家長網路管教、家庭凝聚力與學校投入對青少年危險網路行為之迴

一、 家長網路管教、家庭凝聚力與學校投入對青少年危險網路行為的影響

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本節旨在探討國中生的家長網路管教、家庭凝聚力與學校投入對青少年危險 網路行為的影響。由於前一節進行相關分析時，「學校行為投入」與「學校情感投 入」跟「學校行為不熱衷」與「學校情感不熱衷」間存在中高度相關（rs = .73, .71, ps = .000），為避免迴歸模式中預測變項之間若有太高的相關，會造成估計值的不 穩定，或是迴歸係數與相關係數正負符號不同等問題，首先檢驗迴歸基本假設與自 變項的多元共線性，發現學校投入量表的四個構念間存在共線性問題，故筆者以構 念相近的題項分數加總，將「行為投入」與「情感投入」合併為「學校投入」（第 59 到 68 題）；將「行為不熱衷」與「情感不熱衷」合併為「學校不熱衷」（第 69 到 79 題）。另外由於家長「技術介入」與「使用參與及建議」，與危險網路行為之間 無顯著的相關，故沒有進入迴歸分析模式之中。最後本研究以家長監控、限制、家 庭凝聚力、學校投入與學校不熱衷，使用逐步迴歸法分析這五個變項對於危險網路 行為的預測力，結果如表 4-3-1 所示。

表 4-3-1

學校不熱衷、監控、限制與家庭凝聚力對青少年危險網路行為之迴歸分析摘要表

（N = 1,006）

次序 投入變項 R R² ΔR² 淨 F 值 β

1. 學校不熱衷 .42 .18 .18 219.51^*** .37 2. 監控 .45 .20 .02 26.49^*** .21 3. 限制 .47 .22 .02 23.07^*** -.13 4. 家庭凝聚力 .48 .23 .01 10.44^** -.10

**p < .01 ^***p < .001

由表 4-3-1 可知，對於危險網路行為具有預測力的變項依序為「學校不熱衷」、

「監控」、「限制」，以及「家庭凝聚力」四項，其中「學校不熱衷」對於危險網路 行為的解釋量為 18%（F(1, 1004) = 219.51, p = .000）；再加入「監控」時，其對危險 網路行為增加的 2%解釋力（F(2, 1003) = 26.49, p = .000）；接著放入「限制」時，再 增加 2%的危險網路行為預測力（F(3, 1002) = 23.07, p = .000）；最後進入的變項是「家 庭凝聚力」，能提升 1%對危險網路行為的預測效果（F(4, 1001) = 10.44, p = .001），聯

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合解釋變異量為 23%。另就 β 值來看，學校不熱衷和監控對於危險網路行為具有 正向的預測力，顯示當青少年學校不熱衷與家長監控程度愈高時，其進行危險網路 行為的機會愈高；而限制與家庭凝聚力對危險網路行為具有負向預測力，可見家長 限制與家庭凝聚力程度高的國中生，其危險網路行為的發生機會較低。

二、 監控、限制、家庭凝聚力，以及學校不熱衷對分項危險行為之迴歸分析

（一）網路霸凌（主動）

以家長監控、家庭凝聚力與學校不熱衷作為預測變項，以逐步迴歸法分析三個 變項對於網路霸凌（主動）的預測效果，結果如表 4-3-2 所示。

表 4-3-2

學校不熱衷、家庭凝聚力與監控對網路霸凌（主動）之迴歸分析摘要表（N = 1,006）

次序 投入變項 R R² ΔR² 淨 F 值 β

1. 學校不熱衷 .31 .10 .10 105.76^*** .26 2. 家庭凝聚力 .33 .11 .02 16.74^*** -.13 3. 監控 .34 .12 .01 9.40^** .12

**p < .01 ^***p < .001

對於網路霸凌（主動）具有預測力的變項依序為「學校不熱衷」、「家庭凝聚力」

以及「監控」三項，其中「學校不熱衷」對於網路霸凌（主動）的解釋量為 10%（F(1,

1004) = 105.76, p = .000）；接著放入「家庭凝聚力」時，其對網路霸凌（主動）增加

的 2%解釋力（F(2, 1003) = 16.74, p = .000）；最後進入的變項是「監控」時，再增加 1%的網路霸凌（主動）預測力（F(3, 1002) = 9.40, p = .002），聯合解釋變異量為 12%。

另就β 值反映出，學校不熱衷和監控對於網路霸凌（主動）具有正向的預測力，顯

示當國中生學校不熱衷與家長監控程度愈高時，其進行網路霸凌（主動）的機會就 會愈高；而家庭凝聚力對網路霸凌（主動）具有負向預測力，可見家長限制與家庭 凝聚力程度高的青少年，此類危險網路行為的發生機會較低。

