第四章研究結果與討論

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第四章研究結果與討論

依據研究設計，本章擬探討統計分析結果，茲分為四節說明之。首先分析研究樣本之基本資料，進行概況瞭解以為後續分析基礎；其次，

就背景因素與中介變項、英語學業成就的關連進行探究，分析各不同背景變項在各中介變項和英語學業成就間之差異情形；第三節則進一步以迴歸分析檢測中介效果及對英語學業成就之預測力，最後，針對本研究之研究假設作綜合討論，探討研究假設是否獲得支持。

第一節基本資料分析

首先針對受試樣本基本特性進行描述，茲分作性別、家長教育程 度、家長職業收入、居住地區都市化程度此四面向進行說明之。

一、性別

回收問卷中男、女比例約佔各半，男生 3303 人，佔 49.6%；女生 3354 人，佔 50.4%。

二、家長教育程度

家長教育程度以高中職最多，有3070 人，佔 47%；

其次為大專院校，有1678 人，佔 25.7%；國中或以下有 1487 人，佔 22.8%；研究所或以上最少，有 291 人，佔 4.5%。

三、家長職業收入

將父母親職業收入合併取最高者後，樣本中家長職業收入以藍領階級最多，有3530 人，佔 54.2%；其次為專業人士或律師，有 1651 人，佔25.4%；公務人員或教師再次之，有 934 人，佔 14.3%；收入不穩定者則有279 人，佔 4.3%；無收入或家管最少，有 117 人，佔 1.8%。

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四、居住地都市化程度

樣本依照其學校所在地劃分居住地都市化程度後，受試學生以居住新興綜合性市鎮最多，有4105 人，佔 59.5%；其次依序為山坡偏遠鄉鎮，有843 人，佔 12.2%；(省轄)市再次之，有 789 人，佔 11.4%；

台北市則有642 人，佔 9.3%；高雄市則最少，有 519 人，佔 7.5%。

表4-1-1 受試樣本特性統計表

變項類別樣本數佔有效樣本百分比性

別

男性 3303 49.6%

女性 3354 50.4%

家長教育

國中或以下 1487 22.8%

高中、職 3070 47 %

大專院校 1678 25.7%

研究所或以上

291 4.5%

家長職業

無收入或家管 117 1.8%

收入不穩定 279 4.3%

藍領階級 3530 54.2%

公務人員或教師 934 14.3%

專業人士、律師等 1651 25.4%

都市化程度

山坡或偏遠鄉鎮 843 12.2%

新興或工商或綜合性市鎮 4105 59.5%

(省轄)市 789 11.4%

高雄市 519 7.5%

台北市 642 9.3%

N=6898 人

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第二節背景因素與英語學業成就之關係

第一節說明全體樣本的背景分佈情形後，本節將進一步透過T檢定及單因子變異數分析，探究不同背景變項的國中學生在英語學業成就上的差異情形；最後再以效果量( size effect ) 來衡量變異數分析中自變項強度的統計量。

一、性別

不同性別的國中學生，在英語學業成績上的平均數有顯著差異 (t=-15.644, p < 0.001)，由兩組平均數可知女生的英語學業成績顯著高於男生。

表4-2-1 性別與英語學業成績獨立樣本 T 考驗分析摘要表

人數平均數標準差 t 值男生 3029 48.01 10.78 - 15.644 ^***

女生 3091 51.94 8.75

*** P < .001

二、家長教育程度

不同家長教育程度的國中學生，在英語學業成績上的平均數有顯著差異 (F=197.254, p < 0 .001)，經事後比較分析發現家長的教育程度越高，子女的英語學業成績顯著越高。事後分析摘要表請參見附錄 4-1-1。

三、家長職業收入

不同家長職業收入的國中學生，在英語學業成績上的平均數有顯著差異 (F=56.735, p < 0.001)，進一步採用事後比較分析發現，家長職

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業為專業人士或公教人員，其子女英語學業成績顯著高於家長職業為無收入、收入不穩或藍領階級的子女。惟家長職業間，專業人士和公教人員沒有顯著差異；無收入、收入不穩及藍領階級的子女，三者間也沒有顯著差異。事後分析摘要表請參見附錄4-1-2。

四、居住地都市化程度

居住地不同都市化程度的國中學生，在英語學業成績上的平均數 有顯著差異(F=14.834, p < .001)，經事後比較分析發現，居住在山坡偏遠鄉鎮的國中生其英語學業成績顯著低於居住在(省轄)市、高雄市、台北市；居住在台北市的國生其英語學業成績顯著高於居住在山坡偏遠鄉鎮、新興綜合性市鎮、(省轄)市、高雄市的學生。惟居住(省轄)市與高雄市無顯著差異；居住在新興綜合性市鎮與山坡偏遠鄉鎮、(省轄) 市、高雄市之間也無顯著差異。事後分析摘要表請參見附錄4-1-3。

五、效果量

效果量 ( size effect ) 係數是用來衡量自變項強度的統計量，效果量最簡單說法，是指平均數之間的差異程度，平均數間差異越大，表示自變項的強度越強。效果量大小可用η²( eta square ) 量數來表示，η² 即是迴歸分析當中的R²，除了作為 X 對 Y 解釋的強度指標外，經常也被視為效果量的指標。而根據Cohen 指出 η² 介於 0.059 到 0.01 之間為低度關聯強度，η² 介於 0.138 到 0.059 為中度關聯強度，η² 大於 0.138 為高度關聯強度(引自邱皓政，2007)。

依循上述以及表 4-2-2 可知，家長教育程度、家長職業、居住地區都市化程度三者與英語學業成就之關聯強度而言，以家長教育程度較高(η² =.09)，為中度關聯強度；其次為家長職業社經地位(η² =.037)，為低度關聯強度；而居住地區都市化程度與英語學業成就的關聯強度則最低(η² =.009)。

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表4-2-2 背景因素與英語學業成績之變異數分析摘要表

N M SD F η² Scheffe/Dunnett C

家長教育

國中以下 1421 46.18 10.6

197.254^*** .09

(Dunnett c)

國中<高中職<大專<研究所高中職 2835 49.76 9.63

大專院校 1452 54 8.01

研究所以上

252 55.79 7.03

家長職業

無 113 45.98 11.88

56.735 ^*** .037

(Dunnett c)

無=不穩=藍領<公教=專業收入不穩 263 48.1 10.15

藍領階級 3260 48.88 10.06 公教人員 817 52.76 8.86 專業人員

1495 52.38 9.04

都市化程度

山坡偏遠 828 48.86 10.37

14.834 ^*** .009

(Dunnett c)

山坡<市=高雄市<台北市新興=山坡=市=高雄市<台北市新興市鎮 3792 49.64 10.07

(省轄)市 561 50.65 9.68 高雄市 510 50.8 9.95 台北市 617 52.47 8.86

*** P < .001

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第三節背景因素與中介變項之關聯

第二節針對背景因素與英語學業成就之差異情形進行分析後，本節將繼續透過T檢定及單因子變異數分析，探究不同背景變項的國中生在各中介變項的差異情形。以下依循社會資本、財務資本、英語學科補習、英語學習情意因素此四個層面的順序，分就探究之如下:

壹、背景變項與社會資本之關係

瞭解不同背景國中生所擁有社會資本的差異情形，將為此部分的探究重點，以下針對性別、家長教育程度、家長職業、居住地區都市化程度此四變項進行討論如下:

一、性別與社會資本的關係

統計結果顯示不同性別的國中學生，在社會資本上無顯著差異，

亦即國中生不因性別不同而在社會資本上有所不同。

表4-3-1 性別與社會資本獨立樣本 T 考驗分析摘要表

人數平均數標準差 t 值男生 3076 - .026 .99 - 1.894

女生 3220 .0217 1.007 二、家長教育程度與社會資本之關係

不同家長教育程度的國中學生，在社會資本的平均數有顯著差異 (F=142.341, p < .001)，經事後比較分析發現，家長教育程度越高子女社會資本越高；惟家長教育程度為大專院校與研究所以上之間無顯著差異。事後分析摘要表請參見附錄4-2-1。

