第三章 研究設計
第五節 主要變項測量
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第五節 主要變項測量
本研究變項可分為兩大類，一類為本研究關注的因果變項，包含自變項母親 就業與否和依變項子女學業成就；另一類則是作為配對用的變項，選取這類變項 必須符合 PSM 的假定：配對變項必須發生在實驗處理（母親就業）之前，且在 學理或過去實證研究上發現會影響實驗處理的分派和實驗結果（Caliendo &
Kopeinig, 2005）。本研究基於實證研究的基礎（Goldberg, Prause, et al., 2008；Hill, Waldfogel, et al., 2005；Horwood & Fergusson, 1999；劉正、陳建州，2004）選取 配對用變項。分述如下。
壹、母親就業型態
本研究中之母親就業型態是指雙親家庭中的學生於國中時期其母親就業之 情形，其中已退休者屬於未就業之一群。此變項作為自變項使用時，依子女在國 中就學階段母親就業與否區分成四種就業類型的變項，分別為只國一階段母親就 業、只國三階段母親就業、國一至國三階段母親皆就業以及母親皆未就業。透過 前述就業情形配對比較的設計，我們試圖估算出這些長期或短期就業婦女如果不 就業的話，對其子女學習成就影響之差異為何。
貳、學業成就
本研究所定義之子女學業成就的測量，乃使用 TEPS 團隊所研發之利用 IPT3-P 模式估算之綜合分析能力。所使用的測驗包括一般能力分項測驗、數學 分項測驗、語文分項測驗，及科學分項測驗。此綜合能力測驗分數分別於樣本國 一上、國三上的二個時間點各進行一次測驗，所使用之分數經 TEPS 團隊轉換後，
可供二個波段資料進行比較之分數轉換。故本研究中的學業成就資料可以直接計 算與跨波比較使用，並藉由樣本加權權數推論至第一波所有樣本所代表之母體。
而為了解釋上的方便，再將 IRT3-P 模式估算出近乎常態分配的國三綜合分析能
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力分數轉換為 NCE（normal curve equivalent）分數，NCE 分數是一種以平均數 50，標準差 16 的標準分數，其分數範圍界於 5~100 之間，在很多方面看起來很 像百分等級，也與目前國內學生學科成績計算方式較為接近，較易於一般大眾理 解。
參、配對用之變項
本研究共計選取 14 個變項作為配對時使用，而這 14 個變項分別與個人特 質、家庭背景及學校環境有關。此外，本研究也將第一波學生樣本權數（w1stwt1）
作為配對用變項，以確保某些特殊個案不會集中在實驗組或控制組（引自關秉 寅、李敦義，2010）。當這些變項為類別變項，則以虛擬變項方式進行編碼。各 大類變項包含的內容及編碼方式說明如下：
一、屬個人特性與學習特質
（一）子女性別：1 為男生，0 為女生，以類別變項處理。
（二）母親部分
1. 母親年齡：根據 TEPS 第一波詢問母親出生年，換算母親於子女國一階段 就業時年齡，以連續變項處理。
2. 母親籍貫：根據 TEPS 第一波詢問母親籍貫變項，建構出閩南人、客家人、
大陸各省市、原住民和其他等五個變項，以大陸各省市為參考類別。
3. 母親教育程度：根據 TEPS 第一波詢問母親教育程度變項，建構出國/高中 畢業、專科、技術學院或科技大學畢業/一般大學畢業、研究所畢業等三 個類別變項，以國/高中畢業為參考類別。
4. 就業態度：根據 TEPS 第二波詢問就業態度，建構出家庭和事業衝突者以 家庭為主、以事業為主及二者無衝突等三個類別變項，以認為二者無衝突 者為參考類別。
二、屬家庭背景變項
（一）父親職業類別：根據 TEPS 第一波詢問父親職業類別變項建構出高白領（包 括學校教師、公務員、律法醫工程會計師、專業技術人員和業務或事務人 員等五個類別）、低白領（買賣或服務人員）和其它（生產、設備操作及 體力工等）三個類別變項，以高白領為參考類別。
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（二）家庭經濟情況：由於本研究自變項為母親就業情形，故在家庭經濟條件方 面未使用 TEPS 調查家庭月總收入題項，而改採 TEPS 第一波詢問家庭最 近十年來的經濟狀況變項，從生活困難到經濟富裕，視為連續變項處理。
（三）與（外）祖父母同住：根據 TEPS 第一波詢問是否與（外）祖父母同住，
1 為有，0 為無，以類別變項處理。
（四）年長及年幼手足數目：根據 TEPS 第一波中兄弟姊妹人數的四個變項，建 構出年長及年幼手足數目，以連續變項處理。
（五）長期照顧需求：根據 TEPS 第一波詢問家中是否有人因為生病或行動不便，
需要長期照護情形，1 為有，0 為無，以類別變項處理。
（六）父母教育期望：依序為國/高中畢業、專科、技術學院或科技大學/一般大 學畢業和研究所畢業等教育程度，視為連續變項處理。
三、屬班級及學校環境
（一）學校的公私立別：0 為公立、1 為私立，以類別變項處理。
（二）學校所在地區別：分為鄉村、城鎮、都市等三個類別變項，以都市為參考 類別。
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