第五章、 實證研究
第四節、 實證結果分析
數。其中變數 Fam_Prob 似乎是最近似條件的一個變數，故我們決定選擇對 Fam_Prob 作確切配對，並詳述其配對過程。此外，我們也於附錄三中呈現其餘 11 個二元變數 Exact-PS 配對的估計結果。
表 5-2 各變數於羅吉斯迴歸模型中的係數
二元變數 處理指派模型 反應變數模型
Addr_House log(0.87) log(0.80) Gender log(0.96) log(2.18) Age_Group log(0.95) log(0.54) School_Situ log(0.27) log(0.39) Education log(1.15) log(0.59) Aborigine log(1.32) log(2.75) Sibling log(0.27) log(0.99) Help_FEHS log(1.75) log(1.47) Fam_Prob log(2.03) log(1.83) Law_Teenage log(1.01) log(1.03) Law_Tobacco log(1.13) log(0.93) Law_sex log(1.08) log(1.07)
二、 原始樣本與配對樣本資訊
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三、 配對與分析結果 (1)配對結果
在門檻值為 0.133 的條件下，進行的傾向分數一對一貪婪配對後所得到的 PS 配對樣本中，2021 位來自非完整家庭(實驗組)的青少年均尋找到相似的完整家庭 (對照組)青少年與之配對。總計有 2021 對配對樣本，共 4042 位青少年，而未被配 對到的非完整家庭青少年為 14270 位。至於 Exact-PS 配對樣本的取得方式，則是先 對變數 Fam_Prob 作確切配對，將「有家庭問題困擾或壓力的青少年」與「無家庭 問題困擾或壓力的青少年」分開進行傾向分數配對，得到兩組配對樣本後再將之合 併來進行結果分析。在 2232 位「有家庭問題困擾或壓力的青少年」中有 412 位為 非完整家庭青少年(實驗組)。在門檻值為 0.133 的情況下，412 位實驗組均尋找到 相似的對照組與之配對，總計得到 412 對配對樣本，共 824 位青少年，而未被配對 到的非完整家庭青少年為 1408 位。另外，在 16080 位「無家庭問題困擾或壓力的 青少年」中有 1609 位為非完整家庭青少年(實驗組)，在門檻值為 0.122 的情況下，
1609 位均實驗組均尋找到相似的對照組與之配對，總計得到 1609 對配對樣本，共 3218 位青少年，而未被配對到的非完整家庭青少年為 12862 位。最後，合併此兩 組配對樣本，824 位青少年與 3218 位青少年合併後，同樣地也得到一組 4042 位青 少年的配對樣本，與 PS 配對樣本的樣本數相同。
(2)分析結果-偏差行為的第一類定義方式
對原始樣本、PS 配對樣本及 Exact-PS 配對樣本進行結果分析，並以勝算比詮 釋結果。在原始樣本中，勝算比為 1.708，即表示非完整家庭青少年會有偏差行為 的可能性為完整家庭青少年的 1.708 倍，而在 PS 配對樣本中，勝算比為 1.329，
非完整家庭青少年會有偏差行為的可能性為完整家庭青少年的 1.329 倍，最後於 Fam_pro 的 Exact-PS 配對樣本中，勝算比為 1.317，表示非完整家庭青少年會有偏 差行為的可能性為完整家庭青少年的 1.317 倍，三個估計結果其顯著性檢定皆為顯 著，信賴區間皆未包含 1。因此，本實證分析結果顯示家庭結構完整與否確實會對 為青少年偏差行為有顯著影響。
不過由表 5-6 之分析結果可以發現，配對樣本與原始樣本是有所差異的。所有 配對樣本勝算比估計結果在 1.3 左右，配對樣本間結果差異較小，而與原始樣本的 勝算比 1.708 則有較大的差異。
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表 5-6 第一種偏差行為定義方式之樣本分析結果 是否曾有過任一種偏差行為
Odds Ratio SE[log-odds ratio)] 95% C.I for
Odds Ratio N 原始樣本 1.708 0.0477 [1.556 , 1.875] 18312 PS 配對樣本 1.329 0.064 [1.172 , 1.507] 4042 Exact-PS 配對樣本 1.317 0.064 [1.162 , 1.43] 4042 (3)分析結果-偏差行為的第二類定義方式