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三、家長職業與社會資本之關係

不同家長職業的國中學生，在社會資本上有顯著差異 (F=48.509, p < .001)，進一步採用事後比較分析發現，家長職業為專業人士或公教人員，其子女的社會資本顯著高於家長職業為無收入、收入不穩或藍領階級的子女。惟家長職業間，專業人士和公教人員沒有顯著差異；

無收入、收入不穩及藍領階級的子女，三者間也沒有顯著差異。事後分析摘要表請參見附錄4-2-2。

四、居住地都市化程度與社會資本之關係

不同居住地都市化程度的國中學生，在社會資本上有顯著差異 (F=29.996, p < .001)；經事後比較分析發現，居住在山坡偏遠鄉鎮的國中生其社會資本顯著低於居住在新興綜合性市鎮、(省轄)市、高雄市、

台北市；居住在新興綜合性市鎮顯著低於居住在(省轄)市、高雄市、台北市；居住在(省轄)市顯著低於居住在台北市的學生。惟居住在(省轄) 市與高雄市之間無顯著差異；居住在高雄市與台北市之間也無顯著差異。事後分析摘要表請參見附錄4-2-3。

五、效果量

就各家長教育程度、家長職業、居住地區都市化程度三者與社會資本而言，以家長教育程度(η² = .065)較高，為中度關聯強度；其次依序為家長職業社經地位( .031 )、居住地區都市化程度( .018 )，兩者皆為低度關聯強度。

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表4-3-2 背景因素與社會資本之變異數分析摘要表

家長教育

國中以下 1391 -.332 .89

142.341^*** .065

(Dunnett C)

國中<高中職=大專<研究所高中職 2900 -.052 .96

大專院校 1613 .332 1.04 研究所以上 283 .475 1

家長職業

無 106 -.225 .88

48.509 ^*** .031

(Dunnett C)

無=收不穩=藍領<公教=專業收入不穩 264 -.15 .93

藍領階級 3331 -.127 1.05 公教人員 890 .167 1 專業人員 1581 .25 1 都

市化程度

山坡偏遠 805 -.234 0.9

29.996 ^*** .018

(Dunnett C)

山坡<新興<市、高雄市、台北市 (省轄)市<台北市

高雄市=(省轄)市、台北市新興市鎮 3858 -.034 1

(省轄)市 751 .097 1 高雄市 487 .137 1.03 台北市 616 .293 .98

*** P < .001

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貳、背景因素與財務資本之關係

財務資本能提供物質資源，有利孩子學業成就，以下繼續探討不同背景國中生所擁有財務資本的差異情形，茲分為性別、家長教育程度、家長職業、居住地區都市化程度等四面向分析之。

一、性別與財務資本的關係

不同性別的國中學生，在財務資本上無顯著差異，亦即國中生不因性別不同而在財務資本上有所不同。

表4-3-3 性別與財務資本獨立樣本 T 考驗分析摘要表

人數平均數標準差 t 值男生 3303 .017 1.008 1.78

女生 3353 .026 .983

二、家長教育程度與財務資本之關係

不同家長教育程度的國中學生，在財務資本上有顯著差異

(F=376.807, p < .001)，經事後比較分析發現，家長教育程度越高子女財務資本越高。事後分析摘要表請參見附錄4-3-1。

三、家長職業與財務資本之關係

不同家長職業的國中學生，在財務資本上有顯著差異 (F=113.533, p < .001)。進一步採用事後比較分析發現，家長職業為專業人士的子女，財務資本高於無收入者、收入不穩者、藍領階級和公教人員；家長職業為公教人員也高於無收入者、收入不穩者和藍領階級。惟家長職業間，無收入者、收入不穩及藍領階級的子女，三者間沒有顯著差異。事後分析摘要表請參見附錄4-3-2。

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四、居住地都市化程度與財務資本之關係

居住地不同都市化程度的國中學生，在財務資本上有顯著差異 (F=112.015, p < .001)；經事後比較分析發現，居住地區都市化程度越高，國中生的財務資本也越高。惟居住在(省轄)市與高雄市之間兩者間無顯著差異。事後分析摘要表請參見附錄4-3-3。

五、效果量

就各家長教育程度、家長職業、居住地都市化程度與財務資本而言，以家長教育程度(η² =.148)最高，為高度關聯強度；其次依序為家長職業社經地位(.065)、居住地區都市化程度(.061)，兩者皆為中度關聯強度。

表4-3-4 背景因素與財務資本之變異數分析摘要表

家長教育

國中以下 1487 -.345 .53

376.80^*** .148

(Dunnett C)

國中<高中職<大專<研究所高中職 3070 -.163 0.8

大專院校 1678 .403 1.24

研究所以上

292 1.231 1.45

家長職業

無 117 -.18 .82

113.53^*** .065

(Dunnett C)

無=不穩=藍領<公教<專業收入不穩 279 -.168 .84

藍領階級 3530 -.206 .73 公教人員 934 .226 1.11 專業人員

1651 .364 1.16

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63 都

市化程度

山坡偏遠 843 -.313 .58

112.92^*** .061

(Dunnett C)

山坡<新興<市=高雄市<台北市新興市鎮 4105 -.09 .86

(省轄)市 789 .128 1.05 高雄市 519 .224 1.11 台北市 642 .678 1.3

*** P < .001

参、背景變項與英語補習之關係

此部分將針對不同背景的國中生，在英語補習的差異情形繼續進行探討，依序分為性別、家長教育程度、家長職業、居住地區都市化程度此四面向分析之。

一、性別與英語補習之關係

不同性別的國中學生，在英語補習上有著差異，亦即國中生因性別不同而在參與英語補習上有所不同，由平均數可知國中女生參與英語補習高於國中男生。

表4-3-5 性別與英語補習獨立樣本 T 考驗分析摘要表

人數平均數標準差 t 值

男生 3303 -.044 .988 -3.614 ^***

女生 3354 .044 1.009

*** P < .001

(12)

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二、家長教育程度與英語補習之關係

不同家長教育程度的國中學生，在英語補習上有顯著差異

(F=141.191, p < .001)，經事後比較分析發現，家長教育程度越高子女參與補習越高。惟家長教育程度為大專院校與研究所以上之間無顯著差異。事後分析摘要表請參見附錄4-4-1。

三、家長職業與英語補習之關係

不同家長職業的國中學生，在英語補習上有顯著差異 (F=44.516, p

< .001)。進一步採用事後比較分析發現，家長職業為公教人員與專業人員其子女參與英語補習高於無收入、收入不穩者和藍領階級者。惟家長職業間，無收入者、收入不穩及藍領階級的子女，三者間參與英語補習沒有顯著差異；公教人員與專業人員的子女，兩者間參與英語補習也沒有顯著差異。事後分析摘要表請參見附錄4-4-2。

四、都市化程度與英語補習之關係

居住地不同都市化程度的國中學生，在英語補習上有顯著差異 (F=27.482, p < .001)；經事後比較分析發現，居住在(省轄)市、高雄市、

台北市的國中生參與補習顯著高於居住在山坡偏遠地區以及新興綜合性市鎮者。惟居住在山坡或偏遠地區與新興綜合性市鎮無顯著差異；

居住在(省轄)市、高雄市、台北市三者之間也無顯著差異。事後分析摘要表請參見附錄4-4-3。

五、效果量

就家長教育程度、家長職業收入、居住地都市化程度三者與英語補習而言，以家長教育程度(η²=.061)較高，為中度關聯強度；其次依序為家長職業(.027)、居住地區都市化程度(.016)，兩者皆為低度關聯強度。

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表4-3-6 背景因素與英語補習之變異數分析摘要表

家長教育

國中以下 1487 -.326 .92

141.191 ^*** .148

(Dunnett C)

國中<高中職<大專=研究所高中職 3070 -.04 .97

大專院校 1678 .333 1

研究所以上

292 .414 1.03

家長職業

無 117 -.341 .93

44.516 ^*** .065

(Scheffe)

無=不穩=藍領<公教=專業收入不穩 279 -.225 .95

藍領階級 3530 -.1 .98 公教人員 934 .1694 .99 專業人員

1651 .226 1

都市化程度

山坡偏遠 843 -.149 .97

27.482 ^*** .061

(Scheffe)

