涵化研究的两个十年：—一个总体评估和元分析?

子集进行元分析，并在此基础上实施了调节因素分析。假如有一个变量调节着我们的整个结果，我们就会在受测试人群中发现效果大小的不同，并且每一个数据实体内部效果值的变化（减去样本误差的变化）应该是比较小的。我们可以再次运用亨特和施密特的公式来测算效果值的变化。如果变化大多是由每项研究中的人群样本误差引起的，那么我们可能会发现一个重要的调节变量。在这样的案例中，可观察到的效果也将是不同的。因此，假如每个数据小组在比较中显示了效果值的低度的遗留变化（75%以上可以通过样本误差来解释），那么我们就可以推断，这个变量很像是一个真实的调节因素。在表1.2中，我们给每一个被分析的变量提出这些评估。我们也给每项分析提出一个双精度型的标准偏差，用以显示是否一个效果可以被认为“总是确定的”。?
我们检验了变量的多样性，但没有一个被证明是调节因素。首先，我们检验因变量是否解释结果中可见的同质性。为做这一分析，我们根据其是否涉及暴力、性别角色或者政治（应当注明我们关于性别角色的研究样本不同于Herrett-Skjellum和Allen1996年的样本,因为它们的元分析不是针对涵化研究的评估）,来分别对这些研究的群体进行元分析。涉及一个以上从属领域的已出版论文被看作独立的数据设置来处理，目的是跨越变量来比较效果。由于一些研究确实涉及了多项从属领域，因此在这一比较中的数据值超过了52个。（再次参见表1.2中关于结果的概括。）
我们发现在作为因变量的政治信仰上平均效果值为.077（有27项研究涉及该议题，K＝27）。在这里，大约45%的关联上的量值变化可以用样本误差解释（鳘 2＝58.60,df＝26，p＜.001＝。此外，虽然注明一个偏低的平均系数很有意思，但这个研究的主体中确实存在重要的变化。?

   
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对14个性别角色研究进行元分析，我们发现平均效果值为.102(基本上与Herrett-Skjellum和Allen的.101的结果相同)。在这个群体中，48%的效果上的已知变化可归结为样本误差（鳘 2＝28.19,df＝13,p＝.008）。赫雷特-斯克杰鲁和艾伦在他们的性别角色研究样本中也发现了重要的异质，但没有一个清楚的主导调节因素。?最后，在关于暴力的议题中，我们发现平均效果值为.103（K＝32）。由于40%的变化通过样本误差来解释，我们又可推断出这些研究展示了异质（鳘 2＝77.1，df＝31,p＜.001＝。如此看来，虽然在效果值上有一些区别（政治因素的关联似乎比暴力和性别角色的关联要稍弱一些），但因变量的焦点显然不是涵化的一个调节因素。
我们也认为统计学意义上的群体对涵化分析如此重要，可能会作为调节变量起作用。首先，我们在一个有关男性和女性的研究结果中实施分析。该分析（K＝26）显示出很小的差异。男性和女性二者均显示出一个平均的效果值?11。男性中可见的效果产生的异质，有大约54%的变化由样本误差来解释（鳘 2＝46.32,df＝25,p＜.01＝。然而，关于女性的结果则相当多地一致跨越了各项研究，已知变化中的91%由样本误差引起（鳘 2＝27.73,df＝25,p＜.33＝。女性的涵化迹象是如此较男性更为一致地跨越了各研究，虽然在平均值上二者是大体相同的。这样，性别本身不是一个调节因素（因为这种变化在男性中产生了异质），虽然我们可以说，未来没有必要在女性群体中寻找涵化的调节因素。?

我们也考察教育水平（或者家长所受教育，以及孩子和成年人的受教育水平），看其是否作为调节因素发挥作用。受教育程度低的群体显示了稍低的平均效果值（r＝.081,K＝22），伴随着一个效果异质的好的分布（40%，鳘 2＝54.28,df＝21,p＜.001。＝受教育程度高的群体显示了一个或多或少的较高效果（r＝.089），但由于效果中的大部分变化源于样本误差（96%，鳘 2＝［guanyicon1］22.22,df＝21,p＝.38），因此，虽然教育因素不调节整体的关联，但受教育程度高的群体的涵化效果更加一致地跨越了各研究。?我们接着将年龄群体作为潜在调节因素予以检验。涵化研究一直被放在跨越不同年龄的群体中实施，从而促成一套相当广泛的比较体系。幼儿显示了一个相对较小的效果值（r＝.064,K＝8）,并且从效果情况看，这些研究是同质的（在效果值的变化中有78%归于样本误差）。成年人也显示了一个较小的效果值（r＝.080,K＝9）,在样本误差被除去之后就没有跨越各研究而遗留的异质了。青少年显示了一个较高的效果值（r＝.121,K＝13）,但在这一群体中存在效果上的异质（效果值中37%的变化源于样本误差）。中年人群显示了一个大于平均效果

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