第四章 研究分析
第五節 影響知情行意向之相關因素分析
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之結果。
表4-30 實習期望落差與實習收獲之相關分析(單尾考驗)
期望落差
實習收獲 r=-.362***；p=.000
第五節 影響知情行意向之相關因素分析
壹、 研究生個人背景因素與知情行意向之分析
研究生個人因素部分，包括性別、身份、年級、實習前是否有過社會工作之 工作經驗、碩士班實習次數、實習總次數、實習時間、實習期間、實習前之準備 度及各進行事項、先前實習經驗的整體感受等項目，依據不同的尺度以相符的統 計方法檢驗與知情行意向之關係。
由表4-31、4-32，實習前是否曾向同學請教該單位的實習相關訊息兩組平均 數達到顯著差異(t=2.188；p=.030)，事前曾請教同學者者(M=7.57；Sd=1.55)之知 情行意向分數顯著低於未向同學請教相關訊息的人(M=8.07；Sd=1.42)，平均差 異為.5。
而先前實習經驗的整體感受與知情行意向各題之分數皆有達到顯著正相 關，代表先前實習經驗感受若是愈好，則對於喜歡社會工作、肯定社會工作與選 擇社會工作為職業等意向有更正向的影響(詳見表 4-33)。
表4-31 個人背景因素與知情行意向獨立樣本 t 檢定摘要表
變項 類別 次數 平均數 標準差 t 值 p 值
性別 男性 55 7.99 1.46 .487 .627 女性 130 7.87 1.49
身份 一般生 161 7.90 1.47 -.135 .893 在職生 24 7.94 1.55
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西元2008 年 26 7.76 1.43 西元2009 年 43 8.02 1.42 西元2010 年 105 7.84 1.55
表4-33 個人背景因素與知情行意向落差相關摘要表
我喜歡社會工作 我覺得社會工作能 有效的幫助別人
我會繼續從事社會 工作
知情行意向總分
實習前的準備度 r=.015；p=.837 r=.048；p=.514 r=.019；p=.797 r=.033；p=.657 先前實習經驗的
整體感受
r=.396***；p=.000 r=.283***；p=.000 r=.265***；p=.000 r=.367***；p=.000
貳、 實習機構因素與知情行意向之分析
實習機構因素檢驗機構性質、是否訂定書面實習契約、機構服務方法、機構 服務領域、實習地點與機構氛圍量表對知情行意向之關係。
由表4-34、4-35、4-36，可知實習地點的不同與實習機構氛圍的良窳對於知 情行意向有顯著的影響。首先由單因子變異數分析探討不同的實習地點與知情行 意向的關係。如表4-35 所示，整體性變異數分析統計考驗之 F 值 3.298(p=.012) 達到顯著水準，代表實習地點在不同區域對於知情行整體意向是有差異的，但由 Scheffe 事後比較無法指出組間平均數的差異情形。
進一步比較實習機構地域性的差異對知情行意向各項度的影響情形，由表 4-35，可知不同的實習地點對於喜歡社會工作(F=4.285；p=.002)和認同社會工作 的有效性(F=2.868；p=.025)有顯著影響。經 Scheffe 事後比較得知，對於「喜歡 社會工作」來說，在國外實習者(M=9.20；Sd=.84)大於南區(M=6.67；Sd=2.43)，
於東區及離島實習者(M=9.20；Sd=1.10)也大於南區(M=6.67；Sd=2.43)。而認同
「社會工作能有效的幫助別人」的平均數差異，則無法由Scheffe 事後比較看出 差異情形。
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而在表4-36 中，可見機構氛圍與「我喜歡社會工作」(r=.295；p=.000)、「我 覺得社會工作能有效的幫助別人」(r=.383；p=.000)、「知情行意向總分」(r=.317；
p=.000)呈現低度正相關，代表機構氛圍愈好，對社會工作的感情和認知兩層面
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(F=2.325；p=.045)，但 Scheffe 事後比較則未能指出組間的差異。
表4-38 為人際關係各因素與知情行意向的相關矩陣表，由表中可見人際關 學校同儕 r=.021；p=.773 r=.025；p=.740 r=-.012；p=.872 r=.013；p=.857 實習夥伴 r=.047；p=.580 r=.227**；p=.006 r=-.021；p=.802 r=.108；p=.199 實務合作者 r=.050；p=.495 r=.209**；p=.004 r=-.024；p=.746 r=.095；p=.198 人際關係總分 r=.180*；p=.014 r=.335***；p=.000 r=.127；p=.085 r=.254***；p=.000
