資料分析與統計方法

本研究收集之資料包含受試者之姓名、性別、年齡、慣用手、身高、

體重、腰圍、臀圍、Movement ABC 測驗各個測驗項目之原始分數與障 礙分數、台灣動作評估測驗各個測驗項目之原始分數與能力分數。本研 究以 SPSS for Windows 11.5 版套裝軟體配合個人電腦進行統計分析。本 研究所採用的統計方法如下：

一、描述性統計（Descriptive statistics）

本研究以平均數±標準差表示所有受測兒童之身高、體重、身體質 量指數、腰圍、臀圍、腰臀比、Movement ABC 測驗各個測驗項目之障 礙分數、台灣動作評估測驗各個測驗項目之能力分數；以百分比表示發 展協調障礙兒童之盛行率。

二、群集分析（Cluster analysis）

本研究採用群集分析之二階段法。首先將發展協調障礙族群在台灣 動作評估測驗之測驗項目的能力分數標準化，選擇凝聚分層法以決定分 群的個數。因群體之間距離定義的不同，凝聚分層法包括：單一連結法、

完全連結法、平均連結法、中心法和華德法，分別使用這些方法再從凝 聚樹狀圖去判斷哪一種凝聚分層法獲得的分群結果最明確。接著以此決 定的分群個數和凝聚分層法所得各群的平均值作為 K-means 中心點的 起始値，再使用 K-means 法進行第二階段的群集分析，即可得到分群結 果。

內部效度（Internal validity）

本研究使用區別分析（Discriminant analysis）以驗證群集分析之內 部效度，由於是要分析次族群內部是否呈現穩定狀態，因此以所得到之 次族群做為分群變數（group variable），同樣選取台灣動作評估測驗之 十個測驗項目的標準化能力分數做為自變數，經由電腦分析後得到結 果，若此區別函數的正確率越高，表示群集分析的分類模式之內部效度 越高。此外，藉由區別分析亦可瞭解台灣動作評估測驗之各個測驗項目 區分群集分析次族群的能力。

外部效度（External validity）－ Known-group comparsion

本研究以 one-way ANOVA 確認群集分析分組之效度，在驗證外部 效度時變數的選擇必須是相關且最好是準則變數(criterion variable)，另 外 這 些 變 數 不 能 是 先 前 群 集 分 析 所 使 用 過 的 （ Hair, Black, Babin, Anderson, & Tatham, 2006），因此本研究選擇 Movement ABC 測驗三大 面向之障礙分數與障礙總分作為準則變數，並比較各次族群在這些變數 上是否有差異。

三、卡方檢定

以卡方考驗比較發展協調障礙各次族群間在性別與年齡分布上之 差異。

四、單因子變異數分析（one-way ANOVA）

使用 one-way ANOVA 比較各次族群間各個測驗項目之標準化分數 的差異，並探討各次族群之特性。若群集間的均方（mean square）越大 且群集內均方越小，表示該群集變數具有分辨各群的能力。

本研究中所有推論統計之顯著差異值皆訂在α level＜.05。