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犯罪及偏差行為研究之模組建立— 巢式迴歸統計方法分析 - Coggle Diagram

- - - - 例如，依據社會鍵理論及差別接觸理論觀點，建立一個具結構層次性的青少年偏差行為發生之解釋模組，其中指出脆弱的父母依附及學校依附，導致接觸偏差同儕，從而加強犯罪信念，而發生偏差行為
  - - - 整合性理論建構模式
        
        結合兩個或以上的理論觀點，解釋偏差及犯罪行為的發生或發展過程
        
        1、藉著不同的理論觀點針對某一事件或狀況解釋犯罪行為的發生
        
        例如，探討家庭關係與青少年藥物濫用之關聯性，以社會控制理論指出家庭依附的效應，再以差別接觸理論定位家庭獎罰方式與接觸偏差兄弟姊妹之影響
        
        組合不同的理論觀點，建構多元的家庭關係模式解釋青少年藥物濫用
        
        2、重新整合不同的理論觀點，建立一個綜合理論的偏差及犯罪行為解釋模式
        
        例如，Elliott艾里歐結合緊張理論、社會控制理論及差別接觸理論，因緊張因素的發生，削弱個人的社會鍵強度，導致接觸偏差同儕，最後產生偏差行為(前後相加理論)
        
        例如，宋貝利的互動理論，結合社會控制、社會學習等觀點發展而成，視為互動性的網絡，會隨時間變化而有不同發展
        
        1及2之差異，為2在於綜合理論模式，而非針對某一「事件」或「狀況」解釋犯罪行為之發生
        
        是具結構性或層次性不同理論觀點，建構一嶄新的綜合犯罪行為理論解釋架構
      - 單一理論建構模式
        
        可能是吸收單一偏差及犯罪行為理論的全部觀點，解釋犯罪行為的發生
        
        例如，以社會控制理論解釋青少年暴力行為的發生，其中四個鍵(附著、參與、貢獻、信仰)均須納入模組中加以分析
        
        只擷取單一理論中之部分概念來建構模組，來解釋犯罪行為發生之原因
        
        例如，只擷取社會控制理論中之「參與」，討論青少年參與校外及校內活動，及其參與時間及次數對壓制青少年偏差行為發生之影響力
  - - - 2.依變項與自變項間為直線相關
        
        兩者的關聯是否為直線關聯，例如家庭氣氛越好，青少年的暴力行為越少
      - 3.沒有無關的自變相被納入迴歸公式之中
        
        沒有統計顯著的自變項不應納入回歸預測公式之中；相對，具有統計顯著的自變項則必須納入回歸預測公式之中
      - 1.依變項的觀察值應接近或趨向常態分佈
        
        若依變項的分配並非接近常態時，則在迴歸分析中對自變項與依變項是否存在著統計顯著性，可能發生高估或低估的現象
      - 4.沒有重要的自變項被排斥在迴歸公式之外
    - - 使用的量表、指標、題目無法代表依變項與自變項的概念及內涵
        
        測量錯誤係指採用的代表數據不具效度與信度
    - - 所有變項的觀察值沒有多大的誤差存在、自變項與誤差值沒有多大的關聯性、誤差值分配趨向常態性
    - - 在一個迴歸模組中，兩個自變項的共變過度，使其在解釋依變項的變異情形上產生扭曲現象
        
        當同一迴歸模組中有兩個高度相關的自變項
        
        例如，以磅為體重單位及公斤為體重單位，預測跑步數度
- - - - 分析考驗單一理論或整合性理論，甚至是理論的部分觀點
    - - 相融性，在不同理論觀點的自變項是否對依變項都提供不同的解釋力
      - 重疊性，表示某些理論所提出的自變項對依變項的解釋，被包含於其他理論的變項中
    - - 某一自變項與依變項之關聯性是來自於另一自變項的影響力
        
        例如吃冰淇淋的人數越多，暴力的發生率越高，但當控制氣溫後，吃冰淇淋的人數與暴力行為發生率的相關性則消失
    - - 解釋一個自變項影響依變相時，須考量到另一個自變項的效應
        
        例如，國中不同年紀對暴力行為的影響，需考量性別效應，即一二年級的男生暴力行為比女生多，但到三年級的男女生暴力行為並沒有差異情形出現時，可稱為性別為年級與暴力行為之間關係的調節變項(moderator variable)，亦即年級與性別對暴力行為的影響存在交互作用效應
- - - - 應用時，需要從新建立的虛擬變項中，選擇其中之一為參照組，與其他虛擬變項做對照比較