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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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[18] 在那些认为违反法律被抓获和受到惩罚的可能性较大的受访者中，认为当局具有合法性与自己会遵守法律之间的相关性为0.15；在那些认为可能性很小的受访者中，两者之间的相关性为0.22。这两个相关性数据并没有非常巨大的差距。
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[19] 这一组的相关性系数r=0.13，另外一组的相关性系数r=0.22（代表两个相关性数据之间差距的z值为2.89）。
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[20] 本书其他部分还会对这些变量进行详细讨论。
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[21] 对于最近与司法机关打过交道的受访者（总数为652人），我们依据他们最近的个人经历中的五个方面，将他们分成五个不同的亚组，对每次分组后不同亚组中合法性与遵守法律之间的相关性进行计算。第一个分类的标准就是处理结果是否绝对令人满意。
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在那些获得令自己满意的处理结果的受访者亚组中，合法性与遵守法律之间的相关性为0.15；在那些没有获得令自己满意的处理结果的受访者亚组中，两者的相关性为0.10。这两组相关性数据没有太大差距。在根据处理结果是否相对令人满意（令人满意的r=0.22，令人不满意的 r=0.20）、所受对待是否相对令人满意（令人满意的 r=0.18，不满意的r=0.14）、结果是否符合分配正义（符合分配正义的r=0.15，不符合分配正义的r=0.11）这些标准将受访者分成不同的亚组后，各组的相对满意度也基本差不多。唯一存在很大差距的，是根据是否符合程序正义这一标准进行分组的情况（认为符合程序正义的r=0.25，认为不符合程序正义的r=0.11；两个相关性系数之间的差距z值为1.75，p＜0.10）。
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[22] 自由主义者亚组的相关性r=0.26，温和主义者亚组的相关性r=0.13（两个相关性数据之间的差距z值为2.25）。
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[23] 译者注：阿道夫·艾希曼，纳粹德国的高官，是在犹太人大屠杀中执行“最终方案”的主要负责者。被称为“死刑执行者”。
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[24] 译者注：威廉·凯利是越战期间的一名美军指挥官。越战期间，美军老虎部队由于怀疑村民掩护越共逃亡，于1968年3月16日在越南广义省的美莱村（My Lai）进行了屠杀。男女老幼都被枪杀，亦有女性被轮奸，尸体被肢解。美莱村屠杀的消息被美国陆军封锁了一年，后来由美国记者西莫·赫许揭发而公之于众。1971年3月31日美国军事法庭因美国陆军中尉威廉·凯利下令开火而判处其终身监禁，然而经上诉后被减刑至四个半月。
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