（二）網路霸凌（被動）

以家長監控、限制、家庭凝聚力，以及學校不熱衷作為預測變項，以逐步迴歸 法分析四個變項對於網路霸凌（被動）的預測效果，結果如表 4-3-3 所示。

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表 4-3-3

學校不熱衷、監控與家庭凝聚力對網路霸凌（被動）之迴歸分析摘要表（N = 1,006）

次序 投入變項 R R² ΔR² 淨 F 值 β

1. 學校不熱衷 .23 .05 .05 57.41^*** .19 2. 監控 .29 .08 .03 29.74^*** .18 3. 家庭凝聚力 .30 .09 .01 10.06^** -.10

**p < .01 ^***p < .001

對於網路霸凌（被動）具有預測力的變項依序為「學校不熱衷」、「監控」，以 及「家庭凝聚力」三項，其中「學校不熱衷」對於網路霸凌（被動）的解釋量為 5%

（F(1, 1004) = 57.41, p = .000）；再加入「監控」時，其對網路霸凌（被動）增加的 3%

解釋力（F(2, 1003) = 29.74, p = .000）；最後進入「家庭凝聚力」時，再增加 1%的網 路霸凌（被動）預測力（F(3, 1002) = 10.06, p = .002），聯合解釋變異量為 9%。另就 β 值來看，學校不熱衷和監控對於網路霸凌（被動）具有正向的預測力，顯示當國 中生學校不熱衷與家長監控程度愈高時，其進行網路霸凌（被動）的機會愈高；而 家庭凝聚力對網路霸凌（被動）具有負向預測力，可見家庭凝聚力程度高的國中生，

此類危險網路行為的發生機會較低。

（三）網路交友

以家長監控、限制、家庭凝聚力，以及學校不熱衷作為預測變項，以逐步迴歸 法分析四個變項對於網路交友的預測效果，結果如表 4-3-4 所示。

表 4-3-4

學校不熱衷、限制與監控對網路交友之迴歸分析摘要表（N = 1,006）

次序 投入變項 R R² ΔR² 淨 F 值 β

1. 學校不熱衷 .28 .08 .08 85.26^*** .26 2. 限制 .30 .09 .01 10.81^** -.15 3. 監控 .32 .10 .01 12.50^*** .12

**p < .01 ^***p < .001

對於網路交友具有預測力的變項依序為「學校不熱衷」、「限制」，以及「監控」

三項，其中「學校不熱衷」對於網路交友的解釋量為 8%（F(1, 1004) = 85.26, p = .000）；

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再加入「限制」時，其對網路交友增加的 1%解釋力（F(2, 1003) = 10.81, p = .001）； 最後進入「監控」時，再增加 1%的網路交友預測力（F(3, 1002) = 12.50, p = .000）， 聯合解釋變異量為 10%。另就 β 值反映出，學校不熱衷和監控對於網路交友具有 正向的預測力，顯示當國中生學校不熱衷與家長監控程度愈高時，其進行網路交友 的機會愈高；而家長限制對網路交友具有負向預測力，可見家長限制程度高的國中 生，此類危險網路行為的發生機會較低。

（四）網路依賴

以家長監控、限制、家庭凝聚力，以及學校不熱衷作為預測變項，以逐步迴歸 法分析四個變項對於網路依賴的預測效果，結果如表 4-3-5 所示。

表 4-3-5

學校不熱衷與家庭凝聚力對網路依賴之迴歸分析摘要表（N = 1,006）

次序 投入變項 R R² ΔR² 淨 F 值 β

1. 學校不熱衷 .41 .17 .17 202.26^*** .38 2. 家庭凝聚力 .42 .18 .01 12.10^** -.10

**p < .01 ^***p < .001

對於網路依賴具有預測力的變項依序為「學校不熱衷」及「家庭凝聚力」兩項，

首先進入的是「學校不熱衷」，對於網路依賴的解釋量為 17%（F(1, 1004) = 202.26, p

= .000）；其次進入的是「家庭凝聚力」，再增加 1%的網路依賴預測力（F(2, 1003) = 12.10, p = .001），聯合解釋變異量為 18%。另就 β 值發現，學校不熱衷對於網路依 賴具有正向的預測力，顯示當國中生學校不熱衷程度愈高時，其進行網路依賴的機 會愈高；而家庭凝聚力對網路依賴具有負向預測力，可見家庭凝聚力程度高的國中 生，此類危險網路行為的發生機會較低。

