結果
本研究所納入之形象認同各面向之認同確定性與認同重要性分數的平均值、
標準差、全距、偏態及峰度見表2-1。這些面向大都原屬於認同確定性與認同重 要性量表之「形象認同分量表」中之題項，但另加入在「社會認同分量表」中之 受歡迎程度的題項。此外，表2-1 亦提供在形象認同分量表中對經濟、物質、美 術、音樂、等四個面向分別測量的結果。由於經濟與物質兩個向度的確定性與重 要性分數之相關值以及美術與音樂兩個向度的確定性與重要性分數之相關值皆 高，因此後續分析仍依照本研究的初始設計，將經濟與物質的分數加總平均成為 一個變項、亦將美術與音樂的分數加總平均成為一個變項。各面向之確定性分數、
重要性分數與CES-D 分數之簡單相關，請見表 2-2。
經過變項的整併後，本研究分析時所使用的各測量變項之平均值、標準差、
全距、偏態及峰度見表2-3。形象認同的八個面向的加權確定性、性別、父親和 母親的教育程度與CES-D 分數之間的簡單相關見表 2-4。各個面向的加權確定性 和性別，都與CES-D 分數達顯著相關。女生的憂鬱程度顯著高於男生；加權確 定性的分數越高，憂鬱的程度則越低。
表2-1
表2-2
形象認同重要性與確定性各面向之簡單相關（包含受歡迎面向）。
CES-D 學業表現 受歡迎 外型 經濟物質 體育表現 電腦表現 美術音樂 用功表現 經濟狀況 物質條件 美術表現 音樂表現 CES-D ― - .350*** - .374*** - .315*** - .228*** - .208*** - .164**** - .171*** - .284*** - .201*** - .196*** - .136*** - .140***
學業表現 .048* ― .239*** .330*** .223*** .158*** .170*** .158*** .421*** .211*** .179*** .100*** .156***
受歡迎 .012 .190*** ― .198*** .102*** .243*** .109*** .157*** .161*** .096*** .083*** .105*** .150***
外型 .131*** .412*** .351*** ― .259*** .299*** .181*** .207*** .224*** .219*** .233*** .155*** .180***
經濟物質 .051* .331*** .241*** .476*** ― .129*** .071** .136*** .210*** .864*** .880*** .096*** .125***
體育表現 - .040 .253*** .193*** .346*** .297*** ― .194*** .167*** .117*** .109*** .115*** .099*** .173***
電腦表現 - .018* .352*** .100*** .283*** .353*** .394*** ― .156*** - .002 .036 .087*** .095*** .158***
美術音樂 .002 .286*** .196*** .239*** .174*** .408*** .363*** ― .178*** .120*** .118*** .819*** .796***
用功表現 .059** .545*** .148*** .226*** .179*** .208*** .267*** .249*** ― .191*** .177*** .146*** .142***
經濟狀況 .031 .305*** .212*** .414*** .933*** .270*** .326*** .172*** .168*** ― .521*** .091*** .103***
物質條件 .065** .308*** .236*** .469*** .917*** .279*** .329*** .148*** .163*** .712*** ― .078** .114***
美術表現 - .005 .260*** .158*** .197*** .150*** .280*** .342*** .849*** .242*** .156*** .119*** ― .305***
音樂表現 .009 .233*** .179*** .213*** .149*** .416*** .285*** .872*** .189*** .141*** .135*** .481*** ―
註：對角線上半部為「認同確定性」各面向之相關，下半部為「認同重要性」各面向之相關；N=1949
*** p < .001, ** p < .01, * p < .05
表2-3
全部測量變項之描述統計。
