將決標方式分成最有利標與最低標兩種，發包金額分成 100 萬~1000 萬、1000 萬
~5000 萬、5000 萬~2 億、2 億以上，而工程經增減主要分成結算金額有超過契約金額及 無超過契約金額，而工期則是分成如期完工、延期完工兩個部份，根據這些因子繪製成 以下列聯表，再利用對數線性模式找出估計參數來評估其影響程度。
經費部分根據卡方獨立性檢定，表示有超過契約金額及無超過契約金額與決標方式 之間是無相關性存在且與發包預算也是無相關性，再根據對數線性模式判斷之間的差 異。
表 7.52 新建工程之決標方式、發包預算對經費增減列聯表
最有利標 最低標
100 萬
~1000 萬
1000 萬
~5000 萬
5000 萬
~2 億 2 億以上 100 萬
~1000 萬
1000 萬
~5000 萬
5000 萬
~2 億 2 億以上 無超
過 35 45 7 8 44 21 5 1
超過 3 8 2 2 8 5 2 0
其中 5000 萬~2 億與 2 億以上的案例數不足，因此分析只針對 100 萬~1000 萬與 1000 萬~5000 萬作探討。
表 7.53 新建工程之決標方式、發包預算對經費增減分析 無超
過
估計
參數 Z 值 超過 估計
參數 Z 值
100 萬~1000 萬 35 0.433756728 0.38275 3 -0.433756728 -0.38275 最有
利標 1000 萬~5000 萬 45 -0.433756728 -0.38275 8 0.433756728 0.38275 100 萬~1000 萬 44 0.433756728 0.38275 8 -0.433756728 -0.38275 最低
標 1000 萬~5000 萬 21 -0.433756728 -0.38275 5 0.433756728 0.38275 根據數據分析結果顯示，各參數估計值顯著水準都不高，無足夠證據去支持，顯示 無交互作用影響，表示決標方式與發包預算對於工期展延之交互作用不明顯。
表 7.54 與 7.55 將發包預算 100 萬~1000 萬、1000 萬~5000 萬分別作討論，其中 5000 萬~2 億與 2 億以上的案例數過少將不作分析。
表 7.54 新建工程之決標方式、發包預算 100 萬~1000 萬對經費增減分析 最有利標 估計參數 Z 值 最低標 估計參數 Z 值 無超過 35 0.165336676 0.98152 44 -0.165336676 -0.98152
超過 3 -0.165336676 -0.98152 8 0.165336676 0.98152 根據數據分析結果顯示，由於所有參數的顯著性都不高，表示發包預算在 100 萬
~1000 萬之間新建工程之決標方式對於經費增減沒有影響。
表 7.55 新建工程之決標方式、發包預算 1000 萬~5000 萬對經費增減分析 最有利標 估計參數 Z 值 最低標 估計參數 Z 值 無超過 45 0.0785853299 0.51821 21 -0.0785853299 -0.51821
超過 8 -0.0785853299 -0.51821 5 0.0785853299 0.51821
根據數據分析結果顯示，由於所有參數的顯著性都不高，表示發包預算在 1000 萬
~5000 萬之間新建工程之決標方式對於經費增減沒有影響。
工期部分根據卡方獨立性檢定，表示工期變化與決標方式之間是無相關性存在，而 與發包預算是有相關性存在，再根據對數線性模式判斷之間的差異。
表 7.56 新建工程之決標方式、發包預算 100 萬~1000 萬對工期變化分析
最有利標 最低標
100 萬
~1000 萬
1000 萬
~5000 萬
5000 萬
~2 億 2 億以上 100 萬
~1000 萬
1000 萬
~5000 萬
5000 萬
~2 億 2 億以上 如期
完工 30 31 8 9 32 18 6 1
延期
完工 10 35 8 7 15 14 13 1
其中 2 億以上有採用最有利標的案例數不足，因此分析只針對 100 萬~1000 萬、1000 萬~5000 萬與 5000 萬~2 億作探討。
表 7.57 新建工程之決標方式、發包預算對工期變化分析 如期
完工
估計
參數 Z 值 延期
完工
估計
參數 Z 值
100 萬~1000 萬 30 0.0236818706 0.22905 10 -0.0236818706 -0.22905 1000 萬~5000 萬 31 -0.148597778 -1.49732 35 0.148597778 1.49732 最有
利標 5000 萬~2 億 8 0.1249159074 0.99731 8 -0.1249159074 -0.99731 100 萬~1000 萬 32 -0.0236818706 -0.22905 15 0.0236818706 0.22905 1000 萬~5000 萬 18 0.148597778 1.49732 14 -0.148597778 -1.49732 最低
標
5000 萬~2 億 6 -0.1249159074 -0.99731 13 0.1249159074 0.99731 根據數據分析結果顯示，在發包預算 1000 萬~5000 萬情況下最有利標其如期完工參 數比最低標小，而延期完工參數比最低標的大，表示發包預算 1000 萬~5000 萬情況下最 有利標在工期變化上比最低標嚴重，且參數達顯著水準(Z=1.49)；其餘參數顯著水準都 不高。
表 7.58、7.59 與 7.60 將發包預算 100 萬~1000 萬、1000 萬~5000 萬與 5000 萬~2 億 分別作討論，其中 2 億以上的案例數過少將不作分析。
表 7.58 新建工程決標方式、發包預算 100 萬~1000 萬對工期變化分析 最有利標 估計參數 Z 值 最低標 估計參數 Z 值 如期完工 30 0.0814878 0.68976 32 -0.0814878 -0.68976 延期完工 10 -0.0814878 -0.68976 15 0.0814878 0.68976 根據數據分析結果顯示，由於所有參數的顯著性都不高，表示發包預算在 100 萬
~1000 萬之間新建工程之決標方式對於工期變化沒有影響。
表 7.59 新建工程決標方式、發包預算 1000 萬~5000 萬對工期變化分析 最有利標 估計參數 Z 值 最低標 估計參數 Z 值 如期完工 31 -0.0907918 -0.84910 18 0.0907918 0.84910 延期完工 35 0.0907918 0.84910 14 -0.0907918 -0.84910 根據數據分析結果顯示，由於所有參數的顯著性都不高，表示發包預算在 1000 萬
~5000 萬之間新建工程之決標方式對於工期變化沒有影響。
表 7.60 新建工程決標方式、發包預算 5000 萬~2 億對工期變化分析 最有利標 估計參數 Z 值 最低標 估計參數 Z 值 如期完工 8 0.1827219 1.07389 6 -0.1827219 -1.07389 延期完工 8 -0.1827219 -1.07389 13 0.1827219 1.07389 根據數據分析結果顯示，由於所有參數的顯著性都不高，表示發包預算在 5000 萬
~2 億之間新建工程之決標方式對於工期變化沒有影響。