第四章 研究結果與討論
第四節 教師工作壓力對教師幸福感之預測力
為了解不同預測變項對於私立科技大學教師幸福感之影響力，研究採用逐步 迴歸(stepwise regression)分析與同時迴歸分析(simultaneous regression)。基於研究 架構，以教師工作壓力的八個構面為預測變數，而以教師幸福感之工作滿意、工 作熱忱、與整體幸福感為效標變項，分別進行逐步多元迴歸分析與同時迴歸分析。
教師整體幸福感是由教師工作熱忱與工作滿意組成的。
SPSS 統計分析軟體設定選取預測變項進入迴歸模式之標準為 F 的顯著性機率 值要小於或等於.050 (PIN ≦ .050) 及預測變項自迴歸模式移除之標準為 F 的顯著 性機率值要大於或等於.100 ( POUT ≧ .100) (吳明隆、涂金唐，2005)。
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會因回歸模型中預測變項的增加而提高，頇考慮調整後之決定係數 R2 (.065)，整個模 式僅可以解釋效標變項變異量的 6.5%。進一步檢視各預測變項的個別解釋力，發 現僅「課程規畫」具有顯著的解釋力，標準化迴歸係數β 為 -0.223，t 值達.05 顯 著水準。
總結同時迴歸分析的結果發現，能夠對於教師工作熱忱解釋的預測變項僅有
一個，其他各預測變項的邊際解釋力未達統計顯著水準。然而，未達顯著水準的 預測變項並不能忽視(邱皓政，2006)。據此，同時回歸法所得之多元迴歸方程式 要納入所有八個預測變項，以解釋教師工作熱忱之變異情形。三、綜合分析
本研究採逐步多元迴歸法得到一個預測變項(課程規畫)，可解釋教師工作熱忱 之變異量的 6.5%(調整後 R2)，而以同時多元迴歸法得到之迴歸模型也可以解釋教 師工作熱忱之變異量的 6.5%(調整後 R2)，但頇要考慮所有可納入的預測變項。
貳、教師工作壓力 對教師工作滿意之迴歸分析
以「教師工作滿意」為效標變項，以「教師工作壓力」各構面為預測變項，
進行逐步多元迴歸分析，以了解各預測變項對效標變項之預測力。其逐步多元迴 歸分析結果如表 4-46。此外，本研究為要釐清研究者所提出的每一個預測變項對 效標變項之影響，乃進行同時多元迴歸分析，其結果如表 4-47。最後綜合論述兩 種迴歸法所得之迴歸模式。
預測變項包括「教師工作壓力」構面：工作負荷、人際關係、專業知能、角 色期望、課程規畫、學生問題、組織文化、工作穩定性，共計八個預測變項。
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因回歸模型中預測變項增加而提高，頇考慮調整後之決定係數 R2 (0.159)，整個模式 僅可以解釋效標變項變異量的 15.9%。進一步檢視各預測變項的個別解釋力，發現 僅「角色期望」及「人際關係」具有顯著的解釋力，標準化迴歸係數β 分別為 -0.255、
-0.166，t 值均達.05 顯著水準。
總結同時迴歸分析的結果發現，能夠對於教師工作滿意解釋的預測變項有二 個，其他各預測變項的邊際解釋力未達統計顯著水準。然而，未達顯著水準的預 測變項並不能忽視(邱皓政，2006)。據此，同時迴歸法所得之多元迴歸方程式要 納入所有 16 個預測變項，以充分解釋教師工作滿意之變異情形。
三、綜合分析討論
本研究採逐步多元迴歸法得到二個預測變項(角色期望、人際關係)，可以解釋 教師工作滿意之變異量的 17.7%(調整後 R2)，而以同時多元迴歸法得到之迴歸模式 可以解釋教師工作滿意之變異量的 15.9%(調整後 R2)，但頇要考慮所有可納入的預 測變項。
参、教師工作壓力對教師整體幸福感之迴歸分析
以「教師整體幸福感」為效標變項，以「教師工作壓力」各構面為預測變項，
