研究4 现实社会支持、网络社会支持与孤独感---自尊的中介作用。
4.1 外向群体中自尊在现实社会支持、网络社会支持与孤独感间的中介作用分析。
4.1.1 现实社会支持、网络社会支持、自尊与孤独感的相关分析自尊由表 4-1 可知现实社会支持及各维度与自尊均存在显著正相关，网络社会支持及各维度与自尊的正向关系也具有显著性意义，说明两种社会支持均能正向影响大学生的自尊水平。自尊与孤独感呈显著负相关，即大学生自尊水平越高，孤独感体验越低；反之，自尊水平越低，大学生的孤独感水平就越高。
4.1.2 自尊在现实社会支持与孤独感之间的中介作用分析关于中介效应的检验，Baron,Kenny （1986）[68]
等提出一个三步骤检验模型，第一步做自变量与中介变量的回归分析，证实自变量与中介变量显著相关；第二步：
把自变量与中介变量进行逐步层次回归分析，自变量能显著预测因变量；当中介变量引入回归方程后，查看自变量与因变量的相关或回归系数的变化。查看当中介变量进入方程后，若自变量的回归系数值仍然显著，说明中介变量发挥部分作用，如果自变量的回归系数值不显著，则说明自变量完全通过中介变量作用与结果变量。
以现实社会支持为自变量对自尊进行回归分析，回归方程β 值显著（β=0.601,P=0.000<0.01）。以现实社会支持与自尊为自变量，以孤独感为因变量进行分层回归分析发现（表 4-3），当自尊进入回归方程后，现实社会支持对孤独感的预测效应由原先的 0.633 降低为 0.527,但仍然显著，说明自尊在现实社会支持与孤独感之间发挥着部分中介作用。
为了进一步验证自尊在现实社会支持和孤独感之间的中介作用，研究假定现实社会支持通过自尊影响孤独感，构建结构方程进行拟合。
RMSEA= 0.048<0.08, CFI= 0.996>0.9, NFI= 0.992>0.9,说明该模型拟情况良好，即自尊确实在现实社会支持与孤独感之间充当部分中介作用。
结合上述回归分析和验证性检验，绘制现实社会支持、自尊与孤独感之间关系的路径分析图。
4.1.3 网络社会支持、自尊与孤独感的关系分析以网络社会支持为自变量，对自尊进行回归分析，回归方程β 值显著（β=0.306,P=0.000<0.01）。从表 4-6 可知，以网络社会支持、自尊为自变量，以孤独感为因变量进行分层回归分析发现，当自尊进入回归方程后，网络社会支持对孤独感的预测效应由原先的 0.19 降为 0.044,且由原先的显著作用变为不显著，说明自尊在现实社会支持与孤独感之间发挥着完全中介作用。
为了进一步验证自尊在网络社会支持和孤独感之间的中介作用，研究假定网络社会支持通过自尊影响孤独感，构建结构方程进行拟合。
RMSEA= 0.053<0.08,CFI= 0.993, NFI= 0.986,说明该模型拟情况良好，即自尊在网络社会支持与孤独感之间完全中介，网络社会支持引起自尊的变化时才能影响孤独感。结合上述回归分析和验证性检验，绘制现实社会支持、自尊与孤独感之间关系的路径分析图。
4.2 内向群体中自尊在现实社会支持、网络社会支持与孤独感间的中介作用分析因为对内向个体而言，从上述网络社会支持对孤独感的回归可以看出，网络社会支持并不能影响内向大学生的孤独感体验，所以下面只分析自尊在现实社会支持与孤独感之间的中介作用。
4.2.1 现实社会支持、自尊与孤独感的相关分析可以看出内向个体现实社会支持总分、现实支持各维度与自尊呈显著正相关，自尊与孤独感呈现显著负相关。
4.2.2 自尊在现实社会支持与孤独感之间的中介作用分析以现实社会支持为自变量对自尊进行回归分析，回归方程 β 值显著（β=0.441P<0.05）。从表 4-10 可以看出，以现实社会支持、自尊为自变量，以孤独感为因变量进行分层回归分析发现，当自尊进入回归方程后，现实社会支持对孤独感的预测效应从 0.640 降为 0.592,但回归系数仍然显著，说明自尊在现实社会支持与孤独感之间发挥着部分中介作用。
为了进一步验证自尊在现实社会支持和孤独感之间的中介作用，研究假定现实社会支持通过自尊影响孤独感，构建结构方程进行拟合。
x2/df=1.772<3,RMSEA=0.078<0.08,CFI= 0.987>0.9,NFI=0.970>0.9,说明该模型拟情况很理想，验证了自尊在现实社会支持与孤独感之间的中介作用。结合上述回归分析和验证性检验，绘制现实社会支持、自尊与孤独感之间关系的路径分析图。
