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一、 資料收集

本研究以多社區方式進行資料收集與分析,欲瞭解發展之複合式 防跌運動方案的適用性,藉由收集不同社區之高齡者的人口學資料、

疾病史、跌倒史、自覺健康及運動習慣以及身體功能與平衡能力之介 入成效,進行比對、分析與探討,以回應研究問題。資料收集包含兩 部份,第一部份問卷調查包含基本資料收集及防跌知識測驗於衛教前 後施測,以及後測時滿意度調查;第二部份為執行能力測量包含身體 功能表現與平衡能力測量,評估項目包含柔軟度、下肢肌力、心肺適 能與敏捷力、動態與靜態平衡。收集流程為課程進行開始前一週完成 前測,前測包括問卷調查收集基本資料及進行執行能力測量,接著衛 教課程當週完成防跌知識前後測驗,複合式防跌運動方案完成後一週 進行執行能力後測、運動習慣資料收集及滿意度調查。分別敘述如下:

(一)問卷調查

1.前測實施前進行收集:基本資料、疾病史、跌倒史、自覺健康及 運動習慣。僅運動習慣於後測時同步調查變化情形。

2.防跌知識測驗:跌倒防制衛教前、後進行測驗,收集衛教成效資料。

3.滿意度調查:於執行能力後測時,同步收集。

(二)執行能力測量

1.身體功能表現:包含柔軟度、下肢肌力、心肺適能與敏捷力,於複 合式運動介入前後實施並收集資料。

2.平衡能力測量收集:包含動態與靜態平衡,於複合式防跌運動方案

介入前後實施並收集資料。

二、 資料分析

本研究以 SPSS 20.0 版統計軟體(IBM SPSS statistics, SPSS, Inc.)

進行統計分析。除描述性統計分析(descriptive statistics)外,推論統 計以卡方檢定(chi-square test)、成對 t 檢定(paired t test)、獨立 t 檢定(independent t test)及共變數分析(Analysis of covariance, ANCOVA)或詹森-內曼法(Johnson-Neyman method)加以統計分析。

一、 描述性統計

描述社區高齡者人口學特性及各變項的分布情形。其中人口學資 料之類別變項以次數和百分比表示,連續變項以平均數、標準差呈現。

二、 推論性統計

(一)卡方檢定

以卡方檢定進本研究對象及流失個案之間同質性分析。

(二)t 檢定

以成對 t 檢定分析防跌衛教前、後的知識測驗變化及全體受測 者複合式防跌運動介入前、後之運動習慣、身體功能與平衡能力的變 化。

以獨立 t 檢定檢定兩群體特性的期望值是否相等,如性別變項 中男、女性的身體功能與平衡能力差異等,以及考驗研究對象與流失

個案在社會人口學資料是否合同質性。

(三)單因子共變數分析

運用單因子共變數分析,分析社區高齡者之社會人口學等各項基 本資料在身體功能、平衡能力等防跌能力的成效差異,以釐清複合式 防跌運動方案課程對社區高齡者的適切性以及在哪些背景因素中成 效特別顯著。其中單因子係分別指的是「性別、年齡、婚姻狀況、教 育程度、居住地、居住狀況、自覺健康、慢性疾病和半年內跌倒情況」

等自變項,而共變數分析則指運用前測作為共變量之變異數分析法

(林清山,1992)。為確定共變數分析考驗結果的正確性,在進行共 變數分析之前,須先進行「組內迴歸係數同質性」基本假定之考驗,

以了解樣本是否合乎同質性,而決定是否進行單因子共變數分析或詹 森-內曼法(Johnson-Neyman method)加以統計分析(吳明隆、涂金 堂,2012)。以上各項統計考驗之顯著水準訂 α 為.05。

第肆章 結果與討論

本研究目的為發展社區高齡者複合式防跌運動方案,並探討 複合式防跌運動方案介入之成效,以促進高齡者身體功能、平衡 能力,達到預防跌倒及增進老年生活品質為目標。本章共分為六 小節,首先,第一節為研究對象基本資料之描述與分析,第二節 複合式防跌運動方案在運動習慣及防跌知識之成效分析,第三節 複合式防跌運動方案在身體功能之成效分析,第四節複合式防跌 運動方案在平衡能力之成效分析,第五節滿意度分析以及第六節 綜合討論。研究結果與討論說明如下。

第一節 研究對象基本資料之描述與分析

本節旨在透過描述性統計針對社區高齡者基本資料進行樣本 描述性分析。在基本資料部分,主要涵蓋了性別、年齡、婚姻狀 況、教育程度、居住地、居住狀況、自覺健康、疾病史、半年內 跌倒史等。本研究之描述性資料分為類別型及連續型資料,前者 運用卡方檢定分析,以次數及百分比呈現,連續型資料採用

t

檢定 分析,以平均數、標準差描述,並以顯著水準.05 檢定之。本研究 共蒐集有效個案 118 位,研究對象基本資料之社會人口學特性顯 示,如表 4-1-1 至 4-1-11 所示。

一、 社會人口學因素

(一)性別

在性別部分,全體研究對象中以女性居多共 100 位(84.7%),

男性僅 18 位(15.3%),如表 4-1-1 所示。