第一章 择偶标准（6）
关于征婚者是否介绍自己婚姻状况的分析
在对性别、教育程度、户口与征婚人是否介绍了自身婚姻状况这四个变量的分析中，首先规定：性别；教育程度；户口状态；依变量为征婚者未提与提及自身婚姻状况；由于对数线性回归筛选出来的最佳模型。按变量产生的时间顺序及本项研究的目的，定未提与提及自身婚姻状况之比为依变量，性别、教育程度和户口状态为自变量。略去与依变量无关的因素（经运算筛除教育程度的影响），只余性别和户口状态的影响。
上述参数值首先可以解释为自变量对依变量相对于几何平均值的影响。从上述参数着，男性的比值（未提与提及自身婚姻状况之比）是平均值的1。10倍，即一氐个案为男性，这—比值就会升高到平均值的1。10倍；一旦个案为女性，这一比值就会降到平均值的0。91倍。城市户口的比值为平均值的1。78倍，即一旦个案为城市户口，比值就会升高到平均值的1。78倍；一旦个案为农村户口则降至平均值的0。56倍。
其次，当我们对自变量的一对取值进行比较时，它对依变量的影响会变得更加明确和显而易见。通过计算得到户口状态对依变量影响中城市户口的比值与农村户门的比值之比为。倍。
也就是说，城市户口的比值是农村户口的比值的。倍，即—旦个案为城市户口，其征婚广告中不提自身婚姻状况的机会是农村户口成员的。倍。
由于性别的影响和性别户口状态的二阶影响比较微弱，故略去不谈。
山括号内的数值为从对数还原出来的真数。
关于征婚者是否介绍自己收入的分析
这一分析仍旧采用性别、教育程度、户口状态、三个自变量，依变量是征婚者未提与提及自己收入之比。
对数线性回归分析筛选出来的最佳模型，得到参数值。
我们仍首先看自变量是对依变量与几何平均值相比的影响。从上述参数得到，男性的比值是平均值的0。4倍，而女性的比值是平均值的。9倍；大学教育程度的比值是平均值的0。89倍，低于大学教育的比值是平均值的1。1倍；城节户口的比值是平均值的1。68倍，农村户口的比值是平均值的李0。59倍。
其次我们将自变量的不同取值对依变量的影响一—进行比较，得到性别对依变量的影响中，女性比值是男性比值的5。7倍，也就是说，女性在征婚广告中不提自己收入的机会是男性的5。7倍。城市户口与农村户口的比值之比为。8倍，城市的征婚者在征婚广告中不提自己收入的机会是农村人的。8倍。
教育的影响和性别户口的二阶交互影响很微弱，略去不加讨论。
关于征婚者是否对对方提出教育程度要求的分析
这一分析中的自变量为性别、教育程度和户口状态，依变量是征婚者未提与提出教育程度要求之比。
对数线性回归分析筛选出最佳模型，所得参数。自变量性别对依变量的影响中，男性的比值是平均值的1。60倍；自变量教育程度对依变量的影响中，大学教育程度的比值是平均值的0。59倍；自变量户口状态的影响中，城市的比值是平均值的0。68倍。
男性与女性的比值之比是。5，即男性在征婚广告中不向对方提出教育程度要求的机会是女性的。5倍。低于大学教育程度的比值与大学程度比值之比是。9，即低于大学程度的征婚者在征婚广告中不对对方提出教育要求的机会是大学以七教育程度征婚者的。9倍。农村户口与城市户口的比值之比是。，即农村人在征婚广告中不提教育程度要求的机会是城市征婚者的。倍。
二阶的影响在这一分析中也很强烈。对它的解释是，在同一户口状态中，大学教育程度与低于大学程度的区别对依变量的影响是男女区别对其影响的。倍。
结论
从目前我国征婚广告看，综合了征婚者对自身情况的介绍和对配偶提出的要求，择偶标准中最受重视的因素依次为：年龄；身高；教育程度；性格；职业；婚姻状况与经历；容貌；健康。（未完待续） 关于征婚者是否介绍自己婚姻状况的分析
