國中生家庭階級影響偏差行為模式之研究

全文

(1)師大學報：教育類民國 91 年，47(2)，203-230. 國中生家庭階級影響偏差行為模式之研究黃芳銘. 楊金寶. 國立嘉義大學教育學系. 國立台北護理學院嬰幼兒保育系. 本研究主要針對台北縣國中三年級學生的家庭背景進行調查分析，以了解族群以及社會階級等因素，對國中生偏差行為的影響及其中介機制發展的探討，企圖建立一個家庭階級對偏差行為影響的整合模式。並將此一整合模式以結構方程模式的統計技術來加以檢驗。在模式通過適配檢定的標準後，發現家庭階級對偏差行為有顯著的影響，而這些影響皆是透過中介機制而形成的。其影響的路線共有四條如下：「家庭階級」->「家庭控制結構」->「偏差行為」。「家庭階級」->「家庭控制結構」->「學校控制」->「偏差行為」。「家庭階級」->「經濟的教育投資」->「學校控制」->「偏差行為」。「家庭階級」->「文化資本」->「偏差行為」。關鍵字：家庭階級. 結構方程模式. 文化資本. 偏差行為. 前言本研究主要針對台北縣國中三年級學生的家庭. 為主要影響變項的研究，因並未積極尋求整合各種相. 背景進行調查分析，以了解族群以及社會階級等因. 關聯的理論，而產生各執完全相左的意見。當然，也. 素，對國中生偏差行為的影響及其中介機制發展的探. 忽略了能夠系統地探求社會階級影響偏差行為的中. 討，最後建立一個家庭階級對偏差行為影響的整合模. 介機制。. 式。並且將此一整合模式以結構方程模式（structural equation modeling）的統計技術來加以檢驗。. 事實上，已有學者試圖去界定這種發展過程與層面所延伸出的中介機制，Rumberger, Poulos, Ritter,. 首先，研究將探討有關少數民族在社會結構中的. and Dornbusch (1990)認為，這種影響機制可歸為四大. 弱勢性，這種弱勢性滲入家庭背景之後，產生孩子在. 項：教育歷程中父母的投入程度、父母對子女認知發. 教育上的不利性（disadvantagedness）。這種社會弱勢. 展所投入的程度、父母所傳遞的價值、意願與動機，. 所形成的不利性，極可能成為弱勢族群學生，其學校. 以及父母的管教態度；Holloway (1990)則是歸納成兩. 控制低落或不足的中介機制。因此控制能力的不足，. 類影響因素：第一類因素涉及父母與子女的互動，包. 提高弱勢族群偏差行為產生的機率。. 括語文互動、回答問題的技巧、訓練與控制的策略，. 其次，社會階級與偏差行為的影響關係，長久以. 以及親子互動中感情的品質等；第二類因素涉及父母. 來一直在犯罪學界與社會學界裡產生相當大的爭. 對子女教育歷程與成就的價值與信念，包括父母對子. 議。這種爭議論點，在於父母親的職業是否對青少年. 女學業成就的壓力、父母對子女教育與職業水準的期. 偏差行為產生直接的影響。持肯定與否定觀點的學. 望，以及對其讀書識字所持的價值觀等。. 者，均有其自成一格的立論。實質上，以社會階級做. 這些分類並未結合當前已成熟發展的社會階層.

(2) 黃芳銘. 204. 結構理論或是弱勢族群的觀點，若是以此觀點來分析. 楊金寶. 教育的投資情形。. 中介層面，實可以歸結以下三個面向：其一是家庭教. 最後，本研究將整合上述的族群與社會階級的影. 育中權力控制結構，以及資本主義的權力結構相符應. 響途徑，建構家庭階級對國中生偏差行為影響因素之. 的關係；其二是文化品味所產生的「文化資本」分配. 整合模式，以 LISREL 8.30 的統計軟體來檢驗此一模. 不一致的效果；其三是從經濟分配的角度，了解家庭. 式的適配程度，並且尋找出整個影響的途徑。. 階級在經濟資源分配上的差異，此種差異影響家庭對. 文獻探討一、族群與偏差行為的關係長久以來，族群就是研究偏差行為重要變項之一。近來，種族、少數民族以及犯罪程度，是社會公眾及政策爭辯討論的重點；同時也是犯罪學者持續爭論的議題（楊金寶譯, 1999）。 Wolfgang, Marvin, Figlio, and Sellin (1972)早期對費城幼童及青少年的研究發現，族群是影響少年犯罪最重要變項，甚至是犯罪生涯最重要因素。 Sampson and Laub (1993)的研究也得到類似的結論。不僅如此，根據美國官方統計顯示，相對於所佔總人口比例，黑人的犯罪率普遍偏高，而亞裔美人則有偏低的現象 (Bureau of Justice Statistics, 1995)。在國內也發現相類似的研究結果，許春金、馬傳鎮 (1997)對全國少年監獄、輔育院及觀護所收容的少年調查發現，原住民的犯罪率 (11.7%) 要高出其所佔台灣總人口比例 (2%)甚多。為何原住民青少年偏差行為較盛行，這是很值得探討的問題。在過去，國內對原住民偏差行為問題的探討並不多見，且多為人類學者所作的研究。李亦園 (1982) 以泰雅、阿美、布農、排灣及雅美等五族為對象，從. 泰雅族少年為對象，研究發現認同父母、親子關係、德智成績，以及附著社區等變項均與少年偏差行為有關。上述這些人類學者所做的研究均為少數族群，缺乏與其他非少數族群作比較。因此，研究結果無法深入瞭解，原住民與其他非少數族群青少年產生偏差行為的差異情形。許春金 (1997)在國科會補助下，分別自桃新苗三地區抽取閩南、客家、及泰雅籍國中生進行研究，結果發現，無論男女，泰雅族青少年偏差行為平均數均較其他二族為高，而以客家族最低。研究也指出，泰雅族男性青少年來自非完整家庭之比例較高，兄弟姐妹人數較多，家庭變故較多，家庭社經地位較低，在校成績較低。不僅如此，該研究變異數分析也指出，泰雅族男性少年之不良交友及遊樂休閒型態之分數均偏高，而且家庭教養型態偏向放任型，客家族群則較偏向控制型。過去，對於族群間偏差行為的現象，主要有兩種解釋的觀點，一是犯罪次文化理論（ criminal subculture theory），強調少數族群特有的規範與價值體系，與大社會之規範與價值體系相衝突，因而形成. 警方記錄顯示，泰雅族人犯罪率最高，最低為雅美. 偏差行為（Wolfgang et.al., 1972; Miller, 1958; Shaw. 族。研究也發現，泰雅族每人每年消耗酒類金額最. and Mckay, 1972）。另有一派學者提出社會控制理論. 高，且高出全省平均數甚多。許木柱 (1987)以花蓮阿美族為對象，發現該族暴力行為偏低。該研究也發現，阿美族的酗酒行為有相當大的變異性，明顯地受到童年時期與家人相處的影響。童年期與家人相處較合睦，酗酒頻率較少。此外，吳玉珠 (1996)以烏來鄉. （social control theory），主張個人與社會的連結關係太微弱時，個人會有偏差行為產生。亦即，當家庭、學校及社區的社會化功能，不能約束少數族群青少年行為時，即會產生偏差行為（Gottfredson and Hirschi, 1990; Sampson and Laub, 1993）。.

(3) 國中生家庭階級影響偏差行為. 205. 社會控制微弱以及犯罪次文化理論，已被許多學. 義設計的體制，加深少數族群教育的不利性。這種體. 者證實是產生犯罪的重要因素。然而，以犯罪次文化. 制具有相當的社會再製功能，透由再製功能的拓展，. 的角度，歸因犯罪的現象卻是受到相當大的批評. 造成導致弱勢族群從事偏差行為機率的增加。. （Gottfredson and Hirschi, 1990）。批評者認為，這是一種道德的責難。事實上，沒有一個種族不唾棄犯罪，反而讚揚與犯罪相當的價值觀。因此，以犯罪次文化理論解釋族群偏差行為，顯得相當具爭議性。但是，什麼原因使某族群孩子的社會控制減弱呢？若不是文化所形成的結果，那又是什麼呢？也許，這得從社會結構層面探討。就邏輯上論證，族群的弱勢性，導致其在社會職位分配的不利性。而這些不利性，影響其小孩在學校受重視的程度。此類外在重要他人的連結，又是自我控制及遵守體制規範的趨力。控制趨力的遞減或不足，就容易產生較高的偏差行為。台灣的某些研究顯示（張善楠和黃毅志，1997；楊肅棟，1997；陳建志，1998），原住民教育成就遠低於漢人學生的原因，很明顯的是教育結構與制度擴展過程中，教育機會與資源分配未能均等之故。這種不均等的機制可以從兩方面了解，其一是這種分配的效益直接的從學校體制發酵；其二是經由社會的再製（reproduction）與分配的過程而進入家庭中。正如 Barbara and Coleman (1993)研究所發現，低階層的家庭正是社會資源的不利群體。而在族群的效益上，更是由於少數族群的社會邊緣效益，加深了社會資源擁有的不利性，導致教育成效居低不上。事實上，教育成效的確與偏差行為息息相關。從上述的觀點，可以看出，族群與偏差行為在教育層面來看，確實埋藏相當份量的中介機制。這種中介機制與社會階級，對偏差行為的影響有其異曲同工之處。它們不僅牽涉族群所能提供的家庭資源，以及父母教養特質（characteristics）的投入。同時，也涉及學校對族群資源分配與互動的關係。此理同樣可驗證於台灣社會，原住民身處台灣經濟體系與政治結構中的邊陲地位，導致大部分原住民家庭社經地位低落，對其小孩的資源與個人教養特質的投入受到相當的限制，也正是這種限制所形成的中介機制，混合了學校為資本主. 二、社會階級與偏差行為的關係早在二十世紀初就有學者注意到社會階級與偏差行為的關係，隨後，著名社會階層理論大師 Sorokin and Lunden (1959)也從馬克斯主義的觀點，審視社會階級與偏差行為的關係。一直到 90 年代，Hagan (1987) 匯整這些看法而提出「權力控制理論」（power-control theory），該理論強調子女在社會化的過程中，學習到的階級習性與偏差行為有共生關係。 Hagan (1987)引用了 Wright (1987)的階級分類，以實證方法證實了以馬克斯主義為基礎，明確區分的階級地位對子女的偏差行為的確造成影響。研究發現，出身不同階級的子女，其表現不同類型的偏差行為模式。研究也發現，出身雇主與經理階級家庭的子女，所從事的偏差行為多半具有享樂、判逆、挑戰權威等特性，如吸食禁藥、抽煙、酗酒等。反觀受雇階級的子女，則是較偏向暴力與金錢取向的偏差行為。為何出身不同社會階級之子女，有不同類型的偏差行為？Hagan (1987)研究發現，由於雇主與經理階級所從事的職業，通常擁有比較多的社會資源與權力，職位上較鼓勵創造、冒險、自由發揮等精神。類似的工作精神，自然而然的會展現在子女管教態度上。因此，在對子女社會化過程當中，多以鼓勵、規勸、討論等較自由與開放的方式，並賦予其子女的資源及權力較多，埋下了日後隔離偏差行為的種子。反觀受雇階級，工作於較簡單的職業場所，經驗較高的外在控制，較重視對權威的順從性，因而在家中傾向於威脅性的教養方式，多半較為嚴格，子女感受壓力較大，因此較偏向打架、竊盜等偏差行為。 Kohn, Atsusshi, Carrie, and Kazimierz (1990)亦發現類似結果。他指出父母在工作場所，經驗不同程度的外在控制，將會有意或無意的將此價值強賦予家中的教養活動。他認為工人階級的父母，希望孩子遵守.

