調節效果分析

由於各變數對健康資訊尋求之效果量（固定效果模式）的同質性檢定均呈現 顯著（參見表4-2），表示統合後 Fisher’s Z 之變異不是源自樣本之抽樣誤差，故

-2.0 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0

0.00

0.05

0.10

0.15

0.20

Standard Error

Fisher's Z

Funnel Plot of Standard Error by Fisher's Z

有必要進一步檢驗可能的調節變數。針對各變數之效果量，本研究改採混合效果 模式（mixed effect model）進行調節變數分析，並將分析結果詳述如下。

表 4-2 同質性檢定摘要表

Variable Qt k df(Q) p

媒體使用 157.879 10 9 .000

患病經驗 61.810 8 7 .000

健康情形 39.522 11 10 .000

自我效能 250.196 20 19 .000

知識素養 96.872 16 15 .000

尋求意圖 107.332 9 8 .000

情緒反應 229.244 30 29 .000

有用性 382.127 18 17 .000

易用性 82.006 7 6 .000

可信度 260.901 11 10 .000

主觀規範 144.937 9 8 .000

一、媒體使用

由於所有的研究文獻都是2006 年以後出版，且都是限定以「網際網路」做 為資訊來源，故此的媒體使用都泛指網路媒體的使用經驗（參見表4-3）。在總數 為10 筆的資料集中，多數研究文獻未針對特定的受訪者，受訪者特徵為「未限 定」有7 筆；9 筆資料集為「男女皆有」之樣本；9 筆資料集之平均年齡為「24-49 歲」；6 筆資料集的受訪者屬「北美洲」之民眾。多數資料集未限定資訊主題

（7 筆）；有 8 筆來自「期刊論文」、2 筆來自「博士論文」；資料取得方式之資料 分布則十分平均，四種方式都有；7 筆採「非隨機」之抽樣方法。

表 4-3 調節變數分析摘要表—媒體使用

註：*表示 p<.05，**表示 p<.01，***表示 p<.001

調節變數分析結果顯示受訪者特徵（Qb = 24.802, p < .001）、性別（Qb = 9.085, p < .001）、平均年齡（Qb = 15.734, p < .001）、受訪者地區（Qb = 20.054, p

< .001）、資訊主題（Qb = 25.089, p < .001）、出版類型（Qb = 21.641, p < .001）等 六個變數，調節了媒體使用對網路健康資訊尋求的預測效果量。其中受訪者若為

「主要照護者」，則媒體使用對資訊尋求的預測力最小且不顯著；僅為「女性」

分組的健康資訊尋求行為則較不易以其媒體使用經驗進行預測。年齡為「24 歲以 下」分組的受訪者較容易因經常使用網路，而透過網路尋求健康資訊；「北美 洲」地區的受訪者，比起「亞洲」及「大洋洲」的受訪者，網路使用情形可預測 的效果量較大且顯著，而「亞洲」與「大洋洲」分組受訪者之網路使用情形的預 測效果量不顯著。若非尋求「重大傷病」相關主題，則媒體使用情形對資訊尋求 行為的影響不顯著。

此外， 出版年代為「2006-2010 年」有略高於「2011-2015 年」之效果量，

也就是早期的研究文獻中，受訪者若較常使用網路，則較常於網路尋求健康相關 資訊，但近期可能因網路使用更為普及，使得媒體使用對於資訊尋求之預測效果 量則略為減少；而研究文獻若為「博士論文」，則顯示網路使用情形對於資訊尋 求的預測力較大。

二、患病經驗

在總數為8 筆的資料集中，多數研究文獻未針對特定的受訪者，受訪者特徵 為「未限定」有7 筆，其餘 1 筆為「病患」；5 筆資料集為「男女皆有」之樣本，

其餘3 筆為「女性」；平均年齡以「24-49 歲」居多（4 筆）；受訪者屬「北美洲」

及「非洲」之民眾都有3 筆，其餘 2 筆是來自「亞洲」。多數資料集之資訊主題 為「重大傷病」（6 筆）；缺乏以「人際網絡」為資訊來源之資料，多為「大眾傳 播媒體」（4 筆）。有 5 筆於「2011-2015 年」出版；6 筆來自「期刊論文」、2 筆來 自「博士論文」；資料取得方式多為「紙本問卷」（6 筆），沒有來自「網路調查」

之資料；其中7 筆採「非隨機」之抽樣方法（參見表 4-4）。

表 4-4 調節變數分析摘要表—患病經驗

註：*表示 p<.05，**表示 p<.01，***表示 p<.001

調節變數分析結果顯示，受訪者地區（Qb = 8.925, p < .05）、出版年代（Qb = 6.323, p < .05）及抽樣方式（Qb = 4.136, p < .05）等三變數，調節了患病經驗對於

