複合式指標

本研究採用主成份分析法 (Pricipal Components Analysis, PCA)，萃取出一個 主成份，並以此主成份作為新的變項。原則上，除了依據理論論述之外，變項之 間的相關程度也是能否進行主成份分析的決定因素，通常透過兩種方法來判斷相 關矩陣的適切性，分別為 Bartlett 球形檢定與 KMO 量數(Kaiser-Meyer-Olkin measure of sampling adequacy)。當 Bartlett 球形檢定達到統計顯著水準，代表變項 間兩兩相關係數具有一定的同質性相關；而 KMO 值則與淨相關矩陣對角線的取 樣適切性量數 (Measures of Sampling Adequacy, MSA) 有關，當 KMO 值低於 0.5 時是不能接受的 (邱皓政 2012)。

首先，社經水準面向下的三個變項─收入中位數、低教育人口比例、農業人 口比例，依據剝奪理論的論述 (Townsend 1987 ; Townsend et al 1998; Carstairs and Morris 1991; Carstairs 2000)，可假定它們是決定鄉鎮市區社經水準的形成性指標 (formative indicators)，社經水準愈低落，意味著一地的資源愈貧瘠，反映了當地 的貧窮程度，且愈貧窮之地，愈不利於生存，死亡率愈高 (Benach and Yasui 1999;

Singh 2003; Rey et al. 2009; Windenberger et al. 2011)。將三個變項進行主成份分析，

Bartlett 球形檢定為顯著(p <.001)，KMO 量數是.595，第一主成份解釋總變異量的 82.76%。本研究採用其第一主成份之因素分數作為社經水準概念變項，並將之命 名為「剝奪指數」，由於其反應貧窮的程度，故本研究也將稱為「貧窮指數」。

生活壓力面向下的三個變項─離婚、無業、遷移人口比例，假定它們是決定 鄉鎮市區生活壓力的形成性指標，依據社會整合理論，社會整合不佳的社會，人

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們缺乏社會支持的系統以緩和人們的生活壓力 (Cassel 1976; Seeman 1996;

Berkman et al. 2000)，而生活壓力容易使得人體的免疫系統、內分泌系統運作出 狀況 (Cassel 1976; Selye 1978)，進而影響健康而降低生存機會。將此三個變項進 行主成份分析，Bartlett 球形檢定達顯著水準 (p<.001)，KMO 量數是.552，第一 主成份解釋總變異量的 50.97%。本研究採用其第一主成份之因素分數作為生活壓 力概念變項，並將之命名為「壓力指數」，由於其反映人們承受壓力的程度，故 本研究也將之稱為「痛苦指數」。

最後，醫療資源面向下的兩個變項─每萬人醫事人員數及每萬人病床數，假 定它們是決定鄉鎮市區醫療資源的代表性指標，醫療資源愈貧乏之地，居民在疾 病的預防、診斷、照護與療養資源不足，故死亡率應較高。將此兩個變項進行主 成份分析，Bartlett 球形檢定達顯著水準 (p<.001)，KMO 量數是.926，第一主成 份解釋總變異量的 92.57%。本研究採用其第一主成份之因素分數作為醫療資源概 念變項，並將之命名為「醫療指數」，由於其關係人們維持生命的機會，故本研 究也將之稱為「救命指數」。

另一方面，由於環境品質面向的兩個變項為 PM₁₀濃度、自來水普及率，雖 然兩者皆為環境品質的重要因子，但是兩者的相關係數並不顯著，再加上兩者的 單位與測量方法不盡相同，PM₁₀濃度由空氣品質測站監測，單位是μg/m³；而自 來水普及率則是一地自來水供水人口的比例，單位是百分比，故其整併的意義不 大，故保留其原本的資料型態，並將 PM₁₀濃度命名為「空氣汙染」變項，自來 水普及率命名為「用水品質」變項。然而，社經水準面向、生活壓力面向與醫療 資源面向所涵括的變項各自整合為剝奪指數、壓力指數與醫療指數後，所得的因 素分數為標準化後的 Z 分數，為求整體自變項的型態一致，故將空氣汙染、用水 品質變項調整為 Z 分數。所有變項皆標準化成為 Z 分數後，截距項的解釋更為容 易，也就是當所有地理環境因素變項皆為平均值 0 時，死亡率就等於截距項 (起

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點值)─全體鄉鎮死亡率的平均值，並且，自變數係數之間可以相互比較，以探解 各地環境脈絡因素與死亡率關係的強弱程度。

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