影響不同助眠藥物使用型態之預測因子

0.074）、以及教育程度（F＝13.88, p<.001；η2= 0.135）有顯著差異，而性別變 項則沒有差別。

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

（二） 不同助眠藥物使用型態在情緒與性格相關變項上的差異

四群不同的助眠藥物使用型態群集，在貝克焦慮量表（F=3.867, p<.05；

η2=.042）、是否被診斷過情緒疾患（F=11.885, p<.001；η2=.119）以及三向度性 格量表中的迴避傷害（F=4.189, p<.01；η2=.046）與酬賞依賴分量表（F=3.033, p<.05；η2=.033）變項上有顯著差異。而未達顯著差異的變項則包含情緒調節 問卷的各分量表、壓力知覺量表、貝克憂鬱量表、目前是否有被診斷生理疾 患，以及三向度性格量表中的追求新鮮分量表（見表 4-6）。

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（F=7.468, p<.001；η2=.077）以及焦慮症（F=4.452 , p<.01；η2=.047）的變項 上達顯著差異（見表 4-7）。

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

（三） 不同助眠藥物使用型態在睡眠變項上的差異

四群不同的助眠藥物使用型態群集在 FIRST 量表（F=5.544, p<.01；

η2=.062）、PSAS 認知激發分量表（F=3.474, p<.05；η2=.038）、BDAS-16 總分

（F=18.533, p<.001；η2=.172）、失眠持續時間（F=15.589, p<.01；η2=.149）、當 下失眠嚴重度分數（F=2.881, p<.05；η2=.032），以及不服用助眠藥物時的失眠

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

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二、 選取作為預測組別的量表以及預測結果

從上述的研究結果可得知，四群不同的助眠藥物使用型態集群，在人口 學、情緒與性格，以及睡眠相關變項上，皆有達顯著差異的變項。然而，進行 多項式邏輯斯迴歸分析時，需考慮變項間相關太高而產生的統計問題，因此不 適合將所有顯著的變項皆拿來當成預測變項（如：當 DBAS-16 的總分以及各分 量表在四群間皆達顯著，但因彼此相關高）。而有上述問題的變項為：是否被診 斷過情緒疾患以及 DBAS-16 量表分數。

因本研究認為探索性研究，應選擇涵蓋層面較廣的變項為宜，此外也希望 避免預測變項間相關過高，故最後決定依序納入的預測變項如下（一）人口學 變項：1.年紀、2.教育程度。（二）情緒與性格相關變項：1.BAI 分數、2.三向度 性格量表的逃避傷害、3.三向度性格量表的酬賞依賴、4.是否被診斷過情緒疾 患、（三）睡眠相關變項：1.FIRST 總分、2.PSAS 認知激發分量表、3.DBAS-16 總分、4.當前失眠嚴重度(有些個案當前有服用助眠藥物有些則無)，以及 5.失眠 持續時間，共 11 個變項為預測變項。而將上述變項轉換成 Z 分數後，四群助眠 藥物使用型態的分配情形如圖 4-4。

圖 4-4 四群助眠藥物使用型態在不同分量表的 Z 分數分配圖

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54 (一) 不同模式的預測力比較

若沒有任何相關變項幫助系統判斷分群，在慣性使用群集占總人數比例 最高（28.57%）的現象下，系統會自行將所有使用者都分配至此組，而使分 類正確度為 28.57%，佳於隨機分配至四組之正確率 (25.00%)。

然而，加入模式一之後（模式一為人口學變項），可幫助分類正確度提 升為 39.67%、模式二能提高正確率為 45.45%（模式二為模式一加上情緒性 格變項），而模式三的預測力最高（模式三為模式二加上睡眠相關變項），可 幫助分群達 55.79%的正確率。

此外，不同模式預測立的統計結果亦顯示，模式二比模式一效果較佳（χ²

＝49.69；df = 12；p < .001），而模式三又比模式二的預測力更佳(χ²＝

63.43；df = 15；p < .001）。故本研究以模式三作為本研究最終之預測模式，

並於依序呈現參照組為不同組別時，模式三的研究結果回應本研究第二階段 之目的：探討影響助眠藥物使用型態的相關因子。

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(二) 參照組是慣性使用群集之多項式邏輯斯迴歸分析結果

若迴歸係數為正值，代表該變項分數較高的個案適合分配到此比較組，但 若為負值，則代表分數較適合分配到參照組。結果顯示，當以慣性使用群集為 參照組時，受教育年限較高（P=.006）的個案將較傾向分配到控制使用群集，

