迴歸分析

人為因素九個預測變數預測效標變項（傷亡類別）時，進入迴歸方程式的 顯著變項共有五個，分別為受傷程度、車輛撞擊部位、飲酒情形、使用行動電話 以及肇事逃逸等變項，多元相關系數為0.346，聯合解釋變異量為0.118，亦即表 中五個變項能聯合預測傷亡類別0.118的變異量。

就人為因素之個別變項的解釋量來看，以「肇事逃逸」層面的預測能力最 佳，其解釋量為11.8％，其餘依次為「行動電話」、「飲酒情形」、「車輛撞擊部位」

及「受傷程度」層面，其預測能力解釋量分別為11.7％、10.6％，6.5％及3.3

％。從標準化迴歸係數來看，「受傷程度」、「車輛撞擊部位」及「行動電話」的 係數為正，表示這三個變項對「傷亡類別」影響為正向，即受傷程度越嚴重，車 輛撞擊部位越多處及開車使用行動電話，其發生道路交通事故傷亡類別越嚴重。

而「飲酒情形」及「肇事逃逸」的係數為負，表示這二個變項對「傷亡類別」影 響為負向，即減少喝酒開車及真誠面對車禍事故，其發生道路交通事故之傷亡類 別將會減輕。

人為因素對傷亡類別所得標準化迴歸方程式如下：

傷亡因素 傷亡因素 傷亡因素

傷亡因素=0.318××××受傷程受傷程受傷程受傷程度度度度＋＋＋＋0.281××××車輛撞擊部車輛撞擊部車輛撞擊部位車輛撞擊部位位位－－－－0.300××××飲酒情飲酒情飲酒情形飲酒情形形形＋＋＋＋ 0.1444××××行動電行動電行動電行動電話話話話－－－－0.053××××肇事逃逸肇事逃逸肇事逃逸肇事逃逸

二、以道路交通事故之天候與環境因素之各因子篩選：

本研究以道路交通事故之天候與環境因素十三個因子利用逐步迴歸分析 法，以傷亡類別為依變數，根據逐步迴歸分析法準則：F-選入的機率 <= 0.050，

F-刪除的機率 >= 0.100，經分析後共計有五個模式，選入的變數為視距、速限、

事故位置以及道路型態等四個主要因子，如表4-36所示。

表4-36 道路交通事故之天候與環境因素與傷亡類別逐步迴歸分析 面，其預測能力解釋量分別為4.6％、4.0％及3.1％。從標準化迴歸係數來看，「道 路型態」、「事故位置」、「速限」及「視距」的係數為正，表示這四個變項對「傷

傷亡因素 異量為0.005，亦即表中一個變項能聯合預測傷亡類別0.005的變異量。

就道路設計之個別變項的解釋量來看，以「路面邊緣」層面的預測能力，

第五節 小結

本研究針對96年道路交通事故進行相關資料分析，所得上述分析相關結果 如下：

一、據發生道路交通事故之時段統計分析，於上班時段7-10時段與下班16-20時 段為發生道路交通事故高峰，尤其是下午18時至19時為發生道路交通事故最 高峰。

二、以臺東地區天候狀況，駕駛人因天候良好時其車速較快，面對突發狀況時，

無法及時面對及處置，較容易發生道路交通事故。

三、台東分局轄區內道路交通事故發生型態在三岔路、四岔路與直路型態居多，

其中岔路口發生道路交通事故佔61.3％，顯示民眾行車禮讓宣導須再加強，

以降低道路交通事故發生。另道路交通事故資料發生位置於交岔路口週遭發 生之交通事故，佔96年度道路交通事故60.3％，與道路型態中發生岔路口案 件61.3％相為吻合，可推論臺東分局轄區內道路交通事故大約60％事發生於 交岔路口，此ㄧ形態顯示駕駛人於交叉路口未能禮讓行車或未遵守管制燈 號，造成道路交通事故發生。

四、交通號誌資料分析顯示在無號誌的路口，發生道路交通事故比率高達百分之 69.2，如與閃光號誌路口所發生道路交通事故，其發生比率將更高達80％，

故於此項分析結果顯示發生道路交通事故與道路使用者習慣息息相關。

五、經分析當事人飲酒情況與傷亡類別呈現負相關，代表車輛駕駛人駕駛車輛前 飲酒，其酒精駕駛人經呼氣檢測超過0.80 mg/L或血液檢測超過0.16%發生交 通事故，佔96年度道路交通事故14.9％，另經分析駕駛人飲酒駕車佔96年道 路交通事故的22.6％。

六、發生道路交通事故中撞擊點為機車前車頭發生交通事故，佔96年度道路交通 事故22.6％為最高，撞擊點為機車右側車身發生交通事故，佔96年度道路交 通事故10.5％為次之，撞擊點為汽車前車頭發生交通事故，佔96年度道路交 通事故10.3％為次之；撞擊點為機車兩側車身之道路交通事故，非汽機車佔 96年度道路交通事故16.6％。

故經上述依當事人與道路交通事故資料分析顯示，在駕駛人駕駛車輛時，

當事人飲酒狀況、視距兩好與否、民眾的守法觀念與車輛撞擊點等因素，影響道 路交通事故發生A1（死亡車禍）或A2（受傷車禍）息息相關，本研究將針對影

保障人民生命財產安全。