第一節 研究問題與假設
研究二之研究問題在於，是否真的有一群特定的學生，是屬於高考試壓力，
且學業成就也非最高的學生，同時在個人特性上會有較高的不確定性、神經性、
低自尊及外控性，以及較低的外向性？綜合先前壓力與個人特性之文獻探討，以 及研究一之結果，研究二假設從 LCA 的結果當中，的確能夠找到這群高壓中成就 的學生，其不確定性較其他學生高、其神經性、低自尊及外控性也較其他學生高，
而外向性較其他學生低。
第二節 研究方法
壹、參與者
研究二之研究樣本為 2014 年之國中三年級(9 年級)學生，共 1858 名(男性佔
48.39%，女性佔 51.61%)，其抽樣方式如同研究一。在資料篩選上，研究二會將題 目漏填之問卷，以及當年度未參加國中教育會考之參與者資料刪除。參與者的分 佈涵蓋全國各地區之學校。研究二之樣本與當年臺灣中學生的真實分佈情況一致，
亦具有樣本代表性。
貳、研究工具
一、中學生考試壓力量表
研究二亦使用宋曜廷等(2013)所編製的中學生考試壓力量表(ExamSS)，用其分 數代表中學生考試壓力之程度。在本研究之中，三個分量表的 Cronbach’s α 係數分 別為生理焦慮反應 .91、認知及行為反應 .88 以及社會期待與社會比較知覺 .89，
總量表的 Cronbach’s α 係數為.93，其內部一致性信度與先前所報告之數值相近，
有良好之信度。在效度方面，研究二同樣分析三向度測量模式與資料之適配性，
提供量表建構效度之證據。在模式適配上，相對模式適配指標 CFI 為 .90，TLI 為 .89，以及 RMSEA 為 .07，此結果也與宋曜廷等(2013)之結果相近，因此中學 生考試壓力量表在研究二也有可被接受之效度。
二、個人特性問卷
個人特性問卷為本研究根據先前文獻探討所自編之問卷，其內容包含不確定 性、外向性、神經性、低自尊及外控性等與個人特性有關之問題共 26 題，作答型 式均是以二分的(dichotomous)作答型式，如表 4-1 所示。舉例而言，在題目「你清 楚了解你感興趣的事物嗎？」上，參與者要從「了解」及「不了解」兩個選項之 中圈選一個，在題目「遇到失敗時，通常你會認為是因為…？」上，參與者要從
「努力不夠」及「運氣不好」兩個選項之中圈選一個。在計分方面，若參與者選 擇前項計為 0，選擇後項計為 1，若遇到語意相反的題目，研究者事後將反向計分。
舉例而言，在「你覺得你是個怎麼樣的人？」這個問題上，參與者要從「外向」
與「內向」之間選擇一個，但本研究欲了解個人之外向性，因此研究者於事後將
「外向」反向計分為 1，「內向」反向計分為 0。如表 2-2 所示，其中不確定性共 9 題，其總分之內部一致性係數為 .59；外向性共 5 題，其總分之內部一致性係數 為 .40；神經性 4 題，其總分之內部一致性係數為 .59；低自尊 3 題，其總分之內 部一致性係數為 .67；外控性共 5 題，其總分之內部一致性係數為 .41。各向度之 內部一致性信度較一般人格量表低，可能是因為題數較少，且作答方式是二選一 的方式，導致總分的變異較小，進而降低整體之內部一致性信度。
三、國中教育會考
國中教育會考分為寫作測驗、國文科、英語(閱讀)、英語(聽力)、數學科、社 會科及自然科等科目。其中寫作測驗的計分為 1 至 6 級分，而其他科目均分為「精 熟」、「基礎」及「待加強」等三個等級，其中英語(閱讀)與英語(聽力)可合併計算。
國中教育會考現為國中基測之後，規模最大的學業成就測驗，測驗結果主要用於 監控學力之用(國中教育會考網站，2017.09.28)。測驗題庫建置與國中基測相同，
採題庫式命題，每一試題皆透過學科專家和測驗專家審訂，經由預試分析後，方 可列入題庫之中。研究二為了與先前在學業成就分析上保持一致，特商請臺師大 心測中心的研究人員將學生的作答反應，轉換到可與國中基測成績相互比較之量 尺分數及百分等級，如此使得各科量尺分數範圍將其介定於 1~80 分之間，寫作測 驗的六級分，每級分可換算為量尺分數 2 分，因此量尺總分為 412 分。
