第四章 研究結果
第五節 自變項與休閒參與類型數之關係
本節主要說明個人變項、社經地位變項以及社區環境變項與老年人在 休閒參與類型數之關係，並透過階層迴歸說明之。再進行階層迴歸分析時，
類別變項以虛擬變項代替之(詳細參照組說明可參閱第三章)，並進行多元 共線性診斷，階層迴歸之共線性診斷標準包括：相關係數小於.8、允差大 於 0.1 以及 VIF 小於 10。而本研究放入迴歸模式之變項後，其相關係數介 於-0.498 到 0.607 之間，允差介於.0466 至 0.908 之間，VIF 介於 1.101 至 2.146 之間，顯示自變項相關性不強，故無多元共線性問題。
在進行階層迴歸分析時，本研究於第一個區組中放入個人變項(共九 項)；區組二加入社經地位變項(共三項)；區組三加入社區環境變項(共兩 項)，而迴歸結果分析如表 4-5-1。
從表 4-5-1 中可知在區組一中，個人變項與休閒參與類型數的整體模 式結果為 F（11,1199）=27.431***(p＝.000)，達到顯著，具有統計上的意義。而 區組一整體的 R2為.201，表示個人變項可以解釋休閒活動項目數 20.1%的 變異量。而個別自變項中，男β=.117***(p=.000)、自評健康情況β
=.131***(p=.000)、體能狀況β=.182***(p=.000)、憂鬱程度β
=-.129***(p=.000)以及非正式社會支持程度β=.127***(p=.000)達到顯著，
當中以體能情況的解釋力最高。
區組二放入社經地位變項後，整體的 R2為.261，F（16,1194）=26.331***(p
＝.000)達到顯著，表示個人變項加上社經地位變項後可以解釋休閒參與 類型數 26.1%的變異量。而區組解釋力△ R2=.060，F change（5,1194）
=19.305***(p＝.000)，顯示社經地位變項放入可以有效提升模型的解釋力，
並在控制個人變項的影響下，貢獻 6%解釋力。在個別自變項中，達到顯 著的自變項除了個人變項中的年齡、自評健康情況、體能狀況、憂鬱程度 以及非正式社會支持程度外，還包括社經地位變項中：教育程度為國小β
=.086**(p=.004)、初中β=.121***(p=.000)以及高中以上β
=.293***(p=.000)，當中以教育程度為高中以上的解釋力最高（見表
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4-5-1）。
區組三則放入社區環境變項，其整體的 R2為.266，F(19,1191）=22.715***(p
＝.000)達到顯著，表示所有自變項可以解釋休閒參與類型數 26.6%的變異 量。而區組解釋力△ R2=.005，F change（3,1191）=2.796*(p＝.039)，表示社 區環境變項可以有效提升模型的解釋力，並貢獻 0.5%的解釋力。在個別自 變項的係數估計上，除了個人變項中的自評健康情況、體能狀況、憂鬱程 度、非正式社會支持程度，社經地位變項中教育程度為國小、初中以及高 中以上達到顯著，社區環境變項中的會開騎車β=.082*(p=.015)亦達到顯 著。（見表 4-5-1）。
而扣除「看電視、聽收/錄音機」後，研究者再次將休閒類型數進行階 層迴歸，當中相關係數介於-0.498 到 0.607 之間，允差介於.0466 至 0.908 之間，VIF 介於 1.101 至 2.146 之間，顯示自變項相關性不強，故無多元 共線性問題。
從表 4-5-2 中可知在區組一中，個人變項與休閒參與類型數的整體模 式結果為 F（11,1199）=27.887***(p＝.000)，達到顯著，具有統計上的意義。而 區組一整體的 R2為.204，表示個人變項可以解釋休閒活動項目數 20.4%的 變異量。而個別自變項中，男β=.122***(p=.000)、自評健康情況β
=.169***(p=.000)、體能狀況β=.170***(p=.000)、憂鬱程度β
=-.112***(p=.000)以及非正式社會支持程度β=.099***(p=.000)達到顯著，
當中以體能情況的解釋力最高。
區組二放入社經地位變項後，整體的 R2為.282，F（16,1194）=29.327***(p
＝.000)達到顯著，表示個人變項加上社經地位變項後可以解釋休閒參與 類型數 28.2%的變異量。而區組解釋力△ R2=.078，F change（5,1194）
=26.079***(p＝.000)，顯示社經地位變項放入可以有效提升模型的解釋力，
並在控制個人變項的影響下，貢獻 7.8%解釋力。在個別自變項中，達到 顯著的自變項除了個人變項中的自評健康情況、體能狀況、憂鬱程度以及 非正式社會支持程度外，還包括社經地位變項中：教育程度為國小β
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=.085**(p=.004)、初中β=.122***(p=.000)以及高中以上β=.332***
(p=.000)，當中以教育程度為高中以上的解釋力最高（見表 4-5-2）。 區組三則放入社區環境變項，其整體的 R2為.289，F(19,1191）=25.539***(p
＝.000)達到顯著，表示所有自變項可以解釋休閒參與類型數 28.9%的變異 量。而區組解釋力△ R2=.007，F change（3,1191）=4.116**(p＝.006)，表示社 區環境變項可以有效提升模型的解釋力，並貢獻 0.7%的解釋力。在個別自 變項的係數估計上，除了個人變項中的自評健康情況、體能狀況、憂鬱程 度、非正式社會支持程度，社經地位變項中教育程度為國小、初中以及高 中以上達到顯著，社區環境變項中的會開騎車β=.103**(p=.002)亦達到顯 著。（見表 4-5-2）。
從表 4-5-1 以及表 4-5-2 的比較中可以發現，再刪除「看電視、聽收 /錄音機」後，自變項與休閒類型數的顯著情況並沒有差異，因此可知，
會影響老年人在參與休閒活動類型數上有所差異的變項包括自評健康狀 況、體能狀況、憂鬱程度、非正式社會支持程度；社經地位變項中的教育 程度；社區環境變項的是否會開騎車(見表 4-5-3)。其中自評健康情況越 好、體能情況越好、憂鬱程度越低或是非正式社會支持獲得越多的老年人，
參與類型數越多；而與不識字的老年人相比，教育程度為國小、初中以及 高中以上的老年人，參與類型數越多；最後，會開(騎)車的老年人參與類 型數也多於不會開(騎)車的老年人。
若進一步探討老年人在休閒類型數上的差異程度有多大，可由休閒活 動類型數之次數分配表進行分析，從表 4-2-4 之參與百分比中可知(見頁 56)，參與兩類及三類的比例加總已佔總比例的 70%左右，可見多數老年人 的參與種類落在兩至三種之間，這表示參與在當中的老年人，以自評健康 越好者、體能狀況越好者、憂鬱程度越低者、非正式社會支持獲得越多或 是教育程度越高者，相對的，也突顯出那些參與數量少的老年人多半為自 評健康不好、體能狀況越不好、憂鬱程度越高、非正式社會支持獲得越少 或是不識字的老年人。
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*p<.05；**p<.01；***p<.001
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*p<.05；**p<.01；***p<.001
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