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第四章 結論
本研究從動態視覺處理歷程出發，以逐步揭露作業中空間頻率之累積性探討 物體處理路徑與背景處理路徑之相互影響。本研究在主角辨識作業與背景辨識作 業所得結果，顯示物體對背景處理的影響在促進層面與抑制層面皆發揮效用，而 背景對物體處理的影響僅在抑制層面發揮效用但並未在促進層面上展現其效用。
此外，物體與背景之間在視覺處理上的相互影響，亦可在同時呈報作業中獲得一 致效果。至於，物體優勢效果的展現，則可能受到注意力資源的分配情況的影響，
以及物體與背景之間在視覺處理上相互傳遞訊息的影響，以致在空間頻率上需有 不同的累積的量才能被加以辨識。本研究最後提出的「整合模型」可作一藍圖，
為本研究之整體貢獻做清楚定位。
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附錄一：刺激材料一覽表
群組1 主角1 主角2
一致
(a) (b)
不一致
(c) (d)
主角
(e) (f)
地點
(g) (h)
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群組2 主角1 主角2
一致
(a) (b)
不一致
(c) (d)
主角
(e) (f)
地點
(g) (h)
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群組3 主角1 主角2
一致
(a) (b)
不一致
(c) (d)
主角
(e) (f)
地點
(g) (h)
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群組4 主角1 主角2
一致
(a) (b)
不一致
(c) (d)
主角
(e) (f)
地點
(g) (h)
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群組5 主角1 主角2
一致
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(c) (d)
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地點
(g) (h)
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群組6 主角1 主角2
一致
(a) (b)
不一致
(c) (d)
主角
(e) (f)
地點
(g) (h)
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群組7 主角1 主角2
一致
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不一致
(c) (d)
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(e) (f)
地點
(g) (h)
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群組8 主角1 主角2
一致
(a) (b)
不一致
(d) (c)
主角
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地點
(h) (g)
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群組9 主角1 主角2
一致
(a) (b)
不一致
(d) (c)
主角
(f) (e)
地點
(h) (g)
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群組10 主角1 主角2
一致
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群組11 主角1 主角2
一致
(a) (b)
不一致
(c) (d)
主角
(e) (f)
地點
(g) (h)
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群組12 主角1 主角2
一致
(a) (b)
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(c) (d)
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(e) (f)
地點
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群組13 主角1 主角2
一致
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(d) (c)
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地點
(h) (g)
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群組14 主角1 主角2
一致
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不一致
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群組15 主角1 主角2
一致
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不一致
(c) (d)
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(g) (h)
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群組16 主角1 主角2
