變項（Variable）及其類別

變項（Variable）及其類別�Source: 簡春安 與鄒平儀（1998, pp. 68-71）

一﹑外加（Extraneous）變項

二﹑內含（Component）變項

三﹑前導（Antecedent）變項

四﹑抑制（Suppressor）變項

五﹑中介（Intervening or Mediator）變項

六﹑曲解（Distorter）變項

七﹑兩個自變項共同對依變項發生交互作用

八﹑干擾（Moderating）變項

Note: 交互作用關係取自Schmitt & Klimoski (1991), p. 17

一﹑外加（Extraneous）變項�Go to Correlation does not imply causation

Ｘ

Ｙ

Ｚ

蒜頭

預防感冒

蒜頭能預防感冒或蒜頭刺激味道：別人不敢接近， 因而可以預防感冒。

表面上看似自變項Ｘ造成了依變項Ｙ；實際上，係由於Ｚ變項的加入，使得

原本不存在的Ｘ→Ｙ的關係（應該屬於虛偽關係）竟然（表面）成立。

此一Ｚ變項便稱為外加（Extraneous）變項。

狐狸

百獸退避三舍

走在狐狸後面的老虎:狐假虎威

二﹑內含（Component）變項

Ｘ（低階層）

Ｘ1(低教育水準)

Ｘ2(低收入)

Ｘ3(不良生活習慣)

Y

（精神疾病）

雖然有不少自變項均會影響到依變項，但這些自變項中，

存在一個最具決定性要素，且可涵蓋其它自變項者，如下

例之低階層，便稱之為內含（Component）變項。

三﹑前導（Antecedent）變項

Ｘ

Ｙ

Ｚ

個人政治知識

個人教育

父親階級

前導變項與外加變項之作用不同，前導變項並不會使Ｘ→Ｙ的

關係消失，而是釐清影響Ｘ→Ｙ關係的變項或因素為何，亦即

在追根究底事物的終極源頭為何。

如下例所示：個人的教育程度將會影響其政治知識。但在歐洲

，個人的教育程度可能深受其父親階級程度的左右。

換言之，先是父親的階級程度影響了其教育水準；而後才是其

教育水準左右了其政治知識。

至於，父親的階級又是受到那些因素影響，則可能又有一個前

導變項之存在………然後沒完沒了下去了…以下刪減3000字

四﹑抑制（Suppressor）變項

Ｘ

Ｚ

Ｙ

Ｘ

Ｙ

種族

文化疏離

教育

自變項Ｘ與依變項Ｙ本來是有關係的，但因Ｚ出現，並帶來所謂

的抑制作用，而使得Ｘ與Ｙ看起來並無關係。Ｚ則稱為抑制

（Suppressor）變項。

例如：種族與文化疏離乃是有關的，但受教育此一抑制

變項的影響，而得到二者無關的研究。故須控制好抑制

變項。

五﹑中介（Intervening or Mediator）變項__宗教﹑整合與自殺率

Ｘ

Ｙ

Ｚ

自殺率

（社會）整合

宗教

Ｘ

Ｚ

Ｙ

自變項Ｘ與依變項Ｙ起初看起來毫無關係，但加入中介變項Ｚ之後

，Ｘ與Ｙ的關係便可成立。

涂爾幹研究宗教與自殺率之間的關係，呈現基督教徒比天主教圖的自殺率為高，

但進一步探討發現，則是天主教的整合程度較基督教為高，故自殺率較低。

• Go to 涂爾幹的自殺理論

整合係指個人感受到從屬於

一個社會集團或集體。這個

感受是透過分享該集團或集

體規範、價值觀和信念得來的。

Go to RMBA92_謝雅菱 The Effects of Extrinsic Product cues修正版0416

五﹑中介（Intervening or Mediator）變項

Ｘ

Ｙ

？

自殺率

宗教

Complete Intervening Variable

Ｘ

？

Ｙ

Partial Intervening Variable

把Ｚ拿掉，則Ｘ與Ｙ便不存在共變關係

把Ｚ拿掉，則Ｘ對Ｙ仍有殘餘影響（residual causal

effect）

火燒棧道

陳倉猶在

五﹑中介（Intervening or Mediator）變項__員工多樣性﹑創造性綜效與組織效能

員工多樣性

組織效能

創造性綜效

Source: Sekaran (2000), p. 99

員工來自於不同的種族﹑宗教﹑地區﹑以及背景，意味著

帶來不同的技巧與思維還有解決問題的作法，此種綜效因

而能提高組織效能。

But Why?

