第五章 綜合討論
第二節 量尺及其組合在兩兩疾患間的區辨效度 —預測力及分類結果
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第二節 量尺及其組合在兩兩疾患間的區辨效度
—預測力及分類結果
由前一節 ANCOVA 結果，我們可以瞭解四組疾患在各單一量尺上得分差異。
而羅吉斯迴歸則是同時探討多個量尺在兩兩疾患間的預測情形，因此除了多說明 量尺及其組合整體在兩兩疾患間的預測區辨情形，還可以多瞭解在眾多量尺中，
那些量尺在兩兩疾患間是最具有區辨預測力。茲將研究結果討論如下：
一、 哪些量尺在兩兩疾患間最具有區辨預測力
精神分裂症與其他疾患
在精神分裂症與其他三組疾患間(見表五-1)，本研究發現精神分裂症量尺(A1) 一致地能夠區辨精神分裂症與其他三組間的差異，再綜合過去柯永河與張小鳳 (民 84)的結果，顯示 A1 量尺不僅可以區辨精神分裂症患者與正常組(男大生)，亦 可以區辨精神分裂症與其他疾患間的差異，因此未來可以考慮 A1 作為精神分裂 症傾向的參考指標。另外，多增加鬱型情感(A3)量尺，則更可以區分精神分裂症 與重鬱症間的差異，即 A1 分數越高與 A3 分數越低，精神分裂症相對於重鬱症 的可能性就越大，反之亦然；同理，多加入憂鬱型焦慮(B4)量尺也更可以區辨精 神分裂症與低落型情感疾患間的差異，即 A1 分數越高與 B4 分數越低，精神分 裂症相對於低落型情感疾患的可能性越高。
在精神分裂症與焦慮症方面，多加入強迫型焦慮(B5)與自評作答不可靠(D8) 量尺，更可以區辨兩者間的差異，即 A1 分數越高、B5 分數越低、D8 分數越高，
精神分裂症相對於焦慮症的可能性也越高。對 B5 來說，這是否表示強迫症狀越 多的時候，越能區辨精神分裂與焦慮患者間的差異，研究者認為尚無法下此結論。
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因為 B5 量尺的分數高低可以區辨兩組，背後可能意涵需思考：(1)由於本研究焦 慮疾患組中，有一半是非特定的焦慮狀態(Anxiety state)診斷(44 人)，另一半特定 焦慮疾患中 OCD 又佔了一半(23 人)，其他特定焦慮診斷的患者人數都過少。因 此究竟此結果是反映 B5 能區辨精神分裂症與焦慮疾患間的差異(SCH vs. ANX)，抑 或是精神分裂症與強迫症的差異(SCH vs. OCD)。(2)也因為焦慮疾患組中除強迫症 外，還包括其他焦慮疾患，故此結果也需思考是反映強迫症構念能區辨兩組，還 是其他構念能區辨兩者。
為回答上述問題，研究者將焦慮疾患組區分出強迫症組與焦慮狀態組，並加 上原來三組疾患再進行一次兩兩比較的羅吉斯迴歸分析(詳見附錄二)，結果發現 強迫症傾向量尺(B5)一致地能夠區辨預測強迫症與其他四組間的差異，但卻無法 一致地區辨預測非特定的焦慮狀態組與其他組別。因此，此結果說明 B5 量尺是 區辨了 SCH vs. OCD 之間的差異，也確認了是強迫構念能區辨之；而 B5 量尺區辨 預測強迫症的效度也獲得支持，未來亦可考慮視 B5 作為強迫症傾向的參考指 標。
而自評作答不可靠(D8)量尺反映，精神分裂症患者自評作答不可靠程度高於 焦慮患者，可能表示精神分裂症患者因為對於自己能力的不確定(如低現實感、
病識感、判斷能力等)，而對於自己填答的不可靠程度也高於焦慮患者。
憂鬱疾患與其他疾患
根據表五-1，不論背景變項納入與否，鬱型情感(A3)量尺一直能顯著區辨預 測重鬱症與焦慮症間的差異，加上前述 A3 量尺又可以區辨重鬱症與精神分裂症 間的差異，因此未來可考慮 A3 作為重鬱症的參考指標。
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但在低落型情感與其他疾患間的區辨上，憂鬱型焦慮(B4)量尺卻沒有獲得一 致性的結果。即使在不納入背景變項的影響，結果僅顯示 B4 量尺能區辨低落型 情感與精神分裂症之間的差異，而在低落型情感與焦慮疾患間 B4 量尺不具顯著 區辨預測力，但 A3 量尺在接近顯著的程度(p=.05~.10)。對於此結果，研究者認 為在憂鬱疾患與其他疾患(精神分裂症、焦慮症)間，A3 與 B4 量尺應該都有顯著 區辨力，因兩者有顯著的高度正相關(r=.904***)。但可能因為迴歸分析中，預測 變項的係數代表淨相關，而 A3 與 B4 的高度正相關，使得兩量尺都投入時解釋 量重疊，便不具有顯著預測力。為驗證是否受此因素影響，研究者以 B4 量尺分 別進行 DYS vs. SCH、DYS vs. ANX 的羅吉斯迴歸，結果支持上述說法(Wald 值分別 為 22.546***、21.064***)，因此 B4 量尺也可考慮做為低落型情感的參考指標。
