資料與分析方式
使用「我國大學生政治社會化的定群追蹤研究」2012 年和 2015 年的資料,依受訪者編號配對,共 1,094 人。內在政治效能感以 j02 反向計分;依 2015 年相對於 2012 年的分數,分為下降、不變、提升。
政黨認同的比較限於 2012 年回答「中立及看情形」的學生:113 人在 2015 年轉為主要政黨認同,311 人兩次都回答「中立及看情形」。同儕政治討論與選舉新聞關注則用 2012 年的回答,各自與效能感變化比較,兩項均納入全部 1,094 位配對者。
展開資料配對與編碼
library(sjmisc)
library(sjPlot)
load("D:/研究檔案/我國大學生政治社會化的定群追蹤研究/political-socialization/year2012.rda")
load("D:/研究檔案/我國大學生政治社會化的定群追蹤研究/political-socialization/year2015.rda")
data2012 <- year2012[, c("id", "partyid", "j02", "c01", "q01")]
data2015 <- year2015[, c("id", "partyid", "j02")]
panel <- merge(data2012, data2015, by = "id", suffixes = c("_2012", "_2015"))
score2012 <- rec(panel$j02_2012, rec = "1=4; 2=3; 3=2; 4=1; else=NA", as.num = TRUE)
score2015 <- rec(panel$j02_2015, rec = "1=4; 2=3; 3=2; 4=1; else=NA", as.num = TRUE)
panel$internal_change_group <- factor(
sign(score2015 - score2012),
levels = -1:1, labels = c("下降", "不變", "提升")
)
panel$peer_group <- factor(
rec(panel$c01, rec = "1,2=1; 3,4=2; else=NA", as.num = TRUE),
levels = 1:2, labels = c("從不或很少", "有時或時常")
)
panel$news_group <- factor(
rec(panel$q01, rec = "1,2=1; 3,4=2; else=NA", as.num = TRUE),
levels = 1:2, labels = c("完全不關心或不太關心", "有點關心或非常關心")
)
analysis_data <- subset(panel, partyid_2012 == 5 & partyid_2015 %in% 1:5)
analysis_data$party_change <- factor(
ifelse(analysis_data$partyid_2015 == 5, 1, 2),
levels = 1:2, labels = c("持續中立及看情形", "形成主要政黨認同")
)
列聯表與卡方檢定
列百分比用每列人數作分母,欄百分比用每欄人數作分母。以下以 .05 為顯著水準,卡方檢定比較整個「下降/不變/提升」分布。
檢定1:政黨認同分組與效能感變化
- H1-0:政黨認同分組與內在政治效能感變化類別無關。
- H1-1:政黨認同分組與內在政治效能感變化類別有關。
tab_xtab(
analysis_data$party_change, analysis_data$internal_change_group,
var.labels = c("政黨認同分組", "內在政治效能感變化"),
show.row.prc = TRUE,
show.col.prc = TRUE,
show.summary = FALSE,
use.viewer = FALSE
)
| 政黨認同分組 |
內在政治效能感變化 |
Total |
| 下降 |
不變 |
提升 |
| 持續中立及看情形 |
48
15.4 %
65.8 % |
153
49.2 %
78.5 % |
110
35.4 %
70.5 % |
311
100 %
73.3 % |
| 形成主要政黨認同 |
25
22.1 %
34.2 % |
42
37.2 %
21.5 % |
46
40.7 %
29.5 % |
113
100 %
26.7 % |
| Total |
73
17.2 %
100 % |
195
46 %
100 % |
156
36.8 %
100 % |
424
100 %
100 % |
table1 <- table(analysis_data$party_change, analysis_data$internal_change_group)
test1 <- chisq.test(table1)
test1
Pearson's Chi-squared test
data: table1
X-squared = 5.4037, df = 2, p-value = 0.06708
sqrt(as.numeric(test1$statistic) / sum(table1))
