社會人口因素現況包含下列九個項目，以下分項敘述之：
1. 年齡
所有受訪者年齡層介於65-74歲之間共有688人，佔總樣本數 64.4%；75歲以上有380人，佔總樣本數35.6%。
2. 性別
所有受訪者中，男性有538人，佔總樣本數50.4%；女性有530人，
佔總樣本數49.6%。
3. 婚姻狀態
所有受訪者中，婚姻狀態為已婚的共有809人，佔總樣本數75.7%；
婚姻狀態為未婚者(包含離婚、喪偶)共有259人，佔總樣本數 24.3%。
4. 工作狀態
所有受訪者中，擁有全職工作的共有109人，佔總樣本數10.2%；
無全職工作者共有959人，佔總樣本數89.8%。
5. 教育程度
所有受訪者中，教育程度為高中職以下的共有747人，佔總樣本 數69.9%；教育程度為大專以上的共有321人，佔總樣本數30.1%。
6. 居住狀態
所有受訪者中，居住狀態為獨居者共有151人，佔總樣本數14.1%；
居住狀態為共居者(與 家人/他人 住)共有917人，佔總樣本數 85.9%。
7. BMI
45
所以受訪者中，BMI屬於正常體位的共有562人，佔總樣本數 52.6%；BMI屬於非正常體位的共有506人，佔總樣本數47.4%。
8. 一周身體活動量
所有受訪者中，一周身體活動量未達150分鐘之高齡者共有220人，
佔總樣本數20.6%；一周身體活動量達150分鐘之高齡者共有848 人，佔總樣本數79.4%。
9. 一日螢幕觀看時間
所有受訪者中，一日螢幕觀看時間未滿120分鐘之高齡者共有393 人，佔總樣本數36.8%；一日螢幕觀看時間在120分鐘以上之高齡 者共有675人，佔總樣本數63.2%。
46
表4-1 社會人口因素現況
社會人口因素現況
n %
年齡 65-74歲 688 64.4%
75歲以上 380 35.6%
性別 男性 538 50.4%
女性 530 49.6%
婚姻狀況 已婚 809 75.7%
未婚（包含離婚、
喪偶） 259 24.3%
工作狀態 有全職工作 109 10.2%
無全職工作 959 89.8%
教育程度 高中職以下 747 69.9%
大專以上 321 30.1%
居住狀態 獨居 151 14.1%
與家人/他人住 917 85.9%
BMI 正常體位 562 52.6%
非正常 506 47.4%
一周身體活動量 未達150分 220 20.6%
150分以上 848 79.4%
一日螢幕觀看時間 未達120分 393 36.8%
120分以上 675 63.2%
47
二、社會人口學變項分析
本研究將身體活動定義為一周150分鐘身體活動量。以高齡者身 體活動量(一周達到150分鐘身體活動量)為依變項，社會人口因素為 自變項來探討兩者之間的關係。根據二元邏輯斯迴歸分析的結果顯示，
只有「BMI」變項達統計上的顯著水準。BMI為非正常體位的族群，
較不容易達到每周150分鐘身體活動量的勝算比是BMI正常體位族群 的0.65倍(95%CI=0.48-0.88)。而在年齡、性別、婚姻狀態、職業狀態、
教育程度、居住狀態等變項皆未達統計上顯著水準。
另外，以觀看螢幕時間(觀看時間超過每日120分鐘)為依變項的 情況，根據二元邏輯斯迴歸分析的結果顯示，只有「教育程度」變項 達統計上的顯著水準。教育程度為大專以上的族群，較容易達到每日 120分鐘螢幕觀看時間的勝算比是教育程度為高中職以下的1.59倍 (95%CI=1.20-2.12)。而在年齡、性別、婚姻狀態、職業狀態、居住狀 態、BMI等變項皆未達統計上顯著水準。
48
表4-2 社會人口學變項分析
身體活動(每周150分鐘) 螢幕觀看時間(每日兩小時)
OR (95% CI) P值 ORs (95% CI) P值
年齡
65-74歲 1.00 (ref.) 1.00 (ref.)
75歲以上 0.86(0.63-1.18) .351 0.79(0.60-1.04) .091 性別
男性 1.00 (ref.) 1.00 (ref.)