資訊尋求的預測力。來自「亞洲」及「北美洲」分組的受訪者，患病經驗的效果 量不顯著；出版年代若「2005 年以前」，則患病經驗的預測效果量不顯著；資料 取得方式為「電話調查」或「隨機」之抽樣方法所獲得之資料，則顯示受訪者不 易因自身親友曾罹患該病症而進行資訊尋求。此外，有些變數之不同分組的預測 效果量分別呈現顯著或不顯著，但組間的差異不明顯，亦值得注意，例如「病 患」、「女性」、資訊尋求主題為「非重大傷病」或「未限定」之分組，則患病經 驗的預測效果量亦不顯著。

三、健康情形

在總數為11 筆的資料集中，受訪者之特徵多為「未限定」（有 8 筆）、3 筆為

「病患」、1 筆為「主要照護者」；所有資料集都是「男女皆有」之樣本；平均年 齡以「50-64 歲」為多（7 筆）；受訪者同樣以「北美洲」為多（9 筆），其餘「歐 洲」及「亞洲」各有1 筆。多數資料集之資訊主題為「未限定」（6 筆），「重大傷 病」之主題仍有4 筆；缺乏以「大眾傳播媒體」為資訊來源之資料集，多為「網 際網路」（8 筆）。所有研究文獻都是 2006 年以後出版，其中有 6 筆於「2011-2015 年」出版；9 筆來自「期刊論文」、2 筆來自「博士論文」；資料取得方式多 為「資料庫」（5 筆），沒有來自「電話調查」之資料；其中 6 筆採「隨機」之抽 樣方法（詳見表4-5）。

由於受訪者健康情形對資訊尋求之預測效果量不顯著（Fisher’s Z = .031, SE= .016, p > .05），因此在進行調節變數分析時，許多變數之分組效果量皆不顯 著，而性別此一變數皆為「男女皆有」分組，故無法針對性別進行調節變數分 析。分析結果顯示，受訪者特徵（Qb = 7.088, p < .05）、資訊主題（Qb = 6.598, p

< .05）及資訊來源（Qb = 6.516, p < .05）調節了健康情形對於資訊尋求的預測 力，僅有「主要照護者」分組的預測效果量達顯著；資訊主題為「重大傷病」

時，則健康情形的預測效果量最小且不顯著；而資訊來源為「人際網絡」分組有

較大且顯著的預測效果量。

註：*表示 p<.05，**表示 p<.01，***表示 p<.001

四、自我效能

自我效能之資料集總數為20 筆（詳見表 4-6），各類受訪者特徵都有，同樣 是以「未限定」分組為多（有11 筆）、4 筆為「病患」、3 筆為「主要照護者」、1 筆為「高危險群」；「男女皆有」之資料集為多（16 筆）、「女性」有 3 筆、「男 性」1 筆；平均年齡多分布於 49 歲以下（14 筆），其中「24 歲以下」的年輕族群 就有7 筆、「24-49 歲」也有 7 筆；受訪者同樣以「北美洲」為多（15 筆），其餘 是「亞洲」有3 筆及「大洋洲」有 2 筆。資訊主題之分布較為平均，有 7 筆「未 限定」、7 筆「非重大傷病」、6 筆為「重大傷病」；缺乏以「大眾傳播媒體」為資 訊來源之資料集，多為「網際網路」（10 筆），來自「人際網路」僅有 1 筆，其餘 為「未限定」。多數文獻都是於「2011-2015 年」出版（14 筆）；12 筆來自「期刊 論文」、8 筆來自「博士論文」；資料取得方式以「紙本問卷」（8 筆）及「網路調 查」（7 筆）為大宗；多數採「非隨機」之抽樣方法（17 筆）。

調節變數分析結果顯示，受訪者特徵（Qb = 8.907, p < .05）、性別（Qb = 9.288, p < .01）、資訊來源（Qb = 12.082, p < .01）、資料取得方式（Qb = 13.952, p

< .01），以及抽樣方法（Qb = 7.128, p < .01）等變數，對於自我效能的預測效果量 具調節效果。屬於「病患」與「高危險群」分組的受訪者，則自我效能的預測效 果量不顯著；「女性」分組之自我效能具有較高且顯著的預測效果量、「男性」分 組的預測效果量不顯著；資訊主題若為「重大傷病」之研究文獻，則統合後的預 測效果量不顯著。此外，僅有資料取得方式為「資料庫」分組的研究文獻，自我 效能的預測效果量最小且不顯著；「隨機」抽樣方法之自我效能的預測效果量較 低且不顯著；「網際網路」或「人際網絡」分組之預測效果量皆呈現顯著，其中 以「人際網絡」分組的預測效果量最高。

