控制及测试数据分析成果

1.新闻报道和信息卡的影响

在对这一部分参与者的回归分析中，我们发现，观看支持改革的新闻报道往往会使参与者更倾向于支持全民医疗保险覆盖（问题2，β=-0.11，p=0.07），符合假说1的预测。

阅读过医保改革信息卡的参与者表现出一致的但并非总是显著的特征，对改革的支持度较低。这种影响在公立和私立两种保险选择的支持度（问题3，β=0.61，p=0.05）以及通过对高收入人群增加税收来为改革提供资金（问题7，β=0.85，p=0.05）上是有统计学意义的。

新闻报道和信息卡的互动效应只在对全民医保的支持这方面上有一定的显著影响（问题2，β=0.15，p=0.09）。该系数的正值表明，在那些观看了正面的改革报道的参与者中，阅读信息卡的参与，使得他们对改革的支持较低。

同样，在那些观看过有关改革的负面新闻的参与者中，阅读过信息卡的参与者更倾向于改革。这种效应证实了假说2，即话题具体信息会倾向于减轻新闻报道的影响，媒体的传播效果往往在那些话题具体信息较少的观众身上更强烈。

这种调节作用在其他的态度测量问题上并不明显，这表明信息卡的调节作用仍取决于所询问的具体态度以及询问的方式。这一发现与朝鲜核威胁实验中的结果相似。

2.信息积累量和一般政治知识的影响

关于医疗保险改革长期积累的信息量与更多对医保改革的总体支持相关（问题1，β=-0.26，p=0.06），信息量多的参与者也更有可能认为改革有利于美国人民（问题8，β=-0.38，p=0.04），更有可能反对单一支付体系（问题4，β=0.15，p=0.06）及对高收入美国人进行征税（问题7，β=0.59，p=0.01）。

一般政治知识对不同的医保改革的态度测量方法也有不同的影响。那些知识渊博的人更倾向于支持改革（对医疗保险改革的总体支持指数，β=-0.23，p=0.06），更倾向于一个既有公立保险又有私立保险的制度（问题3，β=-0.43，p=0.01），并支持通过提高美国高收入者的税收来支持改革（问题7，β=-0.38，p=0.08）。关于通过削减国家医保费用来为改革提供资金，那些知识渊博的人往往表现出较少的支持率（问题6，β=0.42，p=0.07，以及建立在问题6上的指数，β=0.52，p=0.01）。

3.话题显著性、媒体报道、日常对新闻话题的关注和讨论的影响

话题的显著性，在使用对医疗保险改革支持指数作为被动变量的回归分析中系数是正值，这表明那些认为这个问题更重要的参与者更有可能反对改革（β=0.10，p＜0.0001）。另外，在问题1（对医疗保险改革的总体支持度，β=0.15，p＜0.0001）、问题2（支持全民覆盖，β=0.14，p＜0.0001）、问题8（对美国人民有利，β=0.12，p=0.01）和问题9（对美国经济有利，β=0.13，p=0.01）中都可以发现这种模式。

日常媒体报道接收程度并未明显影响受访者对这个话题的看法，这与朝鲜核威胁研究中的发现相似。参与讨论这个话题的程度也没有对话题观点产生任何影响。

然而，个人对这个话题关注程度的评估对很多关于医疗改革观点的问题产生了重大影响，例如总体支持率（指数和问题1，β=-0.11，p=0.03；β=-0.16，p＜0.0001）、问题2（全民医疗保健覆盖的支持率，β=-0.10，p=0.10）、问题4（具有单一支付体系，β=-0.05，p=0.07）、问题8（对美国人民有利，β=-0.14，p=0.04）。系数的负值表明，人们越是认为自己在新闻中关注这个话题，就越会对改革产生不支持的态度。

4.总统工作认可度

正如预期的那样，总统工作认可程度对改革观点的影响重大且一致。那些支持总统工作表现的参与者更有可能支持改革，无论话题态度是如何测量的（系数见表5-13至表5-16）。

5.信息卡的自我评估和新闻报道的影响

那些认为信息卡与医疗改革话题相关的人更有可能支持改革（总体支持率指数，β=-0.12，p=0.09）以及公立和私立两种医疗保险并存的制度（问题3，β=-0.18，p=0.06）。

关于医疗改革的新闻报道是否影响观点的自我评估，只会对通过提高美国高收入者的税收来为改革提供资金支持的态度产生明显影响（问题7，β=-0.16，p=0.03）。系数的负值表明那些认为新闻报道对他们的观点产生更大影响的人们往往更倾向于支持改革。参与者是否认为这个新闻报道会影响其他人对改革的看法并没有显著的影响。

6.政治倾向的影响

政党认同感与参与者的观点密切相关。民主党人更倾向于支持改革（支持指数，β=0.05，p=0.10；以及问题1，β=0.06，p=0.07），并支持对未提供健康保险的雇主征收一定的费用的建议（问题5，β=0.12，p=0.02）。