山坡=新興<市=高雄市=台北市新興市鎮 4105 -.061 .98

(省轄)市 789 .164 1.01 高雄市 519 .236 1.05 台北市 642 .192 1.04

*** P < .001

肆、背景變項與英語學習情意因素之關係

不同背景國中生在英語學習情意因素的差異情形為何呢?分就性別、家長教育程度、家長職業、居住地區都市化程度等四面向分析之。

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一、性別與英語學習情意之關係

不同性別的國中學生，在英語學習情意因素上有顯著差異，亦即國中生因性別不同而在情意上有所不同，由平均數可知國中女生英語學習情意高於國中男生。

表4-3-7 性別與情意因素獨立樣本 T 考驗分析摘要表

人數平均數標準差 t 值

男生 3311 -.169 1.052 -12.868 ^***

女生 3145 .157 .925

*** P < .001

二、家長教育程度與英語學習情意之關係

不同家長教育程度的國中學生，在英語學習情意因素上有顯著差異 (F=93.463, p < .001)，經事後比較分析發現，家長教育程度越高子女情意越高。惟家長教育程度為大專院校與研究所以上之間無顯著差異。事後分析摘要表請參見附錄4-5-1。

三、家長職業與英語學習情意之關係

不同家長職業的國中學生，在英語學習情意上有顯著差異

(F=21.478, p < .001)。進一步採用事後比較分析發現，家長職業為公教人員和專業人員其子女英語學習情意顯著高於收入不穩和藍領階級。

惟家長職業是收入不穩者與藍領階級者無顯著差異；公教人員與專業人員之間也無顯著差異；家長職業是無收入或家管者，則和收入不穩者、藍領階級、公教人員、專業人員之間皆無顯著差異。事後分析摘要表請參見附錄4-5-2。

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四、都市化程度與英語學習情意之關係

居住地不同都市化程度的國中學生，在英語學習情意上有顯著差異(F=5.522, p < .001)；經事後比較分析發現，居住在高雄市、台北市的國中生情意顯著高於居住在山坡偏遠地區以及新興綜合市鎮者。惟居在山坡偏遠地區以及新興綜合市鎮者無顯著差異；居住在(省轄)市的國中生與居住在山坡偏遠、新興綜合市鎮、高雄市、台北市四者之間皆無顯著差異。事後分析摘要表請參見附錄4-5-3。

五、效果量

就家長教育程度、家長職業、居住地區都市化成程度三者與英語學習情意因素而言，以家長教育程度(η²=.044)較高，其次依序為家長職業(.014)、居住地都市化程度(.003)，三者均為低度關聯強度。

表4-3-8 背景因素與英語學習情意因素之變異數分析摘要表

N M SD F η² Scheffe/Dunnett C 家

長教育

國中以下 1360 -.293 1.02

93.463 ^*** .044

(Dunnett C)

國中<高中職<大專=研究所高中職 2851 -.029 .98

大專院校 1577 .27 .95

研究所以上

278 .35 .92

家長職業

無 108 -.057 1.06

21.478 ^*** .014

(Scheffe)

收不穩=藍領<公教=專業無=收不穩、藍領、公教、專業收入不穩 255 -.098 1.04

藍領階級 3257 -.09 1 公教人員 882 .138 .97 專業人員

1555 .158 .98

(16)

68 都

市化程度

山坡偏遠 784 -.065 .98

5.522 ^*** .003

(Dunnett C)

山坡=新興<高雄市=台北市市=山坡、新興、高雄市、台北市新興市鎮 3776 -.028 1.02

(省轄)市 728 .041 1 高雄市 481 .12 .95 台北市 606 .112 .94

*** P < .001

伍、小節

綜合上 T 考驗及變異數分析結果，以下針對各背景變項進行討論。

以下分別就性別、家長教育程度、家長職業、居住地區都市化程度依序討論之。

就性別而言，女生在英語學業成績、英語補習、英語學習情意顯

著高於男生；但在社會資本及財務資本，則男生和女生則無顯著差異。

就家長教育程度而言，在英語學業成績與各中介變項皆有顯著差異；歸納事後分析結果發現家長教育程度越高，英語學業成績越佳、

社會資本及財務資本越高、英語補習得分越高、英語學習情意也越佳。

惟在社會資本、英語補習、情意因素三個中介變項，家長教育程度為大專院校與研究所以上，兩者之間並無顯著差異。

在家長職業上，不同家長職業在英語學業成績與各中介變項皆有顯著差異；歸納事後分析結果發現，家長職業為公教人員與專業人士均顯著高於家長職業為無收入或家管、收入不穩、藍領階級者。唯在英語學習情意上，家長職業為無收入或家管者與其他職業間並無顯著差異；而本研究推測家長職業為無收入或家管者，可能有較多時間可

(17)

69

在家中陪伴子女英語學習，因而影響子女的英語學習情意，所以與其它職業間無顯著差異，但確實原因可在進一步探究之。

另外家長職業為無收入、收入不穩、藍領階級三者，在英語學業成績及社會資本、財務資本、英語補習、情意因素四個中介變項上皆無顯著差異，三者在本研究中可大致歸於同一個職業類別，稱為藍領階級以下職業。

另外家長職業為公教人員與專業人士兩者，除了在財務資本上，

專業人士顯著高於公教人員外，其他在英語學業成績及社會資本、英語補習、情意因素三個中介變項上，兩者之間皆無顯著差異，兩者在本研究中也可大致歸為同一個職業類別，稱為白領階級以上職業。

在居住地區都市化程度上，不同居住地都市化程度在英語學業成績與各中介變項皆有顯著差異；歸納事後分析結果，居住在山坡偏遠，

顯著低於居住在台北市與高雄市；其他不同居住地區之間則關係較不一致。

第四節中介變項之迴歸分析

變異數分析僅能說明各變項的差異情形，無法確知變項間的中介 路徑與預測關係，故本節將進一步以迴歸分析探討之。

在迴歸分析的背景變項部分，將家長教育程度區分國中以下、高中職、大專院校及研究所以上，並為化為虛擬變項，以國中以下為對照組進行討論。家長職業為了避免線性重合假設，根據第三節變異數分析結果，分為藍領階級以下(包括無收入、收入不穩、藍領階級)以及白領階級以上(包括公教人員及專業人士)兩類，並以藍領階級以下為對

(18)

70

照組。居住地區都市化程度，則分為山坡偏遠地區、新興市鎮、(省轄) 市、高雄市、台北市共五類，並以山坡偏遠地區為對照組分析之。

而本研究中介變項的迴歸分析乃以Baron & Kenny 提出檢測中介 效果(mediation)的四個步驟為依據進行檢測，說明如下: (1) Model 1 檢測自變項是否能顯著預測依變項 (XÆY) ；(2) Model 2 檢測自變項是否能顯著預測中介變項 (XÆM) ；(3) Model 3 檢測中介變項是否能顯著預測依變項 (MÆY)。若上述前三個步驟中任何一項未達到顯著，則表示未有中介效果的存在；若上述三項步驟皆表示顯著，則可以進行第四步驟的檢測；(4) Model 4 將自變項與中介變項同時投入進行多元迴歸模式，檢測自變項是否不再能顯著預測依變項 (X+MÆY)。如果控制中介變項後，自變項不再能顯著預測依變項，則表示支持完整的中介效果；若自變項仍然可以顯著預測依變項則只表示支持部分中介效果的存在(引自Newsom, 2005)。

此外為了確定迴歸模式在統計解釋上的適切性，Model 4 將進行迴歸模式的診斷，包括自我相關的檢定(Durbin-Watsonn D)，確保殘差值沒有違反無自我相關的假設；以及線性重合的檢定，藉由變異數波動因素( variance inflation factor, 簡稱VIF)、條件指數( conditional index, 簡稱CI )以及變異數比例( variance proportion )等統計結果，判斷是否違反線性重合的假設，以確保各變項間迴歸參數顯著檢定的正確性。

上述四個步驟被許多研究用來檢測中介效果是否存在，但是卻未直接檢測間接效果的路徑，較合宜的方式乃是計算間接效果及其顯著性，其中Sobel 提出間接效果的計算方式為將自變項預測中介變項的迴歸係數，以及中介變項預測依變項的迴歸係數相乘，即為間接效果量(引自 Newsom, 2005)。

綜合上述，本研究將依據Baron & Kenny 所提出的四個步驟，針

(19)

