第五章 數據整理與分析
5.1 樣本敘述性統計分析
5.1.2 樣本基本資料
經由敘述性統計整理，結果如表 5-2 所示。樣本中男性佔 66.2%，女性佔 33.8%。在年齡方面，多數則判定為 18-40 歲，佔所有樣本的 49.5%，其次為 40-65 歲這組，佔 36.4%。而在所有樣本中，有配戴安全帽的人數為 44 人，佔所有樣
本的 22.2%，無配戴安全帽的自行車騎士則佔 77.8%。而併騎的比例亦佔所有樣 本的 4%。雙騎的比例則佔所有樣本的 9.6%。而自行車騎士在行駛過程中，有機 車經過的比例佔 35.9%，有汽車經過的比例佔 54.5%。其中「受影響時間之鄰近 車道車流量」的汽車數與機車數登錄，在變異數分析的部份，為驗證自行車是否 在專用道中在有無受到汽車車影響，研究將鄰近車道的汽機車數，將 1 至 n 台的 車數都轉成「有車經過」，而若再影響時間間隔內無車經過，則登錄為「無車經 過」，但在迴歸分析時則以實際車數為紀錄進行分析。
表 5-2 樣本基本資料
變項 類別 人數 百分比
性別 男性 131 66.2%
女性 67 33.8%
不同設施 標線分隔(175 cm) 78 39.4%
標線分隔(100 cm) 53 26.8%
實體分隔(100 Cm) 67 33.8%
年齡 12 歲以下 0 0.0%
12-18 歲 11 5.6%
18-40 歲 98 49.5%
40-65 歲 72 36.4%
65 歲以上 17 8.6%
有無配戴安全帽 有 44 22.2%
無 154 77.8%
是否併騎 有 190 96.0%
無 8 4.0%
是否雙騎 有 179 90.4%
無 19 9.6%
有無機車經過 有 71 35.9%
無 127 64.1%
有無汽車經過 有 108 54.5%
無 90 45.5%
合計 198 100.0%
5.2 樣本特性差異驗證 樣本特性差異驗證 樣本特性差異驗證 樣本特性差異驗證
5.2.1 不同樣本特性的速度變異數分析不同樣本特性的速度變異數分析不同樣本特性的速度變異數分析不同樣本特性的速度變異數分析
本研究以單因子變異數分析（ANOVA）檢測不同地點、性別、年齡、有無 配戴安全帽、併騎與雙騎不同特性樣本資料，在自行車專用道上駕駛行為表現是 否有無差異。經檢測有顯著差異的項目，若為 2 組以上分類之變數群組，則再進 行雪費事後比較檢定（Scheffe Post Hoc）。其分析結果與解釋如下說明。
表 5-3 為不同地點之基本資料分析，表 5-4 為不同地點之速度的變異數分析 結果，結果顯示不同地點間的速度沒有顯著差異。然而綜觀蒐集樣本，在專用道 上行駛的速度從最小值 5 至最大值 25。且因不同地點在速度上之變異數分析的 結果沒有顯著差異，後續在速度對不同特性的差異分析上，則將所有地區樣本综 合討論。
表 5-3 不同地點平均速度分析
標線分隔(175 cm) 樣本數 最小值 最大值 平均(標準差)
男 46 9 23 15.57(3.18)
女 32 9 20 13.50(2.82)
總樣本 78 9 23 14.72(3.19)
標線分隔(100 cm)
男 37 7 22 14.43(3.80)
女 16 9 24 13.31(3.96)
總樣本 53 7 24 14.09(3.84)
實體分隔(100 cm)
男 48 5 25 15.00(4.20)
女 19 10 25 14.74(3.28)
總樣本 67 5 25 14.93(3.94)
表 5-4 不同地點速度變異數分析
變異來源 自由度 平方合 均方 F 值 P 值 不同設施(1,2,3) 2 21.64 10.82 0.82 0.44 組內變異 195 2572.95 13.19
總和 197 2594.59
0
著的差異，配合表 5-7 的基本資料，18-40 歲這組的平均速度這組相較於其他兩
表 5-10 與表 5-11 分別為有無配戴安全帽的自行車騎士樣本速度資料分析與 變異數分析，結果顯示有無配戴安全帽在速度的表現上亦有顯著的行為差異表 現，有配戴安全帽的自行車騎士的平均速度為 15.86，而無配戴安全帽的騎士平 均速度則為 14.27，顯著的有差異。分析會有此差異，可能原因為有配戴安全帽 之自行車騎士通常為休閒與運動，在速度表現上則會較快。
表 5-10 有無配戴安全帽樣本平均速度分析
全部樣本 樣本數 最小值 最大值 平均速度(標準差) 無配戴安全帽 154 5 25 14.27(3.26) 有配戴安全帽 44 7 25 15.86(4.53)
總樣本 198 5 25 14.62(3.63)
表 5-11 有無配戴安全帽平均速度變異數分析
變異來源 自由度 平方合 均方 F 值 P 值 有無配戴安全帽 1 87.32 87.32 6.83 0.01**