(4) 黃芳銘. 206. 楊金寶. 外界訂定的標準；而中產階級的父母，則較注意孩子. 不斷的被擴展，包括「階級關連的家庭特徵之連結關. 的內在動態。因此，工人階級的父母較強調孩子行為. 係」 (Baker and Stevenson, 1986; Coleman, 1989;. 的後果，而中產階級的父母則較強調孩子的意圖。由. DiMaggio, 1982; Lareau, 1987; Vacha and Mclaughlin,. 於中產階級的父母親在工作環境中，擁有較高的決策. 1992) ）、「父母對學校系統的熟悉性」 (Baker and. 能力，經驗較低層次的外在控制。因此，在教養孩子. Stevenson, 1986; Downey, 1994, 1995; Lareau, 1987;. 時，呈現較重視「自我導向」（self-direction）的教育。. Vacha and Mclaughlin, 1992)、「父母對孩子教育的投. 展現較多的投入、較溫馨的互動、以及較少的身體處. 入」(Baker and Stevenson, 1986; Bloom, 1984; Hess et. 罰；反觀工人階級，工作於較簡單的職業場所，經驗. al., 1984; Majoribanks, 1979; Seginer, 1983) 以及. 較高的外在控制，較重視對權威的順從性。因此，在. Boudieu and Passeron (1977)提出的「高級文化」概念。. 家中傾向於威脅性的教養方式。James and Wright. 關於社會階級所產生經濟不平等的議題，一直是. (1976)對 Kohn 的研究進行重覆試驗研究，證實了對「自. 馬克思階級鬥爭論的重要論題。依據馬克思 (1977). 我導向」重視的程度，係隨社會階層的升高而提高。. 的看法，資本主義發展的法則，乃是社會上階層的財. Hwang (1996)對台灣國中生所作的研究發現，父. 富累積和社會下階層悲慘的累積是息息相關的。. 親的社會階級影響孩子的社會控制，進而影響孩子在. Wright (1979, 1985)試圖擴充此一命題，將其運用於分. 學校的行為表現。研究發現第三部門工人（亦即技術. 析現代資本主義社會，薪資收入決定的過程。他認. 人員）的孩子之社會控制力最高，其他依序是監督階. 為，生產的社會關係，媒介個人特徵與薪資收入。. 級的孩子、經理階級的孩子、小資產階級的孩子、小. Wright (1979, 1985)的理論中，勞動市場以及職業. 雇主的孩子、資本家的孩子，最後是第一、二部門工. 與技術的區分，深受生產的社會關係所決定。他的研. 人（無技術或半技術工人）的孩子。. 究皆證實，美國國內薪資收入是依照社會階級來建. 如果教育附著於維持不均等、階級區分的社會，. 立。進而，他發現經理階級、監督階級、資本家及小. 則學校必然會不均等地依賴其所附的文化與社會資. 雇主的薪資水準，在控制個人特徵變項之下依然顯著. 源。在教育過程中，階級關聯的文化資本對學生能產. 的高於工人階級。. 生好處，乃是由於學校的課程與組織所造成的。正如. Kelley (1992)的研究則發現雖然在美國、澳洲、. 社會支配的經濟制度，比較偏愛那些擁有經濟資本. 英國等國家階級對薪資水準的影響有些許的差異，但. 者。同樣的，我們的教育系統，也被建構去偏好那些. 是可以肯定的是社會階級，在現代社會中對家庭收入. 擁有文化資本者。. 具有最主要的影響力。依循 Wright (1979, 1985)的方. 社會階級與教育過程中的文化資本的主要論題. 法，許嘉猶 (1994)的台灣社會階級薪資水準分配的研. 在於：父母親所佔有的社會階級位置，能提供其不同. 究，也肯定了階級對薪資的影響，其中發現，資本家. 程度的文化資本(Boudieu, 1977)。此資本用於投資在. 的收入最高，經理階級第二高，工人階級和農民則是. 小孩的教育上，因而使其小孩獲得教育之利。文化資. 殿後。. 本在教育的過程中被視為一種資產，乃是因為，那些. 從教育的觀點而言，父母親的收入可以轉變成經. 陶養在文化資本的小孩，更能夠預備去精熟與掌握學. 濟教育的資源，用於投資小孩的教育，促進其教育的. 校裡的學業，他們對抽象的知識概念能發展出較好的. 表現。Teachman (1987)認為父母親經常使用物質及非. 品味。同時，教師也比較喜歡具有文化資本的學生. 物質性的資源來創造家庭氣氛，此種氣氛可以助長學. (Kalmijn and Kraaykamp, 1996)。. 術技能、動機及導向。當然，能夠有這些的作法與投. 文化資本的概念在許多經驗的實證研究中，一直. 資主要就是靠父母親的薪資收入水準。.

(5) 國中生家庭階級影響偏差行為. 一般而言，在西方的研究中大都以兩個指標來測. 207. 郭生玉，邱天助，楊文貴，宋德忠，凌坤楨等人 (1992). 量經濟教育的資源：即「家庭中與教育相關聯的物品」. 的研究發現，42.8%的學生回答至少參加一年以上的. 以及「孩子未來教育所儲蓄的金錢」。許多研究肯定. 補習；72.6%的學生有參加補習而且肯定補習確實有. 這兩個指標是了解經濟不利家庭的小孩在學業上為. 助於功課和考試成績。吳麗芬 (1993)所做的國小研究. 何表現的比經濟有利家庭的學生差的兩個重要媒介. 則顯示，被研究的國小學生中有一半左右參加補習，. (Downey, 1994, 1995; Mercy and Steelman, 1982;. 平均每周花費於補習的時間約五小時。這些研究皆認. Teachman, 1987)。這種效果在台灣最近的研究中亦獲. 為補習對學生的身心健康有害，但確都肯定補習對學. 得相當強的肯定。陳正昌 (1994)的研究顯示家庭的教. 業表現則是正向的影響。. 育資源和國小學生的學業有正相關存在，且其具. 社會階級不同而有不同層次的資源，而學校教育體制乃是資本主義之一種呼應。因此，此類明顯的不. 29.5%的解釋變異。在東方社會裡，諸如台灣、日本、韓國等，強調. 同，將會導致孩子在學校教育上的有利性與不利性。. 「考試功績主義」（testocracy）的升學教育體系，在. 資源投入與學校教育形成互動的結果，造就了學生學. 國中階段學生就必須應付各種的考試，為了進入更高. 校控制的強弱。父母親能夠投入愈多，孩子的社會控. 的學校，他們必須參加課後課業輔導，到補習班補習. 制愈強，學業表現也愈好，當然，產生偏差行為的機. 或是請家庭教師。然而這些活動必須支付額外的教育. 會就相對減低。. 支出，因此課後課業輔導、補習，以及家教可視為一重要的指標，用於了解經濟的教育資源與學生學業表現的關係。正如 Sorenson (1994)所描述：在漢城的中產階級區，追求教育成功的壓力高於這個國家任何其他的區域，在 1992 年的調查中顯示有一半以上的中等學校學生參加額外的課程或補習，父母親每月平均需花 280,000 鐶（美金 364）在這些課程裡。當然，台灣的補習現象並不輸於日本或韓國，教. 三、家庭階級對偏差行為影響的概念模式從上面的文獻探討，研究者建構一個家庭階級對偏差行為影響的概念模式。這種模式起始於家庭階級（包含社會階級與族群），經由家庭投資與父母投入，而形成一種中介機制。這種機制若再與學校體制的交互作用，容易導致學生偏差行為的發生的可能性。整個概念模式可以用圖一表示之。. 育學者使用「惡性補習」來譴責這種教育現象。依照. 家庭投資與父母投入家庭. 偏差. 階級. 行為. 學校的影響機制. 圖一. 家庭階級對學生偏差行為影響之概念模式.

