第四章 研究結果
第四節 多階層線性模式分析
本節將呈現多階層線性模式分析之結果，由於多階層線性迴歸分析是一需要 由簡入繁、由淺入深的分析方法，以了解是否該進行多層次分析，並獲得更為精 確的結果，因此本研究分析方法共包含四個模型，首先以虛無模型了解研究樣本 是否具有縣市層級之組間差異，並進行多階層線性之後續分析；接著放入個人層 級之自變項，如：主觀汙染程度、主觀汙染環境、主觀治安不良、健康生活型 態，以了解自變項與憂鬱情緒之相關性；再放入控制變項，了解在加入控制變項 後，自變項對依變項之相關性；最後再使用截距預測模型，了解縣市層級之 LnPCI 對憂鬱情緒之直接效果為何。各模型之檢定結果如下：
一、虛無模型 (Model 1: Null Model)
各變項對憂鬱情緒之虛無模型結果如表 4-8 所示。
在所有的樣本數之中，組間變異量為 0.299、組內變異量 19.503，根據組內 相關係數 (Intraclass Correlation Coefficient, ICC)的計算公式，得到的結果為 1.509%，表示組間變異量占總變異量的 1.509%；因此，在憂鬱情緒的總變異 量之中，可以被「縣市間」（組間）解釋的變異量為 1.509%，可以被各縣市 組內解釋的變異量為 98.491%。
當樣本的組內相關係數(ICC)大於 5.9%時，表示有一定程度的組內相 關，必須考慮使用多層次模型來進行分析（溫福星 & 邱皓政, 2009）；然 而，雖然本研究的樣本組內相關係數 ICC 值小於 5.9%，但根據前述文獻，
顯示居住地區與個人具有巢套的關係，且本研究樣本的憂鬱情緒呈現縣市間 的差異(p=0.001)，為了探討縣市層級之社會經濟發展程度與個人憂鬱情緒之 相關性，因此本研究採以多階線性模式進行分析。
表 4-8 各變項對憂鬱情緒之虛無模型分析結果
(註：*: p<0.05、**: p<0.01、***: p<0.001)
變項 係數 標準誤 P 值
固定效果
截距 11.437 0.172 <0.001***
隨機效果
組間變異(U0) 0.299 0.001**
組內變異(R) 19.503 ICC (%) 1.509 Deviance 12154.73
二、自變項放入固定係數模型 (Model 2: Fixed Slope Regression Model 1)
本研究模型為探究自變項(主觀汙染程度、主觀汙染環境、主觀治安不 良、健康生活型態)與憂鬱情緒間的相關性，在此模型中，僅放入四個自變項 與依變項(憂鬱情緒)，暫時不放入控制變項；此外，由於在四項自變項之 中，並無縣市間之組間差異，因此使用固定係數模型分析，其結果如表 4-9 所示。
在本模型中發現：在三個鄰里生活變項中，主觀汙染程度、主觀治安不 良對憂鬱情緒有顯著影響，另外，健康生活型態亦有顯著影響。
各自變項對憂鬱情緒之影響如下：在主觀汙染程度方面，若增加 1 分，憂鬱 情緒增加 0.210 分(p=0.010)；在主觀汙染環境方面，若增加 1 分，憂鬱情緒 增加 0.270 分，但未達統計上顯著差異(p0.065)；在主觀治安不良方面，若增 加 1 分，憂鬱情緒增加 0.265 分(p=0.031)；在健康生活型態方面，相對於健 康生活型態者，不是健康生活型態者在憂鬱情緒上多出 0.265 分(p<0.001)。
表 4-9 自變項對憂鬱情緒之固定係數模型分析結果
(註：*: p<0.05、**: p<0.01、***: p<0.001)
變項 係數 標準誤 P 值
固定效果
截距 11.106 0.205 <0.001***
個人層次
主觀汙染程度 0.210 0.081 0.010*
主觀汙染環境 0.270 0.146 0.065
主觀治安不良 0.265 0.123 0.031*
健康生活型態(是)
不是 0.265 0.06 <0.001***
隨機效果
組間變異(U0) 0.283 0.001**
組內變異(R) 19.095 ICC (%) 1.460 Deviance 12118.53
三、個人層級變項放入固定係數模型 2(Model 3: Fixed Slope Regression Model 2) 康生活型態者在憂鬱情緒上多出 0.500 分(p<0.001)。而在控制變項之中，在 性別方面，男生相較於女生，其憂鬱情緒低 1.304 分(p<0.001)；在年齡方 面，年齡每增加 1 歲，憂鬱情緒降低 0.012 分，但未達到統計上顯著差異 (p=0.058)；在肥胖方面，有肥胖者相較於沒有肥胖者，其憂鬱情緒低 0.259 分，但未達到統計上顯著差異(p=0.359)；在教育程度方面，相較於教育程度 為「國小以下」者，「國中」者的憂鬱情緒低 0.787 分(p=0.027)、「高中或高 職」者的憂鬱情緒低 0.319 分(p=0.349)、「大學以上」者的憂鬱情緒低 0.075 分(p=0.868)，但以上三組中，「高中或高職」、「大學以上」兩者未達到統計 上顯著差異；在收入狀況方面，相較於每月「無收入」者，每月月收入在