χ²(2) = 5.404,p = 0.067,Cramér’s V = 0.113。最小期望人數為 19.46。未達顯著。這筆資料未提供足夠證據支持政黨認同分組與內在政治效能感變化有關。
檢定2:2012 年同儕政治討論與效能感變化
- H2-0:2012 年同儕政治討論與內在政治效能感變化類別無關。
- H2-1:2012 年同儕政治討論與內在政治效能感變化類別有關。
tab_xtab(
panel$peer_group, panel$internal_change_group,
var.labels = c("2012 年同儕政治討論", "內在政治效能感變化"),
show.row.prc = TRUE,
show.col.prc = TRUE,
show.summary = FALSE,
use.viewer = FALSE
)
| 2012 年同儕政治討論 |
內在政治效能感變化 |
Total |
| 下降 |
不變 |
提升 |
| 從不或很少 |
171
18.6 %
82.6 % |
440
47.9 %
83.5 % |
308
33.5 %
85.6 % |
919
100 %
84 % |
| 有時或時常 |
36
20.6 %
17.4 % |
87
49.7 %
16.5 % |
52
29.7 %
14.4 % |
175
100 %
16 % |
| Total |
207
18.9 %
100 % |
527
48.2 %
100 % |
360
32.9 %
100 % |
1094
100 %
100 % |
table2 <- table(panel$peer_group, panel$internal_change_group)
test2 <- chisq.test(table2)
test2
Pearson's Chi-squared test
data: table2
X-squared = 1.0479, df = 2, p-value = 0.5922
sqrt(as.numeric(test2$statistic) / sum(table2))
χ²(2) = 1.048,p = 0.592,Cramér’s V = 0.031。最小期望人數為 33.11。未達顯著。這筆資料未提供足夠證據支持第一年的同儕政治討論頻率與後續內在政治效能感變化有關。
檢定3:2012 年選舉新聞關注與效能感變化
- H3-0:2012 年選舉新聞關注與內在政治效能感變化類別無關。
- H3-1:2012 年選舉新聞關注與內在政治效能感變化類別有關。
tab_xtab(
panel$news_group, panel$internal_change_group,
var.labels = c("2012 年選舉新聞關注", "內在政治效能感變化"),
show.row.prc = TRUE,
show.col.prc = TRUE,
show.summary = FALSE,
use.viewer = FALSE
)
| 2012 年選舉新聞關注 |
內在政治效能感變化 |
Total |
| 下降 |
不變 |
提升 |
| 完全不關心或不太關心 |
72
20.8 %
34.8 % |
161
46.5 %
30.6 % |
113
32.7 %
31.4 % |
346
100 %
31.6 % |
| 有點關心或非常關心 |
135
18 %
65.2 % |
366
48.9 %
69.4 % |
247
33 %
68.6 % |
748
100 %
68.4 % |
| Total |
207
18.9 %
100 % |
527
48.2 %
100 % |
360
32.9 %
100 % |
1094
100 %
100 % |
table3 <- table(panel$news_group, panel$internal_change_group)
test3 <- chisq.test(table3)
test3
Pearson's Chi-squared test
data: table3
X-squared = 1.2452, df = 2, p-value = 0.5365
sqrt(as.numeric(test3$statistic) / sum(table3))
χ²(2) = 1.245,p = 0.537,Cramér’s V = 0.034。最小期望人數為 65.47。未達顯著。這筆資料未提供足夠證據支持第一年的選舉新聞關注程度與後續內在政治效能感變化有關。
結果討論
三項檢定都未達 .05 顯著水準,這筆資料未提供足夠證據支持三項關聯假設。我原先預期同儕討論與選舉新聞關注可能有助於理解政治,但即使學生原本較常討論或關心新聞,也未必在後續提升得更多。就同儕討論而言,陳陸輝與黃信豪(2007)比較的是不同學生的效能感水準;本研究比較的是同一位學生的效能感是否改變。兩個研究問的問題不同,因此這次的結果不能直接推翻先前的發現。
假設一的結論限於符合政黨認同分組條件的學生;假設二、三則限於有完成兩年調查且相關題目有有效答案的學生。討論與新聞關注只使用 2012 年的回答,無法反映學生在這段期間是否改變了討論或關注習慣。政黨認同與效能感的變化也都發生在兩次調查之間,無法確定先後順序。
參考資料
中文文獻
- 陳陸輝、黃信豪(2007)。社會化媒介、在學經驗與台灣大學生的政治功效意識和政治參與。《東亞研究》,38(1),1–48。