中 臺 科 技 大 學
資 訊 管 理 系
畢 業 專 題
以決策樹探討國民吸菸喝酒嚼檳榔行為
指導老師：蔡興國 老 師
朱薇薇 老 師
學 生：班級 資四甲
吳宥萱 許福軒 洪誌宏 湯玠評 王湘頎 張慈凌 陳芳儀
中 華 民 國 一百 年 十二 月
I
誌謝
論文研究的完成到結束，有著同學、老師、學長的指導，才能順利的結束 與完整的呈現給大家。
首先要感謝的是蔡興國老師及朱薇薇老師，由於老師與大家的互動、討論，
使得本研究獲得很多的幫助與教導，因此我們研究方向的選擇、觀念架構的建 立、資料分析才能順利的完成。每次開會，老師都會給我們許多諮詢與建議，
而蔡興國老師常有的爽朗笑聲，使得我們做起事來有更多的原動力，讓開會的 過程中沒有那麼的拘謹與嚴肅，但有著更多的尊重和感激，非常感謝老師的用 心與努力。在研究資料分析遇到困難時，將資料寄給老師尋求幫助，雖然老師 非常忙碌，但老師不辭辛苦的在凌晨回信。老師這樣的細心指導讓我們在此致 上最深的敬意。另外，感謝詹肇雄老師成立本專題組，凝聚大家進入這個專題 研究室，並給予困難上的指導及細心的陪伴著我們。
此外，要感謝何愷霖學長、陳顥文學長、林旻錡學長、卓雍順學長、林添義 學長們，帶領我們熟悉軟體的作業環境以及演算法的操作流程。還有最感謝宋 敏仰學長，亦師亦友的陪伴，無論在分析資料上、文件處理上、眾多軟體操作 上，都經由學長他所累積的經驗，無私的幫助我們。宋敏仰學長分享過去他所 遇到的經驗，讓我們不再重蹈覆轍犯同樣的錯誤，耗費大量的時間來進行資料 處理與分析。
最後要感謝所有參與本研究的組員，以及幫助的人員，不論是老師或學生，
因為有你們的意見提供，讓本研究順利的完成。在團隊裡的每個人都抱持著運 動家的精神，完成每一項任務，還學到研究的團隊默契，並且由衷地的感謝本 研究的人員願意為目標盡心盡力。在專題組的這段日子以來，大家獨特性格特 質的魅力、待人處事的技巧、行事風格、知識的淵博，也是促使大家在研究上 的心情愉快，讓團隊裡每個人的目標一致，才能使本研究順利完成。
II
摘要
近年來，慢性病、癌症以及其他疾病逐漸年輕化，且在青少年時期行為模 式的不重視下，越來越多青少年染上一些不好的習慣，其中以吸菸、喝酒、嚼 檳榔行為居多，對青少年的健康造成莫大的威脅。此階段的行為模式會影響到 中壯年以後健康狀況。讓我們不得不更加重視國民的健康。本研究針對國民吸 菸、喝酒、嚼檳榔行為進行探討，期望能找出造成這些行為的因素，以及其與 疾病的關聯性。同時，本研究亦分析上述三種行為之間的關聯性。資料來源為
「2005 國民健康訪問暨藥物濫用調查」12-64 歲個人問卷訪問調查，本研究將資 料分成 3 類年齡，青少年(12-19 歲)、青年(20-39 歲)、中壯年(40-64 歲)，使用資 料探勘中 C5.0 決策樹進行分析。結果發現，不論是青少年、青年、中壯年中的 任意族群，吸菸、喝酒、嚼檳榔的行為都會相互影響。開始吸菸年齡為影響青 少年吸菸、喝酒的重要因子，所以家長應該特別注意青少年的行為模式，不要 讓孩子從小就染上不良的壞習慣，危害到他們的健康。中壯年喝酒行為的影響 因子則為吸菸、性別與嚼檳榔。
關鍵字：資料探勘、決策樹、健康行為、吸菸、喝酒、嚼檳榔
III
總目錄
誌謝 ... I 摘要 ... II 圖目錄 ... V 表目錄 ... VII
第壹章 緒論 ... 1
第一節 研究動機 ... 1
第二節 研究目的 ... 3
第貳章 理論基礎與文獻回顧 ... 4
第一節 健康行為 ... 4
第二節 青少年健康行為 ... 6
第三節 青年健康行為 ... 13
第四節 中壯年健康行為 ... 19
第五節 2005 年 NHIS 國民健康訪問暨藥物濫用調查之文獻探討 ... 25