(6) 黃芳銘. 208. 楊金寶. 研究設計一、研究對象本研究的受試者抽選自台北縣縣立國民中學三. 本研究所要探究的最主要效果變項，此類變項為「偏差行為」。上述的變項皆為內延潛在變項，其是由內延觀察變項所建構，有關的內延觀察變項描述於後：. 年級學生，共 630 位，經剔除作答不完全資料後，有. 中介變項. 590 位。由於本研究的焦點與社會階級有關，因此，. 家庭控制結構：本研究的「家庭控制結構」潛在. 研究的對象之父親均為全職且正式的工作者。最後得. 變項是由兩個觀察變項所組成，此二個觀察變項皆與. 可分析樣本數為 548。. 孩子的家庭強迫性經驗有關。其一是父親所造成的強. 二、研究工具. 迫性經驗，另一是母親所造成的強迫性經驗。此二觀察變項乃是各由四個問題所構成的組合變項。父親的. 本研究資料的主要收集工具為 Hwang (1996)所. 強迫性經驗的四問題，主要是測量孩子們是否認為：. 編製的《國中生學習與輔導調查問卷》。依據本研究. 「父親（或繼父）經常會用很難聽的話罵我」；「父親. 之概念模式，採用該問卷中局部相關的問題做為研究. （或繼父）非常強調服從的重要性」；「父親（或繼父）. 變項。這些變項詳述於下：. 以嚴格的規範或標準，來對待及處理其所做的一切行為」；「父親（或繼父）吩咐或交代的事，必須馬上去. 外延變項觀察變項：本研究之外延觀察變項有兩個，其一是「社會階級」，此一觀察變項乃是將學生父親所擁有的職業，加以轉換成 Tsai and Chiu (1991)所建構的社經地位指標。此一指標最高分為 76.1，最低分為 55.1。另一個外延觀察變項為「族群」，此一變項依據過去研究將其分為三個等級，最高等級為大陸省級，編碼為 3，次為閩南以及客家人，編碼為 2，最後是原住民，編碼為 1。潛在變項：本研究之外延潛在變項有一個，即「家庭階級」，其由社會階級以及族群所建構。. 做否則必挨一頓痛罵」。來自母親強迫性經驗的四問題類似於父親，「母親（或繼母）經常會用很難聽的話罵我」；「母親（或繼母）非常強調服從的重要性」；「母親（或繼母）以嚴格的規範或標準，來對待及處理其所做的一切行為」；「母親（或繼母）吩咐或交代的事，必須馬上去做否則必挨一頓痛罵」。每題都是五分題，從「非常同意」（得五分）至「非常不同意」（得一分）。文化資本：本研究的「文化資本」為一個內延潛在變項，包含四個內延觀察變項：「學校與家庭之溝通」，「家庭對子女學術引導與支持的投入程度」，「高級文化課程的參與」，「高級文化活動的參與」。「學校與家庭之溝通」與「家庭對子女學術引導與支持的投. 內延變項. 入程度」等變項，反映家庭對其孩子在學校內教育的. 本研究之內延變項依據因果關係的鋪成，分為兩. 關注與投入情形；「高級文化課程的參與」與「高級. 類變項，其一乃是作為中介機制的中介變項。此類變. 文化活動的參與」等變項，則是測量家庭對孩子學校. 項有「家庭控制結構」、「經濟的教育投資」、「文化資. 外教育的投入情形。. 本」以及「學校控制」。另一類為結果變項，此乃是. 「學校與家庭之溝通」變項，由四道題目所形成.

(7) 國中生家庭階級影響偏差行為. 209. 的組合變項。此四道題主要是測量學生的父母親，與. 學校所遭遇強迫性經驗的問題，所形成的一個組合性. 學校校長、行政人員和老師直接或間接溝通的情形。. 變項。這六道題為：. 其問題包括：「父母親利用電話、信件或由你的傳話. 好，經常當眾罵我使我沒有面子。學校老師總是要我. 等方式，與老師交換有關你在學校學習的意見之情形. 上課保持安靜。學校老師總是責備我這裏不對，那裏. 多不多？」；「你父母親拜訪老師、主任、校長，討論. 不對。學校老師總是會嘲笑我。班上同學總是把我當. 有關你學習方面的情形多不多？」；「你父母親參加學. 作是問題學生。學校老師總是把我當作是問題學生。. 校舉辦的家長參觀日、懇親會或其他活動（如運動. 每題都是五分題，從「非常同意」（得五分）至「非. 會、校慶等）的情形多不多？」；「你的父母親在你的聯絡簿、考卷或成績單上簽名或蓋章情形多不多？」。每題都是五分題，從「非常多」（得五分）至「從來沒有」（得一分）。「家庭對子女學術引導與支持的投入程度」是一包含四道問題的組合變項，用於測量學生對其父母親在其學業、考試、學習活動等涉入程度的知覺。其問題包括：「你父母親是否經常和你談論有關你在學校學習的情形。」；「你父母親是否經常協助你把學校作業做好。」；「你父母親鼓勵你用功讀書的情形多不多？」；「你父母親督促你加緊準備考試的情形多不多？」。每題都是五分題，從「非常多」（得五分）至「從來沒有」（得一分）。. 學校裡有些老師對我印象不. 常不同意」（得一分）。「學校連結」也是由六道測量學生關心學校價值與情感的問題所形成的一個組合變項。此六道題為：成績好壞對我而言無所謂，重要的是混張文憑趕快畢業。我覺得我在學校所做的事與我在校外所做的事相比，簡直是浪費時間。學校大部份的課程對我而言都很重要。對我而言，接受國中的教育是很重要的。我一點都不在乎作業是否該做得很正確。無論我多麼努力，都無法獲得好成績。每題都是五分題，從「非常同意」（得五分）至「非常不同意」（得一分）。結果變項本研究的結果變項為「偏差行為」，由三類型的偏差行為所組成，第一類為「一般性偏差」，第二類. 「高級文化課程的參與」是一包含八個指標的組. 為「財產犯罪」，第三類為「暴力犯罪」。偏差行為問. 合變項，此八個指標是學生參與音樂、美術、書法、. 題共有 26 題，其中「打架」以及「加入幫派打架或. 舞蹈、心算、珠算、電腦、作文等課程的數目。. 結夥打鬥」兩道題的加總組合成「暴力犯罪」變項。. 「高級文化活動的參與」是一包含四個指標的組. 「毀壞公物」、「沒經過他人同意，拿取價值在兩百元. 合變項，此四個指標是學生的父母親帶其「參加音樂. 以下但不屬於你的財物」、「威脅或恐嚇他人，以索取. 會或音樂活動」、「參觀美術館或任何美術、書法或國. 財物」、「沒經過他人同意，拿取價值在兩百元至一千. 畫展覽」、「參觀博物館、自然科學博物館或天文館」、. 元以下，但不屬於你的財物」以及「沒經過他人同意，. 「到圖書館看書、借書或查有關學校方面的資料」等. 拿取價值在一千元以上，但不屬於你的財物」等五道. 活動的頻率。. 題的加總組合成「財產犯罪」變項。其他 19 道題的. 經濟的教育投資：「經濟的教育投資」包含三個. 加總組合成「一般性偏差」變項。. 變項的組合變項，第一個變項是「家中參考書的多寡」。第二個變項是「家中課外讀物的多寡」。第三個變項是「學生參加補習班課程的多寡」。學校控制：「學校控制」是由「學校強迫性」以及「學校連結」兩個觀察變項所建構而成的一個中介性內延潛在變項。「學校強迫性」，由六道測量學生在. 三、統計分析本研究是使用 LISREL8.30 軟體來處理結構模式之統計資料，主要是用於評鑑本研究所建構模式之適配度。本研究參考 Bagozzi and Yi. (1988)、Bollen.

(8) 黃芳銘. 210. 楊金寶. (1989)、Browne and Cudeck (1993)、Byrne (1998)、. Relative Fit Index（RFI）--指標需大於或等於 0.9。. Chou and Bentler (1995)、Jöreskog and Sörbom (1993). 精簡適配指標（parsimonious fit measures）. 以及 Hair et al. (1998)等學者之建議，將從整體模式適. Parsimonious Normed Fit Index（PNFI）--. 配度（overall model fit）與模式內在結構適配度（fit of. 指標需大於或等於 0.5。. internal structure of model）兩大方面來評鑑。. Parsimonious Goodness-of-Fit Index（PGFI）. 整體適配指標. --指標需大於或等於 0.5。 Akaike Information Criterion（AIC）--理論. 絕對適配指標（absolute fit measures）. 模式指標必須比飽和模式及獨立模式之 AIC 指標還要小。. 卡方考驗值（χ 2 ）--其值必須未達顯著水. Hoelter's Critical N（CN）值--其值需大於或. 準。也就是 p 值必須≧0.1。. 等於 200。. Goodness of Fit Index（GFI）--指標需大於. Normed chi-square--其值介於 1.00 與 2.00 之間。. 或等於 0.9。 Standardized Root Mean Square Residual. 內在結構適配指標. （SRMR）--SRMR 值≦0.05，表示模式可以接受。其值愈小表示模式愈適配。. 在內在適配指標方面，我們採取以下的標準。. Root Mean Square Error of Approximation. 對測量模式而言，所有驗證假設之參數估計必須達到. （RMSEA）--指標小於或等於 0.05 表示「良. 顯著水準。當參數達到顯著，就表示指標具有反映潛. 好適配」，0.05 到 0.08 可是視為是「算是不. 在變項的效度。. 錯的適配」，0.08 到 0.10 之間可以是為時「中. 信度的檢定則是採用建構信度（ construct. 度適配」。大於 0.10 表示不良適配。考驗. reliability），其值需大於0.6，以及平均變異數抽取量. RMSEA 指標之 P 值需大於或等於 0.08。. （average variance extracted），其值需大於0.5。建構. Expected Cross-Validation Index（ECVI）--. 信度指標之計算公式如下：. 其理論模式指標必須比飽和模式及獨立模. 2 ( Σλ ) ρc = [(Σλ )2 + Σ(θ )]. 式之 ECVI 指標還要小。增值適配指標（incremental fit measures） Adjusted Goodness of Fit Index（AGFI）-指標需大於或等於 0.9。 Non-Normed Fit Index（NNFI）--指標需大於或等於 0.9。 Normed Fit Index（NFI）--指標需大於或等於 0.9。 Comparative Fit Index（CFI）--指標需大於. 其中. ρc = 建構信度 λ = 觀察變項在潛在變項上的標準化參數 θ = 觀察變項的測量誤. 平均變異數抽取量之計算公式如下：. 或等於 0.9。 Incremental Fit Index（IFI）--指標需大於或等於 0.9。. ρv. (∑ λ ) 2. =. [∑ λ + ∑ (θ )] 2.