女性 1.12(0.82-1.52) .481 1.23(0.95-1.60) .115 婚姻狀態
未婚 1.00 (ref.) 1.00 (ref.)
已婚 0.87(0.58-1.31) .502 1.00(0.70-1.43) .981 職業狀態
非全職 1.00 (ref.) 1.00 (ref.)
全職 0.85(0.50-1.43) .530 1.70(1.13-2.57) .011 教育程度
高中職以下 1.00 (ref.) 1.00 (ref.)
大專以上 1.26(0.90-1.78) .182 1.59(1.20-2.12) .002*
居住狀態
獨居 1.00 (ref.) 1.00 (ref.)
與家人居住 0.92(0.56-1.51) .728 0.75(0.49-1.17) .207 BMI
正常體位 1.00 (ref.) 1.00 (ref.)
非正常體位 0.65(0.48-0.88) .005* 1.26(0.98-1.63) .074 註1：上述犯罪事件皆以中位數作為區分標準
註2：OR (odds ratio；勝算比)
49
三、區域犯罪與身體活動及螢幕觀看時間之二元邏輯斯迴歸分析 本節主要探討區域犯罪與身體活動及螢幕觀看時間之關係。以 身體活動(每周達150分鐘身體活動量)以及螢幕觀看時間(每日超過 120分鐘)為依變項，區域犯罪量以各區域犯罪件數的中位數分界為自 變項來探討各項目間的關係。
以身體活動量為依變項，二元邏輯斯迴歸分析結果顯示，「毒 品事件」、「汽車竊盜事件」、「機車竊盜事件」等三個變項皆達到 統計上的顯著水準。高齡者居住在過去一年內有發生毒品事件143件 以上的地區，較不容易達到每周150分鐘身體活動建議量
(0.71)(95%CI=0.52-0.96)；高齡者居住在過去一年內有發生汽車竊盜 事件7件以上的地區，較不容易達到每周150分鐘身體活動建議量 (0.70)(95%CI=0.51-0.95)；高齡者居住在過去一年內有發生機車竊盜 事件16件以上的地區，較不容易達到每周150分鐘身體活動建議量 (0.69)(95%CI=0.51-0.94)。
另外以螢幕觀看為依變項二元邏輯斯迴歸分析結果顯示，區域 犯罪對於高齡者螢幕觀看時間皆未達統計上的顯著水準。
50
註2：OR (odds ratio；勝算比)
51
四、討論
以下針對重要的發現進行討論：
(一)臺灣高齡者社會人口學變項與身體活動之關係
本研究透過邏輯斯迴歸分析發現，「BMI」與身體活動之間為正 相關且達統計上的顯著意義，可驗證本研究假設「BMI 為正常體位 者與高齡者身體活動有正相關」。此結果與過去研究結果相似 (Imbeault et al., 2013; Mesters et al., 2014; Short et al., 2014)，相較於 BMI 為「正常體位」的族群，BMI 為「非正常體位」的族群較不容 易達到每周 150 分鐘身體活動量(OR = 0.65)。推論此結果可能的解釋 原因為，非正常體位包含體位過輕與體位過重之高齡者，而 BMI 過 輕之高齡者可能會因身體肌肉量不足(如衰弱、肌少症)，較不容易達 到每周 150 分鐘身體活動量；另一方面，BMI 過重之高齡者可能會 因身體過重或肥胖成為其身體活動之阻礙，因而使高齡者較不容易達 到每周 150 分鐘身體活動量(Koyanagi, Stubbs, Smith, Gardner, &
Vancampfort, 2017; Pengpid & Peltzer, 2018; 高敏真, 2009)。因此，建 議未來若能針對 BMI 為非正常體位之高齡者發展相關的策略，以讓 其每周達到 150 分鐘的身體活動，達到促進非正常體位之高齡者身體 活動。
52
(二)臺灣高齡者社會人口學變項與螢幕觀看時間之關係
本研究透過邏輯斯迴歸分析發現，「教育程度」變項與「螢幕 觀看時間」達統計上的顯著水準，不同於本次研究之假設「教育程度 為大專以上者與高齡者螢幕觀看時間有負相關」。本研究發現，教育 程度為大專以上的族群，較容易從事每日 120 分鐘螢幕觀看時間 (OR
= 1.59)。雖然過去的研究指出高教育程度者與危害健康行為
