第三章 研究方法
第四節 測量工具
第一組進行探索性因素分析(exploratory factor analysis; EFA), 以主軸法(principal axis factoring)估計因素負荷量，並進行最優斜交轉軸法(promax)。因素數目則以陡坡圖及特徵 值大於 1 決定。若有必要則刪除不適宜題項，並進行內部一致性信度分析；接著進行交叉 驗證，以樣本而進行驗證性因素分析(confirmatory factor analysis; CFA), 考驗 EFA 所得之 因素結構適配度。
一、 罹癌後的益處發現及負向知覺
本研究採用 Bower 等人(2005)發展的『正向意義與脆弱性知覺量表』(Perceptions of positive meaning and vulnerability scale, PPMVS)，以測量乳癌患者罹癌後的知覺正向意義與 脆弱性感受。在此量表中共有 11 個題項，評量方式採五點評量，由『完全沒改變』至『完
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義與脆弱性感受量尺之Cronbach’s α 各為.81、.79。樣本二則以 CFA 亦顯示本研究所得之 二因素(適配度指標分別為 χ2/df = 1.725; NNFI = .964; RMSEA = .061; SRMR = .078;
AIC=120.265; ECVI=0.614)比原量表之二因素架構適配度為佳(χ2/df = 2.76; NNFI = .913;
RMSEA = .095; SRMR = .118; AIC=164.561; ECVI=0.840)。而在五個時間點中，正向意義量 尺的內部一致性為.82、.83、.84、.88、.85，而脆弱性感受則為.77、.78、.80、.81、.81。
表 3-3 PPMVS 的 11 個題項進行 EFA 之結果（N=180 人）
因素 I 因素 II 正向意義 脆弱性感受
罹癌這件事改變了我看待人生的方式 .684
我採用更健康的生活方式 .663
罹癌是我必須去處理一些人生的議題 .710
我不再有時間去管那些不重要的事，我更仔細挑選自己要 做的事
.716
我比較不會去擔心一些小事 .661
我更會去精挑細選要交的朋友 .384
我更在乎我的身體怎麼樣 .446
我擔心癌症會再復發 .377
我現在覺得自己更脆弱了，彷彿這個世界變得比以前更危 險
.740
我對自己的身體感到比較不自在 .832
我的身體讓我失望，我無法再對它有一樣的期待 .734
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本研究採用的醫院焦慮憂鬱量表(the Hospital Anxiety and Depression Scale, HADS;
Zigmond & Snaith, 1983)是針對醫院非精神疾病的門診病患，所發展的一個具信、效度的情 緒痛苦測量工具、亦可以用來篩選出合併焦慮與憂鬱疾病的身體疾病患者。HADS 採四點
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此樣本適合進行因素分析。結果顯示 HADS 可抽取出二因素 ，分別為「焦慮」與「憂鬱」
量尺，與原量表之架構不一致之處唯題項 7(我可以舒服地坐著並覺得很放鬆)落在憂鬱量尺，
而題項 8(我覺得自己好像鈍鈍的)落在焦慮。焦慮量尺題項的因素負荷量介於.317 至.894 之間，而憂鬱量尺則在.421 至.632 之間。另外題項 10(我不再關心自己的外表)的因素負荷 量低於.30。內部一致性信度分析顯示，本研究 EFA 所得到的焦慮與憂鬱之 Cronbach’s α 各為.82、.71，而刪除題項 10 之後，憂鬱之 Cronbach’s α 為.73。考量題項 10 在因素負荷 量與信度上表現不佳，因此刪除之。樣本二則以本研究所得二因素(適配度指標分別為 χ2/df
= 1.22； NNFI = .989; RMSEA = .034; SRMR = .058; AIC=132.194; ECVI= 0.674)比原量表 之二因素架構適配度為佳(χ2/df = 1.37; NNFI = .979; RMSEA = .043; SRMR = .066;
AIC=161.786; ECVI= 0.825)。在五個時間點中，焦慮的內部一致性為
αAnx(7)= .82、.81、.84、.87、.89；而憂鬱的內部一致性為 αDep(6)=.73、.83、.81、.82、.81。
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表 3-4 HADS 的 14 個題項進行 EFA 結果（N=180 人）
因素 I 因素 II
焦慮 憂鬱
我覺得緊張或是神經緊繃 .743
我有一種可怕的感覺，好像有什麼不好的事即將發生 .635
我心裡有些擔憂的想法 .894
我覺得自己好像鈍鈍的 .317
我有種害怕的感覺 .678
我覺得坐立不安，好像我非得不停的動 .572
我會突然覺得恐慌 .758
我仍喜歡我過去所喜歡的事物 .421
我可以大笑並感受到事物有趣的一面 .632
我覺得開心或愉快 .459
我可以舒服的坐著且覺得很放鬆 .467
我不再關心自己的外表 .239
我對一些事物感到滿心期待 .615
我可以享受一本好書或廣播/電視節目 .456