「1~20,000 元」者的憂鬱情緒低 0.504 分(p=0.006)、「20,001~40,000 元」者 的憂鬱情緒低 0.773 分(p<0.001)、「40,001~60,000 元」者的憂鬱情緒低 0.781 分(p<0.001)、「60,001 元以上」者的憂鬱情緒低 1.212 分(p=0.001)，以上各類
表 4-10 各變項對憂鬱情緒之固定係數模型分析結果 (註：*: p<0.05、**: p<0.01、***: p<0.001)
變項(參考組) 類別 係數 標準誤 P 值
固定效果
截距 12.118 0.461 <0.001***
個人層次
主觀汙染程度 0.189 0.078 0.017*
主觀汙染環境 0.285 0.142 0.045*
主觀治安不良 0.276 0.115 0.017*
健康生活型態(是)
不是 0.500 0.065 <0.001***
性別(女)
男 -1.304 0.134 <0.001***
年齡 -0.012 0.006 0.058
是否肥胖(沒有)
有
表 4-10 各變項對憂鬱情緒之固定係數模型分析結果 (續) (註：*: p<0.05、**: p<0.01、***: p<0.001)
變項(參考組) 類別 係數 標準誤 P 值
個人層次
教育程度(國小以下)
國中 -0.787 0.356 0.027*
高中或高職 -0.319 0.340 0.349
大學以上 -0.075 0.452 0.868
收入狀況(無收入)
1~20,000 元 -0.504 0.182 0.006**
20,001~40,000 元 -0.773 0.203 <0.001***
40,001~60,000 元 -0.781 0.206 <0.001***
60,001 元以上 -1.212 0.347 0.001**
(接續下頁)
表 4-10 各變項對憂鬱情緒之固定係數模型分析結果(續) (註：*: p<0.05、**: p<0.01、***: p<0.001)
變項(參考組) 類別 係數 標準誤 P 值
隨機效果
組間變異(U0) 0.295 0.001**
組內變異(R) 18.492
ICC (%) 1.570
Deviance 12056.19
四、截距預測模型 (Model 4: Intercept-As-Outcomes Regression Model) 康生活型態者在憂鬱情緒上多出 0.497 分(p<0.001)。而控制變項對憂鬱情緒 之影響如下：在性別方面，男生相較於女生，其憂鬱情緒低 1.303 分
(p<0.001)；在年齡方面，每增加 1 歲，憂鬱情緒會降低 0.012 分，但未達到 統計上顯著差異(p=0.059)；在肥胖方面，有肥胖者相較於沒有肥胖者，其憂 鬱情緒低 0.261 分，但未達到統計上顯著差異(p=0.351)；在教育程度方面，
相較於教育程度為「國小以下」者，「國中」者的憂鬱情緒低 0.789 分
(p=0.027)、「高中或高職」者的憂鬱情緒低 0.321 分(p = 0.350)、「大學以上」
者的憂鬱情緒低 0.081 分(p=0.861)，但以上三組之中，「高中或高職」、「大學 以上」未達到統計上顯著差異；在收入狀況方面，相較於每月「無收入」
者，每月月收入在「1~20,000 元」者的憂鬱情緒低 0.504 分(p<0.001)、
元」者的憂鬱情緒低 0.785 分(p<0.001)、「60,001 元以上」者的憂鬱情緒低 1.216 分(p=0.001)，相較於「無收入」者，「1~20,000 元」、「20,001~40,000 元」、「40,001~60,000 元」和「60,001 元以上」四組者皆達統計上顯著差異；
在縣市層次之人均所得方面，在各個社會經濟發展程度不同的縣市中，各縣 市的人均所得每增加 1 個單位，其憂鬱情緒增加的分數為 0.456 分，但未達 到統計上的顯著差異(p=0.548)。
表 4-11 各變項對憂鬱情緒之截距預測模型分析結果 (註：*: p<0.05、**: p<0.01、***: p<0.001)
