第四章 研究結果
第二節 統計分析與推論
50 100 150 200
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
中性
圖 4-3 防疫期間每週中性新聞則數趨勢圖
第二節 統計分析與推論
本節將防疫期間疫苗施打人數與媒體報告編碼分析值進行相關 性分析及線性迴歸分析方式予以檢定，以實證方式瞭解新聞媒體報導 是否影響疫苗施打人數。
一、相關性分析
以皮爾森相關性檢定方式(Pearson Correlation)，進行接種人數與 新聞編碼值之相關性分析，以進一步瞭解，新聞媒體報導是否對苗疫 接種人數的影響程度與相關性，並以 P 值檢定，分析各相關係數之顯 著性，以判斷其相關性之顯著與各不同週期(日、週、雙週、月)疫苗 施打人數與媒體報告編碼分析值相關性分析。
相關性分析詳如表 4-6，以下將就各交叉比對之分析值，進行 說明：
表 4-6 疫苗施打人數與新聞編碼分析值相關性檢定表
*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
（一）每日新聞分數與每日接種人數
（三）每日新聞分數與雙週接種人數
相關係數為-0.833，為負向的高度相關，檢定值 0.005 達顯著 性，故每日新聞分數與雙週疫苗接種人數，屬反向且顯著之高度相 關，推論每日新聞報導情形與每雙週民眾接種疫苗之願意為高度負 向相互影響關係，因此當每日新聞報導愈負面時，雙週累積的施打 人數反而增加許多或當雙週累積的施打人數愈高，每日新聞報導負 面之情形愈多。
如綜合上節描述性統計分析及本段負相關結果可發現，新聞報 導之特性具有暫留性及遺忘性，也就是新聞報導的議題，對民眾產 生的影響是暫時性的，民眾更容易於一段時間後就遺忘；從另一個 角度推論，當雙週施打疫苗人數累積達一定人數時，較容易產生若 干單一特殊不良反應事件，使得媒體大量報導情形該負面事件，形 成雙週期間的接種人數上升，而單日新聞是之負分很高的情形，故 呈現顯著的高度負相關。
（四）每日新聞分數與每月接種人數
相關係數為-0.206，屬負的低度相關，檢定值 0.794 為不顯著，
故每日新聞分數與每月接種人數，屬不顯著之低度相關，推論每日 新聞報導情形影響每月民眾接種疫苗意願很低，且為反向影響，與 上述每日新聞分數與雙週接種人數與相同相反方向的影響，惟因時 間較長，產生之負向影響程度較低且為不顯著。
（五）每週新聞分數與每日接種人數
相關係數為 0.373，屬中度相關，檢定值 0.141 為不顯著，故 每週新聞分數與每日接種人數，屬不顯著之中度相關，推論每週新 聞報導情形有一定程度影響民眾接種意願，惟顯著性不高。
（六）每週新聞分數與每週接種人數
相關係數為-0.104，屬負的低度相關，檢定值 0.692 為不顯著，
故每週新聞分數與每週接種人數，屬不顯著之低度相關，推論每週 新聞報導情形影響每週民眾接種疫苗意願很低，且為反向影響，惟 不顯著。
（七）每週新聞分數與雙週接種人數
相關係數為 0.380，屬中度相關，檢定值 0.313 為不顯著，故 每週新聞分數與雙週接種人數，屬不顯著之中度相關，相較於單週 新聞對單週接人數情形下，有更高的相關性，推論與每週新聞報導 後，對後續兩週內之民眾接種疫苗意願較僅從單週來看較高。
（八）每週新聞分數與每月接種人數
相關係數為 0.764，屬高度相關，是所有交叉檢定相關分析中，
唯一屬高度相關，惟檢定值 0.236 為不顯著，故推論每週新聞報導 情形影響每月民眾接種疫苗意願較高，惟不顯著。
（九）雙週新聞分數與每日接種人數
故雙週新聞分數與每日接種人數，屬不顯著之低度相關，推論每雙 週新聞報導情形影響每的民眾接種疫苗意願很低，且為反向影響，
並且為不顯著。
（十）雙週新聞分數與每週接種人數
相關係數為-0.463，屬負的中度相關，檢定值 0.209 為不顯著，
故雙週新聞分數與每週接種人數，屬不顯著之中度反向相關，推論 雙週新聞報導情形會影響每週民眾接種疫苗意願且為反向影響，係 當雙週新聞報導愈負面，每週接種人數仍會穩定成長，惟不顯著。
（十一）雙週新聞分數與雙週接種人數
相關係數為-0.327，屬負的中度相關，檢定值 0.391 為不顯著，
故雙週新聞分數與雙週接種人數，屬不顯著之中度反向相關，推論 雙週新聞報導情形會影響雙週民眾接種疫苗意願且為反向影響，係 當雙週新聞報導愈負面，每雙週接種人數仍會穩定成長，惟不顯著。
（十二）雙週新聞分數與每月接種人數
相關係數為 0.318，屬中度相關，檢定值 0.682 為不顯著，故 每雙週新聞分數與每月接種人數，屬不顯著之中度相關，推論每 雙週新聞報導情形有一定程度影響民眾接種意願，惟顯著性不高。
（十三）每月新聞分數與每日接種人數
相關係數為-0.227，屬負的低度相關，檢定值 0.773 為不顯著，
故每月新聞分數與每日接種人數，屬不顯著且為反向之低度相關，
推論每月新聞報導情形影響每日民眾接種疫苗意願很低，且為反向 影響。
（十四）每月新聞分數與每週接種人數