平均值 標準差 最小值 最大值 偏態(SE) 峰度(SE)
CES-D 0.90 0.47 0 2.65 0.71(.06) 0.28(.11) 父親教育
程度 3.44 1.01 0 5.00 - 0.51(.06) - 0.08(.11) 母親教育
程度 3.20 0.97 0 5.00 - 0.64(.06) 0.27(.11) 外型 0.91 8.86 - 20 20.00 - 0.42(.06) - 0.26(.11) 學業 2.21 9.19 - 20 20.00 - 0.55(.06) - 0.26(.11) 用功 - 4.12 9.33 - 20 20.00 0.49(.06) - 0.30(.11) 體育 3.44 7.74 - 20 20.00 - 0.13(.06) - 0.22(.11) 電腦 4.05 7.43 - 20 20.00 - 0.17(.06) 0.07(.11) 美術音樂 3.49 5.81 - 20 20.00 0.12(.06) 0.37(.11) 經濟物質 3.00 5.00 - 20 20.00 0.01(.06) 1.87(.11) 受歡迎 6.25 5.95 - 20 20.00 - 0.30(.06) 0.60(.11) 註：變項中的粗體字表示為「加權確定性」；N=1969
表2-4
測量變項之間的簡單相關。
CES-D 父親 教育程度
母親
教育程度 性別 學業 受歡迎 外型 經濟物質 體育 電腦 美術音樂 用功 CES-D －
父親
教育程度 .015 － 母親
教育程度 .040 .685*** －
性別 .074** - .023 - .019 －
學業 - .345*** .087*** .052* - .014 －
受歡迎 - .340*** .047* .038 .028 .232*** －
外型 - .303*** .060** .075** - .062** .310*** .189*** －
經濟物質 - .221*** .108*** .066** - .026 .197*** .129***. .252*** －
體育 - .204*** - .001 .007 - .083*** .162*** .278*** 287*** .133*** －
電腦 - .159*** .032 - .014 - .172*** .182*** .108*** .150*** .104*** .190*** －
美術音樂 - .168*** .084*** .103*** .164*** .165*** .198*** .183*** .131*** .185*** .185*** －
用功 - .288*** .040 .038 .053* .466*** .161*** .232*** .192*** .128*** .050* .160*** －
註：預測變項中的粗體字表示為「加權確定性」，其中性別為男生記錄為1，女生記錄為 2；N=1949
*** p < .001, ** p < .01, * p < .05
逐步迴歸分析結果見表2-5，最後的迴歸方程式包含了十一個預測變項裡的九個，
總共解釋了25.4% 的憂鬱指標的變異量。「學業加權確定性」在步驟一進入迴歸方程式
（step1: 𝑅 = .119，p < .001）; 「受歡迎加權確定性」在步驟二進入迴歸方程式（step2:
𝑅 = .190，p < .001），使迴歸式在預測 CES-D 分數時，多增加解釋了 7.1% 的變異量；
「外型加權確定性」在步驟三進入迴歸方程式（step3: 𝑅 = .219，p < .001），使迴歸式 多增加解釋了3.0% 的變異量；「用功加權確定性」在步驟四進入迴歸方程式（step4:
𝑅 = .231，p < .001），使迴歸式多增加解釋了 1.2% 的變異量；「經濟物質加權確定性」
在步驟五進入迴歸方程式（step5: 𝑅 = .239，p < .001），使迴歸式多增加解釋了0.8% 的 變異量；「母親教育程度」在步驟六進入迴歸方程式（step6: 𝑅 = .245，p < .001），使迴 歸式多增加解釋了0.6% 的變異量；「性別」在步驟七進入迴歸方程式（step7: 𝑅 = .250，
p < .001），使迴歸式多增加解釋了 0.5% 的變異量。「美術音樂加權確定性」在步驟八 進入迴歸方程式（step8: 𝑅 = .253，p < .01），使迴歸式多增加解釋了0.3% 的變異量「電 腦加權確定性」在步驟九進入迴歸方程式（step7: 𝑅 = .254，p < .05），使迴歸式在預測 CES-D 分數中時，多增加解釋了 0.2% 的變異量。
