第三章 研究設計與方法
第六節、 資料分析方法
一、統計分析方法
(一)描述性統計(Descriptive Analysis)－
若為連續變項，則以平均數及標準差來描述說明各 相關因素的特性及分佈；若為類別變項則採用次數與百 分比描述。
(二)雙變項分析(Bivariate Analysis)－
若自變項為連續變項，則以 t 檢定以 30 日後死亡與 否，對自變項平均值，檢定其是否有差異；若自變項為
類別變項，則檢驗 30 日後死亡與否與各自變項間的關係 是否獨立，因此進行卡方檢定(X2 test)。
(三)多變項分析(Multivariate analysis)－
羅 吉 斯 迴 歸 模 型 是 對 二 元 因 變 數 (dichotomous dependent variable)(即 y＝1 或 y＝0)進行迴歸分析時最為 普遍應用的多元量化分析方法 (王濟川,2003)。
羅吉斯迴歸分析的目的是為了找出依變項與一組自 變項之間的線性關係，這個線性關係表示可用依變項的 對數奇數比單位(Logit)、常態數單位(Normit)或雙對數單 位(Log-Log)等等 (彭昭英,2000)。其運用的時機為當依變 項為雜散型，分為兩種(dichotomous)或少數幾類時。此 外，依變項不必符合多變量常態分佈的假設(multivariate normality assumption)。針對依變項的分佈，也沒有任何 假設 (郭文達,2000)。本研究中住院月數及使用呼吸器月 數即屬連續變項。
根據 Hosmer 與 Lemeshow(1989)指出，進行羅吉斯 迴歸分析時，當自變項為連續變項時，應符合對數奇數 比為線性關係(linearity in the logit)的假設，若不符合此假 設時，建議應以四分法將自變項進行分組，以明確找出
該變項在統計上的影響力，故本研究中如年齡等連續變 項，均以四分法進行分組，以找出該變項在統計上的影 響力。
另本研究之依變項為 30 日後是否死亡，採用羅吉斯 迴歸分析，探討在控制其他變項之效應後各自變項和依 變項之關係。整個迴歸模型中，當某一自變項的勝算比 (odds ratio)為 1 時，表示在控制其他變項之效應後，此自 變項與依變項沒有相關；若勝算比大於 1 時，表示在控 制其他變項之效應後，此自變項與依變項間存在正關 係；若勝算比小於 1 時，表示在控制其他變項之效應後，
此自變項與依變項間存在負關係。
( 四 ) 逐 步 羅 吉 斯 迴 歸 分 析 (Stepwise Logistic regression analysis)-
建立呼吸照護病房中呼吸器依賴患者三十日死亡率 預測模型在輸入預測變數之值時，計算該類病患之死亡 率。逐步羅吉斯迴歸的分析原理是順向與反向羅吉斯迴歸 兩種方法的綜合，亦即其乃按照順向選擇法(forward)的邏 輯不斷排選重要的自變項，將其納入迴歸模型裡，但它同 時也依據反向淘汰法(backward)的原則對模型中既存的自
精確預測其結果，則該自變項應屬多餘，若是，則逐步法 可有機會將這些不重要的自變項從模型中剔除出去 (彭昭 英,2000)。
二、套裝軟體
本研究以 Microsoft Excel 2000 進行資料的整理與建立，
再採用 SAS 6.12 統計軟體進行分析。