參、研究程序及資料分析
本研究在資料收集上，先收集 ExamSS 及個人特性問卷之資料。在施測上均 由臺師大心測中心的人員進行施測。在施測前，施測人員會告知學生研究目的，
以及 ExamSS 與個人特性問卷的填答方式，接著讓學生進行填寫。施測後，施測 人員再向學生說明本研究將會如何使用學生資料，以及資料保密等相關事宜。整 體施測的時間約為 15~20 分鐘。在取得學生考試壓力及個人特性之資料後，研究 者於當年度國中教育會考後，向臺師大心測中心申請參與者當年度之國中教育會 考之量尺分數。
在資料分析上，我們首先會先以考試壓力及個人特性之原始分數進行積差相 關分析，以檢視各變項之的相關係數。接著將進行 LCA，在進行 LCA 前，研究 者考量到各項資料在原始分數之全距不一致，加上以多點計分進行 LCA 時會遭 遇到細格大量缺漏資料等問題，舉例而言，若有 7 題五點量表所組成的問卷，則 所有可能的作答組型，將為 57種，也就是將近 80000 種組型的細格需要有資料。
因此，本研究先將各變項分數轉成二元計分之形式，其做法為先計算各向度原始 分數之累積百分比，檢視累積人數最接近 50%之分數，設其為切截分數。在切截 分數以上的分數，將其轉碼為 1，而低於切截分數之分數，則將其轉碼為 0。在
ExamSS 方面，分數在 73 分以下計為 0，在 74 分以上計為 1；在國中教育會考 量尺分數方面，230 分以下計為 0，231 分以上計為 1；在不確定性方面，4 分以 下計為 0，5 分以上計為 1；在外向性方面，3 分以下計為 0，4 分以上計為 1；
在神經性方面，1 分以下計為 0，2 分以上計為 1；在低自尊方面，0 分計為 0，1 分以上計為 1；在外控性方面，1 分以下計為 0，2 分以上計為 1。在分數轉換之 後，在 ExamSS、量尺分數、不確定性、外向性、神經性、低自尊及外控性等資 料，均為為二分的形式，接著研究者以此資料進行 LCA。首先，本研究先檢視 不同潛在類別數量的模式之下，何者與資料較為適配，確認潛在類別之分類數後，
再觀察各類別之中之人數，以及其反應型態，以檢視考試壓力、學業成就及各項 個人特質之組型。
表 4- 1 個人特性問卷內容
26 選擇未來的學校科系對你來說是困難的嗎？ 困難 不困難 不確定性
第三節 研究結果
在研究二之中，我們先以各變項分數進行相關分析，檢視各變項之間之相關，
由表 4-2 所示，考試壓力與外向性有顯著的負相關，並與不確定性、神經性、低自 尊及外控性有顯著之正相關。接著，本研究使用統計分析軟體 Mplus 8.0 (Muthén &
Muthén, 1998-2017)，進行 LCA，在分類數目上，分別分析兩類至九類，再從模式 適配指標決定適當的類別數目。在 LCA 之模式比較上，有幾項模式適配指標可供 參考，包含了 Akaike information criterion (AIC; Akaike, 1974)、Bayesian information criterion (BIC; Schwarz, 1978)，以及調整後 BIC (Enders & Tofighi, 2008)，這些指標 的數值愈低，表示資料與模式愈適配。從分析結果可發現，當潛在類別為四類時，
雖然其 AIC 略高於分為五類的結果，但其 BIC 及調整後 BIC 均是所有分類結果中 最低的(見表 4-3)。同時，若類別數目為五類以上時，將會有某類別之人數所佔百 分比過低的情況，舉例而言，當類別為七類時，第一類及第三類人數只有 7%及 2%，
如表 4-4 所示。綜合上述，以研究二的資料而言，最適配的潛在類別為四類。
表 4- 2 考試壓力與個人特性之相關係數
考試壓力 不確定性 外向性 神經性 低自尊 不確定性 .25**
外向性 -.10** -.23**
