升學決策因素、職業興趣與學校生活適應之典型相關分析

一、升學決策因素與學校生活適應之典型相關分析

本部份主要探討升學決策因素與學校生活適應之相關情形。先以升學決策因 素中的五個因素為 X 變項，以學校生活適應總積分為 Y 變量，進行積差相關分 析，得出升學決策因素與學校生活適應相關摘要表，如表 4-13。由表 4-13 可知

「資訊」、「學校」、「經濟」、「家庭」、「個人」與學校生活適應相關情形，其相關 係數分別為：0.077、0.030、0.105、0.123 、0.114，表示升學決策因素中「資訊」、

「經濟」、「家庭」與「個人」等四個因素，與學校生活適應總積分呈現顯著正相 關，其相關係數介於 0.077~0.123 之間，相關係數絕對值小於 0.200，表示四個升 學決策因素層面與學校生活適應的相關程度為「低度相關」，四個變數對學校生 活適應總積分的解釋變異量（決定係數）分別為 0.6 %、1.1 %、1.5 %、1.3 %。

研究結果支持假設四，高職學生的升學決策因素與其學校生活適應有相關。

表 4-13 升學決策因素與學校生活適應相關摘要表

資訊 學校 經濟 家庭 個人 學校生活適應 0.077* 0.030 0.105** 0.123** 0.114**

R² 0.006 0.001 0.011 0.015 0.013

*p<0.05 **p<0.01

繼續以典型相關分析升學決策因素與學校生活適應兩者間之相關情形。以升 學決策因素中的 5 個因素為 X 變項，以學校生活適應量表中的 4 個分量表為 Y 變量，求得各分量表分量間的典型相關。各分量表分量間的典型相關結果如表 4-14，典型相關結構圖如圖 4-1。由表 4-14 可知升學決策因素 5 分量的線性組合 分數與學校生活適應 4 分量的線性組合分數間有相關存在，可抽取出一組達顯著 之典型相關因素，其相關係數為 0.348。

表 4-14 升學決策因素與學校生活適應典型相關分析摘要表

典型變項 典型變項

X 變項

χ¹ χ²

Y 變項

η¹ η² (B1)資訊 0.705 0.300 (C1)勤學適應 -0.111 0.407 (B2)學校 0.847 -0.171 (C2)常規適應 -0.416 0.760 (B3)經濟 0.499 0.506 (C3)師生關係 0.141 0.693 (B4)家庭 0.177 0.798 (C4)同儕關係 0.852 0.456 (B5)個人 0.747 0.396

抽出變異量(%) 41.078 23.372 抽出變異量(%) 23.303 35.759 重疊(%) 3.548 0.554 重疊(%) 2.013 0.847 ρ² .086 .024

ρ .294*** .154**

**p<0.01 ***p<0.001

第一組典型因素χ¹與η¹的決定係數為.086，表示升學決策(X 變項)的典型 因素χ¹可解釋學校生活適應(Y 變項)典型因素η¹之總體變異量的 8.6%。同理第 二組典型因素χ²可解釋η²之總體變異量的 2.4%。以抽出變量百分比而言，X 變項的典型因素χ¹可解釋 X 變量的總體變異量的 41.078%。同理χ²可解釋 X 變量的總體變異量的 23.372%。Y 變項的典型因素η¹可解釋 Y 變量的總體變異 量的 23.303%。η²可解釋 Y 變量的總體變異量的 35.759%。

就重疊指標而言，X 變項的典型因素 χ¹可解釋 Y 變量的典型因素 η¹總體變 異量的 8.6%，而 η¹可解釋 Y 變量的總體變異量的 23.303%。所以 χ¹透過η¹來 解釋 4 個 Y 變項的重疊變異為 6.2%。同理 χ²透過η²來解釋 4 個 Y 變項的重疊 變異為 0.847%。相對的，Y 變項的典型因素 η¹可解釋 X 變項的典型因素 χ¹總體 變異量的 8.6%。而 χ¹可解釋 5 個 X 變量的總體變異量為 41.078%，所以 Y 變項 透過的型因素η¹可解釋 X 變項的重疊變異量為 3.548%。同理 Y 變項透過的型因

素η²可解釋 X 變項的重疊變異量為 0.554%。

（2007）、曾依嵐（2005）的研究結果有一致之處。研究中發現其生涯發展在面 臨升學抉擇時所考慮的決策因素，與其後的學校生活適應會相互影響，意即在升 學抉擇時，若能考量相關因素，包括內在心理因素：個人，外在環境因素：學校、

