第三章 研究方法
第三節 變項測量
一、自變項
（一）TEPS資料中影響高中階段教育分流之自變項—出身背景變項
1.父親職業
以家長所勾選的職業做測量基礎：
（1）在進行百分比交叉分析時，為了簡化分析與說明，將「農林漁牧工作 人員」簡稱為農林漁牧人員；將「技術工」、「操作工及裝配工」與「非技術工」
合併為勞動工人；並將「服務及買賣工作人員」簡稱為買賣服務人員；「事務工 作人員」與「技術員及半專業人員」合併為基層白領人員；「一般專業人員」、
「中小學、特教、幼稚園教師」、「行政主管、企業主管、經理人員及民意代表」
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與「高層專業人員」合併為高層白領人員；共得5個類別，職業地位由高而低，
依序為高層白領人員、基層白領人員、買賣服務人員、勞動工人、農林漁牧人員
（黃毅志，2003，2005）。
（2）在進行邏輯迴歸分析時，則根據黃毅志（2005：53，59）的六等職業 地位測量，職業地位由高而低依序為「高層專業人員」為6；「一般專業人員」、
「中小學、特教、幼稚園教師」與「行政主管、企業主管、經理人員及民意代表」
為5；「技術員及半專業人員」為4；「事務工作人員」為3；「技術工、操作工 及裝配工」與「服務及買賣工作人員」為2；「非技術工」與「農林漁牧工作人 員」為1，數值越高代表職業地位越高。
2.父母親教育
依據家長問卷所勾選的最高學歷做測量基礎：
（1）在進行百分比交叉分析時，分一般大學以上，專科、技術學院、科技 大學，高中，高職，國中以下，共得到5個類別。
（2）在進行邏輯迴歸分析時，參考各級教育修業年數，如國中畢業為9年，
高中與高職畢業為12年，專科、技術學院、科技大學為14年1，而一般大學以上 則為16年，將父母教育程度轉換成教育年數，使其合乎迴歸分析的測量尺度要求。
3.家庭收入
依據家長問卷所勾選的家庭年收入為準：
（1）在進行百分比交叉分析時，由於20萬元以上樣本數較少，因此與10萬 元~20萬元樣本合併稱10萬元以上，分10萬元以上，5萬元~10萬元，3萬元~5萬元，
2萬元~3萬元，2萬元以下（含），共得到5個類別。
1 由於本研究樣本 2005 年為高二學生，假定父母平均生此學生約在 30 歲，則初估父母當時國中
或高中畢業後就讀專科學校、技術學院或科技大學約在 1976 年至 1983 年間。由於研究者沒找 到教育部所提供當時不同學制學生數的相關資料，因此本研究以教育部提供的學校數做推估，
在當時學制中，專科學校數介於 76‐75 所；獨立學院介於 12‐16 所；一般大學介於 9‐16 所（教 育部，2011）。可見當時的技術學院或科技大學佔少數，專科學校佔較大多數，因此本研究將 專科、技術學院或科技大學畢業一概視為專科學校，為 14 年。
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（2）在進行邏輯迴歸分析時，則依序分為20萬元以上給6、10萬元~20萬元 給5，5萬元~10萬元給4，3萬元~5萬元給3，2萬元~3萬元給2，2萬元以下（含）
給1，數值越大，表示家庭收入越高。
4.家庭完整性
依據學生問卷自陳「家裡現在有哪些人同住」，將家庭完整性類型依序分為 雙親家庭，指學生與父母兩者同住者；單親家庭，指學生與父母其中一人同住；
隔代教養，指學生不與父母親同住，但至少與祖父母其中一位同住；寄親家庭，
指學生不與父母、祖父母同住，而由親友或兄姊代為照顧或教養者，共四類家庭。
在進行迴歸分析時做虛擬變項，以雙親家庭為對照組。
5.兄弟姊妹數
以學生填寫的兄、弟、姊、妹加總做測量（不含自己）。
6.族群
依據家長問卷中父親所勾選的父親是哪裏人為族群，分為本省閩南、本省客 家、大陸各省市與原住民，在進行迴歸與邏輯迴歸分析時做虛擬變項，以本省閩 南為對照組。
7.性別
依據學生問卷資料所填答的性別為準，在進行迴歸與邏輯迴歸分析時做虛擬 變項，以女生為對照組。
（二）TIPED資料中影響個人收入之自變項—出身背景變項 1.父親職業
以大學生所勾選的職業做測量基礎，測量方式同影響高中階段教育分流之父 親職業變項。
2.父母親教育
依據大學生所勾選父母親教育的最高學歷做測量基礎：
（1）在進行百分比交叉分析時，分研究所(含以上)、大學、專科、高中職、
國中、國小(含以下)，共得到6個類別。
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（2）在進行迴歸分析時，參考各級教育修業年數，如國中畢業為9年，高中 與高職畢業為12年，專科為14年，大學為16年，研究所(含以上)為18年，將父母 教育程度轉換成教育年數，使其合乎迴歸分析的測量尺度要求。
3.家庭收入
依據大學生所勾選全家每月收入為基礎：
（1）在進行百分比交叉分析時，分50萬元以上、20-50萬元、15-20萬元、
