第四章 研究結果與討論
第五節 幼兒背景變項對飲食行為之預測分析
本節欲探討幼兒背景變項包含幼兒「性別」、「年齡」、「出生序」、「居住地區」、
「體型」、「與幼兒關係不同的主要照顧者」及「主要照顧者的年齡」共 7 項，對幼 兒飲食行為包括：「六大類食物攝取情形」、「食物喜好情形」、「每日零食攝取情形」三 個分量表及「飲食行為總量表」之預測力。
為了從數個自變項中找出對效標變項最有預測力的自變項，以建構一個最佳的迴歸 模式，所以採用「逐步多元迴歸分析」，此方法同時使用「前進選取法」與「後退刪除 法」，運用電腦特性篩選出一個最佳的複迴歸分析模式，「逐步多元迴歸分析」乃是用 來校正變項間發生共線性問題，適合做探索性的研究使用，因而若使用了「逐步多元迴 歸分析」後，再來檢核自變項間線性重合問題是沒有必要的，而且也沒有實質意義（吳 明隆、涂金堂，2012）。而在個人背景變項之分組與第四章第二節相同，因此不再贅述。
本節分三部份探討，首先說明預測變項之轉換，接著探討幼兒「個人背景變項」對，
幼兒飲食行為包括：「六大類食物攝取情形」、「食物喜好情形」、「每日零食攝取情形」
三個層面及「飲食行為總量表」之預測力，最後，綜合預測結果與討論。
一、預測變項之轉換
由於進行多元迴歸分析時，其變項為連續變項，若變項為「類別變項」，就違反
線性關係假設，故在投入迴歸模式時應先轉化為「虛擬變項」(dummy variable)， 使其 具有連續變項的特質，再將轉化後的「虛擬變項」作為多元迴歸的預測變項。本研究之 預測變項包括幼兒「背景變項」與「六大類食物攝取情形」、「食物喜好情形」、「每 日零食攝取情形」三個分量表及「飲食行為總量表」，其中「六大類食物攝取情形」、
可直接運算，但幼兒背景變項為類別變項，需轉化成虛擬變項，茲分述如下：
（一）幼兒性別
將「女生」設為參照組，其數值設為「0」；「男生」虛擬變項轉換，將其數值設 為「1」。
（二）幼兒年齡
將年齡「4 歲」設為參照組，其數值設為「0」，其他三組進行虛擬變項轉換，包 括：「3 歲」、「5 歲」及「6 歲」，將其數值設為「1」。
（三）幼兒出生序
將幼兒出生序「老大」設為參照組，其數值設為「0」，其他三組進行虛擬變項轉 換，包括：「獨生子女」、「老二」及「老三（含）以上」，將其數值設為「1」。
（四）幼兒居住地區
將幼兒居住地區「彰化縣」設為參照組，其數值設為「0」，其他四組進行虛擬變 項轉換，包括：「苗栗縣」、「臺中市」、「南投縣」及「雲林縣」，將其數值設為「1」。
（五）幼兒體型
將幼兒體型「正常」設為參照組，其數值設為「0」，其他三組進行虛擬變項轉換，
包括：「過輕」、「過重」及「肥胖」，將其數值設為「1」。
（六）幼兒主要照顧者
將幼兒主要照顧者「媽媽」設為參照組，其數值設為「0」，其他三組進行虛擬變 項轉換，包括：「父親」、「（外）祖父母」及「其他」，將其數值設為「1」。
（七）幼兒主要照顧者的年齡
將幼兒主要照顧者的年齡「30歲（含）以下」設為參照組，其數值設為「0」，其 他二組進行虛擬變項轉換，包括：「31-40歲」及「41歲（含）以上」，將其數值設為
「1」。
二、幼兒背景變項對「六大類食物攝取情形」、「食物喜好情形」、「每 日零食攝取情形」及「飲食行為總量表」之預測分析
為探討幼兒「個人背景變項」對「六大類食物攝取情形」、「食物喜好情形」、「每 日零食攝取情形」及「飲食行為總量表」之預測，採用逐步多元迴歸分析。而判別實驗 效果（R）大小，以 R≦.1 為小的實驗效果，.24≦R＜.37 為中度的實驗效果， R≧.37 為大的實驗效果（黃瓊蓉譯，2005）。以下就幼兒「個人背景變項」對「六大類食物攝 取情形」、「食物喜好情形」、「每日零食攝取情形」及「飲食行為總量表」之預測分 析分述說明如下：
（一）幼兒背景變項對「六大類食物攝取情形」之預測分析
由表 4-5-1 得知，幼兒之「個人背景變項」對「六大類食物攝取情形」之預測，經 檢驗結果顯示：有 4 個變項達顯著水準，進入迴歸方程式，分別為「居住地區」、「幼 兒年齡」、及「主要照顧者」，此迴歸預測達 .001 之顯著水準（F=6.65，p<.001），