(9) 國中生家庭階級影響偏差行為. 結構模式的檢定以檢定估計參數的方向性、量與 2. 211. 內延觀察變項所建構。. 2. R 。估計參數需達顯著水準，方向性需正確，R 需有相當的解釋量。. 四、研究假設. 結構模式假設「家庭階級」影響「家庭控制」、「經濟的教育投資」，以及「文化資本」。. 測量模式假設「家庭階級」為一外延潛在變項，由「社會階級」以及「族群」兩個外延觀察變項所建構。「家庭控制」為一內延潛在變項，由「父親控制」與「母親控制」等兩個內延觀察變項所建構。「經濟的教育投資」為一內延潛在變項，由「家中參考書的多寡」、「家中課外讀物的多寡」，. 「家庭控制」影響「學校控制」以及「偏差行為」。「經濟的教育投資」影響「學校控制」以及「偏差行為」。「文化資本」影響「學校控制」以及「偏差行為」。「學校控制」影響「偏差行為」。. 假設模式之規定. 以及「學生參加補習班課程的多寡」等三個內延觀察變項所建構。. 本研究模式之規定如下：每一觀察變項皆有一. 「文化資本」為一內延潛在變項，由「學校與. 個不是零的負荷量（nonzero loading, λ）在其所建構. 家庭之溝通」，「家庭對子女學術引導與支持的. 的潛在因素上，但是對其他的潛在因素之負荷量是. 投入程度」，「高級文化課程的參與」，「高級文. 0。觀察變項與觀察變項間所連結的測量誤（errors. 化活動的參與」等四個內延觀察變項所建構。. of measurement）彼此之間不相關。. 「學校控制」為一內延潛在變項，由「學校強. 在因素間殘差項（residuals）彼此之間不相關。. 迫性」，「學校連結」等二個內延觀察變項所建構。「偏差行為」為一內延潛在變項，由「一般性偏差」、「財產犯罪」以及「暴力犯罪」等三個. 潛在因素與潛潛. 在變項的殘差項與測量誤差項之間不相關。以上各項假設與規定，以 LISREL 統計的符號與徑路來呈現，就形成圖二「家庭階級對偏差行為影響之起始假設模式」的徑路圖。.

(10) 黃芳銘. 212. ζ5 ζ5ζ. ε5. 參考書. ε 5ε4. 參課外讀物考書. ε4. 課外讀物. ε3. ε3. ε2 ε2. ε1 ε1. 補. 補. λλy y42 52. 習. 42. λy. λy. 習. ε13. ε14. 一 ε 12般偏差. 暴 ε 13力行為. 財產犯罪. λy. ζ 2λ y52. λy. ε12. 一 λ般偏y12 , 5 差. 2. λy. ζ1. 11. 13 , 5. 財產犯罪. λy. 14 , 5. ζ4. λy. 13 , 5. 14 , 5. β54. 經 ζ4 偏差行為 (η 5) β53 濟 λ y11, 4 β51 的β 學 β 52 54 學校強迫經教校 β β 42 53 濟育控λ y11 , 4 β 51 的投學制學校強迫教資校 β 42 (η ) 4 育(η2) 學校連結控 β41. λy. 制. ε11 ε 11. ε10. 10 , 4. (η 4) β43. λ yλ. β 41. 學校連結. ε 10. 10 , 4. 21. 本 (η 3). γ21. 結 (η ) γ11 構 1 γ 21 (η 1) γ 11. ζ1. γ31. λx. λx. 11. λ. 族. 級. 群. δ1. λy. 校家溝通學業輔導 ε 7ε. 73. 6. 63. 學業輔導 63. ζ3 21. ζ3. 族 x 21. 社社會會階階級. 11. δ1. λx. λy. λy. γ 31 家庭階級 (ξ 1). 家庭階級 (ξ 1). 圖二. y 93. ε9 文化課程文化λ y 93λ y83 文化課程文化活動 ε 9ε8 文資化本 λ yλ 83 y 73 文化活動校家溝通 ε 8ε7 資(η3) β 43. 家母親控制庭 λ 家控 y 21 母親控制庭制父親控制 λ 控結 y11 制構父親控制. λy. λy. 12 , 5. β52. 32. λy. 暴力行為. ε 14. 偏差行為 (η5). 投資 (η 2). 32. 楊金寶. 群 δ2. δ2. 家庭階級對偏差行為影響之起始假設模式（註：虛線表示負向關係）. ε6.

(11) 國中生家庭階級影響偏差行為. 213. 模式之評鑑一、觀察變項之檢查表 1 是所有觀察變項之平均數、標準差及常態分配考驗。顯然地，所有觀察變項之單變項常態分配考驗皆達顯著水準，顯示所有觀察變項的分配不是常態。多變項常態考驗也達顯著水準，表示其為多變項非常態分配。實際上，在前面的變項界定時，有些變項是以次序變項來界定。加之以這些變項皆非常態的分配，產生的估計方法上的問題。由於 LISREL 的 ML（maximum likelihood）估計法有常態分配的假. 為資料是否具有常態分配，二為模式界定誤（misspecification）。對 ML 而言，當資料是非常態分配時，那麼它具有對部分模式錯誤界定的參數估計的好處就沒了；對 ADF 而言，當模式是錯誤界定時，它具有處理高峰度值或態勢值的優越性也無法成立 (Olsson et al., 2000)。綜合這些學者的意見，研究者審視變項的分配情形，發覺各變項的態勢值都未具有影響力（態勢值≧25，才有足夠的影響力）。且因本研究的樣本也不是很大，所以決定採用 ML 的估計法。. 二、違犯估計的檢查. 定。所以，有些學者 (Brown, 1984; Jöreskog and Söborm, 1993)建議當產生此種問題時可以改採用漸. 本研究使用 LISREL8.30 統計軟體來檢定假設模. 近分配自由法（ADF）。在 LISREL 裡，使用 GWLS. 式，依據程式所執行的結果顯示，此一假設模式出現. （generally weighted least squares）法就是 ADF 方法. 非正定的問題，LISREL 呈現了下列兩個訊息：. 的一種應用。不過採用 GWLS 也有相當的問題必須. W_A_R_N_I_N_G: PSI is not positive definite.. 解決，首先，必須有足夠大的樣本，Diamantopoulos &. W_A_R_N_I_N_G: The solution was found. Siguaw (2000)以及 Olsson, Foss, Troye, and Howell (2000)認為少則也要 1000 個樣本以上，否則 GWLS 的估計表現照樣不好。其次，許多學者依然懷疑採用 ADF 的估計一定會優於 ML 嗎？(Byrne, 1995; Diamantopoulos and Siguaw, 2000; Hu and Bentler, 1995; Olsson et al.,. non-admissible after 20 iterations. The following solution is preliminary and is provided only for the purpose of tracing the source of the problem. Setting AD> 20 or AD=OFF may solve the problem.. 2000)。Olsson et al. (2000)的研究也認為，當樣本夠大. 雖然，LISREL 提供了解決這個問題的建議，實. 且峰度值非常大時，採用 ADF 的方法來估計，是可. 際上，卻是無用的。正如 Jöreskog & Sörbom (1989). 以改進參數估計的理論適配。在其他狀況之下，ML. 之建議，如果 10 次的疊代依然無法求得解，則即使. 似乎是很自然的選擇。其實，採用 ML 或者是 ADF. 繼續疊代依然是無法解決問題，故必須仔細解讀. 完全是一種協定（tradeoff），各有其限制存在，估計. LISREL 統計所輸出的資訊。從分析的共變數矩陣 1. 方法影響經驗適配與參數估計的差距的要素有二：一. 1. 為了節省篇幅，此共變數矩陣不呈現。.

