第四章 研究結果與分析
第八節 研究對象來生信念、死亡態度
第八節 研究對象來生信念、死亡態度
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（r=.199，p<0.05）、死亡逃避（r=.265，p<0.01）、中性的死亡接受（r=.205，p<0.05）
及趨近導向的死亡接受（r=.390，p<0.01）呈現正相關；化成其他能量與死亡逃 避（r=.180，p<0.05）、中性的死亡接受（r=.285，p<0.01）及趨近導向的死亡接 受（r=.323，p<0.01）呈現正相關。在來生境況層面相關係數在.35以上並達到顯 著性相關者有天堂與趨近導向的死亡接受（r=.410，p<0.01）、另一個人間與趨近 導向的死亡接受（r=.363，p<0.01）、成神變鬼與趨近導向的死亡接受（r=.390，
p<0.01），表示在來生境況層面與趨近導向的死亡接受態度相關程度較高。
42表4-24研究對象來生信念與死亡態度之相關性分析（N＝135）
分量表 變項 死 亡 恐 懼 層面
死 亡 逃 避 層面
中 性 接 受 層面
趨 近 接 受 層面
逃 離 接 受 層面
相信程度 確信其有 .083 .157 .245** .285** -.069
審判 .097 .258** .134 .240** -.142
救贖 .169 .393** .192* .462** .085
決定機制
因果報應 .032 .220** .240** .393** .026
天堂 .077 .211* .188* .410** .050
地獄 .160 .267* .156 .316** -.034
輪迴投胎 -.008 .128 .232** .331** -.022 另一個人間 .065 .167 .246** .363** .053 成神變鬼 .199* .265** .205* .390** .017 來生境況
化成其他能量 .057 .180* .285** .323** .048
*p＜0.05 **p＜0.01
（二）、來生信念與死亡態度態度間的典型相關
在維度縮減分析（Dimension Reduction Analysis）第一個典型相關係數.649
（Wilk Λ值 .324）其F值顯著性為0.000，第二個典型相關係數.499（Wilk Λ 值 .560）其F值顯著性為0.000，第三個典型相關係數.405（Wilk Λ值 .746）其 F值顯著性為0.046。表4-26顯示三個典型相關係數均達到0.05以上的顯著水 準，第一個典型相關係數p1=.649（p＜0.01），第二個典型相關係數p2=.499（p
＜0.01），第三個典型相關係數p3=.405（p＜0.05），十個控制變項（自變項）主 要透過三個典型因素影響效標變項（依變項）。控制變項的第一個典型因素（χ1）
可以說明效標變項的第一個典型因素（η1）的總變異量.421（p2），而效標變項的 第一個典型因素又可以解釋效標變項變異量的26.479%，控制變項與效標變項的 重疊部分為11.141%，所以控制變項透過第一典型因素（χ1與η1）可以解釋效 標變項總變異量的11.141%。
控制變項的第二個典型因素（χ2）可以說明效標變項的第二個典型因素（η2）
的總變異量.249（p2），而效標變項的第二個典型因素又可以解釋效標變項變異量
的18.631%，控制變項與效標變項的重疊部分為4.638%，所以控制變項透過第
二典型因素（χ2與η2）可以解釋效標變項總變異量的4.638%。
控制變項的第三個典型因素（χ3）可以說明效標變項的第三個典型因素（η3）
的總變異量.164（p2），而效標變項的第三個典型因素又可以解釋效標變項變異量
的11.328%，控制變項與效標變項的重疊部分為1.861%，所以控制變項透過第三
典型因素（χ3與η3）可以解釋效標變項總變異量的1.861%。
三組典型相關重疊數值以第一個典型相關較大，第三組的重疊量最小，可見控 制變項主要是藉由第一個典型因素影響十個控制變項。十個控制變項中與第一個 典型因素（χ1）之相關較高者為救贖、因果報應、天堂、成神變鬼，其結構係數 都達.700以上。確信其有、審判、地獄、輪迴投胎、另一個人間及化成其他能量 與第一典型係數呈現中度相關，其結構係數-.559~-.690之間。
在效標變項中，與第一個典型因素（η1）關係較密切者為為趨近導向的死亡
接受，其結構係數為-.763，死亡逃避為中度相關，其結構係數均為-.609。
在第二組的典型相關中，十個控制變項與第二個典型因素（χ2）之相關較高者
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較密切者為死亡恐懼，結構係數為.615。
在第三組的典型相關中，十個控制變項與第三個典型因素（χ3）之相關較高者 為確信其有，其結構係數為.586。在效標變項中，與第三個典型因素（η3）關係 較密切者為逃離導向的死亡接受，結構係數為-.657。