具有統計上的意義，整體 R 2為 .026，表示上述 4 個幼兒之個人背景變項可以解釋「六 大類食物攝取情形」 2.6 % 的變異量，從研究結果進一步檢視各預測變項迴歸係數，
結果發現說明如下：
1. 幼兒居住地區
研究結果顯示，幼兒居住地區為「臺中市」（β＝.14，p<.001）及「苗栗縣」（β
＝.07，p<.05）之幼兒，在「六大類食物攝取情形」具有預測力，兩者共可解釋變異量 為 1.7 %，表示「臺中市」及「苗栗縣」之幼兒，在「六大類食物攝取情形」的表現優 於「彰化縣」之幼兒（如表 4-5-1）。
2. 幼兒年齡
研究結果顯示，年齡「3 歲」（β＝-.08，p<.05）之幼兒，在「六大類食物攝取情
兒，在「六大類食物攝取情形」的表現較不佳（如表 4-5-1）。
3. 幼兒主要照顧者
研究結果顯示，主要照顧者為「父親」（β＝-.06，p<.05）之幼兒，在「六大類食 物攝取情形」具有預測力，其可解釋變異量為 .4 %，表示「父親」為主要照顧者之幼 兒比「母親」為主要照顧者之幼兒，在「六大類食物攝取情形」的表現較不佳（如表 4-5-1）。 綜上得知，「六大類食物攝取情形」其預測變項之 F 值均達顯著水準（p<.001），
且此迴歸模式為小的實驗效果（R=.16）；表示居住地區為「臺中市」及「苗栗縣」的幼 兒，其在「六大類食物攝取情形」的表現較「彰化縣」的幼兒佳；年齡「3 歲」及主要 照顧者為「父親」的幼兒，比年齡「4 歲」及「母親」為主要照顧者之幼兒，其在「六 大類食物攝取情形」的表現較不佳。
表 4-5-1
幼兒背景變項對六大類食物攝取情形之逐步多元迴歸分析 投入變項順序 R 多元
相關係數
R 2決定 係數
ΔR 2
改變量 F 值 B β t 值 臺中市 a .11 .012 .012 12.63*** 1.20 .14 4.16***
3 歲 b .13 .017 .005 8.90*** -.86 -.08 -2.40*
苗栗縣 a .15 .022 .005 7.52*** 1.05 .07 2.06*
父親 c .16 .026 .004 6.65*** -1.44 -.06 -1.99*
註：*p<.05. ***p<.001；a 居住地區（參照組-彰化縣）；b 年齡（參照組-4 歲）；c 主 要照顧者（參照組-母親）。
（二）幼兒背景變項對「食物喜好情形」之預測分析
由表 4-5-2 得知，幼兒之「個人背景變項」對「食物喜好情形」之預測，經檢驗結 果顯示：有 1 個變項達顯著水準，為「幼兒出生序」，進入迴歸方程式，此迴歸預測
達 .05 之顯著水準（F=8.91，p<.05），具有統計上的意義，整體 R 2 為 .009，表示上 述 1 個幼兒之個人背景變項可以解釋「食物喜好情形」 0.9 % 的變異量，從研究結果 進一步檢視預測變項迴歸係數，結果發現幼兒出生序為「獨生子女」（β＝.09，p<.05）
之幼兒，在「食物喜好情形」具有預測力，出生序為「獨生子女」之幼兒比出生序為「老 大」之幼兒，在「食物喜好情形」的表現較佳。
表 4-5-2
幼兒背景變項對食物喜好情形之逐步多元迴歸分析 投入變項順序 R 多元
相關係數
R 2決定 係數
ΔR 2
改變量 F 值 B β t 值 獨生子女a .094 .009 .009 8.91* 1.09 .09 2.99*
註：*p<.05；a 出生序（參照組-老大）。
綜上得知，「食物喜好情形」其預測變項之 F 值達顯著水準（p<.05），此迴歸模式 為小的實驗效果（R=.09）；表示出生序為「獨生子女」的幼兒，其在「食物喜好情形」
的表現較出生序為「老大」的幼兒佳。
（三）幼兒背景變項對「每日零食攝取情形」之預測分析
由表 4-5-3 得知，幼兒之「個人背景變項」對「每日零食攝取情形」之預測，經檢 驗結果顯示：有 6 個變項達顯著水準，進入迴歸方程式，分別為「出生序」、「年齡」、
「主要照顧者」及「主要照顧者的年齡」，此迴歸預測達 .001 之顯著水準（F=6.87，
p<.001），具有統計上的意義，整體 R 2 為 .039，表示上述 6 個幼兒之個人背景變項 可以解釋「每日零食攝取情形」 3.9 % 的變異量，從研究結果進一步檢視各預測變項 迴歸係數，結果發現說明如下：
