第三章 臺北市容積移轉制度發展
第二節 實證研究方法
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第二節 實證研究方法
一、敘述性統計分析法
本研究以環境、景觀、設施及經濟容受力等都市容受力相關變數進行二階段 集群分析，第一階段集群分析係以臺北市 12 個行政區為分類依據，第二階段集 群分析則以街廓為例，運用敘述性統計分析將上述變數，以次數分配或百分比等 統計量顯示樣本之特性，以了解各分區及街廓之差異性，作為後續實證分析之參 考。
二、因子分析法
因子分析是自為數眾多的 K 個觀察變數中，萃取出 J 個潛在變數的統計方法
（K＞J），可以協助研究者將測量的內容簡化成幾個特定的同質性類別。其目的 在於以簡潔、精確的方法來描述眾多變項之間的交互關係，以協助研究者對這些 變項的概念化，並以較少的向度來表示原來的資料結構，且能保有原來資料所能 提供的大部分訊息。
因子分析抽取的方法依研究目的大致可分為兩類，一類是探索性因子分析
（exploratory factor analysis），另一類則是驗證性因子分析（confirmatory factor analysis）。其中，探索性因子分析的功能是將雜亂無章的變項理出頭緒，
有助於建立新的假設及發展新的理論。
因子分析中萃取潛在因素的方式包括、主成份分析法、主軸法、一般化最小 平方法、未加權最小平方法、最大概似法等。過去研究中最常使用者為主成份分 析法（principal components analysis）與主軸法，其中又以主成份分析法的 使用最為普遍，因此本研究亦採用主成份分析法來估計因素負荷量。
因素負荷量類似於迴歸分析中迴歸係數的權數，反應變數對各共同因素的關 聯強度，根據各變數的因素負荷量可以解釋各變數對問題的解釋能力，若無法有 效反應共同因素，則可考慮刪除。Tabachnick and Fidell（2007）提出因素負 荷量選取的指標準則，如表 4-1 所示。在因子分析程序中，因素負荷量的挑選準
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則最好在 0.45 以上，其解釋變數對於應變數解釋力之可信度較高。
表 4- 1 因素負荷量、解釋變異量及選取準則表
因 素 負 荷 量 解 釋 變 異 量 題 項 變 數 狀 況
0.71 50% 非 常 良 好
0.63 40% 良 好
0.55 30% 好
0.45 20% 普 通
0.32 10% 不 好
＜ 0.32 ＜ 10% 不 採 用
資料來源：Tabachnick and Fidell (2007)
因子分析是將雜亂的觀測變數縮減成少數潛在因子的一種統計方法，其能保 留大部分原始資料特性，並精簡出少數潛在變數，本研究擬透過因子分析方法，
依據本研究建立的容受力指標及接受基地分類指標萃取出重要影響因素，作為後 續進行集群分析之測試變數。
三、集群分析法
集群分析（Cluster Analysis）是依據研究對象的個體特徵，對其進行分類 的方法。以『距離』作為分類的依據，『相對距離』愈近的，『相似程度』愈高，
歸類成同一群組。將 N 個個案集成 I 個群別的統計方法。透過集群分析以達成群 內相似性高而群間異質性高的分析目的。
集 群 分 析 的 方 法 包 括 「 分 層 法 (Hierarchical method) 」、「 非 分 層 法 (Nonhierarchical method )」和「兩階段法(Two Step method)」。
「分層法」是將 n 個個案視為 n 群，之後從距離最近的個案開始逐次合併，
個案合併後形成一個新的集群，不斷反覆此一過程直到 n 個個案集合成一大群為 止。
「非分層法」須在事前決定群數 N，並根據各群中心值重複集群過程，直至 n 個個案被集群成 N 個固定之群別為止。在非「非分層法」中最廣為採用的是 K 平均數法(K-means methods)，其分群過程如下：
(一)將觀察值分割成 K 個指定的原始集群。
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(二)計算每一觀察值到各群中心的歐氏距離，將此觀察值分到距離最近的群，並 重新計算各群中心。
(三)重複第二個步驟，直到所有的觀察值都不必再重新被分到其他群為止。
由於分層法在各觀測變數被歸入某一群組後，便無法在歸入其他群中，而「非 分層法」又有需先主觀決定群組數之缺點，結合上述兩種方法的「兩階段法」變 應運而生。所謂兩階段法係在第一階段以「分層法」決定選取的組數後，第二階 段則依據第一階段的組數以 K 平均數法進行分群。如此一來可解決 K 平均數法主 觀決定群組數量的問題，以可以改善分層法無法將觀測變數轉換為所屬群體的問 題(林師模、陳苑欽，2004)。本研究後續則採用兩階段法進行集群分析。
四、變異數分析（ANOVA 分析）
在確定最適的集群數目及集群內成員之後，為確定集群分析結果確實達到組 內變異最小而組間變異最大之目的，後續將以集群分析結果為因子，進行單因子 變異數分析，檢驗是否所有的變數都對集群分析有顯著的貢獻。
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