71

對各個中介變項分別進行四次迴歸分析，檢證各中介變項假設是否獲得支持；並進行線性重合檢定確保模式能正確解釋。此外亦依據Sobel 所提的方式計算間接效果量，以及計算R平方的改變量了解各中介變項的預測力。最後則將四個中介變項同時投入迴歸模式，以瞭解整體模式的預測力。

以下茲先針對社會資本、財物資本、英語補習、英語學習情意因素四個面向的中介效果，分別以迴歸分析檢證之；最後則說明整體模式的預測力如何。

壹、社會資本迴歸分析

不同背景因素是否透過社會資本為中介變項，間接影響英語學業 成就，為此部份關注焦點。

由表4-4-1的Model 1可以發現，在控制其他背景因素後，性別、家長教育程度、家長職業均與英語學業成就有關，符合Baron & Kenny (1986)所提出檢測中介效果的第一個條件。其中女生英語學業成績較佳 (標準化迴歸係數 = - 0.199)；另外家長教育程度部分，家長教育程度為高中職(標準化迴歸係數= 0.171)、大專院校(標準化迴歸係數= 0.302)、

研究所以上(標準化迴歸係數= 0.174)，比家長教育程度為國中以下的子女英語成績高。在家長職業社經地位上，家長為白領階級子女(標準化迴歸係數= 0.076)，其英語成績也比藍領階級的子女佳。而在居住地區都市化程度上，居住山坡偏遠地區的國中生，在控制其他背景因素後，

則與居住在其他都市化層級者間無顯著差異，居住地區都市化程度不符合Baron & Kenny (1986)所提出檢測中介效果的第一個條件。背景因素與英語學業成績在整體迴歸模式的解釋力為13.2%。

(20)

72

其次，Model 2 檢測背景變項是否能夠顯著預測社會資本，統計結果顯示在控制其他背景因素後，性別(標準化迴歸係數= -0.032)、家長教育程度為高中職(標準化迴歸係數= 0.117)、大專院校(標準化迴歸係數= 0.234)、研究所以上(標準化迴歸係數= 0.126)、家長職業社經地位為白領階級(標準化迴歸係數= 0.071)、居住地不同的都市化程度，皆能顯著預測社會資本，符合Baron & Kenny (1986)所提出檢測中介效果的第二個條件。

第三，Model 3 檢測社會資本是否能顯著預測英語學業成就，分析結果顯示社會資本能夠顯著預測英語學業成就(標準化迴歸係數=

0.181)，符合 Baron & Kenny 所提出檢測中介效果的第三個條件。

最後，Model 4 進行 Baron & Kenny (1986)所提出的第四個步驟，

了解在控制中介因素後，背景因素與英語學業成就之關係。結果顯示在控制社會資本後，性別(標準化迴歸係數= -0.184)、家長教育程度為高中職(標準化迴歸係數= 0.159)、大專院校(標準化迴歸係數= 0.285)、

研究所以上(標準化迴歸係數= 0.168)、家長職業為白領階級(標準化迴歸係數= 0.063)仍可顯著預測英語學業成就，但是迴歸係數均降低了，

結果顯示支持部分的中介效果。

前文述及為確保各個背景變項預測力的正確性，因此將進行線性重合的檢定。在統計上，VIF 的值越高，即表示該自變項與其他自變項間線性重合的問題越嚴重，通常VIF 值大於10時，該自變項就可能與其他自變項間有高度的線性重合(王保進，2003:426)。同時，根據 Belsley 等人指出，若CI 值在10 左右，表示變項間重合的問題並不嚴重，若CI 值在30 至100 之間，表示變項間具有中度至高度的線性重合問題，若CI 值在100 以上，表示自變項間存在著嚴重的線性重合問題(引自王保進，2003:426)。再則，在同一個特徵值所對應的特徵向量

(21)

73

上任兩個自變項的值非常接近1 時，就表示兩個變項間可能有線性重合的問題，透過變異數比例，將可清楚看出自變項間線性重合問題的結構(王保進，2003:427)。

由附錄5-1可看出，各個變項的VIF 值均低於10，CI 值為8，進一步檢視變異數比例，由附錄中則可看出並未有兩自變項的值接近1。綜合VIF、CI 值以及變異數比例的統計分析結果可知，Model 4沒有嚴重的共線性問題，因此各變項的迴歸參數具有正確的解釋力。

接著以 Sobel (1982)提出方式計算間接效果量，計算方式為將自變項預測中介變項的迴歸係數，以及中介變項預測依變項的迴歸係數相乘，即為間接效果量(引自 Newsom, 2005)。結果顯示性別透過社會資本影響英語學業成就的間接效果量為 -0.064 * 1.778 = - 0.114 。家長教育程度中，與家長教育程度為國中以下相對照，顯示家長教育程度為高中職透過社會資本影響英語學業成就的間接效果量為0.235 * 1.778

= 0.418；家長教育程度為大專院校透過社會資本影響英語學業成績的間接效果量為 0.534 * 1.778 = 0.949 ；家長教育程度為研究所以上透過社會資本影響英語學業成績的間接效果量為 0.603 * 1.778 = 1.072。家長職業社經地位部分，與藍領階級的子女相比較，家長職業社經地位為白領階級的子女透過社會資本影響英語學業成就的間接效果量為 0.144 * 0.178 = 0.026。

由上述可知，家長教育程度為研究所以上透過社會資本間接影響子女英語學業成就最高，其次依序為家長教育程度為大專院校、高中職以上，整體而言，家長教育程度越高透過社會資本間接效果量越高。

另外家長職業收入為白領階級與性別是女生，透過社會資本的間接影響則較低。而居住地都市化程度則未透過社會資本與英語學業成績有間接效果。整體模型解釋力為13.4%，增加了 0.2%。

(22)

74

綜合上述，顯示性別、家長教育程度、家長職業收入三者對英語學業成績的預測力，部分係透過社會資本為中介變項產生的影響。

表4-4-1 背景因素及社會資本對英語學業成就的迴歸分析

Model 1

背景預測英語成績

(XÆY)

Model 2

背景預測社會資本

(XÆ M)

Model 3

社資預測英語成績

(MÆ Y)

Model 4

背景及社會資本預測英語成績 (X+MÆ Y) B (標準化Beta) B (標準化Beta) B (標準化Beta) B (標準化Beta)

性別 -3.942 (-.199)*** -.064 (-.032) ** -3.569 (-.184) ***

家長教育高中職 3.379 (.171)*** .235 (.117) *** 3.086 (.159) ***

家長教育大專院校 6.964 (.302)*** .534 (.234) *** 6.409 (.285) ***

家長教育研究所以上 8.476 (.174)*** .603 (.126) *** 7.952 (.168) ***

家長白領階級 1.533 (.076)*** .144 (.071) *** 1.248(.063) ***

新興市鎮 -.113 (-.006) .118 (.058) ** -.178 (-.009) 省轄市 .491 (.014) .175 (.056) *** .097 (.003) 高雄市 -.71 (-.02) .17 (.046) ** -.899 (-.026) 台北市 .618 (.018) .286 (.083) *** .26 (.008) 社會資本 1.778 (.181)*** .913 (.094) ***

N 5775 5971 5969 5484

DW值 1.612 1.909 1.521 1.635

CI值 7.968 8.194 1.008 8

F 98.236 *** 51.51 *** 203.253 *** 85.886 ***

Adjusted R Square .132 .071 .033 .134

** P < .01 *** P < .001

(23)

75

貳、財務資本之迴歸分析

依循上述模式，本研究繼續探討背景因素是否透過財務資本，間 接影響英語學業成就。

表4-4-2的Model 1與上述社會資本迴歸分析相同，在此不再進行贅 述，結果顯示性別、家長教育程度、家長職業收入三者符合Baron &

Kenny (1986)所提出檢測中介效果的第一個條件；居住地區都市化程度則不符合。

其次，Model 2 檢測背景變項是否能夠顯著預測財務資本，統計結果顯示在控制其他背景因素後，家長教育程度為高中職(標準化迴歸係數= 0.071)、大專院校(標準化迴歸係數=0.251)、研究所以上(標準化迴歸係數=0.269)、家長職業收入為白領階級(標準化迴歸係數= 0.082)、