神經性 .37** .37** -.31**
低自尊 .13** .34** -.34** .40**
外控性 .05* .29** -.26** .19** .41**
*p < .05; **p < .001
表 4- 3 潛在類別分析之模式比較
模式
類別數 2 3 4 5 6 7 8 9
自由度 112 104 96 88 80 72 64 56
卡方值 375.00 162.73 89.52 67.98 56.99 51.33 43.16 35.65 AIC 17117.35 16963.33 16908.30 16903.85 16908.46 16916.88 16923.75 16932.61 BIC 17200.26 17090.45 17079.64 17119.41 17168.24 17220.88 17271.97 17325.05 調整後 BIC 17152.61 17017.38 16981.16 16995.51 17018.92 17046.15 17071.82 17099.48 亂度(Entropy) 0.58 0.59 0.52 0.51 0.51 0.56 0.61 0.59
百分比 (%)
類別 1 0.52 0.36 0.22 0.17 0.23 0.07 0.03 0.05 類別 2 0.48 0.19 0.26 0.14 0.18 0.24 0.21 0.02 類別 3 0.45 0.32 0.17 0.13 0.02 0.23 0.12 類別 4 0.20 0.33 0.06 0.15 0.02 0.07
類別 5 0.19 0.21 0.13 0.26 0.06
類別 6 0.20 0.21 0.13 0.17
類別 7 0.17 0.07 0.13
類別 8 0.04 0.16
類別 9 0.22
接著，本研究分別檢視在四類學生之中，其考試壓力與學業成就之高低，以 及相對應個人特性之組型高低。在表 4-4 及圖 4-1 之中，得到的數值均代表某一類 型被計為 1 分，也就是擁有此屬性的機率值，此值會介於 0 至 1 之間，數值愈高 代表某個屬性出現機率較高。根據表 4-5 及圖 4-1，我們將第一類的學生命名為「高 壓中成就」，這類學生佔全部樣本的 22%。此類學生出現不確定性、神經性、低自 尊及外控性的機率均最高，分別為 .82、 .82、 .91 及 .68；而外向性出現的機率 最低，只有 .24。第二類的學生命名為「中壓高成就」，這類學生佔全部樣本的 26%。
此類學生在不確定性、外向性及神經性等個人特質，出現的機率為中等，分別 為 .59、.54 及 .50；而低自尊及外控性出現的機率較低，分別為 .32 及.19。第三 類的學生命名為「低壓中成就」，這類學生佔全部樣本的 32%，是四類學生之中最 多的。此類學生的外向性出現的機率最高，為 .77；而不確定性、神經性、低自尊 及外控性出現的機率偏低，分別為 .17、 .03、 .15 及 .20。第四類的學生則命名 為「低壓低成就」，這類學生佔全部樣本的 20%。此類學生在不確定性的出現機率 為中等，其值為 .58；外向性及神經性等個人特質，出現的機率偏低，分別為 .34 及 .36；而在低自尊及外控性，出現的機率偏高，分別為 .83 及.59。綜合研究二 的結果，我們的確可以找到一群高壓中成就的學生，約佔全體五分之一，其不確 定性最高，而連帶著神經性、低自尊及外控性也較高，外向性則是最低，此結果 符合研究假設。
圖 4- 1 四類學生之考試壓力與個人特性之組型
第四節 結果討論
壹、個人特性與考試壓力
研究二的結果，我們發現從相關分析上，均符合先前假設，中學生的考試壓 力與不確定性、神經性、低自尊及外控性上呈正相關，而與外向性呈負相關。從
LCA 之結果，更進一步驗證了在考試壓力出現機率最高的學生，其學業成就也並
LCA 之結果，更進一步驗證了在考試壓力出現機率最高的學生，其學業成就也並