《表4 农村老年人积极老龄化影响因素的多重线性逐步回归分析》

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《农村老年人积极老龄化现状及影响因素研究》

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注：a等级资料作为数值型变量纳入模型；-表示无相应数据

Spearman秩相关分析显示，性别（rs=-0.153，P<0.001）、年龄（rs=-0.194，P<0.001）、宗教信仰（rs=-0.096，P=0.016）、受教育水平（rs=0.192，P<0.001）、婚姻状况（rs=0.149，P<0.001）、居住情况（rs=-0.104，P=0.01）、个人月收入（rs=0.167，P<0.001）、睡眠质量（rs=0.236，P<0.001）、每周锻炼次数（rs=0.305，P<0.001）、家属对社会参与的支持（rs=0.297，P<0.001）、是否仍参与劳动（rs=0.165，P<0.001）、村里有无健身活动设施（rs=0.165，P<0.001）与积极老龄化总得分具有相关性。以积极老龄化总得分为因变量（赋值：以实际值纳入），以上述变量作为自变量，进行多重线性逐步回归分析（α入=0.05，α出=0.10）。模型中R=0.527，R2=0.278，校正R2=0.261，回归模型F=16.773，P<0.001。共线性分析显示，模型中所有自变量的方差膨胀因子（variate inflation factor，VIF)<4，容忍度（tolerance)>0.25，且自变量之间相关系数<0.80。结果显示，年龄、婚姻状况、居住情况、个人月收入、睡眠质量、每周锻炼次数、家属对社会参与的支持、所在村里有无健身活动设施是积极老龄化的影响因素（P<0.05，见表4）。