43表4-26來生信念與死亡態度分量表典型相關
*p＜0.05 **p＜0.01
控制變項 典型因素 效標變項 典型因素
(X變項) χ1 χ2 χ3 (Y變項) η1 η2 η3
確信其有 -.575 -.320 .586 死亡恐懼 -.441 .615 .051
審判 -.670 -.084 .457 死亡逃避 -.609 .441 -.216
救贖 -.922 -.211 -.065 中性的死亡接
受
-.235 -.469 .223
因果報應 -.736 -.487 .189 趨近導向的死 亡接受
-.763 -.311 -.189
天堂 -.735 -.397 .146 逃離導向的死
亡接受
-.133 -.206 -.657
地獄 -.690 -.095 .323
輪迴投胎 -.608 -.524 .362 另一個人間 -.613 -.440 .249 成神變鬼 -.773 -.165 .458 化成其他能
量
-.559 -.434 .259
抽出變異數 百分比
48.420% 12.419% 11.874% 抽出變異數
百分比
26.479% 18.631% 11.328%
重疊 20.373% 3.091% 1.950% 重疊 11.141% 4.638% 1.861%
p2 .421 .249 .164
P .649** .499** .405*
Wilk Λ值 .324 .560 .746
F值 3.079 2.110 1.566
顯著性 0.000 0.000 0.046
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在圖4-1中，可以見到確信其有之標準化回歸係數為.620（相關係數為.586），
由此可以得知確信其有會顯著影響控制變項的第三個典型因素（χ3），而效標變 項的典型因素（η3）與逃離導向死亡接受相關係數為-.657存在中等以上之相關 性，可以得知效標變項的典型因素（η3）與逃離導向接受變項關係密切。綜合上 述可以得知，確信其有會透過控制變項的第三個典型因素（χ3）及效標變項的典 型因素（η3）而影響到逃離導向死亡接受。
確信其有
χ1
χ2
χ3
η1
η2
η3
死亡恐懼
死亡逃避
中性的死亡接受
趨近導向死亡接受
逃離導向死亡接受 相
信 程 度
-.208
.013
.620
.649
.499
.405
-.657 -.189
-.441 -.690 -.235 -.763 -.133
.615 .441
-.469 -.311
-.206
.051
-.216
.223
相信程度與死亡態度典型相關徑路圖
3圖4-1 相信程度與死亡態度典型相關徑路圖
在圖4-2中，可以見到救贖之標準化回歸係數為.698（相關係數為-.211），由 此可以得知救贖會顯著影響控制變項的第二個典型因素（χ2），而效標變項的典 型因素（η2）與死亡恐懼相關係數為.615存在中等以上之相關性，可以得知效標 變項的典型因素（η2）與死亡恐懼變項關係密切。綜合上述可以得知，救贖會透 過控制變項的第二個典型因素（χ2）及效標變項的典型因素（η2）而影響到死亡 恐懼。
救贖
χ1
χ2
χ3
η1
η2
η3
死亡恐懼
死亡逃避
中性的死亡接受
趨近導向死亡接受
逃離導向死亡接受 決
定 機 制
.649
.499
.405
-.657 -.189
-.441 -.690 -.235 -.763 -.133
.615 .441
-.469 -.311
-.206
.051
-.216
.223
決定機制與死亡態度典型相關徑路圖
審判
因果報應 .301
.387
.520 -1.16
.698
-1.011 .137
-1.159
-.201
4圖4-2 決定機制與死亡態度典型相關徑路圖
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在圖4-3中，可以見到地獄之標準化回歸係數為.784（相關係數為.-.095），由 此可以得知地獄會顯著影響控制變項的第二個典型因素（χ2），而效標變項的典 型因素（η2）與死亡恐懼相關係數為.615存在中等以上之相關性，可以得知效標 變項的典型因素（η2）與死亡恐懼變項關係密切。綜合上述可以得知，地獄會透 過控制變項的第二個典型因素（χ2）及效標變項的典型因素（η2）而影響到死亡 恐懼。
輪迴投胎之標準化回歸係數為-.680（相關係數為.-.524），由此可以得知輪迴投 胎會顯著影響控制變項的第二個典型因素（χ2），而效標變項的典型因素（η2）
與死亡恐懼相關係數為.615存在中等以上之相關性，可以得知效標變項的典型因 素（η2）與死亡恐懼變項關係密切。綜合上述可以得知，輪迴投胎會透過控制變 項的第二個典型因素（χ2）及效標變項的典型因素（η2）而影響到死亡恐懼。
成神變鬼之標準化回歸係數為-.691（相關係數為-.773），由此可以得知成神變 鬼會顯著影響控制變項的第一個典型因素（χ1），而效標變項的典型因素（η1）