(12) 黃芳銘. 214. 楊金寶. 表 1 所有觀察變項之平均數、標準差及常態分配考驗觀察變項. 平均數. 標準差. 峰度. 態勢. 常態分配考驗 χ2. P. 社會階級. 63.29. 5.09. 0.418. -1.05. 146.90. 0.000. 族群. 2.11. 0.33. 2.00. 3.63. 73.51. 0.000. 父親控制. 9.48. 3.86. 0.32. -0.75. 38.86. 0.000. 母親控制. 9.04. 3.68. 0.41. -0.54. 19.61. 0.000. 補習. 2.37. 1.63. -0.18. -0.94. 86.07. 0.000. 參考書. 2.53. 1.34. 1.087. 0.98. 27.20. 0.000. 課外書籍. 31.71. 23.01. 0.26. -0.79. 44.31. 0.000. 家庭與學校溝通. 10.07. 2.85. 0.16. -0.34. 6.16. 0.046. 父母學業的引導. 12.22. 3.22. -0.23. -0.36. 8.19. 0.017. 文化課程. 0.94. 1.40. 1.67. 2.39. 54.34. 0.000. 文化活動. 5.24. 1.24. 0.73. -0.53. 22.90. 0.000. 學校強迫性. 22.75. 4.34. -0.27. -0.51. 15.26. 0.000. 學校連結. 22.35. 4.06. -0.40. -0.01. 7.26. 0.026. 一般性偏差. 34.90. 8.25. 0.80. 0.30. 14.49. 0.001. 財產犯罪. 6.21. 1.47. 1.91. 4.69. 85.50. 0.000. 暴力犯罪. 2.54. 0.95. 2.90. 11.52. 142.37. 0.000. 多變項常態考驗. χ2=1226.31. P=0.000. 中，我們發覺變項「暴力犯罪」有相當大的數值存在。. 階級」對「文化資本」的標準化係數（ γ 31 ）大於一，. 可以研判此一變項可能產生多元共線性的問題，所以. 顯然產生了上面所描述的問題。首先，我們企圖刪除. 才產生相當大的共變數。解決的方法便是去除此一變. 「高級文化課程」，因為此一變項雖是一種文化資. 項。經去除變項後，整個模式形成如圖三之修正模. 本，但是要參加高級文化課程需要相當的金錢，所以. 式，經重新估計模式，模式非正定問題便消失了，接. 其與「經濟的教育投資」有相當的關連存在。經重新. 著便可檢定模式。. 估計模式，獲得的標準化估計值為 0.99，顯然已降低. 檢驗模式估計時，首先需檢視是否產生違犯估計. 許多，然而依然是太接近 1。依此邏輯，我們再刪除. （offending estimate），一般常發生的違犯估計有以下. 「高級文化活動」，因為參加這些活動的也是需要相. 三種現象：1.有負的誤差變異數存在，或是在任何建. 當的金錢。重新估計獲得的標準化參數值是 0.91，可. 構中存在著無意義的變異誤。2.標準化係數超過或太. 以接受。整個模式也因此形成圖四的結果。也就是. 接近 1（≧0.95）。3.有太大的標準誤。. 說，以圖四的修正模式來檢定，才能夠進入整體適配. 從表 2、表 3 以及表 4 中，我們可以發現「家庭. 度的考驗的檢定。.

(13) 國中生家庭階級影響偏差行為. ε5. ε13. 一般偏差. 財產犯罪. λy. ζ5. ζ2. ε12. 215. λy. 12 , 5. 13 , 5. ζ4. 偏差行為 (η5). λy. 參考書. ε4. 課外讀物. ε3. 補. λy. 42. λy. 習. 52. 經濟的教育投資 (η2). β52. β54 β51. β53 學校控制. β42. (η4). β41. 32. λy. 11 , 4. λy. 學校強迫. ε11. 學校連結. ε10. 10 , 4. β43 ε2. ε1. 母親控制. λy. 21. λy. 父親控制. 11. λy. 家庭控制結構. γ21. (η1) γ. 11. λy. γ31. ζ1. 文化課程. ε9. 文化活動. ε8. 校家溝通. ε7. 學業輔導. ε6. 63. 家庭階級 (ξ1). λx. λx. 11. 圖三. 93. 文化 λ y83 資本 λ (η3) y73. 社會階級. 族. δ1. δ2. 21. ζ3. 群. 修正偏差行為建構之模式（修正模式 1）（註：虛線表示負向關係）.

(14) 黃芳銘. 216. 楊金寶. ε10. ε11. 一般偏差. ε5 ε4. ε3. λy. 課外讀物. 補. 52. 42. λy. 習. λy. 10 , 5. 10 , 5. ζ4. 偏差行為 (η5). λy. 參考書. λy. ζ5. ζ2. 財產犯罪. 經濟的教育投資 (η2). β52. β54 β51. β53 學校控制. β42. (η4). β41. 32. λy λy. 94. 學校強迫. ε9. 學校連結. ε8. 84. β43 ε2. 母親控制. ε1. 父親控制. λy. 21. λy. 11. 文 λ y73 化資本 (η3). 家庭控制結構. γ21. (η1) γ. 11. λy. γ31. ζ1. 家庭階級 (ξ1). λx. λx. 11. 圖四. 社會階級. 族. δ1. δ2. 校家溝通. ε7. 學業輔導. ε6. 63. ζ3 21. 群. 修正文化資本後之模式（修正模式 2）.

(15) 國中生家庭階級影響偏差行為. 217. 表 2 修正模式 1 之潛在變項與潛在變項間的參數估計參數. γ 11 γ 21 γ 31 β 41 β 42 β 43 β 51 β 52 β 53 β 54. 非標準化參數估計值. 標準誤. t值. 標準化參數估計值. -0.43. 0.11. -3.93*. -0.24. 0.19. 0.04. 4.36*. 0.60. 1.32. 0.30. 4.39*. 1.08. -0.44. 0.07. -6.84*. -0.42. 2.40. 0.83. 2.91*. 0.39. 0.12. 0.16. 0.75. 0.08. -0.55. 0.18. -3.04*. -0.21. 1.93. 1.78. 1.08*. 0.13. 0.24. 0.33. 0.72. 0.06. -1.91. 0.25. -7.75*. -0.78. 表 3 修正模式 1 之潛在變項對觀察變項的參數估計參數. 非標準化參數估計值. λx. 1.00. λx. 0.03. 11. 21. λy. 11. λy. 21. λy. 32. λy. 42. λy. 52. λy. 63. λy. 73. λy. 83. λy. 93. λy. 10 , 4. 0.90. 3.22*. 0.16 0.80. 0.10. 8.74*. 0.75 0.32. 0.24. 4.87*. 0.46. 25.17. 4.96. 5.08*. 0.57 0.73. 1.00 1.13. 0.08. 13.54*. 0.73. 0.32. 0.03. 9.73*. 0.48. 0.36. 0.03. 11.81*. 0.60 0.74. 1.00. 1.00. 13 , 5. 0.01. 1.17. λy. λy. 標準化參數估計值 0.33. 1.00. 0.92. 12 , 5. t值. 1.00. λy. 11, 4. 標準誤. 0.11. 0.07. 13.16*. 0.73 0.96. 0.01. 註：未列標準誤者為參照指標，是限制估計參數。*P<0.05。. 8.48*. 0.60.

(16) 黃芳銘. 218. 楊金寶. 表 4 修正模式 1 之觀察變項測量誤參數. δ1 δ2 ε1 ε2 ε3 ε4 ε5 ε6 ε7 ε8 ε9 ε 10 ε 11 ε 12 ε 13. 非標準化參數估計值. 標準誤. 22.94. 1.50. 15.32*. 0.89. 0.11. 0.01. 16.44*. 0.97. 5.39. 1.07. 5.05*. 0.36. 5.91. 0.89. 6.63*. 0.44. 2.38. 0.16. 15.32*. 0.90. 1.41. 0.11. 13.41*. 0.79. 356.33. 34.12. 10.44*. 0.67. 3.81. 0.34. 11.18*. 0.47. 4.86. 0.43. 11.20*. 0.77. 1.50. 0.10. 15.16*. 0.64. 0.98. 0.07. 13.95*. 0.45. 8.48. 0.83. 10.17*. 0.47. 7.78. 0.73. 10.73*. 0.47. 5.46. 6.54. 0.84. 0.08. 1.38. 0.12. 11.83*. 0.64. 三、模式整體適配度評鑑經由 LISREL8.30 版之統計估計，「修正模式 2」的適配指標以表 5 呈現。一般在檢驗模式適配時，皆是從絕對適配指標開始檢驗。從表 5 家庭階級與偏差. T值. 標準化參數估計值. 顯示本假設模式相當良好。ECVI=0.33，小於獨立模式之 ECVI 值，與飽和模式之 ECVI 值相等，符合此一指標之要求，表示假設模式可以接受。從增值適配指標來看，其 AGFI=0.95，大於接受值 0.90，顯示模式可以接受。NNFI=0.94，遠大於接. 行為假設模式之適配度考驗指標中，看到此一模式之. 受值 0.90 ，也顯示假設模式相當可以接受，. χ2（55）=106.39，P<0.01，達到顯著水準，表示本研. NFI=0.92，高於接受值 0.90，顯示假設模式可以接. 究假設模式之共變量矩陣，與實證資料之共變量矩陣. 受。CFI=0.96，遠大於接受值 0.90，顯示假設模式相. 之間有差異存在。許多學者認為卡方概度之檢定容易. 當可以接受。IFI=0.96，遠大於接受值 0.90，顯示假. 拒絕模式，最好是做綜合判斷。所以，得繼續檢定其. 設模式相當可以接受。RFI=0.89，略低於 0.9，顯示. 它的指標。表中絕對適配之 GFI 值為 0.97，大於接受值 0.90，顯示假設模式可以接受。RMSEA=0.04，小於 0.05，且其 P 值檢定為 0.88，遠大於建議值之 0.08，. 模式在可以接受的邊緣。從精簡適配指標來看，首先是 Normed chi-square=1.93，介於 1.0 與 2.0 之間，表示模式可以接受。PNFI=0.65，大於接受值 0.5，顯示模式可以接.

