台灣高中生的生涯興趣結構分析—以大考中心興趣量表為例

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國立重量，飾1il大學教育心理與輔導學系教育心理學報， 2012 ，44 卷， 1 期， 117-138 頁

台灣高中生的生涯興趣結構分析

一

以大考中心興趣量表為例

*

區雅倫

翁儷禎

李庚霖

國立台灣大學，心理學系

Holland的環狀結構強調興趣六型的固定順序關係'而Gati認為在Holland模式之上應具有興趣階層模式﹒本研究主要探索台灣高中生的興趣測驗資料，能否同時具有Holland的環狀結格與 Gati的階層模式，且找出階層模式分群方式﹒研究中隨機抽樣受測「大學入學考試中心興趣量表 J (閱稱 CEEC 興趣益表)的10，626名詞中生，分為二隨機樣本﹒以第一樣本進行第一階段因素分析，發現最表因素結揹符合Holland六個類型﹒以第二樣本的興趣分激進行第二階段因素分析，顯示測驗分數具有 Gati的興趣階層模式，存在二因素與三因素模式，三因業模式與 Gati的三群組悶， AS與 EC 分群方式相同﹒群集分析、多向度量尺法與隨犧化考駿分析則發現第二階層模式呈現悶，ASEC 兩群組或Gati的三群組。最後參考興趣組別與科系組別命中率的研究結果，顯示即興趣組別的命中率較高，但AS ， EC 興趣組 i.m乍為輔導分類指標不知ASEC 興趣組別﹒再分析問卷了解輔導教師的認知結格中，亦隱含與統計結果相近的興趣結你﹒本研究結果應可以支持台灣高中生在CEEC興趣暈表分數上，消楚呈現Holland與Gati之理論，二階層中分為則與ASEC爾群組或悶，AS， EC三群組，在質務應用上，兩群組較為合適﹒

關鍵詞 :生涯輔導、興趣量表、 Holland 環狀結橋、 Gati 興趣階層模式

以興趣傾向協助個人選擇科系或職業，是生涯輔導的要項，多位學者為此提出不同的興趣結構理論 (Gati，

1

991 ;

Holland

,

1997

;

Prediger

,

1982

;

Tracey

, 2002)。其中最受重視的乃Holland

(

19

7

3

,

1985,

1997)提出的興趣結構假設 (Holland's

struclu

r

al

hypothesis

)

，不但為實徵研究支持(田秀蘭，

1

996

; 陳清平，

1999

;

Annstrong

,

Rounds

, & Hube此，

2008;

Fouad &

Dancer

,

1992; Hanse

n

, Sarr間，&

Collins

,

1 999; Lunneborg

& Lunnebo嗨，

1975

;

Rounds

,

T

r

acey,

&

Hubert

,

1992

;

Tracey

&

Rounds

,

1993

) ，且在測驗編製與輔導實務上廣受歡迎

，例如職業探索靈表 (Self-Directed

Search

'簡稱SDS;

1. .本偽論文通訊作者翁儷椒，通訊方式

1j

we

n

g@

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.e

du

.

t

w.

2 感謝兩位審查委員對本文所提出的寶貴意見，在此謹此謝忱，並感謝大學入學考試中心同意並提供本研究使用「大

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Holland, Fritzsche, & Powell, 1994) 、生涯評估量表 (Career Assessment Inventory，簡稱 CAI ; J ohansson, 1986)、及美國大學測驗中心興趣量表 (Unisex American College Testing Interest Inventory, 簡稱UNIACT;ACT, 2009) 等適合生涯輔導需求的測驗，均建構於Holland的理論假設。

Gati (1979, 1982, 1991) 雖然認同並深入研究Holland的理論，但他認為Holland 的興趣結構未必存在於所有相關測驗中，有些測驗無法分析出與理論排序完全相同的環狀闕係，或測驗類型分數間的相關值評比與理論假設不合，這些問題皆造成興趣測驗解釋上的困擾。Gati 因此提出，在Holland的六個興趣類型中，應具有更高層的結構存在，他以「興趣階層模式 J (hierachical model for the structural of vocational interest) 稱之。Gati認為以高階模式來進行測驗解釋，不但符合測驗

資料的結構，且簡化測驗分數結構，能幫助青少年以簡明易懂的方式進行生瀝探索。

Gati 強調興趣階層模式優於 Holland 興趣結構的論點，引發多篇討論Holland與 Gati模式孰

優的論文 (Rounds& Tracey, 1996; Tracey & Rounds, 1992, 1993, 1995) ，結果顯示各文化下的興趣

測驗有些具有 Holland 的結構，有些存在 G帥的模式，亦有兩者俱存著。若測驗資料同時具有 Holland與Gati兩種理論模式，不但使測驗解釋多元化，且能適合不同生涯探索者的需求。本研究即在此需求下，以 CEEC 興趣量表的高中生受測資料為例，了解台灣高中生的生涯興趣，是否能同時具有Holland的興趣結構與G甜的興趣階層模式，並找出階層模式分群的方式，作為生涯輔導的參考。一、 Holland 的興趣環狀結構 Holland (1959， 1977， 1985 ， 1997)將個人特質與職業環境歸為六種主要的類型，且以六種類型的第一個字母當作類型簡稱，分別為實用型 (Realist時，簡稱R型)、研究型(Investigative'簡稱 I型)、藝術型(Artist間，簡稱 A 型)、社會型 (Social '簡稱s型)、企業型 (Enterprising，簡稱E 型) ，與事務型 (Conventional'簡稱 C 型)，還稱為興趣類型論(the typology theory ) ，或 Holland 的RIASEC模式。 Holland進一步以空間順序位置來表現類型間的關係，六個類型形成環狀順序，並獲得多個研究的支持，叉被稱為Holland興趣環狀結構 (Holland'scircumplex model )。由於艾獻上以不同的名稱來稱呼Holland的理論，為避免混淆與誤解，本文採用 Rounds( 1995 )所建議的三種名稱來定義Holland的興趣環狀結構假設:環狀排序假設(the simple circular hypothesis) 、環狀演算假設 (thecalculus hypothesis) 、正六角形假設 (thehexagonal hypothesis) ，這三個假設在環

狀的概念下，分別代表不同程度的條件限制。環狀排序假設是興趣類型論的延伸，它以環狀結構(circular order )來呈現六個類型間的關係，按R-I-A-S-E-C之順序呈現環狀結構。研究者以測驗分數間的關係繪製六個類型在平面的位置，憑視覺檢視樣本的環狀順序與Holland的假設是否相符。環狀演算假設除要求環狀排序外，以相關值代表心理特質的相似程度 (Holland，1973, 1985, (997) ，左右相鄰類型的相關要最高，相隔一個類型的相關次之，對角類型的相關最低。分析測驗資料時，以六個類型分數間的15個相關係數大小，用以評估演算假設是否成立。正六角形假設的評估須符合 (1 )各相鄰類型的相關均等，且高於與次相鄰與對角類型間的相闕，與 (2) 次相鄰類型間之的相關均等，且高於對角類型間之相關兩條件。正六角形假設的限制極為嚴苛，研究者僅能描述其理想概念，而不易在實徵測驗資料中得到支持 (Hogan，1983; Rounds, (995) ，且Holland本人也認為正六角形是概念而非必要條件 (Holland & Gottfreds凹， 1992)。因此，本研究的目的之一在了解 CEEC 興趣量表的高中測驗資料中，是否存在Holland 的興趣環狀結構，評估重點在環狀排序假設與演算假設。

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台灣荷中生的生涯興趣結微分析

.

119.