第六節 非健康行為所造成的傷害 ... 27
一、 吸菸行為 ... 27
二、 喝酒行為 ... 28
三、 嚼檳榔行為 ... 29
第七節 資料探勘(DATA MINING) ... 30
一、 資料探勘的定義 ... 30
二、 資料探勘流程 ... 33
三、 資料探勘演算法 ... 34
第叁章 研究方法 ... 44
第一節 研究構面 ... 44
第二節 研究材料及研究對象 ... 46
一、 研究資料來源 ... 46
二、 研究對象 ... 46
第三節 研究變項名稱及定義 ... 47
第四節 資料前處理 ... 51
第五節 研究流程 ... 54
第六節 探勘方法 ... 56
第七節 研究工具 ... 56
第參章 研究結果... 58
IV
第一節 資料描述 ... 58
一、 性別... 58
二、 年齡... 61
三、 疾病... 62
第二節 決策樹探勘結果 ... 65
第伍章 結論 ... 82
第一節 結論 ... 82
參考文獻 ... 83
附錄一 欄位說明 ... 90
附件二 代碼如何產生說明 ... 98
榮耀事蹟 ... 102
附錄A 研討會發表論文 ... 103
附錄B 競賽得名事跡 ... 108
V
圖目錄
圖 2-1 國人主要非健康行為圖 ... 5
圖 2-2 非健康行為因素圖 ... 8
圖 2-3 青少年影響比較圖 ... 10
圖 2-4 性別影響力比較圖 ... 10
圖 2-5 家庭結構比較圖 ... 11
圖 2-6 青年非健康行為比較圖 ... 13
圖 2-7 台南市民眾注重的健康問題-三高圖 ... 15
圖 2-82005NHIS吸菸喝酒嚼檳榔盛行率圖 ... 17
圖 2-9 中壯年人口非健康行為因素 ... 19
圖 2-10 知識發現流程KDD步驟流程圖 ... 32
圖 2-11 資料探勘流程圖 ... 33
圖 2-12 分類法技術 ... 35
圖 3-1 資料處理流程圖 ... 53
圖 3-2 研究流程圖 ... 55
圖 3-3 資料研究環境圖 ... 57
圖 4-1 青少年之非健康行為性別比較 ... 59
圖 4-2 青年之非健康行為性別比較 ... 60
圖 4-3 中壯年之非健康行為性別比較 ... 61
圖 4-4 非健康行為各年齡群比較 ... 62
圖 4-5 中壯年疾病統計圖 ... 64
圖 4-6 青少年吸菸行為顯著欄位圖-1 ... 65
圖 4-7 青少年吸菸行為決策樹-1 ... 66
圖 4-8 青少年吸菸行為顯著欄位圖-2 ... 67
圖 4-9 青少年吸菸行為決策樹-2 ... 68
圖 4-10 青少年喝酒行為顯著欄位圖 ... 69
圖 4-11 青少年喝酒行為決策樹 ... 70
圖 4-12 青年吸菸行為顯著欄位圖... 72
圖 4-13 青年吸菸行為決策樹 ... 73
圖 4-14 青年嚼檳榔行為顯著欄位圖 ... 74
圖 4-15 青年嚼檳榔行為決策樹 ... 75
圖 4-16 青年喝酒行為顯著欄位圖 ... 76
圖 4-17 中壯年吸菸行為顯著欄位圖 ... 77
圖 4-18 中壯年吸菸行為決策樹 ... 78
圖 4-19 中壯年嚼檳榔行為顯著欄位圖 ... 79
VI
圖 4-20 中壯年嚼檳榔行為決策樹... 80 圖 4-21 中壯年喝酒行為顯著欄位圖 ... 81
VII
表目錄
表 2-1 90 年與 95 年年齡別男女死亡年齡人數 ... 18
表 2-2 91 年至 94 年慢性肝病及肝硬化死亡年齡人數： ... 23
表 2-3 91 年至 94 年糖尿病死亡年齡人數： ... 24
表 2-4 決策樹演算法之比較使用 ... 41
