1.前言
1.1 研究動機與目的
兒童虐待近來在我國成為重大關注的議題，據衛福部2006至2016年之統計，兒虐事件的施虐者皆以父母佔最大宗（約佔65%-80%）1，而「管教子女」則為父母施虐最主要的原因。在此即顯示一個許多人關切的問題：「管教」與「虐待」的界線到底為何？
我國民法1085條規定：「父母得於必要範圍內懲戒其子女。」，此賦予父母懲戒子女的權利（即「懲戒權」）。若父母過度懲戒子女，於刑事上可能構成傷害罪、強制罪、私行拘禁罪等，民事上則屬親權之濫用，可能遭停止親權、或成立侵權行為。然若於「必要範圍」內之懲戒，則屬合理管教而得阻卻違法。（屬於刑法第21條「依法令之行為」）
惟民法1085條最大的問題在於：所謂的「必要範圍」，到底應如何判斷？由於法條未明確規定要件，筆者觀察到實務判決上處理「必要範圍」的標準十分模糊，此使得父母難以預見自己在什麼情況下，可能面臨法律追訴；而法官因缺乏裁量標準的參考，亦可能有同案不同判的情形。因此本文希望藉由探討懲戒權之合理界線，協助法官能更了解通常什麼情形是合於、或逾越懲戒權範圍，又父母亦可警惕何種懲戒行為已越界，避免子女受到不當對待。
1.2 懲戒權概述
1.2.1懲戒權之意義
民法1085條之立法理由謂：「父母保護教養子女之際，難免有子女不遵庭訓之情形，如不能加以一定制裁，親權是將徒擁虛名，並無實益。本法對父母賦予懲戒權，職此之故。且其所以許其懲戒子女者，原在匡正子女之非行，希冀其改過遷善而已。」
由此可知，懲戒權係父母對子女保護教養的手段，屬親權之一環，而本法賦予懲戒權的目的在於匡正子女的偏差行為，使其改過向善。
1.2.2懲戒權範圍
雖然法條未明文規定，但參照民法1085條之立法理由：「…至何謂必要範圍，自屬事實問題，應依子女之年齡、體質、性格等具體的情形決定之。」，立法者提供了判斷「必要範圍」的參考要素：子女之年齡、體質及性格。
在學說部分，早期有如學者胡長清主張應以「一國之文化程度，風俗厚薄，小家庭之地位、貧富、子女體質之強弱」來判斷 2，晚近如陳棋炎、黃宗樂、郭振恭則認為：｢所謂必要，應為實施保護教養所必要，其程度，應按子女之家庭環境、子女之性別、年齡、健康及性格，過失之輕重定之。」3我國長年關注兒童權利、亦為聯合國兒童權利公約內國法化的主要推動者施慧玲教授亦認為「於判定父母之懲戒行為是否逾越必要範圍時，除應斟酌我文化風俗對為匡正非行而懲戒子女所可容認之方法及程度，亦應考量父母之社會地位及經濟狀況，並且衡量該懲戒之實施對受罰子女身心之正面或負面影響 。」4
因此，我們可以得知，於國內判斷逾越懲戒權與否的要素大致可以分為幾個層面：
(1). 社會層面：社會的文化對懲戒行為能接受的程度（需注意此會隨著價值觀變遷而改變。）
(2). 父母層面：父母的社經情況、動機、懲戒行為的方式及程度輕重。
(3). 子女層面：子女的年齡、性別、健康情形（例如：若本身即有肢體障礙或器官尚未完全發育，則較不能承受體罰）、對子女的身心影響（傷勢）、以及其偏差行為的嚴重度等。
2.研究方法
本文希望以實證研究歸納過去判決，盼能幫助決策者（如法官、社工）更了解什麼態樣的行為通常會合於、或逾越懲戒權範圍，同時亦可提醒父母何種懲戒行為已越界，進而達成兒權保護的中心思想。 本文搜集大量裁判的實證研究，輔以卡方檢定、迴歸分析等統計工具。….