Holland 的環狀結構在美國的實徵資料獲得支持後，多位學者進行不同文化下興趣結構的比較研究，結果，顯示大致符合環狀結構(因秀蘭， 1996 ;金樹人， 1992;陳清卒，1999 ; Darcy & Tracey,

2007; Tracey

&

Rounds, 1992, 1993; Wakefie1d

&

Doughtie, 1973)。因此建榜於Holland興趣六型模

式的測驗，均採環狀結構來進行測驗解釋，以助個人了解自我與探索適合的職業類型。但若能將

六個類型再行簡化，或探索出該結構的潛在因素，則能以更清晰簡明的方式進行測驗解釋或生涯

輔導。PredigerC1976, 1982)為此分析美國大學測驗社(ACT)早年所編製的職業興趣量表(Vocationa1 Preference 1nventory，簡稱V凹;Holland, 1970) 與UNIACT的測驗資料，發現Holland的興趣六型可以進一步簡化為人物丹真物 (Peop1e/ Thing) 和資來4一概念(Data / 1deas )兩個雙極向度 (bipo1ar dimensions) 。然而，亦有許多研究者針對興趣類型的向度提出異於Pr叫iger( 1976, 1982) 的看法，譬如: Wakefie1d與Doughtie ( 1973 )以VPI資料進行探索性因素分析(簡稱EFA) ，得到四因素模式，分別是RI型、EC型、S型、A型。Lunneborg與Lunneborg( 1975 )亦採用VPI資料，以因素分析與群集分析得到三因索模式，分別是RI型、 AS型、與EC型。Fouad與Dancer( 1992 ) 以多向度重尺法 (Multidimensiona1 Sca1ing，簡稱MDS) 分析美國和墨西哥的大學生與在職樣本之

Strong Interest Inventory(簡稱S l1)資料，依據六類型在平面座標的距離，發現多個樣本的RI與 SEC 分別聚在一起，但不同樣本的A型與各興趣類型的關係不一致。整體而言，大多數研究都同意有些類型傾向聚合在一起形成學一的向度或因素，然學者在興趣類型向度的數量上仍有爭議，Rounds ( 1995) 認為Holland環狀結構的穩定性可能受到樣本或測量工具的影響。 Holland ( 1973, 1985) 環狀排序假設要求以R1ASEC之固定順序呈現，在此要求上以往研究發現了多項難以解決的問題。首先， Holland指出六個興趣類型中相鄰類型間的距離與彼此間的相關程度成反比的關係，然而 Gati (1979) 透過實徵研究資料卻發現，不只六個鄰近類型間的相關值不盡相同，甚至發現某些非鄰近類型間的相關程度大於鄰近類型間的相闕，如A型與E型的相關大於A型與I型的相關。其次，許多研究的興趣類型無法呈現RIASEC之固定順序(哥|自由秀蘭， 1996) ，隨著不同的樣本特性，相鄰興趣類型間或有易位現象。另外也發現實務與理論假設有不一致之處，由日輔導人員認為E型與R型相近，但理論是C型與R型相近(區雅倫、陳清卒，2001 ;

Gait & Winer, 1987) 0 Rounds 與Tracey( 1996 )從過去以Holland興趣六型模式為主題的研究中，

整理出169個興趣六型分數相關矩障，結果發現Holland的環狀演算假設並沒有獲得完全的支持a 從類型徊關的排序顯示環狀結構同時面臨理論與質務上的問題，此亦成為 Gati (1979) 日後提出興趣階層模式之原由。二、興趣階層模式 Gati ( 1979) 指出，雖然許多實徵研究業已支持Holland的環狀結構，然卻無法滿足生避輔導實際的需要。若以生涯興趣測驗解釋過程為例，該測驗根據Holland理論以受測者的興趣代悔過配出有相同興趣特質的學系。但受測者興趣代碼間有可能不是相鄰的位置關係，如甲同學的興趣代碼是EIS' 其中E型與l型非相鄰類型， [型與s型也非相鄰類型。或是適配出來的多個學系，彼此間領域或特質極不相似，興趣代碼 EIS適配的科系是航空工程或食品科學，兩者學習特質並不相似，可能造成學生在生瀝選擇上的無所適從。雖然Holland( 1973 )曾提出興趣代碼的相鄰關係可用「一致性程度 J (degree of consistency )來解釋與說明，但這種不一致現象的確造成解釋與抉

擇的困擾。為解決此一生涯輔導的窘境，Gati (1979) 認為在Holland的環狀結構之上，應將相似

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Gati (1979) 之興趣階層模式的基本假設，來自職業內 i函可以被多個不同特性的組合所共同定義，這些特性包括工作環境、社會關係、酬賞方式等等，因此不同特性的組合，便定義了不同類

別的職業，不同類別的職業則區分了不同的興趣類型。Gati 以樹狀圖(demdrogram )來說明興趣

階層模式，其中最底層為職業名稱或活動內容，屬於興趣測驗的題目層次，所有興趣試題可抽取出 Holland理論的六個興趣類型，這些興趣類型可依相似性形成高階層的「興趣群組」。針對六個興趣類型應分成多少群組 'Gati(1979)以主成分分析、多向度量尺法 Guttman-LingoesSmallest Space Analysis 與群集分析 ADDTREE(Sattath & Tvers旬， 1977)等三種方式，重新分析 Lunneborg與

Lunneborg ( 1975 )在 VPI的研究資料，結果發現階層模式確實比Holland的環狀結構更能解釋變

項間的關係。其結果如國l 所示，第一階層是 Holland的六個興趣類型，第二階層是以悶 'AS'

EC 為名稱的三個興趣群組(three-group partition model)。

E

圖 1 Gati (

z

1979) 興趣階層模式

E

Gati (1986) 認為，階層模式不像環狀結構易受到樣本特性之影響而產生相鄰類型闊的易位現象，更有助於測驗解釋與生涯諮商。在生瀝諮商的過程，可運用階層模式的分層關係，先排除某些沒有興趣的特質，而後聚焦於特定因素下的生涯選項，在容易操作的範圍內進行生涯決定，此

法稱為漸次刪除法(sequentia1 elimination approach )。為在輔導實務上檢驗階層模式，Gati 於 1991 年對 30 名生涯諮商師進行問卷調查，請受試者依據輔導經驗將六個興趣類型按相似程度分組。當

被要求分成 2/4 兩組時，有16位諮商師分成則與 ASEC; 若要求分成 2/2/2 三組時，有 18 位諮商

師分成闕'AS'EC' 顯示在運用 Holland 六型興趣理論時，大多數生涯諮商師的認知歷程可能隱

含興趣階層模式的概念。

後續對 Gati 興趣階層模式的考驗，及與 Holland環狀結構之比較研究中，Tracey 與 Rounds 兩

位學者的研究最具廣度與深度 (Rounds& Tracey, 1996; Tracey & Rounds, 1992, 1993, 1995)' Tracey

與 Rounds ( 1993 )收集1965至1989年間 104篇論文所附的興趣測驗相關矩障，採用隨機化考驗 (randomization test) 、 EFA 與群集分析評估 Holland 的興趣結構與 Gati 之悶 'AS' EC 階層模式。

結果 Gati模式在美國樣本得到支持，但 Holland結構在其他國家的表現優於 Gati 的模式。Rounds

與 Tracey( 1996) 再運用相同分析法對169個興趣測驗的相關矩障，以 Gati之悶，AS ' EC ' Rounds

和 Tracey 的悶 'A' SEC 兩種分類，再加上 Holland 原六類型進行檢驗，發現 Holland 模式在美國與其它國家的表現優於 Gati 之模式，Rounds與 Tracey 之則 'A' SEC 類型亦優於 Gati 的模式。

