精神病學之研究資料除了遺漏值問題外，整組資料實屬於多測量多因果的問題。若以傳統的廣義線性模式針對各項測量值分別進行分析，雖能簡化分析結果的解讀，但容易產生結果不一致現象。若能以結構方程式來建構彼此間整體的因果關係，就可有效避免此種結果不一致的現象發生。但傳統結構方程式的使用，除了對整體資料有多變量常態的要求外，更重要的是資料必須是獨立且不得有遺漏值。雖然統計軟體已陸陸續續納入最大期望法的功能，但其適用性(或差異性)卻未呈現。有鑑於此，本研究將針對遺漏值議題，以精神病學之實際研究資料依遺漏值不同嚴重度來進行最大期望法後，再以結構方程式分析並將所獲結果進行比較，進而比較最大期望法的適用性(或差異性)。

Besides the missing data problem, the entire psychiatry data usually is multiple indicators and multiple causes (MIMIC). Using generalized linear models (GLM) to analyze the results for each indicator, the interpretation of the results can be simplified but could end up with inconsistent conclusions. Structural equation modeling (SEM) is an appropriate method to solve this MIMIC problem and avoid the potential inconsistent results. However, SEM require the data to be independently multiple normally distributed and, in addition, no missing data. Although the packages provide EM method, the appropriateness of the analytic results has not been presented. Accordingly, in this study, we are going to compare the appropriateness of using EM methods to various severities of missing data in psychiatry studies based on the results obtained from SEM.

第一章	緒論	1
第一節	研究背景與目的	1
第二節	注意力不足過動症各量表解釋	3
第二章	結構方程式	6
第一節	結構方程式	6
第二節	結構方程式之模型適配指標	7
第三章	研究資料與分析方法	8
第一節	研究資料	8
第二節	分析方法	9
第四章	分析結果與比較	12
第一節	注意力缺陷過動症量表與兒童異常行為檢核表	12
第二節	注意力缺陷過動症量表與(父母)症狀自評量表	16
第三節	注意力缺陷過動症量表與兒童青少年社會適應量表	18
第四節	注意力缺陷過動症量表、(父母)症狀自評量表與兒童青少年社會適應量表	20
第五節	插補法與刪除法之比較	23
第五章	結論	26
第六章	討論與建議	27
參考文獻	28
圖目錄
圖2.1. 1：結構方程模式之基本架構	6
圖4.1. 1：SNAP與CBCL治療前	13
圖4.1. 2：SNAP與CBCL治療後	14
圖4.2. 1：SNAP與SCL之治療前	17
圖4.2. 2：SNAP與SCL之治療後	17
圖4.3. 1：SNAP與SAICA之治療前	19
圖4.3. 2：SNAP與SAICA之治療後	19
圖4.4. 1：SNAP、SCL與SAICA之治療前	21
圖4.4. 2：SNAP、SCL與SAICA之治療後	21
圖4.5. 1：SNAP與CBCL治療前(刪除法)	24
圖4.5. 2：SNAP、SCL與SAICA之治療後(刪除法)	25

表目綠
表4.1. 1：SNAP與CBCL治療前與治療後的適配指標	13
表4.1. 2：SNAP與CBCL測量變項間探討之相關	14
表4.2. 1：SNAP與SCL治療前與治療後的適配指標	16
表4.3. 1：SNAP與SAICA之治療前與治療後的適配指標	18
表4.4. 1：SNAP、SCL與SAICA之治療前與治療後的適配指標	20
表4.4. 2：SNAP、SCL與SAICA測量變項間探討之相關	22
表4.5. 1：SNAP與CBCL，插補法與刪除法的各適配指標的適配值	23
表4.5. 2：SNAP、SCL與SAICA，插補法與刪除法的各適配指標的適配值	24

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