家庭，加上充份的資訊搜集，會在其下一個階段的學校生活適上有較順利的適應 經驗、較高的滿意度。

二、職業興趣與學校生活適應之典型相關分析

本部份主要探討職業興趣與學校生活適應之相關情形。先以職業興趣中的六 個因素為 X 變項，以學校生活適應總積分為 Y 變量，進行積差相關分析，得出 升學決策因素與學校生活適應相關摘要表，如表 4-15。由表 4-15 可知實際型、

研究型、藝術型、社會型、企業型、事務型與學校生活適應相關情形，其相關係 數分別為：0.018、0.037、0.097、0.074、0.033、-0.007，表示職業興趣對學校生 活適應相關係數之顯著性結果為不顯著。而藝術型、社會型、此兩個職業興趣與 學校生活適應總積分呈現相關，其相關係數介於 0.074 與 0.097 之間，相關係數 絕對值小於 0.200，表示職業興趣類型與學校生活適應的相關程度為「低度相關」

與「非常低相關」，兩個變數對學校生活適應總積分的解釋變異量（決定係數）

分別為 0.9％、0.5％。其中藝術型可解釋量最高，可見高職生在職業興趣分數中 呈現藝術型者，其所感受到的學校生活適應愈好。研究結果部份支持假設五，高 職學生的職業興趣與其學校生活適應有非常低相關。

表 4-15 職業興趣與學校生活適應相關摘要表

實際型 研究型 藝術型 社會型 企業型 事務型 學校生活適應 .018 .037 .097^** .074^* .033 -.007

R² 0.000 0.001 0.009 0.005 0.001 0.000

*p<0.05 **p<0.01

繼續以典型相關分析職業興趣與學校生活適應兩者間之相關情形。以職業興 趣因素中的 6 個因素為 X 變項，以學校生活適應量表中的 4 個分量表為 Y 變量，

求得各分量表分量間的典型相關。各分量表分量間的典型相關結果如表 4-16，典

型相關結構圖如圖 4-2。由表 4-16 可知職業興趣因素 6 分量的線性組合分數與學 校生活適應 4 分量的線性組合分數間有相關存在，可抽取出 1 組達顯著之典型相 關因素，其相關係數分別為 0.295。因此研究之結果支持假設五職業興趣因素與 學校生活適應有相關存在。

表 4-16 職業興趣因素與學校生活適應典型相關分析摘要表

典型變項 典型變項

X 變項

χ¹

Y 變項

η¹ (D1)實際型 0.009 (C1)勤學適應 0.016 (D2)研究型 -0.018 (C2)常規適應 -0.574 (D3)藝術型 0.551 (C3)師生關係 0.178 (D4)社會型 0.795 (C4)同儕關係 0.771 (D5)企業型 0.191

(D6)事務型 0.450

抽出變異量(%) 19.584 抽出變異量(%) 23.907 重疊(%) 2.050 重疊(%) 2.502

ρ² .105

ρ .324***

***p<0.001

組典型因素χ¹與η¹的決定係數為.105，表示升學決策(X 變項)的典型因素 χ¹可解釋學校生活適應(Y 變項)典型因素η¹之總體變異量的 10.5%。以抽出變 量百分比而言，X 變項的典型因素χ¹可解釋 X 變量的總體變異量的 19.584%。

Y 變項的第一組典型因素η¹可解釋 Y 變量的總體變異量的 23.907%。

就重疊指標而言，X 變項的典型因素 χ¹可解釋 Y 變量的典型因素 η¹總體變 異量的 10.5%，而 η¹可解釋 Y 變量的總體變異量的 23.907%。所以 χ¹透過η¹來 解釋 4 個 Y 變項的重疊變異為 2.502%。相對的，Y 變項的典型因素 η¹可解釋 X 變項的典型因素χ¹總體變異量的 10.5%，而 χ¹可解釋 6 個 X 變量的總體變異量 為 19.584%，所以 Y 變項的典型因素 η¹可解釋 X 變項的重疊變異量為 2.050%。

