暴露艙實驗結果統計分析

本階段所收集之前臂外側皮膚生理指標數據依據實驗組別(實驗組、

控制組)分類進行統計分析。此外利用皮膚生理指標之平均值與標準差對 應環境溫度、環境相對濕度變化之線性分佈作圖，探討不同環境物理因 子變化對皮膚生理指標之影響程度與幅度。由於暴露艙實驗所量測之皮 膚生理指標等數據呈現常態分布，因此暴露艙實驗所得之數據以有母數 統計方法進行分析。首先各皮膚生理指標對應個別環境物理因子之關係 以散佈圖(scatter plot)呈現，並於散佈圖中推導其線性迴歸方程式(linear regression equation)，解釋各皮膚生理指標受環境物理因子之影響關係。

另外，在不同溫度、相對濕度所量測之生理指標利用單因子變異數分析

(one-way ANOVA)進行檢定，評估單一因子(環境溫度、環境相對濕度) 對皮膚生理指標之影響是否達顯著差異。若差異達統計顯著性，則利用 雪費多重比較法(Scheffé’s multiple-comparisions procedure)⁽⁶⁶⁾觀察不同溫 度間(相同相對濕度)、不同相對濕度間(相同溫度)皮膚生理指標量測值是 否達顯著統計差異。環境溫濕度進一步轉換成絕對濕度以及WBGT，以 分析皮膚生理指標平均值對應絕對濕度及WBGT之分佈與其中個別受測 者數值之散佈，並於散佈圖中推導線性迴歸方程式。此外，實驗組與控 制組之皮膚生理指標測量值另以表列方式呈現，並使用student’s t 檢定 (student’s t tests)分析各溫濕度組合間之實驗組與控制組生理指標值是否 達統計顯著差異。實驗中前臂外側所測量之皮膚生理指標，含SCBF、

TEWL、skin temperature、以及skin moisture，亦兩兩對應方式觀察其散 佈，分析各皮膚生理指標受環境溫度、環境相對濕度、以及使用防曬袖 套與否之影響。以上所述各散佈圖另進行以下統計分析：1)關聯性分析 (correlation analysis)：以皮爾森積差相關係數(Pearson product moment correlation coefficient, rp)呈現皮膚生理指標與環境物理因子或皮膚生理指 標間之相關性，並檢定相關係數之線性強弱；2)線性分析：透過線性迴歸 討論皮膚生理指標與環境物理因子或皮膚生理指標之可能線性關係，以 判定係數表示(coefficient of determination, r²)。

在此階段實驗中，受測人員主觀熱感知隨環境溫度、相對濕度改變產

生之變化，於實驗後以問卷調查熱感知投票值(thermal sensation vote, TSV) 一次。為研究受測者熱感知隨環境溫度、環境相對濕度改變所產生之變 化並量化其趨勢，受測人員於各環境溫濕度組合之實驗中均測量TSV 值，並對應環境溫度、相對濕度、絕對濕度、及WBGT值進行分佈分析，

以評估主觀熱感知受溫濕度之獨立與綜合影響。TSV對應皮膚生理指標 之散佈分析進一步依使用防曬袖套與否分類，以探討在環境溫度、相對 濕度對上項分佈之影響中，防曬袖套使用扮演的角色。以上所述各項分 佈另進行前述之關聯性分析以及線性分析。

暴露艙實驗收集之數據並以多項式複迴歸分析(multiple regression analysis)檢驗環境溫度、環境相對濕度、以及防曬袖套使用與否等因子對 於皮膚生理指標之綜合影響及其影響程度。分析結果以多項式複迴歸方 程式(polynomial multiple linear regression equations)、複相關係數(multiple correlation coefficient)、複判定係數(coefficient of multiple determination)、

調整複判定係數(adjusted coefficient of multiple determination)與相關統計 檢定表示。複迴歸方程式進一步透過標準化複迴歸方程式(standardized multiple regression equations)之建立，評估在去除各變項單位因素(亦即因 環境物理因子測量單位不同所形成測量值間及其反應在方程式偏迴歸係 數間之差異)後，環境物理因子對於皮膚生理指標的實際影響程度。暴露 艙實驗除以複迴歸方程式與標準化複迴歸方程式呈現外，亦以逐步迴歸

法檢驗複迴歸方程式中各環境物理因子變項與皮膚生理指標之相關性，

透過移除關聯性低之變數，增加線性迴歸之預測性。