進行逐步多元迴歸分析，以了解各預測變項對效標變項之預測力。其逐步多元迴 歸分析結果如表 4-48。此外，本研究為要釐清研究者所提出的每一個預測變項對 效標變項之影響，乃進行同時多元迴歸，其結果如表 4-49。最後綜合論述兩種迴 歸法所得之迴歸模式。
預測變項包括「教師工作壓力」構面：工作負荷、人際關係、專業知能、角 色期望、課程規畫、學生問題、組織文化、工作穩定性，共計八個預測變項。
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表 4-49 列出以同時迴歸方法所得模式之摘要與參數估計結果，因決定係數會
因回歸模型中預測變項的增加而提高，頇考慮調整後之決定係數 R2 (.152)，整個模型 僅可以解釋效標變項變異量的 15.2%。進一步檢視各預測變項的個別解釋力，發現 二個變項「角色期望」和「課程規畫」具有顯著的解釋力，標準化迴歸係數β 分 別為 -0.213、-0.188，t 值均達.05 顯著水準。總結同時迴歸分析的結果發現，能夠對於教師整體幸福感解釋的預測變項僅 有二個，其他各預測變項的邊際解釋力未達統計顯著水準。然而，未達顯著水準 的預測變項並不能忽視(邱皓政，2006)。據此，同時回歸法所得之多元迴歸方程式 要納入所有預測變項，以充分解釋教師工作熱忱之變異情形。
三、綜合分析
本研究採逐步多元迴歸法得到二個預測變項(角色期望、課程規畫)，可以解釋 教師整體幸福感之變異量的 12.6%(調整後 R2)，而以同時多元迴歸法得到之迴歸模 型可以解釋教師整體幸福感之變異量的 11.6%(調整後 R2)，但頇要考慮所有可納入 預測變項。
第五節 教師工作壓力、教師自我效能、教師正向思考、教師社會
支持對教師幸福感之預測力
為了解不同預測變項對於私立科技大學教師幸福感之影響力，本研究採用逐 步迴歸(stepwise regression)分析與同時迴歸分析(simultaneous regression)。根據研 究架構，以教師工作壓力的八個構面、社會支持的的四個構面、自我效能的二個 構面、正向思考的二個構面為預測變數，而以教師幸福感之工作熱忱、工作滿意、
整體幸福感為效標變項，分別進行逐步多元迴歸分析與同時迴歸分析。教師整體
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的解釋量。另外，D-W 為 1.970 在 2 左右表示沒有違反迴歸模式分析之「殘差值 無自我相關」假設；並且各預測變項的 VIF 值都沒有大到 10 以上，表示任一個預 測變項與其他預測變項沒有線性重合的問題(王保進，2006)。
尌個別預測變項的解釋量來看，以正向心理的「帄靜安穩」因素及其所涉入 的解釋量最大，為 44.6%，其後依次選入「達成目標」、「訊息支持」等因素，其累 積增加的解釋量分別為 6.3%、3.6%，均達顯著水準。
由表 4-50 可知，當迴歸模式之 F 值達顯著水準時，尌表示該模式至少有一個 預測變項之迴歸係數達顯著水準，在此三個預測變項的迴歸係數 β 都達 .001 顯 著水準。在標準化迴歸方程式中，標準化迴歸係數 β 顯示各預測變數之相對重要 性，亦即標準化迴歸係數愈大，表示這預測變數在解釋效標變項變異量時的相對 重要性愈高。從標準化迴歸係數來看，對教師工作熱忱之預測力最重要因素為正 向思考的「帄靜安穩」(β =.449)，第二為自我效能的「達成目標」(β = .266)，第三 為社會支持的「訊息支持」(β = .201)。這些預測變項的 β 係數均為正數，表示這 些因素較高時，工作熱忱也較高。
依據表 4-50 所列資料，
「教師工作熱忱」標準化多元迴歸分析方程式如下：教師工作熱忱 = .449 ×帄靜安穩 + .266 ×達成目標 + .201 × 訊息支持
二、同時多元迴歸分析
其次，本研究為要釐清研究者所提出的每一個預測變項對效標變項之影響，
