網路正向效果預期、拒網自我效能對網路成癮之預測分析與中介效

中介效果分析

一、網路正向效果預期對網路成癮之預測分析

在網路正向預期對網路成癮之預測分析部分(如表 4-3-1 所示)，本研究發現網 路正向效果預期能顯著且正向預測網路成癮（β =.35，p < .001），故本研究假設 2-1：「網路正向效果預期能顯著且正向預測網路成癮」，獲得到支持。

此外本研究也以網路正向預期分量表進行預測分析。如前所述，網路正向預期 的分量表當中，僅「紓壓增趣」和「社交聯繫」與網路成癮呈顯著正相關（r = .44，

p < .001；r = .24，p < .001），故本研究以「紓壓增趣」和「社交聯繫」為自變項、

以「網路成癮程度」作為依變項，進一步地了解「紓壓增趣」和「社交聯繫」對網 路成癮的預測力。

由表 4-3-2 可知，「紓壓增趣」和「社交聯繫」對「網路成癮」的多元相關係數

R 為.44，調整後決定係數 R²為 .194，表示兩個分量表可解釋 19.4%的總變異量，

且變異數顯著考驗F 為 122.14（p < .001）、迴歸模式整體解釋變異量達顯著水準。

就標準化迴歸係數而言，「紓壓增趣」對「網路成癮」的β 係數為.42（p < .001）， 但「社交聯繫」對「網路成癮」的β 係數卻僅為.05、且預測力未達顯著（p = .12）， 表示僅「紓壓增趣」可顯著正向預測「網路成癮」。

本研究進一步分析發現，迴歸模式中如果單純以「社交聯繫」對「網路成癮」

進行預測分析的話，結果發現「社交聯繫」可顯著且正向預測「網路成癮」（β =.44，

表4-3-1 網路正向效果對網路成癮之迴歸分析

B SE β t 值

網路正向效果預期 .35^*** .01 .35^*** 11.05^***

R= .350 R²= .123 調整後R²= .122 F=122.14^***

***p< .001.

p < .001），並且，「社交聯繫」也可以顯著且正向預測「紓壓增趣」（β =.45^***，p

< .001）；然而，如表 4-3-2 所示，當「紓壓增趣」加入迴歸模式中，「社交聯繫」

對「網路成癮」的顯著預測關係不僅減弱、而是變成完全不顯著，因此，「紓壓增 趣」可完全中介「社交聯繫」對「網路成癮」的正向預測關係。

二、拒網自我效能對網路成癮之預測分析

在以拒網效能對網路成癮之預測分析部分，由表 4-3-3 可知，拒網效能可顯著 且負向預測網路成癮（β = -.48，p < .001），並且總解釋量為23%，故本研究假設 2-2：「拒網自我效能可顯著且負向預測網路成癮」，得到支持。

另外在拒網效能分量表的分析部分，由表 4-2-1 可知，「負向情緒調適」、「資 訊查閱」、「遊戲成就」及「人際連結」皆分別與網路成癮呈顯著負相關（r =-.50，

p < .001；r =-.19，p < .001；r =-.28，p < .001；r =-.33，p < .001），故本研究以「負 向情緒調適」、「資訊查閱」、「遊戲成就」及「人際連結」為自變項、「網路成癮程 度」作為依變項，來進行預測力分析。

表4-3-2 網路正向效果分量表對網路成癮之迴歸分析摘要表

B SE β t 值

紓壓增趣 .23 .02 .42^*** 12.25^***

社交聯繫 .06 .04 .05 1.56 R= .443 R²= .196 調整後R²= .194 F=106.08^***

***p< .001.

表4-3-3 拒網自我效能對網路成癮之迴歸分析

B SE β t 值

拒網自我效能 -.13^*** .01 -.48^*** -16.12^***

R= .480 R²= .231 調整後R²= .230 F=259.85^***

***p< .001.

由表 4-3-4 可知，「負向情緒調適」、「資訊查閱」、「遊戲成就」及「人際連結」

對網路成癮的多元相關係數 R 為 .52，決定係數 R²為 .27，表示四個分量表可以 解釋27%的總變異量。從迴歸模式之變異數分析中，變異數顯著考驗 F 為 79.99（p

< .001），表示回歸模式整體解釋變異量達顯著水準。

在標準化迴歸係數的部分，四個分量表中僅「負向情緒調適」與「人際連結」

可以顯著負向預測「網路成癮」程度（β =-.42，p < .001；β =-.13，p < .001），但「資 訊查閱」和「遊戲成就」對網路成癮則未達顯著之預測水準（β =-.04，p = .02；β

=-.04，p = .19）。

本研究進一步分析發現，迴歸模式中如果以「資訊查閱」和「遊戲成就」對網

路成癮進行預測分析的話，結果發現「資訊查閱」和「遊戲成就」皆可顯著且負向 預測網路成癮（β =-.15，p < .001；β =-.25，p < .001），並且，「資訊查閱」和「遊 戲成就」也可分別顯著且正向預測「負向情緒調適」和「人際連結」（β =.23，p < .001；

β = .34，p < .001；β = .44，p < .001；β = .35，p < .001）；然而，如表 4-3-4 所示，

當「負向情緒調適」和「人際連結」加入迴歸模式中，「資訊查閱」和「遊戲成就」

對網路成癮的顯著預測關係不僅減弱、而是變成完全不顯著，因此，「負向情緒調 適」和「人際連結」可完全中介「資訊查閱」和「遊戲成就」對網路成癮的正向預 測關係。

表4-3-4 拒網自我效能分量表對網路成癮之迴歸分析摘要表

由於此四模式皆成立，可知「拒網效能」可部分中介「網路正向預期」對

「網路成癮」之預測關係。進一步地，本研究以Sobel 檢定進行考驗，得知 z 值 為11.26(p < .001），因此假設三：「拒網自我效能可中介網路正向效果預期對網路 成癮之預測關係」，獲得支持。

表 4-3-5 拒網自我效能對網路正向效果預期與網路成癮之階層迴歸分析摘要表

B SE β t

模式一

正向效果預期 .18 .01 β=.43^*** 13.98^***

模式二

正向效果預期 .11 .02 β=.26^*** 7.89^***

拒網自我效能 -.10 .01 β=-.36^*** -10.92^***

*** p < .001.