題平均數為3.728，在五點量表中較接近於偏高程度，即新移民子女數學學習態
數學學業成就屬於中等。
準。
平均數 17.714 15.000 19.636
會因為母親國籍的不同而有所差異。再進一步對「學習焦慮」分量表進行事後比
移民子女數學學習態度為依變項，針對母親教育程度來進行單因子變異數分析，
總和 904.800 19
總和 820.950 19
第三節 不同背景變項在學業成就之差異分析
標準差 3.338 3.105
表4-18母親中文程度對新移民子女數學學習成就之差異
陸、家庭學習環境對新移民子女數學學業成就上之差異
為了檢視家庭學習環境對新移民子女數學學業成就是否有差異，研究者以數 學學業成就為依變項，針對家庭學習環境進行單因子變異數分析，結果詳如表 4-21和表4-22。
表 4-21 不同家庭學習環境之新移民子女數學學業成就摘要表
不佳 中等 良好
平均數 47.078 51.457 55.455 數學成績 標準差 8.501 7.797 0.431
平均數 0.625 0.460 0.750 班級排名 標準差 0.268 0.360 0.118
表4-22家庭學習環境對新移民子女數學學業成就之變異數分析 學習態度 變異 平方和 自由度 平均平方和 F 檢定 p 值
組間 148.790 2 74.395 1.201 .325 組內 1053.285 17 61.958
數學成績
總和 1202.075 19
組間 .499 2 .250 2.542 .108 組內 1.669 17 .098
班級排名
總和 2.168 19
從表4-22可以發現家庭學習環境對新移民子女數學學業成就沒有達顯著差 異，亦即是新移民子女數學學業成就不會因為家庭學習環境的不同而有所差異。
第四節 新移民子女數學學習態度與學業成就 相關分析
壹、Pearson 積差相關分析
研究者採用Pearson積差相關進行分析，以瞭解新移民子女數學學習態度與 學業成就各層面之相關情形，其結果詳如表4-23。
表4-23數學學習態度與學業成就各層面間之Pearson積差相關摘要表
註：＊表示
P
＜0.05
，＊＊表示P
＜0.01
，＊＊＊表示P
＜0.001
從表4-23可以發現有九個相關都達顯著水準，表示新移民子女的學習在「學 習態度」中的學習信心、學習動機、學習習慣、學習焦慮分數愈高，新移民子女 學業成就的數學成績也愈高，而新移民子女的學習在「學習態度」中的學習興趣、
學習信心、學習動機、學習習慣、學習焦慮分數愈高，新移民子女學業成就的班 級排名也愈好。
研究者將「學習態度」的六個向度，再細緻求彼此之間相關，其結果詳如表 4-24。
研究者以「學習態度」六個層面間，求其彼此間之pearson 積差相關，從表 4-24可以發現在六個層面之間，兩兩相關皆達顯著水準，顯本研究工具有不錯的 內部一致性。
表4-24數學學習態度六個層面間之Pearson 積差相關摘要表
學習興趣 學習方法 學習信心 學習動機 學習習慣 學習焦慮 數學成績 0.194 -0.019 0.245＊ 0.360＊＊ 0.209＊ 0.382＊＊
班級排名 -0.262＊ -0.083 -0.305＊＊ -0.371＊＊ -0.275＊＊ -0.416＊＊
學習興趣 學習方法 學習信心 學習動機 學習習慣 學習焦慮 學習興趣 1 0.666＊ 0.685＊＊ 0.629＊＊ 0.702＊＊ 0.308＊＊
學習方法 0.666＊ 1 0.658＊＊ 0.599＊＊ 0.759＊＊ 0.220＊ 學習信心 0.685＊＊ 0.658＊＊ 1 0.663＊＊ 0.749＊＊ 0.454＊＊
學習動機 0.629＊＊ 0.599＊＊ 0.663＊＊ 1 0.748＊＊ 0.250＊ 學習習慣 0.702＊＊ 0.759＊＊ 0.749＊＊ 0.748＊＊ 1 0.308＊＊
註：＊表示
P
＜0.05
，＊＊表示P
＜0.01
，＊＊＊表示P
＜0.001
檢定值為12.589，P＜.000達顯著差異，表示此模式具有高度之意義。
表4-27數學成績之多元逐步迴歸分析摘要表
模式 進入變項 b 係數 β係數 標準誤 t (常數) 37.797 3.180 11.887＊＊＊
1 學習焦慮 3.548 0.382 .885 4.011＊＊＊
(常數) 23.225 5.756 4.035＊＊
學習焦慮 2.894 0.312 .877 3.298＊＊
2
學習動機 4.440 0.282 1.487 2.986＊＊＊
(常數) 22.318 5.394 4.137＊＊＊
學習焦慮 3.175 0.342 .825 3.849＊＊＊
學習動機 8.124 0.517 1.702 4.772＊＊＊
3
學習方法 -3.952 -0.404 1.052 -3.757＊＊＊
表4-28數學成績之多元逐步迴歸分析檢定表
模式 R R平方 R平方改變量 F檢定 1 0.382 0.146 0.146 16.085＊＊＊
2 0.470 0.221 0.075 13.179＊＊＊
3 0.570 0.324 0.103 14.731＊＊＊
從表4-27和表4-28的多元逐步迴歸分析摘要和檢定顯示，在各類因素相互比 較的情形下，能顯著預測數學成績的變項依序為「學習焦慮」、「學習動機」、
「學習方法」，當使用此一預測模式時，在學習態度問卷中「學習焦慮」的β係 數為0.342，「學習動機」β係數為0.517，「學習方法」β係數為-0.404，顯示 學習動機預測影響能力最高。此一模示能解釋數學成績約32.4％的變異量，F檢 定值為14.731，P＜.000達顯著差異，表示此模式具有高度之意義。