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變項間的中介關係，之後再以結構方程模式考驗階層預測模式。稍不同在 階層迴歸分析的變項投入類型與結果解釋。模式一與模式二的階層關係 上，第一階層、第二階層、最末階層和先前模式無差異，分為正負向情感、
焦慮與憂鬱、自傷與自殺，不同在於：模式一刪除對未來的正負向期待；
模式二加入無望感作為第三階層，並表徵為憂鬱與自殺的部分中介變項。
因此，在階層迴歸分析上，依序投入第一階層的正負向情感、第二階層的 焦慮與憂鬱、第三階層的無望感，並以自傷方式數量、自傷頻率、自殺危 險程度為依變項。預期結果為：（1）投入第一階層的正負向情感後，負向 情感能顯著預測自傷方式數量、自傷頻率、自殺危險程度，正向情感僅能 預測自殺危險程度；（2）投入第二階層的焦慮與憂鬱後，正負向情感均無 法顯著預測，焦慮能預測自傷方式數量、自傷頻率、自殺危險程度，憂鬱 僅能預測自殺危險程度；（3）投入第三階層的無望感後，焦慮仍可預測自 傷方式數量、自傷頻率、自殺危險程度，因焦慮未受到第三階層無望感的 影響，故無中介效果的情形；憂鬱亦能預測自殺危險程度，因無望感為憂 鬱與自殺的部分中介變項，又無望感能預測自殺危險程度。
第四節 相關性考驗與階層迴歸分析結果
4-1. 自傷、自殺、正向情感、負向情感、無望感、焦慮、憂鬱的相關
性表現
各變項的相關性考驗上，發現自傷方式數量除和正向情感未有顯著相 關外（r = -.075），和自傷頻率（r = .734）、自殺危險程度（r = .474）、無望 感（r = .177）、負向情感（r = .149）、憂鬱（r = .237）、焦慮（r = .329）的 相關性均達顯著。其中，可發現自傷方式數量和負向情感的相關性高於正 向情感（r = .149 vs. r = -.075），而和焦慮的相關性高於憂鬱（r = .329 vs. r
= .237）。在自傷頻率上，也有相同的發現，即和正向情感無顯著相關外（r
= -.033），其和自傷方式數量、自殺危險程度（r = .354）、無望感（r = .122）、 負向情感（r = .132）、憂鬱（r = .177）、焦慮（r = .317）均有顯著的關聯 性。又自傷頻率和負向情感的相關性高於正向情感（r = .132 vs. r = -.033），
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與焦慮的關聯也高於憂鬱（r = .317 vs. r = .177）。在自殺危險程度上，和 自傷方式數量、自傷頻率、無望感（r = .451）、負向情感（r = .341）、正向 情感（r = -.205）、憂鬱（r = .550）、焦慮（r = .520）均有顯著相關；又與 自傷不同的是，發現自殺危險程度和正向情感具有顯著的負相關，而與憂 鬱的關聯性稍高於與焦慮的相關（r = .550 vs. r = .520）。在正負向情感的 表現上，結果發現正向情感與負向情感未有顯著的關係（r = -.018）。又負 向情感和各個變項均有顯著的關聯性（r = .132~579），而正向情感也和多 數變項具有顯著關聯（r = -.204~-.474；除自傷方式數量、自傷頻率、負向 情感外）。另外，正向情感和憂鬱的關聯性高於焦慮（r = -.309 vs. r = -.255），而憂鬱與焦慮間具顯著關聯（r = .747）（表八）。
表八，各變項間的相關係數矩陣
1 2 3 4 5 6 7 8
1. NSSIw －
2. NSSIf .734＊ －
3. Sui. .474＊ .354＊ －
4. Anx. .329＊ .317＊ .520＊ －
5. Dep. .237＊ .177＊ .550＊ .747＊ －
6. NA .149＊ .132＊ .341＊ .579＊ .566＊ －
7. PA -.075 -.033 -.205＊ -.225＊ -.309＊ -.018 －
8. H. .177＊ .122＊ .451＊ .473＊ .594＊ .309＊ -.474＊ －