變項(參考組) 類別 係數 標準誤 P 值
固定效果
截距 12.123 0.459 <0.001***
個人層次
主觀汙染程度 0.187 0.078 0.018*
主觀汙染環境 0.285 0.143 0.046*
主觀治安不良 0.278 0.115 0.016*
健康生活型態(是)
不是 0.497 0.066 <0.001***
性別(女)
男 -1.303 0.133 <0.001***
年齡 -0.012 0.006 0.059
是否肥胖(沒有)
有
表 4-11 各變項對憂鬱情緒之截距預測模型分析結果(續) (註：*: p<0.05、**: p<0.01、***: p<0.001)
變項(參考組) 類別 係數 標準誤 P 值
個人層次
教育程度(國小以下)
國中 -0.789 0.357 0.027*
高中或高職 -0.321 0.343 0.350
大學以上 -0.081 0.462 0.861
收入狀況(無收入)
1~20,000 元 -0.504 0.180 <0.001***
20,001~40,000 元 -0.773 0.202 <0.001***
40,001~60,000 元 -0.785 0.207 <0.001***
60,001 元以上 -1.216 0.343 0.001**
縣市層次
人均所得(LnPCI) 0.456 0.743 0.548
(接續下頁)
表 4-11 各變項對憂鬱情緒之截距預測模型分析結果(續) (註：*: p<0.05、**: p<0.01、***: p<0.001)
變項(參考組) 類別 係數 標準誤 P 值
隨機效果
組間變異(U0) 0.334 0.001**
組內變異(R) 18.489
ICC (%) 1.774
Deviance 12055.91
表 4-12 Model 1～Model 4 比較表 (註：*: p<0.05、**: p<0.01、***: p<0.001)
表 4-12 Model 1～Model 4 比較表(續) (註：*: p<0.05、**: p<0.01、***: p<0.001)
表 4-12 Model 1～Model 4 比較表(續) (註：*: p<0.05、**: p<0.01、***: p<0.001)
Deviance 12154.73 12118.53 12056.19 12055.91
五、各個健康行為與憂鬱情緒之多層次分析
前述所提到的「健康生活型態」會顯著影響憂鬱情緒，健康生活型態是 由五項健康行為所構成，分別為：抽菸、喝酒、吃檳榔、運動、吃蔬果。
本部分將前述之 Model 4 中的「健康生活型態」汰換成各個健康行為並將每 個健康行為單獨放入模型中，共有 5 個模型，個人層次變項依舊為主觀汙染 程度、主觀汙染環境、主觀治安不良、性別、年齡、肥胖、教育程度、收入 狀況，且將縣市層次之 LnPCI 放入截距項，以了解在控制其他變項之後，在 相同的狀態下，各健康行為對憂鬱情緒之影響為何，其研究結果如表 4-15 所 示。
在本模型中發現：喝酒者、沒有運動者、沒有吃蔬果者的憂鬱情緒較高。
各健康行為對憂鬱情緒之影響如下：在抽菸方面，相對於不抽菸者，抽菸者 的憂鬱情緒高 0.317 分，但未達統計上顯著差異(p=0.139)；在喝酒方面，相 對於不喝酒者，喝酒者的憂鬱情緒高 0.352 分(p=0.004)；在吃檳榔方面，相 對於不吃檳榔者，吃檳榔者的憂鬱情緒高 0.809 分，但未達統計上顯著差異 (p=0.174)；在運動方面，相對於有運動習慣者，沒有運動習慣者的憂鬱情緒 高 0.466 分(p<0.001)；在吃蔬果方面，相對於每天吃蔬果者，沒有每天吃蔬 果者的憂鬱情緒高 1.287 分(p<0.001)。
表 4-13 各個健康生活行為與憂鬱情緒之多層次分析結果 (註：*: p<0.05、**: p<0.01、***: p<0.001)
變項(參考組) 類別 係數 標準誤 P 值
抽菸(沒有)
有 0.317 0.214 0.139
喝酒(沒有)
有 0.352 0.119 0.004*
吃檳榔(沒有)
有 0.809 0.595 0.174
運動(有)
沒有 0.466 0.094 <0.001***
吃蔬果(有)
沒有 1.287 0.204 <0.001***
註：以上各行為皆單獨使用 HLM 模型分析，個人層次自變項為主觀治安不良、主觀汙染程度，控制變項為性別、年齡、是否肥胖、教育 程度、收入狀況，縣市層次之 LnPCI 放入截距項，最後將各個健康行為之結果呈現於上表。