資料處理與分析

視覺分析法旨在分析資料，如：「一分鐘仰臥起坐的次數」之大小和 速率變化，含階段內和階段間的「一分鐘仰臥起坐的次數」資料點個數，

畫成曲線圖，再進行基線、介入與維持期之數據分析。鈕文英、吳裕益

（2019）表示實驗階段內，「一分鐘仰臥起坐的次數」資料點個數之水平 範圍、變化、平均數以及趨向穩定性；而階段間主要在分析比較相鄰階 段間的「一分鐘仰臥起坐的次數」資料點個數，並分析兩者之重疊百分 率等相關資料分析數據。

(一) 階段內分析資料

1. 階段長度：「一分鐘仰臥起坐的次數」為資料點個數。

2. 水準：對照縱軸之「一分鐘仰臥起坐的次數」為刻度且為水平狀態。

(1) 水準全距：指階段內「一分鐘仰臥起坐的次數」的最小和最大 值的範圍。

(2) 中數水準：係指將「一分鐘仰臥起坐的次數」從小至大排序，

資料點數是奇數，則中數是中間的數值；若資料點是偶數，則 中數為中間兩個數值的平均。原先採用平均水準表示縱軸資料 量的集中量數，因容易受極端值影響，而中數比較不受極端值 影響。

(3) 水準變化：最後與開始之「一分鐘仰臥起坐的次數」的縱軸值 相減。

(4) 水準穩定度：指「一分鐘仰臥起坐的次數」的資料點數值範圍 小，低變化時，則為穩定。本研究以 Gast & Ledford（2014）

研究參與者的依變項次數而定，當依變項次數 20 以上，則以 10%為水準穩定標準；依變項次數 11-19 次，則以 15%為水準 穩定標準；依變項次數 6-10 次，則以 20%為水準穩定標準；

依變項次數 5 次以下，則以 25%為水準穩定標準。若「一分鐘

仰臥起坐的次數」有 80%以上資料點落在可接受範圍內，則為 穩定資料；反之，則不穩定。

3. 趨向：指資料路徑之斜度，說明如下：

(1) 資料趨向路徑：透過階段內之「一分鐘仰臥起坐的次數」的資 料數值建構成資料路徑之斜度，並於分析表中標記上升(／) 、 進步(＋)；下降(＼)、 退步(－)和水平(－)、 等速 (＝)的 符號。

(2) 趨勢穩定度：落在趨勢範圍之程度，低變化範圍較小時，則呈 現穩定。如「一分鐘仰臥起坐的次數」的 80%數值落在 15%的 範圍內，則為穩定。

(二) 階段間的資料

1. 水準變化：如「一分鐘仰臥起坐的次數」的介入期第一個數值，減 去基線期最後一個「一分鐘仰臥起坐的次數」數值。

2. 中數水準變化：如介入期與維持期的「一分鐘仰臥起坐的次數」中 數水準相減。

3. 趨向變化與效果：如比較介入期與維持期之階段間趨向變化與效果，

是正向、負向或無變化。

4. 趨勢穩定度：如比較基線與介入期階段間趨勢穩定度之變化情形，

穩定度以(含)80%以上為 「穩定」，80%以下為「不穩定」。

5. 重疊率：如比較兩個相鄰階段的重疊百分比；計算方式如介入期在 基線期最佳表現範圍內之資料點，除以介入期總資料點，再乘上 100%。

重疊率愈低，意旨實驗差異愈顯著，則表示介入效果越好。其依照 鈕文英（2019）整理自 Parker, Vannest, & Davis（2011）解釋重疊率 標準，當重疊率為 0%時，為極高效果；1-6%時，為高度效果；7-33%

時，為中等效果；34-74%時，為低度效果；75-90%時，為輕微效果；

若為 91%以上時，則無效。

二、 C 統計分析

本研究搭配 C 統計輔助視覺分析在信度與效度上的不足，而其方法 是用來檢定階段內「一分鐘仰臥起坐的次數」的資料數據趨向變化是否 達統計顯著；同時也檢定階段間在「一分鐘仰臥起坐的次數」是否具有 立即與維持效果，其公式如下：