資料分析…

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第四節、 資料分析

(一) 生理反應的測量與分析

本研究參考過去心理生理學研究領域的做法，連續監測受試者的心跳速率、

血壓、膚電等生理指標，以 30 秒鐘為單位獲得各數據，直到受試者入睡後。研 究者先去除掉生理紀錄中的干擾波(Artifacts)和雜訊，並使用 Kubios HRV 軟體 來調整心電圖中 R-peak 的正確性，用以分析心跳速率；後再透過線性內插法 (linear interpolation)估算出各生理指標之遺漏值並將其代入。因儀器問題而未記 錄完整之資料，以及因雜訊和干擾波過多而無法判別的資料，一律排除 (共計有：

基準期的 SBP、DBP 和 SCR 記錄各一筆；認知作業期的 HR、SBP、DBP 和 SCR 記錄各兩筆；評估與恢復期的 HR、SBP、DBP 和 SCR 記錄各兩筆；入睡期的 HR、SBP、DBP 和 SCR 記錄各三筆)。在分析上，係先計算各個生理指標在基 準期的平均值，再計算在排除了前一實驗階段之激發狀態的影響之後，於認知作 業期、評估與恢復期、入睡期等各階段的平均 HR、SCR、SBP 與 DBP，以作為 生理心理反應性指標。

在恢復時間的分析方面，有鑑於在本研究中的血壓數值皆為經由換算所得之 估計值，而非直接測量之數值，再加上此生理訊號較容易受到動作的影響而產生 波動，變異性較大，因此本研究係採用穩定性相對較高的 HR 和 SCR 作為主要 分析指標。在本研究中所指稱的恢復時間，即為受試者在使用不同的生氣表達方 式之後，共花費多少時間，其生理激發狀態才降至基準期與認知作業期之平均數 值的一半；在進行恢復時間的估算時，本研究採用線性內插法以求取更精確的時 間估計值。另外，在恢復速率的估算方面，本研究採用評估與恢復期最後五分鐘 內的生理記錄，並透過線性迴歸分析，獲得各組在恢復期間之 HR 和 SCR 的下 降速度。在線性數理方程式中，斜率可反映出該線段的上升或下降速度；再者，

因所選取的時間區間內的 HR 和 SCR 資料大致上皆呈現趨近線性模式，故本研 究利用此一線性斜率之特性，將 HR 和 SCR 數值以線性迴歸方式進行分析。而

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在線性迴歸分析中的標準化迴歸係數(Standardized regression coefficient)—β 值，

即為該迴歸方程式的斜率。後續再以 ANOVA 檢驗兩種敵意特質者在兩種實驗操 弄情境下，HR 和 SCR 在恢復期間的標準化迴歸係數，以比較其下降的速度是否 有顯著差異。

(二) 睡眠相關參數的分析

睡眠相關參數的資料分析分成兩個部分：第一部分為主觀問卷上各睡眠品質 相關指標的分析；第二部分為 PSG 檢查結果之睡眠相關參數與腦波頻譜的分析。

在主觀自評問卷中，係請受試者於翌日早晨自評前一晚的入睡耗時、睡眠總 時數、夜醒次數和時間，以及整體睡眠品質的優劣等。而在 PSG 記錄方面，本 研究排除一筆疑似有週期性肢體抽動的夜間睡眠記錄(HE-AI 組)，不納入後續的 睡眠相關參數之分析。本研究所關主要納入分析的項目包括：階段一睡眠潛時 (sleep latency to S1)、階段二睡眠潛時(sleep latency to S2)、深睡期睡眠潛時(sleep latency to SWS)、REM 睡眠潛時(sleep latency to REM)、總睡眠時間(TST)、夜 醒時間(WASO)、夜醒次數(NA)、睡眠效率(SE)、自發性覺醒次數(SA)，以及 睡眠結構之分布─ 階段一睡眠 (S1)總時間、階段二睡眠 (S2)總時間、深睡期 睡眠(SWS)總時間、快速動眼睡眠(REM)總時間與百分比)。

而在睡眠腦波頻譜分析方面，本研究的睡眠腦波係採用時間連續向度之分析，

分為「入睡前」(清醒階段)和「入睡過程」兩個部分。研究者參考過去 Freedman (1986) 等人之研究，將「入睡前」定義為：PSG 記錄被判讀仍為清醒，而不包 括已被判讀為睡著的時間；而「入睡過程」乃參考文獻 (Lamarche & Ogilvie, 1997;

