父母教育期望对四年级学生数学成就的影响：多重中介效应分析(2)
自我教育期望。单题，改编自Zhang等人(2011)用于测量学生教育期望的题目。对原题做了修改，使之适应我国的教育体系。题干为“我希望我上学上到”，选项及计分方式同父母教育期望。
2.2.2数学学习动机
数学学习动机量表改编自PISA2012数学学习动机量表(OECD，2014)，考察学生学习数学的动机水平。量表共6道4级计分题(1=非常不同意，4=非常同意)，4道原题，2道新题。为使量表适合施测于4年级学生，修改了原题的措辞。本研究中，该量表的内部一致性系数为0.73，验证性因素分析表明量表拟合良好(x2/df=7.57，RMSEA一0.05，CFI=0.97，TLI=0.94)。在结构方程模型(SEM)中作为潜变量处理。
2.2.3数学学习焦虑
数学学习焦虑量表改编自PISA2012数学焦虑量表(OECD，2014)，考察学生学习数学时的焦虑水平。量表共3道4级计分题(1=非常不同意，4=非常同意)，修改了原题的措辞以使之适合施测于4年级学生。本研究中，该量表内部一致性系数为0.60，验证性因素分析表明量表拟合良好(X2/df=0，RMSEA 0.00，CFI=1.00，TLI=1.00)。在SEM中作为潜变量处理。
2.2.4数学成就
根据《义务教育阶段数学课程标准》由一线教师和教育测量专家共同编制数学成就测验，从数与代数、空间与图形、统计与概率、实践与综合应用四个内容方面对学生的数学能力进行测查。测验共23道选择题，内部一致性系数为0.80。邀请两位数学学科教育专家和三位从事小学数学教学实践的专家对试题取样的代表性作出评价，得到的内容效度指数(S-CVI/AVE)为0.93。试题难度(通过率)均值为0.55；区分度(题总相关系数)均值为0.34。采用项目反应理论的三参数模型(3PL model)估计，将估计值转化为均分为500，标准差为100的量尺分数作为度量值。
2.2.5家庭环境
家庭环境在SEM中作为潜变量处理，由父母受教育水平、家庭拥有物、家庭藏书量三个指标构成：父母受教育水平取父母受教育水平的最高值作为度量值；家庭拥有物指标反映了家庭财富，共8道题，内部一致性系数为0.70，以总分为度量值。
2.3数据分析
使用的统计软件为SPSS 18.0、flexMirt3.0和Mplus 7.11。
3结果
3.1共同方法偏差检验
本研究对可能存在的共同方法偏差采用了程序控制和Harman单因素检验。数据收集时强调此次收集的数据仅用于学术研究和协助学校改进教学，资料绝对保密。Harman单因素检验的结果表明，共有3个因子的特征根值大于1，且第一个因子解释的变异量只有23.36%，小于临界值40%，表明本研究的共同方法偏差问题并不严重。
3.2描述性统计和相关分析
使用学习动机问卷和数学焦虑问卷各自的题目均分做描述性统计和相关分析。各研究变量描述统计和相关矩阵如表1所示。数学成就、父母教育期望、自我期望和學习动机两两正相关，数学成就、父母教育期望与数学焦虑均为负相关，学习动机与数学焦虑正相关，均在0.001水平上显著。
3.3中介效应分析
以学生的性别、民族、家庭环境为控制变量，应用SEM检验父母教育期望对数学成就的影响，采用极大似然法对结构方程模型进行估计和表1