因秀蘭 (1996 )利用職業興趣量表 (T間，1993) 以多向度量尺與隨機化考驗分析台灣地區高中生

樣本，結果無法支持 Holland的環狀排序假設，但可以得到 Gati 的階層模式，分為則與 ASEC 兩

群組 (two-group partition model)' Leung與 Hou (2005) 認為華人樣本在階層模式的分群方式是

悶 'AS 'SEC'從上述研究中發現，興趣六類型可能有階層模式，但高階的群組方式尚無一致的

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台灣高中生的生涯興趣結偽分析 121 三、研究目的目前台灣地區高中生選組及升大學之選系輔導，多採用建構於Holland 理論的 'CEEC 興趣量表」。雖然該測驗多能有效協助高中生進行生涯探索，但在分析測驗資料時，曾發現有類型間相關值與理論不合的案例(區雅倫、陳清平， 2001) ，也有學生興趣代碼之類型間不是相鄰的位置關係，或是適配學系特質相異的困擾。若 CEEC興趣量表的樣本資料能同時具有Gati的結構，形成相容性較大、概念更簡單的高階結構，則對生涯成熟度較低或興趣類型一致性不高的學生，在測驗解釋上實有補強作用。本研究採 CEEC 興趣量表測驗資料為例，以兩階段EFA檢驗我國高中生的興趣結構是否符合 Holland的環狀結構與Gati的階層模式，若資料具有階層模式，則以MDS 、群集分析與隨機化考

驗等方法，判斷高階結榜屬Gati所建議的則 'AS ' EC三群組或回秀蘭所認為的悶， ASEC二群

組。本研究參考過去文獻之興趣組別與科系組別的命中率分析，藉此探討興趣階層模式是否具有良好的預測效度。本研究亦另針對高中輔導教師進行問卷調查，籍以瞭解輔導教師的生涯認知是否含有環狀結構與階層模式的概念。透過上述的研究分析，期能逐步瞭解台灣高中生興趣階層模式的內涵與分類。方法一、受試者本研究之樣本來自CEEC興趣重表資料庫，該資料庫由大學入學考試中心管理，儲存1995 年起至今台灣各高中生紙筆受驗之測驗結果。簡茂發等人 (2007)於'CEEC興趣量表使用手冊2007 修訂版」說明資料庫的受測者背景，受測者大多數為高一學生，受測時間大多在高一下學期，資料中未註明受測年齡，推佑約在 15歲到 17歲之間;就讀學校包括普通高中與綜合高中，有41% 的學生來自北區，中區別%.南區31%'東區 7%。本研究乃依據大考中心「考試相關資料使用辦法」提出興趣量表資料申請，經大考中心同意，並從2007年受測學生的資料庫中隨機抽取11,000 名，作為本研究分析之樣本。大考中心提供資料僅有個人興趣量表的分數與受浪u者性別，此外未包含任何可識別個人之資料。本研究取得抽樣 11， 000 人之測驗資料後，篩除未完答或有明顯亂答者(如答題一致或有固定循環模式)共計374人，最後有效樣本人數為\0，626人(男生5，176 人，女生5，450 人)。為事後進行交叉效度驗證 (crossvalidation) ，乃將有效樣本以隨機方式分為三個分樣本，每個樣本各5 ，313 人，第一樣本有男生2，581人，女生2 ，732人;第二樣本有男生2 ，595人，女生2，718人。 1943年 Strong創先發展生瀝興趣測驗S lI時，即看重性別在興趣特質上的差異，當時分別成立男生與女生樣本，後續發展的生濫興趣測驗如 SDS(Holland et al., 1994) 或 CEEC興趣量表(簡茂發等人， 2007) 亦採男女分建樣本。本研究統計分析時採男生、女生與男女合三種樣本，但限於篇幅，文中僅呈男女合(combined-sex )樣本的結果，若分析中發現男生與女生樣本之統計量有顯著不同，則補充說明之。

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二、 ;AI]驗工具 (一) CEEC 興趣量表 CEEC興趣量表建槽於Holland 的類型論，每類型計有「我喜歡做的事 J21 題及「我喜歡的職業 J 12題，六種類型共計198題。答題採李克式四點量表，學生從非常喜歡 (3 分)、喜歡 (2 分)、不喜歡(1分)、非常不喜歡 (0分)中擇一作答，每個類型的分數從0至99分。學生受測此量表可得六型興趣分數，最高分的前三個類型，以其英文簡稱組成「興趣代碼 J (Holland, 196

7) ，

可與「學系代碼」進行適配比對，r學系代碼」為大學各學系樣本中出現頻率較高的興趣三碼。當個人興趣代碼與學系代碼相同時，表示個人與該學系多數同學的興趣特質相似，未來個人就讀該系時，預測可能學習適應良好並有機會發揮所長 (Holland& Gottfredson, 1992)。

(二) 興趣類型相似度問卷調查 Gati (1991) 認為，從理論上，分析學生的興趣分數可瞭解興趣階層模式的假設是否存在，而在實務上，資深生瀝諮商師具有豐富的測驗解釋經驗，深知興趣分數與興趣特質的關係，因而在認知歷程中建立自己的興趣結構，且影響諮商師在興趣測驗的解釋，或適時調整自己的興趣結構。既然本研究目的乃探討高中生的生涯興趣結構，若能以問卷結果反映高中輔導教師認知歷程所隱含興趣階層模式的概念，不但可佐證統計分析的有效性，且有助於興趣階層模式在理論與實務的結合a 本研究參考Gati在1991年以生涯諮商師觀點來檢視興趣階層論的研究方法，該研究設計一份針對六個興趣類型彼此相似性的問卷，交由30位資深生濫諮商師進行填答。本研究依據Gati 的研究方法編製問卷，主要問項分為兩部份，第一部份以單一興趣類型為目標類型，請受測者選出與該型最相似的類型: r 以特質相似的程度，你覺得R型與I、A、s 、 E 、或C 哪個類型最相似? J ' 用以了解輔導教師對六型相似性之評估與Holland環狀排序假設是否吻合。第二部份請受測者將六個類型依據相似程度分為兩組或三組:r將六個類型依據相似的程度分為兩組，每組有三個類型，例如RIlASEC'請問你會如何分組? J r分成三組，每組有兩個類型，請問你會如何分組? J' 此部份乃為鑑別輔導教師分組方式與前述統計分析結果的異同。三、資料分析方法本研究先以第一樣本進行第一階段 EFA' 檢驗量表的因素結構是否符合Holland( 1985 )的興趣六類型論，並以EFA結果，加總各因素下題目的分數，成為「興趣六型分數」。接著對第二樣本的興趣六型分數進行第二階段的 EFA ，目的在檢驗資料是否具有Gati (1979) 的興趣階層模式，總之再進行群集分析、MDS與隨機化考驗，用於判斷第二階層的結構與Gati 所建議的方式是否相似。最後引用興趣組別與科系組別的命中率分析研究文獻，說明興趣階層模式是否具有良好預測效度，並以資深高中輔導教師在「興趣類型相似性問卷」的結果，檢視其認知歷程是否隱含興趣階層模式的概念，以與量化分析結果相互對照。以下說明各分析方法的意義與作法。 (一)因素分析

本研究因素負荷量的估計採用最大概似法 (Maximumlikelihood method '簡稱ML) 及疊代主因子法 (lteratedprincipal factor method '簡稱 IPF)。以陡階園、特徵值大於一、平行分析與理論