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本研究採用情緒平衡量尺(Affects Balance Scale, ABS, Bradburn, 1969)，中文版 ABS 為 楊宜音、張志學(1998)所翻譯，此量表包含 10 個以『是 – 否』為答案的測題，詢問受試 者對 5 個負向情緒及 5 個正向情緒的形容詞『過去幾週』的感受。正向情感(PA)與負向情 感(NA)各五題，所以 PA 與 NA 的總分得分範圍皆為 0 – 5 分。Bradburn 的研究結果中，
ABS 具有良好的信效度，3 天再測信度為.83。在本研究中，PA 量尺在五個時間點的內部 一致性為.66、.72、.67、.70、.69 ；NA 量尺在五個時間點的內部一致性則
為.71、.67、.70、.73、.76。
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四、 個人背景變項與臨床變項
在個人背景變項方面，將收集患者的性別、年齡、婚姻狀態、教育程度、子女數、工 作狀態等；在臨床變項上，收集患者初診斷年齡、是否罹患其他癌症、目前有無其他生理 疾病、癌症期別數、手術方式、輔助療法方式以及治療後的副作用症狀等。
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第五節 統計分析
本研究以階層線性模式(Hierarchical Linear Modeling, HLM)進行分析。學者
Snijders(1996)主張 HLM 的分析方式，適合使用在相同個體樣本在不同時間進行重複施測 的資料上，以及所探討的變項中同時具有不受時間影響的靜態因子(static covariates)與隨著 時間有所波動的動態因子(dynamic covariates)。同時，Curran & Bauer (2011)也認為，個體 內的心理歷程變化應該要以個體內的統計方式進行分析，而採取 HLM 的分析方式，可以 同時在階層一探討個體內心理歷程變化的動態因子之間的關係，亦可以在階層二置入背景 與臨床變項等靜態因子，探討靜態因子對動態因子之間關係的調節作用。在分析中，階層 一屬於受試者內階層，所以每個受試者的 T1 到 T5 的分數，會形成一條自己的迴歸方程式；
階層二則是受試者間層次，非隨時間改變的靜態變項，即背景與臨床變項，可以檢測階層 一中正向意義與心理適應關係是否受到階層二的靜態預測變項所調節。
HLM 的迴歸係數之意涵如下：
受試者內公式(Level 1)
Yit = β0i + β1i(Positive Meaning it) + β2i (Vulnerability it) + β3i (Positive Meaningit* Vulnerabilityit) + εit
(Y 代表心理適應指標)
本研究中 i 代表第幾位受試者(I = 1~280), t 代表第幾個時間點(t = 1~5)， Y 為效標變項，
本研究將分別以心理適應與正向意義當作效標變項，這裡先以心理適應(以憂鬱分數為例) 作為效標變項為例，說明 HLM 迴歸方程式的意義。
受試者內迴歸係數的含意：
β0i = 第 i 個受試者的平均憂鬱分數
β1i = 第 i 個受試者，當控制其他預測變項時，正向意義對憂鬱症狀的預測程度
β2i = 第 i 個受試者，當控制其他預測變項時，脆弱性感受對憂鬱症狀的預測程度
β3i = 第 i 個受試者，當控制其他預測變項時，脆弱性感受與正向意義的交互作用對憂 鬱症狀的預測程度。
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49 εit =第一階層的誤差項
受試者間公式(Level 2)：
以年齡為例
β0i = ϒ00 + ϒ01(Agei)+ u0i
β1i = ϒ10 + ϒ11(Agei)+ u1i
β 2i = ϒ20+ ϒ21(Agei)+u2i
β 3i = ϒ30+ ϒ31(Agei) +u3i
ϒ00 = 本研究中所有人的平均憂鬱症狀
ϒ01 = 本研究中，當控制其他預測變項時，年齡對憂鬱症狀的預測程度 ϒ10 = 本研究中，當控制其他預測變項時，所有人之正向意義對憂鬱症狀的
預測程度
ϒ20 = 本研究中，當控制其他預測變項時，所有人之脆弱性感受對憂鬱症狀的預測程度 ϒ30 = 本研究中，當控制其他預測變項時，所有人(N=280)之正向意義*脆弱性感受對
憂鬱症狀的預測程度
ϒ11 = 本研究中，當控制其他預測變項時，年齡調節「正向意義和憂鬱症狀的 預測關係」的程度
ϒ21 = 本研究中，當控制其他預測變項時，年齡調節「脆弱性感受和憂鬱症狀的 預測關係」的程度
ϒ31 = 本研究中，當控制其他預測變項時，年齡調節「正向意義*脆弱性感受和憂鬱症 狀的預測關係」的程度
u0i 、u1i、 u2i、與 u3i為第二階層的誤差項
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因此將受試者間(Level 2)公式代入受試者內(Level 1)公式可得到以下的混合模式：
Yit = ϒ00 + ϒ01(Agei) + u0i +
ϒ10(Positive Meaning it) + ϒ11(Positive Meaning it*Agei)+ u1i(Positive Meaning it)+
ϒ20(Vulnerability it) + ϒ21(Vulnerabilityit*Agei)+ u2i(Vulnerability it)+
ϒ30(Positive Meaning it*Vulnerabilityit)+ ϒ31(Positive Meaning it*Vulnerabilityit)(Agei) + u3i(Positive Meaning it*Vulnerabilityit) + εi
