本研究係分析大專運動員社會支持、生涯信念、生涯自我效能與生涯發展之關係與 研究變項間之線性結構模式，有關資料處理方式依據各個研究問題，採用適當之方法進 行研究資料處理與分析工作，茲將其區分為量化研究與質性研究兩部份，分述如下：
壹、量化研究
一、資料處理：問卷回收後，將所得資料加以整理編碼，剔除廢卷整理出有效之問卷並 做記錄。
二、本研究之資料擬使用 SPSS for Windows 18.0及 Amos 18.0 統計套裝軟體進行統計 分析，並以 α = .05 為顯著水準進行統計分析。
三、根據研究目的，本研究所使用的統計分析如下：
(一) 描述統計 (descriptive statistics)
先以次數分配與百分比分析，藉以探討研究樣本分布情形與特性；再以平均數與標 準差分析，來描述社會支持、生涯信念、生涯自我效能與生涯發展等變項，進一步瞭解 大專運動員針對上述變項的具體看法。
(二) 單因子變異數分析 (one-way ANOVA)
以單因子變異數分析，比較不同背景變項之大專運動員在社會支持、生涯信念、生 涯自我效能以及生涯發展之差異情形，若達顯著差異水準 (p < .05)則以薛費法 (scheffe,s method) 進行各組事後比較。
(三) 典型相關 (canonical correlation analysis)
採用典型相關係數進行資料分析，解以分析社會支持、生涯信念、生涯自我效能以 及生涯發展各研究變項間彼此之相關程度。
(四) 驗證性因素分析 (confirmatory factor analysis)
驗證性因素分析屬於結構方程模式 (structural equation modeling) 的一種次模型，其 除了可以用來檢驗一組類似的測量變項背後的潛在因素，確認量表題目背後的概念結構，
更可用來檢驗理論模型的適切性 (邱皓政，2004)。不同於探索性因素分析，驗證性因素 分析可以：1.將測量誤差從項目的變異量中抽出來，使得因素負荷量具有較高的精確度；
2.可以處理一個項目分屬於不同因素的情形；3.可以瞭解因素模式與所蒐集資料之間相 符的程度 (黃芳銘，2004)。本研究以驗證性因素分析方式測量社會支持、生涯信念、生 涯自我效能以及生涯發展各構面衡量問項的信度、聚合效度 (convergent validity)。
(五) 結構方程模式 (structural equation modeling, SEM)
SEM 模式可對複雜的社會及行為現象以結構方程模式來瞭解大專運動員在社會支 持、生涯信念、生涯自我效能以及生涯發展等各構面間交互作用的因果關係，並驗證本 研究提出假設結構模式的適配度。AMOS 可用以進行結構模式、共變數結構分析，或 因果模式等資料分析，處理各潛在變項與可觀察變項間的影響關係，以驗證經由理論所 建構的因果模式，並指出這些影響關係中未觀察到的觀念，以及解釋在估計過程中的測 量誤差 (黃芳銘，2004)。結構方程式之分析，首先需進行模式適配度評鑑。有關模式適 配度評鑑有許多不同主張，而以 Bagozzi 與 Yi (1988) 之論點較為周延，他們認為需從
基本適配度指標 (preliminary fit criteria) 、整體模式適配度指標 (overall model fit) 以及 模式內在結構適配度指標 (fit internal structurl model) 等三方面評鑑。茲將其評鑑標準說 明如下 (吳明隆，2007)：
1.模式基本適配指標
在模式基本適配度指標驗證上，Bagozzi 與 Yi 提出以下項目：
a.估計參數中不能有負的誤差變異數。
b.所有誤差變異必須達到顯著水準 (t 值＞1.96)。
c.估計參數統計量彼此之間相關的絕對值不能太接近1。
d.潛在變項與其測量指標間之因素負荷量，最好介於 .50 至.95 之間。
e.不能有很大的標準誤。
2.整體模式適配度指標 a.卡方值 (x2)
卡方值是衡量資料與模式之間適配程度的標準，其目的在於測試預測模式的共變異 量和實際資料數據間模式的差異性；一個具有適合度的模式示希望能夠獲得一個不具顯 著水準的 x2，以說明預測模式和實際模式是沒有差別的，當 x2 趨近於零時，則表示假 設模式的適合度越佳。但 x2 會隨樣本數而波動，一旦樣本數很大，受試樣本容易達顯 著水準，幾乎所有模式皆可能被拒絕。而 x2 的比率多少才表示模式有較佳的適合度迄 今尚未有共識，一般係以小於 3 做為判斷一個可接受的適合度模式的參考。
b.適配度指標 (goodness of fit index, GFI)
GFI 指標是計算理論與觀察資料共變結構中之變異與共變量，能解釋觀察資料的變 異與共變數的程度，其值介於 0 與 1 之間，越接近 1，表示模式的適配度越佳，理想 的 GFI 值應大於 0.9。
C.調整後適配度指標 (adjusted goodness of fit index, AGFI)
AGFI 乃在測試模式適合度時，將模式適合度做調整，可輔助模式適合度的判斷，
同時可避免因樣本數增加而引起顯著差異結果的缺失。與 GFI 一樣具有不考慮樣本數 的多寡，僅考慮模式是否適合的特性。同樣地，AGFI 值通常介於 0 至 1 之間，AGFI 值越高，表示此模式適配度越佳，理想的 AGFI 值應大於 0.9。
d.標準化殘差均方和平方根 (standardized root mean square residual, SRMR)
