人格因素对群际态度有影响

4.6.1　卡方检验

经卡方检验，性别分组人数差异显著，女性人数显著多于男性，如表4-3。考虑到社会支配取向的性别差异（Sidanius et al.，2000），男性常会拥有更高的社会支配取向水平，因此在后面的统计分析中，需加入性别因素作为协变量，以排除性别因素对结果的可能影响。年级、专业各组的人数差异不显著。

表4-3　卡方检验

4.6.2　社会赞许性的影响分析

由于社会支配取向量表与农民工偏见量表均是有关态度的外显测量工具，需要排除社会赞许性对测量的可能影响。相关分析表明RD 16与社会支配取向量表的相关不显著（r=0.10），与农民工偏见量表的相关也不显著（r=0.09）。因此，社会赞许性并没有对被试对量表项目的反应产生显著影响。

4.6.3　信度分析

农民工偏见量表的Cronbach’s alpha系数为0.859，社会支配取向量表的alpha系数为0.819。

4.6.4　共同方法偏差检验

共同方法偏差（common method biases）指的是因为同样的数据来源或评分者、同样的测量环境、项目语境以及项目本身特征所造成的变量之间人为的共变。这种人为的共变对研究结果产生严重的混淆并对结论有潜在的误导，是一种系统误差。共同方法偏差的控制方法分为程序控制和统计控制。程序控制指的是研究者在研究设计与测量过程中所采取的控制措施，比如从不同来源测量预测与效标变量，对测量进行时间上、空间上、心理上、方法上的分离，保护反应者的匿名性、减小对测量目的的猜度，平衡项目的顺序效应以及改进量表项目等。进行研究时，首先应该考虑采用程序控制，因为这些方法直接针对共同方法偏差的来源。但是，在很多研究情境中，受条件限制，程序控制方法无法实施，或者无法完全消除共同方法偏差，这个时候就应该考虑在数据分析时采用统计的方法来对共同方法偏差进行检验和控制。

在本研究中，由于社会支配取向与群体间的消极态度都需要而且只能由被试提供信息，用量表的方式进行，就有可能存在共同方法偏差，从而误导结论。在程序控制方面，采用了保护反应者的匿名性的方法来减少共同方法偏差，但这仍不能保证共同方法偏差已得到很好地控制，还需进行统计检验和控制。周浩等（2004）对共同方法偏差的统计检验与控制方法作了总结，提出了根据研究情境选择具体检控方法的原则。根据此原则，本研究应采用加入一个非可测方法变异因子的方法。在结构方程模型中，每一个具体的观测变量的变异分解为特质、方法以及随机误差成分，而每种方法设定为一个潜在变量，通过比较以下两模型的拟合度来检验方法偏差的效应，如图4-3、图4-4。

图4-3　控制共同方法偏差前的模型

图4-4　控制共同方法偏差后的模型

表4-4　共同方法偏差检验结果

由于无法直接比较拟和指数，采用温忠麟等（2004）提出的结构方程模型检验的卡方准则。在模型比较时采用卡方检验，只是针对不同的样本量选取不同的临界值：N≤150时，alpha=0.01；N=200时，alpha=0.001；N=250时，alpha=0.0005；N≥500时，alpha=0.0001。本研究样本量为203，应取0.001为临界值。结果表明alpha′=0.0049＞0.0001。可以看出，加入方法变异因子后，模型并未显著改善，所以可以认定测量中不存在显著的共同方法偏差。

4.6.5　回归分析

回归分析前，对变量进行必要的处理。专业、年级、性别是分类变量，都转换成了效应变量。工商管理专业编码为1，社会工作专业编码为1；一年级编码为1，三年级编码为1；男性编码为1，女性编码为1。对社会支配取向进行了中心化处理。根据假设5，分年级进行各个模型的检验。

（1）调节模型的检验

在一年级中，将专业作为自变量、社会支配取向作为调节变量、专业与社会支配取向相乘作为交互作用项，性别作为协变量，对农民工的偏见作为因变量进行回归分析，如表4-5。

表4-5　一年级调节模型检验结果(www.xing528.com)

如表所示，专业的主效应显著，工商管理专业的学生比社会工作系的学生的群体间的消极态度水平更高，如图4-5；社会支配取向的主效应显著，即社会支配取向水平越高，群体间的消极态度水平就越高，将社会支配取向得分按照正负一个标准差为标准，区分为高/低社会支配取向组，考查两组的群体间的消极态度水平差异，如图4-6；而专业与社会支配取向之间的交互作用不显著。因此，根据调节模型的判断标准来看，可以认为在一年级中，调节模型不成立。

图4-5　专业的主效应

图4-6　社会支配取向的主效应

在三年级中，将专业作为自变量、社会支配取向作为调节变量、专业与社会支配取向相乘作为交互作用项，性别作为协变量，对农民工的偏见作为因变量进行回归分析，如表4-6。

表46　三年级调节模型检验结果

如表所示，社会支配取向的主效应显著，即社会支配取向水平越高，群体间的消极态度水平就越高，将社会支配取向得分按照正负一个标准差为标准，区分为高/低社会支配取向组，考查两组的群体间的消极态度水平差异，如图47；社会支配取向与专业的调节作用显著，如图48，根据调节作用的判断标准来看，调节模型成立。而专业与性别的主效应均不显著。

图47　社会支配取向的主效应

图48　专业与社会支配取向的交互作用

（2）中介模型的检验

在本研究中，中介模型的假设是把社会地位即专业作为自变量，社会支配取向作为中介变量，对农民工的偏见作为因变量。先检验自变量与因变量间的相关。

在一年级中，专业与社会支配取向的相关为0.018（p=0.851），在三年级中，专业与社会支配取向的相关为0.121（p=0.245）。这表明，在两个年级中，专业与社会支配取向的相关均不显著，即自变量与中介变量间的相关不显著，因此，中介效应不显著。

（3）人格模型的检验

在一年级中，社会支配取向与群体间的消极态度间显著相关（r=0.270，p=0.000），在三年级，社会支配取向与群体间的消极态度间也显著相关（r=0.590，p=0.000）。

在一年级和三年级，均是社会支配取向与专业间的相关不显著，即社会支配取向不能预测个体的社会地位；而社会支配取向与群体间的消极态度间显著相关，说明社会支配取向能预测个体的群体间的消极态度水平。因此，这只是部分支持了人格模型的假设。

（4）社会化过程的检验

将年级与专业作自变量，两者相乘作交互作用项，性别作为协变量，社会支配取向作为因变量进行回归分析，结果发现，各主效应和交互效应均不显著。以同样的方法将群体间的消极态度作为因变量进行回归分析，发现各主效应和交互效应也不显著。因此，本研究结果不支持社会化过程的假设H4。