第五節 自傷與自殺的階層預測模式考驗
H. e NAo NAe PAo PAe
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註 2：自傷方式（NSSIw）、自傷頻率（NSSIf）、自殺（Sui.）、負向情感（NA）、正向情感（PA）、焦慮（Anx.）、
憂鬱（Dep.）、無望感（H.）。
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表十三，各測量變項的相關係數矩陣
NSSIw NSSIf Sui.o Sui.e NA.o NA.e PA.o PA.e Anx.o Anx.e Dep.o Dep.e H.o H.e
NSSIw －
NSSIf .734＊＊ －
Sui.o .466＊＊ .330＊＊ －
Sui.e .465＊＊ .356＊＊ .876＊＊ －
NA.o .141＊＊ .126＊＊ .332＊＊ .318＊＊ －
NA.e .145＊＊ .126＊＊ .304＊＊ .273＊＊ .821＊＊ －
PA.o -.081 -.031 -.183＊＊ -.165＊＊ .041 .029 －
PA.e -.092＊ -.031 -.209＊＊ -.185＊＊ -.077 -.036 .729＊＊ －
Anx.o .310＊＊ .313＊＊ .484＊＊ .452＊＊ .550＊＊ .489＊＊ -.187＊＊ -.221＊＊ －
Anx.e .312＊＊ .301＊＊ .485＊＊ .485＊＊ .569＊＊ .518＊＊ -.200＊＊ -.231＊＊ .879＊＊ －
Dep.o .230＊＊ .182＊＊ .544＊＊ .510＊＊ .539＊＊ .469＊＊ -.271＊＊ -.320＊＊ .702＊＊ .694＊＊ －
Dep.e .217＊＊ .154＊＊ .476＊＊ .440＊＊ .539＊＊ .489＊＊ -.220＊＊ -.280＊＊ .679＊＊ .657＊＊ .808＊＊ －
H.o .186＊＊ .136＊＊ .427＊＊ .402＊＊ .295＊＊ .251＊＊ -.438＊＊ -.434＊＊ .426＊＊ .423＊＊ .587＊＊ .492＊＊ －
H.e .162＊＊ .096＊＊ .410＊＊ .380＊＊ .314＊＊ .249＊＊ -.385＊＊ -.419＊＊ .433＊＊ .445＊＊ .565＊＊ .474＊＊ .783＊＊ －
註 1：＊＊顯著水準為.01 時（雙尾），相關係數達顯著。 ＊顯著水準為.05 時（雙尾），相關係數達顯著。
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小於 3，顯示模型有良好的契合度（Carmines & McLver, 1981）。NFI = .99、NNFI = .99、GFI = .97、AGFI = .94、CFI = 1.00 均大於.90，以及 SRMR = .057 小於.08，RMSEA = .035 小於.05，顯示本模型的契合度良好（Hu & Bentler, 1999 ; McDonald & Ho, 2002）。
階層預測模式一的標準化解發現（見圖十三），NA 能顯著預測 Anx.
（γ = .62）與 Dep.（γ = .62），PA 能顯著預測 Dep.（γ = -.21），結果 符合 Clark 與 Watson（1991）的三角模式概念，即負向情感和焦慮、憂鬱 有關，正向情感僅和憂鬱有關，也符合 Brown 等人（1998）提出的階層性
顯示模型有良好的契合度（Carmines & McLver, 1981）。NFI = .99、NNFI
= .99、GFI = .97、AGFI = .94、CFI = .99 均大於.90，以及 SRMR = .058 小 於.08，RMSEA = .037 小於.05，顯示本模型的契合度良好（Hu & Bentler, 1999 ; McDonald & Ho, 2002）。其次，以卡方差異檢定考驗競爭模式一是 否顯著比階層預測模式一差，結果顯示卡方差異值為 0.54，未達顯著差異。
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5-3. 自傷與自殺的階層預測模式二
以 SEM 分析階層預測模式二，結果顯示 χ2 (66) = 182.52，χ2/df = 2.765 小於 3，顯示模型有良好的契合度（Carmines & McLver, 1981）。NFI = .98、
NNFI = .99、GFI = .95、AGFI = .92、CFI = .99 均大於.90，以及 SRMR = .076 小於.08，RMSEA = .047 小於.05，顯示本模型的契合度良好（Hu & Bentler, 1999 ; McDonald & Ho, 2002）。
階層預測模式二的標準化解發現（見圖十四），NA 能顯著預測 Anx.
（γ = .62）與 Dep.（γ = .62），PA 能顯著預測 Dep.（γ = -.24），結果 符合負向情感和焦慮、憂鬱有關，正向情感僅和憂鬱有關的假設。Anx.能 顯著預測 NSSI（β = .35）與 Sui. （β = .18），又 Anx.對 NSSI 的預測力 高於對 Sui.的預測。Dep.能顯著預測 H.（β = .68），並能透過 H.的影響來 預測 Sui. （β = .15），同時也能直接預測 Sui.（β = .35）。顯示 H.為 Dep.
與 Sui.的部分中介變項。結果符合焦慮與自傷的關聯性較高，憂鬱、無望 感則和自殺的關聯性較高的假設。
在考驗競爭模式二上，結果顯示 χ2 (65) = 181.96，χ2/df = 2.80 小於 3，
顯示模型有良好的契合度（Carmines & McLver, 1981）。NFI = .98、NNFI
= .99、GFI = .95、AGFI = .92、CFI = .99 均大於.90，以及 SRMR = .075 小 於.08，RMSEA = .048 小於.05，顯示本模型的契合度良好（Hu & Bentler, 1999 ; McDonald & Ho, 2002）。其次，以卡方差異檢定考驗競爭模式二是 否顯著比階層預測模式二差，結果顯示卡方差異值為 0.56，未達顯著差異。
上述結果說明兩種模式的適合度都達到理想值，且卡方差異值未達顯著。
不過，在競爭模式二中，加入 H.對 NSSI 的預測路徑，發現 H.無法顯著預 測 NSSI（β = .03 n.s.）。因此，以模型的簡約性來說，自傷與自殺的階層預 測模式二是較佳的預測模式，故保留階層預測模式二的概念。
研究者再依循先前概念，即考量到自傷和負向情感具有關聯性，自殺 和正負向情感具有關聯性，故再分析 NA 直接預測 NSSI、NA 與 PA 直接 預測 Sui.的路徑。雖模式的 RMSEA = .048 與 SRMR = .078 顯示模式具有 良好的適當性，但結果發現三條路徑均未能顯著預測。
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5-4. 原自傷與自殺的階層預測模式之考驗
回顧第二節於無望感成分的探討上，研究者再以結構方程模式進行分 析，企圖更清楚說明原階層預測模式是否可行性。結果顯示 χ2 (92) = 314.25，χ2/df = 3.416，未小於 3；NFI = .97、NNFI = .97、GFI = .92、AGFI
= .89、CFI = .98 未全都大於.90，以及 SRMR = .10 未小於.08，RMSEA = .071 未小於.05，上述指標並未一致顯示模型具有良好的契合度（Carmines &
McLver, 1981 ; Hu & Bentler, 1999 ; McDonald & Ho, 2002）。分析結果發現 憂鬱能顯著預測對未來的負向期待（β = .71）與對未來的正向期待（β = -.70），但焦慮無法預測對未來的負向期待（β = -.03, n.s.）。顯示未驗證過 往研究發現焦慮與對未來的負向期待之關係（MacLeod et al., 2005），在在 顯示無望感可能並無法區分為「對未來的正向期待」與「對未來的負向期 待」兩因素。