2.1 研究範圍
要找出懲戒權的範圍，可先將問題分為兩層次： 1. 需先具備「有懲戒權」之條件 2. 再判斷是否符合懲戒權範圍。同時觀察逾越及未逾越懲戒權的行為態樣及其法律效果為何。
因此若個案判決上法官認為行為人無懲戒權（如：夫妻之間），則無後續逾越範圍與否的問題，此種案件即不列入裁判樣本。另因本文主題為「父母」懲戒權，故法律上其他懲戒權案件（教師對學生、雇主對受雇人）亦不在樣本搜羅範圍內。
本文所搜羅的判決可分為兩部分5：
第一部分是以司法院的法學資料檢索系統做搜尋，且因判決數較少、為盡可能搜集所有判決，故不拘束判決時間（於下方表格的2.3.4列）。後筆者發現若以同樣關鍵字搜尋，於Lawsnote七法檢索系統有更多的判決數（因司法院系統有定期更新，有些判決可能從公開變為不公開），故於第二部分改以Lawsnote搜尋，時間則設定在民國101年起至今（原因是兒少法於100年底修法）的地方法院第一審判決(表格第5列)，最後兩個部分累積後，共得102筆裁判。
| 關鍵字 | 裁判數 | 新增的可用裁判數 | 累計裁判數 | 原因 |
|---|---|---|---|---|
| (民法1085條+懲戒權)&(家庭暴力+家暴) | 89 | 62 | 62 | 為去除勞動事件、教師案件，因而以「家暴」限縮 |
| 父母懲戒+子女懲戒 | 43 | 8 | 70 | 有些裁判沒有引用家暴法 |
| 父母&子女&懲戒權 | 154 | 10 | 80 | 有些法官未提到「家暴」，且也有些早期判決沒有引用1085法條，直接以「懲戒權」稱之 |
| (民法1085+合理管教+管教範圍)&地方法院 | 93 | 22 | 102 | 因從判決觀察到不少裁判有以「管教範圍」代稱「懲戒範圍」 改用Lawsnote系統搜尋 |
從上開樣本中，再排除與父母懲戒的無關（妨害家庭、老師、雇主的懲戒）、以及法官認為無懲戒權的案件（需個案判斷）、證據不足、撤回告訴的案件，並按每一位子女一筆資料的方式，最終得到91筆資料作為本文分析之基礎。
2.2 編碼
依據上述1.2.2所提之立法理由、以及學說所討論懲戒權範圍的考量因素，本文所使用的變項如下：
| 中文名稱 | 英文 | 說明 |
|---|---|---|
| 子女性別 | ChildSex | （類別）男=1,女=2,不詳=3 |
| 子女年齡 | ChildAge | （類別）0-6歲=1；7-12歲=2；13-18(未滿)=3；18歲以上(或已結婚)=4；不詳=5 |
| 加害人身分 | Actor | （類別）1=父,2=母,3=同居男,4=同居女,5=其他,6=不詳 |
| 懲戒原因 | BehaviorReason | （類別）品格問題=1,學業=2,不服管教=3,生活瑣事=4,危險行為=5,無=6,不詳=7 |
| 懲戒行為 | BehaviorPlus_AdjCTS | （數值）以修正式CTS量表作加權以分析嚴重度 |
| 傷勢部位 | W_low：低危機； W_middle：中危機； W_high：高危機 | （類別）在該部位有傷勢=1,無=0 |
| 是否有使用工具 | Tool_used | （類別）是=1,否=0 |
| 法院認定是否逾越懲戒權 | Effect_guilty | （類別）是=1,否=0 |
| 刑度 | Effect_sentenceMonth | （數值）逾越懲戒權，於傷害罪的刑度（單位：月） |
3.敘述統計
3.1 案件類型
本文樣本共63件裁判（91位子女），其中44件刑事案件中以傷害案型最多，16則民事案件中則以酌定或改訂監護人的案型最多（因有管教或虐待行為而聲請改定監護）。另外3則皆是對主管機關的行政處分（如因對小孩體罰或施暴而命強制親職教育）不服之行政訴訟。
3.2 子女性別
由圖中可以看見父母管教的對象，男生與女生的比例未差異太大。
3.3 子女年齡
3.4 加害人身分
此處的父、母包含本生父母及養父母，至於同居人則是指父母之同居人（如母親男友、父親女友等），若是其他同住的親屬（如祖父母），則屬「其他」的範疇。
3.5 懲戒原因
根據兒福聯盟的調查報告6，兒少被體罰的原因前幾名為(複選)：品格問題(66.1%)、不聽從大人及頂嘴(66.1%)、成績不好或退步(42.8%)、以及生活習慣問題(33.3%)。本文所使用的樣本統計前四名後，結果與兒福調查報告大致相符，只有「生活瑣事」（對應：生活習慣問題）的次數高了一些，惟本文所搜集因生活瑣事而懲戒子女的案件，剛好有較多同一加害人為數個懲戒行為的情形，故被多次計算，若扣除此重複計算的部分，其與「不服管教」的佔比相當。
又下圖中的類別「無」，是指判決書裡未提及小孩有何偏差行為、而加害人無故、或僅感情宣洩而懲戒小孩之情形。
3.6 傷勢部位
| 兒少受虐危險性 | 傷勢部位 | 人次.複選. |
|---|---|---|
| 低度危機 | 膝蓋、手肘、屁股 | 12 |
| 中度危機 | 軀幹、四肢 | 45 |
| 高度危機 | 頭部、臉部或生殖器、臟器 | 33 |