（五）網路色情

以家長監控、限制、家庭凝聚力，以及學校不熱衷作為預測變項，以逐步迴歸 法分析四個變項對於網路色情的預測效果，結果如表 4-3-6 所示。

對於網路色情具有預測力的變項依序為「學校不熱衷」、「限制」，以及「監控」

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三項，其中「學校不熱衷」對於網路色情的解釋量為 8%（F(1, 1004) = 85.95, p = .000）； 再加入「限制」時，其對網路色情增加的 1%解釋力（F(2, 1003) = 8.47, p = .004）；最 後進入「監控」時，再增加 1%的網路色情預測力（F(3, 1002) = 15.42, p = .000），聯 合解釋變異量為 10%。另就 β 值來看，學校不熱衷和監控對於網路色情具有正向 的預測力，顯示當國中生學校不熱衷與家長監控程度愈高時，其進行網路色情的機 會愈高；而家長限制對網路色情具有負向預測力，可見家長限制程度高的國中生，

此類危險網路行為的發生機會較低。

表 4-3-6

學校不熱衷、限制與監控對網路色情之迴歸分析摘要表（N = 1,006）

次序 投入變項 R R² ΔR² 淨 F 值 β

1. 學校不熱衷 .28 .08 .08 85.95^*** .26 2. 限制 .29 .09 .01 8.47^** -.14 3. 監控 .32 .10 .01 15.42^*** .13

**p < .01 ^***p < .001

（六）網路敵意

以家長監控、限制、家庭凝聚力，以及學校不熱衷作為預測變項，以逐步迴歸 法分析四個變項對於網路敵意的預測效果，結果如表 4-3-7 所示。

對於網路敵意具有預測力的變項依序為「學校不熱衷」、「監控」、「限制」，以 及「家庭凝聚力」四項，其中「學校不熱衷」對於網路敵意的解釋量為 11%（F(1,

1004) = 123.46, p = .000）；再加入「監控」時，其對網路敵意增加的 3%解釋力（F(2,

1003) = 30.50, p = .000）；接著放入「限制」時，再增加 1%的網路敵意預測力（F(3,

1002) = 7.14, p = .008）；最後進入的變項是「家庭凝聚力」，能提升 0.4%對網路敵意

的預測效果（F(4, 1001) = 4.92, p = .027），聯合解釋變異量為 14%。另就 β 值反映出，

學校不熱衷和監控對於網路敵意具有正向的預測力，顯示當國中生學校不熱衷與 家長監控程度愈高時，其進行網路敵意的機會就會愈高；而限制與家庭凝聚力對網 路敵意具有負向預測力，可見家長限制與家庭凝聚力程度高的國中生，此類危險網 路行為的發生機會較低。

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表 4-3-7

學校不熱衷、監控、限制與家庭凝聚力對網路敵意之迴歸分析摘要表（N = 1,006）

次序 投入變項 R R² ΔR² 淨 F 值 β

1. 學校不熱衷 .33 .11 .11 123.46^*** .29 2. 監控 .37 .13 .03 30.50^*** .20 3. 限制 .38 .14 .01 7.14^** -.07 4. 家庭凝聚力 .38 .14 .004 4.92^* -.07

*p < .05 ^**p < .01 ^***p < .001

（七）網路隱私

以家長監控、家庭凝聚力，以及學校不熱衷作為預測變項，以逐步迴歸法分析 三個變項對於網路隱私的預測效果，結果如表 4-3-8 所示。

對於網路隱私具有預測力的變項依序為「學校不熱衷」與「監控」兩項，其中

「學校不熱衷」對於網路隱私的解釋量為 4%（F(1, 1004) = 38.99, p = .000）；再加入

「監控」時，其對網路隱私增加的 3%解釋力（F(2, 1003) = 31.30, p = .000），聯合解 釋變異量為 7%。另就 β 值來看，學校不熱衷和監控對於網路隱私具有正向的預測 力，顯示當國中生學校不熱衷與家長監控程度愈高時，其進行網路隱私的機會就會 愈高。

表 4-3-8

學校不熱衷、限制與監控對網路隱私之迴歸分析摘要表（N = 1,006）

次序 投入變項 R R² ΔR² 淨 F 值 β

1. 學校不熱衷 .19 .04 .04 38.99^*** .18 2. 監控 .26 .07 .03 31.30^*** .17

***p < .001 三、 綜合討論

家長網路管教、家庭凝聚力與學校投入對整體網路危險行為的預測迴歸結果 如表 4-3-1 所示。學校不熱衷、家長監控、限制，以及家庭凝聚力對青少年危險網 路行為有不同方向的影響；學校不熱衷與家長監控幾乎都具有顯著的預測力，家庭 凝聚力與家長限制則普遍有反向的影響力，此一結果與本研究假設一致。研究結果

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顯示家庭凝聚力與家長限制為青少年危險網路行為之保護因子，可以減少危險網

顯示家庭凝聚力與家長限制為青少年危險網路行為之保護因子，可以減少危險網