第三章 資料蒐集與分析
3.2 敘述性統計分析
3.2.2 定檢與問卷資料串聯分析
藉由定檢資料與問卷資料，將車牌號碼進行配對工作。其中，某車輛同一年 內如有兩筆資料，則採用近期之檢驗資料；若出現第一次檢驗未通過，第二次檢 驗通過，則採用未通過之檢驗數值。串聯完成之結果如表3.8 所示。
表3.8 定檢與問卷資料串聯完成彙整表
問卷類型 回收有效問卷(份) 定檢資料庫 串聯完成資料(份) 總和(份)
汽車 3454
臺北市監理處 190
859 臺北區監理所 335
臺中區監理所 334
機車 2527 環保署 1322
另外，在定檢資料與問卷資料串聯之分析，主要分為兩個部分，分別為汽車 與機車，針對各部分在資料上之串聯及敘述性統計分析如下。
1. 汽車定檢資料與問卷串聯
在汽車問卷回收方面，共有6594 份，有效問卷共有 5981 份(佔 90.70%)。在 定檢資料庫方面，僅獲得臺北市監理處、臺北區監理所與臺中區監理所之定檢資 料，因此將問卷資料與此三單位之定檢資料，進行車牌號碼之配對，進而將兩者 資料串聯起來。串聯後之資料筆數臺北市監理處共有 190 筆，臺北區監理所為 335 筆，臺中區監理所則有 334 筆；其資料筆數相較於原始之有效問卷筆數差距 不小，主要是由於在問卷調查中，曾對新車進行重點抽樣，車齡在五年以內者不 在少數，且在定檢資料中，有許多變數欄位空白的情形，導致車號無法串聯起來。
由於臺北市監理處與臺北區監理所定檢資料庫之格式相同，因此可進一步將 其串聯完成之資料合併，共計有525 筆。但在兩區所串聯完成之資料中，汽缸數 與車輛兩變數之缺漏率相當高；汽缸數缺漏之資料共有496 筆，車重缺漏之資料 則有492 筆，分別各佔 94.48%與 93.71%。因此必須將此兩變數予以剔除。
另外，觀察臺中區監理所之定檢資料庫所包含之變數內容，如表 3.1，可以 發現該資料庫中雖有汽缸數與車重變數，但其值均為空白；廠牌與排氣量變數雖 無法從該資料庫中獲得，但卻可從問卷資料中之問項取得此兩資訊來填補。如此 一來，亦可將臺中區監理所與臺北市監理處、臺北區監理之串聯完成資料合併分 析，合計資料共有859 筆。但在污染排放方面，HC 與 CO 檢測值為 0 為較不合 理之情況，因此必須刪除。其中HC 值為 0 共有 21 筆，刪除後剩 838 筆；CO 則 有90 筆，剔除後共剩 748 筆。
值得一提的是，納入問卷中之「主要用車區域」問項，主要是為了反應區域 之特性，又臺灣共有23 縣市，若直接以此為依據來區別，便會過於繁雜。因此，
本研究係透過群落分析(Cluster Analysis)技術，並採用 K-means 演算法之結果。
資料則依據行政院主計處所提供的各縣市社經資料，擷取各種不同變數之組合。
本研究初步將區域設定為3 群，分別是「主要都會」、「次要都會」與「一般城市」； 最終選取各縣市人口密度、汽車密度、機車密度、家戶每年可支配所得、每人可 享有道路面積變數；以上各變數之各縣市統計資料如表3.9。
表3.9 各縣市社經統計資料 縣市 人口密度
(人/km2)
汽車密度 (輛/ km2)
機車密度 (輛/ km2)
家戶每年可支 配所得(元/戶)
每人享有道路 面積(m2/人) 臺北縣 1835.31 437.59 1019.99 930130 8.03 宜蘭縣 214.79 61.53 128.42 767861 29.01 桃園縣 1565.3 501.74 789.43 981273 12.63 新竹縣 341.62 118.02 168.96 957811 20.27 苗栗縣 307.63 103.41 177.22 849510 27.43 臺中縣 752.36 255.85 452.49 810914 22.94 彰化縣 1223.98 392.72 788.05 815377 15.43 南投縣 130.33 44.83 79.01 815573 30.42 雲林縣 564.36 175.95 354.74 764109 28.55 嘉義縣 291.24 89.84 180.49 697288 34.2 臺南縣 548.95 173.35 369.93 747222 33.97 高雄縣 445.98 131.74 336.87 686038 35.31 屏東縣 321.93 90.5 235.8 747713 29.78 臺東縣 67.12 18.61 47.44 624932 41.94 花蓮縣 74.6 22.9 49.14 726258 38.39 澎湖縣 723.49 162.29 487.92 705881 23.21 基隆市 2942.42 673.8 1352.71 782453 15.73 新竹市 3792.23 1232.27 2262.8 1171277 12.58 臺中市 6390.63 2173.23 3552.95 969246 18.9 嘉義市 4537.46 1384.39 3116.65 800693 34.82 臺南市 4327.11 1260.9 3058.7 851949 17.32 臺北市 9684.49 2692.26 3848.97 1262406 7.53 高雄市 9861.84 2814.25 7554.14 970062 11.65
