群集所占研究區域面積比例

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設定每一個區塊具有相同的人口數一萬人，所以總人口為 400 萬人。並以普瓦松 隨機生成觀察值(λ=10)。為了避免因隨機亂數不同所造成的差異，本文在電腦 模擬分析上皆採取相同一組隨機亂數。由於 SatScan 在電腦模擬上不方便，因此 採用 R 套件中的 Spatialepi 進行模擬，並設定顯著水準 α=0.1，模擬 1000 次。

(一)單一群集

前面有提到，群集的相對風險及群集所占研究區域面積比例皆會影響群集偵 測結果，過去文獻指出 SaTScan 在群集相對風險 1.6 以上，皆有不錯的偵測能力，

而相對風險介於 1.1 至 1.5 表現較為不佳，相對風險介於 1.5 至 1.8 偵測能力逐漸 提高。而探討固定相對風險下，群集占研究區域面積比例對群集偵測的影響之前 必須先有單一群集的偵測結果作為衡量基準，所以接下來假設單一群集下固定相 對風險，討論群集所占研究區域面積比例對偵測結果的影響。

假定群集中心所在座標為(12.5,12.5)，考慮群集的半徑為 1.5、2.5、3.5、4.5，

此時群集所占研究區域面積比例為 2.25%、5.25%、9.25%、17.25%、24.25%，

而群集範圍內以普瓦松隨機生成觀察值(λ=10*RR)。

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圖 4-1、SaTScan 單一群集偵測結果

註 1：Area%代表群集占研究區域面積比例以百分比計

透過圖 4-1 可以確認，提高群集所占研究區域面積比例有利於群集的偵測，

對於相對風險越低的群集，其所占研究區域面積比例必須越高，Error Rate 才會 降低到一定值；相對風險 2.0 以上，Area%的增加對 Error Rate 的降低已無太大 幫助，亦即群集的相對風險達 2.0 以上，即便 Area%不大，亦能正確的偵測該群 集，與過去文獻在相對風險的討論上一致。

(二)兩個群集

在上面單一群集的情況裡得到相對風險越高及群集所占研究區域面積比例 越高皆有助於群集的偵測，但當研究區域存在不只一個群集時，採取一次性偵測 的方式，對於次要顯著的群集會較為保守，亦即研究區域裡其它群集的存在，對 於檢測的群集而言可視為一種門檻，但如果門檻太高將會無法檢測出該群集，至 於「門檻」多高才會對檢測結果造成影響？所以接下來將假設在兩個群集下，變 動其中一個群集所占研究區域面積比例，且固定另一個群集所占研究區域面積比 例，討論一次性偵測的群集檢測結果，並進一步使用逐次分析，比較兩者差異。

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圖 4-2、兩個群集示意圖

圖 4-3、相對風險較高群集占研究區域面積比例對群集偵測上的影響

註 1：固定 cluster2 的相對風險為 2.0，並變動其所占研究區域面積比例，討論 cluster1 的偵測結果

表 4-2、RR=2.0 所造成內外風險縮減比例

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假定 cluster1 中心座標為(4.5,4.5)的半徑為 1.5(群集所占研究區域面積比例為 2.25%)，cluster2 中心座標為(12.5,12.5)，考慮 cluster2 的半徑為 1.5、2.5、3.5、

4.5(群集所占研究區域面積比例為 2.25%、5.25%、9.25%、17.25%、24.25%)，而 群集範圍內以普瓦松隨機生成觀察值(λ=10*RR)。

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圖 4-4、相對風險較小群集占研究區域面積比例對群集偵測上的影響

註 1：固定 cluster2 的相對風險為 2.0 及固定其所占研究區域面積比例 2.25%，討論 cluster2 的偵測結果 註 2：one source RR=2.0 為假定在單一群集下，SaTScan 偵測結果

假定 cluster1 中心座標為(12.5,12.5)的半徑為的半徑為 1.5、2.5、3.5、4.5(群 集所占研究區域面積比例為 2.25%、5.25%、9.25%、17.25%、24.25%)，cluster2 中心座標為(4.5,4.5)，考慮 cluster2 的半徑為 1.5 (群集所占研究區域面積比例為 2.25%)，而群集範圍內以普瓦松隨機生成觀察值(λ=10*RR)。

明顯由圖 4-4 可以看出 cluster1 的相對風險為 1.6 以下即便群集所占研究區 域達 20%以上，對 cluster2 在偵測上的影響不大，配合內外風險縮減比例，即可 以看出對 clsuetr2 在估算相對風險時，皆在 1.6 以上，所以 Power、Error rate 變 化幅度很小都在 1%左右；當 cluster1 的相對風險提高至 1.8 以上，群集所占研究

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