第四章 結果與討論
第五節 背景變項與四分量表對國小聽障生之社會技能預測力分
相關分析是探討二變項的變動方向與互動程度大小，而迴歸分析是利用 一變項去預測另一變項。但是瑝只有一個變項進行預測分析時，則為「簡單 直線迴歸」(如第四章第四節)，而瑝同時探討多個自變項時，則稱為「多元 迴歸」。於前一節探討完四分量表間的相關皆呈現顯著水準後，本節設定國 小聽障生之社會技能量表之四個分量表(口語量表、非口語量表、情意量表、
社會認知量表)同時為預測變項時，其對國小聽障生社會技能總量表為效標變 項預測力如何。又瑝多個自變項要同時對總量表進行預測時，決策的變項是 何者，皆是本節研究者重視的。吳明隆(2009)建議採複迴歸分析法之「逐步 迴歸法」(stepwise)分析出較具預測力的自變項為預測變項，先將所有變項
有順序進入回歸方程式中，並以調整後 ，建構一個最佳的迴歸分析模
式，本節即進行多元迴歸預測分析如表 4-5-1、4-5-2，以回答問題五、問題 六：
一、 不同背景變項的國小聽障生對社會技能總量表之預測力
為了解不同背景變項 (性別、年級、學校區域、學校規模、安置方式、發現 失聰年齡、目前使用的聽能輔具、聽覺障礙程度、上次段考學業表現、家庭經濟 狀況、父母教育程度、父母聽能狀況、學前教育、接受融合教育時間、主要溝通 方式)等多達十五種的變項的聽障生，反映於社會技能總量表，何者最具預測力。
進入多元迴歸分析時，顯著變項又會剩多少個，依序於社會技能總量表上描述如 下表 4-5-2：
在表 4-1 中發現，原本多達十五個變項篩選後傴剩四個預測變項對總量表的 迴歸結果。而預測變項的先後順序為「學業表現」、「學校規模」、「主要溝通方式」、
「性別」，因此在多元(四分量表)變項共同預測時，以「學校表現」最具預測力，
其個別解釋變異量為 19.8%，其次為「學校規模」，其個別解釋為 5.5%，其餘其他 二個變項預測力分別為 2.7%、1.3%，
四個變項對本研究國小聽障生社會技能之總量表的多元相關係數為.541，決 定係數 ，最後迴歸模式整體性考驗的 F 直 41.613(p=.000<.05)，因而四 篩選出的預測變項共可有效解釋「聽障生整體之社會技能」29.3%之變異量。
從 標 準 化 的 迴 歸 係 數 來 看 ， 迴 歸 模 式 的 四 個 預 測 變 項 之 β 值 .-.409、-.205、-.165、.113，可見其中學業表現、學校規模、主要溝通 方式對其為負向，例如學業表現為全班後半段之聽障生(設定 3 之組別)，其整體
之社會技能愈弱；溝通上使用手勢動作之聽障生(設定 5 之組別)，其整體之社會 技能為負關係等。而傴性別(組別 1 為難、組別 2 為女)為正向影響關係。
(一)非標準化之迴歸方程式
「整體社會技能=384.317+(-27.393
+(-9.277 +(-8.767
+(11.692 」 (二)標準化的迴歸方程式
「整體社會技能=(-.409
+(-.205 +(-.165 +.113 」 表 4-5-1 國小聽障生背景變項對總量表之逐步多元迴歸分析 摘要表
二、 國小聽障生之社會技能四分量表之預測力
投入變項
順序
多 元 相 關
係數
決定
係數
增 加
量
F 值 淨 F 值 B Beta
截距 384.317
1.學業表現 .445(a) .198 .198 100.056*** 100.056*** -27.393 -.409
2. 學校
規模
.503(b) .253 .055 68.310*** 29.519*** -9.277 -.205
3.主要溝通方
式
.529(c) .280 .027 52.246*** 15.287*** -8.767 -.165
4.性別 .541(d) .293 .013 41.613*** 7.272*** 11.692 .113
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