本章根據第一章的研究目的和第二章的文獻探討，說明本研究的架構與方 法。第一節為研究架構、第二節為研究假設、第三節為研究對象、第四節為研究 工具、第五節為資料分析方法。
第一節 研究架構
本研究依據研究目的與相關文獻理論基礎，探究 FoMO 與大學生智慧型手 機成癮之關係，並深入研究現實社會支持對此關係的調節作用，提出研究架構如 圖 3-1 所示：
圖 3-1 研究架構圖 FoMO
智慧型手機成癮
現實社會支持 1. 情感性支持 2. 資訊性支持 3. 工具性支持
第二節 研究假設
根據第二章的文獻回顧，推測 FoMO 與智慧型手機成癮兩者之間具有正向 關係以及社會支持是 FoMO 與智慧型手機成癮之間的調節變項，於是提出以下 研究假設：
假設 1：大學生 FoMO 程度與使用智慧型手機成癮之間存有正相關。
假設 2：社會支持在大學生 FoMO 程度與智慧型手機成癮兩者間具有調節效果。
假設 2-1：情感性支持在大學生 FoMO 程度與智慧型手機成癮兩者間具有調 節效果。
假設 2-2：資訊性支持在大學生 FoMO 程度與智慧型手機成癮兩者間具有調 節效果。
假設 2-3：工具性支持在大學生 FoMO 程度與智慧型手機成癮兩者間具有調 節效果。
第三節 研究對象
本研究礙於人力與時間之限制，使用網路問卷進行調查研究，以就讀臺灣地 區公私立大學之學生為研究對象。考量研究旨在探討擔心錯過社交媒體訊息的心 理焦慮，研究對象選擇上儘量以有使用網路的大學生為主，因此透過 Google 表 單編輯問卷和收集回覆，利用大學生最常使用的網站公布問卷，採取便利抽樣的 方式蒐集樣本。根據財團法人資訊工業策進會（2017）發布的新聞公告，國人擁 有 Facebook 帳號的比例最高，每週造訪的頻率高達八成五，值得注意的是，18 歲至 24 歲的青年，造訪 PTT 和 Dcard 的比例，遠遠高於其他年齡層，因此樣本 來源有三：
一、Facebook
Facebook 於 2015 年在臺灣設立據點，對台灣市場的重視可見一斑。有研究 指出在 10 種最常見社群媒體中，大學生最常使用的是 Facebook，每天使用社群 媒體的時間 2~3 小時占多數（賴偉嘉，2018）。本研究透過朋友轉貼問卷的方式，
邀請大學生參與作答。
二、PTT
PTT 是臺灣最多人使用的電子佈告欄，目前註冊人數超過 150 萬人，尖峰時 間線上人數常常超過 10 萬人。PTT 擁有自己的法律、法院、站務警察甚至貨幣，
為了維護討論品質，制定了各式各樣的實質規範；為了鼓勵發文討論，按照發文 字數（禁止複製貼 上 ）給予 P 幣的獎勵 。本研究將問卷放 置 在熱門看板
「MobileComm」，採取填問卷抽獎品和發 P 幣的方式雙管齊下，增加回覆率和 樣本數。
三、Dcard
Dcard 設立於 2011 年，是臺灣頗具知名度的社群媒體。使用學校信箱驗證
方式開放大學生註冊，因此 Dcard 的使用者大都為大學生。本研究將問卷張貼在 interval)，將信心水準設定為 95%，抽樣誤差設定為正負 3%，並參酌教育部（2018）
106 學年度大專校院概況統計之大專校院學生人數（四年學制）為 950,301 人，
投入 Creative Research Systems 網站在網路上提供的 Sample Size Calculator，計算 所需樣本數為 1,066，與世新大學的樣本數非常接近，顯示抽取 1,000 份樣本以
變項 類別 樣本數 有效百分比 總和
10 題，包含強迫性使用（第 1、2、3 題）、功能損害（第 4、5、6 題）、戒斷症 狀（第 7、8 題）和耐受性（第 9、10 題）四個因素。
（二）填答及計分方式
所有題目皆為正向計分題，採 Likert 四點量尺計分，由「極不符合」、「不符 合」、「符合」、「非常符合」，分別給予 1 分、2 分、3 分、4 分，得分越高表示智 慧型手機成癮程度越高。
（三）效度與信度 1.效度
Lin et. al. (2014)在網路成癮量表的基礎上，編擬了智慧型手機成癮量表，以 臺灣北部兩所大學 283 名學生為樣本進行主成分分析(PCA)萃取到四個因素，分 別為「強迫性使用」、「戒斷症狀」、「耐受性」、「功能損害」，共可解釋 57.28%的 變異量。2016 年 Lin 等人將原本 26 題的智慧型手機成癮量表精簡為 10 題的「短 版智慧型手機成癮量表」，進行驗證性因素分析發現精簡題目後仍有良好的適配 度（CFI 值為.97；NFI 值為.94；IFI 值為.97；RMSEA 值為.061）。
2.信度