(17) 國中生家庭階級影響偏差行為. 219. 表 5 模式之適配度考驗指標. Absolute Fit Measures Chi-Square with 55 Degrees of Freedom = 106.39 (P = 0.11) Goodness of Fit Index (GFI) = 0.97 Standardized Root Mean Square Residual（SRMR）=0.044 Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) = 0.041 P-Value for Test of Close Fit (RMSEA < 0.05) = 0.88 Expected Cross-Validation Index (ECVI) = 0.33 90 Percent Confidence Interval for ECVI = (0.28 ; 0.39) ECVI for saturated Model = 0.33 ECVI for Independence Model = 2.76 Incremental Fit Measures Chi-square for independence model with 78 degrees of freedom = 1482.55 Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI) = 0.95 Non-Normed Fit Index (NNFI) = 0.94 Normed Fit Index (NFI) = 0.92 Comparative Fit Index (CFI) = 0.96 Incremental Fit Index (IFI) = 0.96 Relative Fit Index (RFI) = 0.89 Parsimonious Fit Measures Parsimony Normed Fit Index (PNFI) = 0.65 Parsimony Goodness of Fit Index (PGFI) = 0.59 Independence AIC = 1508.55 Model AIC = 178.39 Saturated AIC = 182.00 Critical N (CN) = 403.45 Normed chi-square 106.39/55 = 1.93 受，PGFI=0.59，大於接受值 0.5，顯示模式可以接受，. 要求的接受值，顯示本假設模式可以接受，這顯示本. AIC=178.00，小於獨立模式之 AIC 值，也小於飽和. 模式是一個相當符合實證資料的一個模式。. 模式之 AIC 值，符合接受的要求，顯示模式可以接受。CN=403.45，大於 200，顯示模式可以接受。整體而言，我們可以看到，絕大部分的絕對適配指標、增值適配指標，或是精簡適配指標，皆通過所. 四、模式內在結構適配度之評鑑從表 6 中可以看到，所有的觀察變項的負荷量，其 t 值皆大於 1.96，表示所有指標皆具有顯著水準.

(18) 黃芳銘. 220. 楊金寶. （p<0.05 或是更好）。也就是說，這些觀察變項在反. 的參數值。對「家庭階級」而言，「社經地位」比「族. 映其所形成的潛在變項上是有效的。其次，我們檢查. 群」在建構上更有效度。對「家庭控制結構」而言，. 在這六個潛在變項中，哪一個觀察變項對潛在建構的. 「父親控制」比「母親控制」更具效用。對「經濟的. 貢獻最大。要了解此一問題，乃是檢驗完全標準化解. 教育投資」而言，「參考書」的多寡最具效用。對「文. （completely standardized solution），此解提供標準化. 化資本」而言，「父母學業引導」比「學校與家庭溝. 表 6 修正模式 2 之潛在變項對觀察變項的參數估計參數. λx λx λy λy λy λy λy λy λy λy λy λy λy. 11. 21. 11. 21. 32. 42. 52. 63. 73. 84. 94. 10 , 5. 11, 5. 非標準化參數估計值. 標準誤. t值. 0.33. 1.00 0.03. 2.52*. 0.01. 0.14 0.80. 1.00 0.89. 標準化參數估計值. 8.64*. 0.10. 0.75 0.34. 1.00 1.00. 0.21. 4.74*. 0.41. 26.88. 5.34. 5.04*. 0.64 0.73. 1.00 1.26. 10.42*. 0.12. 0.75. 1.00 0.91. 13.17*. 0.07. 0.72 0.96. 1.00 0.11. 0.82. 8.44*. 0.01. 0.60. 註：未列標準誤者為參照指標，是限制估計參數。*P<0.05。. 通」在建構上更具效用。對「學校控制」而言，「學. 表 8 為潛在變項之建構信度與平均抽取變異量，. 校強迫性」比「學校連結」更具效用。對「偏差行為」. 從表中可以看出，「家庭控制結構」、「文化資本」、「學. 而言，「一般性偏差」比「財產犯罪」更具效用。. 校控制」以及「偏差行為」等四個潛在變項的建構信. 從表 7 觀察變項間測量誤之非標準化係數，可. 度大於 0.6，表示觀察變項對此四個潛在變項提供可. 以看到「一般性偏差」的測量誤未具顯著水準。也就. 信的建構測量。從平均抽取變異量來看，我們可以看. 是說，此一觀察變項沒有測量誤存在。當然，這種現. 到「家庭階級」以及「經濟的教育投資」其值皆小於. 象是不太合理，因為依據測驗的原理，絕大部分的測. 0.5，顯示對此兩個潛在建構而言，測量誤比起觀察變. 量皆具有測量誤差存在。此種非顯著的測量誤，可能. 項更具有貢獻。. 隱含界定誤的問題。.

(19) 國中生家庭階級影響偏差行為. 221. 表 7 修正模式 2 之觀察變項測量誤之估計參數參數. 非標準化參數估計值. δ1 δ2 ε1 ε2 ε3 ε4 ε5 ε6 ε7 ε8 ε9 ε 10 ε 11. 標準誤. t值. 標準化參數估計值. 23.18. 1.54. 15.05*. 0.89. 0.11. 0.01. 16.37*. 0.97. 5.35. 1.08. 4.93*. 0.36. 5.94. 0.90. 6.61*. 0.44. 2.35. 0.16. 15.02*. 0.90. 1.49. 0.11. 14.09*. 0.79. 314.33. 39.8. 7.90*. 0.67. 3.76. 0.44. 8.45*. 0.47. 3.36. 0.64. 5.24*. 0.77. 8.39. 0.83. 10.08*. 0.64. 7.85. 0.72. 10.84*. 0.45. 4.89. 6.62. 0.74. 0.47. 1.38. 0.12. 11.89*. 0.47. *P<0.05. 表 8 修正模式 2 潛在變項之建構信度與平均抽取變異量潛在變項. 建構信度. 平均抽取變異量. 家庭階級. 0.11. 0.02. 家庭控制結構. 0.75. 0.60. 經濟的教育投資. 0.46. 0.23. 文化資本. 0.75. 0.59. 學校控制. 0.70. 0.50. 偏差行為. 0.78. 0.56. 五、結構模式的檢定. 「家庭控制結構」對「學校控制」與「偏差行為」的預測皆達顯著，但是很不幸的是其對「偏差行. 此部分乃是檢定在概念化階段所建立的理論關. 為」的方向性不正確。這顯示可能有壓迫變項. 係是否受到資料的支持。檢驗的內容包括估計參數的. （suppressor variables）產生，有必要做進一步的偵. 2. 方向性、量與 R 。由表 9 與表 10 中可以看出「家庭. 測。由於偵測過程相當複雜，就不在此研究中顯示，. 階級」對「家庭控制結構」、「經濟的教育投資」以及. 經偵測結果發現，「學校控制」扮演著壓迫變項的角. 「文化資本」等影響方向正確，且皆達顯著水準，符. 色。也就是說，「學校控制」使得「家庭控制結構」. 合理論的預測。其中，「家庭控制結構」的 R2（0.06）. 對「偏差行為」的影響由正向轉向負向的結果。. 比較低，表示其解釋變異較低。. 「經濟的教育投資」對「學校控制」有顯著的.

(20) 黃芳銘. 222. 楊金寶. 表 9 修正模式 2 之潛在變項與潛在變項間的參數估計參數. 非標準化參數估計值. γ 11 γ 21 γ 31 β 41 β 42 β 43 β 51 β 52 β 53 β 54. 標準誤. t值. 標準化參數估計值. -0.48. 0.14. -3.51*. -0.25. 0.19. 0.05. 3.90*. 0.57. 1.18. 0.30. 3.89*. 0.91. -0.43. 0.07. -6.48*. -0.41. 2.18. 0.64. 3.43*. 0.37. 0.18. 0.12. 1.49. 0.12. -0.54. 0.17. -3.08*. -0.21. 1.45. 1.36. 1.07. 0.10. 0.37. 0.37. 1.47. 0.10. -1.90. 0.24. -7.91*. -0.77. 表 10. 潛在變項之解釋量 R2. 潛在變項家庭控制結構（η1）. 0.06. 經濟的教育投資（η2）. 0.33. 文化資本（η3）. 0.83. 學校控制（η4）. 0.43. 偏差行為（η5）. 0.39. 影響且影響方向也符合理論的關係。「經濟的教育投 2. 資」之 R 為 0.33。但對「偏差行為」則無顯著的影響。「文化資本」. （principle of parsimony）。首先，去除「經濟的教育投資」對「偏差行為」的影響，獲得的模式在 CFI、ECVI、RMSEA 的值皆. 對「學校控制」與「偏差行為」皆無顯著的影. 與「修正模式 2」一樣（見表 11），唯χ2 增加，此種. 響。「文化資本」之 R2 為 0.83。「學校控制」對「偏. 增加只有 1.98。顯示在自由度降低之下，模式依然維. 差行為」有顯著影響，且方向符合理論的預測。「學. 持良好適配。接著再觀察新模式中的結構參數是否依. 2. 2. 校控制」之 R 為 0.43，「偏差行為」之 R 為 0.39。. 六、理論的剪裁從上面的結果顯示，整個模式的適合度可以接受，但是有些理論的關係並未被資料所接受。此顯示，可能有界定誤產生。也就是說，模式中界定了沒有影響性的關係。因此，有必要重新進行理論的界定，將無影響的關係去除，如此方能達到簡效的原則. 然存在為顯著的值，結果發現只剩下「文化資本」對「學校控制」的影響未達顯著。因此，理論再剪裁工作有其必要性，而將此未達顯著之影響去除。重新估計的結果顯示，ECVI 獲得較低的值，顯示模式更佳簡效。再檢查結構參數發現所有的結構參數皆達顯著。我們將結構參數的輸出結果列於表 12。而整個模式之路徑圖以及標準化參數值也以圖五展示之。重新對新模式的結構參數做檢定時發現，「文化.

(21) 國中生家庭階級影響偏差行為. 223. 資本」與「偏差行為」之影響方向不正確以及「家庭. 為」產生相當微妙的關係，它不僅對學生「偏差行為」. 控制結構」對「偏差行為」的方向性不正確。這種結. 有很高的影響力，它也會混淆「家庭控制結構」與「文. 果經過重新偵測，發現其乃是受到「學校控制」的壓. 化資本」對「偏差行為」的影響。. 迫。很顯然地，「學校控制」變項對學生的「偏差行. 表 11 模式. 理論剪裁之適配度統計摘要表 χ2. 去除參數. ECVI. RMSEA. （df）. 1. 106.39. （修正模式 2）. （55）. 2. CFI. 「經濟的教育投資」->「偏差行為」 108.37. （Δdf） 0.96. 0.33. 0.041. 0.96. 0.33. 0.041. 「經濟的教育投資」->「偏差行為」 109.74. 表 12 參數. γ 11 γ 21 γ 31 β 41 β 42 β 51 β 53 β 54. 0.96. 0.32. 0.041. 1.37 （1）. （53）. 「文化資本」->「學校控制」. 1.98 （1）. （54） 3. Δχ2. 最終修正模式之潛在變項與潛在變項間的參數估計. 非標準化參數估計值. 標準誤. t值. 標準化參數估計值. -0.49. 0.14. -3.51*. -0.25. 0.20. 0.05. 4.02*. 0.63. 1.23. 0.31. 4.02*. 0.94. -0.45. 0.07. -6.71*. -0.43. 2.73. 0.64. 4.54*. 0.44. -0.48. 0.17. -3.00*. -0.18. 0.44. 0.20. 2.24*. 0.12. -1.72. 0.19. -9.28*. -0.70.

