四、实证分析与结果

    （一）模型信效度分析

    为了确保整个问卷设计和调查结果的有效性，我们首先需要对学习满意度影响因素模型进行信度和效度检验。信度（ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ）是指测量数据结果的一致性和可靠性，信度系数越高表明问卷的稳定性越好。本研究主要利用ＳＰＳＳ１９．０软件进行信度分析。目前实证研究中普遍采用Ｃｒｏｎｂａｃｈ’ｓα系数作为检验信度的测度指标，Ｃｒｏｎｂａｃｈ’ｓα系数值大于０．７表明问卷或量表有良好信度。此外，信度检验过程还通常考虑每个测度项与总项的相关系数（即校正项目总分相关系数），一般要求题项与总项相关在０．３以上。表２为测度题项基本描述和信度检验结果汇总，信度统计结果显示所有的“题项—总体”的相关系数均大于０．５，各变量Ｃｒｏｎｂａｃｈ’ｓα系数均大于０．７，表明本研究中学生学习满意度各测度题项之间具有较好的内部一致性。

    效度（ｖａｌｉｄｉｔｙ）是指测量工具能够准确反映所测量事物的程度，其指向测量工具的正确性，一般分为内容效度和建构效度两个方面。内容效度是指测量工具能够测出的内容各个方面与待测变量所涵盖的内容诸方面的定性比较；而建构效度则是指测量工具对所测对象在理论上的构成维度及其关系反映的准确程度。　本次测量问卷题项设计参考了大量已有成熟问卷，并根据专家意见做出相关修订，在教学管理实践中每年都使用该问卷开展大学生学习满意度调查，每次根据调查结果对问卷不断改进，因此能够确保调查问卷的各题项具有较好的内容效度。建构效度本研究主要借助ＡＭＯＳ１７．０软件对数据模型进行拟合分析，采用最大似然估计（ＭａｘｉｍｕｍＬｉｋｅｌｉｈｏｏｄＥｓｔｉｍａｔｉｏｎ）对模型进行拟合，通过关键拟合指标的对比，来检验各观测结构维度的拟合结果是否与之前的模型构想相符合。结构方程模型拟合结果显示，本研究中χ２／ｄｆ、ＣＦＩ、ＮＦＩ、ＲＭＳＥＡ等关键拟合指标均符合要求，表明问卷设计具有较好的结构效度。

    （二）研究假设检验

    要想对研究假设中构建的地方本科高校学生学习满意度进行检验，就必须借助定量回归分析技术和手段。本研究使用结构方程常用工具ＡＭＯＳ１７．０对假设模型进行验证，表３的各项拟合指数表明整个模型的拟合度较为理想，符合路径检验的前提条件。我们将３１１７份问卷数据代入分析软件，依据假设中建立的因果联系进行一一检验，各个作用关系的路径系数、标准化路径系数、显著性指数（Ｐ）见表４。