第二章、 研究方法
第四節、 統計方法
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第四節、統計方法
本研究採 SPSS 統計套裝軟體 22 版進行分析，所使用之分析方式如下：
一、描述統計
此分析是為了先行了解測量工具的數值分布是否有極端或符不符合後續統 計分析基本假定所需要的分布情形。其中，人口學變項除了年齡之外均為名義變 項或次序變項，因此年齡會以平均數及標準差的方式呈現，而其餘會以百分比方 式呈現。社交娛樂、工作生活上網目的經再次分類為二分名義變項，以百分比呈 現頻繁使用與非頻繁使用之比例。上網時數、社會資本綜合分數、卑爾根社群網 路成癮量尺總分均為連續變項，故列出最低總分、最高總分、平均數，以及標準 差。
二、測量工具分析
因卑爾根社群網路成癮量尺為具有複數題項，並加總全數題項得分為代表該 概念的指標，故需要進行Cronbach’s α 內部一致性分析了解其測量信度，也需要 進行探索性因素分析，了解該量尺是否符具有單因素結構。此外，依 Lin 與 Dumin (1986)做法，社會資本綜合分數需要進行探索性因素分析以確認是否符合單因素 結構。
三、相關分析
本研究欲透過 Pearson 積差相關分析求取性別、年齡、婚姻狀況、工作狀況、
社會資本、上網時數、上網目的(分為社交娛樂和工作生活用途)、網路成癮的兩 兩相關。
四、階層迴歸分析
為檢驗社會資本、上網時數、上網目的、網路成癮在不同年齡層間的變化關 係，後續分析將針對兩種不同的結果變項執行階層迴歸分析。分析會於階層一放 入人口背景變項作為控制；階層二放入年齡層變項；階層三放入主要變項；階層
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四放入本研究關注的二階交互作用項；階層五放入本研究關注的三階交互作用項。
若有任何交互作用項顯著，會再另外執行單純斜率檢定或單純單純斜率檢定了解 交互作用方向性。
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l C h engchi U ni ve rs it y 第三章、結果
第一節、描述統計
一、總樣本特性
根據表 3-1，此樣本之 18-81 歲上網人口中男性為 843 人(佔 54.2%)，女性有 711 人(佔 45.8%)；18-29 歲人口有 357 人(佔 23.0%)、30-39 歲人口有 341 人(佔 21.9%)、40-49 歲人口有 317 人(佔 20.4%)、50-59 歲人口有 303 人(佔 19.5%)、60 歲以上人口有 236 人(佔 15.2%)；856 人已婚(佔 55.1%)、1032(佔 66.4%)的上網 人口有全職工作；1460 人(佔 94%)已非學生身分。這些結果顯示本研究之主要反 映成年非學生人口的組成，不同於青少年、大學生為主的樣本特性。
於本研究主要的測量變項上，上網時數有 14 筆遺漏值(0.89%)，網路成癮分 數有 19 筆遺漏值(1.22%)。因占比不高，本研究以線性插補的方式替換掉遺漏值 以利後續交互作用項計算。這些測量變項中，最小、最大值並無明顯偏離其可能 數值的情形。網路成癮分數大抵而言沒有偏離常態。兩種上網目的因在每天好幾 次、幾乎每天的選項占比超過 50%，故本研究在分析時會將社交娛樂上網、工作 生活上網依照是否每天上網分成兩個類別，作為是否頻繁從事社交娛樂上網、工 作生活上網的指標。根據表 3-1，前置變項裡，上網時數呈明顯正偏態，社會資 本有明顯負偏態。唯 Schmidt 與 Finan (2018)指出在樣本足夠大─大於所欲估計母 數之 10 倍─的情況下，線性迴歸的估計結果仍屬強韌(robust)，不容易受違反常 態性假設動搖。他們也表示，在大樣本的條件下如果採用根號或對數資料轉換，
反而容易得到偏差的估計值。包含人口學變項、主要變項及交互作用項，本研究 最多一次估計 23 個參數，而總樣本數為 1554 人，因此後續不會轉換上網時數和 社會資本的資料並直接進行分析。
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30-39 歲=341(21.9%) 40-49 歲=317(20.4%) 50-59 歲=303(19.5%) 60 歲以上=236(15.2%)‧ 國
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(0-107.7) 網路成癮總分 12.94(5.35) 5-29
(5-30)
0.29(-0.66)
二、子樣本特性
根據表 3-2，學生樣本中男性有 57 人(佔 60.6%)，女性有 37 人(佔)39.4%；
平均年齡為 20.15；93 位學生未婚(佔 98.9%)。18-29 歲樣本中，男性有 146 人(佔 55.3%)，女性有 118 人(佔 44.7%)；平均年齡為 24.53 歲；已婚人數為 28(佔 10.6%)；