群落分析之結果發現，主要都會所包含縣市有臺北市、臺中市、高雄市；次 要都會包含縣市有臺北縣、基隆市、桃園縣、臺中縣、新竹縣、新竹市、彰化縣、
臺南市；一般城市則包含宜蘭縣、花蓮縣、臺東縣、苗栗縣、南投縣、雲林縣、
嘉義縣、嘉義市、臺南縣、高雄縣、屏東縣、澎湖縣。然而根據分群結果，仍與 一般認知有些許差異，並考量整體臺北都會區的交通運輸環境較為類似，故將臺 北縣改列為主要都會，並將最後各區域所包含縣市列表如表3.10所示：
表3.10 各區域所包含之縣市
區域 包含縣市
主要
都會 臺北市、臺中市、高雄市、臺北縣 次要
都會 基隆市、桃園縣、臺中縣、新竹縣、新竹市、彰化縣、臺南市 一般
城市
宜蘭縣、花蓮縣、臺東縣、苗栗縣、南投縣、雲林縣、嘉義縣、
嘉義市、臺南縣、高雄縣、屏東縣、澎湖縣
在主要用車區域上，便以表 3.10 之群落分析結果加以分類，分別為主要都 會、次要都會與一般城市，共3 類。定檢資料與問卷資料串聯完成後，初步將變 數共歸類為五大構面，其連續變數與類別變數之敘述性統計如下。
表3.11 汽車資料串聯後各連續變數之敘述性統計
構面 分析項目 平均數 標準差
車主社經背景
年齡(歲) 48.59 11.41 個人月所得(萬元) 5.21 11.82
駕駛年資(年) 21.42 9.50
車輛基本特性 車齡(年) 13.31 5.22
排氣量(cc.) 1792.67 483.47
車輛使用行為
總行駛里程(公里) 133021.74 90183.28 年行駛里程(公里) 11656.91 6893.53 每週通勤天數(天) 2.59 2.60 污染排放濃度 HC(ppm) 115.93 177.23
CO(%) 0.78 1.43
表3.12 汽車資料串聯後各類別變數之敘述性統計
構面 分析項目 類別內容 樣本數(輛) 百分比
車主社經背景
性別 男 620 82.89%
女 128 17.11%
教育程度
國小以下 49 6.55%
國中 67 8.96%
高中職 231 30.88%
大專 340 45.45%
碩士以上 61 8.16%
主要用車區域 -
主要都會 296 39.57%
次要都會 114 15.24%
一般城市 338 45.19%
車輛基本特性
手/自排車 手排車 210 28.07%
自排車 538 71.93%
燃油類型 92 無鉛汽油 179 23.93%
95 或 98 無鉛汽油 569 76.07%
針對表3.11 與表 3.12 汽車資料串聯之敘述性統計分析結果討論如下：
(1) 車主社經背景
在本研究所蒐集之資料中，汽車駕駛人平均年齡約49 歲，平均個人月所得 為5.21 萬元，駕駛人之平均年資則約為 21 年；各變數之標準差亦可從表 3.9 得 知。另外，在類別變數方面，主要駕駛人之性別以男性居多，共有620 份樣本，
佔82.89%，女性則僅有 128 份，佔 17.11%；駕駛人之教育程度以大專(45.45%) 佔多數，其次為高中職(30.88%)、國中(8.96%)、碩士以上(8.16%)與國小以下 (6.55%)。
(2) 主要用車區域
本構面首先主要將臺灣23 縣市以群落分析技術進行分群工作，共分為 3 群，
分別是主要都會、次要都會與一般城市。再將串聯完成之資料，根據主要駕駛人 所填答之”主要在那一地區行駛使用”問項為依據，將之歸類。其結果歸類在主要 都會之樣本共有296 份(39.57%)，次要都會有 114 份(15.24%)，一般城市則有 338
份(45.19%)；相較之下，在本研究所串聯完成之資料中，汽車主要行駛區域在次 要都會者較少。這可能是由於無法納入新竹區監理所、嘉義區監理所、高雄區監 理所與高雄市監理處之汽車定檢資料進行資串聯而導致。
(3) 車輛基本特性
汽車之平均車齡、車價與排氣量分別各約為 13 年(此非全國汽車之平均車 齡)、55 萬元與 1792cc.，標準差則分別為 5.22 年、39.77 萬元與 483.47cc.。其中，
大多數為自排車，且燃油類型多使用95 或 98 無鉛汽油。
(4) 車輛使用行為