依照衛福部2016年公布的「兒童及少年受虐暨被疏忽研判指標」，不同的傷勢部位分別代表不同的受虐危險，此研判指標可作為社工人員的風險評估，亦為調查報告的一環，常作為法官判斷個案受虐嚴重度的參考。過去有實證研究指出此傷勢指標與社工成案與否有顯著相關7，換言之，若傷勢部位越在中、高危機所指的部位，則社工有較高機率會成案進行相關處遇。
因此本文亦以此研判指標為編碼參考，扣除掉12筆傷勢不詳的資料後，可推論父母懲戒子女時最多還是打軀幹（如臀部）和四肢，其次為頭部臉部等。
3.7 行為態樣
由於管教方式各有不同而無法窮盡列舉，故本文於此只將傷害案型的懲戒行為分類，而單位意義應理解為「有多少個行為人以這種方式對待小孩」。從上圖可知大部分懲戒方式是以東西或徒手毆打。
另外，為便於評估何種行為態樣（包含精神、身體虐待）較為嚴重，本文以林明傑教授所發表之修正式CTS量表8（圖中紅字為對比林老師文章前後的錯字勘誤）作為加權依據，於後續「4.2迴歸分析」時，探討懲戒行為態樣與逾越懲戒權與否、以及刑度之間的關係。
4.資料分析
惟除了單純的敘述統計，為讓資料有更多的運用空間，筆者亦嘗試使用卡方檢定、迴歸分析等統計工具分析之。
4.1 卡方檢定
卡方檢定可以測試兩個變項是否具獨立性，一般而言，當P-value<0.05時，我們會認為兩個變項間存在「統計上顯著的」「關聯性」。又因卡方檢定只能針對類別變項做分析，故以下挑選「子女性別」、「子女年齡區間」、以及「加害人身份」作為分析對象。
4.1.1 子女性別
下圖第一列的1代表男生，2代表女生，而縱向第一欄0代表未逾越懲戒權，1代表逾越懲戒權。 從程式跑出的結果可以看到p-value相當高，代表是否逾越懲戒權跟子女性別在統計上沒有什麼相關性。
##
## 1 2
## 0 6 7
## 1 32 33## Number of cases in table: 78
## Number of factors: 2
## Test for independence of all factors:
## Chisq = 0.04105, df = 1, p-value = 0.83944.1.2 子女年齡
下圖第一列的1代表0-6歲的區間，2代表7-13歲的區間，3則是14歲以上之區間。（因卡方檢定需要各個觀察值的數目基本上不能<5，故在此於14-18歲及18歲以上的兩個類別與以合併）
惟P-value仍不夠小，因此可推論子女年齡與是否逾越懲戒權在統計上相關性亦不大。
##
## 1 2 3
## 0 5 6 2
## 1 15 25 22## Number of cases in table: 75
## Number of factors: 2
## Test for independence of all factors:
## Chisq = 2.2655, df = 2, p-value = 0.3221
## Chi-squared approximation may be incorrect4.1.3 加害人身分
下圖橫列的1,2,3分別代表父、母、及「同居人與其他」三類，縱欄0,1則代表是否逾越懲戒權。經過卡方檢定後，可以看出p值約等於0.05，似在統計上有相關性。（然而在第一列、第三行可以看到觀察值只有3個，此時可能會稍微影響模型的準確度，此有待之後增加樣本後改善。）
##
## 1 2 3
## 0 5 7 3
## 1 46 14 16## Number of cases in table: 91
## Number of factors: 2
## Test for independence of all factors:
## Chisq = 5.991, df = 2, p-value = 0.05002
## Chi-squared approximation may be incorrect4.2 迴歸分析
4.2.1 多元線性迴歸
首先若將法律效果(刑度)與行為態樣(CTS分數)做散佈圖(scatter plot)，可以觀察到兩者有潛藏著線性關係。
因此提示著我們可以試著使用迴歸分析來探討各個因素(X)與「是否逾越懲戒權範圍」(Y)的關聯為何。經共線性測試及調整後判定係數(Adjusted R-squared)的檢驗後，最後加入的變項為「加害人身份」、「傷勢」、「行為態樣(以CTS加權）」及「懲戒原因」。
一、全部樣本
L1=lm(Effect_guilty~Actor+W_low+W_middle+W_high
+BehaviorPlus_AdjCTS
+BehaviorReason1+BehaviorReason2+BehaviorReason3+BehaviorReason4+BehaviorReason5
+BehaviorReason6
,data=data)
summary(L1)##