由於逐步迴歸分析中發現性別為一預測憂鬱的顯著因子，因此在表2-6 中呈現男生 女生在CES-D 與八個加權確定性面向分數之差異，亦於表 2-7 中呈現男生女生各自在 CES-D 與八個加權確定性面向分數之間的相關。
表2-5
形象認同加權確定性預測憂鬱之逐步迴歸分析結果。
預測變項 Step1 Step2 Step3 Step4 Step5 Step6 Step7 Step8 Step9 1、學業 - .342*** - .279*** - .228*** - .174*** - .167*** - .168*** - .166*** - .162*** - .156***
2、受歡迎 - .274*** - .252*** - .246*** - .240*** - .242*** - .245*** - .237*** - .235***
3、外型 - .183*** - .171*** - .152*** - .156*** - .151*** - .144*** - .142***
4、用功 - .126*** - .116*** - .117*** - .123*** - .120*** - .123***
5、經濟物質 - .098*** - .102*** - .100*** - .096*** - .094***
6、母親教育程度 .080*** .081*** .086*** .084***
7、性別 .075*** .085*** .076***
8、美術音樂 - .058** - .050*
9、電腦 - .046*
∆𝑅 .119*** .071*** .030*** .012*** .008*** .006*** .005*** .003** .002*
𝑅 .119*** .190*** .220*** .232*** .241*** .247*** .253*** .256*** .257***
Adjusted 𝑅 .118*** .189*** .219*** .231*** .239*** .245*** .250*** .253*** .254***
註：預測變項中的粗體字表示為「加權確定性」；表格內之係數為
β 值；N=1949
*** p < .001, ** p < .01, * p < .05
表 2-6
男生與女生在各加權確定性與CES-D分數之差異比較。
男生 女生 顯著水準
平均值 標準差 平均值 標準差
t value
CES-D 0.86 0.47 0.93 0.47 - 3.23**外型 1.39 9.11 0.30 8.50 2.72**
學業 2.28 9.52 2.09 8.81 0.45
用功 - 4.61 9.55 - 3.57 9.05 - 2.46*
體育 4.03 8.28 2.73 6.99 3.72***
電腦 5.23 7.73 2.70 6.80 7.63***
美術音樂 2.60 5.80 4.53 5.66 - 7.43***
經濟物質 4.14 6.16 3.82 5.60 1.20
受歡迎 6.09 6.02 6.44 5.88 - 1.29
註：預測變項中的粗體字表示為「加權確定性」；男生（N=1060），女生（N=905）
*** p < .001, ** p < .01, * p < .05
表2-7
男生女生個別在測量變項之間的簡單相關。
CES-D 外型 學業 用功 體育 電腦 美術音樂 經濟物質 受歡迎
CES-D － - .279*** - .347*** - .253*** - .180*** - .093** - .173*** - .238*** - .341***
外型 - .312*** － .346*** .234*** .213*** .098** .232*** .314*** .186***
學業 - .339*** .282*** － .470*** .129*** .136*** .199*** .234*** .219***
用功 - .323*** .236*** .465*** － .103** - .027 .131*** .190*** .114**
體育 - .215*** .331*** .181*** .148*** － .187*** .237*** .155*** .262***
電腦 - .190*** .172*** .210*** .119*** .175*** － .277*** .076* .103**
美術音樂 - .189*** .169*** .154*** .174*** .179*** .176*** － .174*** .215***
經濟物質 - .207*** .205*** .169*** .196*** .118*** .116*** .110*** － .091**
