第四章、 研究結果分析
4.2 操弄檢定
4.2.2 時間距離操弄檢定
本研究假設，不同的時間距離將會受解釋水平高低的影響，而導致不同的偏 好選擇，故我們將時間距離的操弄放入情境設計中，並加入時間距離的操弄檢定 問項，且於回收後進行操弄檢定。
同調節焦點的操弄檢定問項，時間距離操弄亦採語意七點量表，詢問受試者 對於情境的發生–出發去國家公園玩的時間點，距離現在是遠還是近。操弄檢定 的結果顯示，在時間距離較遠的情境下，以單樣本t 檢定下(檢定值=4)，檢定問 項的平均值顯著小於4 (t=-2.346, p=0.021<0.05)；而在時間距離較近的情境下，
以單樣本t 檢定下(檢定值=4，90%信賴區間)，檢定問項的平均值顯著大於 4 ( t=1.708, p=0.090<0.1)。另以兩獨立樣本 t 檢定，量測此兩種情境下，檢定問 項之平均數是否具有顯著差異，結果顯示具有顯著差異(t=-2.854,
p=0.005<0.05)。統計結果整理如下表 7、表 8：
表7. 時間距離單樣本 t 檢定
人數 平均數 標準差 t 顯著性 (雙尾) 時間距離 遠的未來 檢定問項 1 122 3.6066 1.85222 -2.346 0.021 近的未來 檢定問項 1 115 4.3043 1.91107 1.708 0.090 附註：檢定值=4
資料來源：本研究整理
表8. 時間距離兩獨立樣本 t 檢定
人數 平均數 標準差 t 顯著性 (雙尾) 時間距離 遠的未來 檢定問項 1 122 3.6066 1.8522 -2.854 0.005
近的未來 檢定問項 1 115 4.3043 1.91107 資料來源：本研究整理
4.3 研究結果分析
本研究以多元邏輯斯迴歸分析(multivariate logistic regression)來檢測不 同解釋水平高低之偏好選擇在不同的調節焦點、時間距離的情境下是否具有顯著 差異。邏輯斯迴歸分析適用於應變數為二元類別資料的情形，且自變數可為連續 變數或類別變數。而本研究中應變數為偏好選擇，即受試者是偏好高理想性低可 行性的選項，還是低理想性高可行性的選項，此二擇一的偏好選擇為類別資料。
而自變數–時間距離，與調節變數–調節焦點，亦皆為類別資料，即是屬於預防 焦點的人，還是促進焦點的人；是在較遠未來發生的事件，還是在較近未來發生 的事件。經由多元邏輯斯迴歸分析結果後發現，調節焦點與時間距離的二階交互 作用檢定不具有顯著性(Wald 值=0.566，p=0.452>0.05)。然而其他人口統計變 項與應變數偏好選擇，亦不具有顯著性，即表示性別、年齡與在學學級的差異並 不顯著影響其偏好選擇。多元邏輯斯迴歸檢定表，分析結果如下表9、表 10：
表9. 多元邏輯斯迴歸
在方程式中的變數 B 之估計值 Wald 顯著性
調節焦點 -1.125 4.577 .032
時間距離 -1.191 5.151 .023
調節焦點*時間距離 .493 .566 .452
常數 2.206 22.119 .000
資料來源：本研究整理
表10. 受試者間因子個數
自變數 個數
調節焦點 預防焦點 121
促進焦點 116
時間距離 遠的未來 122
近的未來 115 資料來源：本研究整理
0.00%
distance near
promotive 值=0.566，p=0.452>0.05)，結果不支持 H3，表示時間距離的遠近對於解釋水 平高低的偏好選擇，並不受到調節焦點變數的調節影響，交互作用不顯著的可能
distance near
promotive
88.71% 異(88.71%與 66.67%有差異，11.29%與 33.33%有差異)。此結果支持 H3a、H3c。
分析結果整理為表11：
而對於預防焦點的人，事件發生在遠的未來時，其偏好選擇高理想性的人數 亦多(73.33%)。隨著來到近的未來時，此比例亦開始下降(73.33%至 59.02%)，
只是下降幅度沒有促進焦點的人來的大，因一開始在遠的時侯，預防焦點的人選 擇高理想性的人數沒這麼多；而對於高可行性的選項，預防焦點的人在近的未來，
選擇人數比例上升(由 26.67%上升至 40.98%)。統計量卡方檢定值=2.768，
p=0.096>0.05，不具顯著差異，即表示預防焦點的人對高理想性或高可行性選 項的選擇，不管在遠或近的時間點，並無不同(73.33%與 59.02%無差異，26.67%
