資料處理

本研究採用SPSS for Windows19.0版統計軟體和統計軟體AMOS 18.0進行資料 的處理與分析，分為兩部份：一為探索性研究之資料分析；二為驗證性研究之資 料分析方法。使用之統計方法包括項目分析、探索性因素分析，及進行多元常態 性檢定、驗證性因素分析及結構模型分析。

一、探索性研究資料分析

（一）檢核原始資料及分析

本研究運用 SPSS 19.0 統計軟體來檢核原始資料的極端值與遺漏值等，並進 行量表之項目分析與信、效度分析檢驗。項目分析包含遺漏值檢驗、極端組比較、

同質性檢驗與因素分析選題；信度分析指標為Cronbach α係數；效度分析指標為建 構效度。

資料分析 1.採用算術平均數與標準差等統計方法，以了解國中生學校逆境、

正向情感、負向情感、自我監控、自我統合、教育復原力量表的現況。

2.以皮爾遜積差相關考驗研究假設，探討學校逆境、正向情感、負向情感、

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自我監控、自我統合、教育復原力的相關情形。

二、驗證性研究資料分析

本研究使用AMOS Graphic來進行繪圖與資料處理的工作，並考驗研究假設。

（一）不良參數估計值之檢查和建構信度之考驗

本研究以最大概似法來做為本模式參數估計的方法（ Bollen, 1989），並計算 每個潛在變項的建構信度與潛在變項的平均變異抽取量，當建構信度大於.60時，

表示有良好的建構信度；平均變異抽取量大於.50，表示測量指標能代表潛在建構 的程度尚佳 （李茂能，2006）。

（三）適配度評鑑 1.測量模式適配度評鑑

測量模式適配度評鑑主要在分析模式內每個測量模式內潛在變項的信、效 度。信度分析，主要為探究觀察變項對潛在變項標準化係數之能解釋觀察變項的 變異程度。效度分析主要為探究各個觀察變項在其所反映的因素上之標準化因素 負荷量可否用來反映該因素（ Bagozzi & Philips, 1991）。

2.結構模式適配度評鑑

主要在考驗理論模式所建立的徑路關係是否能夠成立，包含潛在變項與潛在 變項之間結構參數的大小與方向性，若達顯著，代表有直接效果或間接效果。通 常標準化徑路係數最好能大於.30，才能有效地反映潛在變項間關係。

3 .整體模式適配度評鑑

指標有絕對適配指標、增值適配指標與精簡適配指標。絕對適配指標是決定 理論的整體模式能否預測觀察共變數或相關矩陣的程度；增值適配指標是用一個 比較嚴格的基線模式和理論模式比較，測量其適配改進比率的程度。精簡適配指

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標在於更正模式是否有過度適配的情形。

本研究所採用的絕對適配指標與增值適配指標為： χ² 、GFI、AGFI、RMR、

RMSEA、NFI、CFI。

（五）模式修正

本研究運用AMOS統計顯著檢定法的LM檢定（ Lagranian multiplier test），進 行模式修正，主要是評鑑χ²值，修正次序是先選擇MI值最大且有理論依據來進行 修正，如缺乏理論意義，就選擇次大的MI值，直至有意義的MI值為止。

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