政策理想點與空間中位數相似性的比較（迴歸模型）結果

另外根據先前「5.5.3 常態分配檢測及應變處理」處說明也已經發現政策理 想點分布並未呈現在多維度中呈現常態分配，有部分證據顯示中位選民的經驗描 述並不存在於現下臺灣。

6.2 政策理想點與空間中位數相似性的比較（迴歸模 型）結果

根據先前所述的模型的可得分析結果如下表「表 六-1：政策理想點與空間 中位數相似性的迴歸分析結果（svylme 套件六個多重填補模型合併結果）」、「表 六-2：政策理想點與空間中位數相似性的迴歸分析結果（robustlmm 套件第一填 補資料集模型結果）」與「表 六-3：政策理想點與空間中位數相似性的無母數迴 歸分析結果（jrfit 套件第一填補資料集模型結果）」所示。³⁰⁵

表 六-1：政策理想點與空間中位數相似性的迴歸分析結果（svylme 套件六個多重填補模型合併結果）

Fixed Effect Estimate(S td.Error)[

CI]

t df

p-value Estimate(S td.Error)[

CI]

t df

p-value

完整模型 精簡模型

(Intercept) -0.029(0.017)

[-0.064 0.006] -1.663 43.808 0.103 0.044(0.012)

[0.02 0.068] 3.665 31.401 0.001 2016 公民

（base=2010 綜 合）

-0.004(0.017)

[-0.041 0.032] -0.267 11.396 0.794 0.002(0.017)

[-0.036 0.04] 0.113 10.492 0.912

305 由於各個套件功能各異，所以一併放上比較，並於表格下方加上說明

群體（base=群體

[0.035 0.106]

Residual 0.3649 0.3658

Number of observations: 3861

註：* p<.05, **<.01 ***<.001；使用 R 語言 svylme 套件 svy2lme 函數估計。標準誤為群集穩健標 準誤（cluster-robust standard error）；套用事後反覆加權權重；多重填補合併使用R 語言 mitools 套件以及R 語言 miceadds 套件 pool.mi 函數（Lumley，2019；Robitzsch＆Grund，2020），

隨機效果部分為第一填補資料集的模型結果；（）內為標準誤；[]內為 95%信賴區間

表 六-2：政策理想點與空間中位數相似性的迴歸分析結果

（ robustlmm 套件六個多重填補模型合併結果）

Fixed

effect Estimate/St d.Error/CI

t-value

df pvalue Estimate/St

d.Error/CI t-value df pvalue

臺灣閩

縣市) 理層別)

Error)/CI t-value p-value Estimate(Std

.Error)/CI t-value p-value 女（base=男） -0.012(0.015)

[-0.042 0.019] -0.760 0.448 -0.017(0.015)

時期2016 公民 Random Effect

Groups 項目 變異數 誤差 項目 變異數 誤差

村里 截距 0.020 0.125 截距 0.021 0.126

Number of obs: 3861

註：* p<.05, **<.01 ***<.001；使用 R 語言 jrfit 套件函數估計。標準誤為三明治穩健標準誤；未

未加權 宗教信仰 23 3313.91 3457.86 -1633.95 3267.91 4.03 1.00 0.04 未加權 年齡＋地理層別 24 3315.87 3466.08 -1633.94 3267.87 0.04 1.00 0.85 未加權 年齡＋宗教信仰 22 3315.94 3453.63 -1635.97 3271.94 2.30 4.00 0.68 未加權 完整模型(未扣減

變項) 30 3317.10 3504.86 -1628.55 3257.10 4.36 1.00 0.04 未加權 年齡 29 3319.46 3500.96 -1630.73 3261.46 2.08 4.00 0.72

加權 宗教信仰＋地理層

別 18 3395.33 3507.99 -1679.66 3359.33 4.18 1.00 0.04 加權 年齡＋宗教信仰＋

地理層別 17 3397.51 3503.91 -1681.76 3363.51 NA NA NA 加權 宗教信仰 23 3399.70 3543.65 -1676.85 3353.70 4.20 1.00 0.04 加權 地理層別 25 3399.87 3556.34 -1674.94 3349.87 4.52 1.00 0.03 加權 年齡＋宗教信仰 22 3401.89 3539.59 -1678.95 3357.89 1.44 4.00 0.84 加權 年齡＋地理層別 24 3402.40 3552.60 -1677.20 3354.40 0.00 1.00 1.00

加權 完整模型(未扣減

變項) 30 3404.14 3591.90 -1672.07 3344.14 4.54 1.00 0.03 加權 年齡 29 3406.68 3588.18 -1674.34 3348.68 1.20 4.00 0.88 註：模型比較過程使用R 語言 lmertest 套件輸出結果；以 AIC 排序；穩健統計方法的 robustlmm

套件不提供AIC、BIC 等模型資訊所以使用 lmertest 套件輸出結果；以第一填補資料集為基 礎

由於本研究主軸重在比較變數間關係，不特重預測及解釋因果關係，因此匯 報完整模型的結果，並以svylme 套件分析結果為基準。

根據三個分析結果綜合比較發現，在群體間斜率部分估計出的係數（係數絕 對值）並未一致且顯著地隨著群體大小遞減或遞增，顯示沒有充分證據證明越小 的群體有越邊緣化的傾向；把其他自變項都以0 帶入後，可以得到群體平均的政 策理想點位置期望值，但也沒有充分證據顯示小群體有邊緣化（y 的期望值隨群 體越小而越小或越大）的傾向：在其他條件固定下，類別自變項全部都以0 帶入 後得出的 y 值是 base group 群體 1 的 y 期望值，群體 1（-0.029）、群體 2（-0.029+0.011＝-0.018）、群體 3（-0.029+0.056＝0.027）、群體 4（-0.029 -0.050＝-0.079）、群體 5（-0.029 -0.023＝-0.052）、群體 6（-0.029+0.013＝-0.016）之間的 差異，由於斜率差別並未達到顯著 ³⁰⁶程度（如果有顯著差異，β係數必須要顯 著不為0，但此處 p 值均>.05），也就代表並無充分證據可支持政策意向會隨著群 體身份而有不同。

另外就單一類別的群體概念比較三個模型共同結果，以族群、宗教信仰群體 為例，群體斜率部分估計出的係數也沒有充分證據顯示越小的群體 ³⁰⁷會有越邊

306 顯著並非指效果的大小，而是機率與確定發生的程度

307 各群體人口比例大小請參照圖 六-25、圖 六-27、圖 六-21 所示。

緣化的傾向（除無宗教信仰者外p 值均<.05，信賴區間都很寬且包含 0；同上述

Fixed effect

estimates: Estimate/St

d.Error/CI t df

p-value Estimate/St

d.Error/CI t df

(-2,-1.5]|(-1.5,-1.3] -3.513(0.176)

[-3.857 -3.168] -19.979 1607.861 0.000^*** -3.353(0.149)

[-3.646 -3.061] -22.469 889.328 0.000^***

(-1.5,-1.3]|(-1.3,-0.65] -2.119(0.16)

[-2.432 -1.806] -13.276 687.593 0.000^*** -1.96(0.13)