研究架構

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從臺北市自行車安全分析探討都市街道改善策略之研究

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第三章 研究設計

第一節 研究架構

一、 研究架構

本研究乃探討空間環境因素與自行車事故嚴重度之關聯，然不同空間 與事故型態發生的交通安全問題與影響因素不甚相同，因此本研究係依事 故道路型態，將資料分為路口及路段兩類，以及根據事故型態，將資料分 為人與車、車與車以及車本身三類，分別進行個別空間與型態之自行車事 故資料分析，此外也針對整體空間進行分析。依照交通事故特性結果及透 過卡方檢定檢視各變數與肇事嚴重度之相關性，選擇影響事故嚴重度之可 能因子建構多項式羅吉斯迴歸模式，並校估參數的顯著程度，以找出影響 自行車交通事故的重要影響變數，同時檢驗多項式羅吉斯迴歸模式應用於 自行車事故分析之適合性。進而，根據多項式羅吉斯迴歸模式校估結果為 基礎，針對影響臺北市自行車事故嚴重度之顯著變數，從都市設計規劃層 面，研擬增加都市街道自行車安全之改善策略及相關配套措施，圖 3-1 為 本研究之研究架構。

圖 3- 1 研究架構圖

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第二節 研究方法

一、多項式羅吉斯迴歸(Multinomial Logistic Regression)

當因變數的分類為三類及以上者，可使用多項式羅吉斯迴歸模式來分 析因變數與自變數之間的關係，而多項式羅吉斯迴歸模式的概念是基於羅 吉斯迴歸分析法(Logistic Regression)，但多項式羅吉斯迴歸對於因變數 則設有一假設，即需假設因變數之各類別間可完全分離，其餘之概念則與 羅吉斯迴歸相同。由於本研究主要是分析影響自行車事故發生因素與受傷 嚴重程度間之關聯，因此將嚴重程度之類別分為「死亡與頭部受傷」、「受 傷」、「未受傷」三種程度，在模型的應用上，本研究採取多項式羅吉斯迴 歸模式的主要考量係依據所探討的三種受傷程度類型皆屬於非連續型變數。

而在進行多項式羅吉斯迴歸前，須將所有名目變數轉換為虛擬變數，始能 分別對這些因素進行分析，本研究即將可能影響自行車事故發生之因素如 道路幾何特性(如事故位置、道路類型)、交通工程設置(如分隔設施有無、

速限)、環境因素(如天候、照明)等變數轉換為虛擬變數，並加以瞭解有何 因素對於死亡與頭部受傷、受傷、未受傷三類受傷嚴重度有影響，以建構 一個表示因變數和自變數關係的迴歸模型。

多變量分析可以透過 Logistic 機率函數的轉換，於 Logistic 函數中 引入更多自變數以完成。其中多變量線性組合 a+b1x1+b2x2+…+bkxk 以

∑ 𝑏𝑖𝑥𝑖表示，其中常數項 a 用 b0 表示；x0 恆等於 1，在令z = ∑ 𝑏𝑖𝑥𝑖。於是 Logistic 機率函數表示如下，再將分子及分母分乘一個 exp(z)，可得:

p =

1+exp⁡[− ∑ 𝑏_𝑖𝑥_𝑖]

=

1+exp(𝑧) (3-1)

等式兩邊取自然對數後，可得機率函數與自變數間關係式，其公式如 下:

ln (

1−𝑝

) = 𝑧 = ∑ 𝑏

𝑥

其中，事件發生機率為 p，事件不發生機率為 1-p，而勝算值(odds ratio) 或稱相對風險(relative risk)則為 ^𝑝

1−𝑝，乃事件發生機率與不發生的比，

說明自變項與因變項間之關聯，勝算比越高，表示自變項與因變項間之關 聯程度越強。

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二、多項式羅吉斯迴歸之校估與檢定

模式中所包含之自變數對於因變數應有顯著之解釋能力，才能對羅吉 斯迴歸模式進行解釋，意即所設模式須比模型中只包含截距項好。羅吉斯 迴歸方程採用最大概似法(MLE)來求參數值，故迴歸方程式的整體檢定乃透 過概似值(Likelihood)，而此概似值是一種機率，函數值介於(0，1)之間，

當對此函數值取自然對數後，其對數為負數，故通常會對概似值先取對數 後再乘-2，以進行分析。於 SPSS 模型適合度檢定中，給出最終模式與模型 中僅包含截距項時之概似比檢定結果，此處卡方統計量即前面兩個「-2 對 數概似值」的差異，若卡方檢定的 P 值小於 0.01，說明最終模型優於只含 截距之模型，即最終模型顯著成立。

另外，在多項式羅吉斯迴歸用以判斷模型是否過度離散的統計檢定主 要有皮爾森檢定法及離差檢定法，其中皮爾森相關係數及離差，其檢定之 虛無假設為模型能很好地配適原始資料，如果卡方值越大、顯著性水準越 低，表示模型配適效果越不好。

三、模式建構程序

本研究將透過 SPSS19.0 軟體設定，應用多項式羅吉斯迴歸模式建構自 行車肇事嚴重度模型，目的在於瞭解影響自行車事故嚴重程度之顯著因素 並探討其影響效應。模型中之因變數為自行車事故中騎士受傷之嚴重程度，

本研究將會依據事故資料表中之受傷程度及主要傷處將事故嚴重度重新定 義並分成三類，包括造成人員死亡或頭部受傷、造成人員受傷及未受傷，

而解釋變數則會根據文獻及事故資料表中之因素進行選取，主要可分為道 路幾何因素(如路寬、道路類型等)、交通工程因素(如分隔設施有無、速限 等)、環境因素(如天候、照明)以及建成環境因素(如是否有路邊停車格、

公車站等)。

於建構多項式羅吉斯迴歸模式前，針對選取資料進行交叉分析與卡方 檢定，以找出變數與肇事嚴重度有顯著差異者，並先投入模式校估，逐一 檢視參數之顯著性，刪除不顯著之變數外，亦重複納入其他變數試驗以找 出顯著變數，建構出多項式羅吉斯迴歸模式。

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