表 2-5 資料探勘文獻整理 ... 42
表 3-1 個人資料相關變項 ... 47
表 3-2 疾病資料相關變項 ... 49
表 3-3 不良行為資料相關變項 ... 50
表 3-4 硬體分配說明表 ... 56
表 4-1 青少年男女性別的非健康行為人數 ... 58
表 4-2 青年男女性別的非健康行為人數 ... 59
表 4-3 中壯年男女性別的非健康行為人數 ... 60
表 4-4 各年齡群的非健康行為人數 ... 61
表 4-5 40-64 歲性別罹患疾病人數 ... 63
表 4-6 青少年吸菸行為規則-1 ... 66
表 4-7 青少年吸菸行為規則-2 ... 69
表 4-8 青少年喝酒行為規則 ... 71
表 4-9 青年吸菸行為規則 ... 74
表 4-10 青年嚼檳榔行為規則 ... 76
表 4-11 中壯年吸菸行為規則 ... 78
表 4-12 中壯年嚼檳榔行為規則 ... 81
1
第壹章 緒論
第一節 研究動機
台灣社會近年來的人口以及人文社會的發展模式，演變成慢性病以及癌症的 年齡趨近於年輕化。越來越多青少年耳濡目染，常受朋友、家人的影響，開始 學習一些不好的生活習慣，像是吸菸、飲酒、嚼檳榔…等等，造成社會風氣低 迷，這些不良習慣將會對青少年的健康造成莫大的威脅，進而影響到年輕人到 中壯年以後健康狀況，讓我們不得不重視台灣大眾的健康行為。
根據世界衛生組織(WHO)表示煙草每年使近 600 萬人失去生命，其中有 500 多萬人屬於菸草使用者和既往使用者，有 60 多萬人屬於接觸二手煙霧的非吸煙 者。如不採取緊急行動，到 2030 年時，每年的死亡數字可上升到 800 萬以上。
又在世界上超過 10 億吸煙者中，幾乎有 80%生活在煙草相關疾病和死亡負擔最 沉重的低收入和中等收入國家。
有關未成年人飲酒的研究，在北歐和美國等國家的青少年飲酒情形已經開始 下降；與此相反的是，傳統上飲酒量較低的地區（如東亞和西太平洋），則增加 了。台灣在過去 40 年來，飲酒與酗酒的盛行率急劇上升，未成年人飲酒的盛行 率也在增加。一份 1999 年的研究發現，年齡介於 13 至 18 歲的青少年，每月至 少飲酒 1 次的盛行率，1991 年為 13％，至 1996 年則增加為 16.7％。當先進國 家致力於未成年飲酒防制規則時，屬於 飲酒盛行率低但是經濟發展迅速的地區。
(陳筱蕾，2011)
2
國家衛生研究院葛應欽教授研究發現有吸菸、酗酒、嚼檳榔 3 種習慣者，
其發生口腔癌之危險性較沒有此三種習慣者達 123 倍；若單獨來看，吸菸、酗 酒、嚼檳榔之致癌危險分別為 18 倍、10 倍、28 倍，亦顯示嚼檳榔之危害。(行 政院衛生署國民健康局)
而世界衛生組織(WHO)的報告表示：「預防慢性疾病：攸關生死的投資」心 臟病、中風、癌症、慢性呼吸系統疾病和糖尿病等慢性病是迄今世界上最主要 的死因，占所有死亡的 63%。在 2008 年死於慢性病的 3600 萬人中，有 29%的 人不足 60 歲並且半數為婦女。而在今後十年內，慢性疾病會再奪走三億五千萬 人以上的性命，同時，會使數百萬人飽受慢性疾病的折磨。
非健康行為發生造成的一個趨勢，不只是吸菸、喝酒、嚼檳榔、非法藥物使 用的情況發生。而是會造成全球經濟造成一個重大的影響與共同生存在地球上 的人口一個嚴重的生命威脅。
而國內針對 1763 名高職生追蹤其使用成癮物質之研究發現，由一年級至三 年級期間，吸菸者開始飲酒、嚼檳榔及使用成癮藥物的危險性，為非吸菸者的 8.6 倍、3.7 倍及 8.4 倍。
衛生署國民健康局歷年吸菸率調查結果發現，國中及高中職學生吸菸率分別 為 8.0％、14.8％，就年齡層分析，國人的吸菸率由國中、高中職至 25 歲呈現倍 數成長趨勢，目前成年人逾七成在 18 歲以前開始吸第一口菸，顯示年輕族群的 吸菸習慣不可輕忽，易形成多重成癮問題。
