第三章 資料說明與研究設計
第一節 資料內容與敘述統計
國
立 政 治 大 學
‧
Na tiona
l Ch engchi University
第三章 資料說明與研究設計
本章共分三節，第一節為資料內容與敘述統計，說明資料內容與結構，
並進行描述性統計及次數分配，以了解整體樣本特性與蘊含訊息；第二節 為樣本結構差異檢定，對異常樣本與正常樣本進行統計檢定，以了解變數 結構是否有顯著差異？異常樣本是否具有非典型性？並歸納形成異常點的 重要影響因子；第三節為實證分析設計與步驟，主要說明實證分析所採用 的研究方法與模型，以及實證分析的流程與步驟。
第一節 資料內容與敘述統計
一、 資料來源與範圍
本研究資料來源為內政部不動產交易實價查詢服務網資料庫(實價登 錄)，其中包含各筆不動產交易資訊，包括區間門牌、成交總價、行政區、
土地坪數、建物坪數、建物類型、建物構造、所在樓層數、總樓層數、屋齡、
座標等資料。研究對象為台北市集合住宅，資料時間為 2015 年第 2 季及 2016 年第 2 季。
二、 資料處理說明
本研究參考楊宗憲、林沛靜、江穎慧(2016)進行 104 年度「編制住宅價 格指數並定期發布(IV)」計畫的標準作業流程，對本研究樣本進行下列資料 處理。資料處理後的原始樣本數2015 年第 2 季為 2,084 筆；2016 年第 2 季 為1,890 筆，其中包含異常樣本數 2015 年第 2 季為 119 筆；2016 年第 2 季 為 90 筆，刪除異常樣本後的正常樣本數 2015 年第 2 季為 1,965 筆；2016 年第2 季為 1,800 筆。
(一) 刪除非住宅、一樓及透天厝產品、備註欄有特殊註記、屋齡 0.5 年 以下60 年以上、有缺失值等資料，並將樣本車位面積及價格剔除。
(二) 以行政區為基礎，刪除總價大於 99%及小於 1%的極端資料。
(三) 以表 3-1 變數建構複迴歸模型，並應用 DFFITS 法進行異常點檢測。
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
Na tiona
l Ch engchi University
表3-1 複迴歸模型變數說明表
三、 敘述統計
本小節將資料區分為原始樣本、異常樣本及正常樣本，並依照變數類 型區分，分別就成交總價、土地坪數、建物坪數、總樓層、所在樓層及屋齡 等連續變數列出平均數、中位數、標準差、最小值及最大值進行描述性統 計；就行政區、建物類型、建物構造及是否臨街等虛擬變數進行次數分配。
以了解整體樣本特性與蘊含訊息。資料描述性統計及次數分配結果如下：
變數型態 變數名稱 單位 變數說明
應變數 成交總價 萬元 採用總價並取自然對數
自變數
建物面積 坪 預期符號為正 建物面積平方 坪2
由於坪數可能存在報酬遞減現 象，故加入平方項，預期符號為 負
所在樓層 層 因所在樓層對於房價為二次曲線 影響，有先遞減在遞增的效果，
故所在樓層預期符號為負；所在 樓層平方項預期符號為正 所在樓層平方 層2
地上總樓層數 層 因地上樓層越高代表造價越高，
故預期符號為正 屋齡 年 預期符號為負
是否臨街 虛擬變數 臨巷弄=0；臨街路=1 是否為大樓或套房 虛擬變數 公寓=0；大樓或套房=1
是否地坪大於10 坪 虛擬變數 地坪未大於10 坪=0；地坪大於 10 坪=1
建物構造 虛擬變數 其他=0；RC、SRC、SC=1 行政區 虛擬變數 萬華區=0；其他行政區=1
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
Na tiona
l Ch engchi University
(一) 描述性統計
由表3-2~3-4 可發現，因異常點性質屬非常態資料，與整體樣本平 均值差異較大，故異常樣本各變數的標準差皆相對較大，顯示離散程度 較大；正常樣本各變數的平均數與中位數間距相對原始樣本較小，顯示 刪除異常點後的正常樣本較為集中，樣本差異程度縮小；比較正常樣本 與原始樣本的最小值與最大值，仍有些變數相同，顯示極端值並不一定 會被檢測為異常點。
表3-2 原始樣本描述性統計表
年度季別 變數(單位) 平均數 中位數 標準差 最小值 最大值
2015 年 第2 季
成交總價(萬元) 1,827 1,528 1,235 216 11,630 土地坪數(坪) 6.37 5.86 4.66 0.11 45.14 建物坪數(坪) 28.83 27.24 15.28 4.27 106.12
總樓層(樓) 9.59 9.00 4.47 2.00 29.00 所在樓層(樓) 5.73 5.00 3.48 2.00 24.00 屋齡(年) 22.62 25.58 13.08 0.58 49.58
樣本數 2,084
2016 年 第2 季
成交總價(萬元) 1,689 1,380 1,162 185 14,680 土地坪數(坪) 6.33 5.83 4.45 0.15 35.34 建物坪數(坪) 28.55 27.26 15.28 5.35 164.45
總樓層(樓) 9.50 9.00 4.54 2.00 33.00 所在樓層(樓) 5.69 5.00 3.45 2.00 25.00 屋齡(年) 22.72 24.46 13.50 0.58 52.33
樣本數 1,890
‧
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
Na tiona
l Ch engchi University
(二) 次數分配 1. 行政區
由表3-5 可發現，異常點數量約佔原始樣本數量的 4%~6%，與 文獻異常點的比例1%~12%差異不大；士林、大同、中正、北投、信 義、南港及萬華等行政區，有異常樣本占原始樣本百分比大於平均百 分比的現象，且加以檢視門牌座落位置，並應用地理資訊系統 (Quantum GIS)以座標輸出分布情形如圖 3-1~3-2，大多屬於同一行政 區內生活機能及交通運輸等條件差異較大的區域，又高於均價異常 樣本集中於市中心，低於均價異常樣本集中於外圍郊區。
由於本模型是以行政區作為區位變數，如以個別估價觀點說明，
等同於模型是將同一行政區的樣本都視為近鄰地區，不會像個別估 價以商圈或生活圈範圍細分近鄰地區，進行區域因素調整，例如天母 及社子雖然都屬於士林區的範圍，但在生活機能及交通運輸等條件 差異極大，導致住宅價格水準有一定程度的差異，假設原始樣本內為 多數天母樣本及少數社子樣本情況下，社子樣本就可能會被判定為 低於均價的異常點。
‧
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
Na tiona
l Ch engchi University
圖3-1 2015 年第 2 季異常樣本與正常樣本分布圖
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
Na tiona
l Ch engchi University
圖3-2 2016 年第 2 季異常樣本與正常樣本分布圖
‧
‧
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
Na tiona
l Ch engchi University