202 人有全職工作(佔 76.5%)。30-39 歲樣本中，男性有 181 人(佔 53.2%)，女性 有 159 人佔(46.8%)；平均年齡為 34.76；179 人已婚(佔 52.6%)；297 人(佔 87.4%) 有全職工作。40-49 歲樣本中，172 人為男性(佔 54.3%)，145 人為女性(佔 45.7%)；
平均年齡為 44.10；已婚人數有 234 人(佔 73.8%)；全職工作人數為 276 人(佔 87.1%)。50-59 歲樣本中，157 人為男性(佔 51.6%)，147 人為女性(48.4%)；平均 年齡為 56.63；已婚人數為 232 人(佔 76.3%)；全職工作人數為 189 人(佔 62.2%)；
60 歲以上樣本中，男性人口為 132 人(佔 55.5%)，女性人口為 106 人(44.5%)；平 均年齡為 65.90；184 人已婚(佔 77.3%)；68 人有全職工作(佔 28.6%)。
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非已婚=161(47.4%) 40-49 歲 已婚=234(73.8%)
非已婚=83(26.2%) 50-59 歲 已婚=232(76.3%)
非已婚=72(23.7%) 60 歲以上 已婚=184(77.3%)
非已婚=54(22.7%) 全職工
作與否
18-29 歲 全職=202(76.5%) 非全職=62(23.5%) 30-39 歲 全職=297(87.4%)
非全職=43(12.6%) 40-49 歲 全職=276(87.1%)
非全職=41(12.9%) 50-59 歲 全職=189(62.2%)
非全職=115(37.8%) 60 歲以上 全職=68(28.6%)
非全職=170(71.4%) 上網時
數(分鐘/
日)
18-29 歲 318.20(191.51) 30-960(0-1440) 1.10(0.85) 30-39 歲 271.69(197.42) 10-960(0-1440) 1.33(1.44) 40-49 歲 197.18(174.38) 5-960(0-1440) 1.75(3.33)
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50-59 歲 152.49(152.46) 0-900(0-1440) 2.12(5.31) 60 歲以上 110.63(111.82) 0-600(0-1440) 1.87(3.45) 社交娛
樂上網
18-29 歲 每天=247(93.6%) 非每天=17(6.4%) 30-39 歲 每天= 300(88.2%)
非每天=40(11.8%) 40-49 歲 每天=(270)85.2%
非每天=47(14.8%) 50-59 歲 每天=255(83.9%)
非每天=49(16.1%) 60 歲以上 每天=186(78.2%)
非每天=52(21.8%) 工作生
活上網
18-29 歲 每天=177(67.0%) 非每天=87(33.0%) 30-39 歲 每天=220(64.7%)
非每天=120(35.3%) 40-49 歲 每天=169(53.3%)
非每天=148(46.7%) 50-59 歲 每天=126(41.4%)
非每天=178(58.6%) 60 歲以上 每天=69(29.0%)
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非每天=169(71.0%) 社會資
本總分
18-29 歲 72.78(32.36) 0-101.5(0-107.7) -1.37(0.66) 30-39 歲 73.14(31.68) 0-101.5(0-107.7) -1.39(0.77) 40-49 歲 76.92(29.14) 0-101.5(0-107.7) -1.57(1.62) 50-59 歲 76.31(31.21) 0-101.5(0-107.7) -1.49(1.06) 60 歲以上 80.40(28.80) 0-101.5(0-107.7) -1.86(2.46) 網路成
癮總分
18-29 歲 15.41(4.69) 5-28(5-30) 0.09(-0.49) 30-39 歲 14.29(5.20) 5-29(5-30) 0.16(-0.53) 40-49 歲 12.64(5.19) 5-28(5-30) 0.44(-0.39) 50-59 歲 10.96(5.04) 5-27(5-30) 0.55(-0.55) 60 歲以上 10.20(4.93) 5-26(5-30) 0.84(-0.07)
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第二節、測量工具分析
