第一節 研究架構
在本研究架構（因果模型）中，背景變項包含原漢族別、性別、社經背景、
學校所在地區、兄弟姐妹數等，其中社經背景包含父母親教育程度、父親職業 及全家收入；中介變項為參與補習，包含參與才藝及學科補習；依變項為學業 成績。
自變項 中介變項 依變項
圖 1 研究架構圖（因果模型）
第二節 研究假設
壹、參與補習對學業成績的影響
假設1-1：參與才藝補習項數越多，學業成績越高（巫有鎰，1999）。
假設1-2：參與學科補習項數越多，學業成績越高(林大森、陳憶芬，2006；
陳順利，2001)。
假設1-3：學科補習時數與學業成績兩者之間，為先升後降的非直線關係
（江芳盛，2006；劉正，2006）。
背景變項 原漢族群 性別 社經背景 學校所在地區 兄弟姐妹數
才藝補習
學科補習
學業成績
貳、背景變項對參與學科補習項數的影響
先前有些研究在分析背景變項對補習項數之影響時，並未嚴格區分是學科 補習或才藝補習，如孫清山與黃毅志（1996），陳怡靖與鄭燿男（2000），不過 他們所分析的補習大多仍屬學科補習，而仍可依這些研究發現提出假設。
假設2-1：父親教育程度越高，子女參與學科補習項數越多（巫有鎰，1999；
孫清山、黃毅志，1996；陳怡靖、鄭燿男，2000）。
假設2-2：母親教育程度越高，子女參與學科補習項數越多（孫清山、黃 毅志，1996；陳怡靖、鄭燿男，2000）。
假設2-3：父親職業地位越高，子女參與學科補習項數越多（孫清山、黃 毅志，1996；陳怡靖、鄭燿男，2000）。
假設2-4：家庭收入越高，子女參與學科補習項數越多（林大森、陳憶芬，
2006）。
假設2-5：兄弟、姊妹數越多，參與學科補習項數越少（巫有鎰，1999；
林大森、陳憶芬，2006；孫清山、黃毅志，1996）。
假設2-6：學校所在地區都市化程度越高，參與學科補習項數越多（孫清 山、黃毅志，1996；劉正，2006）。
假設2-7：在控制其他出身背景後，原住民學生學科補習項數低於漢族學 生（巫有鎰，2007）。
假設2-8：男女生學科補習項數沒有不同（林大森、陳憶芬，2006；劉正，
2006）。
叁、背景變項對學業成績的直接影響
根據國內外的研究指出：除了補習所代表的財務資本外，出身背景往往透 過文化資本、社會資本（含父母教育投入、父母期望、教師期望、同儕抱負）
對學業成績產生顯著正面的影響（巫有鎰，1999，2007；陳建志，1998；陳順
利，2001；張善楠、黃毅志，1999；黃毅志、陳怡靖，2005；Dumais, 2002；
Orr,2003；Sewell & Hauser,1975），這些資本變項並未納入因果模型，背景變項 透過它們而對成績的影響即直接影響。
假設3-1：父親教育程度越高，學業成績越高。
假設3-2：母親教育程度越高，學業成績越高。
假設3-3：父親職業地位越高，學業成績越高。
假設3-4：家庭收入越高，學業成績越高。
假設3-5：兄弟、姐妹數越多，學業成績越低。
假設3-6：原住民學生的學業成績低於漢族學生。
第三節 資料來源
本研究是根據台東縣教育局委託台東大學進行調查的「台東縣教育長期追 蹤資料庫」之2005 年國二學生與家長問卷資料作分析，此為近年針對台東縣學 生的學習狀況與心理健康的大樣本普查，有效樣本為2760 人，對他們進行問卷 調查與標準化學科能力測驗（黃毅志、侯松茂、巫有鎰，2005）。本研究所採用 的變項以國中二年級學生問卷為主，主要包括：學生背景資料與補習狀況；此 外也用到家長卷的變項，包括父母教育程度、父親職業、全家收入。
第四節 變項測量
壹、背景變項 1.族群
