第六章 台鐵區間車女性乘客恐懼感問卷統計分析與恐懼感衡量分析
6.4 卡方檢定與分析
卡方檢定為探討兩個類別變數間之關聯性。因此藉由交叉表得知,兩個類別變數 的關係,包含統計之次數分配與百分比。本研究之問項尺度為不連續變數,故使用卡 方檢定。進一步把基本資料分類成類別變數其年齡為 19 歲以下、20~29 歲、30 歲以 上,教育程度為高中以下與高中以上,通勤頻率一星期 4 天以上為通勤頻率高與一星 期 3 天以下為通勤頻率低,是否有受害經驗以及是否有外來訊息刺激,與恐懼感因素 進行卡方檢定。給定 Pearson 卡方的 P-Value 為 0.05,計算出之 P 值在 0.05 以下為顯 著。本研究只列出顯著之結果並加以分析。
一、年齡與各影響因素之分析 1.獨自或有人陪伴
將年齡與獨自或有人陪同題組進行卡方檢定,具顯著差異之問項包括「當您獨自 搭乘台鐵區間車時,會害怕被行為性性騷擾?」與「有人陪同下搭乘台鐵區間車時,
會害怕被行為性性騷擾?」。
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由表 6.9 與表 6.10 可以發現 30 歲以上的女性獨自搭乘台鐵區間車,會比其他年齡層 的害怕被行為性性騷擾。而在有人陪同下則是 30 歲以上女性較其他年齡層不怕被行為 性性騷擾;而 19 歲以下的女性在有人陪同下是較其他年齡層害怕被行為性性騷擾。
表 6.9 年齡與獨自搭乘台鐵區間車行為性性騷擾卡方檢定
Pearson 卡方的 P-Value=0.043
害怕程度
Pearson 卡方的 P-Value=0.047
害怕程度
45
表 6.11 年齡與搭乘一般車廂非行為性性騷擾卡方檢定
Pearson 卡方的 P-Value=0.017
害怕程度
Pearson 卡方的 P-Value=0.024
害怕程度
46
表 6.13 年齡與夜間搭乘台鐵區間車行為性性騷擾卡方檢定
Pearson 卡方的 P-Value=0.034
害怕程度
Pearson 卡方的 P-Value=0.016
害怕程度
47
Pearson 卡方的 P-Value=0.010
害怕程度
Pearson 卡方的 P-Value=0.001
害怕程度
48
表 6.17 年齡與無列車長巡邏行為性性騷擾卡方檢定
Pearson 卡方的 P-Value=0.000
害怕程度
Pearson 卡方的 P-Value=0.004
害怕程度
49
表 6.19 教育程度與有列車長巡邏行為性性騷擾卡方檢定
Pearson 卡方的 P-Value=0.009
害怕程度 低 高 總和
教育程度
高中以下 91 82.7%
19
17.3% 110 高中以上 257
91.8%
23
8.2% 280
總和 348
89.2%
42
10.8% 390
資料來源:本研究整理 註:P<0.05 為顯著
表 6.20 教育程度與無列車長巡邏行為性性騷擾卡方檢定
Pearson 卡方的 P-Value=0.018
害怕程度 低 高 總和
教育程度
高中以下 20 18.2%
90 81.8%
110 100%
高中以上 84 30.0%
196 70.0%
280 100%
總和 104
26.7
286 73.3%
390 100%
資料來源:本研究整理 註:P<0.05 為顯著
三、通勤頻率與各影響因素之分析 1.獨自與有人陪伴
將通勤頻率與獨自或有人陪同題組進行卡方檢定,具顯著差異之問項包括「當您 獨自搭乘台鐵區間車時,會害怕被非行為性性騷擾?」與「當您獨自搭乘台鐵區間車 時,會害怕被行為性性騷擾?」。由表 6.21 與表 6.22 發現幾乎每天搭乘台鐵區間車的 女性,在獨自搭乘台鐵區間車時,非行為性性騷擾與行為性性騷擾害怕程度都較高。
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表 6.21 通勤頻率與獨自搭乘台鐵區間車非行為性性騷擾卡方檢定
Pearson 卡方的 P-Value=0.020
害怕程度
Pearson 卡方的 P-Value=0.034
害怕程度
51
表 6.23 通勤頻率與女性優先車廂行為性性騷擾卡方檢定
Pearson 卡方的 P-Value=0.010
害怕程度
Pearson 卡方的 P-Value=0.002
害怕程度
52
表 6.25 通勤頻率與無列車長巡邏非行為性性騷擾卡方檢定
Pearson 卡方的 P-Value=0.033
害怕程度
Pearson 卡方的 P-Value=0.003
害怕程度
53
表 6.27 受害經驗與夜間搭乘台鐵區間車非行為性性騷擾卡方檢定
Pearson 卡方的 P-Value=0.004
害怕程度
Pearson 卡方的 P-Value=0.004
害怕程度
Pearson 卡方的 P-Value=0.006
害怕程度
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Pearson 卡方的 P-Value=0.008
害怕程度
Pearson 卡方的 P-Value=0.008
害怕程度
55 (3,16,54,159,99,59),然後將所得之次數分配代入公式 3-1 。即得:
0.46,0.66,0.83 集隸屬函數產生交集,可得到兩個點(0.58,0.58)、(0.71,0.71)取其中 y 座標值(即隸屬 度)較大者的 y 值 0.71 代表右界值R(1);同理,將此模糊函數與最小集隸屬函數產生