艾滋病_污名和社会歧视_中国乡村社区中两类人群的一个定量分析(4)

来源：网络收集时间：2026-09-28

导读：污名论文艾滋� ⑽勖蜕缁崞缡�:中国乡村社区中两类人群的一个定量分析表7 普通村民自我报告的、针对艾滋病感染者的社会歧视水平: 操作化为社会歧视总分普通村民针对感染者的社会歧视水平(得分) 有效值0分1分 2分

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论文艾滋病、污名和社会歧视:中国乡村社区中两类人群的一个定量分析表7　　普通村民自我报告的、针对艾滋病感染者的社会歧视水平:　

操作化为社会歧视总分

普通村民针对感染者的社会歧视水平(得分)

有效值0分1分

2分

3分

4分

5分

78分

9分

10分

11分

12分

13分

14分

16分

17分

18分

19分

20分频次59122611113725372665965

203百分比29.15.912.845.41.53.41.02.51.53.41.03.03.02.54.43.02.5100.0有效百分比累积百分比29.15.912.85.46.42.55.41.53.41.02.51.53.41.03.03.02.54.43.02.5100.029.135.0859.662.167.569.072.473.475.977.380.881.884.787.790.194.697.5100.0合　　计

　　3与艾滋病感染者感受到的社会歧视水平一样,普通村民针对艾滋病感染者的社会歧

视水平,同样也要受到社区环境的影响。使用Explore命令引入所在省份变量之后我们可以看到,河南省普通村民的人均社会歧视得分为3161分,低于山西省普通村民的人均社会歧视得分(6168)。对所在省份变量和社会歧视得分做相关分析之后,得到皮尔逊相关系数为-1216,P<0101(双尾),显示社区环境的确影响到了普通村民针对艾滋病感染者的社会歧视水平。

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社会学研究　2005.6

图2　普通村民针对艾滋病感染者的社会歧视水平

(二)解释性数据:回归模型及其比较

作为本文两个解释性回归模型的因变量,分别是:(1)艾滋病感染者自我报告的、在社区生活中真实感受到的社会歧视水平总分;(2)普通村民自我报告的、针对社区内艾滋病感染者的社会歧视水平总分。而这两个解释性模型的自变量组群,则分别是表2和表3所阐明的那

①些自变量。因此,本文使用多元线性回归模型来进行统计计算。由

于图1和图2的直方图显示,因变量呈现出明显的左偏态分布(其Skewness值分别是11200和01947),不符合模型所要求的正态分布前提,因此,在正式运算前,必须先对因变量做转化处理,其转化函数为Y′=Y的平方根。

1.回归模型1:影响艾滋病感染者自我报告的社会歧视水平的主要因素以经过数据转化的平方根Y′1(其中Y1为艾滋病感染者自我报告①表2所列的自变量,绝大多数是连续变量和虚拟变量,只有极少数几个(即家族大小姓、

感染者身份公开程度,以及对本村村民艾滋病预防知识水平的判断)为只有4个取值的定序变量,此处把它们作为近似的连续变量来使用。表3所列的则全部为连续变量或虚拟变量。

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