表 4-6 調節變數分析摘要表—自我效能

註：*表示 p<.05，**表示 p<.01，***表示 p<.001

五、知識素養

知識素養共有16 筆資料集（詳參表 4-7），各類受訪者特徵都有，但也是以

「未限定」分組為多（有9 筆）、4 筆為「病患」、2 筆為「高危險群」、1 筆為

「主要照護者」；「男女皆有」之資料集為多（11 筆）、「女性」有 3 筆、「男性」2 筆；平均年齡則分布得十分平均，各年齡層的受訪者都有；受訪者僅有「北美 洲」（13 筆）及「亞洲」（3 筆）。以「非重大傷病」之資訊主題為多，有 10 筆；

但多數資訊來源為「未限定」（10 筆）、其餘則是「網際網路」有 5 筆、「大眾傳 播媒體」有1 筆，沒有以「人際網絡」為資訊來源之文獻。同樣也是以「2011-2015 年」出版為多（8 筆）；9 筆來自「期刊論文」、7 筆來自「博士論文」；資料 取得方式以「紙本問卷」（7 筆）及「網路調查」（6 筆）為主；多數採「非隨 機」之抽樣方法（13 筆）。

調節變數的分析結果顯示，僅有資料取得來源此一變數具有調節效果（Qb = 28.738, p < .001），且以「電話調查」分組之預測效果量最低，但仍具有顯著的預 測力（Fisher’s Z = .099, 95%CI = .046 ~ .451）。此外，出版年代為「2005 年以 前」之分組的預測效果量不顯著（Fisher’s Z = .139, 95%CI = -.001 ~ .279）。

表 4-7 調節變數分析摘要表—知識素養

註：*表示 p<.05，**表示 p<.01，***表示 p<.001

六、尋求意圖

尋求意圖也是有9 筆資料集（參見表 4-8），受訪者特徵是以「未限定」分組 為多（5 筆）、2 筆為「主要照護者」、2 筆為「病患」、沒有以「高危險群」為研 究對象之資料集；多數資料集為「男女皆有」分組（8 筆），其餘 1 筆僅針對「女 性」；平均年齡同樣以「25-49 歲」為最多（有 5 筆）；受訪者來自「亞洲」（4 筆）、「北美洲」（3 筆）及「大洋洲」（2 筆）。資訊主題以「未限定」為最多（5 筆），其餘「非重大傷病」3 筆、「重大傷病」1 筆；資訊來源僅有「網際網路」7 筆及「未限定」2 筆。出版年代同樣也是以「2011-2015 年」為最多（6 筆）；7 筆 來自「期刊論文」、2 筆來自「博士論文」；資料取得方式僅有「紙本問卷」（4 筆）、「網路調查」（3 筆）及「電話調查」（2 筆）；都是採「非隨機」之抽樣方 法。

受訪者在尋求健康資訊時，若具有行為意圖則可能產生實際行為，因此尋求 意圖有著最高的預測效果量（Fisher’s Z = .498, 95%CI = .344 ~ .553）。由於各研究 文獻皆採非隨機之抽樣方法進行調查，因此無法考驗抽樣方法此一變數的調節效 果。分析結果顯示，出版年代（Qb = 21.004, p < .001）、性別（Qb = 18.980, p

< .001）、平均年齡（Qb = 36.557, p < .001）及資訊主題（Qb = 20.233, p < .001）等 變數則調節了尋求意圖的預測效果量。其中出版年代為「2006-2010 年」分組有 著最高的預測效果量（Fisher’s Z = .996, 95%CI = .798 ~ 1.194）；僅有「女性」受 訪者的研究文獻有著最低且不顯著的預測效果量（Fisher’s Z = .070, 95%CI = -.084

~ .225）；平均年齡則是以「25-49 歲」分組的預測效果量最低（Fisher’s Z = .331, 95%CI = .189 ~ .472）；而資訊主題為「重大傷病」分組則有最高的預測效果量

（Fisher’s Z = .996, 95%CI = .798 ~ .1.194），顯示資訊搜尋具有迫切性，尋求意圖 高度預測了實際的尋求行為。

表 4-8 調節變數分析摘要表—尋求意圖

註：*表示 p<.05，**表示 p<.01，***表示 p<.001

七、情緒反應

情緒反應之資料集總數為30 筆，是本次統合分析中資料數最多的預測因素

情緒反應之資料集總數為30 筆，是本次統合分析中資料數最多的預測因素