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即使合法性不是我们所要研究的首要问题，我们也能发现合法性在促使人们守法方面确实发挥了引人注目的作用。虽然我们的研究发现，与将遵守法律视为义务的观点有关的问题得分很低，而且其各个问题相互之间的关联性也很低，虽然我们的研究发现，把遵守法律视为一种义务的观点和把遵守法律视为对当局的支持的观点之间也仅具有较为一般的关联性，然而，无论在对数据可靠性差异进行控制的情况下进行的分析，还是在没有进行控制的情况下进行的分析，都表明合法性非常重要。因为相对于研究中所使用的其他概念，我们对合法性的作用所进行的检验要少一些，对数据可靠性的调整使我们更清晰地看到了合法性的作用。我们这次研究虽然对人们关于当局合法性的看法进行了检验，但是并没有收集太多的数据，不过，只要我们对合法性再做一些更深入的研究，我们就会发现，合法性对人们遵守法律的影响实际上更明显。正因如此，我们这次研究的结论，有可能是低估了规范性因素对人们遵守法律所产生的影响。当然，如果我们对合法性的理解再深入一些，我们对人们为什么会遵守法律这一问题的理解也就有可能会更深刻。
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有研究表明，人们有可能高估了威慑对人们遵守法律的影响作用（帕特诺斯特等1984年），芝加哥研究的结论也支持这种观点。芝加哥研究按照帕特诺斯特所确定的检验方法，使用了与其类似的定组研究设计，但是我们没有发现多少证据能够证明威慑可以对人们遵守法律产生影响。当然我们的研究并不质疑威慑对遵守法律具有影响这一观点，不过其他研究会做这项工作的。
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最后，个人在道德上如何评价违反法律的行为，对人们是否会遵守法律有重要的影响作用。尽管芝加哥研究关注的主要是合法性问题，但比起合法性来，个人的道德价值观显然对人们遵守法律产生了更多的影响。这一结论表明，人们对法律的规范性支持可能还存在第二种类型，这种支持与人们对法律制度持什么看法之间没有必然的联系。因此，即使这次研究的受访者不认为法律当局具有合法性，他们中的很多人仍然会遵守法律，因为他们自己的道德信念要求他们应当遵纪守法。道德信念的这种影响作用是很强的。这表明，个人道德价值观对人们遵守法律会产生怎样的影响这一问题，应当在我们未来的研究中成为一个重要的领域。
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[1] 皮尔逊相关系数r=0.22，p<0.001。皮尔逊相关系数可能存在的一个问题是，由于与人们遵守法律的情况相关的分数分布存在偏差，可能会使这一相关系数不太可靠。为了校正这一问题，我们使用PRELIS数据筛选程序来计算人们遵守法律情况的最低正常分值（朱里斯考格和索布姆1986年b）。使用这一调整后的分数，合法性和守法行为之间的相关性r=0.24。
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[2] 无论相关系数矩阵所使用的关于人们守法情况的分数是未调整的分数，还是经过预处理的分数，5%的数值是一样的。相反，法律的威慑作用可以单独解释人们在遵守法律方面存在的8%的差异，亲友的看法可以解释其中12%的差异，个人道德价值观可以解释其中18%的差异。而人们对当局职业表现的评价则对人们遵守法律方面的差异没有什么解释作用。
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[3] 我们对这10项的标准误差进行了检验，结果表明，各组样本虽然对当局合法性认同程度不同，但是他们遵守法律的情况基本上是一样的。
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[4] 除了对所测得的数据的可靠性进行调整外，回归分析还使用了经过PRELIS 预处理的相关系数矩阵。这一预处理对数据作了两个方面的调整：一是对第一轮访谈所测得的有关人们遵守法律情况的数据分布上的偏差进行了调整（也就是把它们作为审查过的变量，参见朱里斯考格和索伯姆1986年b）。第二轮访谈所测得的有关人们遵守法律情况的数据没有偏差问题，因此没有进行调整。二是PRELIS分析允许把与态度有关的分数当作连续变量，把与人们的人口学特征有关的分数当作序数（参见乔里斯克格和索伯姆1986年b）。在后面各章节提到的结构方程中，我们都进行了这种调整。
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[5] 我们使用LISREL程序对测得的数据的可靠性进行了校正（朱里斯考格和索伯姆1986年a）。多元回归分析将每个分数的误差矩阵固定在一个最小的alpha值。我们假设我们所测得的有关人口统计学特征的分数具有很高的可靠性。
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[6] 从回归分析的结果来看，这种分析也可能会扭曲合法性对人们遵守法律的真正影响作用，其原因可能是这种分析有可能会掩盖威慑的效果和亲友的影响力。这两个因素都与合法性具有很强的零阶相关性，但每个因素与另一个因素具有很强的相关性，同时，它们也分别与人们的个人道德价值观具有很强的相关性。一旦消除这种混合作用的话，则仅有个人道德价值观能够单独对人们遵守法律有很强的影响。
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在这种情况下使用回归分析方法似乎不太适当，因为在这些独立变量中，有些相互之间在概念上是很相似的。最明显的例子是亲友的反对和个人的道德价值观。这两个概念显然彼此具有一定的关系。毫无疑问，人们很多时候是根据他们的亲友是否反对他们的行为来评判自己的某种行为是正确的还是错误的。同样，人们是否觉得自己违反法律将会受到正式制裁，与他们是否认为自己将受到非正式制裁有很大的关系。即使这一结论在一定程度上是真实的，也不能说明我们就应当认为这两种情况有什么区别：我们不应当认为它们对人们遵守法律有同样的影响作用。