居住地不同的都市化程度，皆能顯著預測財務資本，符合Baron &

Kenny (1986)所提出檢測中介效果的第二個條件。但是性別則無法顯著預測財務資本，不符合Baron & Kenny (1986)所提出檢測中介效果的第二個條件。

第三，Model 3 檢測財務資本是否能顯著預測英語學業成就，結果顯示財務資本能夠顯著預測英語學業成就(標準化迴歸係數= 0.162)，符合Baron & Kenny (1986)所提出檢測中介效果的第三個條件。

了解在控制中介因素後，背景因素與英語學業成就之關係。結果顯示在控制財務資本後，性別、家長教育程度、家長職業仍可顯著預測英語學業成就，但是迴歸係數均降低了，顯示家長教育程度、家長職業會透過財務資本對英語學業成就有部份中介效果。

在線性重合的檢定上，由附錄5-2可看出，各個變項的VIF 值均低

(24)

76

於10，CI 值為8.085，進一步檢視變異數比例，由附錄中則可看出並未有兩自變項的值接近1。綜合VIF、CI 值以及變異數比例的統計分析結果可知，Model 4沒有嚴重的共線性問題，因此各變項的迴歸參數具有正確的解釋力。

接著以 Sobel (1982)提出方式，計算透過財務資本的間接效果量。

結果顯示家長教育程度為高中職透過財務資本影響英語學業成就的間接效果量為0.142 * 1.632 = 0.232 ；家長教育程度為大專院校透過財務資本影響英語學業成就的間接效果量為0.575 * 1.632 = 0.938；家長教育程度為研究所以上透過財務資本影響英語學業成就的間接效果量為 1.303 * 1.632 = 2.126 。家長職業收入為白領階級透過財務資本影響英語學業成就的間接效果量為0.167 * 1.632 = 0.273。

整體而言，家長教育程度為研究所以上透過財務資本間接影響英語學業成就程度較高；其次依序為家長教育程度為大專院校、家長職業收入為白領階級，家長教育程度為高中職。另外性別、居住地都市化程度則未透過財務資本與英語學業成就有間接效果。整體模型解釋力為13.6%，增加了 0.4%。

綜合上述結果顯示家長教育程度、家長職業收入對英語學業成績的預測力，部分係透過財務資本為中介產生的影響。

(25)

77 表4-4-2 背景因素及財務資本對英語學業成就的迴歸分析

Model 1

(XÆY)

Model 2

背景預測財務資本

(XÆ M)

Model 3

財務預測英語成績

(MÆ Y)

Model 4

背景及財務資本預測英語成績 (X+MÆ Y) B (標準化Beta) B (標準化Beta) B (標準化Beta) B (標準化Beta)

性別 -3.942 (-.199)*** .02 (.01) -3.949 (-.2) ***

家長教育高中職 3.379 (.171)*** .142 (.071) *** 3.271 (.165) ***

家長教育大專院校 6.964 (.302)*** .575 (.251) *** 6.542 (.284) ***

家長教育研究所以上 8.476 (.174)*** 1.303 (.269) *** 7.532 (.155) ***

家長白領階級 1.533 (.076)*** .167 (.082) *** 1.409 (.07) ***

新興市鎮 -.113 (-.006) .132 (.065) *** -.207 (-.01) 省轄市 .491 (.014) .229 (.073) *** .309 (.009) 高雄市 -.710 (-.02) .286 (.077) *** -.913 (-.026) 台北市 .618 (.018) .604 (.175) *** .173 (.005) 財務資本 1.632 (.162) *** .731 (.073) ***

N 5775 6294 6313 5775

DW值 1.612 1.883 1.514 1.62

CI值 7.968 8.237 1 8.085

F 98.236 *** 151.219 *** 169.754 *** 91.799 ***

** P < .01 *** P < .001

(26)

78

参、英語補習之迴歸分析

依循上述模式，本研究繼續檢測不同背景因素是否透過英語補習 為中介變項，間接影響英語學業成就。茲分析如下:

下列表 4-4-3 的 Model 1 與上述社會資本迴歸分析相同，結果顯示性別、家長教育程度、家長職業收入三者符合Baron & Kenny (1986) 所提出檢測中介效果的第一個條件；居住地區都市化程度則不符合。

其次，Model 2 檢測背景變項是否能夠顯著預測英語補習，統計結果顯示在控制其他背景因素後，性別(標準化迴歸係數= - 0.046)、家長教育程度為高中職(標準化迴歸係數= 0.131)、家長教育程度為大專院校 (標準化迴歸係數= 0.246)、家長教育程度研究所以上(標準化迴歸係數=

0.123)、家長職業收入為白領階級(標準化迴歸係數= 0.06)、居住地不同的都市化程度，皆能顯著預測英語補習，符合Baron & Kenny (1986) 所提出檢測中介效果的第二個條件。

第三，Model 3 檢測英語補習是否能顯著預測英語學業成就，統計結果顯示英語補習能夠顯著預測英語學業成就(標準化迴歸係數=

0.45)，符合 Baron & Kenny (1986)所提出檢測中介效果的第三個條件。

了解在控制中介因素後，背景因素與英語學業成就之關係。結果顯示在控制英語補習因素後，性別、家長教育程度、家長職業收入仍可顯著預測英語學業成就，但是迴歸係數均降低了，顯示性別、家長教育程度、家長職業收入會透過英語補習對英語學業成就有部份中介效果。

在線性重合的檢定上，由附錄5-3可看出，各個變項的VIF 值均低於10，CI 值為8.005，進一步檢視變異數比例，由附錄中則可看出並未有兩自變項的值接近1。綜合VIF、CI 值以及變異數比例的統計分析結

(27)

79

果可知，Model 4沒有嚴重的共線性問題，因此各變項的迴歸參數具有正確的解釋力。

接著以 Sobel (1982)提出方式，計算透過英語補習的間接效果量。

結果顯示性別透過英語補習影響英語學業成就的間接效果量為

- 0.092 * 4.508 = 0.415；家長教育程度為高中職透過英語補習影響英語學業成就的間接效果量為 0.263 * 4.508 = 1.186 ；家長教育程度為大專院校透過英語補習影響英語學業成就的間接效果量為 0.564 * 4.508 = 2.543 ；家長教育程度為研究所以上透過英語補習影響英語學業成就的間接效果量為 0.594 * 4.508 = 2.678 ；家長職業收入為白領階級透過英語補習影響子女英語學業成就的間接效果量為0.123 * 4.508 = 0.554 。

由上述可知，家長教育程度為研究所以上透過英語補習間接影響子女英語學業成就較高，其次依序為家長教育程度為大專院校、高中職。整體而言，家長教育程度越高，透過英語補習的間接效果量則越高。另外家長職業為白領階級、性別透過英語補習的間接效果量則較低。而居住地都市化程度則未透過英語補習與英語學業有間接效果。

整體模型解釋力為27.7%，共增加了 14.5%。

綜合上述，顯示性別、家長教育程度、家長職業收入對英語學業成績的預測力，部分係透過英語補習為中介變項產生的影響。

(28)

80 表4-4-3 背景因素及英語補習對英語學業成就的迴歸分析

Model 1

(XÆY)

Model 2

背景預測英語補習

(XÆ M)

Model 3

補習預測英語成績

(MÆ Y)

Model 4

背景及英語補習預測英語成績 (X+MÆ Y) B (標準化Beta) B (標準化Beta) B (標準化Beta) B (標準化Beta)

性別 -3.942 (-.199)*** -.092 (-.046) *** -3.591 (-.182) ***

家長教育高中職 3.379 (.171)*** .263 (.131) *** 2.409 (.122) ***

家長教育大專院校 6.964 (.302)*** .564 (.246) *** 4.812 (.209) ***

家長教育研究所以上 8.476 (.174)*** .594 (.123) *** 6.265 (.129) ***

家長白領階級 1.533 (.076)*** .123 (.06) *** 1.11 (.055) ***

新興市鎮 -.113 (-.006) .024 (.012) -.223 (-.011) 省轄市 .491 (.014) .17 (.054) *** .025 (.001) 高雄市 -.710 (-.02) .193 (.052) *** -1.548 (-.044) **

