自我調節量表

一、量表來源及形式與分析

本研究所採用之「自我調節量表」乃翻譯 Carey、Neal 與 Collins（2004）改編 自 Brown 等人（1999）的自我調節量表以測量受測者的自我調節程度（量表如附

錄 A）。

Carey 等人（2004）簡化了原先 Brown 等人編制的自我調節問卷（Self-Regulation Questionnaire），將 63 個項目簡化成 31 個項目（Short Self-Regulation Questionnaire，

SSRQ），量表從原先的七個分量簡化為單因素。本量表採用李克特氏五點式量表，

程度由「非常不符合」到「非常符合」。其中「1」代表「非常不符合」，「5」表「非 常符合」；如為倒置分量（Reverse-Scaled），則程度「1」表「非常符合」，而「5」

表「非常不符合」。將整個量表每題所得分數加總取平均後，分數越高代表受測者 之自我調節程度越高。

二、量表信效度分析

因本量表乃翻譯 Carey 等人改編的自我調節量表，並修正了一些語句，因此在 進行各項統計檢定前，應先進行量表信效度分析，以考驗量表的內部一致性與建 構效度。

在因素分析的方法中，本研究採用主成分分析法（Principal Components Solution）作為抽取因素的方法，利用正交（Orthogonal）轉軸法中的最大變異數 法（Varimax Method）做為轉軸的方法，並以特徵值（eigenvalues）大於 1 者為其 因素抽取值，以減低因素的複雜性。在做因素分析之前，先檢查其 KMO

（Kaiser-Meyer-Olkin）取樣適當性量數，當 KMO 值越大越接近 1 時，顯示變項 間的共同因素越多，越適合進行因素分析。且 Bartlett 球面性檢定（Bartlett’s test of sphericity）值為 4050.802，已達顯著水準（p=.000）（自由度為 465），本研究資料 相當適合進行因素分析。

1. 因素（效度）分析

進行第一次因素時，總解釋變異量為 53.969%，KMO 值為.925，前六個特徵 值分別為 9.755、2.167、1.399、1.200、1.175、1.034，觀察陡坡圖（scree plot）可 以發現取前二個因素較為合適。並保留於此二因素之因素負荷量大於.4 之題項，

剩餘 21 題。

接著將這 21 個題項再進行一次因素分析，總解釋變異量為 49.95%，KMO 值

為.934。前三個因素特徵值分別為 7.469、1.943、1.077，觀察陡坡圖後再取前二個 因素，將題項屬於第三個因素的第 18、24、25、26 題項以及橫跨兩個因素的第 5、

17、31 題項刪除，剩餘 14 題。

進行第三次因素分析時，總解釋變異量為 48.231%，KMO 值為.908，抽出兩 個分量其特徵值分別為 3.638 與 3.115。雖然每個題項都符合標準（因素負荷量>.4）， 但發現有一個題項橫跨兩個因素，故刪除之，剩餘 13 題。

第四次因素分析之總解釋變異量為 49.252%，KMO 值為.898，兩個因素之特 徵值分別為 3.512 與 2.891。發現每個題項都符合標準（>.4）且每個因素都至少含 度檢驗法，根據 Nunnally（1978）的建議，Cronbach’s α值只要大於 0.7，其信度 即可接受。內部一致性檢驗結果如表 3.4.2，Cronbach’s α值的分析係數如下：總

量表為.857，因素一為.836，因素二為.768，具有相當內部一致性。

與觀察」，而改編之量表列於附錄 A。

為了量測玩家之心流經驗，本研究引用自 Pearce 等人（2005）研究中所使用 的「心流狀態量表」，自行翻譯並改編其量表至本研究的情境。原始量表共有 11 題，採用李克特氏五點式量表，受測者在實驗結束後立即評估個人感受以「非常 不符合」到「非常符合」來回答各題。其中「1」代表「非常不符合」，「5」表「非 常符合」；如為倒置分量（Reverse-Scaled），則程度「1」表「非常符合」，而「5」

表「非常不符合」。因為受測者在不同環境施測下，會有不同的感受及認知，原始