取情形」具有預測力，其可解釋變異量為 0.7 %，表示出生序為「獨生子女」之幼兒比 出生序為「老大」之幼兒，在「每日零食攝取情形」的表現較佳（如表 4-5-3）。
2. 幼兒年齡
研究結果顯示，年齡「3 歲」（β＝-.07，p<.05）之幼兒，在「每日零食攝取情形」
預測力為負向，其可解釋變異量為 0.6 %，表示「3 歲」之幼兒，比「4 歲」之幼兒，
在「每日零食攝取情形」的表現較不佳（如表 4-5-3）。
3. 幼兒主要照顧者
研究結果顯示，主要照顧者為「（外）祖父母」（β＝-.19，p<.001）及「父親」（β
＝-.06，p<.05）之幼兒，在「每日零食攝取情形」具有預測力，兩者共可解釋變異量為 1.0 %，表示「（外）祖父母」及「父親」為主要照顧者之幼兒比「母親」為主要照顧 者之幼兒，在「每日零食攝取情形」的表現較不佳（如表 4-5-3）。
4. 幼兒主要照顧者的年齡
研究結果顯示，幼兒主要照顧者的年齡為「41 歲 （含）以上」（β＝.35，p<.001）
及「31-40 歲」（β＝.19，p<.05）之幼兒，在「每日零食攝取情形」具有預測力，兩者 共可解釋變異量為 1.6 %，表示主要照顧者的年齡為「41 歲 （含）以上」及「31-40 歲」
之幼兒，比主要照顧者的年齡為「30 歲 （含）以下」的幼兒，在「每日零食攝取情形」
的表現較佳（如表 4-5-3）。
表 4-5-3
幼兒背景變項對每日零食攝取情形之逐步多元迴歸分析 投入變項順序 R 多元
相關係數
R 2決定 係數
ΔR 2
改變量 F 值 B β t 值 獨生子女a .086 .007 .007 7.51** .83 .09 2.75**
3 歲b .116 .013 .006 6.85** -.68 -.07 -2.24*
（外）祖父母c .139 .019 .006 6.61*** -2.04 -.19 -4.37***
41 歲 （含）以上d .175 .031 .011 7.93*** 2.15 .35 4.16***
31-40 歲d .188 .035 .005 7.40*** .93 .19 2.30*
父親c .198 .039 .004 6.87*** -1.23 -.06 -2.02*
註：*p<.05 **p<.01 ***p<.001；a 出生序（參照組-老大）；b 年齡（參照組-4 歲）；
c 主要照顧者（參照組-母親）；d 主要照顧者的年齡（參照組-30歲（含）以下）。
綜上得知，「每日零食攝取情形」其預測變項之 F 值均達顯著水準（p<.01 及
p<.001），且此迴歸模式為小的實驗效果（R=.198）；其中出生序為「獨生子女」之幼兒
優於出生序為「老大」之幼兒；主要照顧者的年齡為「41 歲 （含）以上」與「31-40 歲」
之幼兒優於主要照顧者的年齡為「30 歲 （含）以下」的幼兒；「4 歲」之幼兒優於「3 歲」之幼兒；「母親」為主要照顧者之幼兒優於主要照顧者為「（外）祖父母」與「父 親」的幼兒。
（四）幼兒背景變項對「飲食行為總量表」之預測分析
由表 4-5-4 得知，幼兒之「個人背景變項」與「飲食行為總量表」之預測，經檢驗 結果顯示：有 3 個變項達顯著水準，進入迴歸方程式，分別為「居住地區」、「出生 序」及「幼兒主要照顧者」，此迴歸預測達.001 之顯著水準（F=6.52，p<.001），具有 統計上的意義，整體 R 2 為 .019，表示上述 3 個幼兒之個人背景變項可以解釋「飲食
說明如下：
1. 幼兒居住地區
研究結果顯示，幼兒居住地區為「臺中市」（β＝.091，p<.01）之幼兒，在「飲食 行為總量表」具有預測力，其可解釋變異量為 0.9 %，表示「臺中市」之幼兒比「彰化 縣」之幼兒，在「飲食行為總量表」的表現較佳（如表 4-5-4）。
2. 幼兒出生序
研究結果顯示，幼兒出生序為「獨生子女」（β＝.075，p<.05）之幼兒，在「飲食 行為總量表」具有預測力，其可解釋變異量為 1.4 %，表示出生序為「獨生子女」之幼 兒比出生序為「老大」之幼兒，在「飲食行為總量表」的表現較佳（如表 4-5-4）。
3. 幼兒主要照顧者
研究結果顯示，幼兒主要照顧者為「父親」（β＝-.070，p<.05）之幼兒，在「飲食
研究結果顯示，幼兒主要照顧者為「父親」（β＝-.070，p<.05）之幼兒，在「飲食