各研究变量的描述统计和相关分析结果检验。模型拟合指标是：x2/dd=3.55，RMSEA=0.03，CFI=0.94，TLI=0.93，SRMR=0.03，结果显示数据对模型拟合良好(温忠麟，侯杰泰，马什赫伯特，2004)。图2给出了中介模型。父母教育期望对数学成就的直接效应显著，标准化路径系数y=0.12(t=4.44，p<0.001)。父母教育期望能显著正向预测自我期望(y=0.65，t=49.92，p<0.001)、学习动机(y=0.20，t=8.18，p<0.001)，而自我期望、学习动机能正向预测数学成就(y=0.10，t-4.01，p<0.001；y=0.23，t=9.68，p<0.001)，表明自我期望、学习动机可能在父母教育期望与数学成就之间起积极的中介作用。父母教育期望负向预测数学焦虑(y=-0.13，t=-4.54，p<0.001)，而数学焦虑负向预测数学成就(y=-0.24，t=-8.48，p<0.001)，表明数学焦虑可能在父母教育期望与数学成就之间起积极的中介作用，这一点超出预期。此外，学习动机能正向预测数学焦虑(y=0.18，t=5.46，p<0.001)，表明学习动机一数学焦虑可能是一条中介链。中介模型对数学成就变异的解释率为15.1%。
用Bootstrap法重复抽样3000次计算相关的中介效应(方杰，温忠麟，张敏强，孙配贞，2014)。表2给出了中介效应值及95%的偏差校正区间。所有中介效应均显著(p<0.001)，其中自我期望的中介作用最强，效应值为0.07，95%的偏差校正区间为[0 -4，0.09]；学习动机的中介效应值为0.05，95%的偏差校正区间为[0.03，0.06]；数学焦虑的中介效应值为0.03，95%的偏差校正区间为[0.02，0.05]；学习动机一数学焦虑的中介作用最弱，效应值为0.01，95%的偏差校正区间为[0.01，0.011。
3.4多样本比较
采用结构方程模型多组比较，考察中介模型对于汉族学生群体和少数民族学生群体是否存在差异。嵌套模型的检验过程见表3。结果表明，在父母教育期望与自我期望的路径上，汉族学生的标准化系数(y 0.60)显著小于少数民族学生的(y=0.67)，与预期不符；在父母教育期望与学习动机的路径上，汉族学生的标准化系数(y=0.24)显著大于少数民族学生的(y=0.18)，符合预期。父母教育期望与数学焦虑的路径不存在民族差异。 (王烨晖 张缨斌 辛涛)
2.2.2数学学习动机
数学学习动机量表改编自PISA2012数学学习动机量表(OECD，2014)，考察学生学习数学的动机水平。量表共6道4级计分题(1=非常不同意，4=非常同意)，4道原题，2道新题。为使量表适合施测于4年级学生，修改了原题的措辞。本研究中，该量表的内部一致性系数为0.73，验证性因素分析表明量表拟合良好(x2/df=7.57，RMSEA一0.05，CFI=0.97，TLI=0.94)。在结构方程模型(SEM)中作为潜变量处理。
2.2.3数学学习焦虑
数学学习焦虑量表改编自PISA2012数学焦虑量表(OECD，2014)，考察学生学习数学时的焦虑水平。量表共3道4级计分题(1=非常不同意，4=非常同意)，修改了原题的措辞以使之适合施测于4年级学生。本研究中，该量表内部一致性系数为0.60，验证性因素分析表明量表拟合良好(X2/df=0，RMSEA 0.00，CFI=1.00，TLI=1.00)。在SEM中作为潜变量处理。
2.2.4数学成就
根据《义务教育阶段数学课程标准》由一线教师和教育测量专家共同编制数学成就测验，从数与代数、空间与图形、统计与概率、实践与综合应用四个内容方面对学生的数学能力进行测查。测验共23道选择题，内部一致性系数为0.80。邀请两位数学学科教育专家和三位从事小学数学教学实践的专家对试题取样的代表性作出评价，得到的内容效度指数(S-CVI/AVE)为0.93。试题难度(通过率)均值为0.55；区分度(题总相关系数)均值为0.34。采用项目反应理论的三参数模型(3PL model)估计，将估计值转化为均分为500，标准差为100的量尺分数作为度量值。
2.2.5家庭环境
