模型拟合效果很好。参数估计表显示：选择新闻属性类传统媒体的人认为信息回应度重要的可能性是选择商业门户网站的1.996 倍；选择新闻属性类新媒体和社交属性类网站的人认为信息回应度非常重要的可能性分别是选择商业门户网站的0.868 倍和0.036 倍。新闻属性类传统媒体对信息回应度有正向影响，新闻属性类新媒体和社交属性类媒体对信息回应度有负向影响。排序如表7：
表7 不同媒介选择对信息回应度的重要排序
第五，媒介选择对公众参与度的影响。据平行线检验的结果可以看出，模型中显著性为P=0.000＜0.05，不能使用有序多分类Logistics 回归分析。使用无序多分类Logistics 回归时，默认将因变量和自变量的最后一个分类水平作为参照。模型拟合信息表中，P=0.045＜0.05，模型拟合效果很好。参数估计表显示：选择新闻属性类传统媒体、新闻属性类新媒体和社交属性类媒体的人认为受众参与度重要的可能性分别是选择商业门户网站的1.557 倍、1.015 倍和1.057 倍，它们对提升公众参与度都有正向影响，排序如表8：
表8 不同媒介选择对公众参与度的重要排序
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