員工多樣性

組織效能

控制變項

• 所謂的控制變項（Control Variable），係用來檢驗下述的可能性：在兩個變項之間所實徵觀察到的關係（empirically observed relation）並非是由在假設中所界定的自變項所引起的，反而是由假設之外所指涉的變項所造成。

六﹑曲解（Distorter）變項(1 of 2)�Go to Correlation does not imply causation

Ｘ

Ｙ

Ｚ

吸毒

竊盜行為

個人經濟狀況

吸毒量多

竊盜行為多

吸毒量多（個人富裕）

竊盜行為少

＋

＋

＋

－

六﹑曲解（Distorter）變項(2 of 2)�Source: 榮泰生（）, p. 51

Rosenberg (1968)提出「偽零關係」（spurious zero relationship）【兩原來的變項之間沒有關係是假的】，亦即由於在原先的分析下，加入所謂的曲解變數，會使得原來的正向（反向）關係，變成（還原）為負向（正向）關係。換言之， （最初並未察覺到）類似藏鏡人的曲解變數扭曲了這兩個變項的真正關係。

​

例子在下面………

​

​

教育程度

所得水準

—

？

教育程度與所得水準呈現反向相關，

不合常識。

But，有何合理解釋呢？

教育程度

所得水準

—

年齡

＋

—

​

？

年齡與所得水準呈現正相關

年齡與教育程度呈現負相關

一般會假設，教育程度與所得水準會有正向關係，研究結果卻發現

教育程度與所得水準乃負相關（矛盾），此外亦有下列關係存在：

1. 年齡與教育程度呈現負相關；

2. 年齡與所得水準呈現正相關。 亦即

低年齡拉高了教育程度，卻壓低了所得水準；反之，

高年齡拉低了教育程度，卻拉高了所得水準。

教育程度

所得水準

表面為—

年齡

＋

—

​

高年齡組：教育程度與所得水準呈現負相關

低年齡組：教育程度與所得水準呈現正相關

？

實際為＋

一般會假設，有配偶者與死亡率會有反向關係，研究結果卻發現

有配偶者與死亡率乃正（矛盾）相關，此外亦有下列關係存在：

1. 年齡與死亡率呈現正相關；

2. 年齡與有配偶呈現正相關。 亦即

低年齡拉高了教育程度，卻壓低了所得水準；反之，

高年齡拉低了教育程度，卻拉高了所得水準。

婚姻狀況

有配偶

死亡率

表面為＋

年齡

結婚年數

＋

＋

​

高年齡組：有配偶與死亡率呈現正相關

低年齡組：有配偶與死亡率呈現負相關

？

實際為—

另外，還存在虛偽關係（spurious relationship），沒有關係的

兩個變數由於第三個變數涉入，看起來似乎有關連性。

例如：子曰：因為動物園大，所以犯罪率也會高。

實際乃是由於城市大，故動物園也大；同時城市大，故犯罪率

也高； 至於動物園大小與犯罪率高低則是風馬牛不相及。

動物園範圍

犯罪率

城市規模

老鼠數量

GDP

穀物生產量

Note:任何兩個變數都可能呈現正相關或負相關，但彼此並不

存在邏輯相關

虛偽關係

政治參與度

政府支出

經濟發展的水準

控制變項 (1 of 2)

• 前述的年齡﹑經濟發展的水準﹑城市規模以及穀物生產量均是所謂的控制變項（Control Variable），係用來檢驗下述的可能性：在兩個變項之間所實徵觀察到的關係（empirically observed relation）並非是由在假設中所界定的自變項所引起的，反而是由假設之外所指涉的變項所造成。

控制變項 (2 of 2)�Source: Marion The Whole Art of Deduction, p. 10

• A control variable is a variable that effects the dependent variable.
• When we "control a variable" we wish to balance its effect across subjects and groups so that we can ignore it, and just study the relationship between the independent and the dependent variables.
• You control for a variable by holding it constant, e.g., keep humidity the same, and vary temperature, to study comfort levels.