汽車之平均年行駛里程為11657 公里，平均總行駛里程為 133022 公里；而 每週平均使用該車通勤天數為 2.59 天。其中，各變數之標準差及樣本數請參閱 表3.9 與表 3.10。
(5) 污染排放濃度
HC 之平均污染排放濃度為 115.93ppm，標準差為 117.23ppm；CO 之平均污 染排放濃度則為0.78%，標準差為 1.43%。
2. 機車定檢資料與問卷串聯
相較於汽車定檢資料與問卷資料之串聯，機車顯的較不繁雜。機車問卷回收 份數共2856 份，有效問卷共有 2527 份(有效問卷比例為 88.48%)。後續工作如同 汽車，將環保署機車定檢資料庫與機車問卷進行車牌號碼之配對，由於機車問卷 也曾針對新車重點抽樣，車齡在三年以下者亦不在少數。因此，經過車號配對之 程序，共有1322 筆資料串聯完成。各構面內之變數其敘述性統計如表 3.13 與表 3.14 所示。
表3.13 機車資料串聯後各連續變數之敘述性統計
構面 分析項目 平均數 標準差
車主社經背景
年齡(歲) 41.48 12.91 個人月所得(萬元) 3.41 2.72
駕駛年資(年) 18.11 10.41
車輛基本特性 車齡(年) 9.13 3.32
排氣量(cc.) 99.91 32.54
車輛使用行為
總行駛里程(公里) 32674.01 20150.13 年行駛里程(公里) 4466.46 3028.69 每週通勤天數(天) 3.89 2.53 污染排放濃度 HC(ppm) 2120.06 2890.72
CO(%) 1.96 2.00
表3.14 機車資料串聯後各類別變數之敘述性統計
構面 分析項目 類別內容 樣本數(輛) 百分比
車主社經背景
性別 男 874 66.11%
女 448 33.89%
教育程度
國小以下 90 6.81%
國中 101 7.64%
高中職 367 27.76%
大專 612 46.29%
碩士以上 152 11.50%
主要用車區域 -
主要都會 570 43.12%
次要都會 424 32.07%
一般城市 328 24.81%
車輛基本特性
打檔/非打檔車 打檔車 98 7.41%
非打檔車 1224 92.59%
二/四行程 二行程 465 35.17%
四行程 857 64.83%
燃油類型 92 無鉛汽油 493 37.29%
95 或 98 無鉛汽油 829 62.71%
針對表3.13 與表 3.14 機車資料串聯之敘述性統計討論如下：
(1) 車主社經背景
年齡、個人月所得與駕駛年資之平均值分別為 41.48 歲、3.41 萬元與 18.11 年。在類別變數方面，資料串聯完成後，車輛主要駕駛人為男性者居多，共有 874 份樣本，佔 66.11%，女性則有 448 份樣本，佔 33.89%；另外，主要駕駛人 教育程度則以大專較多，共 612 份，所佔比例為 46.29%，其次為高中職、碩士 以上之學歷。
(2) 主要用車區域
機車之歸類依據如同汽車，亦以群落分析技術，共分為三群(主要都會、次 要都會及一般城市)。歸類之結果顯示，機車主要行駛區域以主要都會居多，共 570 筆資料(43.12%)，其次則為次要都會(共 424 筆，佔 32.07%)與一般城市(共 328 筆，佔24.81%)。
(3) 車輛基本特性
在車輛基本特性方面，機車串聯完成之平均車齡為 9.13 年，平均排氣量為 99.91cc.，標準差則分別各為 3.32 年與 32.54cc.。另外，在類別變數方面，非打 檔車佔絕大多數，共有1224 輛(92.59%)，打檔車則僅有 98 輛(7.41%)；四行程車 輛佔 64.83%，二行程佔 35.17%；燃油類型則以使用 95 無鉛汽油以上居多，共 有829 輛車，所佔比例為 62.71%。
(4) 車輛使用行為
平均總行駛里程與年行駛里程分別各約為4466 公里與 32674 公里；而平均 每週使用本車(機車)通勤天數為 3.89 天。
(5) 污染排放濃度
HC 與 CO 之平均污染排放濃度分別為 2120.06ppm 與 1.96%，標準差則各為 2890.72ppm 與 2.00%；相較於汽車之移動污染源排放顯的較高。
3.3 小結
綜合以上汽機車定檢資料與問卷資料串聯初步分析，可以發現有下列情形：
1. 以汽車為例，各監理單位所委託之資料維護廠商不盡相同，因此，其包含的
變數欄位也就不同，導致在資料分析及合併作業上之困難。
2. 除了資料庫欄位之外，資料的缺漏也是一嚴重的問題。由以上分析大略可得 知，汽車定檢資料，如臺北市監理處與臺北區監理所，其資料經過篩選後之
2. 除了資料庫欄位之外，資料的缺漏也是一嚴重的問題。由以上分析大略可得 知，汽車定檢資料，如臺北市監理處與臺北區監理所，其資料經過篩選後之