案例14｜H5／Fig. 7.3：高 DL 讓 DT→SE 斜率變平，且原書 β 正負號矛盾

一、案例定位

本案例依原書 Abstract、Table 7.6、H5、Fig. 7.3 整理。

理解 DL 對 DT→SE 的 Moderation，並保留來源內部 β 正負號不一致。

二、學習目標

理解 Interaction／Moderation。
掌握 Table 7.6／正文的 β=−0.061。
辨識 Abstract 的 +0.061 與正文的 −0.061 矛盾。

三、案例情境

Table 7.6／正文報告 DL × DT → SE：β=−0.061、SE=0.029、t=2.095、p=0.037。Fig. 7.3 顯示 DL −1 SD 時 DT→SE 斜率最陡，DL +1 SD 時最平，表示 DL 越高，DT 對 SE 的效果越弱。可是 Abstract 將 Moderation Effect 寫成 +0.061；本教材不自行選擇或修正。

四、開始資料

來源	β	其他統計／解讀
Table 7.6／正文	−0.061	SE 0.029；t 2.095；p 0.037
Abstract	+0.061	同樣描述 Moderation 為 meaningful
Fig. 7.3：DL −1 SD	—	DT→SE slope 最陡
DL Mean	—	中間斜率
DL +1 SD	—	DT→SE slope 最平

五、Excel／AI 分析方法

Excel 可記錄 Source Section 與 β Sign；AI 應把正負號衝突列為 Source Inconsistency，不能把其中一個值靜默刪除。

六、計算結果

可確認 Table 7.6／正文使用 −0.061、p=0.037；Abstract 使用 +0.061。Fig. 7.3 的文字解讀與負向 Moderation 方向一致，但這只是來源內部線索，不用來「修正」Abstract。

七、結果分析與管理解讀

作者將負向 Interaction 解讀為：DL 很高時，DT 對 SE 的額外作用變弱，可能與 Automation／Data-driven Decision 對 Human-centered Process 的替代有關；因此提出 Human-in-the-loop／Balance。

八、AI 提問詞

請並列 Abstract 與 Table 7.6 的 Moderation β，標記 +0.061 vs −0.061 的來源矛盾；不得自行統一。另依 Fig. 7.3 描述 −1SD／Mean／+1SD 的 slope pattern。