項目分析、探索性因素分析及信度考驗的結果討論

果上做討論。本研究先以主成份分析進行promax 斜交轉軸進行探索性因素分析，

以求出量表的初步架構，再以此初步架構進行各分量表及全量表的項目分析，接 著正式的探索性因素分析以主成分分析進行直接斜交轉軸以求得因素架構，最後 才進行信度考驗。

一、方法上的討論

以下分別針對前後兩次探索性因素分析進行方法上的討論。

（一）抽取因素的方法

一般而言，探討抽象概念的原理論性意涵，建立假設性架構，最好採用主 軸因素法（邱皓政，2000），且以主軸因素法所求得的因素架構複製性較高（李 茂能，2006），然而本研究初步嘗試以主軸因素法抽取因素，進行直接斜交轉軸，

抽取因素負荷量大於.40 及刪除跨因素.40 的題目，所得的結果最後僅剩 12 題，

題數太少，結果不易解釋及不符合實際需求。可能造成的原因有一部份可能是 題項的內容相近，另一部份可能由於題項中的內容是較細微的身體狀況，需要 靜心回想自己的身體狀況，而在多達66 題的題項，可能使得作答者難以靜下心 來做感覺的區別，使得回收資料進行分析時，導致各題相關太高。因而決定改 以主成分分析進行，並且先以因素分析進行初步選取部份的題目，及找出身體 覺察能力量表的初步因素架構，以利進行各分量表的項目分析，最後才進行正 式的因素分析，使得本研究前後共進行兩次的因素分析。也因此本研究中，初 步的探索性因素分析的目的在於簡約複雜的題目，吳明隆（2006a）認為主成份 分析適用於單純簡化大量變項為較少數的成份，及作為因素分析前的先前預備 歷程。因而本研究在初步探索性因素分析使用主成份分析是適當的。

當變項數大於30 或測量的變項信度佳時，利用主軸因素法與主成份分析的

結果差異很小（Gorsuch, 1983；Thompson & Vidal-Brown, 2001）。雖然主軸因素 分析後的因素相關比主成份分析高，但主軸因素分析後的因素負荷量比主成份 分析的因素負荷量低，其相關的因素組型或大小順序不會改變（李茂能，2006）。

且共同因素數目的決定上，統計上的意義與實用上的意義需同時考慮（吳明隆、

涂金堂，2005；李茂能，2006）。在實際嘗試過後，發現本研究中，以主成份分 析進行後的結果較易於解釋，且最後結果，若再將所有的題目改以主軸因素法、

正交轉軸進行，同樣抽取出相同的因素架構（如附錄十二），因而在本研究中，

採用正式的探索性因素分析採主成份分析進行抽取因素，尚可稱為適當。然而 也由於主軸因素法的因素負荷量比主成份分析的因素負荷量來得低，其所獲得 的解釋變異量亦相對的較低，在本研究中若以主軸因素法、正交轉軸進行後所 獲得的「轉軸後」的累積解釋變異量為46.46%。

針對解釋變異量的部份，由於本研究使用斜交轉軸，在斜交轉軸的報表上 並未直接呈現轉軸後的解釋變異量。解釋變異量為特徵值除以題數，然而林本 源（2002）在編製體育態度量表的論文中提到，轉軸後的特徵值以「最佳」的 位置解釋全體的變異量，因而在計算後總有「提高」的假象，所以只單純顯示 轉軸的成敗，不該用在轉軸前的解釋。其中所提高的部份為因素重疊所致，也 因此本研究中並未呈現各因素轉軸後的解釋變異量，在本研究的報表最下方所 顯示特徵值為轉軸前的初始特徵值及其解釋變異量，取代轉軸後的特徵值及解 釋變異量。此情形若在正交轉軸中，由於一般報表上呈現的是轉軸後的特徵值 及解釋變異量，在正交轉軸中轉軸前、後的總特徵值不變，總累積解釋變異量 亦不變，因而不會有斜交轉軸中該呈現何解釋變異量之困擾。如同本研究中，

若改以主成份分析、正交轉軸進行因素分析，所得轉軸前、後的累積解釋變異 量均為 58.38%，此值與先前本研究以主成份分析、斜交轉軸所得轉軸前的累積 解釋變異量是相同的。

（二）轉軸的方法

在轉軸的方法上，斜交轉軸假定因素與因素間彼此有某種程度的相關，因 而本研究使用斜交轉軸，然而斜交轉軸中亦分為直接斜交轉軸及promax 斜交轉 軸法，一般常用為直接斜交轉軸，然而本研究中初步因素分析先採用promax 斜 交轉軸法，因為當因素間的相關較高時，斜交轉軸中的promax 比正交轉軸中的 最大變異法（varimax）較能發現簡單結構（Finch, 2006），因而以本研究中初步 探索性因素分析目的在簡約資料而言，使用promax 斜交轉軸是適當的。而在正 式的探索性因素分析中，本研究則改採用直接斜交轉軸，在使用直接斜交轉軸 時，李茂能（2006）認為可嘗試改變 delta（δ）值，比較何組結果最能符合簡 單原則，且其因素的可解釋性及實用性亦最佳。因而本研究經幾番嘗試，最後 發現以原先電腦的設定值δ=0 時所獲得的結果最佳。

