羅吉特模式

曾貴楷（民 96）【8】以臺中市民國 89 年計程車交通事故資料，採用羅吉斯 特迴歸建構肇事嚴重程度模式，考量因素包含肇事日期、時段、地區速限、

天候狀況、號誌、事故位置、年齡、事故責任等變數；研究結果發現當計程 車事故責任愈重，對方駕駛愈容易在事故中傷亡；此外，男性駕駛較容易造 成對方駕駛之傷亡；而在所有車種的駕駛中最安全的為大客(貨)車駕駛，最 危險的為自行車騎士與行人，其次為機車騎士。

2.2.4 羅吉特模式

羅吉特（Logit）模式通常應用於運輸學上之個體選擇行為。個體選擇行 為模式理論基礎主要來自兩個與行為有關的領域，一為經濟學的消費者行為，

另一為心理學的選擇行為。在不同假設下這兩種不同的行為理論在某些情況 下可得到相同的結果。不過由消費者行為導出的理論應用較廣，說明較易，

而羅吉特模式即為依據消費者行為所導出，而近年來亦有將其應用於交通事 故嚴重程度之分析上，茲將相關文獻詳述如下：

Shankar 等（1996）【39】透過巢式羅吉特模式探討美國華盛頓州 1988 至 1993 年郊區高速公路事故之嚴重程度。該研究定出 4 種事故嚴重程度，分別為僅 財損、輕傷、重傷、傷殘或死亡，並且分析道路幾何因素、發生時間、肇事 原因、事故型態、氣候變數、駕駛者特性與結果，並將某些個別變數結合成 一相互影響變數，並透過概似比檢定；其研究結果發現，經由各種共生變數 之驗證結果，可以得知巢式羅吉特亦為評估事故嚴重度與交通安全的一個良 好方法。

林佐鼎等（民 90）【22】欲以個體觀點探究肇事之嚴重程度，蒐集了臺南市 都市地區民國 86 年 7 月至 87 年 12 月間之「道路交通事故調查報告表」資料 內容，並透過逐步羅吉特模式進行分析，分析都市地區路段及路口內，各當 事人肇事後傷害程度的機率；研究結果發現，在路口部分，性別、年齡、車 種、酒後駕車與事故原因都對事故傷亡程度有顯著影響，在路段部份，對事 故傷亡程度有顯著影響的變數則有性別、限速、慢車道是否設有分隔島。

Sunanda 等（2002）【40】以美國佛羅里達州 10 年間車輛撞擊固定物的交通 事故資料，構建多元羅吉特模式，結果發現速率、是否使用安全帶、碰撞角 度、酒醉駕車，及是否有事故責任等均是造成不同嚴重程度的主因。

Bédard 等（2002）【41】以 1975 年至 1998 年間的美國交通死亡事故資料，

John 等（2008）【43】以美國華盛頓州多車道公路 1990 年至 1994 年間的交 通事故資料，構建混合羅吉特模式並分析各變數（包含駕駛人、車輛及道路

以汽、機車事故碰撞型態（approach-turn、angle crossing、angle merging）

分別構建 3 種混合羅吉特模式，研究結果發現，在未開發道路及視線不良的

(Regression) Zegeer

（1988）

Levine 等 Regression &

Negative

Ivan 等

曾貴楷

Pai 等 (2009)

英國 T 字路口交通 事故分析。

在未開發道路及視線不良的情 況下，機車路權常被其他駕駛 人所忽視；另年長者及女性駕 駛人在路口則比較容易發生與 安全間距有關之事故類型。