誤差項 196 2507.27 12.79
總和 197 2594.59
** p < .01
而表 5-12 與表 5-13 則說明在併騎行為是否顯著的影響速度，研究顯示則沒 有顯著差異，受限於樣本數太少的限制，無法做進一步驗證。
表 5-12 是否併騎平均速度分析
全部樣本 樣本數 最小值 最大值 平均速度(標準差)
無併騎 190 5 25 14.58(3.64)
併騎行駛 8 9 21 15.63(3.38)
總樣本 198 5 25 14.62(3.63)
表 5-13 是否併騎平均速度變異數分析
變異來源 自由度 平方合 均方 F 值 P 值
無併騎 1 8.40 8.40 0.64 0.43
併騎行駛 196 2586.19 13.19
總和 197 2594.59
表 5-14 與表 5-15 則說明單人騎乘與雙人騎乘在速度的表現上，亦有著顯著
的差異，在單人騎乘的部份，樣本平均速度為 14.77，而另一方面，在雙人共同 騎乘的部份，樣本平均速度則為 13.26，單人騎乘顯著的比雙人騎乘在速度的表 現上為高。且若進一步觀看兩群組之間標準差值，可以了解在雙人騎乘的部份，
變異程度較小。
表 5-14 單雙騎平均速度分析
全部樣本 樣本數 最小值 最大值 平均(標準差)
單騎 179 5 25 14.77(3.72)
雙騎 19 9 17 13.26(2.33)
總樣本 198 5 25 14.62(3.63)
表 5-15 單雙騎平均速度變異數分析
變異來源 自由度 平方合 均方 F 值 P 值
單騎 1 38.76 38.76 2.97 0.09*
雙騎 196 2555.83 13.04
總和 197 2594.59
* p < .1
表 5-16 與 5-17 則說明了有無汽機車經過的情況在專用道上的平均速度表現 與變異數分析的結果，研究在此將情況分為兩類，一為自行車騎士在專用道行駛 過程，受影響的時間內鄰近車道有汽機車經過，一則為無任何車經過，分成這兩 類的原因是因為可直接比較是否騎士速度會受到鄰近車道有無車子影響，研究結 果顯示在速度上的表現，當自行車在專用道上行駛，不受到鄰近車道旁邊有無汽 機車經過而影響，即速度的表現沒有顯著差異。研究亦分別比較下列情況：（1）
受影響時間內只有機車經過與其他狀況的比較；（2）受影響時間內只有汽車經過 與其他狀況的比較。然其結果一致，皆沒有顯著差異。
表 5-16 行駛中有無汽機車經過平均速度分析
全部樣本 樣本數 最小值 最大值 平均(標準差) 無汽機車經過 65 7 25 14.15(3.77) 有汽機車經過 133 5 25 14.85(3.55)
總樣本 198 5 25 14.62(3.63)
表 5-17 行駛中有無汽機車經過平均速度變異數分析
向間距討論上，將不同地點分開個別討論。
表 5-19 不同地點的橫向間距變異數分析 0.64，而在標線分隔(100 cm)與實體分隔(100 cm)其顯著值則分別為 0.98 與 0.91，
皆大於 0.05，說明其顯著符合常態分配。而在其餘之分配檢定，其顯著值則都小
過有呈現顯著的影響，若與迴歸分析的結果比較，則呈現一致的情況。但在標線 分隔(100 cm)與實體分隔(100 cm)的情況，分析其顯著影響的特性，在標線分隔 (100 cm)，變項皆沒有顯著，而在實體分隔(100 cm)的變異數分析部份，只有機 車經過會產生影響，推測會產生這樣的差異主要是受限於自行車專用道寬度過 小，與樣本數過少的關係。
5.3 迴歸分析與驗證 迴歸分析與驗證 迴歸分析與驗證 迴歸分析與驗證
使用迴歸分析的目的是用來分析那些因素與自行車騎士的橫向間距與速率 行為表現有顯著之相關性，研究分別使用強迫進入法與逐步分析法，並將兩種結 果做一比較。兩種作法上的差異主要為強迫進入法是一次將所有自變數強迫進入 迴歸方程式中，並不考慮個別變數是否顯著；而逐步分析法則是逐一將顯著的變 數放入迴歸式中，一直到沒有符合條件的變數為止。而要注意的是，進行迴歸分 析時，每個預測變項最少要有 5 個樣本，且最好要有 15 至 20 個樣本；如果要使 用逐步分析法，則每個變數更要增加到 50 個樣本，如此迴歸分析的結果才具有 類推性，也才可適用到不同的樣本上。表 5-23 至表 5-25 則分別為速度在迴歸分 析的驗證與結果，而表 5-26 至 5-28 則分別為橫向間距的驗證與結果。說明如下：
表 5-23 速度迴歸分析驗證
自由度 平方和 均方 F 值 P 值
模式 8 487.40 60.93 5.39 0.00*
誤差 185 2091.34 11.31
總和 193 2578.74
** p < .01
由表 5-24 可得知在使用強迫進入法的部分，性別、年紀、有無配戴安全帽、