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台灣高中生的生涯興趣結構分析 123 . 依據共同決定因素數目。在轉軸方面，根據Holland( 1997)的環狀結構假設，興趣類型彼此間具有不同程度的相闕，本研究因此依據理論採用斜交轉軸之最優斜交法 (promax) 進行因素轉軸，以此因素分析結果與Holland的類型理論或Gati的興趣階層模式進行比較。 (二)多向度量尺法多向度量尺法乃根據資料間的接近 (proximity) 程度或相似 (similiarity) 程度，模擬資料點在歐幾里德空間 (Euclideanspace) 中的構形(configuration) ，模擬後各資料點在空間中的相對關係與原始資料盡量一致，受測者在知覺上愈接近或愈相似的資料點，在構形空間上的距離也應越接近(林清山， 1986 : Kruskal, 1977)。在此以第二樣本所有受測學生的興趣六型分數計算座標點間之歐幾里德距離，再轉換為次序變項，採非計量多向度量尺法 (non-metricMDS )進行分析，以得到適合的多向度構型。MDS 用來評鑑所得到的多向度梅形與實際資料之適合度的指標是Kruskal 的壓力係敏，壓力係數為觀察距離與估計距離的差異函數，壓力係數越小，表示估計適合度越佳，壓力係數在肘以下適合度良好，.025以下非常好 (Kruskal， 1964) 。 (三)辦集分析群集分析是依據某些特質將觀察點加以歸類分組，特質相似的觀察點歸在同一組，不相似的歸在不同組 (Sharma， 1996)。本研究採用階層群集方法 (hierarchicalclustering method) 分析第二樣本所有受測學生的興趣六型分數，為確定分析結果的穩定性，採用兩種不同群集方式:華德法 (Ward's method) 與平均連鎖法 (averagelinkage) 。樹狀園中合{并的先後順序與距離可用以瞭解群集的過程，愈早合併且距離愈小的興趣類型，其類型相似度愈高，較適合集為同群組(Everitt, Landau, & Leese

,

2001 )。

(四)隨機化考驗

前文提及Tracey和Rounds (1992, 1993, 1996, 1995) 以隨機化考驗檢視興趣六型分數間的相

關係數矩陣符合興趣結構的程度，由於各樣本的表現不同，顯示仍有討論的空間，因此本研究亦

以隨機化考驗分析 CEEC 興趣量表之六個興趣類型的特性。隨機化考驗來自 Hubert與 Arabie於 1987 年所提出的策略，目的在評估測驗分數相關係數矩陣符合Holland之演算假設的程度，內容包括符合指標(correspondence index '簡稱 CI指標)與隨機重配法 (randomrelabeling procedure)。

評估方式乃計算觀察分數的相關係數矩陣中，有多少對的相關係數符合Holland之演算假設。興趣

六型分數之間共有 15個相關係數，如果演算假設成立，相鄰類型間的6個相關係數，應高於次相

鄰類型間的6個相關係數，也應高於對角類型的 3 個相關係畢生。這 15個相關係數間共有105對兩

兩比較 (C~5

=

105) ，扣除理論上相等的33 對(相鄰類型相等 15對，次相鄰類型相等 15對，對角類型相等3 對)不需比較相關值，剩下的 72 對都需比較大小。

Tracey 與 Rounds (1993) 認為，如果Gati 興趣階層模式成立的話，高階層的RJ 、 AS與 EC

等群組不但俱高相似性，且三群組內興趣類型的相關值理應高於相異群組間類型的相關值。因此

在興趣六類型的個相關中 ' R與I型、 A 與 s 型、 E 與 C 型等3個相關彼此相等，且高於其他12 個相關(拙，間，悶，駝 'IA ' 的，IE ' IC ' AE ' AC ' SE ' SC)。在 Gati興趣階層模式的隨機化考驗中，悶'AS 與 EC 不需互相比較相關大小，但要與其他12個相關比較大小，共計比較 36 對(12x3) 相關係數。同理，Tracey 與Rounds的補充式模式(悶 'A' SEC) ，共需比較 56 對相

關係數。

隨機化考驗包括 CI指標與隨機重配法 'CI 指標表示興趣六型分數間的各相關大小符合理論的

(8)

間，數值愈大表示觀察矩障愈符合理論假設。 CI指標沒有統計檢定值以判斷觀察矩陣是否符合假設矩障，而須輔以隨機重配法推算所得的p 值，即觀察矩陣適合環狀結構假設的觀察顯著水準 (observed significance level) ，用以說明符合對數完全從隨機矩陣中取得的機率。隨機重配法先將觀察的六型分數相關係數矩陣以 R-I-A-S-E-C 的位置排列計算 CI值，再將 R-I-A-S-E-C 的名稱位置隨機調動，但相關值維持原來位置。以表3興趣六型分數的相關係數矩障為例，表中 R型與 I-A-S-E﹒C 的相關值分別是 .61 ' -.14 '-.09' -.10 ' .19 '六型名稱位置調動成 R-A-I-C-S-E 後，相關值維持原來位置剃 '-.14 ' -.09 ' -.10' .19' R-I 相關值從 .61 換成 -.09' R-A 相關值從 -.14 換成 61 'R-S相關值從 -.9換成-.10，R-E 相關值從-.10 換成 .19 ，R-C 相關值從 19 換成-.10。每換置一次排序即產生一個新的相關矩障，可據之計算一個新的 CI值。六種類型位置調動的排序共有 720種 (6!) ，基於環狀理論假設，類型排列屬於項圈排列(或珠狀排列), 只考慮類型的相對位宜，而不計較各型所在的實際位置，翻轉後視為同一種排列，所以六型重配的排列只有60種(720112 = 60 )。隨機重配法比較這 60個 CI值大於或等於觀察矩陣 CI值的個數，再除以所有排列總數 60' 以此值估計觀察矩障 CI11直在前述隨機次數分配上出現的機率p值。舉例，如果觀察矩陣的 CI值均大於其他所有重新排序矩陣的 CI值，此結果出現的機率為1/60 'p值即為圳的。本研究採用RANDALL (Rounds et 泣，1992; Tracey, 1997)的套裝程式計算符合指標CI 與p值。

結

果

本研究以二個分樣本的 CEEC興趣量表分數，分別進行兩階段 EFA 、 MDS 、群集分析、隨機化考驗，並對高中輔導教師進行問卷調查。以下說明分析結果。表 l 二樣本興趣六型分數的平均數與標準差樣本類型 _平均數標準差全體男生女生全體男生女生 R型 ₄₅_.3₃ ₅_1.₀₇ _39.89 ₁_5.90 ₁_5.₁₅ ₁_4.65 44.82 50.81 39.08 16.06 15.12 14.80 I型 ₅_1.₀₉ _55.63 ₄_6.77 ₁_7.68 ₁₆_.4₈ ₁_7.69 50.89 55.77 46.22 18.07 16.62 18.15 A 型 _54.₁₄ ₄₆_.₉₃ ₆₀_.₉₀ ₁₈_.₆₂ ₁_7.73 ₁₆_.₈₁ 54.51 48.05 60.64 18.91 18.20 17.48 s型 ₅_1.₆₅ ₄₈_.4₀ _54.7₀ ₁_4.66 ₁_3.92 ₁₄_.69 52.02 48.98 54.91 14.71 14.27 14.55 E 型 ₅₀_.64 ₄₉_.₉₂ ₅_1.2₈ ₁_6.2₁ ₁₅_.₉₉ ₁₆_.4₀ 50.49 49.47 51.45 16.75 16.31 17.12 C 型 44.01 42.43 45.46 14.76 13.99 15.27 44.11 43.14 44.99 14.69 13.70 15.48 註﹒ l 每個樣本各 5，313 人，第一樣本有男生2， 581人，女生 2，732 人，第二樣本有男生 2，595 人，女生 2月18 人。

(9)

台灣高中生的生涯興趣結構分析 ₁₂₅_. 本研究樣本六型興趣分數的平均數、標準差如表 l 所示，偏態介於-.15-0.16 之間，峰度在 -.48-0 .40之間。兩個分樣本在六型興趣平均分數差異I檢定，結果均未達 (p

<

.05) 統計顯著性; 整體而言，二個分樣本的測驗資料相似。比較男女生在興趣分數上的差異，二個分樣本的男生在R 型與I型平均分數均顯著高於女生，但其他類型則是女生高於男生。表2 列出男生與女生樣本興趣六型分數之相關矩障，雖然男女生在A 與 s型、A 與 E型、A 與 C 型的相關值差異較大，但男生與女生六個興趣類型間的 15個相關係數的相關為96 '顯示男女生六型分數間相關的排序相近。表2 全體檢本男女生興趣六型分數之相關表3 第二樣本興趣六型分數之相關 (n=5313) 類型 R型 I型 A 型 s 型 E 型 C 型 R型 I型 A型 s型 E型 R型 57 -.01 -.02 -.07 21 I型 ₅₈ _.03 _。3 -.04 -.03 62** A 型 -.03 _。4 。 26 09 -.19 -.14** -.06** s型

。。

10 .41 33 .17 -.09** 。 01 38** E 型 _-.06 _-_.09 ₂₁ ₄₅ .40 -.10** -.09** .17** .40** C 型 _.₂₄ _。4 _-.07 _{。 25} .42 19** _。2 -.12** .20** .41** 註: 1 下三角形為男生( n=5 ， 176) 興趣六型分數相關矩陣註 J.