(22) 黃芳銘. 224. 楊金寶. 0.65. 0.05 一般偏差 0.97. 0.64. 參考書. 0.84. 課外讀物. 0.89. 補. 習. 0.59. 偏差行為 (η5). 0.63. 0.63. 財產犯罪. 0.57. -0.70. 經 0.61 濟的教育 0.40 投資 (η 2) 0.33. 學 0.72 校控制. 0.44. (η4) -0.43. 0.76. 學校連結. 0.48. 學校強迫. 0.43. -0.18 0.44. 母親控制. 0.36. 父親控制. 0.75. 0.80. 0.12. 家庭控制結構. 文 0.82 化資本 (η3). 0.63. (η1) -0.25. 0.94. 0.33. 校家溝通. 0.46. 家庭階級 (ξ1). 0.94. 0.12 0.14. 0.31 社會階級 0.90. 圖五. 0.74. 學業輔導. 族. 群 0.98. 家庭階級對偏差行為影響最後模式之標準化參數估計.

(23) 國中生家庭階級影響偏差行為. 225. 「家庭階級」->「家庭控制結構」->「偏差行為」，. 七、家庭階級對偏差行為影響效果之分析. 其效果為：-0.25×-0.18 = 0.045。「家庭階級」->「家庭控制結構」->「學校控制」. 本研究主要的理論建構，認為家庭階級之所以對偏差行為有所影響。乃是因為學生的家庭階級造成其. ->「偏差行為」，其效果為：-0.25×-0.43×-0.70 =. 父母親對教育的投入與投資而產生。這些投入與投. -0.075。「家庭階級」->「經濟的教育投資」->「學校控. 資，創造了其在學校控制上的優勢，因此影響其偏差的機率。也就是說，家庭階級在偏差行為的影響層面. 制」->「偏差行為」，其效果為：0.63×0.44×-0.70 =. 上，中介機制扮演著相當重要的角色。從表 12、表. -0.019。「家庭階級」->「文化資本」->「偏差行為」，其. 13、表 14 中可以知道，潛在變項間的直接效果、間. 效果為：0.94×0.12 = 0.11。. 接效果，以及總效果皆達顯著水準。就本研究最為關. 圖五中顯示，「家庭控制結構」可以直接或間接. 注的影響途徑，家庭階級對偏差行為的影響也具有顯. 的影響「偏差行為」。「經濟的教育投資」只能間接地. 著性，其總效果為-0.56，t 值為 2.04。顯然，「家庭控. 影響「偏差行為」。而「文化資本」則是可以直接影. 制結構」、「經濟的教育投資」、「文化資本」以及「學. 響「偏差行為」，但是卻無法經由「學校控制」來影. 校控制」實有扮演中介的角色。由圖五來看，影響途. 響「偏差行為」。. 徑包括以下四條：. 表 13 潛在變項. 學校控制. 偏差行為. * P<0.05. 潛在變項之間的間接效果家庭階級. 效果值. 0.78. 標準誤. (0.16). t值. 4.85*. 標準化效果值. 0.38. 家庭控制結構. 經濟的教育投資. 效果值. -0.56. 0.78. -4.70. 標準誤. (0.27). (0.14). (1.11). t值. 2.04*. 5.44*. -4.20*. 標準化效果值. -0.11. 0.30. -0.31.

(24) 黃芳銘. 226. 表 14 潛在變項. 楊金寶. 潛在變項之間的總效果. 家庭階級. 家庭控制. 經濟的. 結構. 教育投資. 文化資本. 學校控制. 效果值. -0.49. 家庭控制. 標準誤. (0.14). 結構. t值. -3.58*. 標準化效果值. -0.25. 效果值. 0.20. 經濟的. 標準誤. (0.05). 教育投資. t值. 4.02*. 標準化效果值. 0.61. 效果值. 1.23. 標準誤. (0.31). t值. 4.02*. 標準化效果值. 0.94. 效果值. 0.78. -0.45. 2.73. 標準誤. (0.16). (0.07). (0.60). t值. 4.85*. -6.71*. 4.54*. 標準化效果值. 0.38. -0.43. 0.44. 效果值. -0.56. 0.30. -4.70. 0.44. -1.72. 標準誤. (0.27). (0.14). (1.11). (0.20). (0.19). t值. -2.04*. 2.19*. -4.20*. 2.24*. -9.28*. 標準化效果值. -0.11. 0.11. -0.31. 0.12. -0.70. 文化資本. 學校控制. 偏差行為. * P<0.05. 結論與限制一、結論. 式，這種模式起始於家庭階級（包含社會階級與族. 本研究主要針對台北縣國中三年級學生的家庭. 群），經由家庭投資與父母投入形成一種中介機制，. 背景進行調查分析，以了解族群以及社會階級等因. 這些機制在本研究中包括三個潛在建構，家庭控制結. 素，對國中生偏差行為的影響及其中介機制發展的探. 構、經濟的教育投資以及文化資本。這種機制若再與. 討，企圖建立一個家庭階級對偏差行為影響的整合模. 學校體制的互動作用，以學校控制的觀點，其導致於. 式。並將此一整合模式以結構方程模式的統計技術來. 學生偏差行為發生的機率，將產生關鍵性的影響。這. 加以檢驗。. 個概念模式經由假設的設立以及模式界定的過程，形. 在文獻探討中，我們獲得整個影響機制的概念模. 成本研究之家庭階級對偏差行為影響的假設模式。.

(25) 國中生家庭階級影響偏差行為. 227. 本假設模式經過 LISREL 統計的檢定，發現某些. 響，其影響在於父母親如何對待小孩才是重要關鍵。. 指標有共線性的問題，經去除這些指標後，整體模式. 從研究結果可以看出，低社會階級與弱勢族群在與孩. 所獲得的指數顯示模式可以被接受。對整體效果的分. 子的互動能力上是比較弱，他們缺乏良好的親子互動. 析顯示，家庭階級對偏差行為有顯著的影響，而這些. 的能力，較多的時候是以強迫性的方式來管教小孩。. 影響皆是透過中介機制而形成的。其影響的路線共有. 這個結果，導致其家庭控制結構成為影響小孩偏差行. 四條如下：. 為的主要因素。因此，研究者認為，積極的推展親子. 「家庭階級」->「家庭控制結構」->「偏差行為」。. 教育，提升低社會階級以及弱勢族群父母親與其小孩. 「家庭階級」->「家庭控制結構」->「學校控. 互動的能力，是彌補此項問題的最佳方案。. 制」->「偏差行為」。「家庭階級」->「經濟的教育投資」->「學校控制」->「偏差行為」。. 二、限制影響國中生偏差行為之因素頗多，除了社會階級. 「家庭階級」->「文化資本」->「偏差行為」。. 家庭結構之背景因素外，尚有許多不可忽略的中介變. 這些中介機制的影響結果顯示，父母與孩子的互. 項，例如社會化過程中，家庭直接或間接的監督、父. 動面比起投資面，對偏差行為是否產生的影響更深. 母正向或負向的管教；國中生對學校的情感附著、在. 遠。所以，經濟面雖有一定程度的影響，但是，卻不. 學校的表現、師生互動的關係；人格及自我控制傾向. 是最主要的影響機制。研究也顯示，經濟能力不佳或. 於衝動、投機、冒險、享樂、堅持；甚至於有無機會. 資源不足，並不盡然會產生偏差，唯其與學校機制產. 接觸偏差朋友、偏差的休閒情境或型態、家庭突逢變. 生互動時，才會增加偏差行為發生的機會。所以，學. 故等因素，均深深影響正逢人生大幅轉變之國中生。. 校方面必須注意此一問題。去除經濟面影響學校與教師的教育，應是勢在必行且刻不容緩之要事。其次，家庭透過其文化資本對小孩偏差行為的影響顯示，文化資本不須經由學校控制就能直接影響小孩的偏差行為。這可能是由於文化資本的變項已經包含了家庭與學校溝通的變項。這也顯示，未來學校應. 本研究礙於研究之重點在於以結構方程模式的統計技術，檢驗家庭階級對偏差行為影響的整合模式。因此，無法在廣度與深度兼具的情況下，公開討論影響青少年偏差因素。多元而且盤結複雜交錯的偏差影響因素，在本研究中，無法進一步的解析探討，是本研究最大的限制。研究者也期望限制中的討論，能引起有興趣於研究國中生偏差行為者之注意，並能. 當更加主動的與家庭溝通，如此可以彌補低社會階級. 減少符合本研究樣本特質之家庭階級與青少年之標. 以及弱勢族群在此方面的缺乏性。. 識影響。. 最後，研究結果顯示家庭階級對偏差行為的影.