一致
(a) (b)
不一致
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主角辨識作業 (第三區段)
接下來是正式實驗區段，共有14 個嘗試。請依照您所看到的內容就「主角」以 及「主角可能正在做的事情」兩方面進行口頭作答。請注意：一個人在跑步是太 過簡略的說法；接線生在接聽電話就是一個比較具體的描述，請具體描述畫面內 容。嘗試流程如同練習階段，若有疑問請現在提出，正式實驗過程中請遵循指導 語依序進行作答。
---第 8 頁 地點辨識作業 (第四區段)
接下來是正式實驗區段，共有14 個嘗試。您需依照所看到的內容口頭說明畫面 中的「地點」為何。請注意：室內、室外是太過攏統的說法；教室就是一個比較 具體的描述，請具體描述畫面內容。嘗試流程如同練習階段，若有疑問請現在提 出，正式實驗過程中請遵循指導語依序進行作答。
---第 9 頁
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附錄四：簡介等比優勢模型
近年來，在不同研究領域的研究者們，對於如何處理迴歸模型中「類別 (categorical outcome)或次序(ordinal outcome)的結果變項」不僅有著濃厚的興趣，
且其蓬勃發展之情況亦不容小覷。從統計套裝軟體的推陳出新(譬如：IBM SPSS、
SAS 的版本升級)，以及相關書籍對於此議題的整理(Agresti, 2007; Heck, Thomas,
& Tabata, 2012)，得以窺見一二。但，誠如 Heck 等人(2012)所言，不同領域之間 經常使用不同名詞說明概念，致使溝通上有其困難，甚至於難以被推廣與運用。
因此，附錄三須先介紹此模型，使得本文在統計結果上的分析與解讀也能有所依 據。
第一節 次序迴歸(ordinal regression)的優點
當結果變項是次序變項或者是二元變項時，若貿然將其視為連續變項，將導 致變項在編碼過程中有「失真」的疑慮，並影響著後續的數學運算，且其意義有 遭致誤解之嫌疑。以學生通過英語檢定的級數做比喻，假設有三級到七級等五種 級數，通過四級的學生一定是通過三級檢定，通過六級的學生一定通過五級檢定，
以此類推。若要以某個分數表示學生通過英語檢定的級數，最多只有三、四、五、
六、七等五種表示方式。換言之，將學生的英語檢定級數表示為3.4 級或 6.7 級 是沒有意義。在兩個分數之間安插入任何小數位數，也無法準確表達學生的英語 檢定級數，因為在實際情況中，是沒有這種級數的。據此，將該為次序變項的結 果變項視為次序的而非連續的，有其必要性。當研究者需要以數字表達資料的意 義時，數字本身所代表的意涵也就較為合理。
以學生通過英語檢定為例，研究者也許想知道女生通過英語檢定比例是否比 起男生來說還要高，又或者有其他社會與經濟因素是影響學生是否順利通過英語 檢定的重要變項。此時，研究者可以作好幾個二元邏輯斯迴歸(binary logistic
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料分成二元資料30。依照不同閾值(threshold)，研究者可以建立四個二元邏輯斯迴 歸，藉以探討性別或其他因素(或稱為解釋變項, explanatory variable，在不同情境 下亦被稱為自變項或預測變項)對學生是否通過英語檢定做有效預測。 率(cumulative probability)」的特性。以通過英語檢定為例，通過第四級的學生一 定通過第三級，通過第五級的學生一定通過第四級和第三級，通過第六級的學生 為基礎，進一步將事件發生的「累積機率」轉換成「累積發生比(cumulative odds)(亦 即：發生機率/不發生機率)」，然後再將累積發生比轉換成「累積邏輯斯(cumulative logits)(也就是將累積發生比取自然對數)」，都只是為了讓資料能建立出一個適切 的線性迴歸模型。關於此模型的細節，將在附錄三的第三節繼續加以說明。
30 因為，所有學生皆通過第三級英語檢定，所以無法編碼出有通過第三級和沒有通過第三級英語檢定的 二元資料。
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第二節 次序迴歸與變異數分析
以上述例子繼續說明，若將性別和英語檢定等級作為獨變項，將累積機率作 為依變項，進行二因子變異數分析，似乎也是一種可行的統計分析方式。直覺來 說，已經有變異數分析了，為何還需要使用次序迴歸，計算以累積機率作為結果 變項的分析呢？以下整理出三點變異數分析難以處理的問題。
一般使用變異數分析(ANOVA)進行統計分析時，(1)變項的不同層次之間其間 隔通常是相似的，(2)而且不同層次之間的關係必須是獨立的。同樣是以通過英語 檢定的級數為例，「第三級和第四級的差別」和「第六級和第七級的差別」不一 定是相同的。而且，通過第七級的學生，一定通過第三、四、五、六級；通過第 六級的學生，一定已經通過第三、四、五級的英語檢定。也就是說，不同層次之 間是存在有某種關聯的。換言之，直接將次序變項的不同層次當作是獨立的不同 情況看待，也是不恰當的。據此，使用變異數分析探討以累積機率作為結果變項 的分析仍有其疑慮。
一般使用變異數分析(ANOVA)進行統計分析時，(1)變項的不同層次之間其間 隔通常是相似的，(2)而且不同層次之間的關係必須是獨立的。同樣是以通過英語 檢定的級數為例，「第三級和第四級的差別」和「第六級和第七級的差別」不一 定是相同的。而且，通過第七級的學生，一定通過第三、四、五、六級；通過第 六級的學生，一定已經通過第三、四、五級的英語檢定。也就是說，不同層次之 間是存在有某種關聯的。換言之，直接將次序變項的不同層次當作是獨立的不同 情況看待，也是不恰當的。據此，使用變異數分析探討以累積機率作為結果變項 的分析仍有其疑慮。