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第參章 常住人口估計
根據林民浩等人(2011)提到台灣地區就醫方便，當民眾生小病時，就醫往往 選擇距離較近的醫療院所，因此估計常住地時，將小病的就醫地納入考量，或許 更能反映民眾的實際居住地所在。所以本研究透過CD 檔中看診呼吸道感染 (ICD-9-CM:460-466、480-487)的紀錄，將上呼吸道感染門診就醫地視為居住地，
估計各地區(縣市)的常住人口。第一節將先檢驗 CD 檔的樣本代表性；第二節則 是將估計的常住人口，與2010 年戶口普查的常住人口比較。
第一節 樣本代表性
雖然，國衛院表示 CD 檔具有足夠的樣本代表性，但本研究所持有的健保資 料庫，在性別、年齡部分的遺漏值與國衛院所描述的有些出入，因此必須再次檢 驗CD 檔的投保地是否可反映真實母體的投保地特性。
一、ID 承保檔與 ID 百萬人抽樣檔之比較
由於本研究所持有的健保資料庫，僅 ID 百萬人抽樣檔中的被保險人有就醫
紀錄，因此必須檢驗ID 百萬人抽樣檔是否可反映 ID 普查檔的母體特性。首先，年齡結構部分，根據2005 年男性各年齡層(五齡組)人數比例(數據詳見附表 1-1、
附圖1-1)及卡方檢定的 p-value=0.901 大於 0.05，顯示 ID 百萬人抽樣檔，可反映 母體ID 普查檔的男性年齡結構特性。而女性各年齡層(五齡組)人數比例(數據詳 見附表1-2、附圖 1-2)及卡方檢定的 p-value=0.3471 大於 0.05，顯示 ID 百萬人抽 樣檔也可反映母體ID 普查檔的女性年齡結構特性。因此，在性別與年齡部分，
ID 百萬人抽樣檔可反映母體 ID 普查檔。
接著，各縣市的投保人數部分，根據2005 年男性各縣市投保人數比例(數據 詳見附表1-3、附圖 1-3)及卡方檢定的 p-value 大於 0.05，顯示 ID 百萬人抽樣檔，
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可反映母體ID 普查檔的男性各縣市投保人結構。而女性各縣市投保人數比例 (數據詳見附表 1-4、附圖 1-4)及卡方檢定的 p-value 也大於 0.05，顯示 ID 百萬人 抽樣檔也可反映母體ID 普查檔的女性各縣市投保人結構。因此，在性別與各縣 市投保人數的部分，ID 百萬人抽樣檔也可反映母體 ID 普查檔。
所以，根據以上結果，ID 百萬人抽樣檔可用來反映母體 ID 普查檔，在不同 性別下的年齡結構與各縣市投保人結構。
二、ID 百萬人抽樣檔與 CD 檔之比較
確認完 ID 百萬人抽樣檔可反映母體 ID 普查檔的特性後，接著檢驗 CD 檔可 否代替ID 百萬人抽樣檔去做進一步相關推論。首先，根據圖 3-1、2005-2009 年 -男性、女性各年齡層平均就診率(各年度詳見附圖 1-5~1-6)，可知因為抽樣而造 成的存活效應，使得高齡的人可能已經死亡，但並未從承保抽樣歸人檔中移除，
而造成高齡部分的就診率逐年下降。因此，原始的ID 百萬人抽樣檔，扣除退保、
停保後，再將2005~2012 年都沒看病的人排除在外，並根據過去扣除死亡的文獻 (蘇維屏，2014)，將往後幾年皆沒看病的人當作死亡扣除之後，得到未看病比例 介於4%~6%(詳見附表 1-5)。可將 CD 檔與 ID 百萬人抽樣檔的差異降低一些。
圖3-1、2005~2009 年，男性、女性各年齡層就診率(5 年平均)
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排除 ID 百萬人抽樣檔中死亡的人後，檢驗 CD 檔與處理過的 ID 百萬人 抽樣檔結構是否相似。首先，檢驗各性別的年齡結構是否相似。根據圖3-2、
圖3-3，男性、女性在 CD 檔與處理過的 ID 百萬人抽樣檔的五齡組結構，看 似差異不大，但卡方檢定p-value 皆小於 0.05，表示兩者在五齡組結構上有顯 著不同，建議透過事後分層加權或反覆多重加權等方法調整，再做進一步推 論，避免得出有偏誤的估計值。
圖 3-2、2005 年-男性，就醫紀錄與投保紀錄之比較(CD 檔、ID 抽樣檔)
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圖3-3、2005 年-女性，就醫紀錄與投保紀錄之比較(CD 檔、ID 抽樣檔)
接著，檢驗各性別在各縣市投保人的結構是否相似。根據 2005 年 CD 抽
樣檔與ID 百萬人抽樣檔的男性、女性在各縣市的人口比例值(詳見附表 1-6、附表 1-7)與結構(詳見附圖 1-7、附圖 1-8)相似，而且相對應的卡方檢定 p-value(男性: 0.2683；女性: 0.8404)皆大於 0.05，表示 CD 檔可反映 ID 百萬 人抽樣檔在各縣市投保人結構。
因此，根據以上結果，在地區部分，CD 檔可反映 ID 百萬人抽樣檔的特 性；而在五齡組的年齡結構部分，由於結構不相似，必須透過事後分層加權 或反覆多重加權等方法調整，減少推論的可能偏誤。
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1-10），了解戶口普查與估計結果在性別與年齡結構（15 歲以下、15-64 歲、65 歲以上）趨勢一致。接著，比較兩者的差異，但由於戶口普查的常住人口結果，在男、女性的年 齡結構，僅提供 15 歲以下、15-64 歲、65 歲以上的人數，因此透過無母數方法 (Permutation test)，檢定戶口普查結果與估計出的常住人口之間有無差異。而檢 定結果並無顯著差異（詳見附表1-8），表示估計的常住人口與戶口普查，在性別 與年齡結構（15 歲以下、15-64 歲、65 歲以上）的趨勢一致且無顯著差異。
進一步比較不同性別下，不同年齡層（15 歲以下、15-64 歲、65 歲以上）在 各縣市的常住人口（詳見附圖1-11~附圖 1-16）。由於不同性別下，各年齡層、
各縣市的常住人口分布也並非常態分布，因此藉由無母數方法檢定各地區的人口 普查人數與估計常住人口數的一致程度(Spearman`s rank correlation coefficient)，
以及之間有無顯著差異(Permutation test)。檢定結果(詳見附表 1-7、附表 1-8)，兩 者的相關係數都相當高，而且也無顯著差異。
根據以上結果，在不同性別的各年齡結構（15 歲以下、15-64 歲、65 歲以上），
各縣市的估計常住人口與戶口普查的結構差異不大，表示上呼吸道感染的就醫地 選擇與戶口普查的結果類似，但與戶籍人口記錄不同。換言之，上呼吸道感染的 就醫地與戶口普查結果接近，由於戶口普查10 年才實行一次，若透過健保資料