(26) 228. 黃芳銘. 楊金寶. 參考文獻李亦園(1982)）：台灣土著民族的社會與文化。台北：聯經出版事業公司。吳玉珠 (1996) ：烏來地區泰雅族少年偏差行為之成因分析—Hirschi 社會鍵理論在少數民族社會之驗證。政治大學民族所碩士論文。吳麗芬(1993)：國小學生補習狀況問卷分析。人本教育扎記， 43，12-18。許木柱(1987)：阿美族的社會文化變遷與青少年適應。台北：中央研究院民族學研究所。許春金(1997)：閩南籍、客家籍、山地籍少年偏差行為之類型、盛行率及成因之比較分析。中央警察大學學報，30， 141-180。許春金、馬傳鎮(1997)：收容少年犯罪成因及其防治對策之調查研究。法務部犯罪調查研究中心。許嘉猶(1994)：階級結構與階級意識比較論文集。中央研究院歐美研究所。郭生玉、邱天助、楊文貴、宋德忠和凌坤楨(1992)：在學之中等學校學生參加升學為目的之文理補習班之現況瞭解及身心發展影響之調查研究。教育部。陳正昌(1994)：北部三縣市家庭教育資源與國小學生學業成就之關係。教育研究，39，39-43。陳建志(1998)：族群及家庭背景對學業成績之影響模式—以台東縣原、漢學童作比較。教育與心理研究，21，85-106。張善楠、黃毅志(1997)：原漢族別、社區與學童學業成績關連性之因果機制。少數族群國際學術研討會。台東師範學院。楊金寶譯(1999)：社會控制理論於少數族群研究之研究方法。新知譯粹，16(3)，13-30。楊肅棟(1997)：族別、智力與國小學業成績關係之研究—以台東縣為例。東台灣研究，2，197-216。 Bagozzi, R. P., & Yi, Y. (1988). On the evaluation of structural equation models. Academic of Marketing Science, 16, 76-94. Baker, D. P., & Stevenson, D. L. (1986). Mothers’ strategies for children’s school achievement: Managing the transition to high school. Sociology of Education, 59, 156-66. Bollen, K. A. (1989). Structural equations with latent variables. New York: Wiley. Bourdieu, Pierre., & Passeron, Jean-Claude. (1977). Reproduction in education, society and culture. London: Sage. Browne, M. W. (1984). Asymptotically distribution-free methods for analysis of covariance structures. British Journal of. mathematical and Statistical Psychology, 37, 62-83. Bureau of Justice Statistics. (1995). Report to the nation on crime and justice. Washington, DC: Department of Justice. Browne, M. W., & Cudeck, R. (1993). Alternative ways of assessing model fit. In K. A. Bollen & J. S. Long (Eds.), Testing structural equation models (pp. 445-455). Newbury Park, CA: Sage. Byrne, B. M. (1998). Structural equation modeling with LISREL, PRELIS & SIMPLIS: Basic concepts, application, and programming. New Jersey: Lawrence Erlbaum Association. Byrne, B. M. (1995). One application of structural equation modeling from two perspectives: Exploring the EQS and LISREL strategies. In R. H. Hoyle (Ed.), Structural equation modeling: Concepts, issues, and applications. (pp. 138-157). Thousands Oaks, CA: Sage. Chou, C. P., & Bentler, P. M. (1995). Estimates and tests in structural equation modeling. In R. H. Hoyle (Ed.), Structural equation modeling: Concepts, issues, and applications. (pp. 37-55). Thousands Oaks, CA: Sage. Coleman, J. S. (1989). Social capital in the creation of human capital. American Journal of Sociology, 94(Supplemen), s95-s120. Diamanttopoulos, A., & Siguaw, Judy A. (2000). Introducing LISREL: A guide for the uninitiated. Thousands Oaks, CA: Sage. DiMaggio, Paul. (1982). Cultural capital and school success: The impacts of status cultural participation on the grades of U.S. high school students. American Sociological Review, 47, 189-201. Downey, Douglas B. (1995). When bigger is not better: Family size, parental resources, and children’s educational performance. American Sociological Review, 60, 746-61. Downey, Douglas B. (1994). The school performance of children from single-mother and single-father families: Economic or interpersonal deprivation? Journal of Family Issues, 15, 129-147. Gottfredson, M., & Hirschi, Travis. (1990). A general theory of crime. CA.: Stanford University Press. Hagan, J. (1987). Class in the household: A power-control theory of gender and delinquency. American Journal of Sociology, 92, 788-816. Hair, J. F., Anderson, Rolph E., Tatham, Ronald L., & Black, Willian C. (1998). Multivariate data analysis. N. J.: Prentice Hall..

(27) 國中生家庭階級影響偏差行為. 229. children’s academic achievement: A literature review. Merrill Palmer Quarterly, 29, 1-23.. Hess, R. D., Holloway, S. D., Dickson,W. F., & Price, G. G. (1984). Maternal variables as predictors of children’s school readiness and later achievement in vocabulary and mathematics in 6th grade. Child Development , 55, 1901-12.. Shaw, Clifford R., & Mckay, H. D. (1972). Juvenile delinquency and urban areas. Chicago: University of Chicago Press.. Holloway, Susan D.(1990). The family's influence on achievement in Japan and the United States. Comparative Education Review, 50, 102-130.. Tsai, Shu-Ling & Chiu, Hei-Yuan. (1991). Constructing occupational scales for Taiwan. Research in Social Stratification and Mobility, 10, 229-253.. Hu, L.T., & Bentler, P. M. (1995). Evaluating model fit. In R. H. Hoyle (Ed.), Structural equation modeling: Concepts, issues, and applications. (pp. 76-99). Thousands Oaks, CA: Sage.. Sorenson, Clark W. (1994). Success and education in South Korea. Comparative Education Review, 38, 10-35.. Hwang, Fang-Ming. (1996). The influence of social class on students’ school performance: A construction of a conceptual model and its empirical test. Dissertation, University of Utah. Jöreskog, K. G. & Sörbom, D. (1989). LISREL 7: A guide to the program and applications (2nd ed.). Chicago, IL: Scientific Software International. Jöreskog, K. G., & Sörbom, D. (1993). LISREL 8: Structural equation modeling with the SIMPLIS command language. Chicago, IL: Scientific Software International. Kelley, J. (1992). Social mobility and politics in the Anglo-American democracies. In Frederick C. Turner (Ed.) Social mobility and political attitudes: Comparative perspectives. (Pp. 85-105). New Brunswick: Transaction Publishers. Kohn, Melvin L., Atsusshi N., Carrie S., & Slomczynski, Kazimierz M. (1990). Position in the class structure and psychological functioning in the United States, Japan, and Poland. American Journal of Sociology, 95, 964-1008. Lareau, Annette. (1987). Social class differences in family-school relationships: The importance of cultural capital. Sociology of Education, 60, 73-85. Marjoribanks, Kevin. (1979). Families and their learning environments: An empirical analysis. London: Routledge and Kegan Paul.. Sorokin, P., & Lunden,W. (1959). Power and morality. MA: Sargent. Teachman, J. D. (1987). Family background, educational resources, and educational attainment. American Sociological Review, 55, 224-34. Vacha, Edward F., & Mclaughlin, T. F. (1992). The social structure, family, school, and personal characteristics of at-risk students: policy recommendations for school personnel. Journal of Education, 174, 85-92. Wolfgang, Marvin E., Figlio, Robert M., & Sellin, Thorston. (1972). Delinquency in a birth cohort. The University of Chicago Press. Wright, E. Olin. (1985). Classes. London: New Left Books. Wright, E. Olin. (1979). Class structure determination. New York: Academic Press.. and. income. Wright, E. Olin. (1978). Race, class, and income inequality. American Journal of Sociology, 83, 1368-1397.. 致謝本研究曾獲國立台北護理學院 89 年激勵研究計劃之補助，特此致謝。. 作者簡介. Marx, Karl. (1977). Capital. Vol. 1. New York: Vantage. Mercy, James A., & Lala C. Steelman. (1982). Family influence on the intellectual attainment of children. American Sociological Review, 47, 532-42. Olsson, U, Foss, T., Troye, S., & Howell, Roy D. (2000). The performance of ML, GLS, and WLS estimation in structural equation modeling under conditions of misspecification and nonnormality. Structural Equation Modeling, 7(4), 557-595. Sampson, Robert & Laub, J. (1993). Crime in the marketing. Harvard University Press. Seginer, R. (1983). Parent’s educational expectations and. 黃芳銘，國立嘉義大學教育系助理教授。 Fang-Ming Hwang is an Assistant Professor in the Department of Education at National Chiayi University. e-mail:fmh@mail.ncyu.edu.tw 楊金寶，國立台北護理學院嬰幼兒保育學系講師。 Kin-Bao Yang is a Lecturer in the Department of Infant and Child Care at National Taipei College of Nursing.. 收稿日期：91 年 05 月 06 日修正日期：91 年 07 月 16 日接受日期：91 年 08 月 26 日.

(28) 師大學報：教育類 Journal of年， Taiwan University: Education 民國 91 47(2Normal )，203-230 2002, 47(2), 203-230. A Study of the Influence of Junior High School Students’ Family Class on Deviant Behavior Fang-Ming Hwang National Chiayi University. Kin-Bao Yang National Taipei College of Nursing. Abstract This research focuses on the effects of ethnicity and social class on the deviant behavior of middle (or junior high) school students in Taiwan. In order to theorize and construct a model for the effect of ethnicity and social class, as well as some intermediate factors, on the subjects' deviant behavior, the family backgrounds of a number of ninth-grade students in Taipei County were first analyzed. Structural equation modeling was used to examine this model. The results show that a student’s family class is statistically significant in affecting his or her deviant behavior. However, the impact of family class on deviant behavior is always mediated by intermediate factors. There are four paths through which family class affects deviant behavior: Family Class ---> Family Control Structure ---> Deviant Behavior Family Class ---> Family Control Structure ---> School Control ---> Deviant Behavior Family Class ---> Economic Investment in Education ---> School Control ---> Deviant Behavior Family Class ---> Cultural Capital ---> Deviant Behavior.. Keywords: family class. structural equation modeling. cultural capital deviant behavior.

(29)