受歡迎 - .343*** .196*** .242*** .197*** .294*** .122*** .177*** .157*** － 註：預測變項中的粗體字表示為「加權確定性」，對角線下半部為男生（N=1059），對角線上半部為女生（N=904）
*** p < .001, ** p < .01, * p < .05
討論
本研究主張，個體對於自身整體的認同確定性，除了會與其在各認同面向的 確定性之加總有關，也會依自己主觀判斷每個認同面向對其本身的重要性而決定 此特定面向影響個體整體確定性、甚至其心理健康的程度。此外，在臨床與輔導 的應用上，以同時納入重要性與確定性分數的「加權確定性」做為指標，會比只 從確定性單一概念評估個體，更有助於研究者理解青少年自我認同對個體本身的 意義。本研究基於這樣的理論概念，以認同加權確定性做為預測青少年憂鬱的指 標。雖然過去研究自尊與自我價值的學者，曾對以加權的概念是否可增加對自尊 的預測力存疑，但從以上表 2-2 與表 2-4 可知，形象認同各面向之加權確定性與 憂鬱的相關，並非全部都比各面向確定性與憂鬱之相關來的低。在「用功」與「電 腦」的面向中，加權確定性與憂鬱的相關數值更高於單純以確定性分數和憂鬱分 數所求得的相關值。而在其他面向上，雖然加權確定性與憂鬱的相關數值低於單 純以確定性分數和憂鬱分數所求得的相關值，但經過相關係數之差異檢定
（Fisher’s z）後，在各個面向亦皆無發現兩者有顯著差異。因此就統計層面來看，
使用加權確定性進行後續分析，對於預測青少年憂鬱的效果並不差。
本研究所假設的四個風險因子：「外型加權確定性」、「受歡迎加權確定性」、
「學業加權確定性」與「經濟物質加權確定性」，在逐步迴歸分析中都能顯著的 預測憂鬱，且在逐步迴歸的前三步及第五步中被納入迴歸公式中，代表這四個面 向確實為預測青少年憂鬱的重要危險因子，符合本研究之假設。
但本研究原先假定的調節因子，「用功加權確定性」、「美術音樂加權確定性」
與「電腦加權確定性」，卻也在逐步廻歸中顯示為預測憂鬱之有效因子。「用功加 權確定性」更是第四位進入迴歸式的變項，可見在華人的教育環境中，對於「用 功」概念的重視度及其加權確定感，也在預測青少年憂鬱的形象認同面向中扮演 了較重要的角色。過去研究的確發現，用功、努力的概念對於青少年的心理健康
有相當的影響：例如，責備努力的話語比責備能力的話語較傷害孩子的自我喜愛 感（曾慧芸，2002），持「努力本質觀」亦即認為自己能夠努力的程度是固定的、
無法再更努力的青少年會較為憂鬱（吳季珊，2006）。雖然依據以上的分析結果 和文獻回顧，可以將「用功加權確定性」放在「風險因子」的位置繼續討論，但 以本研究之目標為探討學校輔導工作中可實際介入、改善學生憂鬱的因子來看，
「學業」與「用功」兩面向儘管都與學習表現相關，但哪一個面向的重要性與確 定性對學生來說，是較有可能透過輔導介入而改善的，可能也是老師在擬定輔導 計劃時的考量依據。Weiner（1985）的歸因理論認為，「能力」與「努力」皆屬 於內控的歸因，是個體導致成功或失敗之內在因素，但「能力」歸因將失敗歸咎 為個體本質的因素，屬於不可控；「努力」歸因則認為可以透過投入更多的努力，
來改善下次作業的表現，屬於可控。「用功」此面向正代表了「努力」的概念，
因此學校老師似乎更有機會從提高學生在「用功」方面的確定性，再配合讓學生 感受到自己的勤勉能符合文化中的標準，進而提昇其整體之自我認同並因此減緩 其它風險因子對的青少年情緒造成的影響。所以本研究仍然將「用功」納入後續 調節因子的分析中。而同時也因為「用功加權確定性」確實為對憂鬱的逐步迴歸 分析中較早被納入預測模式的因子，因此本研究也會嘗試將「用功」視為第五個 風險因子，探究其它三個屬於學校「副科」的形象認同面向，對調節「用功確定 性」與憂鬱之關係的作用。
而「美術音樂確定性」與「電腦加權確定性」，雖然在逐步迴歸分析中也達 顯著，但相較於其它能顯著預測憂鬱的變項來說，其預測力較低，因此本研究後 續仍將這兩個面向視為調節因子加以分析。
在逐步迴歸結果中，在四個本研究所假設的風險因子及用功加權確定性之後，
被納入為可顯著預測憂鬱的兩個變項，分別是「性別」與「母親教育程度」。過 去針對青少年憂鬱的研究中，也普遍發現女生的憂鬱的程度高於男生
（Allgood-Merten, et al., 1990; Beam, et al., 2002），在本研究中也得到同樣的結果。
但本研究卻也意外發現「母親教育程度」與青少年憂鬱呈現正相關，亦即母親教
育程度愈高的高中生，欲容易有憂鬱的情緒。過去將父母教育程度作為社經地位 之指標之一，探討青少年憂鬱情緒的研究中皆發現，父母親有較高的教育程度其
育程度愈高的高中生，欲容易有憂鬱的情緒。過去將父母教育程度作為社經地位 之指標之一，探討青少年憂鬱情緒的研究中皆發現，父母親有較高的教育程度其