相關係數為 0.550，屬中度相關，是所有交叉檢定相關分析中，
相關係數次高之項目，惟檢定值 0.450 為不顯著，故推論每月新聞 報導情形影響每週民眾接種疫苗意願較高，惟不顯著。
（十五）每月新聞分數與每雙週接種人數
相關係數為-0.073，屬負的低度相關，檢定值 0.927 為不顯著，
故每月新聞分數與每雙週接種人數，屬不顯著且為反向之低度相 關，推論每月新聞報導情形影響每雙週民眾接種疫苗意願很低，且 為反向影響。
（十六）每月新聞分數與每月接種人數
相關係數為-0.470，屬負的中度相關，係為所有交叉檢定中，
負相關值最低的項目，檢定值 0.927 為不顯著；推論每月新聞分數 與每月接種人數，因屬一段期間之數直，且防度期間末期人數因施 打總人數佔總人口近四成，故施打率減緩後，新聞報導較少，且新 聞屬性較偏好報導負面之特質，故分析值亦屬負相關，惟不顯著。
二、相關係數分析小結
有關防疫期間各研究分項統計數據，進行成對相關性分析後，可
發現，僅在「每日新聞分數」與「雙週別疫苗接種人數」產生顯著性 相關，且為高度(-0.833)負相關，其餘各項交叉相關性分析皆為不顯 著，本段研究分析小結重點如下：
（一）相關係數最高為「每日新聞分數」與「雙週別疫苗接種人數」， 並為顯著性負相關，由此可發現，單就每日新聞報導情形，
與長期間(雙週)之施打人數，是反向顯著性影響，也推論長 週期疫苗施打人數與每日新聞報導有顯著負向影響關係。
（二）正相關最高為「每週新聞分數」與「每月疫苗接種人數」， 相關係數達 0.764，顯示新聞報導期間應達一定天數或期間，
對疫苗施人事數將影生正影響，惟顯著性不高。
（三）整體而言，各交叉相關性分析，可發現，週別以上之分析，
得出之相關性較高，單日或單週別期以下期間之分析，相關 性較低，可推論新聞報導產生之效應，應有時間延遲效應，
且需一段時間之報導，另施打人數方面亦需從一段時間(週 別以上)施打人數，較能看出影響程度。
三、線性迴歸分析
本小節將進一步以線性迴歸分析方式，分析各分項數據之關係；
線性迴歸分析除與相關係數分析分為探論兩變數關係外，在線性迴歸 分析中，兩者之間的關係以一個線性方程式(linear equation；或稱線 性模式 linearmodel)來連結，使我們能從其中看到兩個變數之間的互
動關係，在模式中兩個變數的角色一個為依變數(dependent variable；
反應變數 response variable)，另一個為自變數(independent variable，
兩者互換後所得到的模式不同。
因此本段分析將著重於本研究之重點，以每日新聞編碼值及每日 疫施打人數為核心，進行線性廻歸分析，以瞭解新聞媒體報導是否影 響民眾疫苗施打意願。
（一）每日新聞分析與每日接種人數
表 4-7 每日新聞分析與每日接種人數線性迴歸分析表
變異來源 平方和 自由度 均方和 F值 P值 迴歸 1.192E10 1 1.192E10 .983 .325a 殘差 9.089E11 115 1.212E10
總合 9.208E11 116 a. Predictors: (Constant), 每日新聞分數 b. Dependent Variable: 每日接種人數調
從上表可發現，以每日新聞分析當自變數，預估每日接種人 數（為依變數）之線性迴歸分析顯著性分析值為 0.325，為不顯 著，故每日新聞分數與每日接種人數無顯著關係，因此無論每日 新聞報導的情形（含正、負）如何，皆對每日之疫苗接種人數無 產生影響。
（二）每週新聞分數與每日接種人數 a. Predictors: (Constant), 每週新聞分數 b. Dependent Variable: 每日接種人數調
從上表可發現，以每週新聞分析當自變數，預估每日接種人 a. Predictors: (Constant), 雙週別新聞分數 b. Dependent Variable: 每日接種人數調
從上表可發現，以每雙週新聞分數當自變數，預估每日接種 人數（為依變數）之線性迴歸分析顯著性分析值為 0.614，為不顯
新聞報導的情形（含正、負）如何，皆對每日之疫苗接種人數無 產生影響。
（四）每月新聞分數與每日接種人數
表 4-10 每月新聞分數與每日接種人數線性迴歸分析表
變異來源 平方和 自由度 均方和 F值 P值 迴歸 8323564.466 1 8323564.466 .109 .773a 殘差 1.525E8 2 7.627E7
總合 1.609E8 3 a. Predictors: (Constant), 每月新聞分數 b. Dependent Variable: 每日接種人數調
從上表可發現，以每月新聞分數當自變數，預估每日接種 人數（為依變數）之線性迴歸分析顯著性分析值為 0.773，為不 顯著，故每月新聞分數與每日接種人數無顯著關係，因此無論 每日新聞報導的情形（含正、負）如何，皆對每日之疫苗接種 人數無產生影響。
（五）每日接種人數與每日新聞分析
為進一步分析新聞報導編碼值與施打疫苗人數之因果關
為進一步分析新聞報導編碼值與施打疫苗人數之因果關