6.第一章 擇偶標準（6）

關於徵婚者是否介紹自己婚姻狀況的分析

在對性別、教育程度、戶口與徵婚人是否介紹了自身婚姻狀況這四個變量的分析中，先規定：性別；教育程度；戶口狀態；依變量為徵婚者未提與提及自身婚姻狀況；由於對數線性回歸篩選出來的最佳模型。***按變量產生的時間順序及本項研究的目的，定未提與提及自身婚姻狀況之比為依變量，性別、教育程度和戶口狀態為自變量。略去與依變量無關的因素（經運算篩除教育程度的影響），只余性別和戶口狀態的影響。

上述參數值先可以解釋為自變量對依變量相對於幾何平均值的影響。從上述參數着，男性的比值（未提與提及自身婚姻狀況之比）是平均值的1。10倍，即一氐個案為男性，這—比值就會升高到平均值的1。10倍；一旦個案為女性，這一比值就會降到平均值的0。91倍。城市戶口的比值為平均值的1。78倍，即一旦個案為城市戶口，比值就會升高到平均值的1。78倍；一旦個案為農村戶口則降至平均值的0。56倍。

其次，當我們對自變量的一對取值進行比較時，它對依變量的影響會變得更加明確和顯而易見。通過計算得到戶口狀態對依變量影響中城市戶口的比值與農村戶門的比值之比為3。2倍。

也就是說，城市戶口的比值是農村戶口的比值的3。2倍，即—旦個案為城市戶口，其徵婚廣告中不提自身婚姻狀況的機會是農村戶口成員的3。2倍。

由於性別的影響和性別戶口狀態的二階影響比較微弱，故略去不談。

山括號內的數值為從對數還原出來的真數。

關於徵婚者是否介紹自己收入的分析

這一分析仍舊採用性別、教育程度、戶口狀態、三個自變量，依變量是徵婚者未提與提及自己收入之比。

對數線性回歸分析篩選出來的最佳模型，得到參數值。

我們仍先看自變量是對依變量與幾何平均值相比的影響。從上述參數得到，男性的比值是平均值的0。42倍，而女性的比值是平均值的2。39倍；大學教育程度的比值是平均值的0。89倍，低於大學教育的比值是平均值的1。13倍；城節戶口的比值是平均值的1。68倍，農村戶口的比值是平均值的李0。59倍。

其次我們將自變量的不同取值對依變量的影響一—進行比較，得到性別對依變量的影響中，女性比值是男性比值的5。7倍，也就是說，女性在徵婚廣告中不提自己收入的機會是男性的5。7倍。城市戶口與農村戶口的比值之比為2。8倍，城市的徵婚者在徵婚廣告中不提自己收入的機會是農村人的2。8倍。

教育的影響和性別戶口的二階交互影響很微弱，略去不加討論。

關於徵婚者是否對對方提出教育程度要求的分析

這一分析中的自變量為性別、教育程度和戶口狀態，依變量是徵婚者未提與提出教育程度要求之比。

對數線性回歸分析篩選出最佳模型，所得參數。自變量性別對依變量的影響中，男性的比值是平均值的1。60倍；自變量教育程度對依變量的影響中，大學教育程度的比值是平均值的0。59倍；自變量戶口狀態的影響中，城市的比值是平均值的0。68倍。

男性與女性的比值之比是2。5，即男性在徵婚廣告中不向對方提出教育程度要求的機會是女性的2。5倍。低於大學教育程度的比值與大學程度比值之比是2。9，即低於大學程度的徵婚者在徵婚廣告中不對對方提出教育要求的機會是大學以七教育程度徵婚者的2。9倍。農村戶口與城市戶口的比值之比是2。2，即農村人在徵婚廣告中不提教育程度要求的機會是城市徵婚者的2。2倍。

二階的影響在這一分析中也很強烈。對它的解釋是，在同一戶口狀態中，大學教育程度與低於大學程度的區別對依變量的影響是男女區別對其影響的2。2倍。

結論

從目前我國徵婚廣告看，綜合了徵婚者對自身況的介紹和對配偶提出的要求，擇偶標準中最受重視的因素依次為：年齡；身高；教育程度；性格；職業；婚姻狀況與經歷；容貌；健康。