第三章 研究設計與實施
第四節 資料處理
本研究資料係以問卷調查而得，量表施測完畢之後，先剔除遺漏未填 答或資料不詳者，再將符合研究對象條件之樣本區分為單親與雙親學生，
並以SPSS14.0 版統計軟體進行分析。所採用統計方法為：描述性統計、相 關性分析、單因子變異數分析、多元複迴歸分析等。資料分析方法如下：
一、描述性統計分析
以描述統計，分析基本資料的次數分配、百分比與標準差。針對樣本 特性以及變數的分布情況，進行描述。
二、相關分析
以卡方獨立性檢定來瞭解生涯自我概念量表（Y）與各項基本資料間是 否有關聯性存在。當二維列聯交叉表的每一個格子（Cell）的機率為其行與 列邊際機率之乘積，則表兩變數相互獨立。除獨立外，兩變數間之關聯程 度亦為觀察列聯表應注意的焦點。
（一）卡方統計量（Pearson Chi-Square statistics）
若為
E
× F列聯表，則( )
∑∑
= == e −
e f
f ef
ef ef
E E O
1 1
2
χ2
其中，
O
ef表列聯表第e
列第f
行格子之觀察次數；E
ef表列聯表第e
列第
f
行格子之期望次數。當
H
0成立，即二變數彼此無關聯性時，χ2的分布近似卡方分布( )(2e−1 f−1)
χ ，惟樣本數越大，卡方檢定越容易拒絕
H
0。（二）Phi 係數
由於卡方統計量會受到樣本數 N 的影響，並隨 N 增大，因此以樣本 大小修正卡方統計量之值，即
N
χ2φ =
但φ值不會介於 0 與 1 之間，在應用與解釋上較不方便。
（三）Cramer’s V
針對上述情況，Cramer 再提出修正如下：
(
1)
2
= −
K
V N
χ其中，
K
=min( ) I
,J
。對任意I
及J
值，在完全關聯時，V
值為1。在於探 討二個或二個以上變數間相互關聯的強度、方向、以及其他特性。本研究 利用相關分析中的Pearson 積差相關分析，檢驗量表的「生涯能力」、「生 涯抱負」、「生涯興趣」、「生涯價值」及「生涯認識」五個因素之間相 關的程度，以暸解不同量表之間是否有顯著相關。三、變異數分析(one-way ANOVA)
變異數分析的目的在於探究反應值(依變項)之間的差異，是受到哪些主 要因數(自變項)的影響，其差異在統計學則稱為變異。當三組（含）以上之 比較則使用變異數分析，此研究統計方法主要在探討其在區間尺度變項上 之差異情形。本研究即用以比較與檢定不同基本資料特徵：性別、家庭結 構（內含單親原因、失親時間以及依親對象）、同儕影響、在校活動參與、
親子關係等對「生涯能力」、「生涯抱負」、「生涯興趣」、「生涯價值」
及「生涯認識」五個因素是否顯著差異存在。
四、多元迴歸分析
迴歸分析是用來分析兩個或兩個以上變項間的關係，因此會有一個目 標變數-應變數(Y)，及一個以上的自變數(X)。本研究將以生涯自我概念量 表進行基本資料之多元複迴歸分析，並探討其中顯著性因子。