第三章 研究方法
第三節 資料分析
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負向高激發： 害怕（fearful）, 敵意（hostile）, 緊張（nervous）
高激發： 警醒（aroused）, 驚奇（surprised）, 驚愕（astonished）
Tsai 等人（2006）的研究指出，八向度在再測信度（.60-.77）皆良好。真實情緒及 理想情緒的區分方面，研究也顯示兩者為不同但相關的概念。
原作者亦將量表翻譯成中文版，本研究在其同意下取得中文版量表。中文版量表共 有 30 個詞彙，除了上述八向度所包含的詞彙外，其他三個詞彙因跨文化差異被用來做為 補充選項（filler）。（量表請見附錄四）
本研究主要使用量表中的真實情緒分量表，同樣根據前述分類方式分成八類情緒，
相關信度資料如下（見表 3-3）：
表 3-3
各情緒向度之內部一致性信度
向度名稱 內部一致性信度（Cronbach’s α）
正向高激發： .772
正向： .839
正向低激發： .675
低激發： .449
負向低激發： .635
負向： .814
負向高激發： .703
高激發： .451
第三節 資料分析
本研究從問卷調查所獲得的資料，利用電腦套裝軟體 PASW statistic 18.0 進行量化資 料的統計分析。本研究變項如下：過去一年自傷行為有無、過去一年自傷種類數、過去 一年自傷行為頻率、苦惱自責式反芻（brooding rumination）程度、深省式反芻（reflective pondering rumination）程度、八類正負向情緒經驗（見表 3-3）；背景變項為性別、年齡 及就讀年級。
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26 一、 描述性統計（Descriptive statistic）
將列出全體受試者過去一年自傷相關資料的平均數或百分比。另外，受試者從以前 到現在的自殺意念及實際自殺行為百分比、頻率等資料也將被統計。以卡方檢定比較不 同性別、不同年級在選擇自傷方式的差異性。
二、 獨立樣本 t 檢定（t test-independent sample）
此部分將受試者分為過去一年曾經自傷組及過去一年從未自傷組。針對年齡、深省 式反芻、苦惱自責式反芻、自殺意念頻率、實際自殺行為頻率、八類正負向情緒經驗相 關變項等，進行獨立樣本 t 檢定（t test-independent sample）比較。
三、 相關分析（correlation analysis）
此部分希望了解各變項的相關程度。考量變項性質後，本研究將採 Pearson 所發展 的積差相關來分析。另外，由於過去一年是否自傷屬於二分變項，與其他變項的相關屬 點二相關，在 PASW statistic 18.0 中仍可以 pearson 相關係數來計算。
四、 邏輯迴歸分析（Logistic regression analysis）
對於正負向真實情緒、情緒差距和反芻類型對於過去一年是否自傷的預測力，由於 依變項為二分變項，因此將採用邏輯迴歸分析（logistic regression analysis）。又本研究將 性別及年齡視為控制變項，故以階層邏輯迴歸（hierarchical logistic regression）分析，第 一階段放入性別及年齡，第二階段則放入正負向情緒經驗，第三階段放入苦惱自責式反 芻與深省式反芻，以了解各變項的預測能力。
五、 線性迴歸分析（linear regression analysis）
為了解正負向真實情緒是否能夠預測過去一年自傷頻率及過去一年自傷種類數，此 部分首先利用簡單線性迴歸，了解各變項獨立預測過去一年自傷頻率或種類數的能力。
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接著利用階層線性迴歸分析（Hierarchical linear regression analysis），第一階段放入背景 變項，第二階段放正負向情緒經驗，第三階段放入苦惱自責式反芻及深省式反芻程度。
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（37.4%：50.4%，χ2=8.676，df=1，p=.003）。在年級自傷發生率方面，一年級的自傷 發生率顯著高於二年級（54.0%：40.9%，χ2= 6.052，df=1，p=.012）及三年級（54.0%：
35.5%，χ2=11.728，df=1，p=.001）。二年級與三年級在自傷發生率則沒有顯著差異（40.9%
v.s 35.5%，df=1，p=.324）。 表 4-1：
全體受試者在過去一年自傷狀況及自殺相關資料
變項 分類 人數 百分比
過去一年至少一次自傷 無 284 55.9%
有 224 44.1%
過去一年平均自傷次數 5.0869(標準差26.48929)
從出生到現在