综合前文，笔者将框架效果理论的命题与详思可能性模型整合形成分析性模型（见图6.5）。模型的下半部分用框架与受众已有认知基模之间的契合程度来预测阅读实验材料之后头脑中出现的与框架相关的认知激活程度（A）。而整合模型的上半部分则用话题相关知识（K）和话题卷入度（M）来预测信息详思的深度（D）。此后，整合分析性模型用详思深度（D）和框架相关的认知激活（A）这两个变量预测与“中国制造”产品报道框架对受众态度和认知归因所产生的效果。
图6.5 整合ELM和框架效果的复杂模型
Note：In the model，K represents prior knowledge，D stands for depth of elaboration，M stands for involvement，A stands for the likelihood of frame related activation，and（DA）stands for the interaction term between depth of elaboration and likelihood of frame-related activation.Also，all the arrows in this figure represent positive relationship between variables.
根据图6.5的整合模型，笔者提出了以下一系列相关的研究假设供第七章实验部分进行深入的检验与考察。
假设1：当实验对象关于“中国制造”话题相关知识越多，话题卷入度越高，则其对报道文本的信息处理详思深度越高。
假设2：框架文本与实验对象的认知基模之间越是契合，被“中国制造”相关媒体报道文本激活的与框架相关的想法越多。
假设3：信息处理详思深度和框架相关认知激活之间的交叉关系预测了受众对于“中国制造”产品的态度以及对该事件的认知归因。
其中，笔者对于假设三又做了细分：(www.xing528.com)
假设3a：实验对象头脑中与框架相关的想法被激活得越多，并且其信息处理详思深度越小时，他们更有可能对“中国制造”产品质量问题作出与框架符合的归因。
假设3b：实验对象头脑中与框架相关的想法被激活得越多，并且其信息处理详思深度越小，则其对中国制造产品的态度越多受到媒体框架的影响。
研究问题2：控制其他因素的影响，话题相关知识和话题卷入度如何影响信息处理详思深度？
研究问题3：控制其他因素的影响，接触框架文本以及受众事先已有的相关认知是否会分别影响受众头脑中与框架相关的认知激活？
研究问题4a：控制其他因素的影响，话题相关知识和话题卷入度如何影响受众的态度？
研究问题4b：控制其他因素的影响，话题相关知识和话题卷入度如何影响受众对“中国制造”话题的归因？
研究问题5：控制所有其他因素的影响，媒体报道框架以及已有的相关认知基模是否单独对受众态度和认知归因产生影响？
研究问题6：控制所有其他因素的影响，对媒体信息处理详思深度以及框架相关的认知激活程度如何影响态度和归因？
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