註 1：NSSIw 為自傷方式數量，NSSIf 為自傷頻率；Sui.為自殺危險程度；Anx.為焦慮；Dep.為憂鬱；NA 為負向情感；PA 為正向情感；H.為無望感。
註 2： ＊顯著水準為.05 時（雙尾），相關係數達顯著。
經由相關性考驗，初步驗證以三角模式解釋自傷與自殺的合理性，即 自傷和焦慮、負向情感的關聯性較高，又自殺和憂鬱較具關聯性，且和正 向情感、負向情感均具有顯著相關。不過，若要更進步比較自傷與焦慮的 相關，是否大於自殺與焦慮的關係，以支持研究假設，則要考量到相關法 的限制。相關法是考驗兩兩變項的關係，未考量到其他變項的解釋力，例 如：由表面數字來看，自殺與焦慮的相關性（r = .520）是高於自傷與焦慮
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的相關（r = .317~.329），但根據三角模式提出負向情感為焦慮、憂鬱的共 同脆弱因素，以及焦慮與憂鬱具有高相關（r = .747），故不能排除自殺與 焦慮的高相關受到和負向情感、憂鬱的相關所致。有鑑於此，為更明確與 清楚了解自傷與自殺的特徵表現，故後續將採取結構方程模式進行較完整 的說明。
回顧第二節針對無望感成分的討論上，若直接依理論進行題項分類，
即根據 Abramson 等人（1989）、MacLeod 等人（1993）對無望感的概念，
就每個題項所表徵的概念進行分類，例如：「我期待將來如意的日子比不 如意的多」、「我特別幸運，而我期待在生命中仍會比一般人遇到更多好事」
等為對未來的正向期待；「我不可能會在將來得到任何真正的滿足」、「我 不能想像 10 年後我會過什麼生活」等為對未來的負向期待。進步以相關 法分析正負向期待的聚歛效度與區別效度。根據研究推論與假設，對未來 的負向期待和負向情感、焦慮情緒、自傷較具有關聯性，而對未來的正向 期待則和正向情感、憂鬱、自殺較具關聯性。但結果顯示對未來的負向期 待與負向情感（r = .303）的相關低於和正向情感（r = -.401）的相關，且 對未來的負向期待和自傷方式數量（r = .165）、自傷頻率（r = .102）的相 關也明顯小於和自殺（r = .412）的相關，同時和焦慮（r = .450）的相關亦 小於和憂鬱（r = .561）的相關。顯示對未來的負向期待之角色未受到支持，
此可能是無望感並未能區分為兩種概念，如對未來的正向期待與對未來的 負向期待具有-.672 的高相關。
4-2. 自傷、自殺、正向情感、負向情感、無望感、焦慮、憂鬱的階層
迴歸分析結果
在進行結構方程模式前，將先以階層迴歸的方式，初步驗證自傷或自 殺和各變項的階層性關係，也就是依據階層預測模式的階層順序，逐一投 入變項於迴歸分析中，了解其對自傷、自殺的預測力。採用迴歸預測的模 式，相較於相關法，能考量其他相關變項的影響力，而非單純測量兩兩變 項的關係，是較能釐清不同變項對自傷或自殺的解釋力；同時也採取標準 化的迴歸係數，有較清楚的比較與說明。
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回顧階層預測模式一與二的內容，兩者在第一階層均為正向情感、負 向情感，第二階層為焦慮、憂鬱，模式二則另有第三階層的無望感，最低 階層均是自傷或自殺。因此，分別以自傷方式數量、自傷頻率、自殺危險 程度作為依變項，分成三次的階層迴歸考驗；預測變項依序投入第一階層 的正負向情感、第二階層的焦慮與憂鬱、第三階層的無望感。
在以自傷方式數量為依變項上，投入第一階層的正負向情感後，發現 負向情感能顯著預測自傷方式數量（β = .148），但正向情感無法顯著預 測，具有 2.7%的解釋變異量。在投入第二階層的焦慮與憂鬱後，僅有焦慮 能顯著預測自傷方式數量（β = .365），其餘均無法預測，增加 8.3%的解 釋變異量，符合焦慮中介負向情感與自傷的階層性關係，以及驗證自傷與 焦慮較具關係的假設。最後，投入第三階層的無望感後，整體的迴歸模式 未有明顯變化，僅有焦慮能顯著預測自傷方式數量（β = .362），又加入 無望感未有顯著的變異量增加，符合無望感未在焦慮與自傷間具影響力的 假設（表九）。
