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3 2 调查问卷统计分析（第2页）

或“偶尔”

上博客或微博；85%的博士生“经常”

或“总是”

使用电子邮件等。

六成以上的博士生经常在网上下载软件；八成以上的博士生经常使用网络数据库；但也有一半以上的博士生“偶尔”

或“很少”

关注网络课件；接近一半的博士生经常使用网络工具投稿。

相比普通网民来说，博士生学习压力很大，花在娱乐休闲方面相对较少，不到三成的博士生“经常”

、不到一成的博士生“总是”

玩联机游戏；也分别只有10%左右的博士生“经常”

或“总是”

在网上欣赏影视或收听音乐等。

3.2.4效度分析

根据统计学相关要求，需要对量表中的反向题目的数据进行转换，之后才能进行统计分析。

本调查问卷共有三项“我很难判断互联网信息的可靠性”

、“学习、讨论中如果老师使用互联网会分散我的注意力”

、“在网上找到了资料，我就不愿意深入思考了”

属于反向题目，利用spss17.0软件进行数据转换，之后再进行统计分析。

效度（validity）即有效性，是指所测量到的结果反映所想要考察内容的程度，测量结果与要考察的内容越吻合，则效度越高；反之，则效度越低。

本研究对调查结果进行了内容效度、效标关联效度和建构效度分析。

在内容效度方面，主要从各题项与总分的相关分析来进行测量。

其中“学习、讨论中如果老师使用互联网会分散我的注意力”

和总分的相关性较低，且没有达到0.05显著性水平，该题项在以后的分析中被予以剔除。

其他题项与总分的相关系数均在0.2020.596之间，且均达到了0.05的显著性水平，予以保留。

在效标关联效度测验方面，则对各个维度之间的相关性进行检验。

的相关系数可以看出，本量表各个维度之间在0.001水平上显著相关，说明本研究具有很好的关联效度。

建构效度采用主成分分析法（principalcomponentanalysis）提取公因子，旋转方法为方差最**正交旋转，以特征值大于1为提取标准来分别分析4个分量表，具体结果如下：

对分量表“互联网影响博士生学习环境”

进行因子分析，kmo值为0.719，bartlett球度检验approxhi.square=525.183，df=28，sig.=0.000＜0.001，说明适合做因子分析。

以特征值大于1以及结合碎石图作为标准进行公因子提取，共提取3个公因子，方差解释率为65.959%，具体见表312。

因子1可以用“互联网的学习支撑”

来命名；因子2可以用“校园基本条件”

来命名；因子3可以用“互联网环境的负面作用”

来命名。

同理，其他分量表经过检验，均适合做因子分析。

其中分量表“互联网影响博士生学习共同体”

提取了3个公因子，分别命名为“互联网影响课程学习”

、“互联网影响师生关系”

、“互联网影响学习伙伴”

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