台北市 .618 (.018) .103 (.03) .147 (.004) 英語補習 4.508 (.45) *** 3.903 (.394) ***

N 5775 6294 6313 5775

DW值 1.612 1.468 1.581 1.673

CI值 7.968 8.237 1.024 8.005

F 98.236 *** 52.632 1599.322 *** 222.503 ***

** P < .01 *** P < .001

(29)

81

肆、英語學習情意因素之迴歸分析

針對不同背景因素是否透過英語學習情意因素為中介變項，間接 影響英語學業成就為以下探究之焦點，依循上述模式分析如下。

表 4-4-4 的 Model 1 與上述社會資本迴歸分析相同，結果顯示性別、家長教育程度、家長職業收入三者符合Baron & Kenny (1986)所提出檢測中介效果的第一個條件；居住地區都市化程度則不符合。

其次，Model 2 檢測背景變項是否能夠顯著預測情意因素，統計結果顯示在控制其他背景因素後，性別(標準化迴歸係數= - 0.165)、家長教育程度為高中職(標準化迴歸係數= 0.128)、家長教育程度為大專院校 (標準化迴歸係數= 0.228)、家長教育程度為研究所以上(標準化迴歸係數= 0.123)、家長職業收入為白領階級(標準化迴歸係數= 0.039)，皆能顯著預測情意因素資本，符合Baron & Kenny (1986)所提出檢測中介效果的第二個條件。但是居住地都市化程度則無法顯著預測情意因素，

不符合Baron & Kenny (1986)所提出檢測中介效果的第二個條件。

第三，Model 3 檢測情意因素是否能顯著預測英語學業成就，統計結果顯示情意因素能夠顯著預測英語學業成就(標準化迴歸係數=

0.535)，符合 Baron & Kenny (1986)所提出檢測中介效果的第三個條件。

了解在控制中介因素後，背景因素與英語學業成就之關係。結果顯示在控制情意因素後，性別、家長教育程度、家長職業收入仍可顯著預測英語學業成就，但是迴歸係數均降低了，顯示性別、家長教育程度、

家長職業收入會透過情意因素為中介變項，對英語學業成就有部份間接影響。

在線性重合的檢定上，由附錄5-4可看出，各個變項的VIF 值均低

(30)

82

於10，CI 值為7.986，進一步檢視變異數比例，由附錄中則可看出並未有兩自變項的值接近1。綜合VIF、CI 值以及變異數比例的統計分析結果可知，Model 4沒有嚴重的共線性問題，因此各變項的迴歸參數具有正確的解釋力。

接著以 Sobel (1982)提出方式，計算透過情意因素的間接效果量。

結果顯示性別會透過情意因素影響英語學業成就的間接效果量為 - 0.331 * 5.217 = 1.727 ；家長教育程度為高中職透過情意因素影響英語學業成就的間接效果量為 0.257 * 5.217 = 1.341；家長教育程度為大專院校透過情意因素影響英語學業成就的間接效果量為0.523 * 5 .217

= 2.728 ；家長教育程度為研究所以上透過情意因素影響子女學業成就的間接效果量為0.589 * 5.217 = 3.073；家長職業收入為白領階級透過情意因素影響英語學業成就的間接效果量為0.08 * 5.217 = 0.417 。

由上述可知，家長教育程度為研究所以上透過情意因素間接影響子女英語學業成就程度最高；其次依序為家長教育程度為大專院校、

高中職。整體而言，家長教育程度越高透過情意因素的間接效果量越高。另外性別、家長職業為白領階級兩者透過情意因素的間接效果量則較低。而居住地都市化程度則未透過情意因素與英語學業有間接效果。整體模型解釋力為34.3%，增加了 21.1%。

上述結果顯示性別、家長教育程度、家長職業收入對英語學業成績的預測力，部分係透過子女英語學習情意因素為中介變項產生的影響。

(31)

83 表4-4-4 背景因素及情意因素對英語學業成就的迴歸分析

Model 1

(XÆY)

Model 2

背景預測情意因素

(XÆ M)

Model 3

情意預測英語成績

(MÆ Y)

Model 4

背景及情意因素預測英語成績 (X+MÆ Y) B (標準化Beta) B (標準化Beta) B (標準化Beta) B (標準化Beta)

性別 -3.942 (-.199)*** -.331 (-.165) *** -2.172 (-.112) ***

家長教育高中職 3.379 (.171)*** .257 (.128) *** 2.173 (.112) ***

家長教育大專院校 6.964 (.302)*** .523 (.228) *** 4.615 (.205) ***

家長教育研究所以上 8.476 (.174)*** .589 (.123) *** 5.874 (.124) ***

家長白領階級 1.533 (.076)*** .08 (.039) ** 1.026 (.052) ***

新興市鎮 -.113 (-.006) -.023 (-.011) -.129 (-.007) 省轄市 .491 (.014) -.019 (-.006) .267 (.008) 高雄市 -.710 (-.02) .032 (.009) -1.117 (-.032) * 台北市 .618 (.018) -.01 (-.003) .386 (.012) 情意因素 - 5.217 (.535) *** 4.626 (.479) ***

N 5775 5855 5843 5384

DW值 1.612 1.868 1.587 1.667

CI值 7.968 8.235 1.008 7.986

F 98.236 *** 50.077 *** 2341.582 *** 281.827 ***

R Square .132 .07 .286 .343

** P < .01 *** P < .001

(32)

84

伍、整體模型之迴歸分析

最後，則將四個中介變項同時同入迴歸模式，以了解整體迴歸模 式的預測力，進行說明如下。

表 4-4-5 的 Model 1 與上述社會資本迴歸分析相同，結果顯示性別、家長教育程度、家長職業社經地位三者能顯著預測英語學業成績；

居住地區都市化程度則皆無法預測英語學業成績。

其次，Model 2 加入四個中介變項同時投入迴歸模式。統計結果顯示，在背景變項中，性別(標準化迴歸係數= - 0.113)、家長教育程度為高中職(標準化迴歸係數= 0.089)、家長教育程度為大專院校(標準化迴歸係數= 0.158)、家長教育程度為研究所以上(標準化迴歸係數=

0.102)、家長職業收入為白領階級(標準化迴歸係數= 0.042)，皆仍可顯著預測英語學業成績；而居住在高雄地區，則由不顯著轉為可以顯著負向預測英語學業成績(標準化迴歸係數= -0.044)。

另外在中介變項中，英語補習(標準化 Beta = 0.264)及情意因素(標準化Beta = 0.397) 仍可顯著預測英語成績，而社會資本及財務資本則無法顯著預測英語學業成績。

在線性重合的檢定上，由附錄5-5可看出，各個變項的VIF 值均低於10，CI 值為8.161，進一步檢視變異數比例，由附錄中則可看出並未有兩自變項的值接近1。綜合VIF、CI 值以及變異數比例的統計分析結果可知，Model 2沒有嚴重的共線性問題，因此各變項的迴歸參數具有正確的解釋力。

由上述結果可知，背景變項再加入四個中介變項後，性別、家長教育程度、家長職業，仍可以顯著預測英語學業成績，而居住在高雄市則變為顯著負向預測英語學業成績。另外中介變項中，英語補習及

(33)

85

情意因素仍可以顯著預測英語學業成績，社會資本及財務資本，則無法顯著預測英語學業成績。整體模型解釋力為40 %，增加了26.8%。

推測上述結果，在背景變項部分，性別、家長教育程度、家長職業仍可以顯著預測英語學業成績。推測可能原因有三，首先可能這四個背景變項的對於英語學業成績有直接效果，不需要透過中介變項就能產生作用。其次，亦可能是有其他重要中介變項在本研究中未被測量，因而背景變項仍可以顯著預測英語學業成就。最後，也可能是本研究採用次級資料，所測量的中介變項無法完全周延涵蓋，因而中介效果較低。但確實原因可再進一步探討之。

另外，再加入四個中介變項後，居住在高雄市由無顯著差異轉而可以顯著負向預測英語學業成績；推測可能原因是居住在高雄市有某個不利的因素，但由於居住在高雄市具有英語補習及英語學習情意的優勢，因而正負兩兩相抵，導致Model 1居住高雄市無法顯著預測英語學業成績。但在Model 2 控制英語補習與情意因素後，此不利因素反而顯現出來，使得居住在高雄市轉為可以顯著負向預測英語成績。不過居住地區往往涉及許多背景變項的影響，綜合交織為最終結果