與40.98%無差異)。然而本研究 H3b 假設對預防焦點的人而言，在時間距離較 遠的情境下，較偏好選擇高可行性的選項，而非高理想性的選項，因此該結果不 支持H3b。另一方面，本研究 H3d 假設對預防焦點的人而言，在時間距離較近 的情境下，仍會偏好選擇高可行性的選項高於高理想性的選項，且選擇高可行性 的人數比例會顯著增加，但統計結果為無差異，故不支持H3d。分析結果整理 為表12：
表12. 在預防焦點下，時間距離與解釋水平高低偏好的選擇之交叉表
高理想性低可行性 低理想性高可行性 總和 時間距離 遠的未來 44 (73.33%) 16 (26.67%) 60
近的未來 36 (59.02%) 25 (40.98%) 61 資料來源：本研究整理
圖9. 在預防焦點下，時間距離與解釋水平高低的偏好選擇 資料來源：本研究整理
0.00%
10.00%
20.00%
30.00%
40.00%
50.00%
60.00%
70.00%
80.00%
遠的未來 近的未來
高理想性低可行性 低理想性高可行性
73.33%
26.67%
59.02%
40.98%
而在遠的未來時，促進焦點的人與預防焦點的人比起來，有較多比例選擇高 理想性(88.71% >73.33%)，而較少比例的人選擇高可行性(11.29%<26.67%)。
與本研究推論相符，本研究推論在較遠的未來時，促進焦點的人比預防焦點的人 較易受到高理想性的資訊吸引，而忽略低可行性的資訊，故選擇高理想性低可行 性的比例會較多(88.71% v.s. 73.33%)；相對地，預防焦點的人較易關注於高可 行性的資訊，相對於促進焦點而言，預防焦點的人選擇高可行性選項的比例較多 (26.67% v.s. 11.29%)，此統計量卡方檢定值=4.712，p=0.030<0.05，具顯著差 異(88.71%與 73.33%有差異，11.29%與 26.67%有差異)。分析結果整理為表 13：
表13. 在遠的未來下，調節焦點與解釋水平高低偏好的選擇之交叉表
高理想性低可行性 低理想性高可行性 總和 調節焦點 促進焦點 55 (88.71%) 7 (11.29%) 62
預防焦點 44 (73.33%) 16 (26.67%) 60 資料來源：本研究整理
圖10. 在遠的未來下，調節焦點與解釋水平高低的偏好選擇 資料來源：本研究整理
0.00%
10.00%
20.00%
30.00%
40.00%
50.00%
60.00%
70.00%
80.00%
90.00%
100.00%
促進焦點 預防焦點
高理想性低可行性 低理想性高可行性
88.71%
11.29%
73.33%
26.67%
在近的未來時，促進焦點與預防焦點選擇高理想性的人數接近(66.67% v.s.
59.02%)，但在高可行性的選擇上，預防焦點的選擇人數仍是略高於促進焦點的 人(40.98% v.s. 33.33%)，此結果部分不符合本研究推論，原本研究推論在近的 未來時，預防焦點的人會有較高的比例選擇高可行性的選項，而非高理想性的選 項，但結果卻顯示在近的未來時，預防焦點選擇高理想性的人數竟高於高可行性 的人數(59.02% v.s. 40.98%)。此結果統計量卡方檢定值=0.716，p=0.397>0.05，
不具顯著差異(66.67%與 59.02%無差異，33.33%與 40.98%無差異 )，表示不管 是促進焦點的個人或預防焦點的個人，對此兩種偏好選擇不具差異。分析結果整 理為表14：
表14. 在近的未來下，調節焦點與解釋水平高低偏好的選擇之交叉表
高理想性低可行性 低理想性高可行性 總和 調節焦點 促進焦點 36 (66.67%) 18 (33.33%) 54
預防焦點 36 (59.02%) 25 (40.98%) 61 資料來源：本研究整理
圖11. 在近的未來下，調節焦點與解釋水平高低的偏好選擇 資料來源：本研究整理
0.00%
10.00%
20.00%
30.00%
40.00%
50.00%
60.00%
70.00%
80.00%
促進焦點 預防焦點
高理想性低可行性 低理想性高可行性
66.67%
59.02%
33.33%
40.98%
4.3.2 調節焦點的主效果
由表 9 可知調節焦點對偏好選擇的主效果顯著(Wald 值=4.577，
p=0.032<0.05)，此結果支持 H2。分析結果發現，促進焦點的個人對於高理想 性低可行性的偏好選擇高於預防焦點的個人(78.45% v.s. 66.12%)，而預防焦點 的個人對於低理想性可行性的偏好選擇高於促進焦點的個人(33.88% v.s.
