第四章 資料分析與討論
第六節 臺北市國中教師之個人背景變項、參與動機與參與障礙對『教師專業發展
歸分析
本節主要探討研究問題五：臺北市國中教師參與評鑑的參與動機與障礙以及個人 背景變項對於參與行為與否是否具有預測力，並瞭解其預測情形為何。根據文獻探討 以及第三章因素分析結果，我們分別將參與動機五個構面以及參與障礙四個構面的層 面平均得分算出後，連同個人背景變項轉化為虛擬變項，並投入迴歸分析的模型中，
以瞭解對於參與行為與否的預測情形，由於參與行為屬於二元類別變項，因此我們需 採用邏輯斯迴歸分析來進行相關的統計分析。本節共分兩個部分，第一部份先就資料 分析的條件進行相關分析，以確保迴歸分析統計的適切性。第二部分則針對邏輯斯迴 歸分析的結果進行討論。
壹、邏輯斯迴歸分析的適切性
本研究為二元類別變項，一般的多元迴歸分析（複迴歸）為連續變項，因此本研 究應採邏輯斯迴歸分析。但是在自變項部分，則同樣面臨多元共線性的限制，因此在 進行迴歸分析之前，應先考驗各因素構面的相關係數，結果如表 4-6-1。
表 4-6-1 各因素構面皮爾森相關係數矩陣 析」的方式進行，也就是「向前：條件法」（Forward：conditional）。
貳、邏輯斯迴歸分析
吳明隆（2000）指出，多元迴歸分析中，自變項應為計量變項，如果自變項為間
斷變項，在投入迴歸模式時應先轉為「虛擬變項」，以使間斷變項具備連續變項的特 性，再將轉化後的虛擬變項作為多元迴歸的預測變項之一。本研究之個人背景變項：
性別、年齡、服務年資、最高學歷、婚姻狀態、現任職務、任教科目領域、學校規模 與師資取得方式，經過第四章第三節討論後，對於參與行為與否具有顯著預測力的項 目共計四項：年齡、最高學歷、現任職務以及師資取得方式，因此我們將此四個自變 項先行轉化為虛擬變項，其參照組別為表 4-6-2。連同參與動機與障礙共計九個構 面：職業進展、社交關係、外界期望、個人興趣、逃避刺激、機構障礙、情境障礙、
意向障礙與身體因素，在與指導教授討論後，將此十三個因素同時投入邏輯斯迴歸分 析，並以「向前：條件法」進行統計迴歸，結果如表 4-6-3，迴歸分類表則為表 4-6-4。
表 4-6-2 虛擬變項參照組別整理表
自變項 虛擬變項 類別
年齡
年齡虛擬 1 30 歲以下
年齡虛擬 2 31-40 歲 年齡虛擬 3 41-50 歲
對照組 51 歲以上
最高學歷 對照組 研究所（含）以上
現任職務 現任職務虛擬 1 教師兼行政
現任職務虛擬 2 導師
對照組 專任
師資取得方式 對照組 師大師院修畢教育學程
資料來源：研究者自行整理
表 4-6-3 邏輯斯迴歸分析整體模式之適配度檢定及個別參數顯著性之檢定摘要表
變項名稱 B 之估計值 S.E, Wald df 顯 著
性 Exp（B）
步 驟 7
師資取得方式虛擬 1 -1.139 .354 10.357 1 .001 .320
x1（職業進展） .968 .268 13.045 1 .000 2.633
x3（外界期望） 1.248 .278 20.176 1 .000 3.484
x4（個人興趣） .481 .288 2.797 1 .094 1.618
x5（逃避刺激） .622 .202 9.461 1 .002 1.864
x6（機構障礙） -1.274 .231 30.483 1 .000 .280
x8（情境障礙） -.991 .203 23.779 1 .000 .371
常數 -2.211 .792 7.804 1 .005 .110
－2 對數概似 457.670
關連強度 Cox & Snell R 平方 0.483
Nagelkerke R 平方 0.677
整體模式適配度檢定 卡方 513.244***
Hosmer－Lemeshow 檢定值 39.599***
資料來源：研究者自行整理 *p＜.05 **p＜.01 ***p＜.001
表 4-6-4 邏輯斯迴歸分類表
觀察次數
預測次數 是否參與評鑑
從未參與 曾經參與 百分比
步驟 7 是否參與評鑑 未參與 191 55 77.6％
參與 11 521 97.9％
概要百分比 91.5％
資料來源：研究者自行整理
由統計結果可知，疊代過程共計七個步驟，由於採用逐步迴歸法（向前法），分 別被投入的因子為「外界期望」、「機構障礙」、「個人興趣」、「意向障礙」、「職業進展」、
「師資取得方式：一般大學＆師大師院」、「逃避刺激」，共計七個因子被納入迴歸分 析中，由於採取的是「向前逐步迴歸分析法」，因此所有被挑選至迴歸模式的自變項，