**p

<

0.01 2 上三角形為女生( n

=

5，450) 興趣六型分數相關矩陳一、因素分析 C 型

計算第一樣本 CEEC興趣量表 198 題的適合因素分析 MSA 指標值 (Measure of Samp1ing Adequacy) 為的，相關係數矩陣的 Bartlett 球型檢定卡方值亦達顯著水準 (χ.2= 100123.69' df=

2556 '

P =

.00) ，顯示198 題的資料適合進行因素分析。第一階段EFA以ML及IPF估計因素負荷量，在決定因素數目上，陡階圖與理論依據建議六個因素，平行分析建議七個因素，特徵值大於一則建議十一個因素，綜合分析後決定選取六個因素。ML 與 IPF兩種方法經promax轉軸後所得因素負荷量的估計結果十分相似，因素結構頗為清楚，所得出的六因素可對應於 Holland( 1997) 的六種興趣類型。其中雖有12題的因素負荷量過低或不隸屬於所預期的因素，但由於所有題目的編寫均依據各個興趣類型的「定義、兩極性、標籤、風格、具體活動、工作場所、訓練課程與相關職業」等撰題準則，基於維持原有命題準則(區雅倫、陳清卒，2001) 之考量，仍將這些題目依據理論基礎歸在原本隸屬的類型中。第一樣本男生與女生在第一階段因素分析，結果與第一樣本男女合(全體)的分析結果相同，均呈現六個因素結構。第二階段的因素分析是以第二樣本個人之興趣六型分數當作變項進行分析，目的在於檢驗資料是否具有興趣階層模式。在因素數目的決定上，陡階圖與理論依據顯示可能有三個或四個因素，平行分析與特徵值大於一則建議三個因素。但從不同學者的研究結果(因秀蘭， 1996 ; Tracey &

Rounds, 1993; Rounds & Tracey, 1996; Wakefield & Doughtie, 1973) ，有二因素、三因素與四因素模

(10)

解釋興趣六型分數間的相關係數。採用IPF估計因素負荷量 . promax 進行因素轉輸。轉軸後六個興趣類型在四因素的因素負荷量並不清楚，所以將四因素模式予以排除，三因素與二因素因素模式所估計出的轉軸後因素負荷量列於表4。第二樣本男生與女生在第二階段因素分析，結果與第二樣本男女合(全體)相同，均具三因素與二因素因素模式。三因素模式的因素負荷量矩陣呈現相當清楚的結構'R型與 I 型在第一因素的負荷量高於其他類型，命名為理工群組 :A型與 s 型在第二因素的負荷量高於其他類型，命名為人文群組 : E 型與 C 型在第三因素的負荷量高於其他類型，命名為法商群組;此因素結榜符合 Lunneborg 與 Lunneborg ( 1975 )以及 Gati( 1979) 的研究結果。二因素模式的因素負荷量矩陣也相當清楚'R 型與 I 型可被一共同因素所解釋，命名為理工群組 :A 型、s型、 E型與C型命名為人文法商群組，此二因素模式也符合田秀蘭(1996) 的研究結果。從第二階段因素分析結果顯示，第二樣本的測驗資料具有 Gati的興趣階層模式，同時存在二因素或三因素模式。表4 第二樣本第二階段因業分析之因業負荷量矩陣與因繁間相關矩陣 (n=5.313) 類型三因素結構二因素結構理工

_人文

法商類型理工人文法商因素負荷量矩陣因素負荷量矩障 R型 _.8₃ _-.09 _.₁₁ R型 _.₉₀

。。

I 型 _.₇₈ ₁₂ _-_.12 I型 _.₈₂ _-_.₀₁ A 型 _.₀₀ _.₅₉ _-.₁₈ A型 _-.30

_.4

₂ S型 _.07

_.

₇₂

₁₆ S型 _-08 _.₇₆ E 型 _-_.₀₉ _.₃₂

_.47

E 型 _-_.₀₄ _.₈₀ C型 _.₀₂ _-_.1₅ _.88 C 型 _.₃₂ _.₆₀ 因素間相關矩陣因素間相關矩陣理工 1.00 理工 1.00

人文

-.20 1.00 人文法商 -.04 1.00 法商

_。7

_.25 _1.₀₀ 二、多向度量尺法、群集分析與隨機化考驗之結果為了檢視二因素與三因素模式的適切性，同時亦與 Gati (1979) 的研究對應，本研究繼續以 MDS 、群集分析與隨機化考驗等三種方法分析第二樣本資料。以非計量多向度重尺法MDS分析第二樣本所有受測學生的興趣六型分數，結果如圖2• K.ruska1壓力係數為0.0413 .顯示本資料構圓的適合度良好。園中六個類型的環狀排序清楚呈現R-I-A-S-E-C .且明顯分為兩群 'R 群與 I 群距離較近組為一群 'A 、 s 、 E與C群組為第二群;若再細分，可將第二群再分為AS組與 EC 組。這樣的分析結果與因素分析頗為相似a

(11)

127. 以華德法與平均連鎖法兩種群集分析的樹狀國如國3 ， R型與 I型皆是最早合併，次之是E型與C型，而後A型與s型先合併。結果均顯示分成Gati的悶'AS' EC三群組是合適的，此與三因絮模式相符。若區分為二群， RI與ASEC兩群組亦可行，與二因素模式相符。有關Holland壞狀演算假設的隨機化考驗，結果如表5pfT示。第二樣本興趣六型分數需要比較的 72 對相關中，有的對符合理論假設 '6 對不符合， 1 對相等， CI指標值為 .82 (( 65-6) 172)。以A 型為例，它與s型是相鄰類型 'A型與s型的相關 .38高於與次相鄰E型的相關 .15 '也高於與對角C型相關 -.08'這三對比較結果都符合演算假設 :A型與I型也是相鄰類型，但其相關卻低於與次相鄰E型的相關 .15'這三對的比較不符合環狀演算假設。隨機重配法p值為 .02 '顯示要隨機符合65對的機率非常小，雖有7對不符合，樣本六型分數相關矩陣可視為符合環狀演算假設。台灣高中生的生涯興趣結俏分析。 A 會 E 響。

里

。 s 曹 R 癖。 E 膏。。 C II' JII一由度興趣六型分數之多向度量尺 (MDS) 繪圖

口

R型 | I型-J

E

Z

一」

S型 A型

\

圍 2

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互

了

E

Z 二了

S型一一一一一「 A型 Average Linkage Ward's Method 六興趣類型分 I~訴集分析之樹狀圍針對Gati三群論的隨機化考驗，理論上相關最高的應該是悶 'AS' EC等三對類型，每對類型的相關值都大於其他任何一對。第二樣本興趣六型分數36對相關中，相關值最高的依次排序是 RI