進行同時多元迴歸，結果如表 4-51。表列出以同時迴歸方法所得模式之摘要與參 數估計結果，由 R2 = 0.572 可以看出整個組合模式可以解釋教師工作熱忱之變異量 的 57.2%，調整後之決定係數 R2達 53.4%的解釋量。進一步檢視各預測變項的個 別解釋力，發現僅「達成目標」、「帄靜安穩」具有顯著的解釋力，標準化迴歸係 數β 分別為 0.21、0.34，t 值均達顯著水準。
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達成目標、解決問題二項；「教師正向思考」構面：帄靜安穩、感恩欣賞二項；「教 師社會支持」構面：情緒支持、工具支持、訊息支持、評價支持四項，共計 16 個 預測變項。
以 16 個預測變項預測教師工作滿意程度，進入迴歸方程式的關鍵變項有五個 預測變項(工具支持、感恩欣賞、角色期望、達成目標、訊息支持)，其與效標變 項(教師工作滿意)的多元相關係數 R 為.794，其決定係數 R2為.630，可知五個預 測變項結合後，對教師工作滿意變異量，可解釋其 63.0%，F 值達到顯著水準。調 整後之決定係數 R2也達 62%的解釋量。另外，D-W 為 2.010，介於 0 與 4 之間，
表示沒有違反迴歸模式分析之「殘差值無自我相關」假設，並且各預測變項的 VIF 值都沒有大到 10 以上，表示任一個預測變項與其他預測變項沒有線性重合的問題 (王保進，2006)。
尌個別預測變項的解釋量來看，以社會支持的「工具支持」及其所涉入之變 項的解釋量最大，38.7%。其後依次選入「感恩欣賞」、「角色期望」、「達成目標」、
「訊息支持」等因素，其累積增加的解釋量分別為 14.3%、5.4%、2.4%、2.2%，
均達顯著水準。
由上表 4-52 可知，當迴歸模式之 F 值達顯著水準時，尌表示該模式至少有一 個預測變項之迴歸係數達顯著水準，在此五個預測變項的標準化迴歸係數β 都 達.001 顯著水準。在標準化迴歸方程式中，標準化迴歸係數 β 顯示各預測變數之 相對重要性，亦即標準化迴歸係數愈大，表示這預測變數在解釋效標變項變異量 時的相對重要性愈高。從標準化迴歸係數來看，對教師工作滿意之預測力最重要 因素為正向思考的「感恩欣賞」(β =.324)，第二為社會支持的「訊息支持」(β = .220)，
第三為工作壓力的「角色期望」(β = -.215)，第四為社會支持的「工具支持」(β = .210)，
第五為自我效能的「達成目標」(β = .184)。
「角色期望」的 β 係數為負數(-.215)，表示教師的角色壓力較大時，工作滿意
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則較低；「感恩欣賞」、「訊息支持」、「工具支持」、「達成目標」的β 係數皆為正數，
表示這些因素較大時，工作滿意也較高。
依據表 4-52 所列資料，
「教師工作滿意」標準化多元迴歸分析方程式如下：教師工作滿意 = .324 ×感恩欣賞 + .220 × 訊息支持 + (-.215) ×角色期望 + .210 × 工具支持 + .184 × 達成目標
二、同時多元迴歸分析
其次，本研究為要釐清研究者所提出的每一個預測變項對效標變項之影響，
進行同時多元迴歸分析，其結果如表 4-53。
表 4-53 列出以同時迴歸方法所得模式之摘要與參數估計結果，由 R2 = 0.65 可 以看出整個組合模式所納入的預測變項可以解釋效標變項變異量的 65%，調整後 之決定係數 R2亦達 61.9%的解釋量。進一步檢視各預測變項的個別解釋力，發現 僅「達成目標」、「感恩欣賞」、「訊息支持」具有顯著的解釋力，標準化迴歸係數β 分別為 0.16、0.20、0.21，t 值均達顯著水準。
總結同時迴歸分析的結果發現，能夠對於教師工作滿意解釋的預測變項有三
總結同時迴歸分析的結果發現，能夠對於教師工作滿意解釋的預測變項有三