第三章 研究方法
第四節 資料分析
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第四節 資料分析
本研究的資料分析分成兩個部分，第一部份為睡眠腦波頻譜分析的前置作 業，第二部分則是針對本研究所欲探討之不同研究假設所進行的相關統計分析，
分別介紹如下。
一、睡眠腦波頻譜分析
由於過去研究探討失眠患者睡眠中的腦波頻譜分析，多依據 PSG 記錄的睡 眠階段判讀，不同研究採用不同入睡過程的定義與不同的分析單位，而導致受限 於睡眠階段的界定，因而未能針對失眠患者從醒到睡的入睡歷程進行連續向度的 探討。再者，臨床上失眠患者對於睡眠的主觀抱怨最多為「入睡困難」，但從過 去的研究回顧中可看到，多僅針對睡或醒不同狀態，或不同睡眠階段的腦波進行 頻譜分析，因而無法更進一步瞭解失眠患者在入睡過程中的生理激發狀態。因 此，探討失眠患者在入睡過程的生理激發狀態是重要的議題。本研究的睡眠腦波 頻譜分析將採用時間連續向度之分析，而非採用睡眠階段作為分析之單位。睡眠 腦波的頻譜分析將選取 PSG 記錄最初的連續三頁被判讀為任何睡眠階段的第一 頁為起始點，往前選取 5 分鐘至其後 15 分鐘，共計 20 分鐘之區間，作為後續腦 波頻譜分析之用，以進一步獲得失眠患者在入睡過程中的生理激發狀態。
參與者的夜間腦波記錄將以記錄之原始數值輸出後，透過 MATLAB 程式進 行後續頻譜分析。濾波值設定高頻為 50 Hz（low-pass filter）。此外，為避免腦波 受眼動之干擾，任何眼動記錄超過正負75μV 之波段會被視為受到干擾（artifacts）
而捨棄。本研究設定每一分析區段（segmentation）大小為 2 秒，區段間重疊 1 秒，並利用快速傅利葉轉換（Fast Fouier Transform，簡稱 FFT），分別計算出 Delta 波（0.5～2.5Hz）、Theta 波（2.5～7.5Hz）、Alpha 波（7.5～12Hz）、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）， 會明顯受個體之個別差異性所影響，故本研究將透過不同頻譜波段之絕對功率值
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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)作為客觀 生理測量變項。
二、統計分析
本研究所收集之資料將採用 SPSS for Windows 15.0 版本統計套裝軟體進行 資料分析處理。資料分析將分成四個部分：第一部份為研究設計的控制分析，包 括分析實驗組與控制組在性別與年齡變項上是否有顯著差異，以排除腦波頻譜分 析之結果受此兩混淆變項所造成的干擾。另外，則是探討實驗組與控制組在情緒 狀態的差異性，包括參與者所填寫之 BAI 與 BDI-II 分數，以單因子變異數分析
（ANOVA）來比較兩組在這些測量變項上是否有顯著差異。
第二部分為探討實驗組與控制組在相關測量變項上的差異性，包括參與者睡 前所填寫之 PSAS 分數、PSG 記錄中的睡眠相關參數，以 ANOVA 來比較兩組在 這些測量變項上是否有顯著差異。
第三部分為探討本研究的假設，包括先以實驗組與控制組在入睡歷程中，每 分鐘的腦波頻譜波段相對功率值進行 ANOVA 分析，比較兩組在入睡歷程中每分 鐘腦波頻譜波段平均相對功率值是否達顯著差異，瞭解兩組在入睡歷程中不同腦 波頻譜波段的上升與下降趨勢，進一步找出後續欲探討原發性失眠患者在入睡歷 程中，睡眠驅力上升速度與生理激發下降速度的分析時間區間；另外，透過前述 分析之結果，分別找出實驗組與控制組在入睡前 1 分鐘至入睡後 4 分鐘，總計連 續 5 分鐘入睡歷程區間的不同腦波頻譜波段做線性迴歸，以獲得該迴歸線的斜率 進行後續 ANOVA 分析，比較兩組在入睡歷程中，睡眠驅力上升的速度與生理激 發狀態下降速度是否達顯差異。
第四部分則是探討原發性失眠患者睡前主觀激發狀態感受是否與客觀生理 測量的腦波頻譜分析之間具有相關性，將以參與者所填之 PSAS 得分作為個體睡 前主觀激發狀態感受變項，而客觀生理測量變項上，將分別以前述的參與者睡眠 歷程中腦波頻譜分析的不同波段相對功率值的每分鐘平均值，以及四個腦波頻譜
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波段上升與下降之速度當作變項，並將上述主、客觀變項以皮爾森相關（Pearson’s correlation）檢視變項間的相關。
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