Staner, et al., 2003) 中之定義：PSG 記錄關燈後，至 PSG 記錄被判讀為階段二睡 眠前之 5 分鐘的時間。本研究使用 RemLogic 軟體進行夜間腦波的記錄和頻譜分 析，以 30 秒為一分析區段，區段間重疊 50%，並以每秒 128 次之取樣速率，利 用快速傅立葉轉換(Fast Fouier Transform，FFT)，分別計算出 Delta 波

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(0.5~3.99Hz)、Theta 波(4~7.99Hz)、Alpha 波(8~11.99Hz)、Sigma 波(12~13.99Hz) 以及 Beta 波(14~35Hz)的功率值。由於上述所得之頻譜功率值為絕對功率值 (absolute power)，會明顯受到來自個體之個別差異性的影響，故本研究係以透過 將不同頻譜波段之絕對功率值除以總頻譜功率值，以獲得不同頻譜波段之相對功 率值(relative power)來作為測量變項。此外，在之後的研究結果中，將僅呈現出 較具有臨床意義的 Beta 波和 Delta 波之相對功率數值，以之作為假設檢驗的主要 指標。

(三) 統計分析

所有統計分析均以統計套裝軟體 Predictive Analytics Software(PASW)18.0 進行，顯著性標準設在α= .05 水準。顯著效果再進一步以 LSD 法進行事後比較，

交互作用效果顯著時，再以獨立 t 檢定進行單純主要效果之事後比較，並以 Bonferroni 法校正多重比較時的型 I 錯誤率增加的問題。各資料分析方式如下：

1. 描述性統計：首先以描述性統計說明收案的人口學變項，以及實驗操弄與控 制之分析，包括：受試者在各階段的生理激發狀態(HR、SCR、SBP、DBP）、

主觀睡眠品質評量(前晚整體睡眠品質、自評之入睡耗時、睡眠總時數、夜 醒次數與時間、隔日早晨之精神狀態)；PSG 所記錄之睡眠相關參數（sleep latency to S1, S2, SWS, REM、TST、SE、WASO、NA、SA、各睡眠階段之 百分比）。另以描述性統計說明受試者主觀評估在實驗前後，各種情緒的強 度(0-5)，包括緊張、恐懼、高興、焦慮、生氣、平靜、難過等，以及在實 驗各階段中的生氣程度(0-100)。

2. 獨立樣本 t 檢定(independent-samples t test)：考驗男女性受試者在短式華人 敵意量表得分上是否有差異。

3. 相依樣本 t 檢定(paired- samples t test)：考驗受試者在認知作業(生氣誘發情 境)前後，於各種情緒狀態和強度上的差異。

4. 重複量數單因子變異數分析（one-way ANOVA, repeated measures）：考驗在

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不同實驗階段（基準期、認知作業期、評估與恢復期、入睡期）中，受試者 的自評生氣程度，以及於各生理指標（心血管反應、膚電）的實驗處理效果。

5. 二因子變異數分析(two-way ANOVA)：以 2(特質)X 2(情境)之二因子獨立 樣本變異數分析確認各組在實驗前(基準期)的生理激發程度是否有明顯的 差異，並以之檢驗隨機分派後是否為等組；考驗兩種敵意特質者在兩種實驗 操弄情境下，各個生理指標的恢復時間和恢復速率，是否有來自特質、情境 之主要效果抑或特質-情境交互作用效果的差異；考驗兩種敵意特質者在兩 種實驗操弄情境下，在主觀與客觀的睡眠相關參數上，是否有來自特質、情 境之主要效果抑或特質-情境交互作用效果的差異。

6. 共變數分析(Analysis of Covariance, ANCOVA)：考驗在排除了基準期對於認 知作業期的影響後，各組在認知作業期(生氣誘發情境)的生理激發狀態上，

是否有來自特質、情境之主要效果抑或特質-情境交互作用效果的差異；考 驗在排除了認知作業期對於恢復期的影響後，兩種敵意特質者在兩種實驗操 弄情境下，在恢復期的生理激發狀態上是否有來自特質、情境之主要效果抑 或特質-情境交互作用效果的差異。

7. 簡單迴歸分析(Simple Regression Analysis)：將恢復期期間的心跳速率和膚 電數值以線性迴歸方式進行分析，獲得標準化迴歸係數 β 值(該迴歸方程式 的斜率)，並以之作為各組心跳速率和膚電之恢復速率的估計值。

8. 皮爾森積差相關（Pearson's product-moment correlation）：考驗入睡期之生理 激發程度和主客觀入睡耗時的關係；考驗生理激發恢復時間長短與各階段睡 眠潛時的關係。

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