臺灣博碩士論文加值系統

本研究以量表資料之分數轉換處理為主要研究課題，並以國中體育班及普通班學生之憂鬱情緒量表資料為例，探討整數值計分及E.J.Snell所建議之計分方式對分析結果之影響。本研究之主要研究結果如下：
一、李克特量表原始計分與類別資料轉換得分之信度都相同，均屬於高信度。
二、兩種不同的計分方式之相關性分析，多為正相關。
三、兩種不同的計分方式之因素分析，傳統計分法可解釋全體變數的56.52%，類別資料轉換計分的累積變異解釋量則為56.438%。
四、數值的轉換對資料分析結果所造成的差異不大。
五、在有競爭性的壓力之下，運動亦會是產生憂鬱的來源。

針對以上結果，提供下列建議以做為未來研究的參考：
一、以經過醫師判斷，實際患有憂鬱症患者為研究對象，以便驗證轉換後之資料的實際判別度。
二、未來可進一步用FUZZY理論來做資料轉換以利進行比較分析。

The purpose of this study is to investigate the effects upon the transformation of Likert Scale, and to discuss the transformation methods regarding to the difference between the students in the athletic class and the ordinary students in different schools. Take the case study of Melancholia Scale and compare Likert Scale scores with category transformation scores suggested by E.J.Snell. The major findings of the research are summarized as the following：
1. The coefficient of reliability of Likert Scale scores and the category transformation scores is the same. They both have high reliability。
2. The analysis of their correlation is positive。
3. The conclusion of the factor analysis is： The Likert Scale scoring method can explain 56.52% of variables, and the category transformation scoring method can explain 56.438% of cumulative variance.
4. There is not much difference between the results of using either method to analyze.
5. Under the pressure of competition, exercise is also the source of Melancholia.

Based on the research findings, the recommendations for further research are：
1. To find people who suffer Melancholia to be your study targets is helpful.
2. The further direction of research may use FUZZY to make the transformation.

第一章 緒 論 1
第一節 研究背景 1
第二節 研究動機 3
第三節 研究目的 3
第四節 研究流程 4
第五節 論文架構 6
第六節 名詞釋義 6
第二章 文獻探討 8
第一節 「憂鬱症」與「憂鬱情緒」 8
第二節 有氧運動與憂鬱情緒 12
第三節 李克特尺度 15
第三章 研究方法 18
第一節 研究對象與範圍 18
第二節 資料收集的方法 18
第三節 問卷設計 18
第四節 資料處理分析 19
第五節 研究架構 19
第四章 類別資料轉換 22
第五章 資料分析與研究結果 27
第一節 敘述統計 27
第二節 信度分析 31
第三節 因素分析 37
第四節 變異數分析 49
第五節 卡方檢定 52
第六節 不同方式之轉換值比較 72
第六章 結論與建議 78
第一節 結 論 78
第二節 建 議 79
附 錄 一 81
國中生問卷 82
附 錄 二 84
附 錄 三 85
參考文獻 95

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