智慧型手機成癮量表內部一致性信度 Cronbach's α 係數為.94，四個因素 Cronbach's α 係數值介於.72 至.88 之間。間隔 2 週，四個因素的再測信度介於.80 至.91 之間，表示量表具有良好的信度。「短版智慧型手機成癮量表」內部一致性 信度 Cronbach's α 係數為.84，而且其總分與智慧型手機成癮量表之間存在顯著相 關性（r=0.94，p<0.01）。
三、現實社會支持量表
（一）量表內容
本研究採用吳佳煇（2004）參考已有的社會支持理論和量表(Sheldon & Syme, 1985)編製而成的「現實社會支持量表」。量表共有 10 題，包含情感性支持（第 1、
2、3、4、5 題）、資訊性支持（第 7、8、9、10 題）和工具性支持（第 6 題）三 個層面。
（二）填答及計分方式
量表採 Likert 五點量尺計分，由「從未如此」、「偶爾如此」、「普通」、「經常 如此」、「總是如此」，分別給予 1 分、2 分、3 分、4 分、5 分，得分越高表示現 實社會支持程度越高。
（三）效度與信度
吳佳煇（2004）以臺灣大學 189 名學生為樣本，進行主軸因子法分析發現 10 題現實社會支持量表為單一因素，而且各題項的因素負荷量都高於.40，單因 素解釋變異量為 52.9%。此外，現實社會支持量表的內部一致性信度 Cronbach's α
（二）年齡：歲數。
（三）年級：一、二、三、四年級。
（四）科系：學校中所分設的學科系別，如休閒遊憩系、中國文學系等。
（五）學校類型：公立大學、私立大學、公立科技大學、私立科技大學。
（六）智慧型手機使用時間：每日平均使用智慧型手機的時數（1 小時以內、
1 小時至 3 小時、3 小時至 5 小時、5 小時以上)。
第五節 資料分析方法
本研究於問卷回收後，將有效問卷之資料輸入電腦，運用套裝軟體 SPSS for Windows 22.0 版進行統計分析。本研究所使用的統計方法有：
一、描述統計
以描述統計分析樣本基本資料的分布情形，並計算各個變項（FoMO、社會 支持、智慧型手機成癮）的平均數、標準差，以瞭解研究變項的現況。
二、t 考驗與單因子變異數分析
以獨立樣本 t 檢定分析大學生的性別在 FoMO 與智慧型手機成癮上的差異。
以單因子變異數分析比較大學生的年級和智慧型手機使用時間在 FoMO 與智慧 型手機成癮上的差異，如果差異達到顯著水準，則使用 Scheffe’ method 進行事後 比較。
三、積差相關分析
以積差相關分析考驗研究假設 1。
四、階層迴歸分析
以階層迴歸分析考驗研究假設 2，如果效標變項（智慧型手機成癮）的性別、
年級或智慧型手機使用時間是有差異的，就先放入性別、年級或智慧型手機使用 時間作為控制變項，接著放入預測變項（FoMO），再放入調節變項（社會支持），
最後放入預測變項與調節變項的交互作用（FoMO×社會支持），以智慧型手機成 癮為效標變項，如果交互作用顯著，則事後檢驗其調節效果。
第六節 研究倫理
科學技術的推波助瀾下，網路被大量的使用，新興的研究方法順勢崛起。其 中，利用網路蒐集資料的網路問卷因合乎經濟原則、不受地理空間限制、搜羅資 料快速及具備匿名性等優點，而成為新興的問卷調查方式（林承賢，2004）。然 而，選擇資料蒐集方法除了上述考量，更重要的是確保資料的正確性。李政忠
（2004）整理分析以網路作為調查工具的相關文獻，發現網路問卷最主要的疑慮 是難以令人信服，其爭議點包括：涵蓋誤差(coverage error)、缺乏抽樣架構 (sampling frame) 、 非 回 應 誤 差 (nonresponse error) 和 自 願 性 樣 本 (volunteer sample)。以一個嚴謹的研究方法來說，網路問卷仍有其限制，需要審慎處理。
一、以高度使用網路的大學生為研究對象
近年來由於網路的發達與普遍，幾乎人人都能夠上網，研究母體與目標母體 之間沒有顯著差別。根據財團法人台灣網路資訊中心（2018）台灣網路報告顯示 20-24 歲曾經上網的比例高達 98.5%，表示幾乎所有大學生都是網路使用者，除 此之外，使用手機上網的民眾高達 96.8%，手機已然成為國人主要上網使用裝 置。涵蓋率極高的情形下，可以提高母群推論性和減少抽樣的誤差。
二、提高回覆率與增加樣本數
將網路問卷張貼在大學生最常使用的網站，並且挑選與調查內容相關的討論 群組、BBS 或是社群中，以取得約略可以使用的抽樣架構。除了大力宣傳外，
還利用填問卷抽獎品的方式，提高回覆率和增加樣本數，避免非回應誤差及自願 性樣本造成分析上的偏差。
三、設計良好的網路問卷
問卷起始，明確告知研究的目的以及保密原則，尊重研究參與者的權利；為 了確保樣本代性，事先將研究參與者限制為「擁有智慧型手機的大學生」。其次，
問卷填答部分務求說明清楚、內容簡短和回答容易，並借助軟體功能將題目設為 必填，排除漏答的狀況。問卷末尾，請研究參與者留下電子郵件地址，藉此比較 核對重複填答的可能性。