* p<.05 ** p<.01 *** p<.001
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肆、 實習期待落差、實習收獲與知情行意向之分析
研究假設實習收獲愈高，則知情行意向認同程度愈高。由表 4-39 的相關矩 陣可知，實習收獲對知情行意向的各個面向皆有達到顯著相關，換言之，碩士班 學生對於實習收獲的評價愈高，則會更加喜歡社會工作(r=.353；p=.000)、更能 認同社會工作的有效性(r=.242；p=.000)、也會對從事社會工作更有承諾(r=.144；
p=.025)。而實習期待落差與知情行意向的負相關關係並未達到統計上的顯著意 義。
表4-39 期望落差、實習收獲與知情行意向相關分析摘要表
我喜歡社會工作 我覺得社會工作能 有效的幫助別人
我會繼續從事社 會工作
知情行意向總分
實習期望落差 r=-.105；p=.166 r=-.048；p=.522 r=-.016；p=.837 r=-.065；p=.390 實習收獲 r=.353***；p=.000 r=.242***；p=.000 r=.144*；p=.025 r=.287***；p=.000
* p<.05 ** p<.01 *** p<.001
第六節 實習期望落差、實習收獲與知情行意向之迴歸分析
本節分為三個部份，分別透過階層式迴歸(hierarchical regression)分析探討實 習期望落差、實習收獲與知情行意向的預測關係。根據預期價值論及有限理性的 預設，第一階層投入個人因素相關變項、第二階層投入機構因素相關變項、第三 階層投入人際因素相關變項、第四階層投入督導教育背景變項，並根據前文分 析，實習收獲將受實習期望落差影響，知情行意向又受到實習收獲之影響而分別 投入第五階層。
運用多元線性迴歸時，分析資料須符合以下假定：(1)常態性(normality)：自 變項的各個水準在依變項上呈現常態分配，即殘差為常態分配；(2)線性
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(linearity)：自變項與依變項間的關係應為線性關係；(3)自變項間沒有多元共線 性關係(multicollinearity)：意即自變項間的關係並非高度相關，避免因自變項的 共變過高，而造成自變項與依變項共變分析時的扭曲；(4)獨立性：依變項的各 個觀察值之間是獨立的；(5)變異數同質性(homogeneity of variance)，也可說是殘 差等分散性(homoscedasticity)：自變項的各個水準在依變項之變異數應該是相同 的(Hair et al., 2010；吳明隆、涂金堂，2009)。
因此本節在分析時將以標準化殘差之直方圖檢驗觀察值是否符合常態性假 設，根據標準化殘差之常態機率分佈P-P 圖看是否符合線性關係，再由標準化殘 差與預測值交叉之散佈圖(scatter plot)觀察是否符合等分散性之假設；在刪除標準 化殘差值在3 以上的極端值後，並以允差(tolerance)、變異數膨脹因素(variance inflation factor; VIF)觀察是否有共線性問題。依 Hair 等人(2010)的見解，允差應 大於.10，變異數膨脹因素應小於 10，如此較無多元共線性的問題。最後再報導 各模式的顯著性、解釋量與各自變項相對之重要性。
由於樣本大小將影響決定係數(R2)的統計檢定力，Hair 等人(2010)建議每一 自變項至少要有5 名觀察值，而 15 至 20 的樣本搭配一個自變項的狀態是較佳 的；基於上述理由，礙於本研究調查樣本的限制，因此僅將單變項分析中達顯著 的自變項納入階層迴歸分析。
最後，為便於分析，機構與學校督導學歷背景及實習地點的類別在進行合併 後方投入迴歸分析，學歷部分將社會政策併入社會福利組，其餘教育、早療、民 族學、企管、會計、博物館研究所、哲學、非營利組織與人力資源各項，由於次 數皆非常少，故合併為「其他」一組，並以社會工作學歷為參考組做虛擬變項轉 換。而實習地點變項則以北區做為參考組，分為四個虛擬變項投入迴歸模型分析。
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壹、 實習期望落差之迴歸分析
