第一節 研究設計與架構
壹、研究設計
本研究屬於二手資料量化分析，資料來源取自2020年科技部委託研究計畫 之「中高齡家庭主要照顧者資訊通訊使用情形調查」資料庫。研究採用橫斷性 設計，資料的蒐集介於2018年11月到2019年3月之間。
貳、研究架構
本研究依據第二章的文獻回顧，提出以下的研究架構（如圖3-1）。依變項為 照顧者憂鬱情緒，自變項的變項群，包括：失能長者的社會人口學特質、中高齡 照顧者人口學特質、社會參與、壓力源、社會支持等，中介變項為社會支持，其 中社會支持包含主要作用及交互作用，故同時為自變項及中介變項。
第二節 第三節 第四節 第五節
第六節 第七節 第八節 第九節
圖3-1研究架構 失能長者社會人口學特質
性別 年齡 婚姻狀況 教育程度
社會福利身分別 居住狀況
壓力源 CMS等級
失能長者認知功能（SPMSQ）
失能長者日常生活活動功能（ADL）
失能長者工具性日常生活功能（IADL）
照顧者每週照顧時數 中高齡照顧者人口學特質 性別
年齡 教育程度 婚姻狀況 工作與否 照顧年資(月) 照顧者自覺健康狀況
社會參與
與家人互動情形 與朋友互動情形
過去一年是否參加照顧者支持團體 參加照顧者支持團體頻率
照顧者憂鬱情緒（CES-D）
社會支持
家庭次要照顧者每週協助照顧者總時數 照顧者人數
使用長照服務的情形
參、研究問題與假設
本段提出研究問題與研究假設，整理如下：
一、 研究問題
(一) 中高齡家庭主要照顧者的憂鬱情緒情形為何？
(二) 社會支持可以緩衝壓力源對於照顧者憂鬱情緒的負向衝擊嗎？
二、 研究假設
(一) 直接效果：
1. 在控制其他變項下，壓力源程度越高與中高齡照顧者憂鬱情緒越高。
2. 在控制其他變項下，CMS等級越高與中高齡照顧者憂鬱情緒越高。
3. 在控制其他變項下，認知功能程度越低與中高齡照顧者憂鬱情緒越高。
4. 在控制其他變項下，ADL失能程度越高與中高齡照顧者憂鬱情緒越高。
5. 在控制其他變項下，IADL失能程度越高與中高齡照顧者憂鬱情緒越高。
6. 在控制其他變項下，照顧者每週照顧時數越高與中高齡照顧者憂鬱情緒越 高。
(二) 緩衝效果
1. 在控制其他變項下，社會支持可以緩衝壓力源對中高齡照顧者憂鬱情緒的 負向衝擊。
2. 在控制其他變項下，社會支持可以緩衝CMS等級對中高齡照顧者憂鬱情緒 的負向衝擊。
3. 在控制其他變項下，社會支持可以緩衝認知功能程度對中高齡照顧者憂鬱 情緒的負向衝擊。
4. 在控制其他變項下，社會支持可以緩衝ADL失能程度對中高齡照顧者憂鬱 情緒的負向衝擊。
5. 在控制其他變項下，社會支持可以緩衝 IADL 失能程度對中高齡照顧者憂 鬱情緒的負向衝擊。
6. 在控制其他變項下，社會支持可以緩衝照顧者每週照顧時數對中高齡照顧 者憂鬱情緒的負向衝擊。
第二節 研究對象與取樣
長期照顧服務已在臺灣推展多年，主管機關為衛生福利部，目前符合資格的 失能長者及家庭照顧者可以選擇照顧及專業服務、交通接送服務、輔具及居家無 障礙環境改善服務及喘息服務等服務項目，提供合適的照顧計畫。本研究目標群 體為使用長照服務之失能者及其中高齡照顧者為主。
本研究為次級資料，取自 2020年科技部委託研究計畫之「中高齡家庭主要 照顧者資訊通訊使用情形調查」之資料庫。該計畫是由國立臺北護理健康大學長 期照護研究所張宏哲副教授接受科技部委託，主要採量化研究設計，透過問卷調 查，探討中高齡的家庭照顧者使用資訊通訊的素養、使用資訊通訊的行為，以及 社會參與的情形，做為未來強化家庭照顧者資訊通訊素養和能力的教育的參考。
