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第三節 羅吉斯迴歸分析之相關研究
一、 國內外關於羅吉斯迴歸分析的研究
事實上，許多社會科學的觀察都是分類的而不是連續型的，在面對二元應 變數的情況之下，羅吉斯迴歸分析模型應用的最為廣泛，常用於疾病罹患診 斷，經濟預測等領域，例如，探討引發疾病的危險因素，並根據危險因素預測 疾病發生的概率等。因此，本文將以下提到的三個構面來分別敘述羅吉斯迴歸 分析的應用已可以廣泛適用在各行各業上。分別是在醫療產業方面的羅吉斯迴 歸分析研究、在社會科學方面的羅吉斯迴歸分析研究與在地理環境方面的羅吉 斯迴歸分析研究。
（一） 在醫療產業方面的羅吉斯迴歸分析研究
Kitasako 等人（2017）要求在日本東京的總共 1,108 名年齡為 15 至 89 歲的 受試者，完成自我管理的日常飲食，習慣和健康狀況問卷。將頻繁攝取含酸物 質或胃食道逆流病的受試者和至少一顆初始琺瑯磨損的牙齒置於ETW（Erosive Tooth Wear，受侵蝕影響的牙齒磨損）陽性組，將其餘受試者置於 ETW 陰性 組。進行多因素羅吉斯迴歸分析以確定與ETW 共同相關的因素。分析結果顯 示，碳酸飲料或運動飲料攝取的頻率增加與除了70-89 歲的日本成年人之外的 所有年齡組的ETW 發病率較高相關。
（二） 在社會科學方面的羅吉斯迴歸分析研究
Ahn 等人（2006）使用從韓國領先的移動電信服務提供商之一的數據庫中 的5,789 個實際客戶交易和帳單數據樣本，除了調查了導致客戶流失的因素 外，也分析了客戶流失因素與客戶流失之間的中介效應，其中採用了三種羅吉 斯迴歸，首先，在自變量多項式羅吉斯迴歸模型被用於容納三個客戶狀態，其 次，對自變量的二元羅吉斯迴歸模型用於建模和分析客戶流失。第三，對自變 量和客戶狀態的二元羅吉斯迴歸模型用於分析客戶流失。這項研究不僅證實了 以往關於解釋性流失因素研究的一些結果，如通話質量，忠誠點和服務使用水 平被認為是影響移動電話市場客戶流失率的主要因素之一；還確定了新的研究
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結果，如投訴數量，忠誠點獎勵，計費金額，性別，通話計劃和手機互聯網功 能等因素直接或間接地影響了客戶流失的可能性，從而產生部分中介效應，與 如果有效實施客服處理部分，向客戶服務中心註冊的投訴數量可能會降低直接 客戶流失和客戶狀態更改為不使用的可能性等狀況。
（三） 在地理環境方面的羅吉斯迴歸分析研究
詹勳全等人（2012）依據 2009 年 8 月的莫拉克颱風崩塌資料，以羅吉斯 迴歸法建立阿里山森林鐵路附近邊坡之山崩潛感預測模式，為有效挑選模式內 之山崩潛感因子，利用山崩與非山崩次數分佈圖、崩壞比圖及檢測資料是否符 合常態分配後進行因子篩選，針對各山崩潛感因子（如岩性、坡度、坡向、地 形粗糙度、最大時雨量與總雨量等）的山崩組與非山崩組資料進行取樣後，以 羅吉斯迴歸法計算出各因子的羅吉斯迴歸係數，並建立客觀山崩潛感模式。並 為了解所建立模式之優劣，利用分類誤差矩陣表對建置完成之山崩潛感模式進 行結果驗證，山崩組正確率達75.31%、非山崩組正確率有 68.75%、總體正確 率達69%，整體結果表現良好。用該結果繪製莫拉克颱風事件的山崩潛感圖，
可以發現莫拉克颱風新增山崩地區絕大部分位於中高及高潛感地區，代表未來 若與莫拉克颱風相似之極端降雨型態，則可以利用本研究所建立之山崩潛感模 式，作為阿里山森林鐵路山崩預警之參考。
二、 國內外關於羅吉斯迴歸分析與旅遊產業的研究
羅紅等人（2014）認為全球低碳經濟背景下，鄉村旅遊低碳化發展是必然 趨勢。他們以Crompton（1979）提出的推拉理論模型為基礎，將遊客低碳鄉村 旅遊決策行為影響因素歸為推和拉2 類，依據對北京市 300 位遊客的調查建構 二元羅吉斯模型（願意、不願意去鄉村低碳旅遊）對其影響因素進行實證分 析。分析結果顯示，遊客的學歷、年出遊次數、鄉村旅遊滿意程度、感知到的 北京鄉村旅遊低碳發展緊迫程度及鄉村旅遊目的地總體特色與其低碳旅遊決策 呈正相關；而由於目前北京市低碳鄉村旅遊產品內容不夠豐富、目的地低碳旅 遊設施體系不完善以及旅遊者對低碳旅遊認知度不高等原因，對旅遊者低碳旅
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遊決策行為有一定的負面影響；比如，基於遊客對低碳旅遊認識度普遍較低、
不全面，導致低碳旅遊是一種窮遊行為的認識誤解區。
Boakye 等人（2017）提出針對 2014 年華盛頓地區家庭旅遊調查資料的一 些分析，調查了智慧型手機和非智慧型手機使用者 （兩者皆是高級旅行者資訊 系統的客戶，Advance Traveler Information Systems（ATIS）） 如何獲取和使用 旅行資訊，重點是這些系統如何影響他們的旅行行為。他們建構羅吉斯迴歸模 型以理解旅行者特徵和ATIS 如何影響旅行決策。調查結果顯示，網路、智慧 型手機的APP 和廣播是智慧型手機用戶最主要的信息來源，而網路，廣播和電 視是非智慧型手機用戶最常用的信息來源。因此當智慧手機和非智慧手機使用 者都不願意對他們的旅行計畫 （如更改模式、旅行路線/時間或取消行程） 做 出任何調整時，智慧型手機使用者比非智慧型手機使用者更可能決定改變計畫 路線。