(Steinberg, Darling, & Fletcher, 1995)，確切原因為何，仍有待進一步進行檢證。

在中介變項部分，當四個中介變項中同時投入迴歸模式後，只有英語補習及英語學習情意因素可以顯著預測英語學業成績，社會資本及財務資本則無法顯著預測。推測可能原因是四個中介變項具有共變性，而因英語補習及情意因素的的預測力較高，所以在四個中介變項同時投入迴歸模模型後，相對預測力較小的社會資本及財務資本，變得無法顯著預測英語學業成績。但確切原因以及社會資本及財務資本在本土的預測力如何，則可持續檢證。

(34)

86 表4-4-5 背景因素及整體中介變項對英語學業成就之迴歸分析

Model 1

(XÆY)

Model 4

背景及中介因素預測英語成績 (X+MÆ Y) B (標準化Beta) B (標準化Beta)

性別 -3.942 (-.199) *** -2.18 (-.113) ***

家長教育高中職 3.379 (.171) *** 1.732 (.089) ***

家長教育大專院校 6.964 (.302) *** 3.552 (.158) ***

家長教育研究所以上 8.476 (.174) *** 4.84 (.102) ***

家長白領階級 1.533 (.076) *** .827 (.042) ***

新興市鎮 -.113 (-.006) -.076 (-.004) 省轄市 .491 (.014) .008 (.000) 高雄市 -.710 (-.02) -1.527 (-.044) ***

台北市 .618 (.018) .195 (.006)

社會資本 -.056 (-.006)

財務資本 .034 (.004)

英語補習 2.559 (.264) ***

情意因素 3.816 (.397) ***

N 5775 5300

DW值 1.612 1.692

CI值 7.968 8.161

F 98.236 *** 272.609 ***

R Square .133 0.4

** P < .01 *** P < .001

(35)

87

第五節綜合討論

經由上述T檢定、變異數分析及迴歸分析結果，本研究對各項假設進行討論如後。

壹、背景因素與英語學業成就之關係

依序陳述「性別」、「家長教育程度」、「家長職業收入」、「居住地區都市化程度」和英語學業成就關係的檢證結果如下:

一、假設一: 背景因素與英語學業成就有關

假設1-1:女生英語學業成就比男生佳。經由T檢定發現，國中女生英語學業成就顯著高於男生，在控制其他背景變項後，國中女生仍可顯著正向預測英語學業成績，假設1-1獲得支持。研究結果與王曉慧 (2000)、吳信鳳、張鑑如(2005)、黎瓊麗(2004)等人相同。

假設1-2:家長教育程度越高，子女英語學業成績越佳。根據變異數分析發現，不同家長教育程度在子女英語學業成績顯著不同。在迴歸分析控制其他背景變項後，家長教育程度為高中職、大專院校及研究所以上，比家長教育程度為國中以下的學生佳，並且家長教育程度越高則子女成績越佳，顯示家長教育程度對子女英語學業有顯著正向的影響，假設1-2獲得支持。研究結果與陳怡靖、鄭燿男(2000)、許崇憲 (2002)、John (2005)、Schuller (1999)等人相同。

假設1-3:家長職業收入越高，子女英語學業成績越佳。依照變異數分析發現，不同家長收入在子女英語學業成績顯著不同。在迴歸分析控制其他背景變項後，顯示家長職業收入為白領階級比藍領階級子女英語學業佳，顯示家長職業收入有顯著正向的影響，假設1-3獲得支持。

(36)

88

研究結果與許崇憲(2002)、曾詩涵(2004)相同。

假設1-4:居住地區都市化程度對子女英語學業有正向顯著的影響。變異數分析結果顯示，不同居住地都市化程度的學生，在英語學業成績有顯著差異。但在迴歸分析控制其他背景變項後，則居住地區都市化程度無法顯著預測學生英語學業成績，假設1-4未獲得支持。研究結果與張淑旻(2004)、張顯達(2005)、鍾筱美(2003)不同。

推測與張淑旻(2004)、張顯達(2005)、鍾筱美(2003)研究結果不同，

可能是因為居住地都市化程度與其他背景變項或中介變項具有相關，

因此在控制家長教育程度、家長職業以及加入其他中介變項後，居住地區都市化程度與英語學業之間正向顯著的差異消失。或者亦可能是因為居住地區都市化程度對於英語學業成績影響力相對較小，因此在迴歸分析時，同時納入性別、家長教育程度、家長職業後，居住地區都市化程度則無法正向顯著預測英語學業成績。但確實原因可在後續研究繼續探討之。

貳、背景因素與中介因素之關係

依序陳述背景因素和四個中介變項:「社會資本」、「財務資本」、

「英語補習」、「英語學習情意因素」之關係的驗證結果如下:

一、假設2-1:背景因素與社會資本有關

依序說明性別、家長教育程度、家長職業收入、居住地區都市化 程度與社會資本之關係的檢證結果如後:

假設2-1-1:女生社會資本較高。針對性別對於社會資本進行T檢定，結果發現男生和女生在社會資本上無顯著差異。但在迴歸分析控制相關背景因素後，結果顯示女生社會資本較高。因此在控制相關背

(37)

89

景因素後，女性可以顯著預測社會資本，假設假設2-1-1部份獲得支持。

研究結果與朱建宗(2005)部份相同。

推測女生社會資本較高可能與性別角色有關，包括可能家長認為女生在語文應該表現較男生佳，因而較傾向鼓勵女生學習英語、較常指導女生英語課；或者女生較喜歡英語老師等，從而影響女生社會資本較高，但確實原因可再進一步探討之。

假設2-1-2:家長教育程度越高，子女社會資本越高。依據變異數分析以及迴歸分析結果顯示，不同家長教育程度在子女社會資本上有顯著差異，控制其他背景因素後，家長教育程度仍對子女社會資本有顯著正向影響，假設2-1-2獲得支持。研究結果與林亮雯(2003)、陳怡靖、

鄭燿男(2000)、曾詩涵(2004)、John (2005)等人相同。

假設2-1-3:家長職業收入越高，子女社會資本越高。依據變異數分析以及迴歸分析結果顯示，不同家長職業收入在子女社會資本上有顯著差異，在控制其他背景因素後，家長職業收入為白領階級與藍領階級相較，對子女社會資本仍有顯著正向影響，假設2-1-3獲得支持。研究結果與林亮雯(2003)、陳怡靖、鄭燿男(2000)、曾詩涵(2004)、John (2005)等人相同。

假設2-1-4:居住地區都市化程度越高，子女社會資本越高。依據變異數分析以及迴歸分析結果顯示，居住地都市化程度能顯著預測社會資本，在控制其他背景因素後，居住地都市化程度對子女社會資本有顯著正向影響，假設2-1-4獲得支持。研究結果與張淑旻(2004)相同，但與黃信誠(2002)不同。

推測研究結果與黃信誠(2002)研究不同乃是因為受試樣本範圍及抽樣方式差異所致，黃信誠(2002)以立意取樣抽取嘉義地區都市與鄉鎮國中生為對象；而本研究以台灣地區國中生為對象，並且劃分為五類

(38)

90

居住地區都市化程度。上述研究對象、都市化程度劃分方式，皆可能造成結果上的差異。

二、假設2-2:背景因素與財務資本有關

茲依性別、家長教育程度、家長職業、居住地區都市化程度與財 務資本之關係的檢證結果如下:

假設2-2-1:女生財務資本較高。根據T檢定以及迴歸分析結果，不同性別子女在財務資本上無顯著差異，性別無法顯著預測財務資本，

假設2-2-1未獲得支持。研究結果與黃稚雅(1991)不同。

推測研究結果與黃稚雅(1991)不同乃因財務資本定義不同所致，黃稚雅(1991)研究以學習物質及早期補習英語作為財務資本操作性定義，其研究結果顯示女生在「學習物質」擁有比男性佳。但本研究以