## Call:
## lm(formula = Effect_guilty ~ Actor + W_low + W_middle + W_high +
## BehaviorPlus_AdjCTS + BehaviorReason1 + BehaviorReason2 +
## BehaviorReason3 + BehaviorReason4 + BehaviorReason5 + BehaviorReason6,
## data = data)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -0.79025 -0.06154 0.05737 0.12649 0.40683
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 1.066622 0.145349 7.338 4.73e-10 ***
## Actor2 -0.111620 0.076034 -1.468 0.1470
## Actor3 0.158185 0.117616 1.345 0.1834
## Actor5 0.110194 0.106905 1.031 0.3065
## W_low 0.006623 0.090385 0.073 0.9418
## W_middle 0.147144 0.071624 2.054 0.0440 *
## W_high 0.187631 0.083286 2.253 0.0277 *
## BehaviorPlus_AdjCTS -0.010401 0.010472 -0.993 0.3244
## BehaviorReason1 -0.276368 0.134960 -2.048 0.0447 *
## BehaviorReason2 -0.203529 0.179127 -1.136 0.2601
## BehaviorReason3 -0.158687 0.116111 -1.367 0.1765
## BehaviorReason4 -0.292012 0.144062 -2.027 0.0468 *
## BehaviorReason5 -0.901745 0.173119 -5.209 2.16e-06 ***
## BehaviorReason6 -0.210049 0.203900 -1.030 0.3068
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 0.2671 on 64 degrees of freedom
## (13 observations deleted due to missingness)
## Multiple R-squared: 0.5167, Adjusted R-squared: 0.4186
## F-statistic: 5.264 on 13 and 64 DF, p-value: 2.725e-06經程式分析後，可以看出在「BehaviorReason5」有特別顯著的關係（有*部分）。其代表父母因子女為危險行為而懲戒時，有較高的機率傾向判定管教行為不逾越懲戒權。然當子女的傷勢部位屬中度或高度危機時，法官則會傾向認為已逾越懲戒權。
*註：由於懲戒原因、以及傷勢部位在同個案件中可能有複數個，故此處以有無(0/1)的方式處理，可以直接觀察而不再區分對照組。
二、僅傷害案型
- 與「是否逾越懲戒權」的關係
L2=lm(Effect_guilty~Actor+W_low+W_middle+W_high+BehaviorPlus_AdjCTS
+Tool_used
+BehaviorReason1+BehaviorReason2+BehaviorReason3+BehaviorReason4+BehaviorReason5
+BehaviorReason6
,data=Hurt)
summary(L2)##
## Call:
## lm(formula = Effect_guilty ~ Actor + W_low + W_middle + W_high +
## BehaviorPlus_AdjCTS + Tool_used + BehaviorReason1 + BehaviorReason2 +
## BehaviorReason3 + BehaviorReason4 + BehaviorReason5 + BehaviorReason6,
## data = Hurt)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -0.60274 -0.09619 0.04308 0.14044 0.36557
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 0.758719 0.190944 3.974 0.000266 ***