與趨近導向死亡接受相關係數為-.736及死亡逃避相關係數為-.609，存在中等以 上之相關性，可以得知效標變項的典型因素（η1）與趨近導向死亡接受變項及死 亡逃避變項關係密切。綜合上述可以得知，成神變鬼會透過控制變項的第一個典 型因素（χ1）及效標變項的典型因素（η1）而影響到趨近導向死亡接受及死亡逃 避。
成神變鬼之標準化回歸係數為.643（相關係數為-.165），由此可以得知成神變 鬼會顯著影響控制變項的第二個典型因素（χ2），而效標變項的典型因素（η2）
與死亡恐懼相關係數為.615存在中等以上之相關性，可以得知效標變項的典型因 素（η2）與死亡恐懼變項關係密切。綜合上述可以得知，成神變鬼會透過控制變 項的第二個典型因素（χ2）及效標變項的典型因素（η2）而影響到死亡恐懼。
成神變鬼之標準化回歸係數為.676（相關係數為.458），由此可以得知成神變鬼 會顯著影響控制變項的第三個典型因素（χ3），而效標變項的典型因素（η3）與 逃離導向死亡接受相關係數為-.657存在中等以上之相關性，可以得知效標變項 的典型因素（η3）與逃離導向死亡接受變項關係密切。綜合上述可以得知，成神 變鬼會透過控制變項的第三個典型因素（χ3）及效標變項的典型因素（η3）而影 響到逃離導向死亡接受。
輪迴投胎
χ1
χ2
χ3
η1
η2
η3
死亡恐懼
死亡逃避
中性的死亡接受
趨近導向死亡接受
逃離導向死亡接受 來
生 境 況
.649
.499
.405
-.657 -.189
-.441 -.690 -.235 -.763 -.133
.615 .441
-.469 -.311
-.206
.051
-.216
.223
來生境況與死亡態度典型相關徑路圖
另一個人間
成神變鬼 地獄 天堂
化成其他能量 -.001 -.393 -.464 -.016
.784
.083 .158
-.680 .427
.242 -.504 -.156
-.691
.643
.676
.338
-.152
-.050
5圖4-3 來生境況與死亡態度典型相關徑路圖
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二、來生信念與自殺傾向態度間的關係
（一）、來生信念與自殺傾向態度間的相關性
由表4-27可以得知來生信念量表中的相信程度與自殺傾向態度量表中的生命 排斥（r=-.199，p<0.05）、死亡吸引（r=-.228，p<0.01）及死亡排斥（r=.175，p<0.05）
呈正相關。
其次，在決定機制層面，審判與生命排斥（r=-.211，p<0.05）及死亡吸引
（r=-.202，p<0.05）呈負相關；救贖與生命排斥（r=-.191，p<0.05）及死亡吸引
（r=-.106，p<0.05）呈負相關；因果報應與生命排斥（r=-.267，p<0.01）及死亡 吸引（r=-.178，p<0.05）呈負相關，與死亡排斥（r=.208，p<0.05）呈現正相關。
最後，在來生境況層面，天堂與生命排斥（r=-.206，p<0.05）呈現負相關；輪 迴投胎與生命排斥（r=-.219，p<0.05）呈現負相關；另一個人間與生命排斥
（r=-.204，p<0.05）呈現負相關；化成其他能量與死亡排斥（r=.207，p<0.05）
呈現正相關。
表4-27研究對象來生信念與自殺傾向之相關性分析（N＝135）
分量表 變項 生命吸引 生命排斥 死亡吸引 死亡排斥
相信程度 確信其有 .050 -.199* -.228** .175*
審判 .107 -.211* -.202* .143
救贖 .017 -.191* -.106* .113
決定機制
因果報應 .043 -.267** -.178* .208*
天堂 .045 -.206* -.118 .091
地獄 .058 -.159 -.114 .079
輪迴投胎 .026 -.219* -.141 .129 另一個人間 .006 -.204* -.038 .153 成神變鬼 .146 -.150 -.097 .075 來生境況
化成其他能量 -.001 -.160 -.094 .207*
*p＜0.05 **p＜0.01
（二）、來生信念與自殺傾向態度的典型相關
研究中以來生信念十項因素（確信其有、審判、救贖、因果報應、天堂、地獄、
輪迴投胎、另一個人間、化成其他能量）稱為控制變項組，而自殺傾向態度四項 因素（生命吸引、生命排斥、死亡吸引、死亡排斥）稱為效標變項組，由表4-28 可以得知，此兩組的典型相關共四組，經由F檢測發現四組均未達到顯著水準，
所以此四組線性組合的解釋能力不與以考量。
表4-28來生信念與自殺傾向分量表典型相關分析
典型相關 控制變項（來生信念）
效標變項（自殺傾向） 1 2 3 4
特徵值 .195 .140 .078 .033
典型相關係數（p） .404 .350 .268 .178 典型相關係數
平方（p2）
.163 .123 .072 .032
F值 1.337 1.122 .846 .582
顯著性 .087 .309 .632 .769
*p＜0.05 **p＜0.01