以典型因素負荷量分析，典型因素χ¹與 X 變項中「社會型」、「藝術型」因 素之相關較高，其典型因素負荷量分別為.795、.551。而 Y 變項中的「常規適應」、

「同儕關係」與典型因素η¹之相關較高，其典型因素負荷量分別為-.574、.771。

因此 X 變量的「社會型」、「藝術型」透過χ¹和η¹與 Y 變項中的「常規適應」、

「同儕關係」產生較高的相關。再由因素負荷量的正負值來看，X 變量「社會型」、

「藝術型」與 Y 變量「同儕關係」因素，其關係皆為同方向，與「常規適應」

不同方向。意即高職生的職業興趣類型分數在社會型、藝術型的得分愈高，其在 學校生活適應的同儕關係的得分會有較高分的表現，而在「常規適應」表現較低。

圖 4-2 職業興趣因素與學校生活適應典型相關結構圖

本研究結果與林育毅（2010）、鄧美蓮（2008）、顏嘉慧（2007）、謝明容（1999）

的研究結果有相同的是，職業興趣與學校生活適應或生活滿意度有相關。林育毅

（2010）的研究中發現，大專視障學生的自我決策、學校生活適應、職業興趣廣 度預測模式之適配性堪稱理想，有尚佳的適配度。鄧美蓮（2008）事務型的學生 在會計成績上有明顯優異的表現。顏嘉慧（2007）對大學碩士在職專班生做研究，

發現人格特質不同，其生活適應也會有所不同，且人格特質可以有效預測生活適 實際型

研究型

企業型 藝術型

社會型

同儕關係 師生關係 常規適應 勤學適應

χ¹ η¹

.795

.324 .551

-.574

.771

事務型

應。謝明容（1999）大學生的人格類型與科系有六個類型適配，但科系適配程度 與生活滿意度間呈現薄弱的相關關係。本研究結果也與江金山、吳佩玲、楊錫林

（2005）有一致之處。江金山等人（2005）針對建國科大四個學院：藝術學院、

人文學院、工程學院、管理學院做調查，發現藝術學院、人文學院的學生在常規 適應上的表現與其他學院的學生有明顯不同，該研究也推測設計學院與人文學院 學生其生活作息與訓練比較不是制式的，也比較講究新潮、突破、創意，而這些 因素是否會造成常規適應的差異，是可以再進一步探討的。

第三節 不同背景變項之高職生、升學決策因素對學校生活適應

之迴歸分析

本節主要探討高職生的不同背景變項、升學決策因素對整體學校生活適應之 預測能力。並以背景變項「性別」、「年級」、「居住地區」、「主要照顧者教育程度」、

「科別」；升學決策因素之「資訊」、「學校」、「經濟」、「家庭」、「個人」等共 10 個因素為 X 變項，以學校生活適應總積分為 Y 變量，進行多元逐步迴歸分析，

考驗假設六：高職學生的背景變項、升學決策因素對其整體學校生活適應具有預 測作用。

由第四章第一節分析可知背景變項中，有「年級」、「科別」變項對學校整體 生活適應有顯著差異。因此背景變項以「年級」、「科別」列入迴歸計算。而此變 項為類別變項，若要進行迴歸分析，則必須將此變項化為「虛擬變項」。「年級」

有兩的個類別變項，又本次研究樣本二年級生受訪人數較三年級生人數多，故建 構一個虛擬變項「三年級」為 1，而「二年級」變項為 0。同理科別受訪人數以

「商業」類科最多，故設為 0。「工業類科」設 sj1=1、「研究類科」設 sj2=1、「藝 術類科」設 sj3=1、「家政類科」設 sj4=1、「會計資處類科」設 sj5=1。

迴歸分析前需先檢定變項間是否有多元共線性的問題。所謂共線性指的就是 由於自變項間的相關太高，造成迴歸分析之情境困擾。因此，本研究在進行逐步 多元迴歸分析前，首先進行了 Person 相關及變異數膨脹係數(VIF)與容忍度

(Toerance)檢定，其中變異數波動因素（VIF 值：最大為 1.265）皆小於 10，容忍 度皆大於 0.25。因此自變項間不具迴歸共線性的疑慮。故進一步進行逐步多元迴 歸分析。

由表 4-17、4-18 可知，投入的 10 個變項中，對學校生活適應具有預測力的 變項共有 3 個，其整體迴歸模式之 F 值為 F(3,734)=11.091，達到統計上之顯著

由表 4-17、4-18 可知，投入的 10 個變項中，對學校生活適應具有預測力的 變項共有 3 個，其整體迴歸模式之 F 值為 F(3,734)=11.091，達到統計上之顯著