（三）資料的判別-結構矩陣及組型矩陣

斜交轉軸的報表中會出現結構矩陣及組型矩陣，該以何矩陣進行資料的判 別，各學者說法不一。李茂能（2006）指出以因素結構矩陣進行選題，所得的 結果會較穩定，而當因素間相關較高時或欲了解題目在某一因素上的獨特貢獻 性時，就需查看因素組型矩陣。邱政皓（2003）則認為組型矩陣反應變項間的 相對重要性，適合進行大小比較，而結構矩陣的因素負荷值代表因素與變數之 間的相關係數，故適合進行因素命名。同樣地林本源（2002）認為除了可以比 較在哪個矩陣上較能清楚辨別外，也支持在因素分析時使用轉軸後的組型矩陣 進行變項的歸類。本研究在嘗試的結果，在結構矩陣上難以辨別，因而改同樣 採用組型矩陣，進行資料的判別，亦屬適當。

二、研究結果的討論

以下分別就初步探索性因素分析、項目分析、正式探索性因素分析、信度分 析的結果做討論。

（一）初步探索性因素分析的結果

初步探索性因素分析後，抽取出7 個因素，29 個題項，每個題項在該因素 的因負荷量皆達.40 以上，7 個因素的累積解釋變異量為 58.09%，因素間相關 為.240~.550，屬低至中相關。發現刪掉題目共 37 題，所留下的 7 個因素，當中 題目前來自前五個因素，換言之，原先設計的「整體身體反應及改變」的覺察 中所有題目已被刪除。推論可能原因為初步設計此層面的覺察為整體性的概 念，相較於其它層面則是針對各種狀況「肌肉張力」、「呼吸」、「身體使用」…

等，整體性的覺察可能隱含其它層面的概念，因而各題項容易產跨因素的狀況，

致使該層面的題目易在因素分析中被刪除。

（二）項目分析的結果討論

初步探索性因素分析後的題目，以分量表及全量表進行項目分析考驗。當 中所有的題目除了第 62 題之外，均通過考驗。第 62 題在全量表及分量表的項 目分析中除了，刪該題後的其分量表的信度由.77 提升為.79，之外，其餘亦均通 過考驗。除了考量到該分量表僅有 3 題，刪題後的題數太少，難以測出該行為 代表之概念外，另外李茂能（2006）亦提出，在刪題時，亦需考量質與量的部 份，當該題目對領城或建構很重要時，仍可保留之。考量之下決定將第62 題予 以保留，亦在可接受之程序。

（三）正式探索性因素分析的結果討論

正式探索性因素分析後，總共抽取出5 個因素，共計 21 題，累積解釋變異 量為58.376%，各題項因素負荷量為.50-.89 之間。五個因素「身體控制」、「身體 異常」、「肌肉張力」、「身體使用」、「呼吸」的覺察，分別來自原設計的五個層 面。而原先設計的第六個層面「整體身體反應及改變」在初步選題時，所有題 目已被刪除，此部份先前已經討論過。而正式探索性因素分析後，所留下的五 個因素中，除了在「身體異常」當中「肌肉僵硬時，我可以知道產生的原因。」

該題來自原先設計題目的「肌肉張力的覺察」，與原先設計層面不同外，其餘所

抽取各因素的題目皆與原先設計的層面符合。

「肌肉僵硬時，我可以知道產生的原因。」該題目與共同歸類於「身體異 常」的其它 3 題題目，意義皆同樣為對產生身體異常狀況的原因的了解，即為 覺察能力的「深度」。針對此一部份，可發現原先在設計題目時，在各層面中分 別隱含廣度、深度、細度及時間等覺察能力向度的思考，但由於一個題目可能 同時隱含兩個能力向度，因而沒有加以細分，然而在進行因素分析時，似乎卻 造成抽取因素的影響。

在本研究中所抽取出來的五個因素分別所隱含的層面及向度如下：第一因 素-身體控制的覺察，5 個題目除了皆落入原先身體控制的層面外，在能力向度 上隱含覺察的「細度」及「廣度」，包含分辨自己是否能做出各種質感的動作，

及平時的動作型態。第二因素-身體異常的覺察，如前所述，4 個題目涵蓋原先 身體異常狀況及肌肉張力的「深度」，指對覺察到狀況的了解；第三因素-呼吸的 覺察，僅有 3 個題目，皆為原先設計的呼吸層面，而能力向度上主要是以「廣 度」為主。第四因素-肌肉張力的覺察，除來自原先設計肌肉張力的層面外，在 能力向度上亦主要以「廣度」為主；而第五因素-「身體使用」該因素所抽取出 來的 4 題，皆來自原先設計「身體使用」層面中的「時間」向度，指能否能經 常性地覺察到身體的使用情形。

以上可看出，同一因素中只涵蓋一、兩個能力向度，而並未如原先預期同

以上可看出，同一因素中只涵蓋一、兩個能力向度，而並未如原先預期同