(Health-risk Behavior)具有負向的關聯性(Kikuchi et al., 2013)，但本研 究結果卻與過去的研究不一致，過去研究發現，相較於低教育程度的 高齡者，高教育程度的高齡者有較少的電視觀賞時間(Van
Cauwenberg, Van Holle, De Bourdeaudhuij, Owen, & Deforche, 2015)，
造成此差異的可能原因是隨著科技的發達，高齡者之螢幕觀看時間從 過去以觀看電視為主，到目前加入了大量的智慧型手機以及電腦的使 用時間，而過去研究也支持這樣的結果，指出高教育程度之高齡者有 較高的電腦使用時間(Van Cauwenberg et al., 2015)。而本研究所採納 之螢幕觀看時間為所有使用螢幕之時間，包含看電視/影帶 DVD 以及 使用電視/上網（含平板、滑手機與玩遊戲）。因此，未來若能針對 高教育程度的高齡者發展降低使用電腦之策略，以讓其每日低於 120 分鐘的螢幕觀看時間，達到降低高齡者螢幕觀看時間，進而促進高齡 者之健康。
53
(三)區域犯罪與身體活動之關係
本研究透過邏輯斯迴歸分析結果顯示，「毒品事件」、「汽車竊盜事 件」、「機車竊盜事件」等三個變項對於高齡者身體活動皆達到統計 上的負向相關性，皆驗證了本研究的假設「毒品事件與高齡者身體活 動量有負相關」、「汽車竊盜事件與高齡者身體活動量有負相關」、
「機車竊盜事件與高齡者身體活動量有負相關」。高齡者居住在過去 一年內毒品事件較多的區域較不容易達到每周150分鐘的身體活動量 (OR = 0.71)；高齡者居住在過去一年內汽車竊盜事件較多的地區，較 不容易達到每周150分鐘身體活動量(OR = 0.70)；高齡者居住在過去 一年內機車竊盜較多的地區，較不容易達到每周150分鐘身體活動 (OR = 0.69)。綜觀現有治安犯罪與身體活動之文獻，較多著重於青少 年與成年人族群，而研究地區多為澳洲與美洲國家。本研究之發現與 過去歐美國家之青少年及成人族群之研究發現一致 (Astell-Burt et al., 2015; Astell-Burt et al., 2016; Janke et al., 2016; Robinson et al., 2016)，發現區域犯罪與高齡者身體活動量有負向關聯性。此發現可 能的原因為居住在犯罪事件較多的區域，較易降低高齡者外出或在社 區進行身體活動之意願或動機，如買東西或外出運動等，因此相較於 治安較好的區域，居住在治安不良區域的高齡者較不容易達到每周 150分鐘之身體活動建議量。
綜合上述結果，除了青少年與成年人之外，本研究結果也進一
54
步發現了區域犯罪與高齡者身體活動量之負向關聯性，此結果同樣支 持了Sallis在2006年提出的身體活動之生態學模式，驗證了犯罪治安 可為高齡者身體活動之重要環境影響因素 (如圖4-1)。
55
(2006). An ecological approach to creating active living communities. Annu. Rev. Public Health, 27, 297-322.
譯：向芷妤. (2017). 探討臺灣高齡者認知環境因素與休閒娛樂、交通步行行為之關聯性研究 Perceived environmental factors associated with leisure and transport-related walking behavior among Taiwanese elders: 2017.
圖4-1身體活動之生態學架構圖
56
(四)區域犯罪與螢幕觀看時間之關係
本研究透過邏輯斯迴歸分析結果顯示，區域犯罪與高齡者螢幕 觀看時間未達統計上的顯著水準，不同於本研究的假設「區域犯罪事 件與高齡者螢幕觀看時間有正相關」。此研究發現的可能解釋原因為，
區域犯罪事件可能與高齡者的外出與否之動機較有關聯性，而本研究 測量之螢幕使用行為同時包含電視、電腦、手機、平板等靜態行為時 間，這些行為較難界定其所發生的場域是於家中或是於社區鄰里，因 此研究者推論這些不同行為的屬性可能混淆了研究結果。據此，研究 者建議後續研究可進一步探討區域犯罪事件與特定靜態行為
(domain-specific sedentary behavior)之關聯性。
57