第三章 分析一
第二節 蔡涵如（民 97）實驗二
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反，此組有 13 人；第四組的受試者為標準的知識分化組，即受試者會根據情境 線索的不同，而有不同的分類規則，此組的人數有 22 人，為第二大人數的一組。
使用潛在剖面分析和結構方程混合模式後，分類出來的四個組別當中並沒有任何 人轉換組別，人數之所以有差異，是因為在工作記憶容量作業的部分，有兩個人 並未回來進行第二階段工作記憶容量的測驗，故無法予以分析。
第二節 蔡涵如（民 97）實驗二
在實驗一中，蔡涵如使用Yang和Lewandowsky（2004）所使用的分類學習實 驗的結構典範來觀察知識分化現象的產生。在實驗二，其類別結構與實驗一相同，
如圖四所示。與實驗一不同的是，研究者改變刺激材料，不再使用矩形高度與短 線位置當作函式學習的兩個向度，而是使用富立葉描述子所繪成的不規則圖形，
以相位差與頻率當作函式學習的兩個向度，情境線索仍為顏色，分別標註為R(紅 色)與G(綠色)，就難度上來說，實驗二的難度要高於實驗一（蔡涵如，民97）。
第一個步驟為先確定在潛在剖面分析時，所要分析的變項為何，根據圖四與 圖二十六對於知識分化現象的區分，在實驗二的測驗階段一樣可以使用六個變項 去進行分類。潛在剖面分析的六個變項應是在函式學習當中，以兩條真實界線所 區分出的三個區域在不同情境線索下，受試者選擇A的機率，分別為在區域1且 情境線索為R(紅色)時，選擇A的機率；在區域1且情境線索為G(綠色)時，選擇A 的機率；在區域2且情境線索為R時，選擇A的機率；在區域2且情境線索為G時，
選擇A的機率；在區域3且情境線索為R時，選擇A的機率；在區域3且情境線索為 G時，選擇A的機率，以上六個變項。
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Exp2: Training PhaseGroups of Latent Classes C=2 C=3 C=4 C=5
Log likelihood
H0 Value
H0 Scaling Correction Factor for MLR
343.41
Information Criteria
Number of Free Parameters AIC
BIC
Sample-Size Adjusted BIC (n*=(n+2)/24) Entropy
25 Numbers of
Latent Classes
1 1 1 1
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結果發現，雖然在組別為二組時，有最好的適合度指標，但組別數不同時的 適合度指標差異不大，如表七所示，所以使用與實驗一相同的組別數做為最終組 數，BIC=-564.47，AIC=-645.46，Sample-Size Adjusted BIC=-671.68。各組人數如表 七所示，所有變項皆達顯著水準，且各組之間的相關極低。各類別在不同變項之 平均數與標準誤如圖十一的 A 圖所示，在第二、四、六、八區間時不同情境線 索的平均數組態如圖六的 B、C 圖所示。觀察圖十一的 A 圖可以發現三個組別之 間的差異極大，可以得知，在相同的組別上，在不同的區間幾乎沒有什麼差別存 在。根據分類出來的結果，基本上實驗二在練習階段可以分成三個組別，第一組 為不論情境線索為何，受試者偏向選擇 A 這個類別，有大約 12 個人在這一組；
第二組為學會真實界線或學會使用情境線索的一組，所以此組的受試者在情境線 索出現時，選擇 A 的機率都約為 50%，有 62 人屬於這一組別；第三組為受試者 在前面幾個區段偏好在情境線索為 W 時，選擇 A 分類的組別，在後面的區段選 擇 A 的機率則偏近 50%，有 6 人組於這一組別。
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圖十一、蔡涵如(民 97)實驗二訓練階段各組平均數與標準誤。A 圖為各類別 在實驗不同的四個區段時，兩個情境線索選擇 A 機率變項的平均數與標準 誤；B 圖為情境線索為 R 時，四個區段選擇 A 的機率；C 圖為情境線索為 G 時，四個區段選擇 A 的機率。
測驗階段
不同於練習階段，在測驗階段中使用六個變項去進行分類，六個變項應是在 分類規則學習當中，以兩條真實界線所區分出的三個區域在不同情境線索下，受
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Exp2: Transfer PhaseGroups of Latent Classes C=2 C=3 C=4 C=5
Log likelihood
H0 Value
H0 Scaling Correction Factor for MLR
-1.33
Information Criteria
Number of Free Parameters AIC
BIC
Sample-Size Adjusted BIC (n*=(n+2)/24) Entropy
37 Numbers of
Latent Classes
1 1 1 1
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向選擇 A 這個類別，即 TB 組，有大約 26 個人在這一組；第二組為只學會單一 條界線的一組，所以此組的受試者在刺激出現時，無論情境線索為何，在區域 2 及區域 3 選擇 A 的機率較高，但若刺激出現在區域 1 時，選擇 A 的機率降低，