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第四章 研究結果
本研究共搜集 280 位乳癌婦女有效樣本資料，採縱貫性重複施測收到 1400 份有效問卷。
依據研究的目的以描述性及推論性統計分析，分別描述。
第一節 乳癌病患正向意義、脆弱性感受與各項心理適應指標 之分佈情形
在本研究中，乳癌患者於術後一週內、術後三個月、術後六個月、術後一年以及術後 二年接受正向意義與脆弱性感受以及各項心理適應指標之測量。心理適應分為憂鬱與焦慮 兩種心理症狀以及正負向情緒兩種情緒指標。正向意義、脆弱性感受、焦慮、憂鬱、正向 情緒、負向情緒之平均值、標準差如表 4-1。
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表 4-1 病患正向意義、脆弱性感受、心理症狀和正負向情緒之平均數與標準差 (N = 280)
變項 術後一週內(T1) 術後三個月(T2) 術後六個月(T3) 術後一年(T4) 術後二年(T5)
M SD M SD M SD M SD M SD
正向意義 24.31 5.91 23.42 5.82 23.13 5.96 23.37 6.19 23.61 5.78 脆弱性
感受
11.92 3.79 11.16 3.76 11.18 3.58 10.81 3.67 10.36 3.56 焦慮 15.44 4.14 13.15 3.63 13.31 3.79 13.29 4.14 13.12 4.18 憂鬱 10.27 3.23 9.83 3.58 9.66 3.26 9.43 3.34 9.63 3.39 正向情緒 2.40 1.47 2.55 1.60 2.68 1.50 2.82 1.55 3.02 1.50 負向情緒 1.27 1.42 0.97 1.29 0.89 1.28 0.87 1.31 0.86 1.34
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弱性感受間皆具有顯著的正相關。此結果與 Bower 等人(2005)的研究結果相符，代表罹患 癌症的個體，因為癌症而改變的人生觀與展望越大，其對於身體健康以及癌症復發的擔心‧
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研究結果顯示，術後一週內的測量顯示初診斷乳癌病患是否進行化療與放療，與其正 向情緒、脆弱性感受與各項心理適應變項沒有顯著的正相關。
表 4-7 術後一週內背景、臨床變項與各研究變項相關分析
正向意義 脆弱性感受 焦慮 憂鬱 正向情緒 負向情緒 年齡 -.194** -.059 -.076 -.072 -.152* -.026 教育程度 .244** .016 -.027 -.123* .329** -.106 有無結婚 .128* .055 .022 .057 .046 -.051 癌症期數 -.034 -.041 .118* -.048 -.108 .056 有無化療 -.024 -.013 .006 .009 -.032 .024 有無放療 .017 -.003 .048 -.080 -.039 .003 注：*p<.05 **p<.01
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教育程度、婚姻狀態與癌症期數，放入階層二的個體間分析。 個體內(within-person)階層 的變項及個體間(between-person)階層的變項如表 4-8 所示。表 4-9 列出階層一中正向意義、
脆弱性感受、心理適應指標變項的平均數、標準差、最大與最小值以及階層二中年齡、教
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我們接著以階層線性模式(Hierarchical Linear Modeling, HLM)的階層一分析計算正向 意義與脆弱性感受對心理症狀、正負向情緒的預測。與過去研究所採用的一般迴歸不同的 Curran & Bauer (2006)的建議，使用 HLM 雙向交互作用網頁程式繪出交互作用圖。我們將 脆弱性感受的程度，依其平均值以及平均值加減一個標準差，區分出高度、中度與低度脆
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圖 4-1 正向意義與脆弱性感受預測焦慮的交互作用圖 正向意義
憂 鬱
高脆弱性感受
(t = -2.4642, p = 0.0139)
中脆弱性感受 (t = -1.697, p=0.09)
低脆弱性感受
(t = -0.2265, p = 0.8208)
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除了分析正向意義、脆弱性感受對心理症狀及正負向情緒的預測關係之外，我們也在 分析當中加入了背景與臨床變項，探討這些變項是否會調節正向意義及脆弱性感受與心理 適應指標的預測關係。我們從本研究中的相關分析與過去研究所得出的結果，篩選出年齡、
教育程度、婚姻狀態、與癌症期數放入 HLM 中的階層二進行後續分析。
我們的分析結果顯示年齡與教育程度的調節作用不顯著。而婚姻狀態則在正向意義預 測憂鬱、脆弱性感受預測憂鬱、以及交互作用預測憂鬱中達到顯著。我們的結果發現，相 較於沒有結婚的個體，有結婚的患者其正向意義與脆弱性感受對憂鬱的正向預測效果更強。
我們的分析結果顯示年齡與教育程度的調節作用不顯著。而婚姻狀態則在正向意義預 測憂鬱、脆弱性感受預測憂鬱、以及交互作用預測憂鬱中達到顯著。我們的結果發現，相 較於沒有結婚的個體，有結婚的患者其正向意義與脆弱性感受對憂鬱的正向預測效果更強。