綜合上述，在憂鬱疾患(重鬱症與低落型情感)與其他兩疾患間 A3 與 B4 量尺能顯 著區辨兩兩間差異。
重鬱症與低落型情感
在重鬱症與低落型情感疾患間，不論是羅吉斯迴歸或是共變數分析結果，都 一致顯示沒有量尺能顯著區辨兩者之間的差異。其原因除了前一節中提到，兩者 在症狀/本質上相近、量尺缺乏能區辨兩者的內容、共病(雙重憂鬱)的影響外；另 外也需思考的是，或許兩者在發展過程上是否不容易明顯區分開來，以及也許以 自陳式量表的方式是有所限制的，必須要透過晤談或行為觀察的方式較能夠區分 兩者。
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焦慮疾患與其他疾患
焦慮疾患與其他疾患間，並不像精神分裂症、重鬱症、低落型情感組有某個 量尺能一致地區辨該疾患與其他疾患的差異，尤其是焦慮類量尺(B1,B2,B3,B5)也 無法在焦慮疾患與其他疾患間能有所區辨。研究者認為一部分可能受到本次研究 焦慮疾患組特性的影響，因為 B 類各量尺代表特定的焦慮疾患傾向，然而焦慮組 中非特定的焦慮狀態(Anxiety state)就佔了一半，而除 OCD 外的其他診斷人數也 都非常稀少，OCD 也僅占該組 1/4 的比例，因此可能無法使得特定焦慮障礙傾向 的量尺能顯著區辨。而前述當將焦慮疾患組分成強迫症組與焦慮狀態組再進行一 次羅吉斯迴歸時，B5 量尺一致地能顯著區辨預測強迫症組與其他組間，似乎也 支持上述說法，因此其他量尺在焦慮疾患與其他疾患間的區辨，仍待後續研究證 實。
進一步來看，焦慮組與精神分裂症、重鬱症間的區辨，已在前面討論過，此 處不多贅述。但在焦慮症組與低落型情感組間的區辨，不論背景變項控制與否，
都沒有量尺能顯著預測兩疾患間的差異，此結果與共變數分析結果有所差異。在 共變數分析結果中，兩疾患在焦慮、憂鬱量尺(A3、B1、B3、B4)上得分有顯著差 異，但為何在羅吉斯迴歸中沒有此區分性。研究者認為可能原因有下列一種或多 種原因影響：(1)量尺投入較多：羅吉斯迴歸方程式中，預測變項係數代表該變 項與校標變項間的「淨相關」，因此變項投入越多或預測變項間相關較高時，有 可能因扣除重疊的解釋量過多，使得該變項單獨的預測力不具顯著性。倘若以較 少預測變項，或是將相關高的量尺以其中之一代表，即可降低此情形。 (2)低落 型情感疾患人數不足：由於不論在背景變項控制有無中，都有量尺在接近顯著的 水準(p=.05~.10)，而低落型人數在本研究中最少，或許多增加該組人數可改善此 情形。 (3) 焦慮組受試特性：如同前段所提由於本研究焦慮組中有一半是非特 定的焦慮狀態(Anxiety state)，可能因此無法以代表特定疾患傾向的量尺，預測焦 慮組與低落型情感間的差異。 (4) B 類量尺構念問題：也可能 B 類量尺有著構念
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與功能。因為臨床上常必須考量的就是鑑別診斷(differential diagnoses)，而本研 究中兩兩疾患間區辨方程式的正確率與預測力多在七、八成以上(表五-2)。同時‧ 國
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由於本研究的四組疾患是以首要診斷(primary diagnose)來進行分組，並未排 除共病的情形，只是代表該組患者中以該診斷為主要問題。因此與臨床中高共病 的情形相同。而以此法分析所得之結果，較不會有過去研究中以單純無共病的疾 患進行分析，結果類推至實際臨床情境有高估的可能。
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