## Actor2 -0.084616 0.076195 -1.111 0.272946
## Actor3 0.181705 0.218716 0.831 0.410686
## Actor4 0.227692 0.167461 1.360 0.181021
## Actor5 -0.032889 0.147589 -0.223 0.824711
## W_low -0.055842 0.093655 -0.596 0.554136
## W_middle 0.238907 0.084270 2.835 0.006955 **
## W_high 0.254784 0.089783 2.838 0.006905 **
## BehaviorPlus_AdjCTS -0.007923 0.011317 -0.700 0.487622
## Tool_used 0.193892 0.077630 2.498 0.016408 *
## BehaviorReason1 -0.236499 0.144148 -1.641 0.108163
## BehaviorReason2 -0.094256 0.183144 -0.515 0.609428
## BehaviorReason3 -0.118316 0.110856 -1.067 0.291793
## BehaviorReason4 -0.262730 0.147813 -1.777 0.082568 .
## BehaviorReason5 -0.837023 0.184650 -4.533 4.6e-05 ***
## BehaviorReason6 -0.120247 0.231908 -0.519 0.606761
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 0.2393 on 43 degrees of freedom
## (8 observations deleted due to missingness)
## Multiple R-squared: 0.6773, Adjusted R-squared: 0.5647
## F-statistic: 6.015 on 15 and 43 DF, p-value: 1.729e-06由於管教行為典型最容易出現「傷害罪」(占本文資料樣本近50%)，故有針對傷害樣態的樣本作分析之價值。除了上述變項外，加入「有無使用工具」的變項後（因在非傷害樣態有無使用工具的缺項太多，故針對全樣本作分析時並未加入），可以看出傷勢、以及危險行為的懲戒原因有顯著外，若管教時有使用工具體罰子女，則法官有較高機率傾向認為逾越懲戒權範圍。
- 與「刑度」的關係
此外，各項因素會如何影響法官認定的刑度（拘役、有期徒刑等）？在此本文先將刑度中離群值刪去、並把測試後影響Adjusted R-squared的「加害人身分」挑除，得到以下結果：
L3=lm(Effect_sentenceMonth~W_low+W_middle+W_high+BehaviorPlus_AdjCTS
+BehaviorReason1+BehaviorReason2+BehaviorReason3+BehaviorReason4+BehaviorReason5
+BehaviorReason6
+Tool_used
,data=Hurt2)
summary(L3)##
## Call:
## lm(formula = Effect_sentenceMonth ~ W_low + W_middle + W_high +
## BehaviorPlus_AdjCTS + BehaviorReason1 + BehaviorReason2 +
## BehaviorReason3 + BehaviorReason4 + BehaviorReason5 + BehaviorReason6 +
## Tool_used, data = Hurt2)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -6.9138 -1.8098 -0.5978 1.0987 15.5726
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -2.41098 3.59254 -0.671 0.506321
## W_low -0.04994 1.64447 -0.030 0.975935
## W_middle -0.30184 1.72530 -0.175 0.862075
## W_high 4.09389 1.74388 2.348 0.024354 *
## BehaviorPlus_AdjCTS 0.77114 0.18991 4.061 0.000244 ***
## BehaviorReason1 -5.41020 2.43796 -2.219 0.032690 *
## BehaviorReason2 -3.33998 3.70071 -0.903 0.372617
## BehaviorReason3 -4.07556 1.89635 -2.149 0.038231 *
## BehaviorReason4 -0.52344 2.60906 -0.201 0.842090
## BehaviorReason5 -3.31462 2.99664 -1.106 0.275818
## BehaviorReason6 -10.63478 4.99855 -2.128 0.040101 *
## Tool_used 4.91807 1.41527 3.475 0.001321 **
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 4.04 on 37 degrees of freedom