本研究僅使用資料庫中，與本研究之架構相符之次級資料進行分析，進一步探討 中高齡照顧者的壓力源、社會支持、照顧者憂鬱情緒之緩衝作用分析，做為未來 推展家庭照顧者支持方案和長期照顧計畫的規劃。
設定效果量為中效果為 0.15、統計考驗力為 0.80，以 G*Power (Buchner et
al.,2001) 計算研究所需樣本數107，本研究資料庫樣本數為503，樣本數足夠。
壹、資料庫已收案之受訪對象的納入及排除條件
本研究資料受訪者來自2018年11 月到2019年3月之間正在使用居家照顧 服務的失能長者及家庭主要照顧者，經受訪者同意接受問卷訪談並簽署受訪者同 意書。受訪者的納入條件包括：受訪者年滿 50歲以上、能有自然讀寫能力，並 可以理解並回答相關問題、同意參與本研究、在家中照顧失能或失智長者（65歲 以上）的家庭主要照顧者，失能長者住在長照機構，不住在家中、沒有失能或失 智則排除。照顧者必須是提供最多時數身體與日常生活協助的親戚、鄰居或朋友，
未提供失能長者最多時數身體和日常生活協助之照顧者則排除，避免照顧時數及 實際參與不足。
貳、收案方式
主要採行去識別化資料庫為主，研究者確認是否有漏答之處，如分析發現研 究問卷有遺漏則不納入。
第三節 研究變項與工具
壹、研究變項
自變項包含失能長者社會人口學特質、中高齡照顧者人口學特質、社會參 與、壓力源及社會支持。中介變項為社會支持。依變項為照顧者憂鬱情緒。
貳、研究工具
本研究藉由結構式問卷，探討使用長照服務之中高齡照顧者憂鬱情緒、社會 參與及壓力源之緩衝作用分析，使用的測量工具包括：基本資料、簡易心智狀態 問卷 (Short Portable Mental State Questionnaire, SPMSQ) 、日常生活活動功能量 表 (Activity of daily living, ADL) 、工具性 日常生活活動量表 (Instrumental Activities of Daily Living, IADL) 、憂鬱量表 (Center for Epidemiological Studies Depression Scale, CES-D) 。
一、 基本資料
本研究蒐集使用長照服務之失能者及其中高齡照顧者之基本背景資料，如下 列兩面向：
（一）長照服務失能長者面，包括：性別、年齡、婚姻狀況、教育程度、社會福 利身分別、居住狀況等。
（二）中高齡照顧者面，包括：性別、年齡、教育程度、婚姻狀況、工作與否、
照顧年資（月）及照顧者自覺健康狀況等。
二、 簡易心智狀態問卷 (Short Portable Mental State Questionnaire, SPMSQ)
此量表由Pfeiffer於1975年提出相關研究，主要有六個面向，包含意識、記
憶力、定向力、注意力、思考及一般知識等，目前使用於臺灣社會評估失智症篩
檢。題目共有10題，該量表由0或1計分，答對為1分，錯誤則為0分，0至2 的錯誤表示認知正常、3至4個錯誤表示輕微認知缺損、5至7個錯誤表示中等 認知缺損、8個錯誤以上表示嚴重認知缺損。此量表之再測信度為0.82-0.83（張 媚，2001；Stanford School of Medicine, 2021）
三、 日常生活活動功能量表 (Activity of daily living, ADL)
最早由Katz等於1963年發展量表，主要有六大日常生活活動項目，包括：