以父親的族群為據，分為漢人與原住民兩大族群，在迴歸分析時做虛擬變 數，以原住民學生為1，漢人學生為 0。
2.性別
在進行迴歸分析時將性別作虛擬變項，以男生為0，女生為 1。
3.學校所在地區
本研究將台東縣內國中所在地，依都市化程度由低至高，為1 原住民鄉、2 一般非原住民鄉鎮、3 關山鎮、池上鄉、4 台東市（巫有鎰，1999），數值越大 代表都市化程度越高。
4.家庭社經地位
（1）父母教育程度：為提高測量精確度，以受訪學生父母問卷所填的為主；
家長未填答，則採用學生所填的父母親教育程度，以提高樣本數（黃毅志，
2000）。為使教育測量合乎迴歸分析，將其轉換成教育年數，如小學6 年、大學 16 年。
（2）父親職業：以受訪學生父母問卷所填的為主；家長未填答，則採用學 生所填的問卷。本研究依黃毅志(2003)的職業測量，各項職業類別社經地位高 低依序為：1 上層白領（含主管人員、專業人員）、2 基層白領（含半專業人員、
事務工作人員）、3 買賣服務工作人員、4 勞動工人、5 農林漁牧人員，此外也 無職業的失業者納入分析。在迴歸分析時對這六類做虛擬變項，以勞動工人做 對照組。
5.全家收入
在家長卷中，以家長所勾選的全家每月平均收入為據。嚴格來說，此為順 序尺度，每差一個等級，月收入約相差一萬元，數值越大，代表收入越高。
6.兄弟姐妹數
由於兄弟人數對學業成績的負面影響，比姐妹數的負面影響大，這可歸因 於仍有重男輕女的現象，兄弟比較會搶資源，兄弟數對資源稀釋的影響比姐妹 大（巫有鎰，1999，2007）。因此本研究將兄弟、姊妹數分開計算，分別分析兄 弟和姊妹數參與補習對學業成績的影響。
貳、中介變項 1.才藝補習
依受訪學生勾選，放學後是否參加校外才藝補習，包括電腦班、學樂器、
書法、繪畫及其他。迴歸分析時作虛擬變項，以參加各項才藝補習為1，沒有 參加才藝補習為0；另外將參加才藝補習的項數加總，得到參加才藝補習項數，
都沒有為0，最高為 5。
2.學科補習
依受訪學生勾選，放學後是否參加學科補習，包括校內的課業輔導、校外
（主要指補習班）的英語補習、校外學科（如國語、數學…等）補習、請家教。
於迴歸分析時作虛擬變項，以有參加某項學科補習為1，沒有參加學科補習為 0；另外將參加學科補習的項數加總，得到參加學科補習項數，都沒有為 0，最 高為4。並測量一個星期參加學科補習時數。
叁、依變項
學業成績：以學生在「2005 年學科基本能力測驗」上，國文、英文、數學 三科之標準化測驗成績平均分數做測量。
第五節 分析方法
本研究在影響學業成績因果模型引導下，進行量化分析，並依此檢證相關 理論假設。所採用的統計方法包括，均數比較分析、百分比交叉分析、迴歸分 析與路徑分析。先以雙變項均數比較與百分比交叉分析，比較不同出身背景者 在補習項數與學業成績的差異，以及原漢學生在其他背景變項上的差異；並在 因果模型的引導下以迴歸方式進行路徑分析，檢證相關假設，找出背景因素對 學業成績之影響路徑。根據的是林清山（1991：245-249）與林南（Lin, 1976：
321-326）的傳統路徑分析採用迴歸來進行，現在流行用 SEM。本研究不用 SEM
（structural equation modeling）做分析，是因為本研究模型中包含族群與性別兩 個名義變項，嚴重違反觀察變項必須是常態分佈的預設，也無法轉換成常態分 佈的變項；使用 SEM 時，若常態分佈的預設遭到違反，會得到錯誤的結論，
給統計分析帶來嚴重的後果（邱皓政，2005：2.17-2.19）。另外，本研究為了將 失業者納入分析，父親職業為多類別變項，而補習時數與學業成績的非直線關 係，這用SEM 都不容易處理（邱皓政，2005：2.30）。因此本研究採迴歸分析。