## (15 observations deleted due to missingness)
## Multiple R-squared: 0.5635, Adjusted R-squared: 0.4337
## F-statistic: 4.342 on 11 and 37 DF, p-value: 0.0003554由上圖的“BehaviorPlus_AdjCTS”可以看出「行為態樣」對刑度的影響發揮的作用：當越嚴重的懲戒行為，統計上顯示對刑度影響增加約0.77個月。此外，傷害時有使用工具亦有增加刑度的效果。
至於懲戒原因大多數都是正當化父母管教的事由，故係數屬負的並無太大疑問（有出現懲戒原因，父母的刑度會降低）。其中若子女有品格問題(Reason1)、或不服管教(Reason3)，則對刑度降低有較顯著的影響。然而此數據較奇怪的是「無懲戒原因(Reason6)」，反而也會降低刑度？且係數相當大。筆者推測是因在這個37則樣本裡只有2個是符合Reason6的情形，因而影響到準確度。
4.2.2 羅吉斯迴歸
當依變數(Y)是屬於「有無」之二元選擇時，若直接以一般的線性模型分析，缺點在於機率預測值無法保證一定介於0和1之間。同時，線性模型也隱含所有的Ｘ和Ｙ的關係只能以線性關係加以捕捉12。而適用羅吉斯迴歸(Logsitc Regression)模型則可解決此問題，其一方面能確保預測機率值一定介於0和1之間，另一方面也能捕捉變數與極端值與機率值的非線性關係。
而本文欲討論「是否逾越懲戒權」，亦是有無、0和1的依變項，因此在此亦嘗試運用羅吉斯迴歸做分析。
一、全部樣本
Lg=glm(Effect_guilty~Actor+W_low+W_middle+W_high
+BehaviorPlus_AdjCTS
,data=data,family = binomial)## Warning: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurredsummary(Lg)##
## Call:
## glm(formula = Effect_guilty ~ Actor + W_low + W_middle + W_high +
## BehaviorPlus_AdjCTS, family = binomial, data = data)
##
## Deviance Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -2.22277 0.00000 0.00006 0.35633 1.77566
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
## (Intercept) 1.8750 0.8393 2.234 0.0255 *
## Actor2 -1.6564 1.0686 -1.550 0.1211
## Actor3 1.3172 1.8489 0.712 0.4762
## Actor5 17.8975 5557.9179 0.003 0.9974
## W_low 1.4969 1.3850 1.081 0.2798
## W_middle 3.6128 1.5336 2.356 0.0185 *
## W_high 23.6623 2409.8976 0.010 0.9922
## BehaviorPlus_AdjCTS -0.6212 0.2471 -2.514 0.0119 *
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
##
## Null deviance: 63.464 on 77 degrees of freedom
## Residual deviance: 30.604 on 70 degrees of freedom
## (13 observations deleted due to missingness)
## AIC: 46.604
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 19二、傷害案型
LgHurt=glm(Effect_guilty~ W_low+W_middle+W_high
+Tool_used
+BehaviorPlus_AdjCTS
,data=Hurt,family = binomial(logit))
