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模型又不宜設置過多層次（一個總體變數一個層次）作估計，所以綜合考量後，
選擇單以國家替代其他無法窮盡的總體變數。
2、變數測量
本文的依變數是民主滿意度，中文問卷題目為：「整體來說，請問您對 [國 家] 民主政治實行的情況，是非常滿意、還算滿意、不太滿意、還是非常不滿意？」
2，按照不同的滿意程度，民主滿意度被區分成四階的有序多分類變數，但由於 本文欲配適 HGLM，為避免發生模型最大概似值（MLE）不收斂的情況，所以會 將「非常滿意、還算滿意」合併為「滿意」，以及「不太滿意、非常不滿意」合 併為「不滿意」，重組為二分類變數（binary variable）。
本文的自變數分成「代表性」和「政黨極化程度的感知」兩個。「代表性」
的測量並非單一變數，而是由自我意識型態位置評估和政黨意識型態位置評估共 組成的。大部分的國家意識型態的分野將用左右來區分，0 表示最左，10 表式最 右。但在 CSES 的調查中有四個國家地區不以左右區分，分別是香港、台灣、菲 律賓、和墨西哥；他們分別用「親北京－親香港」、「統一－獨立」、「自由－保守」、
「打貪－濟貧」取代左右意識型態，作為評估自我和政黨意識型態的光譜。根據 假設 1 所設計的自變數，理論上，值域為 0 至 10 之間，0 即為公民與政黨完全 契合，10 表示公民與政黨非常遙遠，因此會將兩者相減後，再取絕對值，如下：
假設1：政黨代表性 = �自我評估位置 − 最近政黨評估位置�
2 英文則為：On the whole, are you very satisfied, fairly satisfied, not very satisfied, or not at all satisfied with the way democracy works in [COUNTRY]?
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接著，本段將討論極化程度的設計緣由。在民主滿意度的研究中，Weil（1989）
和 Ezrow and Xezonakis（2011）都分別設有政黨極化的測量指標，不過兩者的設 計幾乎一樣，唯一的差別是前者沒有開根號，後者有。Weil 的政黨極化指標是修 改於 Powell（1987）的研究，見下列：
Weil（1989）： 極化程度(1) = � p𝑛𝑛 𝑖𝑖(x𝑖𝑖 − 𝑥𝑥̅)2
𝑖𝑖=1
其中：
x𝑖𝑖 = 全部選民給予政黨 𝑖𝑖 的評估位置的平均值 𝑥𝑥̅ = 全部政黨的評估位置的平均值
p𝑖𝑖 = 政黨 𝑖𝑖 的得票率 𝑛𝑛 = 政黨數量
另外，在政黨體系研究中，像 Rae（1971）的政黨分化指標（fractionalization index），僅關注在政黨數量上。Dalton（2008）則認為諸如此類的研究沒有回應 Downs（1957）和 Sartori（1976）政黨意識型態競爭的理論，也就是沒有測量指 標在回應「極化」的測量。因此他提出一個新的極化指標（如下），以政黨得票 率作加權，個體觀察資料衡量政黨位置，政黨數量最大採計 5 個。如此一來，他 的極化指標的值域會落在 0 至 10 之間，0 表示所有政黨的意識型態完全在同一 位置上，10 代表完全兩極分化。我們可以發現這樣的設計和 Weil（1989）相當 雷同，唯一的區別是，他將指標標準化使其值域落在 0-10 的區間中，而 Weil 則 未作這樣的處理。
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和政治類變數的處理。首先，選舉制度將依照 Bormann and Golder（2013）的分 類研究，其指標直接被 CSES 直接採用，收錄進各期的調查資料中，分成：（1）多數決制（majority formula）、（2）比例代表制（proportional formula）、和（3）
混合制（mixed formula）等三類；而國家變數則毫無意外，即直接將國家作為單
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無論民眾投票給誰，我們國家的情況都差不多；但是也有人認為，民眾投給不同 的人，我們國家的情況就會不同。現在這有一張卡片分別列出五種情況，由「情 況都差不多」到「情況就會不同」的位置（1 是「無論投給誰，情況都差不多」； 5 是「投給不同的人，情況就會不同」。）請問，您的位置在哪裡？」；（4）經濟 狀況，分成比較差、一樣、比較好等三類，中文題目為：「首先，請問您覺得台 灣現在的經濟狀況與一年前相比，是比較好、還是比較不好，或是差不多？」旨 在瞭解受訪者如何評估過去一年來的經濟狀況，根據理性主義的假設，經濟發展 的波動，將影響受訪者對政府和執政黨的評價，而民主滿意度作為民主體制綜合 考量的測量變數，可能因此受到影響，所以經濟狀況直接影響民主滿意度的評價 外，亦會間接影響代表性或政黨極化程度對民主滿意度的評價。
本文將民主滿意度歸類成滿意和不滿意兩類，再搭上代表性和極化程度等兩 個研究假設的重要自變數，以及 3 個人口特徵變數，4 個政治類變數，選擇階層 勝算對數模型做估計和驗證假設。但在模型分析前需先初步檢視資料結構，因此 第肆章將先從敘述統計開始，再來才是模型分析，最後是討論和小結。
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蘭（New Zealand）2011 年的兩筆資料亦遭排除，本節的敘述統計分析共有 35 國，35 筆調查資料，以及 2 張表，4 張圖。此外，為方便討論本節將會選取不同選舉 層次資料的分類，像選舉制度的分類係根據 Golder（2005）和 Bormann and Golder
（2013）的分類研究，而政府體制的分類是根據 Cheibub（2007）的分類研究。
表 1 亦揭露 CSES Module 4 調查的選舉類型，其中有兩點需注意：（1）法國的總 統和國會選舉雖在同一年，但此調查資料係在總統選後調查，而非在國會選舉後。
（2）日本下議院的選舉時程不定，首相常提早改選，而此調查資料是在上議院