>

RC

>

EC

>

AS '相關值是 .61 ' .41 ' .39 '紹，有34對符合理論假設(如R型與I型的相關大於A型與C型的相關)，有2對不符合理論假設 (R型與C型的相關大於E 型與 C型的相闕，且大於A型與S型的相關), CJ指標值為 .89 '隨機重配法p值為 .02 '亦表隨機符合34對的機率非常小，第二樣本興趣六型分數相關矩陣也符合Gati三因素模式。從二階EFA的結果得知，本研究樣本可能不存在 Rounds 與 Tracey( 1996 )的補充模式(則 'A' SEC)，故不檢驗該模式。

(12)

隨機化考驗結果顯示第二樣本興趣六型分數相關矩陣可能符合Holland與Gati理論，雖然Gati 理論符合指標略高於Holland 理論的符合指標，但沒有統計量可進行差異檢定，故無法說明樣本測驗資料較符合那種理論。至於階層模式的二群論(則，ASEC) 56 對相關中有48 對符合， CI指標為 73 'P值為 07 '顯示樣本的測驗資料在隨機化考驗的表現不但符合三群論，也符合二群論，但三群論的表現可能比二群論好，此點與其他考驗方法的結論略有不同。可能的原因在於二群論是假設悶 'AS'AE' AC' 妞'SC與EC的相關值均要大於其他類型間相闕，但第二樣本E型與 C 型的相關為 -肘，是15對相關中最低值，如此即有7對不符理論，造成CI指標值較低。有關男女生在隨機化考驗的差異，如表5所列，考驗Holland理論的72對中，男生矩陣符合的對數是66對(女生的對)，CI指標值為 83(女生 .86)，隨機重配法p值為 02(女生為 .02) 。隨機化考驗針對Gati三群模式，符合理論的 36對中男生有35對(女生35對)，CI指標為 .94(女生為 .94), P值為肘 (女生為肘)。針對二群論模式，符合理論的56對數中男生有48 對(女生46對)， CI指標為 73 (女生為 .64)'P值為肘 (女生為肘)。從這項考驗看出男女生數據差距甚小，可直接評估男女合樣本的數據。上列分析以多種方法檢視第二樣本興趣六型分數具二因素或三因素模式的過切性，亦即探討興趣六型分數的更高階層適合二群論或三群論。EFA 結果顯示興趣六型分數存在二因素 (R與 I 型為理工群組、ASEC型為社會群組)與三因素模式(即為理工群組、 AS為人文群組、 EC為法商群組 ).MDS除清晰反應Holland的排序假設，且可將六類型依據距離遠近分為兩群組或三群組。群集分析中R型與I型皆是最早合併，次之是E型與C型，而後是A型與s型。隨機化考驗結果說明興趣分數符合Holland環狀結構與Gati的興趣階層模式，二辨組與三群組的表現均可。這四種方法之結果顯示興趣六型分數具有高階結構 'EFA、MDS與群集分析都顯示高階呈現Gati的悶， AS' EC三群組，亦可分類出RJ與ASEC爾群組，兩群組與三群組分類結果相當穩定。三、命中率分析

上述統計方法大多數支持Gati的悶 'AS' EC三群組，或則，ASEC 兩群組。按著引用科系

組別與興趣組別的命中率分析之研究艾獻，用以說明二群組或三群組是否真良好的預測效度。由於本研究之樣本未包含追蹤受測高中生進入大學科系之資料，乃引用區雅倫 (2011)以2007年大一新生樣本的命中率分析。該研究依照大一新生所就讀的大學科系，將每個學生歸為理工、人文或法商三種科系組別;另將人文與法商結合為人文法商科系，形成理工、人文法商兩種科系組別。再搜尋大一新生樣本在高一時受測CEEC興趣量表的分數，將樣本每位學生R型與I型分數加總為RI分數 'A型與s型分數加總為AS分斂 'E型與C型分數相加成 EC分數。以個人RI、AS、 EC分數最高者，則將該生興趣傾向歸類為理工、人艾或法商興趣組別。形成興趣組別與科系組別列聯表後，即進行命中率分析。所稱的命中 (hit) ，是指受測學生的興趣組別與就讀科系組別相間，各分組命中人數與分組人數之比，是為命中率。該研究的樣本人數為5204人，其中理工科系組別2427人、人文科系組別 1328人、法商科系組別1449人，另將人文與法商結合為「人文法商科系組」別共2777人。另外理工興趣組別1790 人，人文興趣組別2321人，法商興趣組別1093人，將人文與法商合(并為「人文法商興趣組Ý.lUJ ' 人數有3414人e由於人文與法商興趣組合併為人文法商興趣組別，二群組來自三群組的合{并，二群組的命中率一定高於三群組，但可從命中的程度，作為決定群組數的參考。理工興趣組學生中就讚於理工科系的比率是 80 .28% '人文興趣組的比率是42.09% '法商興趣組的比率是46.29%。

(13)

1ι?灣高中生的生避興趣結格分析 . 129. 命中率的結果說明人文與法商興趣組的學生在科系的適配上有五成的誤差，預測效度不足，若將三群組合併成二群組，則其命中率提高到 71%。此結果顯示Gati的興趣第二階層之結構內容，對台灣高中生而言，悶， AS，EC三組在統計分析的表現是穩定的，而別興趣組的預測效果良好，但 AS, EC 這兩組作為生涯輔導的分類指標仍有待考昏。表 5 第二線本興趣量表六裂分數間相關矩陣符合環狀理論與階層理論之隨機化撿驗模式樣本 Holland 全體男生女生 Gati三群全體 (R1/ASÆC) 男生女生 Gati二群全體 (R1/ASEC) 男生女生

註:

1. α

=

~至二旦L

(A+D+T)

總對數 72 72 72 36 36 36 56 56 56 符合不符合 _等同 CI 65 6 82 66 。 85 61 8 74 34 2

_。

89 35

_。

.94 35

_。

94 48 7 73 48

_。

73 46 10

_。

64 A ﹒觀察資料與假設模式符合的對數 D: 觀察資料與假設模式不符合的對教 T﹒觀察資料相等的對數， A+D+T= 總對數 2.p= (1 (觀察矩陣) +比觀察矩陣更符合的隨機矩陣數) /60。四、問卷調查結果 p .02 .02 。2 .07 .07 。07 。7 。7 。7 本研究為瞭解高中輔導教師對六個興趣類型相似程度及切分群組的看法，於 2009年 3 月邀請臺灣各地之33名高中輔導教師，填答「興趣類型相似性問卷 J' 其中男性2 人，女性31人，具10-16 年CEEC 興趣盎表解釋經驗的教師共14 人，5-8 年的有6 人，3-4年的有11人。問卷結果請見表 6 與表70 問卷第一部份詢問六個興趣類型的相似性，填答結果輔導教師認為_l型與R、A型最相似_'A 型與 S 、 I型最相似 'S 型與 A 、 E 型最相似 'E 型與 s、 C 型最相似 'C型與R、 E 型最相似﹒輔導教師在此部分清楚的顯示每個類型與相鄰類型的相似度高於次相鄰或對角類型，可知Holland環狀排序假設不但存在於測驗資料，也存在於輔導教師的認知歷程。問卷第二部分請輔導教師將六個類型依據相似程度分為 2/4與 2/2/2 分組，2/4分組方式有18 位(佔58%) 輔導教師選擇R1/ASEC' 2/2/2分組方式有17 位 (51%) 輔導教師選擇RlIAS/EC '

(14)

另有9位輔導教師選擇CRJINSE。綜合兩種分組方式，選擇則/AS/EC'RI/ASEC 的人數最多，與 Gati在 1991年對生涯諮商師的調查結果大致相似，也與前述統計分析的結果類似。綜合問卷調查結果，輔導教師對六個興趣類型相似性的結論與測驗統計分析相似，不但能反映HoIland的環狀結繕，亦存在 Gati 的階層模式。輔導教師在運用 HoIland六型興趣理論時，其認知歷程含有興趣階層模式的概念，第二階層模式的興趣組型是RIIAS/EC'或是RI/ASEC皆適宜，前者的分組方式與 Gati ( 1979) 提出的組型相同。表 6 萬中輔導教師針對各興趣類型選擇之相似類型統計表 (n=31) 目標類型

