第五章 實證分析
第二節 模式比較
由於本研究的模式間具有巢套關係，故採用偏離值 (Deviance) 來比較模型 的適配程度。如表 27 的偏離值表，當估計的參數愈多，則偏離值愈小。然本研 究關注鄰鄉變項與死亡率起點值和變遷率的關係，故 M6 模式較能反映本研究關 心的議題。然而，M6 模式中，分別有 M6Q1、M6K10、M6D22 三個次模式，由 表中看來，M6D22 的偏離值最小，此模型應為適配度較好的模型，故本研究在 鄰近效應的探討以 M6D22 作為討論的基礎。
表 27 M1 至 M6 模式之偏離值 (Deviance) 模式 參數個數 Deviance 置入變數 M1 3 -12158.525 無
M2 6 -13820.240 時間變項 M3 11 -14223.832 本鄉變項：
時間、空氣汙染、用水品質、剝奪 指數、壓力指數、醫療指數
M4 16 -14245.495
M5Q1 21 -14283.136 本鄉變項：
時間、空氣汙染、用水品質、剝奪 指數、壓力指數、醫療指數 鄰鄉變項：
空氣汙染、用水品質、剝奪指數、
壓力指數、醫療指數 M5K10 21 -14288.872
M5D22 21 -14301.005 M6Q1 26 -14286.753 M6K10 26 -14292.362 M6D22 26 -14311.717
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二、起點值與變遷率的關係
透過層次 2 殘差項𝛾0𝑖與𝛾1𝑖的相關係數，可以評估死亡率起點值與變遷率的 關係。若兩者的相關係數為正數，代表死亡率起點值愈高，變遷率越高；反之，
若兩者的相關係數為負數，則意味著死亡率的死點值愈高，變遷率愈低。
本研究使用 M2 模式作為此部分討論的基礎，這是因為 M2 為只置入時間變 項的未條件化成長模式 (unconditional growth model)，其殘差的相關係數代表未 放入任何解釋變項的實際起點值與實際變遷率 (Singer and Willett 2003)。參考表 28，M2 起點值與變遷率的相關係數為 0.336，代表在無任何解釋因素的前提下，
起點值與變動量呈現正相關，意即起點值愈高，死亡率變遷幅度愈大，但是由於 死亡率為下降趨勢 (負值)，所以起點值愈高，下降的速率愈慢。
表 28 死亡率起點值與變動量相關係數
Model M2 M3 M4 M5D22 M6D22 相關係數 0.336 -0.346 -0.395 -0.362 -0.450
由於 M2 方程式為式(3-8)，若求得層次 2 之殘差，則能得知哪些鄉鎮的死亡 率起點值高於/低於平均截距，哪些鄉鎮的變動率高於/低於平均斜率，故本研究 將 M2 模式的層次 2 殘差項，也就是隨機效果𝛾0與𝛾1繪製成地圖(圖 18)，由圖得 知，若截距殘差項 𝛾0大於 0，代表 2001 年死亡率起點值高於全體鄉鎮截距平均 值；若𝛾1大於 0，則意味著死亡率於 12 年間變遷率高於全體鄉鎮斜率平均數，
而由於全體鄉鎮死亡量變遷率皆為負值，故𝛾1大於 0 者代表變遷速率較整體平均 緩慢，而𝛾1小於 0 者代表變遷速率較整體平均快速。
由圖 18 得知，臺灣本島山地鄉為死亡率起點較高 (𝛾0>0)，但下降速率較慢 (𝛾1>0)，而西部平原都市化程度較高的鄉鎮市區則是起點值較低 (𝛾0<0)，下降速 率較快 (𝛾1<0)。可見，山地鄉不僅輸在起跑點，其死亡率的改善速率也較非山
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地鄉緩慢，反映了臺灣死亡率在研究期間之起點值及變遷率的雙重不平等。
圖 18 M2 模式殘差分布圖
另一方面，為何在不同的模式中，相關係數相反？由表 28 可知，M3 以後 的模式死亡率起點值與變遷率呈現負相關。由於 M3 以後是置入了環境脈絡因素 如空氣污染、用水品質、剝奪指數、壓力指數、醫療指數來解釋變異，當置入了 這五大項解釋因素以後，未被這五大項因素所解釋的遺留變異使得起點值與變遷 率的關係轉變為負值。所以，原本各鄉鎮的死亡率起始點與變遷率的正相關，是 受到鄉鎮環境脈絡因素的影響，換言之，若吾人能改善環境脈絡因素，如社經水 準與生活壓力因素，則死亡率之起點值與變遷率的關係則可能反過來變為負相關，
亦即當鄉鎮市區的起點值高，則變遷率低，因為變遷率為負值，所以死亡率起點 值高的鄉鎮，下降速率增快；死亡率起點值低的鄉鎮，下降速率減緩，應有助縮 小鄉鎮市區間死亡率的空間差距。
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