資料分析方法

本研究主要依據問卷回收資料進行實證分析，本研究所採用的資料分析工具 是以 SPSS（Statistical Package for the Social Science）統計套裝軟體 12.0 中文視窗 版進行分析，針對有效問卷進行敘述性統計、信度分析、集群分析、獨立樣本 T 檢定、變異數統計分析、卡方檢定、迴歸分析，茲說明如下：

一、敘述性統計（Descriptive Statistics）

針對收集問卷調查內容，以次數分配與百分比來分析國中生的基本資料，包 括性別、年級、籍貫、家庭狀況、照顧者教育程度、宗教信仰、休閒時間、休閒 同伴、零用錢、課後輔導參與情況等，以描述研究樣本社經背景之分佈情況及人 格特性；並利用平均數及標準差來分析國中生人格特質、休閒動機及休閒參與情

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形。

二、信度分析

針對各研究變項之衡量問項進行信度檢定，以瞭解衡量構面的一致性。本研 究採用信度係數（Cronbach’s alpha）來驗證研究所使用之各量表是否具有量好信 度，係數愈接近 1.0 愈佳。吳統雄（1990）根據相關係數及變異數分析並參考多篇 論文之後提出信度研究報告指出，在衡量信度是否足以判斷時，建議以下表所述 範圍作為信度高低的參考標準（表 3-5-1）：

表 3-5-1 Cronbach’s α 係數之參考指標表

範圍評定標準 結論

Cronbach’s α 係數< 0.3 不可信 0.3 ≤ Cronbach’s α 係數< 0.4 勉強可信 0.4 ≤ Cronbach’s α 係數< 0.5 稍微可信 0.5 ≤ Cronbach’s α 係數< 0.7 可信（最常見）

0.7 ≤ Cronbach’s α 係數< 0.9 很可信（次常見）

0.9 ≤ Cronbach’s α 係數 十分可信 資料來源: 吳統雄（1990）

三、集群分析（Cluster Analysis）

集群分析是根據相似性與相異性，客觀地將相似事物歸納在同一集群之中，

事物按照某些相似特性劃分成幾個集群，使在同一個集群內的事物具有高度的同 質性，而不同集群間的事物則具有高度的異質性（黃俊英，2000）。本研究利用人 格特質變項為基礎，進行集群分析，將受訪者以人格特質分為數個集群，同一集 群的受訪者具有同質性的人格特質。本研究整理國中生「人格特質」變項得分後，

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首先以階層法（hierarchical）來瞭解可能之分群數，再以非階層法（non- hierarchical）

之 K-Means 集群分析確認分群合理性，並進一步以 ANOVA 來判別個群組間之差 異，期望了解不同集群之國中生是否有不同的差異性。

四、獨立樣本 T 檢定（T-test）

利用 T 檢定來比較二組不同樣本測量值的平均數，檢測兩獨立樣本，在相同 測量的反應上是否有顯著差異。因此本研究利用獨立樣本 T 檢定，探討國中生在 各意象的構面平均分數上是否具有顯著差異。

五、單因子變異數分析（One Way ANOVA）

單因子變異數分析為檢定一個類別尺度自變數對一個等距尺度依變數之影響，

即在檢定自變項的多個組織間，平均值是否有顯著差異。本研究將先進行集群分 析，將整體國中生拆為數個集群，再進行單因子變異數分析，比較不同集群中之 人格特質的五個構面是否具顯著差異。

六、迴歸分析（Regression analysis）

透過線性迴歸分析檢測國中生之休閒動機（預測變項）對休閒參與（校標變 項）之影響程度，並透過逐步迴歸分析來檢測國中生之休閒動機各構面對休閒參 與之影響程度。

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