R

A

s

E

C

相似類型 C I 其他 RA 其他 S I 其他 A E 其他 S C 型其他 R E 其他人數 14 14 3 15 13 3 20 4 7 12 15 4 16 1 1 4 21 7 1 表 7 萬中輔導教師依相似度將六興趣類型分組之結果 (n=31) 2/4分組

人數

21212分組

人數

RI/ASEC CRJIASE I

Al

SECR SE/CRIA AS/ECRI IE/RCSA RCIIASE

18

5

3

2

R1/ASIEC CRJI

Al

SE RC/EI/AS Cl

lRAI

SE RC/I/ASE RIIEI/AS

17

9

2

討論一、評估的方法與程序不同評估興趣結構的方法與程序，對研究的結果可能有不同的影響，本研究儘量依據大多數學者會採用的方法與程序，方能比較不同樣本興趣結構之異同。回顧文獻，Rounds等人(1992) 建議興趣結榕的評估方法，包括使用隨機化考驗檢視環狀結構假設，或以驗證性因素分析 (CFA) 考驗六角型假設，Gati (1991) 則採用 EFA 、群集分析與MDS等方法評估興趣階層模式，後續研究大多治用上述諸法 (Annstrong et a1., 2008; Einarsdóttir, Rounds, Ægisdóttir, & Gerst帥， 2005; Fouad & Dancer, 1992; Gupta, Tracey, & Gore, 2008; Rounds et a1., 1992; Tracey & Rounds, 1993) 。不

同評估方法在不同樣本的測驗資料大多發現Ho Il and環狀排序假設的存在，但在環狀演算假設、六

角形假設或 Gati 的興趣階層模式上則有不同的結果。有些研究以模式共存的概念，採整合分析

(mata analysis) 比較HoIland 與 Gati在跨文化樣本上的表現 (Tracey& Rounds, 1993; Rounds & Tracey, 1996) ，如Holland環狀模式、Gati三群模式、Rounds 與Tracey補充模式、三層三群模式等。研究結果顯示這些模式各有所長，沒有一種優於其他模式而存在於所有樣本。

但追溯興趣理論發展的過程，HoIl and 的環狀理論是最早提出，而後是Gati評論Ho Iland理論

(15)

台灣高中生的生避興趣結徜分析 131 興趣結構。所以Holland與 Gati理論是階層關係，而非互斥的假設。以Holland興趣類論所建構的測驗，理應、先考驗環狀排序假設、演算假設或正六角形假設，除非因應不同文化而對Holland的模式有所修正，如劉長江與Rounds(2003 )所提出的空缺的八分圖形模式，否則應先行考驗Holland 的假設。當Holland的假設成立，再探索Gati 的興趣階層模式，不但檢驗了建橋效度，且增加測驗解釋的彈性與厚度。倘若Holland的假設不成立，此即表示該興趣測驗無法反映原先測驗的理論特質，以 Gati的興趣階層模式來作為替代，就建構效度的考驗而言並非良策。放在評估的順序上，本研究不採多種模式比較，而從EFA啟始，逐步且多元評估Holland的環狀排序假設、環狀演算假設，當這些假設可接受後，再評估 Gati的興趣階層模式與分群論。這樣的程序才能反映理論發展的原貌。另外過去諸多研究均以理論模式的考驗為主軸，而忽略模式能否成為測驗解釋的重要策略，當測驗資料支持Gati 的興趣階層模式，此模式能否有效應用在生涯輔導的歷程?或輔導質務工作者能否從經驗中認同模式的價值?本研究先以興趣組別與科系組別的命中率文獻說明Gait階層模式的預測效度，結果顯示以興趣組合分數進行分組，階層模式的確可以精進生涯輔導的效能。再以問卷結果呈現興趣階層模式不但能反應台灣高中生的興趣結構，且與輔導質務工作者的經驗相互謀合。這樣的研究哎果對測驗解釋應有相當的助力。二、台灣高中生機本與其他華人據本的差異從多種分析方法的檢驗結果，可以確認台灣高中生在 CEEC 興趣量表分數上，可以清楚的呈現Holland與 Gati理論，且在高階層的分群悶，AS， EC 符合 Gati的模式，另外悶， ASEC也是適合。

這樣的結論與歐美相似，並沒有出現過去華人樣本研究的特殊結論 (Farh， Leon臣， & Law, 1998;

Leung & Hou, 2005; Long & Tracey, 2006; J 凹，1986; Tang, 2001; Yang, Stokes, & Hui, 2005). Leung

和Hou(2005) 曾提出華人社會重視人際關係勝於個人的專業能力，所以具關懷人群特質的 s 型分數與A型、 E 型或 C 型等彼此均有顯著的相闕，此種現象有別於西方社會，因此Leung 和Hou 提出悶， AS ' SEC 模式。劉長江與 Rounds(2003) 會分析中港台三地樣本的興趣測驗分數，認為I型與A型，R型與 C 型兩組的相關較低，不符合Holland環狀演算假設，所以提出空缺的八分形模式。Holland的環狀排序假設是六個類型相鄰間的空間距離是相等的，而劉長江與Rounds 的八分形模式是I型與A型之間插入一格空距離 'R型與C型之間也插入一格空距離，形成八個均等環狀距離，但其中空缺兩格。本研究的 S 型與 E 型分數的相關值 40，然與 C 型的相關值僅有 20。且第二階段 EFA結果，

E 型或 C 型分數並沒有出現具s型特質的高因素負荷暈，顯然不符Leung 和Hou的則，的， SEC

分群模式。本研究A 型與 I型相關甚低 (-.06) ，另林佳盈 (2008)分析 2001至2005年的台灣高中生 CEEC 興趣量表六型分數的相關矩障，各年度皆呈現 A 型與I型相關甚低，此點與劉長江和 Rounds的分析相似。但本研究樣本與林佳盈分析樣本均顯示台灣高中生R型與 C 型相關不低，林佳盈還發現各年度高職學生的R型與 C 型相關值顯著的高於普通高中學生。在本研究問卷分析呈現資深輔導教師的認知中 ' R型與C 型的相似程度還高於C 型與 E 型的相似度。探究上述其他華人樣本與台灣高中生樣本在興趣結槽的差異，原因可能來自不同年齡層。本研究對象為高中生，他們較少經歷團隊合作與織場工作，平時喜歡做的事多未考量人際因絮，因此與前述華人研究多為大學生或成人樣本有所不同。在Holland環狀遑論的相鄰類型上，兩岸三地都有R型與 C 型、l型與A 型相關不高的問題。可能中國大陸、香港與台灣學生都受到入學招生

(16)

與考試的影響，在制度上高中生無法自由選課，而是文組與理組班級壁壘分明，集中心力應付大學入學文理不同的考科。理組學生興趣多在R型與I型，文組學生興趣則在 ASEC 等類型，教育制度影響學生的多元興趣，造成R型與 C 型、I型與 A 型的相關值較低，且在MDS圖示上興趣類型的距離也較疏離。但台灣近年大學多元入學制度的實施與改進，特別是學科能力測驗中統考社會科與自然科，考試分發入學的選考科目也多有變化，已非制式的文理完全分科。再加上大學文理的選才機制逐漸模糊化，例如高中攻讀理科的學生可進商管科系，選擇文組的學生也可進建築設計與醫務管理等學系，逐漸縮小R型與 C 型的距離，這樣的變化可能有別於其他華人樣本。三、二酹組或三草草組模式在台灣高中生的適用性

