資料分析方法

第三章研究方法

研究者使用 SPSS 統計套裝軟體進行資料分析，所採用之分析方法係配合本研究之假設，並考量變項的測量層次，選擇適合的統計分析方法，茲分述如下：

壹、描述性統計分析（Descriptive Statistical Analysis）

透過次數分配、百分比說明人口基本變項與早療服務概況的分佈情形，以平均數、標準差等描述性統計方法來分析各量表題項的分佈情形。

貳、信度分析（Reliability Analysis）

本研究針對「社會支持量表」、「家庭充權量表」、「生活品質量表」三個總量表及其分量表進行內部一致性信度考驗分析，以 Cronbach’s α 值來衡量量表的信度。

參、因素分析（Factor Analysis）

因素分析是用以測量工具中的各個量表進行分析，主要目的在於分析各量表的潛在概念的結構與各變數之間旳因素負荷量（loading），以檢驗研究工具的效

度。關於社會支持量表部分，本研究使用因素分析方式萃取出與原量表相同之因素個數，以檢驗該量表的效度。關於家庭充權量表與生活品質量表部分，研究者則分別對其分量表進行因素分析，以檢測各構面的效度。

肆、t檢定（t-test）與單因子變異數分析（One-Way ANOVA）

檢定的控制變項之組數為二組者，採用獨立樣本 t 檢定分析，組數為三組或三組以上者，則採用單因子變異數分析進行檢定，若達統計上之顯著差異時，

則進一步以雪費法（Scheffe’s method）進行事後比較。藉此檢定人口基本變項在生活品質上之差異，以及早療服務概況在社會支持、充權與生活品質上之差異。

伍、皮爾森積差相關分析（Pearson Correlation Analysis）

皮爾森積差相關分析是用來檢驗等距變項概念的相關係數，本研究以皮爾森積差相關分析來瞭解年齡、家庭每月經濟收入、早療服務時間、早療服務頻率等變項與生活品質各範疇的相關程度，以及社會支持、充權、生活品質等各概念之構面的相關程度。

陸、階層迴歸分析（Hierarchical Regression Analysis）

本研究為檢驗研究架構與研究假設，採用階層迴歸分析來檢驗人口基本變項、

早療服務概況、社會支持及充權對於生活品質之影響程度為何。首先，納入人口基本變項與早療服務概況為迴歸模型一，再將社會支持構面與充權層面納入迴歸模型二，觀察模型的解釋力有無增加，以及人口基本變項與早療服務概況對生活品質的影響是否有所變化。

柒、路徑分析（Path Analysis）

路徑分析是一種將變項關係以模型化（modeling）的方式來進行分析的一種統計技術，其主要特色是可以利用變項間的共變關係來檢驗研究者所提出的影響、

預測或因果關係（邱皓政，2009）。本研究使用路徑分析來檢驗社會支持各構面對於生活品質的直接效果（direct effect）與透過充權所產生的間接效果（indirect effect），以瞭解充權是否為社會支持與生活品質的中介變項。