明顯只有學會上方界線，有 23 人屬於這一組別；第三組的受試者為反轉的知識 分化組，即受試者雖然有產生知識分化的現象，但其預測跟標準的知識分化組在 不同區域不同情境下產生的反應完全相反，所以稱為反轉的知識分化組。他們也 會根據情境線索的不同，而有不同的分類規則，該組受試者偏好在刺激出現時，
若情境線索為 R，則使用下邊界線，此時在區域 1 以及區域 2 選擇 A 的機率會較 高，區域 3 選擇 A 的機率會較低，若情境線索為 G 時，則使用上邊界線，此時 在區域 2 及區域 3 選擇 A 的機率會較高，區域 1 選擇 A 的機率則會較低，此組 有 17 人；第四組的受試者為標準的知識分化組，即受試者會根據情境線索的不 同，而有不同的分類規則，該組受試者偏好在刺激出現時，若情境線索為 R，則 使用上邊界線，此時在區域 1 以及區域 2 選擇 A 的機率會較高，區域 3 選擇 A 的機率會較低，若情境線索為 G 時，則使用下邊界線，此時在區域 2 及區域 3 選擇 A 的機率會較高，區域 1 選擇 A 的機率則會較低，此組的人數有 14 人，為 人數最少的一組。
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圖十二、蔡涵如(民 97)實驗二測驗階段各組平均數與標準誤。上方的圖為 各類別在實驗區段 1 與區段 2 時，不同變項之平均數與標準誤，圖 B1R 為 在實驗區段 1 且情境線索為 R 時，選擇 A 的機率；B1G 為在實驗區段 1 且 情境線索為 G 時，選擇 A 的機率；B2R 為在實驗區段 2 且情境線索為 R 時，
選擇 A 的機率；B2G 為在實驗區段 2 且情境線索為 G 時，選擇 A 的機率。
測驗階段與訓練階段的相關
在蔡涵如(民 97)的實驗二中，分別對於訓練階段與測驗階段使用潛在剖面分 析後，在訓練階段分類出 3 個組別，在測驗階段分類出 4 個組別，而後使用計算 多分名義變項的列聯相關。測驗階段與練習階段的列聯相關為 0.296，
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的觀察值與實驗一相同，分別為記憶更新作業（memory updating）、運算廣度作 業（operation span）、語句判斷作業（sentence span）與空間短期記憶作業（spatial short term memory）。類別的潛在變項所使用的觀察值則與進行潛在剖面分析時所 使用的觀察變項相同，在訓練階段為不同情境線索下選擇 A 的機率，使用 4 個 實驗區段，共 8 個變項；在測驗階段為在區域 1、2、3 中不同情境現所選擇 A 的 機率，使用 2 個實驗區段，共 12 個變項。表九、蔡涵如(民 97)實驗二知識分化類別的人數與人數百分比
Numbers of Latent Classes
Latent Classes In Training Phaes
1 2 3
8(.11268) 58(.81690) 5(.0704) Latent Classes
In Transfer Phaes
1 2 3 4
13(.18310) 18(.25352) 8(.11268) 32(.45070)
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結果如表九所示，在訓練階段中，設定的組數為 3 組，適合度指標良好，
BIC=-1018.218，AIC=-1124.521，Sample-Size Adjusted BIC=-1126.178，工作記憶容 量並不會影響學習策略的選擇，t-value=1.513，標準誤=4.830(工作記憶容量的變 異數為 0.014)；在測驗階段中，組數為 4 組時，有最好的適合度指標，BIC=-474.290，
AIC=-646.254，Sample-Size Adjusted BIC=-713.711，但工作記憶容量不會影響學習 策略的選擇，t-value=1.223，標準誤=3.890(工作記憶容量的變異數為 0.014)。比較 訓練階段與測驗階段的結構方程混和模型，無論是訓練階段或測驗階段，工作記 憶容量的大小都沒有辦法預測分類策略的選擇，究其原因，可能與實驗一相同，
除了工作記憶有可能確實無法預測分類策略的選擇外，另一可能為所進行分析的 人數過少所致，此點從工作記憶容量的變異數與標準誤差異過大可以證明。
最後，根據分類出來的結果，在測驗階段可以分成的四個組別如圖十三所示，
第一組的受試者為標準的知識分化（Knowledge Partitioning）組，即 KP 組，受試 者會根據情境線索的不同，而有不同的分類規則，此組的人數有 13 人；第二組 的受試者似乎並沒有學會任何一條界線，無論在哪一個區域選擇 A 的機率皆差 不多，有可能是因為實驗二的難度較大的原因，有 18 人屬於這一組別；第三組 的受試者為反轉的知識分化組，即受試者雖然有產生知識分化的現象，但其預測 跟標準的知識分化組在不同區域不同情境下產生的反應完全相反，此組有 8 人；
第四組為學會函式學習當中真實界線的一組，即 TB 組，有大約 32 個人在這一 組，是人數最多的一組。
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圖十三、蔡涵如(民 97)實驗二結構方程混合模型各組平均數。進行結構方 程混和模型時，圖 B1S 為在實驗區段 1 且情境線索為 S 時，選擇 A 的機率；
B1W 為在實驗區段 1 且情境線索為 W 時，選擇 A 的機率；B2S 為在實驗區 段 2 且情境線索為 S 時，選擇 A 的機率；B2W 為在實驗區段 2 且情境線索 為 W 時，選擇 A 的機率。
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