第二章 文獻回顧
第六節 資料統計與分析
本研究將問卷施測後所得資料，包括個人基本資料、家庭狀況及生 活型態、居家環境資料、工作地點或唸書地點環境資料及24 小時時間活 動量表進行編碼及登錄，運用SPSS 中文版電腦套裝軟體，依據研究目的 及變項性質來進行相關統計分析，此外本研究推論統計採雙尾檢定，其 顯著水準為.05(significance level, p<0.05)。
一、 描述性統計
(一) 受訪者之基本特性，包括性別、年齡、工作型態及過去病史，利 用人數及百分比(%)來表示。
(二) 受訪者之家庭狀況及生活型態分布(吸菸習慣、開伙天數、廚房使 用之週邊設備)，皆以人數及百分比(%)來描述。
(三) 受訪者之居家環境、工作環境或唸書環境特性描述，利用百分比 (%)表示。
(四) 24 小時時間分布，計算家中、室內非家中、室外及交通之平均時 間、標準差，以分鐘及百分比(%)描述。
二、 母數統計
以t-test 及單因子變異數分析(One-way ANOVA)檢定受訪者在家中 的時間是否與受訪者所填答的家庭生活型態及居住環境特性等變 項有其差異存在，若有差異存在時，再進ㄧ步利用薛費(Scheffe’s
method)事後檢定來檢定組間的差異。
三、 無母數統計
(一) 本研究中的時間資料利用 crystal ball 來看 24 小時時間分布，從表 3-3 中可看到不管是區域、性別及年齡其在家中、室內非家中、
交通及室外時間的分布，多數都是呈現Extreme value distribution 或Gamma distribution，並不是呈現一個常態分布，因此必須使用 無母數統計來做檢定。因此本研究利用克瓦二氏單因子等級變異 數分析(Kruskal-Wallis test，H 檢定)來檢定居民時間活動分布與各 變項(區域、年齡)間的差異性，假若各組間有差異性存在時，再 進ㄧ步使用事後檢定中的曼惠特尼(Mann-Whitney U test)檢驗來 做組間差異比較分析。
(二) 利用 Wilcoxon 等級和檢定(Wilcoxon rank-sum test) 來比較性別 之不同所造成一天時間活動模式是否有其差異性。
(三) 由於西屯區、大雅鄉及沙鹿鎮的居民有填寫假日與非假日共兩天 的 24 小時活動量表，為了要比較各區域的村民在假日與非假日 是否會造成時間分配有所不同，因此採用Wilcoxon 符號等級檢定 (Wilcoxon sign-rank test)來看是否有顯著差異。
四、
多變量分析數量化一類的目的是求某一個變量(目的變數)與其它各個項目組
間的近似函數關係，利用多元迴歸分析，來測定各說明變數對目的 變數的影響程度。雖然使用其它的統計方法可以準確知道 24 小時 時間活動模式的影響因子，但是結果顯得零散，無法看出其一致的 關係，因此搭配數量化 I 類模型(Quantification theory type I)來分 析，可以快速建立 24 小時之時間活動模式暴露影響因子，以保證 能有效精確地計算活動時間結果，對於在執行暴露評估分析決策將 有相當大的助益。
表 3-3 時間活動模式在區域、性別及年齡上之分布
家中 室內非家中 交通 室外
Distribution Anderson
darling Distribution Anderson
darling Distribution Anderson
darling Distribution Anderson darling 區域
西屯區 Normal 3.68 Logistic 21.07 Extreme value 7.82 Gamma 37.82 大雅鄉 Gamma 1.61 Logistic 8.96 Extreme value 1.89 Gamma 23.88 沙鹿鎮 Logistic 4.72 Gamma 9.92 Gamma 2.77 Gamma 11.32 性別
男性 Logistic 2.35 Logistic 11.83 Extreme value 7.31 Gamma 36.54 女性 Normal 1.77 Logistic 16.21 Extreme value 4.73 Gamma 36.77 年齡
<6 歲 Extreme value 1.89 Logistic 5.06 Extreme value 1.26 Logistic 6.08
7-24 歲 Gamma 1.26 Normal 3.50 Extreme value 5.06 Gamma 34.69
25-64 歲 Gamma 2.69 Logistic 13.73 Extreme value 4.67 Gamma 36.74
>65 歲 Extreme value 0.29 Gamma 9.03 Weibull 1.18 Logistic 4.32