雙騎與自行車騎士速率行為表現皆有顯著相關性，而在使用逐步分析法的部分，
第 1 步驟進入著為駕駛者的年紀，迴歸係數值為-1.61。第二步驟進入的變項為雙 騎，迴歸係數值為-2.15。而第 3 步驟中進入的變相則為性別迴歸係數值為 1.25。
若比較兩種不同分析，在使用強迫進入法時，整體的解釋率為 0.15 而使用逐步 分析法時，整體的解釋能力亦是 0.15，解釋數值這樣低的原因可能為影響速率因 素眾多，而本研究只討論 7 個變項的情況下，可能還有其餘影響速率的變數。
表 5-24 使用強迫進入法之速度迴歸係數估計值
表 5-26 橫向間距迴歸分析驗證
自由度 平方和 均方 F 值 P 值
模式 7 46658.43 6665.49 7.99 0.00**
誤差 173 144249.52 833.81
總和 180 10907.95
** p < .01
表 5-27 使用強迫進入法之橫向間距迴歸係數估計值
變項 原始係數 標準誤 標準化係數 t 值 P 值
(常數) 52.63 10.99 4.79 0.00**
設施別 6.19 3.17 0.16 1.96 0.05*
性 別 -4.75 4.63 -0.06 -1.02 0.31 年 紀 -2.18 2.97 -0.05 -0.73 0.46
安全帽 -6.26 5.59 -0.08 -1.12 0.26
雙騎 -2.21 7.45 -0.02 -0.29 0.77
汽車 10.87 2.86 0.26 3.80 0.00**
機車 8.87 1.49 0.45 5.95 0.00**
R R 平方 調過後的 R 平方
0.49 0.24 0.21
* p < .05 ** p < .01
表 5-28 使用逐步分析法之橫向間距迴歸係數估計值
變項 原始係數 標準誤 標準化係數 R 平方 調過後的 R 平方
(常數) 61.23 2.84
機車 8.01 1.34 0.41 0.17 0.17
(常數) 56.56 3.06
機車 7.79 1.30 0.40
汽車 9.76 2.77 0.23 0.22 0.21
第六章 第六章 第六章
第六章 結論分析與建議 結論分析與建議 結論分析與建議 結論分析與建議
本研究透過實地觀察的方式，探討不同分隔地點環境下，鄰近車道車流量是 否會影響自行車騎士在專用道上之駕駛行為，研究並以實例資料說明，將影響駕 駛者行為因素分成駕駛者自身因素與環境影響因素，探討在不同因素特性下，運 用變異數分析與線性迴歸分析來行為是否有顯著差異。以下為研究結果之結論分 析與建議。
6.1 結論與分析 結論與分析 結論與分析 結論與分析
研究主要在探討專用道上之自行車騎士駕駛行為，在經過合適的條件篩選 後，選出三處自行車車道觀察，配合變異數分析與迴歸分析來分析蒐集之樣本資 料，獲得下列結論：
速率部分：
1. 經變異數分析驗證，三處地點樣本速度資料沒有顯著差異，這說明了在不同 道路寬度下，與不同分隔地點環境下，速度的表現沒有顯著差異。亦根據此 分析，可將三處地點速度資料综合討論。觀察樣本速度資料從最小 5 公里/
小時至最高 25 公里/小時。
2. 在對性別做速率的差異分析的驗證上，男性的平均速度為 15.04 公里，女性 的平均速度為 13.08 公里，男性的平均速度顯著的比女性為高，推論這可能 是因為通常男性較會追求速度感的關係。而對年紀做速率的差異分析驗證 上，因考慮到樣本蒐集的關係，只比較 18-40 歲、40-65 歲與 65 以歲三組資 料，在 18-40 歲這組的平均速度為 15.76 公里，40-65 歲這組的平均速度為 14.03 公里，且 65 歲以上這組的平均速度為 10.88 公里，顯見隨著年紀的增長，速 度有降低的情況，其中在 65 歲以上這組的標準差值為 2.78 公里，顯著比其 餘兩組為低，說明在 65 歲以上的老年人通常在速度的變異程度較小。這可能 是因為隨著年紀的增長較不會追求速度的關係。
2. 在對性別做速率的差異分析的驗證上，男性的平均速度為 15.04 公里，女性 的平均速度為 13.08 公里，男性的平均速度顯著的比女性為高，推論這可能 是因為通常男性較會追求速度感的關係。而對年紀做速率的差異分析驗證 上，因考慮到樣本蒐集的關係，只比較 18-40 歲、40-65 歲與 65 以歲三組資 料，在 18-40 歲這組的平均速度為 15.76 公里，40-65 歲這組的平均速度為 14.03 公里，且 65 歲以上這組的平均速度為 10.88 公里，顯見隨著年紀的增長，速 度有降低的情況，其中在 65 歲以上這組的標準差值為 2.78 公里，顯著比其 餘兩組為低，說明在 65 歲以上的老年人通常在速度的變異程度較小。這可能 是因為隨著年紀的增長較不會追求速度的關係。