本研究將分別應用信度與效度分析、差異性分析以及羅吉斯廻歸模式 (logistic regression model)進行相關議題的分析工作，統計分析軟體為SPSS
22.0。以下依序說明分析方法的原理。
一、信度與效度分析
信度(reliability)與效度(validity)分析是用來了解研究中使用的衡量工 具是否具備良好的準確性(accuracy)及精確度(precision)，以確認衡量工具的 品質與優劣，及是否符合所擬研究的目的。
(一) 信度部分
信度用來量測結果的一致性(consistency)或穩定性(stability)。一致性是 衡量內部項目的一致程度，穩定性則是再測信度，以同一衡量工具多次衡 量某事件時，都能得到相同結果。本研究以 Cronbach’s α 係數為指標，藉 以瞭解各受測者對於各問卷量表是否具有內部一致性。而 Guielford(1965) 認為，當Cronbach’s α 大於0.7 時，屬於高信度，介於 0.3 至 0.7 之間屬於 尚可，低於 0.3 時則屬於低信度。
(二) 效度部分
效度是指測量工具能正確測出研究者所測量特質的程度，可分為內容 效度(content validity)、效標關聯效度(criterion-related validity)與建構效度 (construct validity)三類；內容效度在於界定一個觀念的範圍，並分析判斷測 量工具是否能代表此範圍；效標關聯效度是指外在效度與衡量工具的相關 程度；建構效度則是指衡量工具的內容是否能測量到理論上建構或特性的 程度，或是否能推論或衡量抽象概念或特性的程度。而研究中將採行平均 建構效度，並以構面中個別項目與總分的相關係數之平均值作為整體測量 的指標。
二、差異性分析
差異性分析以獨立樣本t檢定來進行，獨立樣本 t檢定適用於兩組樣本 彼此獨立沒有關聯之情況下，用以檢定兩組樣本間平均數是否有顯著差異 (如(3.1)式)。
2 1 0 :
H µ =µ (3.1)
由於兩母群為獨立，因此在進行t檢定時必須考慮此兩母群之變異數是
否相等，若兩母群變異數不相等(即F值達顯著水準)，或母群變異數為已知 否、同意與不同意、成功與失敗)時，倘仍以普通最小平方(ordinary least square, OLS)法估計參數，則將可能會造成偏誤；因此，應尋找一個值域介 於 0 與 1 之間的非線性函數，以詮釋此二元的反應變數與獨立變數間的關 係，最常使用的為logit 函數和標準常態函數；其中，logit 函數則可建立為 羅吉斯廻歸模式(logistic regression model)。
羅吉斯廻歸的原理是由勝算(Odds)與機率出發。勝算是指所欲探討之
而當一獨立變數X 為二分類變數(X = 0, 1)時，則相對勝算比(θ)是指在 吉斯迴歸(logistic regression)，而模式中的連結函數則稱為羅吉函數(logit
function)。倘現欲建立一具 k 個獨立變數的羅吉斯迴歸模式時，則其一般式
其次，在模式參數估計部分，可採最大概似估計(maximum likelihood estimation)，經由反覆求解(iterative estimation)而達收斂方式以求得之。個別 參數的顯著性檢測，若在大樣本情況下，以服從卡方分配(自由度為1)的W2