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除非我们关注制裁和亲友的反对是否会对人们遵守法律产生影响的问题，否则方法
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论问题并不重要。我们使用什么方法来理解这些变量所发挥的影响作用，不会改变我们关于合法性能够影响人们遵守法律这一结论。即使在对其他因素进行控制的情况下，合法性也仍然能够独立地影响人们遵守法律的情况。
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[7] 虽然人们如何评价法律当局的职业表现并不会影响人们遵守法律的情况，但是却会对人们是否会向法律当局寻求帮助有很大的影响。研究人员要求受访者回答，如果他们家里被盗窃，他们是否会找警察，或者他们是否会向警察报告邻居家的事情，以及如果他们对某次交易或者对邻居感到不满，他们是否会起诉到法院。研究发现，在回答他们是否会向警察或者法院求助时，受访者对法律当局平时表现的看法如何是一个非常重要的考量因素。相反，人们是否认为法律当局具有合法性，对人们是否会向当局寻求帮助仅产生轻微的影响。
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[8] 这种分析反映的是各个问题对方程中其他问题的影响，这不同于先前对beta权重所进行的检验。在分析中，我们去除了所有的共同变量（方程中可以被两个以上项目解释的变量）。在实用性分析中，这种共同变量包含在对代入方程的第一组变量所进行的解释中。
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[9] 这一分析使用了经过PRELIS程序调整后的相关性数据。
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[10] 在进行第一轮访谈的一年后，我们对804名受访者进行了第二轮访谈。结果同样发现，在对数据的可靠性进行调整后（beta=0.13，p<0.01），从统计学的角度来看，合法性仍然对人们遵守法律具有重要的影响。我们也发现，人们是否会遵守法律还受到以下因素的影响：个人的道德价值观（beta=0.32，p<0.001）、性别（beta=0.25，p<0.001）、年龄（beta=0.20，p<0.001）和亲友的反对（beta=0.09，p<0.05）。在没有对数据的可靠性进行调整的情况下，我们仍然能够发现合法性对人们遵守法律能够产生显著的影响（beta=0.08，p<0.05）。
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[11] 如果使用受访者在第一轮访谈中对当局合法性的看法来预测在第二轮访谈中人们会如何回答他们遵守法律的情况，也能够发现合法性对人们遵守法律能够产生显著的影响（beta=0.19，p<0.001）。
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[12] 在分析中，我们对所测的每个变量的可靠性进行了控制，并对人口学因素的影响作用作了更精确的检验。另外，为了使因果关系能够更简单地体现出来，我们在定组研究中省略了那些在初始回归分析中就不够明显的四个人口学变量。这四个变量是人种、教育程度、收入状况、自由主义者还是保守主义者。我们也使用所有的人口学变量进行了更为复杂的分析。之所以在报告里没有提到这方面的情况，是因为将这些额外变量纳入分析当中并没有显示它们对促使人们遵守法律有明显的作用，也没有改变方程已经得出的有关各种变量的作用的结论。
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[13] 在对人们遵守法律情况进行定组研究时，我们同时检验了从两轮访谈中获得的有关各种因素影响作用的数据（对所测得的数据的可靠性进行了调整）。根据定组分析的情况来看，第一轮访谈中人们对当局合法性的看法，对第一轮访谈中人们遵守法律的情况产生了影响（beta=0.12，p<0.05）；第二轮访谈中人们对当局合法性的看法，对第二轮访谈中人们遵守法律的情况产生了影响（beta=0.12，p<0.05）。
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[14] 与把遵守法律视为一种义务这一观念的相关性r=0.22，与把遵守法律视为对当局的支持这一观念的相关性r=0.11。
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[15] 将遵守法律视为一种义务的观念的beta=0.08，p<0.001，将遵守法律视为对当局的支持的观念的beta=0.11。
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[16] 人们支持警察的beta=0.04（p<0.05）。人们支持法院的beta=0.03。
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[17] 一项定组分析表明，在第一轮访谈中，人们是否认为遵守法律是自己应尽的义务（beta=0.32，p<0.05）、他们是否支持警察（beta=0.23，p<0.05）、他们是否支持法院（beta=0.23，p<0.05），都对他们是否会遵守法律产生了影响；第二轮访谈中，人们是否认为遵守法律是自己应尽的义务（beta=0.12，p<0.05）、他们是否支持警察，对他们是否遵守法律也能够产生影响（beta=0.15，p<0.05）。
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