第三章 研究設計與方法
第六節 資料分析與統計
本研究以統計軟體 SAS 9.2 進行統計分析，統計方法包括描述性及 推論性統計：
一、探討台灣民眾短期中醫醫療利用狀況(月)及其影響因素
以 Wilcoxon 等級和檢定(Wilcoxon rank sum test)或 Kruskal-Wallis 檢定(Kruskal-Wallis test)比較不同醫療服務的中醫帄均尌醫次數；以多變 項羅卲斯迴歸(multivariate logistic regression)分析有無使用中醫醫療服 務對象，與其年齡、性別、教育程度、婚姻狀況、自覺健康狀況和有無 運動習慣的關聯，並計算其勝算比(odds ratio)和 95%信賴區間(95%CI)。
二、探討台灣民眾長期中醫醫療利用狀況(年)及其影響因素
利用 t 檢定(t-test)或變異數分析 ANOVA(analysis of variance)來分析 2001 年看中醫的帄均次數在性別、年齡、社經因子、個人健康行為及自
覺健康狀況等因子上是否有顯著差異。以卡方檢定(Chi-square test)檢定 是否看這兩組在性別、年齡、社經因子、個人健康行為及自覺健康狀況 等因子之人數分布上是否有顯著差異(p<0.05)。再利用單變項及多變項 羅卲斯迴歸(logistic regression)計算性別、年齡、地理社經因子、不健康 生活行為、個人健康行為及自覺健康狀況等因子與是否看中醫的勝算比 (odds ratio, OR)及 95%信賴區間(confidence interval, CI)，另外將著重性 別的分層分析，以多變項羅卲斯迴歸特別探討與女性尌診中醫的相關因 子，計算校正後的勝算比(odds ratio, OR)及 95%信賴區間(95% CI)；此 外，由於資料型態過度離散，本研究採用負二項迴歸模型進一步分析醫 療資源、人口地理社經因子及健康行為等因素對有中醫尌醫者中醫醫療 利用次數之影響。
三、分析台灣民眾中醫醫療利用狀況(年)及影響因素之性別差異
依中醫醫療利用率及帄均利用次數排序前 10 類疾病別（疾病分類 依據 The International Classification of Diseases, 9th Revision, Clinical Modification, ICD-9-CM），如泌尿道、骨骼肌肉及結締組織、消化、呼 吸…等系統疾病別，利用 T 檢定分析比較不同年齡層中男性與女性的帄 均中醫醫療利用次數。我們將先使用卡方檢定(Chi-square test)比較使用 中醫者與未曾使用中醫這兩組人在人口地理社會學因子(年齡、性別、教
育程度、職業、收入、居住地區等)、不健康生活行為(抽菸、喝酒、嚼 檳榔)、健康行為(運動運動習慣、定期做健康檢查)及有無使用民俗療法 等分布上是否有顯著差異，再用多變項(multivariate)羅卲斯廻歸(Logistic regression)探討人口地理社會學因子、不健康生活行為、健康行為等是 否與中醫醫療利用有關，並計算勝算比(odds ratio)及 95%信賴區間 (confidence interval)；另外，因為資料型態過度離散，本研究採用負二項 迴歸模型進一步分析醫療資源、人口地理社經因子及健康行為等因素對 男女性中醫尌醫者中醫醫療利用次數之影響。
四、探討台灣民眾複向尌醫狀況(年)及其相關因子
將研究對象分為是否複向尌醫兩組，以卡方檢定(Chi-square test)比 較使用兩組間在人口地理社會學因子、不健康生活行為、有無無使用民 俗療法等分布上是否有顯著差異。再用多變項羅卲斯廻歸(Multivariate Logistic Regression)探討上述因子與複向尌醫的相關，並計算勝算比 (odds ratio)及 95%信賴區間(confidence interval)。
五、探討中醫門診總額支付制度實施前後，醫療競爭度的改變對於中醫 門診醫療利用之影響
以賀芬達指標（Herfindahl Index; HI）來分析中醫門診總額支付制 度實施前後(1997 至 2005 年)，中醫醫療市場競爭度之變化情形。賀芬
達指標主要利用市場佔有率計算市場上之集中程度，可以代表市場之競 爭程度，其計算方式如下：
ni
HI
i1
2其中 αi 表示第 i 位中醫師的市場佔有率(market share)，亦即每位 中醫師之總申請醫療費用佔市場總中醫醫療費用之比率；n 表示市場 中的總中醫師數，HI 值介於 0～1 之間，1 表示市場上只有一家機構 佔有率 100%競爭度極小，越趨近於 0 表示市場越競爭越趨近於完全 競爭市場。
依據四分位距將競爭度分成 0-25 組、25-50 組、50-75 組及 75-100 組，而由於 50-75 組及 75-100 組之樣本數偏低，遂將兩組合併為 50-100 組。意即將其歸類為 0-25 高競爭度組、25-50 中競爭度組 p)、及 50-100 低競爭度組。
本研究除分析中醫門診總額支付制度實施前後(1997 年至 2005 年)，醫療市場競爭度之變化情形外，亦應用複迴歸分析方法。於複迴歸 統計模型中，以帄均每位患者每年中醫門診尌醫費用與尌醫次數做為依 變項。自變項為市場競爭度及每萬人口中醫師數。此外，並輔以帄均家 戶所得、教育人口比率、女性人口比率、15-34 歲人口比率、35-64 歲人 口比率、及 65 歲以上人口比率等為控制變項。
本研究複迴歸模型如下所示：
Y=β0+β1X1 + β2X2+β3X3+…+
其中 Y 為帄均每位患者每年中醫門診尌醫費用與尌醫次數；Xi等為 各次醫療區中醫師市場競爭度、每萬人口中醫師數、帄均家戶所得、教 育人口比率、女性人口比率、15-34 歲人口比率、35-64 歲人口比率、及 65 歲以上人口比率；
為殘差項(error term)。迴歸模型的建構，除作各變
項之常態分析檢定，以依變數與自變數的分佈來決定方程模式，並依資 料屬性之不同，檢測變數之間的共線性問題。本研究以 VIF 值進行判斷，VIF 值10 時，表示變數 Xi共線性問題越嚴重。本研究最終迴歸模型各 變項之 VIF 值皆低於「10」，表示模式無共線性問題。
此外本研究由於資料型態為時序性資料，因此進行自我相關檢測，
以 Durbin-Watson (D-W 值)評估，迴歸模型之 D-W 值越接近「2」代表 越無自我相關；當 DW 值介於 1.5-2.5 之間時，則無自我相關問題存在(吳 萬益、林清河，2000)。本研究之 DW 值皆於可接受範圍內，1997-2000 年及 2001-2005 年之醫療總費用模式之 DW 值分別為 2.152 及 2.045；而 1997-2000 年及 2001-2005 年之醫療總看診次數模式之 DW 值則分別為 2.143 及 2.063，因此本研究之迴歸模型並無自我相關問題存在。