在对性别、教育程度、户口与征婚人是否介绍了自身婚姻状况这四个变量的分析中，首先规定：性别；教育程度；户口状态；依变量为征婚者未提与提及自身婚姻状况；由于对数线性回归筛选出来的最佳模型。按变量产生的时间顺序及本项研究的目的，定未提与提及自身婚姻状况之比为依变量，性别、教育程度和户口状态为自变量。略去与依变量无关的因素（经运算筛除教育程度的影响），只余性别和户口状态的影响。
上述参数值首先可以解释为自变量对依变量相对于几何平均值的影响。从上述参数着，男性的比值（未提与提及自身婚姻状况之比）是平均值的1。10倍，即一氐个案为男性，这—比值就会升高到平均值的1。10倍；一旦个案为女性，这一比值就会降到平均值的0。91倍。城市户口的比值为平均值的1。78倍，即一旦个案为城市户口，比值就会升高到平均值的1。78倍；一旦个案为农村户口则降至平均值的0。56倍。
其次，当我们对自变量的一对取值进行比较时，它对依变量的影响会变得更加明确和显而易见。通过计算得到户口状态对依变量影响中城市户口的比值与农村户门的比值之比为。倍。
也就是说，城市户口的比值是农村户口的比值的。倍，即—旦个案为城市户口，其征婚广告中不提自身婚姻状况的机会是农村户口成员的。倍。
由于性别的影响和性别户口状态的二阶影响比较微弱，故略去不谈。
山括号内的数值为从对数还原出来的真数。
关于征婚者是否介绍自己收入的分析
这一分析仍旧采用性别、教育程度、户口状态、三个自变量，依变量是征婚者未提与提及自己收入之比。
对数线性回归分析筛选出来的最佳模型，得到参数值。
我们仍首先看自变量是对依变量与几何平均值相比的影响。从上述参数得到，男性的比值是平均值的0。4倍，而女性的比值是平均值的。9倍；大学教育程度的比值是平均值的0。89倍，低于大学教育的比值是平均值的1。1倍；城节户口的比值是平均值的1。68倍，农村户口的比值是平均值的李0。59倍。
其次我们将自变量的不同取值对依变量的影响一—进行比较，得到性别对依变量的影响中，女性比值是男性比值的5。7倍，也就是说，女性在征婚广告中不提自己收入的机会是男性的5。7倍。城市户口与农村户口的比值之比为。8倍，城市的征婚者在征婚广告中不提自己收入的机会是农村人的。8倍。
教育的影响和性别户口的二阶交互影响很微弱，略去不加讨论。
关于征婚者是否对对方提出教育程度要求的分析
这一分析中的自变量为性别、教育程度和户口状态，依变量是征婚者未提与提出教育程度要求之比。
对数线性回归分析筛选出最佳模型，所得参数。自变量性别对依变量的影响中，男性的比值是平均值的1。60倍；自变量教育程度对依变量的影响中，大学教育程度的比值是平均值的0。59倍；自变量户口状态的影响中，城市的比值是平均值的0。68倍。
男性与女性的比值之比是。5，即男性在征婚广告中不向对方提出教育程度要求的机会是女性的。5倍。低于大学教育程度的比值与大学程度比值之比是。9，即低于大学程度的征婚者在征婚广告中不对对方提出教育要求的机会是大学以七教育程度征婚者的。9倍。农村户口与城市户口的比值之比是。，即农村人在征婚广告中不提教育程度要求的机会是城市征婚者的。倍。
二阶的影响在这一分析中也很强烈。对它的解释是，在同一户口状态中，大学教育程度与低于大学程度的区别对依变量的影响是男女区别对其影响的。倍。
结论
从目前我国征婚广告看，综合了征婚者对自身情况的介绍和对配偶提出的要求，择偶标准中最受重视的因素依次为：年龄；身高；教育程度；性格；职业；婚姻状况与经历；容貌；健康。（未完待续） 展开全部内容