表九，自傷方式數量的階層迴歸結果 DV NSSIw
Step1. β Step2. β Step3. β △ R2 NA .148＊＊ -.064 -.064 .027＊＊
PA -.072 .007 .022
Anx. .365＊＊ .362＊＊ .083＊＊
Dep. .002 -.018
H. .046 .001 n.s.
註 1：NSSIw 為自傷方式數量；NA 為負向情感；PA 為正向情感；Anx.為焦慮；Dep.為憂鬱； H.為無望感。
註 2：＊＊顯著水準為.01 時（雙尾），迴歸係數達顯著。 ＊顯著水準為.05 時（雙尾），迴歸係數達顯著。
在以自傷頻率為依變項上，將第一階層的正負向情感投入分析後，發 現僅有負向情感能顯著預測自傷頻率（β = .131），具有 1.8%的解釋變異 量。再將第二階層的焦慮與憂鬱投入後，只有焦慮能顯著預測自傷頻率（β
= .434），增加 9.2%的解釋變異量，符合焦慮中介負向情感與自傷的階層關 係，以及驗證自傷與焦慮較具關係的假設。最末，將第三階層的無望感列
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入分析後，整體的迴歸模式未有明顯變化，仍只有焦慮能顯著預測自傷頻 率（β = .433），又加入無望感未有顯著的變異量增加，符合無望感未在 焦慮與自傷間具影響力的假設（表十）。
表十，自傷頻率的階層迴歸結果 DV NSSIf
Step1. β Step2. β Step3. β △ R2 NA .131＊＊ -.062 -.062 .018＊ PA -.032 .036 .043
Anx. .434＊＊ .433＊＊ .092＊＊
Dep. -.099 -.108
H. .021 .000 n.s.
註 1： NSSIf 為自傷頻率；NA 為負向情感；PA 為正向情感；Anx.為焦慮；Dep.為憂鬱； H.為無望感。
註 2：＊＊顯著水準為.01 時（雙尾），迴歸係數達顯著。 ＊顯著水準為.05 時（雙尾），迴歸係數達顯著。
在以自殺危險程度當依變項時，第一階層的正負向情感進入分析後，
發現負向情感（β = .338）與正向情感（β = -.199）均能顯著預測自殺 危險程度，具有 15.6%的解釋變異量。接著第二階層的焦慮與憂鬱進入分 析後，焦慮（β = .249）與憂鬱（β = .353）均能顯著預測自殺危險程度，
但正負向情感未達顯著，增加 17.5%的解釋變異量，又憂鬱的預測力較高 於焦慮。結果符合自殺與焦慮、憂鬱均具關係，又以和憂鬱的關聯性較高 的假設；以及驗證焦慮、憂鬱為正負向情感與自殺的中介變項。最末，將 第三階層的無望感列入考量後，無望感能再增加 2.0%的解釋變異量，且能 顯著預測自殺危險程度（β = .192），又憂鬱仍可顯著預測自殺危險程度
（β = .270），符合無望感為憂鬱與自殺的部分中介變項的假設（表十一）。
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表十一，自殺的階層迴歸結果
DV Sui.
Step1. β Step2. β Step3. β △ R2 NA .338＊＊ -.004 -.008 .156＊＊
PA -.199＊＊ -.040 .023
Anx. .249＊＊ .237＊＊ .175＊＊
Dep. .353＊＊ .270＊＊
H. .192＊＊ .020＊＊
註 1： Sui.為自殺危險程度；NA 為負向情感；PA 為正向情感；Anx.為焦慮；Dep.為憂鬱； H.為無望感。
註 2：＊＊顯著水準為.01 時（雙尾），迴歸係數達顯著。 ＊顯著水準為.05 時（雙尾），迴歸係數達顯著。
經三組的階層迴歸考驗，首先可初步驗證焦慮對自傷是最具預測的變 項，且在加入焦慮後，負向情感對自傷的預測力由顯著轉為未達顯著，顯 示焦慮能解釋負向情感對自傷的解釋變異量，故可說明負向情感透過焦慮 影響自傷（中介變項的概念）。此階層迴歸的結果，也符合欲檢驗的階層 預測模式一、二，即負向情感為焦慮的脆弱性因素，影響焦慮的表現，又 自傷是焦慮的症狀表現，受到焦慮的影響。其次，也初步驗證焦慮、憂鬱
經三組的階層迴歸考驗，首先可初步驗證焦慮對自傷是最具預測的變 項，且在加入焦慮後，負向情感對自傷的預測力由顯著轉為未達顯著，顯 示焦慮能解釋負向情感對自傷的解釋變異量，故可說明負向情感透過焦慮 影響自傷（中介變項的概念）。此階層迴歸的結果，也符合欲檢驗的階層 預測模式一、二，即負向情感為焦慮的脆弱性因素，影響焦慮的表現，又 自傷是焦慮的症狀表現，受到焦慮的影響。其次，也初步驗證焦慮、憂鬱