3
第二節 研究目的
從實施全民健康訪問暨藥物濫用調查問卷開始，出發點就是為監測國人健康 狀況並給予國人享有更良好的醫療照護與分配。而國民健康現況是分配醫療資 源和制訂國家健康目標的重要依據，也是一個國家發展的重要指標。也因 2001 年『國民健康訪問調查』進而發現，國民慢性病人數有逐年攀升的趨勢。如果 能夠以 2005 年『國民健康訪問暨藥物濫用調查』問卷加以分析，應可以找出影 響慢性病的因子，並能為國人的健康做出貢獻。
本研究以『2005年全民健康訪問暨藥物濫用調查(NHIS)』來了解國人健康行 為模式，並運用資料探勘來分析何種因素會造成國人健康行為的危害，主要目 的如下：
(一) 分析青少年偏差行為，是否會受同學、朋友或家庭成員的因素，對青少年自 身的健康行為偏差之影響。
(二) 分析青年、中壯年菸酒、嚼檳榔行為是否與慢性病的關聯性。
(三) 分析青年、中壯年菸酒、嚼檳榔行為是否與學歷的關聯性。
(四) 分析出菸酒與嚼檳榔行為間是否會互相影響。
4
第貳章 理論基礎與文獻回顧
第一節 健康行為
世界衛生組織在 1984 年的《渥太華憲章》中，廣義的將「健康促進」定義 為:「讓人們能夠強化其掌控並增進自身健康的過程(Health Promotion is the Process of Enabling People to Increase Control Over and Improve Their Health)。」
同等於說健康促進(Health Promotion)意指促使國民過更健康的生活並從事有益 健康的活動，訴求的對象是健康的人，建議採取的是有益健康的行為，相較於 疾病預防的角度是更為積極的觀點(張朝凱，2011)。
一、 健康行為定義
Kasl & Cobb (1966)說明健康行為的定義，為判斷健康與疾病的重要指標，
且了解專業衛生醫療物的利用情形，探討人類為保護、促進健康所採取之行為 模式，觀察健康行為在人類發展上的轉變與探討安全與危險的行為模式，需促 進衛生教育計劃與評估理論為依據。
健康行為(Health Behavior)是指人們為增進或維持個人健康所採取的行為，
可以分為健康促進行為以及健康危害行為(Pender,1996；Manning,1997)。
健康促進行為：指的是對【健康】有益且有正向影響之行為，包括規律運動、
預防注射、良好飲食與睡眠習慣等。
健康危害行為：指的是對【健康】有害且對健康有負面影響之行為，如吸菸、
飲酒過量、嚼食檳榔、吸食毒品等有害的健康行為(圖 2-1)。
5
圖 2-1 國人主要非健康行為圖
健康促進行為定義為健康促進＝健康教育＋健康政策，是屬於目前公共衛生 所要追求的一個理想，於 Tannahill 學者認為健康促進透過衛生教育(Health Education)、預防(Prevention)、健康保護(Health Protection)三個層面的努力來增 強正向健康與預防負向的健康(陳靜敏，2006；Tannahill,1985)。Pender 學者在 1987 年時指出，健康促進是一種開展健康潛能的趨向行為(Approach Behavior)，
包含任何以增進個人、家庭、社區和社會安寧幸福(Wellbeing)層次與實現健康潛 能為導向的活動。此定義明確的將健康促進之範圍加以說明，涵蓋個人、家庭、
社會安寧幸福(Pender,1987)。
Manning 學者把健康分成下列三種傳統健康行為(Manning, 1997)：
預防行為（Preventive Behavior）：自認健康的人在沒有自覺症狀情況下，為 預防或發現疾病所從事的活動。
