在睡眠總分方面，本研究依據所發現呈現顯著相關的自變項，而且相關 性大於 0.25 者，以逐步複迴歸方式分析（stepwise multiple regression）預測 依變項，因個案數為 94 人，每次迴歸的置入變項不大於 9 個，最後綜合每 次迴歸結果達顯著意義的變項，最後的結果即為睡眠品質的預測因子。分析 前先將慢性病總數以虛擬變項處理(無、1-2 種、3-4 種)，加上其它二項式類 別變項，含性別、年齡、婚姻狀況、教育程度、過去職業、住院前使用安眠 鎮靜劑、目前使用安眠鎮靜劑、飲酒史、有無氣切管、血液蛋白值疾病嚴重 度，共計有 14 個預測變項，再輪流放入清晨 6 點病室亮度、半夜 11 點病室 音量、凌晨 4 點病室音量等 3 個連續變項，共計有 17 個自變項來進行預測 睡眠品質，詳細步驟見圖 4-1。統計結果表 4-15 顯示，目前有使用安眠鎮靜 劑(p = 0.001)、疾病嚴重度(p = 0.002)、3-4 種慢性病(p = 0.022)、清晨 6 點病 室亮度(p = 0.045)為睡眠總分的預測因子。從標準化係數來看，目前有使用 安眠鎮靜劑是最顯著解釋睡眠總分得分之變異因子，其次為疾病嚴重度、有 3-4 種慢性病、清晨 6 點病室亮度。其迴歸公式為：睡眠總分=931.36-156.33*目前有使用安眠鎮靜劑-17.49*疾病嚴重度+ 130.33*3-4 種慢性病+
1.67*清晨 6 點病室亮度，即此模式具有解釋睡眠總分 31%的變異量。亦即 目前有使用安眠鎮靜劑比沒有使用安眠鎮靜劑者，睡眠總分會減少 156.33 分；當疾病嚴重度每增加 1 分時，睡眠總分會減少 17.49 分；有 3-4 種慢性
病者相較於無慢性病和 1-2 種慢性病者，睡眠總分減少 130.33 分；清晨 6 點 病室亮度每增加1 分時，睡眠總分會減少 1.67 分。
在次量表部份，以同樣的方法和步驟做預測，所得研究結果顯示：
ㄧ、睡眠受擾的預測因子
本研究結果顯示（表 4-16），目前有使用安眠鎮靜劑(p = 0.000)、有 3-4 種慢性病(p = 0.014)、疾病嚴重度(p = 0.017)、過去有職業(p = 0.047)為睡眠 受擾的預測因子。從標準化係數來看，目前有使用安眠鎮靜劑是最顯著解釋 睡眠受擾得分之變異因子，其次為有 3-4 種慢性病、疾病嚴重度和過去有職 業。其迴歸公式為：睡眠受擾分數= 409.74 - 98.40*目前有使用安眠鎮靜劑-81.58*有 3-4 種慢性病-7.72*疾病嚴重度+52.17*過去有職業，此模式具有解 釋睡眠受擾 28%的變異量。亦即目前有使用安眠鎮靜劑比沒有的人，睡眠受 擾會減少98.40 分；有 3-4 種慢性病者相較於無慢性病和 1-2 種慢性病者，睡 眠總分減少 81.58 分；疾病嚴重度每增加 1 分時，睡眠受擾會減少 9.30 分；
過去有職業相較於沒有職業者，睡眠受擾會增加52.17 分。
二、有效睡眠的預測因子
由表 4-17 顯示，住院前有使用安眠鎮靜劑(p = 0.000)、疾病嚴重度(p = 0.000)、半夜 3 點病室亮度(p = 0.001)為有效睡眠的預測因子。從標準化係數 來看，住院前有使用安眠鎮靜劑是最顯著解釋有效睡眠得分之變異因子，其 次為疾病嚴重度和半夜 3 點病室亮度。其迴歸公式為：有效睡眠分數
=275.94 – 82.11* 住院前有使用安眠鎮靜劑 -6.04*疾病嚴重度- 1.65*半夜 3 點
病室亮度，此模式具有解釋有效睡眠 30%的變異量。即住院前有使用安眠鎮 靜劑比沒有使用安眠鎮靜劑者，有效睡眠會減少 82.11 分；疾病嚴重度每增 加 1 分時，有效睡眠會減少 6.24 分；半夜 3 點病室亮度每增加 1 分，有效睡 眠會減少1.65 分。
三、補足睡眠的預測因子
本研究統計結果顯示（表 4-18），有宗教信仰(p = 0.023)、疾病嚴重度(p
= 0.040)、 64≦ 歲(p = 0.0431)為補足睡眠的預測因子。從標準化係數來看，
有宗教信仰是最顯著解釋補足睡眠得分之變異因子，其次為疾病嚴重度和 64
≦ 歲。其迴歸公式為：補足睡眠=119.26+47.28*有宗教信仰-3.60*疾病嚴 重度+30.68* 64≦ 歲，此模式具有解釋補足睡眠 20%的變異量。亦即有宗教 信仰比沒有宗教信仰者，補足睡眠會增加 47.28 分；疾病嚴重度每增加 1 分 時，補足睡眠會減少 3.60 分； 64≦ 歲比≧65 歲者，補足睡眠會增加 30.68 分。
表 4-15 睡眠總分逐步複迴歸分析 N = 94
表 4-17 有效睡眠逐步複迴歸分析 N = 94
第七節 研究對象呼吸器脫離結果資料分析