第三章 研究方法
3.4 分析方法
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3.4 分析方法
根據上述次級資料的型態以及前一章文獻檢閱後，本研究將空間可近性的測 量以及階層線性模式(Hierarchical Linear Models, HLM)進行分析，同時考量到應 變項的二元特性，因此以邏輯斯迴歸方法，針對政府網路使用行為與政府資訊資 源建立模型，進一步透過空間可近性分析檢視政府資訊資源的分布。簡言之，以 下將說明無線網路可近性的計算方式以及階層邏輯斯迴歸分析的方法。
3.4.1 政府資訊資源可近性計算
如同前一章檢閱關於潛在空間可近性的測量方式，我們簡單分成四類，包含 資源的最近距離、資源的平均距離、資源與人口比、與「兩階段流動搜尋法」，
考慮到資料資源蒐集的特質，以及測量方法上的限制，因此本研究採用後兩者測 量方法討論資訊資源，包括政府資訊設備、政府資訊人力、公共免費無線網路，
其中政府資訊設備與資訊人力以傳統計算可近性方式進行，是各鄉鎮地方政府資 訊設備及資訊人力比率，亦即將資源數量除以鄉鎮人口數。而公共免費無線網路 則透過「兩階段流動搜尋法」進行計算，以下為「兩階段流動搜尋法」的說明及 相關操作步驟：（參見附錄三，GIS 之無線網路可近性可近性操作說明）
1. 兩階段流動搜尋法
流動搜尋法(floating catchment area methods)所使用的邊界是流動性的，而不 是既定的行政區界線，為了瞭解何謂流動搜尋法，我們將透過圖 6 進一步說明。
圖 4 假定每一個需求地點只有一個居民在重心，而且也只有一個供給地點。假定 居民所在圓圈內的重心被定義為搜尋區域(catchment area)，可近性在這個範圍內 被定義為供給與需求比例。圖 6 的搜尋區域 2 中，所有供給地點是 1（只有 a）， 而所有需求有 7 個，所以在搜尋區域 2 的可近性是供給和需求比(1/7)。在搜尋區 域 11 中，所有供給地點是 3 (a, b, c)，而所有需求有 7 個，所以在搜尋區域 11 的 可近性是供給和需求比(3/7)。而上述的比率是依據流動的搜尋區域，而不是行政 區域的邊界。
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圖 6：基本的流動搜尋法應用在歐基里德距離
資料來源：Wang, F., (2015). Quantitative Methods and Socio-Economic Applications in GIS, Second Edition. UK: London.
兩階段流動搜尋法(two-step floating catchment area, 2SFCA)是由 Radke & Mu 於 2000 年發展而來，它是重複流動搜尋法兩次，一次是供給地點(supply locations)，
一次是需求地點(demand locations)，所以被稱作為兩階段流動搜尋法(Luo & Wang, 2003)，以下將說明實際操作過程(Wang, 2015)：
第一個步驟是，為每一個供給地點(j)，搜尋所有需求地點(k)，也就是從出發 點(j)到 k 的行駛距離(𝑑0)，並計算區域內供給到需求(supply-to-demand)率：
𝑅𝑗= 𝑆𝑗
∑𝑘∈(𝑑𝑘𝑗≤𝑑0)𝐷𝑘 (2) 𝑑𝑘𝑗是 k 到 j 的距離，𝐷𝑘是區域內落在 k 地點的需求（換句話說𝑑𝑘𝑗 ≤ 𝑑0）， 𝑆𝑗是在供給店點供應的能力。
接著，為每個需求地點(i)，搜尋所有供給地點(j)，也就是從出發點(j)到 k 的 行駛距離(𝑑0)，並加總在這些地點的供給到需求率，以獲得在地點(i)的可近性
需求土地的邊界 搜尋區域的需求
行政單位邊界 供給地點與 ID 需求重心與 ID
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(accessibility)(𝐴𝑖𝐹)：
𝐴𝐹𝑖=∑𝑗∈(𝑑𝑖𝑗≤𝑑0)𝑅𝑗=∑ ( 𝑆𝑗
∑𝑘∈(𝑑𝑖𝑗≤𝑑0)𝐷𝑘
𝑗∈(𝑑𝑖𝑗≤𝑑0) ) (3)
實際上我們可以透過圖 7 的例子觀察，首先搜尋區域的供給點只有一個(a) 和 8 個居民，因此供給和需求比是 1/8，而搜尋區域 b, c 如是，分別是 1/4 和 1/5。
而當居民在區域 3 時，只能接近到 a，以及可接近性在區域 3 是 0.125(𝑅𝑎)。區域 5 是 0.25(𝑅𝑏)。當我們看區域 4 的時候，它有一些重疊區域，且可以使用到 a 和 b，因此最好的可近性是(𝑅𝑎+𝑅𝑏=0.375)。
圖 7：在旅行時間的兩階段流動搜尋法
資料來源：Wang, F., (2015). Quantitative Methods and Socio-Economic Applications in GIS, Second Edition. UK: London.