疾病行為（Illness Behavior）：自己感覺有病的人，為確認健康的狀態及尋求 合適的治療方法所從事的活動。
病人角色行為（Sick-role Behavior）：自認有病的人，為痊癒目的，所從事的 活動。 而「健康行為科學」即是專門探究影響人們健康行為因素的一門兼 具理論和應用的科學，以促進人們的健康。
於 Belloc & Breslow (1972)研究出如何健康、長壽、無疾病的良好健康習慣，
非健康 行為
吸菸
喝酒
嚼檳榔
6
且越保佑良好健康習慣的人，日後罹患疾病、失智或是失能的機率愈小，死亡 率也相對較低，因此確認出七項重要的良好健康習慣，如下列：
1. 拒絕吸菸。
2. 不喝酒或少喝酒，如少喝酒:必須不喝超過一杯或兩杯含酒精的飲料。
3. 每天早上吃早餐。
4. 充足的睡眠且須 7 至 8 小時的睡眠時間。
5. 規律且適當的運動。
6. 規律吃正餐且不要吃零食。
7. 維持適當的體重，且體重過重不超過 10%。(Belloc & Breslow, 1972)
第二節 青少年健康行為
青少年時期為中年人時期與成年人時期的基礎，所以青少年的健康行為更受 到重視，因為他會影響到中年時期之後身體的健康，所以青少年健康行為是一 門非常值得關切的問題(王國川，1996)。
健康行為與疾病是息息相關的，常常依附許多危險因子(簡貝珊，2009)，而 下列以項目對青少年非健康行為進行探討。
7
青少年非健康行為
青少年逢迎接成年人的階段，心智年齡尚未成熟發展，在家庭、學校、社會 環境等幾種影響範圍，較容易因為某種因素，而造成青少年學習非健康行為，
且在文獻中，可以發現青少年被影響的原因是同儕大於父母親的影響力因子(郭 乃菀，2006 和簡貝珊，2009)。
以下非健康行為：
1. 吸煙(未成年吸菸) 2. 飲酒過量(未成年飲酒) 3. 嚼食檳榔
4. 性行為(未成年性行為)
5. 濫用藥物(如：毒品、減肥藥、安眠藥) 6. 暴力行為(如：校園暴力)
7. 自殺行為(如:割腕、自我傷害、跳樓、吞食過量藥物)
8
使青少年容易接觸非健康行為之四大因素
青少年接觸非健康行為之因素，為下列四大項，其中青少年又以學校因素的 同儕朋友大於家庭因素的父母親的影響力，且在家庭因素下，家庭結構又是單 親、隔代教養家庭的青少年，更容易接觸非健康行為之項目，而個人因素又會 在家庭因素的向下列，如青少年在家庭有受到妥善的照顧，可以藉由家庭教養 得到控制，而間接導正青少年的非健康行為(張昭容，2004 和簡貝珊，2009)。
以下分為四項因素：圖 2-2 (林杰樑，2011)：
1. 個人因素：好奇、解決挫折、尋找刺激、反抗權威、被忽視。
2. 人格因素：情緒不穩、悲觀、無法忍受挫折、自我脆弱。
3. 學校因素：課業壓力大適應不良、尋求團體及朋友認同、反抗權威。
4. 家庭因素：破碎家庭、單親家庭、父母不合及管教不當、父母是酒癮 或藥物濫用者。
圖 2-2 非健康行為因素圖
非健康 行為因素
個人
人格
學校 家庭
9
青少年非健康行為概述
近二十年，台灣人口年齡結構的改變，幼年人口的遞減以及高齡化人口增加，
青、中壯年人口壓力和負擔是愈來愈重，台灣人口結構改變的無聲無息，默默 的影響社會各個層面，如勞動人口人數遞減所負擔家庭人數卻呈現反比遞增成 長，且因為【少子】與【高齡】化的社會結構，愈注重青少年健康行為教育的 問題(陳惠珍，2009)。青少年的行為偏差人數越來越多，且有更多偏差行為持續 增加，其年齡層也有逐漸下降的憂慮，如青少年飆車、吸菸、飲酒、嚼檳榔、
校園暴力等行為(吳明燁，1999)。
本研究於青少年族群非健康行為注重在青少年的吸菸、飲酒、嚼檳榔的年紀，