被診斷過情緒疾患，或失眠持續時間較長較傾向被分配到矛盾依賴群集。而年 紀較長（P=.019）、DBAS16 總分（P<.001）較高、則較傾向分配到慣性使用群 集（如表 4-9）。

表 4-9 以慣性使用為參照組之多項式邏輯斯迴歸的迴歸係數

參照組為控制使用 矛盾依賴 控制使用 輔助使用

年紀 -0.01 -0.035 -0.053**

受教育年限 -0.046 0.242** 0.033 貝克焦慮量表總分 0.003 -0.045 -0.037 三因素性格量表-逃避傷害 -0.065 0.007 -0.02 三因素性格量表-酬賞依賴 0.01 0.052 0.028 是否被診斷過情緒疾患 1.471*** -0.427 -0.754 DBAS16 總分 -0.011 -0.008 -0.048***

FIRST 總分 -0.098 -0.003 -0.048 PSAS 認知激發分量表 0.063 -0.014 -0.045 當時情境 ISI 分數 0.018 0.054 0.05 失眠持續時間 0.008*** -0.005 -0.004

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

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(三) 參照組是矛盾依賴群集之多項式邏輯斯分析結果

由於慣性使用在上一段落已經與矛盾依賴比較過，故表 4.11 兩組之比 較欄位以灰底表示。從其他群集與矛盾依賴群集在多項式邏輯斯迴歸分析的 研究結果顯示，若受教育年限較高(P=.004)，較矛盾依賴群集而言，更適合 分配到控制使用；而被診斷過情緒疾患(P<.001~.002)、DBAS 總分較高 (P=.004)、PSAS 認知激發份量表較高(P=.001~.046)，以及失眠持續時間較長 (P<.001~.004)，則較能預測個案會分配至參照組，也就是矛盾依賴群集(見 表 4-10)。

表 4-10 以矛盾控制為參照組之多項式邏輯斯迴歸的迴歸係數

參照組為矛盾依賴 慣性使用 控制使用 輔助使用

年紀 0.01 -0.025 -0.043

受教育年限 0.046 0.287** 0.078 貝克焦慮量表總分 -0.003 -0.048 -0.04 三因素性格量表-逃避傷害 0.065 0.072 0.045 三因素性格量表-酬賞依賴 -0.01 0.042 0.018 是否被診斷過情緒疾患 -1.471*** -1.897** -2.224***

DBAS16 總分 0.011 0.003 -0.037**

FIRST 總分 0.098 0.095 0.049 PSAS 認知激發分量表 -0.063 -0.077** -0.108**

當時情境 ISI 分數 -0.018 0.036 0.033 失眠持續時間 -0.008*** -0.014** -0.012**

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

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(四)參照組是控制使用群集之多項式邏輯斯迴歸分析結果

結果顯示，受教育年限(P=0.035)以及 DBAS16 分數(P<.001)愈高，相較於 輔助使用群集，較容易落入參照組，也就是控制使用群集（見表 4-11）。

表 4-11 以控制使用為參照組之多項式邏輯斯迴歸的迴歸係數

參照組為控制使用 慣性使用 矛盾依賴 輔助使用

年紀 0.025 0.035 -0.018

受教育年限 -0.287 -0.242 -0.209*

貝克焦慮量表總分 0.048 0.045 0.008 三因素性格量表-逃避傷害 -0.072 -0.007 -0.027 三因素性格量表-酬賞依賴 -0.042 -0.052 -0.024 是否被診斷過情緒疾患 1.897 0.427 -0.327 DBAS16 總分 -0.003 0.008 -0.04***

FIRST 總分 -0.095 0.003 -0.045 PSAS 認知激發分量表 0.077 0.014 -0.031 當時情境 ISI 分數 -0.036 -0.054 -0.003 失眠持續時間 0.014 0.005 0.002

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

綜合上述，年紀較長的助眠藥物使用者，傾向落入慣性使用；失眠時間較 長、曾經被診斷過情緒疾患、PSAS 分數較高的助眠藥物使用者，容易成為矛 盾依賴的使用型態；受教育年限較長的受試者，傾向落入控制使用類型。而年 齡較輕、DBAS 分數較低的助眠藥物使用者，則傾向落入輔助使用型態。上述 研究結果顯示，助眠藥物使用者的年齡、受教育年限、是否曾被診斷過情緒疾 患、DBAS 總分、PSAS 認知激發程度，以及失眠總時間，為可能影響助眠藥物 使用型態的相關心理變項。

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