由標準化殘差之直方圖(圖 4-1)，曲線接近常態分配曲線，代表樣本觀察值 愈接近常態分配。標準化殘差之常態機率分佈P-P 圖(圖 4-2)，殘差值的累積機 率分佈接近一條45 度角的斜線，表示本樣本之觀察值符合常態性之假設。再由 標準化殘差與預測值交叉之散佈圖(圖 4-3)，檢定樣本觀察值之常態性及殘差變 異數是否具有齊一性。在刪除兩名極端值後，殘差值皆介於±3 標準差之內，表 示樣本觀察值大致符合等分散性之假設。此外，根據下表，所有自變項的允差皆 大於0.1、變異數膨脹因素則皆小於 10，因此並無多元共線性的問題。
在175 名有效樣本中，模型一納入個人背景因素，模型一的 F 值為
5.768(p=.000)，達到顯著，意味著迴歸模型整體解釋的變異量達到顯著。其中身 份(t=-2.574；p=.011)、實習前的整體經驗感受(t=2.084；p=.039)與到機構拜訪瞭 解該單位的實習相關訊息(t=-3.524；p=.001)皆達到顯著，調整後的 R2值為.099，
代表模型一之中，個人背景的兩個自變項對期望落差的共同解釋變異量為9.9%。
模型二考量的是個人層面因素與機構層面因素共同的影響。模型二的整體性 F 值為 2.707 (p=.004)，表示模型二整體解釋變異量達到顯著水準，R2為.142，調 整後的R2值為.089，代表加入機構層面的因素後，雖然解釋力有提升，但為同 時考量許多自變項後的膨脹結果，整體解釋力為8.9%。
模型三、四再依序加入人際層面與督導學歷的相關變項，在最後的模型四 中，整體F 值為 2.042(p=.006)，代表考量四個層面的因素對實習期待落差的整體 解釋變異量達到顯著水準，調整後的R2值為.121，對實習期望落差的整體解釋 量為12.1%。
根據模型三標準化迴歸係數的資訊，可知達到顯著的自變項對期望落差影響 的大小依序為：實習前到機構拜訪了解該單位的實習相關訊息(β=-.227)、不知道
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F 值 5.678(p=.000) 2.707(p=.004)
R2 .120 .142
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117 學校
督導 學歷
社會福利與社 會政策(1)
.017 .005 .063 .766 1.306
社會學(1) -.043 -.010 -.125 .844 1.184 輔導諮商(1) .142 .034 .401 .709 1.411
其他(1) .746 .098 1.160 .714 1.400
不知道(1) -.583 -.096 -1.232 .840 1.190 迴歸模
式摘要
F 值 2.246(p=.010) 2.042(p=.006)
R2 .154 .237
調整後 R2值 .085 .121
* p<.05 ** p<.01 *** p<.001
圖4-1 期望落差標準化殘差之直方圖
圖4-3 標準化殘差與預測值交叉之散佈圖
貳、 實習收獲之迴歸分析
圖 4-2 標準化殘差之常態機率分佈 P-P 圖
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由標準化殘差之直方圖(圖 4-4)，曲線接近常態分配曲線，代表樣本觀察值 愈接近常態分配。標準化殘差之常態機率分佈P-P 圖(圖 4-5)，殘差值的累積機 率分佈接近一條45 度角的斜線，表示本樣本之觀察值符合常態性之假設。再由 標準化殘差與預測值交叉之散佈圖(圖 4-6)，檢定樣本觀察值之常態性及殘差變 異數是否具有齊一性。在排除三名極端值後，殘差值皆介於±3 標準差之內，表 示樣本觀察值大致符合等分散性之假設。此外，根據下表，五個模型所有自變項 的允差皆大於0.1、變異數膨脹因素則皆小於 10，因此並無多元共線性的問題。
本迴歸模型共有174 名有效觀察值，由模型一至模型五，分別投入個人背景 因素、機構層面因素、人際因素、督導教育背景、實習期望落差，五個模型之統 計考驗F 值皆達到顯著，對實習收獲的解釋變異量(R2)分別有 15%、8.2%、7.8%、
6.7%、12.6%。模型五調整後的 R2值為.424，表示上述自變項之投入共可解釋實 習收獲42.4%的變異量。
在模型五中，從標準化迴歸係數來看對實習收獲的相對重要性，依序為期望 落差(β=-.399)、機構督導關係(β=.322)、是否訂定書面的實習契約(β=.143) 、身 份(β=.138)、先前實習經驗的整體感受(β=.137)、機構督導學歷為社會福利與社會 政策(β=-.127)，表示：
1. 期望落差愈高，則實習收獲愈低。
2. 與機構督導關係愈佳，則實習收獲愈高。
3. 若有訂定書面的實習契約，對實習收獲有較好的影響。
3. 若有訂定書面的實習契約，對實習收獲有較好的影響。