研究資料分析

（三）學生學習投入

此變項使用 TEPS 第二波國中學生問卷中「除去上課及補習家教外，

你現在每天平均花多少時間寫功課、念書、準備考試？」所蒐集之資 料作為測量指標，依序給予題目五個答題選項「不滿 1 小時」及「1 小 時以上，不滿 2 小時」計為 1 分，「2 小時以上，不滿 4 小時」、「4 小 時以上，不滿 6 小時」及「6 小時（含）以上」依序計為 2 分至 4 分，

選項時間越長者計分越高。

（四）學生教育期望

此變項使用 TEPS 第二波國中學生問卷中「你期望自己念到什麼 教育程度？」所蒐集之資料作為測量指標，依序給予題目前五個答題 選項「國中畢業」、「高中/高職畢業」、「專科、技術學院或科技大學畢 業」、「一般大學畢業」及「研究所畢業」1 分至 5 分，選項教育程度 越高者計分越高，「沒想過/不知道」則定義為遺漏值。

四、學習成就變項

選用 TEPS 第二波國中學生問卷中「用 3-p 模式估算綜合能力測 驗學生能力」之分數作為測量指標。

第五節 研究資料分析

本研究欲使用 IBM SPSS （statistical package for social science）第 21.0 版與 SSI（Scientific Software International. Inc）提供的階層線性模型（Hierarchical linear model）第 6.03 版進行統計分析。本節說明研究資料分析方法。

40 壹、描述性分析與平均數檢定

於研究第一階段時，先探討臺灣學生從國小至國中階段學習成就性別差異情 況，故採用 SPSS 對兩資料庫之樣本資料進行描述性分析，分別描述各學習階段 中男女學生各科學習成就之現況，包含國小四小級學生及六年級學生之國語、英 語及數學等領域學習成就，以及國中三年級學生之綜合分析能力作為學習成就指 標。接續對學生各階段各科學習成就進行獨立樣本 T 檢定，分析不同性別間學 生學習成就平均值之比較與統計檢定，以回答本研究問題一，即臺灣學生學習成 就是否存在性別差異及臺灣男學生是否有如各國一般存在「男性學習低成就」之 現象。

貳、階層線性模型分析

在對於臺灣不同性別間學生學習成就有一定圖像與了解後，另使用階層線性 模型（Hierarchical linear model）分析 TEPS 第二波國三學生資料，針對國三學生 樣本資料分析可能影響臺灣男學生學習（低）成就之因素。階層線性模型能考慮 到組間（即總體層次）資訊，此組間資訊在教育研究上就是在不同班級、不同學 校甚至是不同縣市別間，研究對象彼此間的變異（溫福星，2006）。而由於本研 究資料來自全國各個縣市、各個學校及各個班級，屬於不同層次的個體間無疑存 在組間變異，透過 HLM 的「中心化」（centering）效果，準確來說是以組別平均 數（group mean centering）為基準的中心化，意即將每一個觀察值減去其所屬組 別之平均數，用以代表該組內解釋變項與該組內解釋變項平均數的差異，使得解 釋變項間共線性的機會變小。為回答本研究問題二及三，選用 HLM 中的「單因 子變異數分析模型」（One-way ANOVA）及「以平均數為結果的迴歸模型」

（Mean-as-outcome）兩模型作為分析資料模型，以下就兩模型進行簡要說明：

一、 單因子變異數分析模型（One-way ANOVA）

此模型目的在於確定本研究依變項（學生學習成就）的總變異量中，有多少 比例來自於組間變異（between-group variance），亦可確認每一校間學生表現是

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否確實存在樣本相依性，並計算組間相關係數（Intraclass Correlation Coefficient）。

二、 以平均數為結果的迴歸模型（Mean-as-outcome）

此模型為結合個體層次與總體層次變項之分析架構模型，並計算各層次間獨 立的誤差項，由於本研究不只一個解釋變項，因此模型將形成一多元迴歸模式。

42 論（Item response theory）同時估計各年級各科全體受試者的能力值。

在試題反應理論中，以三參數為例，受試者在題目上的答對機率主要是受到