其個別迴歸係數均會達到顯著。其中勝算比值（Exp（B））大於 1 的有外界期望、個 人興趣、職業進展、逃避刺激等四項，表示當教師在外界期望、個人興趣、職業進展 與逃避刺激之因素構面測量值的分數越高，越有較高的機率被歸類於「參與評鑑行為」
的組別。至於勝算比值（Exp（B））小於 1 的有機構障礙、情境障礙、師資取得方式 等三項，表示當教師在機構障礙、意向障礙之因素構面測量值分數越高，越有較高的
機率被分類於「未參與評鑑行為」的組別，而且一般大學修畢教育學程相較於師大師 院（教育大學）修畢教育學程，較易被分類至「未參與評鑑組別」，至於年齡、最高 學歷與現任職務則未被納入迴歸模型中。
至於步驟 7 的關連強度『Cox & Snell R 平方』與『Nagelkerke R 平方』分別 為 0.483 與 0,701，-2 對數概似收斂於 457.670，Cox & Snell R 平方的概念與多元 迴歸中可解釋的變異量的概念相似，表示達到顯著的因素構面與參與評鑑行為與否之 間有中強度之關連。至於『Hosmer－Lemeshow 檢定值』為 39.599，表示迴歸模式之 整體適配度檢定結果達顯著水準。吳明隆（2000）指出在邏輯斯迴歸模式的假設驗證 方面，『Hosmer－Lemeshow 檢定』之卡方統計量越小越好，該值未達到顯著，則表示 迴歸整體適配度模式越佳。由於本研究『Hosmer－Lemeshow 檢定值』達顯著水準，
表示模式適配度不佳，自變項之間多元共線性問題仍存在，唯本研究已採用「向前逐 步迴歸法」，解釋上仍具參考價值。
表 4-6-4 為根據邏輯斯迴歸分析分類結果。原本 246 位被分類到「未參與」組別 中，根據邏輯斯迴歸分析進行分類預測，有 191 位被歸類於「未參與」組別（分類正 確）、55 位被歸類於「參與」組別（分類錯誤）；至於 532 位原先被分類到「參與」
組別中，根據邏輯斯迴歸分析進行分類預測，有 11 位被歸類於「未參與」組別（分 類錯誤）、521 位被歸類於「參與」組別（分類正確）。整體分類正確的百分比為 91.5
％，對於參與的預測正確率（97.9％）也比未參與的預測正確率（77.6％）高。敏感 性、特異性、偽陽性、偽陰性分別如下：
敏感性： 521
0.979 11 521
特異性： 1910.776 191 55
偽陽性： 550.095 521 55
偽陰性： 110.054 191 11
參、小結
綜合以上結果，我們先由第三節統計結果發現，對於教師參與評鑑行為與否有顯 著差異的個人背景變項共計年齡、最高學歷、現任職務與師資取得方式四項，同時結 合參與動機與障礙相關理論之各因素構面，一起投入邏輯斯迴歸分析。為避免多元共 線性的干擾，因此採用逐步迴歸的方式，探究影響參與評鑑行為的影響因素，結果整 理如表 4-6-5。雖然整體配適度不佳，但由於採用統計迴歸的方式處理，其結果仍具 有參考性，根據關連強度顯示，迴歸結果之自變項與預測變項有中強度的關連。其中 正向因素包括職業進展、外界期望、個人興趣與逃避刺激，又以「外界期望」具有較 高的預測力；負向因素包括機構障礙與情境障礙，又以「機構障礙」對於降低參與意 願有較高的影響力；而個人背景變項中，師大師院修畢教育學程的教師相較於一般大 學修畢教育學程的教師，對於參與評鑑行為有較高的預測力。整體分類正確率高達 91.5％。
表 4-6-5 教師個人背景變項、參與動機與參與障礙對參與行為預測結果表
因素構面 B 之 估 計
值 Exp（B） 成立與否 備註 教師個人背景變項、參與動機與參與障礙對
參與行為有顯著預測力 部分成立
年齡對參與行為有顯著預測力 不成立
最高學歷對參與行為有顯著預測力 不成立
現任職務對參與行為有顯著預測力 不成立
師資取得方式對參與行為有顯著預測力 -1.139 .320 成立
一 般 大 學 低 於 師 大 師 院 職業進展對參與行為有顯著預測力 .968 2.633 成立
社交關係對參與行為有顯著預測力 不成立
外界期望對參與行為有顯著預測力 1.248 3.484 成立 個人興趣對參與行為有顯著預測力 .481 1.618 成立 逃避刺激對參與行為有顯著預測力 .622 1.864 成立
機構障礙對參與行為有顯著預測力 -1.274 .280 成立
意向障礙對參與行為有顯著預測力 不成立
情境障礙對參與行為有顯著預測力 -.991 .371 成立
身體因素對參與行為有顯著預測力 不成立
整體分類正確的百分比為 91.5％
資料來源：研究者自行整理