由表 5-7 的「與性相關之偏差行為」中，樣本分析結果顯示兩配對樣本中，非完整 家庭青少年會有與性相關之偏差行為可能性約為完整家庭青少年的 2.1 倍，而原始樣本 則為 1.6 倍，顯著性檢定結果皆為顯著，信賴區間皆未包含 1。
於「菸酒毒品類之偏差行為」中，非完整家庭青少年會有菸酒毒品類之偏差行為可 能性約為完整家庭青少年的 1.1 倍，原始樣本則約為 1.7 倍，必須注意的是，原始樣本 檢定結果為顯著，而兩配對樣本檢定結果皆為不顯著。
於「暴力滋事類之偏差行為」中，非完整家庭青少年會有暴力滋事類之偏差行為可 能性約為完整家庭青少年的 1.3 倍，原始樣本則約為 1.7 倍，顯著性檢定結果皆為顯著，
信賴區間皆未包含 1。
最後，根據實證分析結果，我們認為家庭結構完整與否確實會對為青少年偏差行為 有顯著影響，特別是「與性相關之偏差行為」以及「暴力滋事類之偏差行為」。
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表 5-7 第二種偏差行為定義方式之樣本分析結果
是否曾有過與性相關之偏差行為
Odds Ratio SE[log-odds ratio)] 95% C.I for
Odds Ratio N 原始樣本 1.619 0.1278 [1.26 , 2.08] 18312 PS 配對樣本 2.135 0.2579 [1.288 , 3.539] 4042 Exact-PS 配對樣本 2.114 0.2432 [1.312 , 3.405] 4042
是否曾有過菸酒毒品類之偏差行為
Odds Ratio SE[log-odds ratio)] 95% C.I for
Odds Ratio N 原始樣本 1.683 0.0701 [1.467 , 1.931] 18312 PS 配對樣本 1.115 0.0991 [0.918 , 1.354] 4042 Exact-PS 配對樣本 1.119 0.0975 [0.924 , 1.355] 4042
是否曾有過暴力滋事類之偏差行為
Odds Ratio SE[log-odds ratio)] 95% C.I for
Odds Ratio N 原始樣本 1.672 0.0481 [1.522 , 1.837] 18312 PS 配對樣本 1.296 0.0645 [1.142 , 1.471] 4042 Exact-PS 配對樣本 1.287 0.0645 [1.134 , 1.46] 4042
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第六章 結論與建議
第一節 結論
現實生活中，諸多現象的探討無法經由隨機試驗來獲取資料，在僅能取得觀 察性資料的情況下，欲明確釐清某處理(某事件)的效果確實成為一個複雜的問題。
這是一個重要且值得解決的問題， 1970 年代初期就開始有配對方法的相關研究。
配對經常用來幫助研究者從大量的對照組受試者中挑選出一部份合適的受試者 與實驗組受試者配對，進而組成一組配對樣本以進行分析。最常見的配對方法為 確切配對，但大部分的配對方法在高維度變量之下皆不易執行。直到 1983 年，
Rosenbaum 與 Rubin 提出的傾向分數，將多變量資訊轉化為單一維度的資訊後，
才逐漸受到學界的重視。由於傾向分數不牽涉到反應變數的結果，可以直接對觀 察性研究進行設計與調整，以幫助研究者正確衡量處理的效果，進而探討處理與 反應變數之因果關係，在過去這一、二十年來廣泛應用於經濟、社會、醫學與流 行病學領域。在傾向分數的四種使用方式中，以傾向分數配對為最常見且有較好 的平衡表現。
本文研究目的在於探討「確切配對與傾向分數配對合併使用」的效果，我們 設計一蒙地卡羅模擬實驗來驗證「確切配對與傾向分數配對合併使用」和「傾向 分數配對」的效果與差異。依據模擬結果分析，總結有三。其一，根據偏誤與均 方誤的模擬結果，發現未經配對的原始樣本若直接進行邊際處理效果估計，所得 到的偏誤與均方誤均為三組樣本中最大者，故我們認為經由配對實驗組與對照組，
確實改善了估計的準確性與精確性。其二，在偏誤與偏誤降低比例、95%信賴區 間覆蓋率及均方誤的模擬結果，發現 Exact-PS 配對的表現均較 PS 配對來得好。
其三，以偏誤降低比例衡量估計準確性、均方誤衡量估計精確性的結果，在四種 情境之下，發現對「與處理指派中度相關的變數」或「與反應變數高度相關的變 數」作 Exact-PS 配對，都會有較佳的效果，而若對「與處理指派中度相關的變 數」且「與反應變數高度相關的變數」，其效果最為明顯。我們總結認為「確切