且是否跟家庭居住有何種影響的關係，且在 12 歲至 19 歲中，何種疾病在青少 年的發生率變高，逐漸年輕化。
青少年非健康行為相關研究
張昭容(2004)指出同儕之間抽菸、喝酒、嚼檳榔是顯著的影響因子，且青少 年模仿對象，更是同儕之間的互相模仿大於父母教養方式。且在學生模仿的情 況下，朋友與同學的同儕影響關係，更是愈相處的時間愈長，互相影響力愈大。
郭鐘隆等(2005)發現青少年接觸菸酒檳榔的機會變高，且此文獻主要探討與理解 原住民學生的影響因子且預防影響因子，對其做衛生教育的實施。原住民學生 幾乎已偏遠山區學生居多，且有從小開始嚼食檳榔的習慣。郭乃菀(2006)研究結 果顯示男性吸菸、飲酒、嚼食檳榔比女性高。文獻說明主要照顧者對青少年使 用吸菸、酒、檳榔的影響大於父母婚姻狀況對青少年使用吸菸、酒、檳榔的影 響，且主要照顧者為父母的青少年比單親和隔代教養家庭的影響因子低，隔代
10
教養影響因子尤其顯著，在同儕與兄弟姐妹影響力遠大於父母的影響力因子，
另外，有記過處分、成績低落的學生與使用菸酒檳榔行為相關，且有外控人格 的學生較容易受到影響。林品妤(2008)指出同儕之間影響因子顯著，性別為男性 對抽菸、喝酒或吸食藥物的比率高於女性，家庭結構不完整的青少年較容易接 觸非健康行為，且成績與非健康行為呈現負相關(圖 2-3)。
圖 2-3 青少年影響比較圖
田慶琦(2009)研究發現台南縣地區高中職學生吸菸盛行率(14.6%)，喝酒的盛 行率(44.3%)，嚼食檳榔的盛行率(4.5%)，資料較多為成癮藥物為主，吸菸喝酒 嚼食檳榔內容多為大部分的盛行率統計。盧怡吟(2009) 學童曾經吸菸的盛行率 為 13.63%，飲酒的盛行率為 11.49%，嚼食檳榔的盛行率為 15.42%，顯示男性 吸菸比率高於女性(如圖 2-4)，隨著年級的增加，吸菸、飲酒、嚼食檳榔機率上 升，青少年學童學校位於山地偏遠學校相較於位於都市的學校的學童較有吸菸 嚼食檳榔的行為，壓力大的學童，飲酒的比率較高，顯示出父母管教學童的方 式「寬鬆」的教養方式比「專制」教養方式更容易去學習吸菸、嚼食檳榔。
圖 2-4 性別影響力比較圖
男性 女性
同儕之間
兄弟姊妹
家庭教養 父母影響力
11
簡貝珊(2009) 青少年的年齡、就學情況、學校年級、居住安排與青少年吸 菸、喝酒、嚼檳榔有顯著的相關影響；年齡、就學情況對青少年使用非法藥物 有相關影響；男生比女生偏差行為的比率多，而年齡漸增、學校年級愈高，青 少年吸菸、喝酒、嚼檳榔人數也會增多；其中年齡和就學情況對青少年偏差行 為有較高的風險影響；青少年本身有喝酒、吸菸、嚼檳榔等不健康行為，也對 非法藥物使用有正相關顯著影響；父母親或朋友的健康行為對青少年的健康行 為都有存在正相關趨勢：(1)父母親或朋友有吸菸時也會影響到青少年吸菸行為。
(2)父母親或朋友有喝酒時也會影響到青少年喝酒行為。(3)父母親或朋友有嚼檳 榔時也會影響到青少年嚼檳榔行為六、朋友有非法用藥行為時，也會影響青少 年非法藥物的使用情況。(圖 2-5)
圖 2-5 家庭結構比較圖
魏嘉玉(2010)研究指出有 2 名以上家人吸菸的比例居多，占 44.06%；同儕 中沒有人嚼檳榔居多，占 61.54%，有 2 名以上家人喝酒的比例居多，占 64.34%，
同儕中沒有人喝酒居多，占 37.06%；布農族國中生有嚼食檳榔經驗已沒有嚼食 檳榔經驗較高，且會因為家人喝酒人數和班上成績排名而有顯著差異；排名愈 後面，嚼食檳榔情形愈高；愈沒有嚼食檳榔的學生，各項生活技能表現愈好。
盧怡吟(2009)也說明出，學校位於偏遠地區相較於都市學校之青少年較有嚼食檳 榔的行為。
非完整家庭結構 如:隔代教養
完整家庭結構 如:雙親家庭
12