Gati 興趣階層的二群組(悶'ASEC)，或三群組(則 'AS' EC) 模式，經由不同的分析方法，均存在於台灣高中生樣本。但從命中率分析發現三群組中 AS 與 EC 興趣組別的預測效度並不穩定，此點與田秀蘭(1996) 的研究結論頗為相似，也吻合台灣高中生選課選組與選擇大學科系的實際狀況。台北市政府教育局(2011)編製之「高中選課選組輔導手冊 J' 對高中生選組選謀與大學招生之現況有詳盡的說明。目前高中的選課選組分為三種類組，除國文、英文與教學外，一類組(通稱為社會組)重視歷史、地理與公民課程，二類組強調物理與化學，三類組再多加生物課程，二與三類組合稱為自然組。大學招生時，一類組學生在人文法商科系中選擇就讀科系，二類組學生選擇理工科系，三類組選擇醫學與生命科學科系。AS 與 EC 興趣組別的學生在高一選組時多選社會組，大學人文或法商科系採計考科差異不大，因此 AS 與 EC 興趣組別的分類在高中階段作用不強。至於自然組學生，二與三類組學生大多選考相同考科，也彈性選擇理工與生醫為志願科系。顯示在高一生涯輔導上，社會組與自然組興趣傾向的區別非常重要，影響其後的課程學習與大學科系的選擇，RI與 ASEC二群組的輔導功能應具重要意義，然則、 AS 與 EC三群組的輔導功能較不明顯。台灣高中生的興趣分數雖然存在二群組或三群組模式，但在實務應用上，二群組的適用性應較高。結論與建議一、結論本研究依序分析台灣高中生的 CEEC 興趣分數是否符合Holland的類型假設、環狀排序假設與環狀演算假設。先以第一階段 EFA 得出六因素，可對應 Holland的六種興趣類型， MDS 所得興趣分數的構圖，呈現六型排序符合R-I-A-S-E﹒C的環狀排序假設，隨機化考驗的結果亦分數間的相關符合環狀演算假設。接著探究 Gati的興趣階層與群組關係，以六型分數進行第二階段 EFA' 發現存在二因素或三因素模式，表示測驗資料具有高階興趣階層模式。除此之外，MDS 、群集分析與隨機化考驗等方法均顯示興趣六型分數具有高階結構，高階分群呈現悶 'AS'EC 三群組，亦分類出RI與 ASEC 兩群組。從興趣組別與科系組別的命中率與高中輔導教師的問卷調查分析，Holland 與 Gati 的理論不但存在於測驗資料，也存在於輔導教師的認知概念。雖然悶 'AS' EC三群組較為穩定，但即興趣

(17)

台灣高中生的生涯興趣結梢分析 133 組的預測效果良好，顯示AS，EC兩組作為生涯輔導的分類指標則有待考量，而需輔以其他資訊。故此，在實務應用上，二群組 (RI、ASEC) 可能比三群組(悶，AS ' EC) 更為適合。多位學者在1980年代起引進HoIland理論與建構興趣量表(林幸台，

1984

:林幸台、金樹人、陳清平、張小鳳，

1991 : Jin

, 1987) '成功協助台灣高中與大學生的生瀝輔導已幾近扑載，彼等藉豐富的測驗資料進行興趣結構的分析(金樹人，

1992

:田秀蘭，

1996

:陳清卒，

1999

:

Jin

,

1986

)'

但未採用多種估計方法有系統性地分析與驗證，故其研究成果可能無法滿足理論學者與質務工作者的需求。本研究以統計與調查雙管齊下，依序發現台灣高中生興趣測驗資料符合Ho Il and的環狀排序與演算假設的考驗，且Gati的興趣階層模式亦被支持。在高階興趣階層統計分析以三群論最適合，但實務層面以二群論進行測驗解釋較為有效。此結論不但可與國外文獻接軌，亦增強HoIl and 與Gati理論跨文化之價值，並可擴大興趣測驗解釋的層面。二、建議 (一)未來研究然本研究僅以同一年樣本的測驗資料進行分析，無法顯示研究結論在跨年的穩定性，且樣本僅限於高中生，無法推論不同年齡層的表現。建議未來研究方向可蒐集多年且不同年齡樣本，如高中樣本、大學樣本或成人樣本，分析不同時間與不問樣本在興趣結構上的穩定與差異。另外，可設計問卷調查或辦理座談，暸解一般學生、教師及家長對興趣環狀結構與階層模式的看法，這些資料的蒐集與分析，將有助於提高興趣測驗的解釋效果。 (二)實務應用長期以來，高中生藉自興趣量表的測驗結果、學科能力的表現與價值觀的澄清，於高一時進行選組選課，或於高三時選擇大學學系。惟高一學生的生瀝探索多在啟蒙階段，對大學科系或職業工作所知有限，興趣分數所適配出來的學系名稱，對學生而言可能僅達到「名義層」一名稱上的認識，而無法與學生的生活經驗結合(金樹人， 1997) 。本研究發現台灣高中的測驗資料中含有 G泌的高階模式，建議測驗機槽或高中輔導教師可將學生的興趣六型分數依三群組方式個別加總成組別分數，如A型分數與5型加總為AS組別分數，每個學生均有RI、AS 、 EC三種興趣組別分斂。接著以三個興趣組別中分數最高分者，作為該生的興趣組別。測驗解釋時，則群組分數高者可以「理工興趣組別」稱之，AS 以「人文興趣組別」稱之， EC 以「法商興趣組別」稱之，歸屬人文 (AS) 或法商 (EC) 興趣組別者可再歸為「人文法商興趣組別J' 此等組別稱呼簡明易懂，更能幫助學生進行生涯探索。高一選課選組輔導時，r理工興趣組別」者可建議選讀自然組，r人文法商興趣組別」者較適合選擇社會組。到高三選擇大學校系時，配合其他資料的輔助，r人文興趣組別」者可考慮人文科系，r 法商興趣組別」者可能適合法商科系。此簡單的計算與分類方式，可以提供高中生面向較廣旦有效的生涯分類，連同三碼適配與其他生涯資訊，即可進行不同層次的生瀝規劃。

(18)

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收稿日期 : 2011年03月 01 日

一稿修訂日期 : 2011 年07月 04日

二稿修訂日期 : 2011年的月 04日

三稿修訂日期 : 2011年08月 08日

(22)

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The Structure ofVocational Interests ofTaiwanese

Hi

gh

School Students - The Case of the CoUege Entrance

Examina值。n

Center Interest Inventory

Ya-LunOu

Li-Jen Weng

DeparttnentofPsychology National Taiwan University

Keng-Lin Lee

The present study employed the College Entrance Ex.mination Center (CEEC) Interest Inventory to examine the structure of

vocational interests among high school students in Taiwan. Holland's simple circular and calculus hypotheses as well as Gati's hierarchical model and two-group partition model were tested. Data仕om10,626 Taiwanese high school students were

randomly divided into two samples, (Sample A and Sample B). Factor analysis on sample A revealed a six-factor structure

consistent with the RIASEC types. Sample B was used to vigorously test Holland's hypotheses and Gati's models. Holland's

simple circular hypothesis and the calculus hypothesis were supported by multidimensional scaling and randomization test,

respectively. Gati's hierarchical model was supported by factor analysis and hierarchical c1ustering on six interest type scores

Also, Gait's three-group partition model (RI, AS, EC)的 wellas a two-且rouppartition model (RI, ASEC) were found by

factor analysis, multidimensional scali嗯.hierarchical clusterin皂.and randomization test. Research findings reported by Ou

(2011) were used to examine the practical usefulness of the partition models. It w晶suggestedthat the two-group partition model might be more useful for career counselin且amonghigh school students in Taiwan than the three-group partition model.

A survey suggested that the structure of the vocational interests perceived by high school counselors were similar to those found in the analyses, supporting Holland's hypotheses and Gati's models

KEY WORDS:

career counseling

,

Gati hierarchical mode

,

Holland circumplex model

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