單身中年婦女之健康促進生活型態重要預測因子

本節為了解個人背景變項及自覺健康狀況對健康促進生活型態之預測力，將 使用多元迴歸分析法（或稱複迴歸）進行分析，多元迴歸分析法需使用連續性變 項進行分析，而個人背景變項為類別變項，必須先進行虛擬變項（dummy variable）

之轉換才可進行多元迴歸分析，包含年齡、工作內容、月收入、教育程度、居住 地、交往對象、居住狀況、是否參加社團、參加社團之頻率、慢性疾病、月經狀 況及壓力感受。

自變項轉換後之虛擬變項，如表 4-5-1 所示，因「無參加社團」與「參加社 團之頻率」的遺漏值相符，故將「有無參加社團」併入「參加社團之頻率」，並 由原本 4 個選項中再增加「無參加」之選項。虛擬變項皆以 1 及 0 表示，數量為 自變項類別數減一，並選擇該自變項人數最多之類別作為參照組，如教育程度分

「高中職以下」、「大專院校」及「碩博士以上」共三個類別，虛擬變項則為 3-1 共 2 組，其中大專院校人數最多（234 人），故做為參照組。

在進行多元迴歸分析前，需先檢測自變項的共線性問題，根據蕭文龍（2009）書 中表示欲檢視共線性問題時，可用容忍度（Tolerance）及變異數膨脹係數（VIF）

進行檢測，容忍度的值介於 0 與 1 之間，容忍度越大，則代表共線性問題越小，

而變異數膨脹係數（VIF）為容忍度的倒數，大於 10 有共線性問題，變異數膨脹 係數越小則代表越沒有共線性問題，若容忍度趨近 0，表示該變項幾乎是其他自 變項的線性組合。本研究之個人背景變項及自覺健康狀況量表與健康促進生活型 態之共線性診斷如

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表 4-5-2 所示，顯示出最小之容忍度為.889，最大變異數膨脹係數為 1.125，故變 項間無共線性問題。

多元迴歸分析結果如表 4-5-3 所示，於多元迴歸方程式中投入自覺健康狀況 及個人背景資料等十一個自變項後，使用逐步迴歸分析法，結果顯示「自覺健康 狀況」、「工作內容」、「教育程度」、「參加社團之頻率」以及「壓力感受」等五個 自變項對健康促進生活型態量表具有預測力，此模型 F 值為 29.978 且達顯著性

（p<.001），其決定係數（R2）為.358，顯示自覺健康狀況、工作內容（服務人員 與專業人員對照）、教育程度（碩博士以上與大專院校對照）、參加社團之頻率（總 是和無參加對照、經常和無參加對照、偶爾和無參加對照）以及壓力感受（有壓 力和無壓力對照）共可解釋健康促進生活型態量表總變異量的 35.8%。

欲比較自變項於迴歸模式中的影響程度時，因避免單位不同導致無法直接比 較迴歸係數，彼此比較時須以標準化β值進行判斷（王文中，2004）。在此迴歸 模式之中，標準化β值最高者為自覺健康狀況，即自覺健康狀況對健康促進生活 型態影響力較大，以各自變項來看，標準化β值為正值之自變項，包含自覺健康 狀況（.465）、工作類別的服務及銷售人員（.099）、教育程度的碩博士以上（.144）

及參加社團頻率的總是（.221）、經常（.165）及偶爾（.134），表示自覺健康狀況 越好、工作為服務或銷售人員（與專業人員相比）、學歷在碩博士以上（與大專 院校相比）及參加社團的頻率越高（與沒參加社團的相比），其健康促進生活型 態越量表高分，也代表其健康生活習慣趨近於正向行為；而標準化β值為負值之 自變項僅壓力感受（-2.390），表示有感受到壓力者相較沒感受壓力者的健康促進 生活型態得分較差，即生活習慣較為不健康。

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*p<.05, **p<.01

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