2. 公共免費無線網路之「兩階段流動搜尋法」計算
(1) 資料前置作業
i. 資料前置作業 data management 中之 feature to point 建立村里幾何
需求土地的邊界 搜尋區域的需求
行政單位邊界 供給地點與 ID 需求重心與 ID
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中心點可能的使用者位置。
ii. 使用 spatial statistics tool 中之 mean center 針對各鄉鎮之村里地理幾 何中心點進行村里人口密度加權，定位出各鄉鎮之人口中心點，並 以鄉鎮人口中心點代表可能使用者的位置。
iii. 以 network analyst 中之「起點─終點矩陣(origin-destination matrix)」
計算 Wi-Fi 各鄉鎮中心點之間的最短行車距離。
iv. 利用 select by attributes 將步驟(3)的結果中道路距離小於 15 公里的 組合選出，並且區分為 0-5 公里、0-10 公里、0-15 公里三種範圍。
(2) 兩階段流動搜尋法（以 0-5 公里為例）
i. 第一階段針對 Wi-Fi 提供據點，搜尋 5 公里範圍內可能的使用人口，
估算每個 Wi-Fi 的可能使用人口數(R)。
ii. 第二階段針對鄉鎮人口中心點，搜尋 5 公里範圍內可利用的 Wi-Fi，
估算每個鄉鎮的 Wi-Fi 可近性。
3.4.2 階層邏輯斯迴歸分析
本研究將透過階層線性模式(Hierarchical Linear Model)以解決分析單位和變 化測量的問題。同時，本研究的自變項雖然皆是資訊資源，但也包括了個人及政 府兩種不同的資訊資源，以及不同的分析單位。除此之外，根據應變項的二項式 (binomial)特性，將透過邏輯斯迴歸分析(logistic regression analysis)，探討民眾使 用政府網站行為與政府資訊資源的相關性，建立出三個邏輯斯迴歸模型，包括線 上查詢、線上申請與線上討論與政府資訊資源的相關性模型，同時也探討民眾使 用私人網站行為與政府資訊資源的相關性，建立出三個邏輯斯迴歸模型，包括線 上查詢、線上掛號與線上討論。政府資訊資源及民眾本身的資訊資源為自變項，
在進行分析前，前者透過潛在空間可近性的測量估算完可近性、後者則是指個人 資訊擁有的情況，經資料的估算及資料重新編碼後，置入迴歸模型中，探討模型 間的差異。
實際上的構想與操作方式，首先，通常是從一般邏輯斯迴歸模型，一個單一 階層模型，但它提供了發展多元模型的二元結果。而從本研究的資料結構來看，
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因應變項（民眾使用政府網站行為）的特性，符合二元邏輯斯迴歸模型，亦屬於 多階層的結構，區分為三個階層，按照先後順序。階層一為「個人層次」（個人 相關變數）的效果，包括資訊設備、性別、年齡、教育程度、收入、身心障礙的 擁有情況。階層二為「政府層次」（環境資源）的效果，包括 Wi-Fi 可近性、資 訊設備、資訊人力。二個層次的資料結構如圖 8：
圖 8：資料結構為二階層線性模式
資料來源：Dai, J., Li, z., & Rock, D., (2009). Hierarchical logistic regression modeling with SAS GLIMMIX. Retrieved January 22, 2015, from
http://www.lexjansen.com/wuss/2006/Analytics/ANL-Dai.pdf
因此 ，本 研究 採用 階 層邏輯 斯 迴 歸模型 (Hierarchcial Logistic Regression Model)，首先，階層線性模式，在實際的模式上解釋為當資訊資源作為解釋變數，
研究者假設「（個人）資訊資源的可近性高低會影響使用網站行為」（如公式(4)所 示），如果研究樣本（個人）來自不同自身擁有以及政府提供的資訊資源，則每 個人所擁有的資訊資源可能有所不同，此時，資訊資源就有個體層次(Level1)與 政府層次(Level2)兩個層次的影響。個體層次指的是個人相關變數（其他控制變 項），𝑋𝑖𝑗是個人部分，而政府層次指的是政府提供各鄉鎮之資訊資源。個人相關 變數與政府資訊資源對於應變數的影響，以多層次的線性方程式表示如下：（參 見附錄四，階層邏輯斯迴歸方程式之範例說明）
Level 1: 𝑌𝑖𝑗 = 𝛽0𝑗+ 𝛽1𝑗𝑋𝑖𝑗+𝜀𝑖𝑗 (4) Level 2: 𝛽0𝐽 = 𝑟00+ 𝑟01𝑍𝑗+𝑉0𝑗 (5) 公式(4)代表第一層的迴歸模式，也就是個體層次解釋變項與被解釋變項的
H1
1 2… n1
H2
1 2… n2
…………. HJ
1 2… nJ
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關係，而公式(5)代表第二層的迴歸模式， 𝑉1𝑗表示高階迴歸分析的誤差項。高階 回歸是對低階迴歸分析的參數變化進行解釋（也就是影響使用網站行為的個體因 素強弱或差異），而非對應變項（使用網站行為）本身的解釋變項。
因此，本研究主要目的在於探討資訊資源是否有助於解釋民眾使用政府網站 的行為，因此為達到此目的，分為三個分析步驟：
1. 對自變項、其他控制變項和應變項做雙變項描述統計分析（交叉分析、T、
卡方檢定）。
2. 對所有自變項做相關分析，以確保沒有多元共線性(multi-collinearity)的狀況。
3. 以階層邏輯斯迴歸(Hierarchical Logistic Regression)分析法驗證此一模型。首 先，將六個個人相關變項置入模型中，其次放入政府資訊資源變項。
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