21.55%)。整理如下表 15：
表15. 調節焦點與解釋水平高低偏好的選擇之交叉表
高理想性低可行性 低理想性高可行性 總和 調節焦點 促進焦點 91 (78.45%) 25 (21.55%) 116
預防焦點 80 (66.12%) 41 (33.88%) 121 資料來源：本研究整理
圖12. 調節焦點與解釋水平高低偏好的選擇
資料來源：本研究整理
0.00%
10.00%
20.00%
30.00%
40.00%
50.00%
60.00%
70.00%
80.00%
90.00%
Park A Park B
promotive preventive (N=91, 78.45%)
(N=25, 21.55%) (N=80, 66.12%)
(N=41, 33.88%)
4.3.3 時間距離的主效果
由表 9 可知時間距離對偏好選擇的主效果顯著(Wald 值=5.151，
p=0.023<0.05)，此結果支持 H1。分析結果發現，事件發生的時間距離較遠時，
受試者較偏好選擇高理想性低可行性的選項(81.15%)，其選擇比例高於時間距離 較近時(62.60%)。然而在事件發生的時間距離較近時，受試者提高選擇低理想性 高可行性的選項比例(37.40%)，高於時間距離較遠時(18.85%)，但仍小於高理想 性低可行性的選項比例(37.40% < 62.60%)。整理如下表 16：
表16. 時間距離與解釋水平高低偏好的選擇之交叉表
高理想性低可行性 低理想性高可行性 總和 時間距離 遠的未來 99 (81.15%) 23 (18.85%) 122
近的未來 72 (62.60%) 43 (37.40%) 115 資料來源：本研究整理
圖13. 時間距離與解釋水平高低偏好的選擇
資料來源：本研究整理
0.00%
10.00%
20.00%
30.00%
40.00%
50.00%
60.00%
70.00%
80.00%
90.00%
Park A Park B
distance near (N=99, 81.15%)
(N=23, 18.85%) (N=72, 62.60%)
(N=43, 37.40%)
第五章、結論與建議
5.1 研究結論與實務建議
本研究結論可歸結為以下幾點：
1. 促進焦點的個人偏好選擇高理想性低可行性的比例高於預防焦點的個人 (78.45%>66.12%)；相對地，預防焦點個人較偏好低理想性高可行性的選項 (33.88%>21.55%)：
此結果與調節焦點與解釋水平理論之配適性相呼應。Lee(2009)提出將調節 焦點理論與解釋水平理論連結，發展出其配適性。他們發現促進焦點的人，易將 資訊建構於高解釋水平層面，而預防焦點的人則將資訊建構於低解釋水平層面。
故當事件資訊呈現的方式符合個人自我調節目標導向的方式時，個人容易集中注 意力於該配適性的資訊上。故使得促進焦點的個人會偏好於高理想性的選項，而 預防焦點的個人則會偏好高可行性的選項。
2. 受試者在距離事件發生的時間點遠時(相較於時間距離近時)，較偏好高理想性 低可行性的選項(81.15%>62.60%)；相對地，在時間距離較近的時候，受試者會 偏好低理想性高可行性的選項(37.40%>18.85%)：
如此的結果亦符合學者 Liberman 與 Trope 在 1998 年提出研究驗證時間解 釋水平理論的概念，較遠的未來事件是被建構在高解釋水平上，也就是比較抽象 與概念的特徵，而較近的未來事件則是被建構在低解釋水平上，也就是比較細節 與具體的特徵。因此此理論假設，高解釋水平事件的價值會隨時間拉長而增加，
低解釋水平事件的價值則會隨時間拉長而減少。故當在時間距離較遠的時候，高 理想性的高解釋水平特性會變得突出，使得受試者較偏好此選項；然而，在當時 間距離較近的時候，高可行性的低解釋水平特性會主導受試者的偏好，導致受試 者較偏好此選擇。
3. 促進焦點的個人在時間距離較遠時，較偏好高理想性低可行性的選項
(88.71%)；但隨時間距離的拉近，促進焦點的個人雖然仍是較多比例的人數選擇 高理想性低可行性選項(66.67%)，但低理想性高可行性選項的選擇比例有上升的 現象(11.29%至 33.33%)：
此結果與本研究假說符合，也符合 2009 年學者 Lee 等人調節焦點與解釋水
此結果與本研究假說符合，也符合 2009 年學者 Lee 等人調節焦點與解釋水