控制施行的三個方法

1. Cross-Tabulation

​

2. Partial Correlation

​

3. Multiple Regression

七﹑兩個自變項共同對依變項發生交互作用 or 互動效應（Interaction Effect）

• 廣義的互動效應係指，只要任何兩個變項間的關係因為第三個變數的不同而不同（有所變化） ，【朱柔若中譯本p. 309】則即存在互動效應。狹義則是指，兩個自變項間的互動效應，換言之，任何一個自變項對依變項的影響（效應）會隨另一個自變項數值的不同而有所不同。

​

例子在下面………

交互作用：

Ｘ

Ｚ

Ｙ

干擾作用：

Ｘ

Ｙ

Ｚ

攻擊行為的傾向

挫折感

氣溫

以兩因子實驗設計來�說明互動效應

挫折

高

低

溫度

涼爽（低）

炎熱（高）

以挫折和氣溫為自變項，

朱柔若中譯本，p. 301

互動效應（交互作用）的闡釋�Source:朱柔若中譯本，p. 301

• 兩個自變項之間的互動效應是指任何一個自變項對依變項的影響會隨著另一個自變項的不同數值而有所不同。

1. 挫折的主效應： 挫折 → 攻擊傾向

2. 氣溫的主效應： 氣溫 → 攻擊傾向

3. 挫折與氣溫的互動效應

互動效應存在的前提要件乃是所有的主效應均存在

關於攻擊行為２×２因素實驗結果�高互動效應

挫折

氣溫

平均數

3.21

2.47

3.00

2.60

低

高

高

低

• 大家都知道氣溫會影響（人的情緒，因而導致）人的攻擊行為增加。【八卦例子：月圓之時，狼人活動增加】
• 但Baron & Bell (1976)的研究卻發現，真正炎熱的溫度（華氏92-94度）會降低光火發怒參與者（參加解謎競賽者）的攻擊行為（測量在一定時間內，參與者出現踢﹑打﹑搥布娃娃的次數）；反之，涼爽的溫度（華氏71-72度）會增加光火發怒參與者（參加解謎競賽者）的攻擊行為。

But Why? 來個進一步探討吧！

高挫折者想要逃離炎熱高溫的傾向遠遠

大過於攻擊他人的衝動

換言之，炎熱高溫的介入了會減弱高挫折所（將會）導致的高攻擊傾向（行為）之影響（或效應），而使得攻擊傾向降低，亦即減弱挫折→攻擊傾向的關係。

互動效應可拆解為兩個干擾效應

挫折

攻擊傾向

氣溫

挫折

氣溫

攻擊傾向

關於攻擊行為２×２因素實驗結果�無互動效應

挫折

氣溫

平均數

八﹑干擾（Moderating）變項

學童的

閱讀能力

學童家中

藏書量

學童的

閱讀能力

父母的

識字能力

Sekaran (2000, p. 95）指出，對於自變項與依變項之

間的關係，由於第三個變項具有強烈的權變效應

（ contingent effect），亦即干擾變項的存在，將會

修正自變項依變項的原有關係。

縱使家藏萬卷書，但父母識字不多，恐亦無法協助提升兒童

閱讀能力。故父母識字能力會干擾藏書量與閱讀能力的關係。

學童家中

藏書量

​

員工多樣性

組織效能

Source: Sekaran (2000), p. 96

員工來自於不同的種族﹑宗教﹑地區﹑以及背景，意味著

帶來不同的技巧與思維還有解決問題的作法，此種綜效因

而能提高組織效能。

員工多樣性

組織效能

Source: Sekaran (2000), p. 96

員工來自於不同的種族﹑宗教﹑地區﹑以及背景，意味著

帶來不同的技巧與思維還有解決問題的作法，此種綜效因

而能提高組織效能。

組織效能

員工多樣性

預期的結果

實際的結果

差距

組織效能

員工多樣性

預期的結果

實際的結果

差距

低度管理技巧下之效應

高度管理技巧下之效應

組織效能

員工多樣性

實際的結果

低度管理技巧下之效應

高度管理技巧下之效應

員工多樣性

組織效能

管理技能

Source: Sekaran (2000), p. 96

員工來自於不同的種族﹑宗教﹑地區﹑以及背景，意味著

帶來不同的技巧與思維還有解決問題的作法，此種綜效因

而能提高組織效能。

但是此種潛在綜效的

掌握與運用則取決於

管理階層能否

扮演觸媒

角色，懂得

協調與激勵不同

團體的才能。

換言之，管理技能在

此種狀況下，變成

干擾變數