「出國」作為財務資本的操作性定義，可能因為測量變項不同，因而造成結果上的差異。

而本研究結果顯示男女生在財務資本上無顯著差異，推測原因可能是因為出國所需花費的金錢較多，較屬重大、明顯的財務資本，在目前推從兩性平等的社會下，父母親在此部分較不會做出明顯的性別區隔。不過家長對於子女財務資本的投資，是否具有性別的差異，仍可繼續進行檢證之。

假設2-2-2:家長教育程度越高，子女財務資本越高。變異數分析以及迴歸分析結果顯示，在控制其他背景因素後，家長教育程度對子女財務資本有顯著正向的影響，假設2-2-2獲得支持。研究結果與陳怡靖 (1999)相同。

假設2-2-3:家長職業收入越高，子女財務資本越高。藉由變異數分析及迴歸分析檢定發現，在控制其他背景因素後，家長職業社經地位

(39)

91

對子女財務資本有顯著正向的影響，假設2-2-3獲得支持。研究結果與巫有鎰(2005)、許崇憲(2002)、Coleman(1988)、Schuller(1999)等人相同。

假設2-2-4:居住地區都市化程度越高，子女財務資本越高。依變異數分析以及迴歸統計分析，顯示居住地區都市化程度對子女財務資本有顯著正向的影響，假設2-2-4獲得支持。研究結果與張淑旻(2004)、陳怡靖(1999)、黃信誠(2002)相同。

三、假設2-3背景因素與英語學科補習有關

茲說明性別、家長教育程度、家長職業收入、居住地區都市化程度與英語補習之關係的檢證結果如下:

假設2-3-1:女生參與英語補習越高。藉由T檢定以及迴歸分析，結果顯示女生參與英語補習較高，假設2-3-1獲得支持。結果與巫有鎰 (2005)、章英華、伊慶春(2001)相同。

假設2-3-2:家長教育程度越高，子女英語補習越高。根據變異數分析以及迴歸分析結果顯示，不同家長教育程度在子女英語補習上有顯著差異。迴歸分析控制其他背景因素後，顯示與家長教育程度為國中以下相較，家長教育程度為高中職、大專院校、研究所以上，其子女英語補習得分較高，並且家長教育程度越高則子女英語補習得分越高，顯示家長教育程度對其子女英語補習有顯著正向的影響，假設2-3-2 獲得支持。研究結果與巫有鎰(2005)、陳怡靖、鄭燿男(2000)、章英華及伊慶春(2001)相同。

假設2-3-3:家長職業收入越高，子女英語補習越高。由變異數分析顯示，不同家長職業收入在子女英語補習上有顯著差異。迴歸分析控制其他背景因素後，顯示與藍領階級子女相較，家長職業為白領階級可正向顯著預測子女英語補習，假設2-3-3獲得支持。研究結果與郭家華(2004)、章英華及伊慶春(2001)的研究相同。

(40)

92

假設2-3-4:居住地區都市化程度越高，子女英語補習越高。根據變異數分析結果顯示，不同居住地區都市化程度在子女英語補習上有顯著差異。但在迴歸分析時控制相關背景因素後發現，只有居住在(省轄) 市以及高雄市能顯著正向預測子女英語補習，假設2-3-4部份獲得支持。研究結果與陳怡靖、鄭燿男(2000)、張淑旻(2004)部份相同。

推測研究結果與陳怡靖、鄭燿男(2000)不同是因為對補習操作性定義不同所致，陳怡靖、鄭燿男(2000)以測量補習項數為主，並且視為財務資本指標之一；本研究英語補習則以提早學習英語、校外學習英語、

英語補習累積年數等作為英語補習的定義不同，因而造成結果上的差異。而與張淑旻(2004)研究的差異可能因為受試地區、受試對象不同所致，張淑旻(2004)研究以桃園、新竹市區、鄉鎮、偏遠地區的國小二、

五年級為對象，與本研究以台灣地區國中生為對象並不相同，因而造成結果上的差異。

四、假設2-4背景因素與子女英語學習情意因素有關

分述性別、家長教育程度、家長職業、居住地區都市化程度與英語學習情意因素之關係的檢證結果如後:

假設2-4-1:女生英語學習情意較佳。藉由T檢定及迴歸分析，顯示性別在英語學習情意上有顯著差異，在控制其他背景因素後，國中女生對英語學習情意有顯著正向的影響，假設2-4-1獲得支持。研究結果與黎瓊麗(2004)相同。

假設2-4-2:家長教育程度越高，子女英語學習情意越高。根據變異數分析顯示，不同家長教育程度在子女英語學習情意上有顯著差異。

迴歸分析控制其他背景因素後，顯示家長教育程度對子女學習情意有顯著正向的影響，假設2-4-2獲得支持。研究結果與余龍豪(2003)、黎瓊麗(2004)相同。

(41)

93

假設2-4-3:家長職業收入越高，子女英語學習情意越高。由變異數分析顯示，不同家長職業收入在子女英語學習情意上有顯著差異。迴歸分析時控制其他背景因素後發現，家長職業收入為白領階級，對子女英語學習情意有顯著正向的影響，假設2-4-3獲得支持。研究結果與余龍豪(2003)、黎瓊麗(2004)相同。

假設2-4-4:居住地區都市化程度越高，子女英語學習情意越高。根據變異數分析結果顯示，不同居住地區都市化程度在子女英語學習情意有顯著差異，但在迴歸分析控制相關背景因素後發現，居住地區都市化程度無法顯著預測子女英語學習情意，假設2-4-4未獲得支持。研究結果與余龍豪(2003)、張淑晏(2004)、黎瓊麗(2004)部份相同。

根據變異數分析結果顯示，居住地區都市化程度不同在英語學習情意有顯著差異，但在迴歸分析時控制受試者性別、家長學歷、家長職業後，居住地區都市化程度則無法顯著預測英語學習情意。推測原因可能是因為居住地區都市化程度與家長教育程度、家長職業有關，

因此迴歸分析時，控制家長教育程度、家長職業後，居住地區都市化程度則無法顯著預測受試學生的英語學習情意。或者亦可能是因為居住地區都市化程度對於英語學習情意影響力相對較小，因此在迴歸分析時，同時納入性別、家長教育程度、家長職業後，居住地區都市化程度則無法顯著預測英語學習情意。但確實的原因可再進一步檢證。

参、中介因素與英語學業成績之關係

茲說明「社會資本」、「財務資本」、「英語補習」、「英語學習情意因素」四個中介變項，與「英語學業成就」之關係的檢證結果如下:

(42)

94

一、假設三: 中介變項對英語學業成就具有預測力

假設3-1:社會資本越高，英語學業成績越佳。根據迴歸分析結果顯示，社會資本對於英語學業成績有顯著正向的預測力。但若同時投入其他四個中介變項後，則社會資本無法顯著預測英語學業成就。假設 3-1獲得部分支持。研究結果與巫有鎰(2005)、林亮雯(2003)、Croninger

& Lee (2001)、Marsden(2005)等人部分相同。

推測本研究社會資本無法顯著預測英語學業成就，可能是因為本研究社會資本與其他變項具有共變性，並且社會資本對英語學業成就的預測力，比英語補習、情意因素或其他背景因素預測力較低有關，

因而將四個中介變項同時投入迴歸模式後，社會資本無法顯著預測英語學業成就。但確切原因，可再持續探討之。

假設3-2:財務資本越高，英語學業成績越佳。依據迴歸分析結果顯示，財務資本對於英語學業成績有顯著正向的預測力。但若四個中介因素同時投入迴歸模式後，則財務資本無法顯著預測英語學業成就。

假設3-2獲得部分支持。研究結果與黃稚雅(2004)、許崇憲(2002)、

Coleman(1988)、Schuller(1999)等人部分相同。

而本研究結果與楊文彥(2003)相同，顯示同時投入其他資本後，影響力較小的財務資本變成沒有顯著影響。本研究推測可能是因為財務資本與其他變項間具有共變性，並且其影響力較小，因而同時投入其他中介因素後，預測力較小的財務資本變成沒有顯著影響。但確切原因，可再持續進行探究。

假設3-3:英語補習得分越高，英語學業越佳。迴歸分析結果顯示，

英語補習對於英語學業成績有顯著正向的預測力，假設3-3獲得支持。

研究結果與孫清山、黃毅志(1996)、王曉慧(2000)、楊文彥(2003)等人相同。

第四章 研究結果與討論