《表7 OLS回归结果：中小学生非智力因素的年级差异——基于无条件分位数回归的分析》

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《中小学生非智力因素的年级差异——基于无条件分位数回归的分析》

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注：*表示在0.05水平显著，**表示在0.01水平显著。

需要注意的是，上述OLS回归没有纳入更多可能影响学生非智力因素的变量，没有使用任何交互项，也没有采取任何工具变量或者扩展为多层线性模型，对变量的控制仍是粗放的，存在关键变量遗漏的可能，因而无法更为精确地估计学生非智力因素发展水平在年级之间的差异。以OLS为代表的回归分析主要关注均值，即采用因变量条件均值的函数来揭示自变量与因变量之间的关系，而对非智力因素的测量多采用自评量表进行，学生在作答过程中可能存在社会称许效应，导致测量偏差，但这种偏差并不改变学生非智力因素得分的分布状况，采用分位数回归进行分析更为合理。本文关注的重点是不同非智力因素发展水平上的年级差异，因此，OLS只能作为尝试性的分析模型，不能成为分析问题的主要工具。考恩克尔（Roger Koenker）和巴西特（Gilbert Bassett)[30]于1978年引入分位数回归，试图超越条件均值，从整体分布上考察变量之间的关系，后又拓展为基于再中心化影响函数的无条件分位数回归技术。本文将主要基于该技术考察学生非智力因素不同发展水平上的年级差异。