吃飯、大小便控制、轉位、如廁、穿脫衣服、洗澡等，而Mahoney與Barthel於 1965年提出適用於復健治療結果的評估，項目延伸出十種內容，分別為進食、洗 澡、個人修飾、穿脫衣服、排便控制、排尿控制、如廁、移位、步行、上下樓梯 等，目前使用於臺灣社會長照 2.0 之照顧管理評估量表。題目共有 10 題，該量 表由0至15計分，以5分為級距，其中移位、步行兩項目由0至15計分，於餘 八項目則為0至10計分。日常生活活動功能量表總分介於0至100分間，分數 越高代表獨立性越好，100分表示完全獨立，而分數越低則代表依賴程度越高（張 媚，2001）。
四、 工具性日常生活活動量表 (Instrumental Activities of Daily Living, IADL)
Lawton與Brody於1969年發展此量表，主要有八大項目，包括：使用電話、
購物、備餐、處理家務、洗衣服、外出、服用藥物、處理財務的能力等，吳亭芳 等（2012）指出中文版量表之內在一致性信度Cronbach's α值為0.85，再測信度 於男、女性則有不同，分別為0.96與 0.93達顯著性，目前使用於臺灣社會長照 2.0之照顧管理評估量表。本研究使用量表內容與Lawton與Brody一致，題目共 有8題，但計分方式不同，Lawton & Brody的總分介於0至8分間，該量表由0 或1計分，分數越高代表獨立性越好，0分表示低功能、依賴他人；8分表示高 功能、獨立生活（張媚，2001）；本研究採用衛生福利部（2019）新型照顧管理 評估量表第二版之IADL量表，第一題至第三題0至4分計分；第五題及第七題 至第八題0至3分計分；第四題及第六題0至5分計分，各題得分總分介於0至 31分間，分數越高代表低功能、依賴他人，0分表示獨立性越好、高功能、獨立 生活。衛生福利部社會保險司（2016）經2011年至2015年間不同調查共計2萬
2,325個樣本驗證此量表。
五、 憂鬱量表 (Center for Epidemiological Studies Depression Scale, CES-D)
評估工具由Radloff於1977年發展量表，題目共有 20題，該量表由0至3 計分，包含：0表示沒有 (never or rarely) 、1表示很少 (seldom) 、2表示有時 (Sometimes)，以及3表示經常 (Often) ；憂鬱量表總分介於0至60分間，分數 越 高 代 表 憂 鬱 情 緒 程 度 越 高 ， 總 量 表 驗 證 在 一 般 群 體 的 內 在 一 致 性 信 度 Cronbach's α 值 為 0.85， 病 人 樣 本 信 度 則 更 高 ，Cronbach's α 值 為 0.90 (Radloff,1977) 。有關憂鬱量表短版Iowa版採用11題，Kohout et al.於1993年驗 證總量表之內在一致性信度Cronbach's α值為0.76-0.81（Kohout et al.,1993；李 庚霖等，2009）；而憂鬱量表11題中文版由Yin等 (2013) 研究中進行因素分析 並完成信度檢測，該量表業經驗證其所測量的四個因素結構，總量表之內在一致
性信度Cronbach's α值為0.86，本研究採用之憂鬱量表短版11 題總分介於0至
33 分間，分數越高代表憂鬱程度越高，上述顯示出此量表的項目具有高度一致 性。
第四節 資料處理方法
壹、 資料分析軟體
本研究採SPSS 21.0 for windows統計套裝軟體進行資料的處理與分析。
貳、 資料分析方式
依研究目的以百分比、平均數、標準差、最大值、最小值、獨立樣本t檢定、
單因子變異數分析及事後比較檢定、皮爾森相關係數、多元迴歸分析等統計方法 進一步分析。
一、 描述性統計
以百分比、平均數、標準差、最大值及最小值等統計值描述失能長者社會人 口學特質、中高齡照顧者人口學特質、社會參與、壓力源、社會支持及照顧者憂