臺灣博碩士論文加值系統

結構方程模式(Structural Equation Models , SEM)是一種多變量分析方法，可以把結構方程模式視為是因素分析(Factor Analysis)、路徑分析(Path Analysis)、及線性迴歸分析(Linear Regression)這三種統計工具所結合的統計方法。許多社會及心理相關的問卷調查研究經常包含許多相關很強的變項，數個變項可以歸因於共同的潛在因素(latent variable)。結構方程模式可用來分析潛在因素之間及潛在因素跟觀察變項之間的共變異關係。

傳統上結構方程模式是用來分析常態的資料，但許多問卷變項類型大多不是常態或者是連續型資料。本研究以實證研究探索數種用在非常態資料的分析策略，例如用在二分法(binary)變項的Yule’s Q及用在序位性(ordinal)資料的Polychoric相關係數來取代傳統相關係數矩陣。本研究分析台灣青少年吸菸行為調查（Global Youth Tobacco Survey , GYTS）資料庫，使用結構方程模式探討青少年「對吸菸者的態度」之潛在因素(以下簡稱「吸菸態度」)，及「對菸害的知識」之潛在因素(以下簡稱「吸菸知識」)兩類潛在因素對吸菸行為的影響，並探討「吸菸態度」及「吸菸知識」兩類潛在因素之間的相關性。

本研究建立一個與實際資料配適最佳的假說模型，此模型假設青少年的吸菸行為受到「吸菸知識」、「吸菸態度」、「父母有無吸菸」、「零用錢多寡」及「年級」等因素共同影響。

模型的標準化參數估計結果顯示「吸菸態度」、「零用錢多寡」和「父母是否吸菸」對青少年吸菸行為皆有顯著的正向影響，而「吸菸知識」則是對青少年吸菸行為有顯著的負向影響。「吸菸知識」與「吸菸態度」之間為負相關，越覺得吸菸有危害者，越不認為吸菸會比較吸引朋友或很帥。我們的研究顯示，青少年的「吸菸態度」對吸菸行為的影響力相對遠比其他因素來的強，所以我們建議青少年菸害教育可以著重在加強導正菸害與人際關係及外在形象方面的宣導教育。

Structural Equation Models (SEM) is a multivariate analysis that combines three types of statistical methods: factor analysis, path analysis and linear regression.Many socio- and psycho-related questionnaires includes highly correlated variables,and some variables can be attributed to the latent variables. SEM can be used to explore the covariance between latent variables, and the covariance between the latent variables and observed variables.

Traditional SEM is usually used to analyze normally distributeddata, however,many questionnaires contain non-normal data.The purpose of thestudywas to analyze the Global Youth Tobacco Survey (GYTS) data in Taiwanusing the SEM with the analytic strategies for non-normal data such as Yule’s Q and Polychoric correlations. The study explored the effects of two latent variables: “attitude toward smoker” and “ knowledge of tobacco hazard ”, and “parental smoking”, “amount of allowance”, and “grade” on tobacco use among young people.

The Standardized estimates of the model showed that the “attitude for smoker”, the “parental smoking”, and the “ amount of allowance” all have significantly positive correlation tocurrent smoking. The “knowledge of tobacco hazard” was shown to have significantly negative correlation tocurrent smoking.The “attitude for smoking” and the “knowledge of tobacco hazard” are negatively correlated.Our study shows, the correlation of “attitude for smoker” to current smoking isstronger than the correlation of “knowledge of tobacco hazard” and any other variables to current smoking among high school students.

目錄
誌謝 I
中文摘要 II
Abstract IV
目錄 VI
表目錄 VIII
圖目錄 X
第一章 研究背景與動機 1
第二章 研究目的 4
第三章 材料與方法 5
第一節 全球青少年吸菸行為調查 5
第二節 分析變項 8
第三節 結構方程模式簡介 10
(一)、模型簡介 10
(二)、結構方程模式分析程序 11
(三)、結構方程模式分析圖示 13
(四)、結構方程模式數學模型 16
(五)、結構方程模式參數估計 19
第四節 結構方程模式分析序位性及二分法資料類型的策略 21
第五節 統計軟體分析與模式評估適合度指標 24
第四章 研究結果-實證資料分析 25
第一節 樣本敘述與吸菸盛行率 25
第二節 探索性分析 26
(一)、Yule’s Q應用在青少年吸菸行為調查資料分析的適用性 26
(二)、探索性因素分析 26
(三)、知識與態度影響青少年吸菸行為的假說模型探索 28
第三節 假說模型與模式適合度評估 30
(一)、「對菸害知識因素」和「對吸菸者的態度因素」對青少年吸菸行為的影響假說模型 31
(二)、知識和態度對青少年吸菸行為影響假說模型適合度評估 33
第四節 知識和態度對青少年吸菸行為影響假說模型參數估計 34
第五章 討論 36
(一)、標準化迴歸係數之比較 36
(二)、男生和女生比較 37
(三)、國中生和高中職生比較 37
(四)、整體校園吸菸率之影響 38
(五)、吸菸行為影響知識和態度的假說模型 41
(六)、研究限制 44
(七)、建議 44
參考文獻 53
附錄 - POLYCHOR macro 55

表目錄

【表3-2-1 分析變項敘述】 8
【表3-3-1 結構方程模式數學模型符號含意】 16
【表3-3-2 結構方程模式的參數估計符號含意】 19
【表3-5-1 國中男生Polychoric correlations 矩陣】 45
【表3-5-2 國中女生Polychoric correlations 矩陣】 46
【表3-5-3 高中職男生Polychoric correlations 矩陣】 47
【表3-5-4 高中職女生Polychoric correlations 矩陣】 48
【表4-1-1 民國100年台灣青少年吸菸行為抽樣調查樣本人數與吸菸盛行率表】 25
【表4-2-1 國中男生因素分析結果】 49
【表4-2-2 國中女生因素分析結果】 50
【表4-2-3 高中職男生因素分析結果】 51
【表4-2-4 高中職女生因素分析結果】 52
【表4-3-1知識和態度對青少年吸菸行為影響假說模型配適指標】 33
【表4-4-1知識和態度對青少年吸菸行為影響假說模型參數估計】 34
【表4-4-2知識和態度對青少年吸菸行為影響假說模型標準化參數估計】 35
【表5-1知識和態度對青少年吸菸行為影響假說模型標準化迴歸係數之比較】 36
【表5-2 考慮整體校園吸菸率影響的假說模型配適指標】 39
【表5-3 考慮整體校園吸菸率影響的假說模型標準化參數估計】 39
【表5-4 考慮整體校園吸菸率影響的假說模型參數估計】 40
【表5-5 吸菸行為影響知識和態度的假說模型配適指標】 42
【表5-6 吸菸行為影響知識和態度的假說模型標準化參數估計】 42
【表5-7 吸菸行為影響知識和態度的假說模型參數估計】 43

圖目錄

【圖3-3-1 結構方程模式分析流程圖】 12
【圖3-3-2 青少年吸菸行為假說模型模型圖a】 13
【圖3-3-3 青少年吸菸行為假說模型模型圖b】 14
【圖4-2-1 雙因素假說模型圖1】 28
【圖4-2-2 雙因素假說模型圖2】 29
【圖4-2-3 雙因素假說模型圖3】 29
【圖4-3-1知識和態度對青少年吸菸行為影響假說模型圖示】 32
【圖5-1考慮整體校園吸菸率的假說模型】 38
【圖5-2 吸菸行為影響知識和態度的假說模型】 41

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