第四章 分析結果
第五節 弱勢及非弱勢幼兒就學準備度之重要預測領域分析
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第五節 弱勢及非弱勢幼兒就學準備度之重要預測領域分析
為驗證假設六探究弱勢幼兒及非弱勢幼兒就學準備度對其日後學習成就之 重要預測領域，將透過線性迴歸分析探究，分析分為兩部分，第一部分為弱勢幼 兒就學準備度各領域對日後短、長期學習成就之預測分析；第二部分為非弱勢幼 兒就學準備度對日後短、長期學習成就之預測分析。壹、 弱勢幼兒就學準備度對其日後學習成就之重要預測領域分析 一、 弱勢幼兒就學準備度對日後短期學習成就之重要預測領域分析
探究就學準備度中影響弱勢幼兒日後短期學習成就之重要構面，依變項不變 將線性迴歸之自變項設為就學準備度各領域，結果如表 4-5-1，再次驗證就學準 備度各領域對日後短期學習成就具顯著預測力，模型整體解釋力為. .450
(F=33.045，p<.001)，其中就學準備度之數學(β=.435，t=5.300，p<.001)、語文(β=.264，
t=3.727，p<.001)領域對日後短期學習成就之整體表現具有顯著的正向預測力。
表示就學準備度之數學、語文領域表現越佳，其日後短期學習成就之整體表現越 佳，顯示弱勢幼兒就學準備度數學領域早期奠基之重要。
表 4-5-1
弱勢幼兒就學準備度各領域對日後短期學習成就之迴歸分析
模型內變項 模式：就學準備度
β T
獨變項 就學準備度 語文 .264 3.727***
數學 .435 5.300***
健體 .031 .419 綜合 .158 1.744 生活 .007 .074
模型摘要 R2 .450
F 33.045***
P .000
***p<.001
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二、弱勢幼兒就學準備度對日後長期學習成就之重要預測領域分析
探究就學準備度中影響弱勢幼兒日後長期學習成就之重要構面，將線性迴歸 依變項設為日後長期學習成就，自變項設為就學準備度各領域，結果如表 4-5-2，再次驗證就學準備度各領域對日後長期學習成就具顯著預測力，模型整體解釋力 為.272 (F=14.658，p<.001)，其中就學準備度之數學(β=.246，t=2.505，p<.001)、
語文(β=.365，t=4.340，p<.001)領域對日後短期學習成就之整體表現具有顯著的 正向預測力，表示就學準備度之數學、語文領域表現越佳，其日後長期學習成就 之整體表現越佳，顯示弱勢幼兒就學準備度數學、語文領域之早期學習對日後學 習影響可持續延伸至三年級。
表 4-5-2
弱勢幼兒就學準備度各領域對日後長期學習成就之迴歸分析
模型內變項 模式：就學準備度
β t
獨變項 就學準備度 語文 .365 4.340***
數學 .246 2.505***
健體 .028 .323 綜合 .126 1.161 生活 .078 .728
模型摘要 R2 .272
F 14.658***
P .000
***p<.001
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貳、 非弱勢幼兒就學準備度對其日後學習成就之重要預測領域分析 一、 非弱勢幼兒就學準備度對日後短期學習成就之預測
探究就學準備度中影響非弱勢幼兒日後短期學習成就之重要構面，同樣將線 性迴歸之依變項設為日後短期整體表現，自變項設為就學準備度各領域，結果如 表 4-5-3，再次驗證就學準備度各領域對日後短期學習成就具顯著預測力，模型 整體解釋力為.363(F=22.560，p<.001)，其中就學準備度之數學領域對日後短期學 習成就之整體表現具有顯著的正向預測力(β=.381，t=3.904，p<.001)表示就學準 備度之數學領域表現越佳，其日後短期學習成就之整體表現越佳，顯示弱勢幼兒 就學準備度數學領域早期奠基之重要。
表 4-5-3
非弱勢幼兒就學準備度各領域對日後短期學習成就之迴歸分析
模型內變項 模式：就學準備度
β t
獨變項 就學準備度 語文 .087 .854
數學 .381 3.904***
健體 .048 .499 綜合 .173 1.626 生活 .151 1.484
模型摘要 R2 .363
F 22.560***
P .000
***p<.001
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二、 非弱勢幼兒就學準備度對日後長期學習成就之預測
探究就學準備度中影響弱勢幼兒日後長期學習成就之重要構面，將線性迴歸 之依變項設為日後長期學習成就整體表現，自變項設為就學準備度各領域，結果 如表 4-5-4，再次驗證就學準備度各領域對日後長期學習成就具顯著預測力，模 型整體解釋力為.086 (F=2.452，p<.05)，未對日後學習成就有較顯著預測力之領 域。
相較於弱勢幼兒(R2=.272)，就學準備度各科對日後長期學習成就之預測力較 低(R2=.086)。
表 4-5-4
非弱勢幼兒就學準備度各領域對日後長期學習成就之迴歸分析
模型內變項 模式：就學準備度
β T
獨變項 就學準備度 語文 .159 1.566 數學 .135 1.396 健體 .025 .260 綜合 .115 1.088 生活 .025 .248
模型摘要 R2 .086
F 2.452*
P .037
*p<.05
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