summary(LgHurt)##
## Call:
## glm(formula = Effect_guilty ~ W_low + W_middle + W_high + Tool_used +
## BehaviorPlus_AdjCTS, family = binomial(logit), data = Hurt)
##
## Deviance Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -2.40236 0.00000 0.00001 0.25096 1.60304
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
## (Intercept) -0.4099 1.8405 -0.223 0.8237
## W_low 0.6140 1.6376 0.375 0.7077
## W_middle 3.1606 1.6076 1.966 0.0493 *
## W_high 25.8451 4027.7555 0.006 0.9949
## Tool_used 3.2353 1.7210 1.880 0.0601 .
## BehaviorPlus_AdjCTS -0.6315 0.2828 -2.233 0.0256 *
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
##
## Null deviance: 50.397 on 58 degrees of freedom
## Residual deviance: 17.848 on 53 degrees of freedom
## (8 observations deleted due to missingness)
## AIC: 29.848
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 20不論全體樣本或傷害案型，由上述結果可以看到傷勢中度、行為樣態與是否逾越懲戒權較相關，然而此處較奇怪的有兩點：
一是羅吉斯迴歸的係數（即Estimate Std.）應介於0-1之間，此處卻有大於1的情形。二是在「BehaviorPlus_AdjCTS」的係數解釋，按常理而言應是懲戒方式越嚴重、越容易逾越懲戒權，兩者應是正向關係，然此處卻為負向關係，可見模型有些缺誤之處。此待筆者繼續補足樣本、並更精進統計與程式語言知識後希望能加以改善。
5. 結論
雖然上述羅吉斯模型有再修正之必要，然本文還是提供了幾項可供參考的研究結論：
一、在裁判觀察方面
筆者閱讀過大量判決後，發現在以下三種情形時，法官傾向認為未逾越懲戒權：
未造成受傷、或是不具傷勢證明（未驗傷等）
只有打一、兩下
子女為危險行為（如單獨穿越馬路）
二、資料分析方面
此外，若將樣本整體作統計分析，可以發現「傷勢部位」、「懲戒原因」與「懲戒行為的態樣」以及「有無使用工具」與逾越懲戒權的判斷較為相關。而針對傷害樣態的案例，也可以發現父母的管教行為越嚴重時(依修正式CTS的標準)，刑度也較高。
本文透過判決之實證研究，篩選出較影響逾越懲戒權的判斷因素，同時亦驗證過去文獻上的一些分類指標（衛福部傷勢部位所代表的嚴重性判斷、修正式CTS量表）與裁判實務上判斷合理管教與否確實相關，惟本文較大的限制在於未逾越懲戒權範圍的樣本較少，無法較全面的觀察合理管教的態樣，此有待充實樣本數後繼續研究。
參衛生福利部網站之衛生福利統計專區項下之 3.5 兒少保護部分，網址為: https://dep.mohw.gov.tw/DOPS/lp-1303-105-xCat-cat04.html (最後瀏覽日:06/17/2020)↩
胡長清，中國民法親屬論，頁282。↩
陳棋炎、黃宗樂、郭振恭，民法親屬新論，修訂12版，頁398。↩
施慧玲，父母懲戒權之行使與兒童教養之保護-從台北地方法院檢察署84年偵字23205號不起訴處分書談起，律師通訊，201期，頁14。↩
目前裁判樣本的搜尋標準尚未統合，亦有其他關鍵字所搜羅的樣本還未納入，完整的資料筆者預計後續於畢業論文中發表。↩
母體=657名11-14歲兒童之自述問卷。參考兒童福利聯盟（2018）。2018年台灣兒少被家長體罰情形及相關因素調查。取自https://www.children.org.tw/research/detail/73/1430。↩
尹欣如（2013），兒童虐待事件中社工風險評估與成案決策之相關性探究──以桃園縣家暴中心為例，國立臺灣大學社會科學院社會工作學系碩士論文，頁97-101，2013年6月。↩
林明傑(2011)，男性婚姻暴力加害人之致命危險評估：DA量表與CTS量表在我國適用之再研究，犯罪學期刊，14卷1期，頁40。紅字部分由文章頁64的附錄二可以看出第二點原是「推、抓、或推撞」，而非「推、打、或推撞」，因而予以勘誤。↩
如：士林地院104婚68判決、嘉義地院105家親聲85裁定、花蓮地院103家親聲102裁定。↩
如：高本院106上易1842判決、新北地院100易898判決、台南地院102家聲抗46裁定。↩
如：高本院107原上訴17判決、100上易2368判決。↩
林常青、黃國昌、陳恭平，法學方法與實證研究(五)：關連性與迴歸(下)，臺灣法學雜誌，199期，頁103-104。↩