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配對與傾向分數配對合併使用」確實會有較好的表現，但表現的好壞也取決於確 切配對的變數。
實證分析部份，探討的主題為「家庭結構與青少年偏差行為之關聯探討」， 資料為「內政部民國 92 年臺閩地區少年身心狀況調查」。依據直接進行 PS 配對，
與針對變數 Fam_pro 作 Exact-PS 配對所得到兩組配對樣本，我們進行邊際勝算 比的估計。結果顯示在 PS 配對樣本中，非完整家庭青少年會有偏差行為的可能 性為完整家庭青少年的 1.329 倍，而 Exact-PS 配對樣本中，非完整家庭青少年 會有偏差行為的可能性為完整家庭青少年的 1.317 倍。至於原始樣本，則為 1.708 倍。由於顯著性檢定結果皆為顯著，故本實證分析結果顯示家庭結構完整與否確 實會對為青少年偏差行為有顯著影響。若定義為三種偏差行為類別，則配對樣本 中，「與性相關之偏差行為」與「暴力滋事類之偏差行為」為顯著結果，分別為 2.1 倍和 1.3 倍，而「菸酒毒品類之偏差行為」則不顯著，約為 1.1 倍。
第二節 建議
本文建議有四。其一，我們必須了解到配對是一種再抽樣的方法，於觀察性 研究中使用配對方法所得到的配對樣本，相較於原始樣本，可推論的廣度是較低 的，因此若是原始樣本的兩群體已達到平衡性，則可以不需要經由配對而直接進 行分析。此外，資料調查對象為來自臺閩地區的青少年，故實證研究推論範圍僅 限於臺閩地區青少年，而此研究主題仍需要更多實證研究結果來佐證。
其二，根據模擬研究結果，顯示與處理指派中度相關且與反應變數高度相關 的變數最適合作 Exact-PS 配對，而本文實證資料中則缺少與模擬結果相符特性 的二元變數。因此，對於蒙地卡羅模擬實驗的設計，可在模擬情境的設定上作更 多的變化與改良，例如探討變數與處理指派和反應變數相關程度的定義、增加情 境數量、及將二元類別變數改為多元類別變數。
其三，對於「探討不同配對方法合併使用的效果」，其中的配對方法並不局 限於傾向分數配對與確切配對，任何配對方法的合併使用都可能會有不同的效果，
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例如馬氏距離配對搭配線性傾向分數門檻值、傾向分數的四種使用方式之合併使 用、確切配對與最適配對的合併使用等。
其四，模擬架構中，亦可嘗試將各變數交互作用項放入反應變數與傾向分數 模型中。
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參考文獻
中文部份
侯崇文(2001)-家庭結構、家庭關係與青少年偏差行為
《應用心理研究 , 第 11 期 , 25-43 頁》
英文部份
Agresti, A. , Min, Y.(2004).Effects and non-effects of paired identical observations in comparing proportions with binary matched-pairs data. Statistics in Medicine, 23, 65–75.
Austin, P. C.(2007). The performance of different propensity score methods for estimating marginal odds ratios. Statistics in Medicine, 26, 3078–3094.
Austin, P. C., Mamdani, M. M. (2006). A comparison of propensity score methods: A case-study estimating the effectiveness of post-AMI statin use. Statistics in Medicine, 25, 2084–2106.
Cochran, W.G., Rubin, D.B.(1973). Controlling bias in observational studies: A review.
The Indian Journal of Statistics, Series A, 35, 417–446.
D’Agostino, R. B., Jr. (1998). Propensity score methods for bias reduction in the
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