本研究為了探討社會資本的因素結構，依據 Lin 與 Dumin (1986)的做法，先 算出認識人數、最高社經地位分數、最高－最低社經地位分數差距分數後，將三 種指標視為題項，以探索性因素分析檢驗是否符合單因素結構、因素負荷量是否 充足，以及計算形成社會資本綜合分數所需要的加權值。但因有 297 位受訪者僅 認識一種職業，無法計算最高－最低社經地位分數差距分數，故僅以認識人數、
最高社經地位分數進行探索性因素分析。分析結果發現社會資本之兩項指標能聚 斂於單一因素，而且因素負荷量均達.90(見表 3-1)，和 Lin 與 Dumin 結果相彷。
BSNAS 之全量尺內部一致性信度為.76，屬於可接受信度。效度方面見表 3-4 與 3-5，由於 Andreassen 等人(2012)之原始量尺認為六個項度的題目應該會聚斂 在一個因素(也就是成癮)，故以探索性因素分析將抽取因素訂為 1，可觀察到五 題確實反映單一因素，累積變異解釋量為 51.59%，而且五題之因素負荷量均大 於.60，顯示 BSNAS 為網路成癮的有效測量工具。
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表3-3、社會資本不同指標特徵值、因素負荷、加權分數
樣本(N = 1554) 特徵值
I 1.61
II 0.39
因素 I 負荷量
Extensity 0.90
Upper reachability 0.90
因素 I 分數計算
Extensity 0.56
Upper reachability 0.56
表 3-4、BSNAS 抽取因素=1 之特徵值與變異解釋量
起始特徵值 萃取出因素的變異解釋量
試題 特徵值 解釋變異 累計解釋 變異
特徵值 解釋變異 累計解釋 變異 凸顯性 2.58 51.59% 51.59% 2.58 51.59% 51.59%
心情調整 .76 15.29% 66.88%
復發性 .63 12.64% 79.52%
戒斷 .54 10.75% 90.27%
衝突性 .49 9.73% 100.00%
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表 3-5、BSNAS 因素負荷量
試題 因素負荷量
凸顯性 .75
心情調整 .75
復發性 .74
戒斷 .72
衝突性 .62
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第三節、相關分析
從表3-6之交叉相關中可知，可能影響上網時數的人口學變項中，性別(r = -.06, p < .05)、年齡(r = -.40, p < .001)、婚姻狀態(r = -.26, p < .001)、學生身分(r = .10, p
< .001)、工作狀態(r = .10, p < .001)和上網時數有顯著關係，顯示若為女性、年齡 越低、非已婚者、具有學生身分、有工作，上網時數就越長。可能影響網路成癮 的人口學變項中，性別(r = -.05, p < .05)、年齡(r = -.36, p < .001)、婚姻狀態(r = -.19, p < .001)、學生身分(r = .12, p < .001)、工作狀態(r = .07, p < .01)與網路成癮有顯 著關係，顯示若為女性、年齡越低、非已婚、具有學生身分、有工作，網路成癮 的傾向就越強。為了進一步釐清需要納入控制的人口學變項，會再以變異數分析 檢驗性別、婚姻狀態、學生身分、工作狀態是否在上網時數、網路成癮分數上有 所差別，並依此決定階層迴歸時需要控制的變項。由表3-7可知，二分名義的人口 學變項中僅工作狀態能夠解釋上網時數和網路成癮。故後續上網時數、網路成癮 的階層迴歸分析僅納入工作狀態為控制變項。
從表 3-6 之交叉相關中可知，可能影響上網時數的主要變項中，社會資本與 上網時數無顯著相關(r = .02, p > .05)；社交娛樂上網(r = .17, p < .001)與工作生活 上網(r = .32, p < .001)與上網時數有顯著相關。可能影響網路成癮的主要變項中，
社會資本與網路成癮無顯著相關(r = .05, p > .05)；上網時數(r = .35, p < .001)、社 交娛樂上網(r = .25, p < .001)、工作生活上網(r = .26, p < .001)和網路成癮有顯著 相關。雖然社會資本與上網、網路成癮均無顯著相關，但本研究與探究是否不同 上網目的、不同年齡層下，社會資本與上網、網路成癮的相關性是否有變化，故 分析時仍會將社會資本納入階層迴歸模型中。
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表3-7、人口學變項變異數分析摘要表
上網時數 SS df MS F
性別 73348.22 1 73348.22 2.40 婚姻狀態 57832.74 1 57832.74 1.89 學生身分 41377.35 1 41377.35 1.35