為｢殘差共變數矩陣｣中獨特元素的平方之平均的平方根，反映的是殘差之大小，其 值越小表示模式的適合度越佳，最好是低於 0.05，SRMR 會受樣本數之影響，樣本數
很大時，其值也會很大，因此僅供參考使用。
e.漸進殘差均方和平方根 (root mean square error of approximation, RMSEA)
為 AMOS 指標數值中少數可對適配度指標加以考驗的指標，RMSEA 值小於 0.05 時，表示模式適配度佳；RMSEA 值在 0.05 至 0.08 間，表示模式適配度尚佳；RMSEA 值在 0.08 至 0.1 時仍屬適配度普通；但若高於 0.1 則屬適配度不佳。
f.基準適配度指標 (normal fit index, NFI)
以需無假設的模式為基準而推導出的指標，理想的 NFI 值應大於 0.9，若該指數 大於 0.9，則表示模式的適配度極佳。
g.增值適配指標 (incremental fit index, IFI)
ILI 又稱之為 Delta 1 指標，是以相對於基準模式來評鑑適配的指標，其值需大於 0.9，IFI 越接近 1，表示模式適配度越佳。
h.非基準適配度指標 (tucker-lewis index, TLI)
TLI 是考慮樣本大小的情況下，將卡方值轉換所導出來的指標，理想的 TLI 值應 大於 0.9，TLI 值越接近 1，表示模式適配度越佳。
3.模式內在結構適配度評估
在模式內在結構適配度準則上，Bagozzi 與 Yi (1988) 建議由以下標準來判斷：
a.個別觀察變項的項目信度 (individual item reliability)
觀察變項的 R2 反映了其在潛在變項的信度值。個別潛在變項的信度值（標準化係 數值的平方）應大於 0.5，亦即標準化係數必須等於或大於 0.71 以上。
b.潛在變項的組合信度 (composite reliability)
組合信度主要在評鑑一組潛在構念指標的一致性程度，亦即所有測量指標分享該因 素構念的程度，屬於內部一致性指標值，組合信度越高，表示測量指標間有高度的內在 關聯存在。個別顯性變項的信度接受值最好在 0.5 以上，而潛在變項組合信度最好在 0.6 以上。
c.潛在變項得平均變異數抽取量 (average variance extracted)
潛在變項得平均變異量抽取值表示相較於測量誤差量的大小，潛在變項構念所能解 釋指標變項變異量的程度。潛在變項平均變異數抽取值的大小若是在 0.5 以上，則表示 指標變項可以有效地反映其潛在變項，該潛在變項具有良好的信、效度。
d.參數統計量的估計值是否達到顯著水準
所有參數統計量的估計值均達到顯著水準，即絕對值大於 1.96 或 p 小於 .05，表
示模式之內在品質甚佳，反之則不理想。
e.標準化殘差 (standardized residuals) 的絕對值
標準化殘差是適配殘差除以其漸進標準誤，標準化殘差也可以解釋為標準化常態變 異，其值應界於 -2.58 至 +2.58 之間。但標準化殘差會受樣本數影響，樣本數越大，
標準化殘差就越大，因此，此項目指標只能作為參考之用。
f.修正指標 (modification indices)
修正指標小於 3.84，在 AMOS 操作中內定之修正指標值界線為 4.00，在模式中，
只有未估計之參數有修正指標。修正指標若大於 3.84，則表示模式之參數有必要加以修 正，例如將限制或固定之參數改為自由參數。修正指標是針對限制的參數而來，數值表 示若將某一限制參數改為自由參數，模式的 x2 值將減少多少。在統計上，一個修正指 標可被有一個自由度的 x2 分配所解釋，因而將一個限制參數改為自由參數時，模式之 自由度將減少一個，而 x295(1) 的臨界值是 3.84，所以當修正指標大於 3.84 時，即表示 此一限制參數改為自由參數後將顯著改善模式的適配度，但修正指標也會受樣本數之影 響，因此也只能作為參考。
貳、質性研究
在進行深度訪談後，遂根據訪談內容進行訪談資料整理與編碼，而資料處理之步驟 如下所述：
一、確認訪談稿效度、信度
於訪談結束後，遂根據訪談錄音內容，以逐字稿繕打方式整理出訪談初稿，以建立 本研究之內在效度，完成後再依錄音內容檢核有無遺漏或錯誤之處；再者，將訪談初稿 寄回給受訪者，請受訪者檢核內容後寄回，以建立本研究之內在信度，經修定後確定訪 談稿。並將訪談稿複製成四份，一份做為安全存底；一份用於分析；一份用於劃記；另 一份用於剪裁。
二、訪談稿編碼與分析
從質性研究的過程中，編碼 (coding) 是發展和提煉資料的一種系統化方式，而編 碼的過程乃是根據有關主題、概念、或解釋的類別來分析與組合資料 (黃瑞琴，1991)，
並從中推演出理論之脈絡。而本研究訪談稿之編碼依據，乃是依照本研究中幾個重要的 變項，如社會支持、生涯信念、生涯自我效能以及生涯發展等變項加以分類，主要在瞭 解大專運動員對於各研究變項的知覺程度為主要編碼類別的依據，並依據分類資料進行 持續比較 (黃瑞琴，1991)，以擴充或刪減編碼類別。本研究依訪談時間先後順序加以編
號，並以英文字母 (A,B,C……) 加以標示。在謄寫內文中，依問題順序將英文標示與阿 拉伯數字以『-』符號連結，表示該名受訪者所回答之答案；倘若同一段落有多位受訪 者提及，則依序標示『；』以方便迅速找出相關內容；最後，將不同資料貼上標籤及建 立資料索引與分類。
三、質化與量化研究資料比對及討論
依量化調查結果、質性訪談內容及相關文獻，來進行研究結果的分析與交叉檢核，
依量化調查結果、質性訪談內容及相關文獻，來進行研究結果的分析與交叉檢核，