政治意识形态的倾向对医保改革的态度也有相对一致和显著的影响。受访者越自由，对改革便越支持（一般支持指数，β=0.12，p＜0.00011；问题3，β=0.07，p=0.05；问题4，β=0.04，p=0.01；问题5，β=0.08，p=0.06；问题7，β=0.23，p＜0.0001；问题8，β=0.15，p＜0.0001；问题9，β=0.12，p＜0.0001）。

那些对政治不太感兴趣的人更有可能反对医疗改革以及反对公立和私立两种保险选择的制度（总体支持指数，β=-0.09，p=0.10；问题3，β=-0.13，p=0.08）。

7.人口变量的影响(www.xing528.com)

女性更有可能反对通过削减国家医疗保险费用为改革提供资金（问题6，β=0.32，p=0.01；支持销减国家医疗保险开支进行改革指数，β=0.30，p＜0.0001）。与男性相比，她们更可能认为改革对经济产生危害（问题9，β=0.20，p=0.02）。

除了问题9关于改革是否有利于经济之外，没有发现种族与医疗改革的观点问题明显相关。与白人相比，似乎其他种族认为改革不太可能对经济有利（问题9，β=0.07，p=0.05）。

受教育程度只与改革的总体支持率有关，但对有关改革的其他观点问题没有影响（问题1，β=-0.08，p=0.02）。年龄较大的参与者更有可能反对通过削减医疗保险费用来为改革提供资金（问题6，β=0.22，p＜0.0001）；更有可能支持通过增加美国高收入者的税收来为改革提供资金（问题7，β=-0.10，p=0.02），并同时支持拥有公立和私立两种保险选择（问题3，β=-0.05，p=0.09）。收入较高的参与者比收入较低的参与者更有可能反对改革（支持指数，β=0.04，p=0.06；问题1，β=0.05，p=0.02；问题2，β=0.07，p=0.02；问题7，β=0.10，p=0.01）。

表5-11　实验控制及之后测试参与者数据的回归分析结果1①

续　表

注：**表示在0.05水平上有显著效果；*表示在0.10水平上有显著效果。
①回归分析模型的样本量N=423。
②主动变量的具体信息参见表5-7中的注释。
③测量问题的答案选项为：1表示强烈支持至5表示强烈反对。在使用这一态度测量的问题作为被动变量的回归分析模型中，R2=0.67。
④测量问题的答案选项为：1表示强烈支持至5表示强烈反对。在使用这一态度测量的问题作为被动变量的回归分析模型中，R2=0.20。
⑤测量问题的答案选项为：1表示强烈支持至5表示强烈反对。在使用这一态度测量的问题作为被动变量的回归分析模型中，R2=0.66。

表5-12　实验控制及之后测试参与者数据的回归分析结果2①

注：**表示在0.05水平上有显著效果；*表示在0.10水平上有显著效果。
①回归分析模型的样本量N=423。
②主动变量的具体信息请参见表5-7中的注释。
③测量问题的答案经过重新归类，归类之后的选项为：1表示强烈支持至5表示强烈反对。在使用这一态度测量问题作为被动变量的回归分析模型中，R2=0.57。
④测量问题的答案经过重新归类，归类之后的选项为：1表示强烈支持至5表示强烈反对。在使用这一态度测量问题作为被动变量的回归分析模型中，R2=0.32。
⑤测量问题的答案经过重新归类，归类之后的选项为：1表示强烈支持至5表示强烈反对。在使用这一态度测量问题作为被动变量的回归分析模型中，R2=0.19。

表5-13　实验控制及之后测试参与者数据的回归分析结果3①

续　表

注：**表示在0.05水平上有显著效果；*表示在0.10水平上有显著效果。
①N=423。
②主动变量的具体信息请参见表5-7中的注释。
③测量问题的答案选项为：1表示支持，2表示反对。在使用这一态度测量问题作为被动变量的回归分析模型中，R2=0.37。
④测量问题的答案选项为：1表示强烈支持至5表示强烈反对。在使用这一态度测量问题作为被动变量的回归分析模型中，R2=0.36。
⑤测量问题的答案选项为：1表示强烈支持至5表示强烈反对。在使用这一态度测量问题作为被动变量的回归分析模型中，R2=0.19。

表5-14　实验控制及之后测试参与者数据的回归分析结果4①

续　表

注：**表示在0.05水平上有显著效果；*表示在0.10水平上有显著效果。
①N=423。
②主动变量的具体信息请参见表5-7中的注释。
③测量问题的答案选项为：1表示强烈支持至5表示强烈反对。在使用这一态度测量问题作为被动变量的回归分析模型中，R2=0.36。
④测量问题的答案选项为：1表示非常有利至5表示非常有害。在使用这一态度测量问题作为被动变量的回归分析模型中，R2=0.70。
⑤测量问题的答案选项为：1表示非常有利至5表示非常有害。在使用这一态度测量问题作为被动变量的回归分析模型中，R2=0.67。