10-15萬元、5萬元~10萬元與5萬元以下（含），共得到6個類別。
（2）在進行迴歸分析時，轉換成實際全家每月收入之組中點，如1-2萬元以 下為1.5，數值等級越大，表示家庭收入越高。
4.家庭完整性
以大學生所自陳「家裡現在有哪些人同住」做測量基礎，測量方式同影響高 中階段教育分流之家庭完整性變項。
5.兄弟姊妹數
以大學生所填寫的兄、弟、姊、妹加總做測量基礎，測量方式同影響高中階 段教育分流之兄弟姊妹數變項。
6.族群
以大學生所勾選的父親是哪裏人做測量基礎，測量方式同影響高中階段教育 分流之族群變項。
7.性別
以大學生所填答的性別做測量基礎，測量方式同影響高中階段教育分流之性 別變項。
二、中介變項
（一）TEPS資料中影響高中階段教育分流之中介變項—國中學業成績
本研究主要使用 TEPS 第二波資料所提供的學生「綜合分析能力測驗」成績。
學生的成績經題項反應理論（Item Response Theory）分析得出標準化的能力估計 值，因研究所需將兩波資料合併，故使用的估計值為利用 3PL 模式估算的能力估 計值，可以跨二、三波比較使用。「綜合分析能力測驗」為中研院 TEPS 研究小
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組運用多種題材去評量學生解決問題與分析推理能力所建立的測驗題庫，研究小 組強調測驗必須反映學生的學習成就及學習的成長情形，內容包括一般分析能力 測驗、數學測驗、語文測驗及科學測驗；其中國、英、數、自然科學佔大多數題 目而可代表學業成就，此測驗分數當可代表學業成就（楊孟麗、譚康榮、黃敏雄，
2003）。
（二）TIPED資料中影響個人收入之中介變項—大學階段教育分流、學科性別 屬性及現職地位
1.大學階段教育分流
以大學生所勾選就讀學校類型別做測量基礎，區分為屬於學術分流的普通大 學與學院，以及屬於技職分流的二專、五專後二年、技術學院與科技大學；另依 受訪者所唸學校公私立別區分為公、私分流。因此，本研究將大學階段教育分流 變項歸類為公立普通大學、私立普通大學、公立技職大學及私立技職大學，並以 職業地位與收入最差的私立技職大學做為對照組。
2.大學階段學科性別屬性
以大學生所勾選就讀學校學門別做測量基礎，區分為女性學科、中性學科及 男性學科，以中性學科為對照組。本研究採用教育部（2011）公布的 94 學年度 按大專校院科系合併的大三學生數進行估計，有關大學階段學科性別屬性2中所 謂的「女性學科」包括「教育」、「藝術」、「人文」、「家政」、「觀光服務」；「男性 學科」包括「自然科學」、「數學、電算機」、「工業技藝」、「工程」、「運輸通訊」；
「中性學科」則包括「經、社、心理」、「商業及管理」、「法律」、「醫藥衛生」、「建 築、都市規劃」、「農林漁牧」、「大眾傳播」、「體育、其他」。
3.現職地位
以大學生所勾選個人的職業做測量基礎，測量方式同父親職業。
2大學階段學科性別屬性的判別步驟為：1.女性投入某學科之人數÷（女性投入某學科之人數+男
性投入某學科之人數）×100%=A。2.若 A 高於 65%，為「女性學科」；低於 35%，為「男性學科」；
介於 35%至 65%之間者，為「中性學科」（Storen & Arnesen, 2007）。
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三、依變項
（一）TEPS資料中高中階段教育分流之依變項—所升上高中階段教育分流 依據學生問卷勾選就讀學校公私立別，區分為公立、私立分流；而以學生勾 選的學程類別分為普通學程、高職（含綜合學程）3及五專分流；綜合公、私立 與學程可歸類為公立高中、私立高中、公立高職、私立高職及五專，即成為本研 究所要分析的五項高中階段教育分流。就升高中階段教育分流而言，升上公立高 中最具優勢，最有利接受較多的教育年數及進一步高職業地位與收入的取得，而 升上私立高職最差，取得的教育、職業與收入最低（李佩嬛、黃毅志，2011；黃 毅志，2011a），升上私立高職者，國中學業成績最低（李佩嬛、黃毅志，2011），
因此，本研究以國中學業成績最低的私立高職為對照組。
（二）TIPED資料中個人收入之依變項—個人收入
依據「95 學年度畢業後一年畢業生流向調查－大專生」問卷中，所勾選的 的個人平均每月工作總收入來測量，但由於該年度登載於資料庫中的個人平均每 月工作總收入係採等級尺度的問卷，本研究也就依各組的組中點測量收入，如 10001~15000 元的組中點為 1.25 萬元，使其合乎迴歸分析的尺度設定，而以萬元 為測量單位，也便於詮釋數據，其中數值等級越大，表示個人收入越高。
3有關綜合學程的科別大致屬於職業類科，故將綜合學程併入高職體制之中。
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