家庭环境在SEM中作为潜变量处理，由父母受教育水平、家庭拥有物、家庭藏书量三个指标构成：父母受教育水平取父母受教育水平的最高值作为度量值；家庭拥有物指标反映了家庭财富，共8道题，内部一致性系数为0.70，以总分为度量值。
2.3数据分析
使用的统计软件为SPSS 18.0、flexMirt3.0和Mplus 7.11。
3结果
3.1共同方法偏差检验
本研究对可能存在的共同方法偏差采用了程序控制和Harman单因素检验。数据收集时强调此次收集的数据仅用于学术研究和协助学校改进教学，资料绝对保密。Harman单因素检验的结果表明，共有3个因子的特征根值大于1，且第一个因子解释的变异量只有23.36%，小于临界值40%，表明本研究的共同方法偏差问题并不严重。
3.2描述性统计和相关分析
使用学习动机问卷和数学焦虑问卷各自的题目均分做描述性统计和相关分析。各研究变量描述统计和相关矩阵如表1所示。数学成就、父母教育期望、自我期望和學习动机两两正相关，数学成就、父母教育期望与数学焦虑均为负相关，学习动机与数学焦虑正相关，均在0.001水平上显著。
3.3中介效应分析
以学生的性别、民族、家庭环境为控制变量，应用SEM检验父母教育期望对数学成就的影响，采用极大似然法对结构方程模型进行估计和表1
各研究变量的描述统计和相关分析结果检验。模型拟合指标是：x2/dd=3.55，RMSEA=0.03，CFI=0.94，TLI=0.93，SRMR=0.03，结果显示数据对模型拟合良好(温忠麟，侯杰泰，马什赫伯特，2004)。图2给出了中介模型。父母教育期望对数学成就的直接效应显著，标准化路径系数y=0.12(t=4.44，p<0.001)。父母教育期望能显著正向预测自我期望(y=0.65，t=49.92，p<0.001)、学习动机(y=0.20，t=8.18，p<0.001)，而自我期望、学习动机能正向预测数学成就(y=0.10，t-4.01，p<0.001；y=0.23，t=9.68，p<0.001)，表明自我期望、学习动机可能在父母教育期望与数学成就之间起积极的中介作用。父母教育期望负向预测数学焦虑(y=-0.13，t=-4.54，p<0.001)，而数学焦虑负向预测数学成就(y=-0.24，t=-8.48，p<0.001)，表明数学焦虑可能在父母教育期望与数学成就之间起积极的中介作用，这一点超出预期。此外，学习动机能正向预测数学焦虑(y=0.18，t=5.46，p<0.001)，表明学习动机一数学焦虑可能是一条中介链。中介模型对数学成就变异的解释率为15.1%。
用Bootstrap法重复抽样3000次计算相关的中介效应(方杰，温忠麟，张敏强，孙配贞，2014)。表2给出了中介效应值及95%的偏差校正区间。所有中介效应均显著(p<0.001)，其中自我期望的中介作用最强，效应值为0.07，95%的偏差校正区间为[0 -4，0.09]；学习动机的中介效应值为0.05，95%的偏差校正区间为[0.03，0.06]；数学焦虑的中介效应值为0.03，95%的偏差校正区间为[0.02，0.05]；学习动机一数学焦虑的中介作用最弱，效应值为0.01，95%的偏差校正区间为[0.01，0.011。
3.4多样本比较
采用结构方程模型多组比较，考察中介模型对于汉族学生群体和少数民族学生群体是否存在差异。嵌套模型的检验过程见表3。结果表明，在父母教育期望与自我期望的路径上，汉族学生的标准化系数(y 0.60)显著小于少数民族学生的(y=0.67)，与预期不符；在父母教育期望与学习动机的路径上，汉族学生的标准化系数(y=0.24)显著大于少数民族学生的(y=0.18)，符合预期。父母教育期望与数学焦虑的路径不存在民族差异。 (王烨晖 张缨斌 辛涛)