在对性别、教育程度、户口与征婚人是否介绍了自身婚姻状况这四个变量的分析中，首先规定：性别；教育程度；户口状态；依变量为征婚者未提与提及自身婚姻状况；由于对数线性回归筛选出来的最佳模型。按变量产生的时间顺序及本项研究的目的，定未提与提及自身婚姻状况之比为依变量，性别、教育程度和户口状态为自变量。略去与依变量无关的因素（经运算筛除教育程度的影响），只余性别和户口状态的影响。
上述参数值首先可以解释为自变量对依变量相对于几何平均值的影响。从上述参数着，男性的比值（未提与提及自身婚姻状况之比）是平均值的1。10倍，即一氐个案为男性，这—比值就会升高到平均值的1。10倍；一旦个案为女性，这一比值就会降到平均值的0。91倍。城市户口的比值为平均值的1。78倍，即一旦个案为城市户口，比值就会升高到平均值的1。78倍；一旦个案为农村户口则降至平均值的0。56倍。
其次，当我们对自变量的一对取值进行比较时，它对依变量的影响会变得更加明确和显而易见。通过计算得到户口状态对依变量影响中城市户口的比值与农村户门的比值之比为。倍。
也就是说，城市户口的比值是农村户口的比值的。倍，即—旦个案为城市户口，其征婚广告中不提自身婚姻状况的机会是农村户口成员的。倍。
由于性别的影响和性别户口状态的二阶影响比较微弱，故略去不谈。
山括号内的数值为从对数还原出来的真数。
关于征婚者是否介绍自己收入的分析
这一分析仍旧采用性别、教育程度、户口状态、三个自变量，依变量是征婚者未提与提及自己收入之比。
对数线性回归分析筛选出来的最佳模型，得到参数值。
我们仍首先看自变量是对依变量与几何平均值相比的影响。从上述参数得到，男性的比值是平均值的0。4倍，而女性的比值是平均值的。9倍；大学教育程度的比值是平均值的0。89倍，低于大学教育的比值是平均值的1。1倍；城节户口的比值是平均值的1。68倍，农村户口的比值是平均值的李0。59倍。
其次我们将自变量的不同取值对依变量的影响一—进行比较，得到性别对依变量的影响中，女性比值是男性比值的5。7倍，也就是说，女性在征婚广告中不提自己收入的机会是男性的5。7倍。城市户口与农村户口的比值之比为。8倍，城市的征婚者在征婚广告中不提自己收入的机会是农村人的。8倍。
教育的影响和性别户口的二阶交互影响很微弱，略去不加讨论。
关于征婚者是否对对方提出教育程度要求的分析
这一分析中的自变量为性别、教育程度和户口状态，依变量是征婚者未提与提出教育程度要求之比。
对数线性回归分析筛选出最佳模型，所得参数。自变量性别对依变量的影响中，男性的比值是平均值的1。60倍；自变量教育程度对依变量的影响中，大学教育程度的比值是平均值的0。59倍；自变量户口状态的影响中，城市的比值是平均值的0。68倍。
男性与女性的比值之比是。5，即男性在征婚广告中不向对方提出教育程度要求的机会是女性的。5倍。低于大学教育程度的比值与大学程度比值之比是。9，即低于大学程度的征婚者在征婚广告中不对对方提出教育要求的机会是大学以七教育程度征婚者的。9倍。农村户口与城市户口的比值之比是。，即农村人在征婚广告中不提教育程度要求的机会是城市征婚者的。倍。
二阶的影响在这一分析中也很强烈。对它的解释是，在同一户口状态中，大学教育程度与低于大学程度的区别对依变量的影响是男女区别对其影响的。倍。
结论
从目前我国征婚广告看，综合了征婚者对自身情况的介绍和对配偶提出的要求，择偶标准中最受重视的因素依次为：年龄；身高；教育程度；性格；职业；婚姻状况与经历；容貌；健康。（未完待续） 关于征婚者是否介绍自己婚姻状况的分析