工作狀態 958769.56 1 958769.56 31.33***(全職
>非全職) 殘差 47225041.90 1543 30605.99
總和1 125862041.00 1553
網路成癮 SS df MS F
性別 19.37 1 19.37 0.72
婚姻狀態 64.14 1 64.14 2.37 學生身分 16.84 1 16.84 0.62
工作狀態 674.41 1 674.41 24.88***(全 職>非全職) 殘差 41825.25 1543 27.11
總和1 305022.92 1553
***p < .001
1省略11個交互作用項
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第四節、階層迴歸分析
一、社會資本跟上網時數的關係
以階層迴歸檢驗：社會資本、社交娛樂上網、工作生活上網對上網時數之效 果。分析結果如表 3-8。分析結果顯示，社會資本、社交娛樂上網、工作生活上 網可以解釋上網時數 6%的變異，F(3, 1545) = 35.62, p < .001。在控制主要效果後，
社會資本 X 社交娛樂上網、社會資本 X 工作生活上網、社會資本 X30-39 歲、社 會資本 X40-49 歲、社會資本 X50-59 歲、社會資本 X60 歲以上的二階交互作用 並不顯著，F(6, 1539) = 1.05, p > .05。控制主要效果與二階交互作用後，社會資 本 X 社交娛樂上網 X30-39 歲、社會資本 X 社交娛樂上網 X40-49 歲、社會資本 X 社交娛樂上網 X50-59 歲、社會資本 X 社交娛樂上網 X60 歲以上、社會資本 X 工作生活上網 X30-39 歲、社會資本 X 工作生活上網 X40-49 歲、社會資本 X 工 作生活上網 X50-59 歲、社會資本 X 工作生活上網 X60 歲以上的三階交互作用並 不顯著，F(8, 1531) = 0.36, p > .05。
就主要效果而言，社會資本對於上網時數並沒有顯著解釋力(β = .02, p > .05)。
社交娛樂上網對於上網時數有顯著解釋力(β = .07, p < .001)，顯示每天社交娛樂 上網者，上網時數越長。工作生活上網對於上網時數有顯著解釋力(β = .22, p
< .001)，顯示每天工作生活上網者，上網時數越長。
就二階交互作用而言，社會資本 X 社交娛樂上網(β = .01, p > .05)、社會資本 X 工作生活上網(β = -.01, p > .05)、社會資本 X40-49 歲(β = .03, p > .05)、社會資 本 X50-59 歲(β = .04, p > .05)、社會資本 X60 歲以上(β = .004, p > .05)均不顯著。
雖然，社會資本 X30-39 歲(β = .07, p < .05)顯著，但因二階交互作用之 ΔR2並不 顯著，故不進一步解釋。
就三階交互作用而言，社會資本 X 社交娛樂上網 X30-39 歲(β = -.10, p > .05)、
社會資本 X 社交娛樂上網 X40-49 歲(β = .002, p > .05)、社會資本 X 社交娛樂上 網 X50-59 歲(β = -.02, p > .05)、社會資本 X 社交娛樂上網 X60 歲以上(β = -.02, p
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> .05)、社會資本 X 工作生活上網 X30-39 歲(β = .01, p > .05)、社會資本 X 工作 生活上網 X40-49 歲(β = -.02, p > .05)、社會資本 X 工作生活上網 X50-59 歲(β = .03, p > .05)、社會資本 X 工作生活上網 X60 歲以上(β < .001, p > .05)均不顯著。
表3-8、社會資本、上網目的、年齡層迴歸分析摘要表 上網時數
ΔR2 β
Step1 .009***
工作狀態 .10***
Step2 .15***
工作狀態 .03
30-39歲1 -.10**
40-49歲1 -.26***
50-59歲1 -.34***
60歲以上1 -.38***
Step3 .06***
工作狀態 -.001
30-39歲 -.08**
40-49歲 -.26***
50-59歲 -.30***
60歲以上 -.33***
社會資本 .02
社交娛樂上網 .07**
工作生活上網 .22***
Step4 .003
工作狀態 .002
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30-39歲 -.08**
40-49歲 -.22***
50-59歲 -.29***
60歲以上 -.32***
社會資本 -.05
社交娛樂上網 .07**
工作生活上網 .22***
社會資本X社交娛樂上網 .01
社會資本X社交娛樂上網 .01