工作倦怠之預測力分析 工作倦怠之預測力分析 工作倦怠之預測力分析
本研究為進一步瞭解國民小學資源班教師的不同背景與工作壓力 對於工作倦怠的預測作用，以資源班教師背景變項及工作壓力感受程 度為預測變項，以工作倦怠的三個層面及整體工作倦怠為效標變項，
進行迴歸分析。虛擬化迴歸分析須採多階段階層化多元迴歸的方式進 行，第一階段先處理不含虛擬變項的迴歸分析，第二階段則包含虛擬 變項。因此，本研究第一階段先以工作壓力的六個層面為自變項，第 二階段再加上背景變項（虛擬變項以女性、26-30 歲、已婚無子女、
大學(學院)教育程度、特殊教育學分班、任教資源班3-5 年、專任教 師兼行政組長、25-48班、鄉鎮地區、11-20人為參照組）與工作壓力 的六個層面為自變項，第一及第二階段均以工作倦怠的三個層面及整 體工作倦怠為效標變項，採用逐步多元迴歸分析（PIN＝.05，POUT
＝.10），以進一步瞭解加進某一預測變項的解釋量比未加入該變項之 前的解釋量增加多少，以考驗桃園縣國民小學資源班教師不同背景變 項與工作壓力對工作倦怠的預測力，並據以回答問題五。
一一
一一、、、、不同背景變項與工作壓力對不同背景變項與工作壓力對不同背景變項與工作壓力對不同背景變項與工作壓力對「「「「情緒耗竭情緒耗竭情緒耗竭情緒耗竭」」」」層面的預測力分析層面的預測力分析層面的預測力分析層面的預測力分析 不同背景變項與工作壓力對「情緒耗竭」層面之逐步多元迴歸
分析，如表4-32 所示。
表4-32 顯示，第一階段以工作壓力六個層面預測「情緒耗竭」時，
進入迴歸方程式的顯著變項，依序為、「人際關係」、「教學管理」，
有二個層面變項，多元相關係數為 .408，其聯合解釋變異量為 .167，
亦即表中二個工作壓力層面能聯合預測「情緒耗竭」16.7﹪的變異量。
就工作壓力個別層面的解釋量來看，以「人際關係」層面的預測力最 佳，其解釋量為11.5﹪，其餘依次為「教學管理」。
第二階段以工作壓力六個層面及十個背景變項預測「情緒耗竭」
時，進入迴歸方程式的顯著變項，依序為、「人際關係」、「教學管 理」二個層面變項，多元相關係數為 .407，其聯合解釋變異量為.165，
亦即表中二個工作壓力層面能聯合預測「情緒耗竭」16.5﹪的變異量。
就工作壓力個別層面及背景變項的解釋量來看，以「人際關係」層面 的預測力最佳，其解釋量為11.4﹪，其次為「教學管理」層面。
從標準化迴歸係數來看，「教學管理」、「人際關係」、等工作 壓力層面對「情緒耗竭」的預測作用是正向的。
表4-32 工作壓力及背景變項預測「情緒耗竭」的逐步多元迴歸分析摘要表
其聯合解釋變異量為 .313，亦即表中四個工作壓力層面能聯合預測
表4-34 顯示，第一階段以工作壓力六個層面預測「低個人成就感」
時，進入迴歸方程式的顯著變項，依序為「人際關係」、「教學管理」，
有二個層面變項，多元相關係數為 .335，其聯合解釋變異量為 .112，
亦即表中二個工作壓力層面能聯合預測「低個人成就感」11.2﹪的變 異量。就工作壓力個別層面的解釋量來看，以「人際關係」層面的預 測力最佳，其解釋量為7.0﹪，其餘依次為「教學管理」層面。
第二階段以工作壓力六個層面及十個背景變項預測「低個人成就 感」時，進入迴歸方程式的顯著變項，依序為「人際關係」、「教學 管理」二個層面變項，多元相關係數為 .356，其聯合解釋變異量 為 .126，亦即表中二個工作壓力層面能聯合預測「低個人成就感」12.6
﹪的變異量。就工作壓力個別層面及背景變項的解釋量來看，以「人 際關係」層面的預測力最佳，其解釋量為8.3﹪，其餘依次為「教學管 理」層面。
從標準化迴歸係數來看，「人際關係」、「教學管理」、等工作 壓力層面對「低個人成就感」的預測作用是正向的。
表4-34 工作壓力及背景變項預測「低個人成就感」的逐步多元迴歸分析表
學管理」二個變項，多元相關係數為 .537，其聯合解釋變異量為.347，
五五
五五、、、、本節綜合本節綜合本節綜合本節綜合結果結果結果結果
本節主要在探討國小資源班教師感受工作壓力程度與不同背景變 項對於工作倦怠的預測作用，採用多元逐步迴歸分析，結果如下：
（一）「人際關係」、「教學管理」等變項，對於「情緒耗竭」具有 顯著預測力；而以「人際關係」層面的預測力為最佳。
（二）「人際關係」、「教學管理」、「擔任職務」、「學校規模」等變 項，對於「無人情味」具有顯著預測力；而以「人際關係」層面的預 測力為最佳。
（三）「人際關係」、「教學管理」等變項，對於「低個人成就感」
具有顯著預測力；而以「人際關係」層面的預測力為最佳。
（四）「人際關係」、「教學管理」等變項，對於「整體工作倦怠」
具有顯著預測力；而以「人際關係」層面的預測力為最佳。