在对性别、教育程度、户口与征婚人是否介绍了自身婚姻状况这四个变量的分析中，首先规定：性别；教育程度；户口状态；依变量为征婚者未提与提及自身婚姻状况；由于对数线性回归筛选出来的最佳模型。按变量产生的时间顺序及本项研究的目的，定未提与提及自身婚姻状况之比为依变量，性别、教育程度和户口状态为自变量。略去与依变量无关的因素（经运算筛除教育程度的影响），只余性别和户口状态的影响。
上述参数值首先可以解释为自变量对依变量相对于几何平均值的影响。从上述参数着，男性的比值（未提与提及自身婚姻状况之比）是平均值的1。10倍，即一氐个案为男性，这—比值就会升高到平均值的1。10倍；一旦个案为女性，这一比值就会降到平均值的0。91倍。城市户口的比值为平均值的1。78倍，即一旦个案为城市户口，比值就会升高到平均值的1。78倍；一旦个案为农村户口则降至平均值的0。56倍。
其次，当我们对自变量的一对取值进行比较时，它对依变量的影响会变得更加明确和显而易见。通过计算得到户口状态对依变量影响中城市户口的比值与农村户门的比值之比为。倍。
也就是说，城市户口的比值是农村户口的比值的。倍，即—旦个案为城市户口，其征婚广告中不提自身婚姻状况的机会是农村户口成员的。倍。
由于性别的影响和性别户口状态的二阶影响比较微弱，故略去不谈。
山括号内的数值为从对数还原出来的真数。
关于征婚者是否介绍自己收入的分析
这一分析仍旧采用性别、教育程度、户口状态、三个自变量，依变量是征婚者未提与提及自己收入之比。
对数线性回归分析筛选出来的最佳模型，得到参数值。
我们仍首先看自变量是对依变量与几何平均值相比的影响。从上述参数得到，男性的比值是平均值的0。4倍，而女性的比值是平均值的。9倍；大学教育程度的比值是平均值的0。89倍，低于大学教育的比值是平均值的1。1倍；城节户口的比值是平均值的1。68倍，农村户口的比值是平均值的李0。59倍。
其次我们将自变量的不同取值对依变量的影响一—进行比较，得到性别对依变量的影响中，女性比值是男性比值的5。7倍，也就是说，女性在征婚广告中不提自己收入的机会是男性的5。7倍。城市户口与农村户口的比值之比为。8倍，城市的征婚者在征婚广告中不提自己收入的机会是农村人的。8倍。
教育的影响和性别户口的二阶交互影响很微弱，略去不加讨论。
关于征婚者是否对对方提出教育程度要求的分析
这一分析中的自变量为性别、教育程度和户口状态，依变量是征婚者未提与提出教育程度要求之比。
对数线性回归分析筛选出最佳模型，所得参数。自变量性别对依变量的影响中，男性的比值是平均值的1。60倍；自变量教育程度对依变量的影响中，大学教育程度的比值是平均值的0。59倍；自变量户口状态的影响中，城市的比值是平均值的0。68倍。
男性与女性的比值之比是。5，即男性在征婚广告中不向对方提出教育程度要求的机会是女性的。5倍。低于大学教育程度的比值与大学程度比值之比是。9，即低于大学程度的征婚者在征婚广告中不对对方提出教育要求的机会是大学以七教育程度征婚者的。9倍。农村户口与城市户口的比值之比是。，即农村人在征婚广告中不提教育程度要求的机会是城市征婚者的。倍。
二阶的影响在这一分析中也很强烈。对它的解释是，在同一户口状态中，大学教育程度与低于大学程度的区别对依变量的影响是男女区别对其影响的。倍。
结论
从目前我国征婚广告看，综合了征婚者对自身情况的介绍和对配偶提出的要求，择偶标准中最受重视的因素依次为：年龄；身高；教育程度；性格；职业；婚姻状况与经历；容貌；健康。（未完待续） 展开全部内容