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投票權的選民，透過相同的時間距離劃分，僅量降低個世代內的樣本差異，作為 跨界年齡比較的指標。時期變數則根據選舉年分為2004、2008、2012 與 2016 年 共四個年度。使用兩個變數可控制住年齡效果，又不會有共線性的問題(Yang and Land 2013)；選民對經濟狀況的認知參考王伯耀(2004)的操作化方式，根據感知公 平理論，相對剝奪感來自個人經濟狀況與國家經濟狀況「比較」之後的結果，差 異性為感知公平理論的核心(Smith et al. 2012)。在操作化上將選民對國家經濟狀況 的評價與對自身經濟狀況的評價做比較，編碼為「感知經濟狀況較差」與「感知 經濟狀況較佳」，作為二分類變數放入模型；教育程度編碼為小學及以下、初中 職、高中職、專科與大學及以上，做五分類變數放入模型；政治興趣使用政治討 論頻率以及選舉關注程度作為指標；政治效能感使用問卷中政治效能感題組，編 碼為效能感高與效能感低5；媒體接觸頻率為問卷中不同媒體類型的關注程度加 總；政治知識使用個年度政治知識題答對比例作為指標。
第三節、 研究方法與限制
研究方法
本論文採用量化分析方式，使用交叉表與迴歸模型等方式分析調查資料。依 變數為選民的投票參與情形，有效類別為有投票與沒有投票之二分類變數，使用 一般常見用於分析二分類依變數的二元勝算迴歸模型(binary logistic regression model)(黃紀與王德育 2012)。
模型解讀上，使用邊際改變(marginal change)作為解讀方式。相較於原始模型 中使用勝算(odds)作為解讀，邊際改變的解讀方式較容易理解。在邊際改變的解讀 方式為，在自變數發生一單位的變化時，依變數發生機率的改變。其中又可以分
5使用問卷中「政治有時候太複雜了，所以我們一般老百姓實在搞不懂」作為內在效能感指標。外 在效能感指標使用「我們一般老百姓對政府所作所為，沒有任何影響力。」（外在效能感一）與
「政府官員不會在乎我們一般老百姓的想法。」（外在效能感二）兩道題目。
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為兩種，平均的邊際改變效果(average marginal effect, AME)與在平均值上的邊際 改變效果(marginal effect at mean, MEM)。差異在於，解釋邊際改變時，其他變數 的設定。平均邊際改變效果計算出的值，是將邊際改變在其他變數中個點的值上 所計算出來的邊際改變的平均值；而在平均值上的邊際改變則是計算主要變數的 邊際改變在其他變數為個自的平均值上時的值。本論文採用平均的邊際改變效果 作為模型解釋方式。
模型估計上使用R 作為分析軟體，使用 glm 作為主要分析語法，並以 margins 語法作為解讀。加上模型穩健分析模型，本論文將有 2 個主要分析模型 以及2 組共 10 個穩健分析模型，分析衝突選民對投票參與的影響。
研究限制
本論文主要的研究對象為總統選舉，其主要原因乃是因為總統選舉資料相對 單純，易於分析。然而實際上衝突選民在宣洩對於支持政黨候選人的不滿時，其出 口也未必是在總統選舉中不去投票，可能會朝向選舉時程相近(2004 年與 2008 年) 甚至同期(2012 以後)的立法委員選舉。同時在 2012 年以後總統與立法委員選舉合 併，各個選區的立委候選人可能也會起到強化或中和選民的衝突性，本論文礙於篇 幅與技術的限制並沒有將立法委員選舉可能造成的影響納入。
另外，台灣並非每次的選舉都是兩強對抗，在 2012 與 2016 兩屆的選舉中，
親民黨候選人的加入使得選舉中出現有趣的變數。本論文為求分析內容清楚而沒有 將此點納入討論。雖然兩年度的資料表示自己投給了親民黨的候選人的樣本相當少，
然而因為親民黨候選人的加入，選民對於親民黨候選人的評價以及泛藍政黨認同中 親民黨認同者的角色是否與其他泛藍政黨認同者有所不同，也是本論文未逮之處，
有待後續研究釐清。
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最後，在與既有理論對話的能力上，受制於資料內容，諸如社會資本模型、理 性決策模型與公眾利益模型等內容包含的變數均未納入考量。
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第伍章、 實證分析
實證分析部分分為四個部分，第一部分為敘述統計，第二部分為政黨認同的 衝突選民類型迴歸模型分析，第三部分是回溯性投票的衝突選民迴歸模型分析，
最後做模型穩健分析(robustness checks)。在敘述統計部分，首先為樣本內所有變 數個別的分佈情形。接著是投票參與與衝突選民類型之間的交叉表，並且做獨立 性檢定，分析在沒有控制其他變數的情況下，衝突選民類型是否與投票參與具有 相關性；接著做政黨認同的衝突選民類型迴歸模型，分析在控制其他變數之後，
衝突選民類型是否對投票參與具有影響力，並做解釋；第三節為回溯性投票的衝 突選民迴歸模型，分析回溯性投票的衝突選民類型在控制其他變因後，是否對投 票參與產生效果。兩種衝突選民因爲在編碼上均包含候選人評價，因此有共線性 的問題，不放在同一個模型中分析6；最後，使用不同的自變數編碼方式，做模型 穩健分析，排除研究結果為隨機性導致的可能。