由于原始问卷中问题的陈述是正向与反向穿插的,为了得到县(市、区)政府廉洁反腐败的公众感知统一数据,我们对问卷进行了统一,把所有的反向型的问题都转化为正向型的问题,如把原问题“我所在县(市、区)的财务信息根本不公开”转换为“我所在县(市、区)的财务信息非常公开、透明”,如把原问题“我所在县(市、区)的企业经常遇到不公正的对待”转换为“我所在县(市、区)的企业受到政府公正的对待”,并对数据进行重新编码。
由于调查采用量表形式并且本指标体系是自行开发设计的,因而,首先要对量表的品质进行检验,以保证后继分析的可靠性和有效性。检验项目主要包括同源误差检验和信度效度水平检验。
我们首先对数据进行同源误差检验,通过Harman单因子法对数据同源误差检验发现,第一主成分解释的方差解释量为 21.442%,小于 40%,因此,本数据的同源误差并不是很严重。信度采用Cronbach的一致性系数。一般认为被测问卷的Cronbach’s系数大于 0.7 表示信度很高,介于 0.7 和 0.35 之间表示一般,低于 0.35 表示很低。从结果来看,我们问卷的制度完备感知、程序公正感知、结果公平感知、业务规范感知、作风正派感知、行为正义感知、文化清明感知和成效显著感知等 8 个方面指标的Cronbach’s系数都大于 0.4,表明我们的问卷是有信度的。
我们采用因子分析法对问卷中测评指标分类的合理性进行检验,通过测量项目的KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)测度和巴特利特球体检验(Bartlett Test of Sphericity)结果进行分析。KMO统计变量的取值在 0 和 1 之间,KMO值越接近 1,说明变量之间的共同性越多且偏相关性越大,从而因子分析的效果越好;反之则越不适合做因子分析。Kaiser给出了一个KMO的度量标准:0.9 以上非常适合;0.8适合;0.7 一般;0.6 不太适合;0.5 以下为不适合。结果见表 2.3-2.10,表明,县(市、区)政府廉洁反腐败的公众感知指标体系中制度完备、业务规范、作风正派、行为正直等四个方面的指标在 0.7 以上,而结果公平、成效显著、程序公正和文化清明等四个方面的指标接近 0.7,可以说,这些二级指标适合进行因子分析;同时,表中Bartlett’s检验统计值的显著性概率为 0.000,小于 0.001,说明数据具有相关性,问卷的设计较为合理。
表 2.3 制度完备的Cronbach和KMO检验结果
表 2.4 程序公正的Cronbach和KMO检验结果
表 2.5 结果公平的Cronbach和KMO检验结果
表 2.6 业务规范的Cronbach和KMO检验结果
表 2.7 作风正派的Cronbach和KMO检验结果
表 2.8 行为正义的Cronbach和KMO检验结果
表 2.9 文化清明的Cronbach和KMO检验结果
表 2.10 成效显著的Cronbach和KMO检验结果