第四章 研究結果
第五節 人口學(教育程度、病前工作經驗史)、自我效能和疾病管
之工作行為的預測性
本節回應研究問題伍：人口學(教育程度、病前工作經驗史)、自我 效能和疾病管理等變項，是否可以有效預測精神分裂症患者参與庇護性 工作坊之工作行為？
人口學(教育程度、病前工作經驗史)、自我效能以及疾病管理等變 項對工作行為的預測性，採用逐步複回歸統計，分析各變項對工作行為 之預測性，本節分三部分討論：「轉換虛擬變項與共線性檢驗」、「逐 步複回歸與預測性」、「工作行為預測迴歸公式」。
壹、轉換虛擬變項與共線性檢驗
本研究採用逐步複迴歸分析，首先，將研究對象之教育程度、病前 工作經驗史等類冸變項，轉換成虛擬變項（dummy variable）。教育程 度虛擬變項的轉換方陎，因本研究教育程度分為三組，因此建構成二個 虛擬變項；病前工作經驗史虛擬變項的轉換方陎，將病前未有工作經驗 達一年以上者，虛擬變項設為 ―0‖；病前具有工作經驗達一年以上者，
虛擬變項設為 ―1‖。
75
進一步檢視複回歸模式是否存在「共線性」問題，即自變項間若相 關性太高，會造成複迴歸分析預測性的困擾，若是變異數膨脹因素（VIF）
的值愈大(VIF>10)，表示自變數的容忍度愈小，愈有共線性的問題。本 研究複回歸模式中自變項之 VIF 值均未大於 10，顯示進入複回歸模式 中，各自變項間沒有共線性之問題。由表 4-13 可知。
貳、工作行為預測迴歸公式
將研究目的的預測變項，採逐步複回歸進行分析， F 值小於 .05 達顯著水準之變項進入模式，結果模式選擇病前工作經驗史(已轉換成 虛擬變項)、「藥物態度量表」以及「自我效能量表」等三個預測變項 進入工作行為的預測模式，由模式推出工作行為之預測迴歸公式，由表 4-13推之：
迴歸方程式如下：
Y = 93.396＋.128 Xa＋6.477 Xb＋.280 Xc
註：Y=工作行為Xa=「自我效能量表」
Xb=病前工作經驗史
病前具有工作經驗達一年以上者 Xb = 1 病前未有工作經驗達一年以上者 Xb = 0 Xc=「藥物態度量表」
76
表 4-13 工作行為逐步複迴歸分析及允差檢測 (N=131)
工作行為（總分數） 共線性統計量
模式係數 迴歸係數
(B 值)
標準誤 標準化
迴歸係數 (Beta)
t p 允差 VIF
(常數) 93.396 6.725 13.888 .000
自我效能 .128 .037 .294 3.497 .001 .852 1.174 病前工作經驗史 6.477 2.589 .199 2.502 .014 .945 1.058 藥物態度 .280 .114 .202 2.454 .015 .897 1.115
77
參、複回歸模式推衍自我效能、病前工作經驗史，和藥物態度等對 工作行為的預測力
自我效能、病前工作經驗史和藥物態度等三個預測變項進入工作行 為的預測模式。由表 4-14 可知：
一、模式 a 預測變項僅有自我效能
自我效能與工作行為的多元相關係數為 .405，決定係數 R2
為 .164 ，校正後的決定係數 R2 為 .157，根據決定係數可知，自
我效能對工作行為的變異量為 16.4％。
二、模式 b 預測變項為自我效能和病前工作經驗史
多元相關係數為 .448，決定係數 R2 為 .201 ，校正後的決定係數 R2 為.189。因此，自我效能和病前工作經驗史兩個變項，對工作行 為的解釋變異量增加為 20.1％。
三、模式 c 預測變項為自我效能、病前工作經驗史與藥物態度，
多元相關係數為 .487，決定係數 R2 為 .237，校正後的決定係數 R 為 .219。因此，自我效能、病前工作經驗史和藥物態度等三個 變項，對工作行為聯合解釋變異量增加為 23.7％。
78
表 4-14 工作行為逐步複迴歸模式 (N=131)
模式
多元相 關係數
R R2
校正後 的R2
估計的 標準誤
變更統計量
Durbin-Watson 檢定 R帄方
改變量 F改變
顯著性 F改變 a .405(a) .164 .157 14.540 .164 25.279 .000 b .448(b) .201 .189 14.268 .037 5.963 .016
c .487(c) .237 .219 13.996 .036 6.024 .015 2.347
a 預測變數：(常數), 自我效能
b 預測變數：(常數), 自我效能, 病前工作經驗史
c 預測變數：(常數), 自我效能, 病前工作經驗史, 藥物態度
79