在衛生署死因統計資料比對 91 年與 94 年顯示，少年(1-14)與青年(15-24)各 種慢性疾病與惡性腫瘤數字百分比是如年增長攀升，如 91 年至 93 年罹患腎炎、
腎症候群以及腎臟性病變死亡年齡人數從 4 人升至 7 人，在按五歲年齡組
雖然惡性腫瘤疾病癌症不是青少年主要死亡原因，但有介於慢性病年輕化，
人稱老人病的慢性疾病也不再是老年人口的專屬疾病。
之歷 年死因資料 10 至 14 歲以及 15 至 19 歲年齡結構死亡數字也是同方向成長，意 外、慢性病與惡性腫瘤皆是青少年開始所需要注意的非健康狀況。
如下表：
表 2-1 91 年至 94 年罹患腎炎、腎症候群以及腎臟性病變死亡年齡人數
年齡別
民國九十一年 2002
民國九十二年 2003
民國九十三年 2004
民國九十四年 2005
死亡 人數
每十萬人 口死亡數
死亡 人數
每十萬人 口死亡數
死亡 人數
每十萬人 口死亡數
死亡 人數
每十萬人 口死亡數 10-14 3 0.2 2 0.1 3 0.2 2 0.1 15-19 1 0.1 2 0.1 4 0.2 1 0.1
總共 4 0.3 4 0.2 7 0.4 3 0.2
資料來源：行政院衛生署統計室-表 21 歷年腎炎、腎症候群以及腎臟性病變死亡 年齡死亡率-按 5 歲年齡分組，取 91 年至 94 年人數統計
13
第三節 青年健康行為
青年非健康行為相關研究 周騰達等(2002)發現高雄縣烏松鄉居民的健康行為探討，分層抽樣 20 歲以上
之居民共 3242 人，有效樣本為 3195 人，抽菸率 22.0%，喝酒率 17.2%，嚼檳榔 6.7%(圖 2-6)，缺乏固定運動 39.0%，有良好的飲食習慣只有 21.7%，最近一年 內有接受基本健康檢查只占 36.7%。影響因素發 現，年齡、性別、教育程度、婚 姻狀況、家庭結構分別對運動、飲食及吸菸飲酒嚼檳榔等健康行為習慣有著不 同程度的影響差異。有糖尿病史及高血壓病史之受訪者，有較佳的運動比率；
健康行為較差者，有較少接受健康檢查的比率；半數以上民眾希望辦理社區活 動的時間為假日，而最希望活動類型前三名為健康檢查 61.4%、營養諮詢 41.4%
及醫療諮詢 37.6%。此居民健康危害行為包括吸菸、飲酒過量、嚼檳榔、缺乏運 動、不良飲食習慣。
圖 2-6 青年非健康行為比較圖
吸菸 22.0%
喝酒 17.2%
嚼檳榔
6.7%
14
朱妙慧(2003)研究指出吸菸行為:1990 到 2001 年總吸菸率下降，由 1990 年 的 48.0%，1994 年的 46.7%，下降至 2001 年 44.7%。對年齡層而言，20-39 歲的 吸菸率都比 40 歲以上者來的低，除了 2001 年之外，其差異不大(年齡層 1990 為 8.7%，1994 年為 5.1%，2001 年為 4.6%)，值得注意的是 20 歲至 39 歲的吸菸 率是有逐年攀升的傾向。飲酒行為:1990 到 2001 年，總飲酒率下降，1990 的 16.0%
到 1994 年的 14.4%，下降至 2001 年 11.7%。對於年齡層而言，20-39 歲的飲酒 率都比 40 歲以上者來的高，其差異均不大(年齡層差異 1990 為 0.3%，1994 年為 4.6%，2001 年為 2.9%)。嚼檳榔行為:1994 年盛行率為 25.39%略高於 1990 年的 21.4%，但總體而言則下降為 2001 年的 16.6%。對於年齡層而言，20-39 歲的嚼 檳榔都比 40 歲以上者來的高，相差了 11%。20-39 歲年齡層的物質使用行為盛 行率都比 40 歲以上的年齡層高(吸菸行為例外)。
陳淑眉與胡淑貞(2004) 說明台南市民眾吸菸男性 43%多於女性 3.5%，年齡 逾 20-39 歲最多，喝酒(每天喝)為男性 14%多為女性 6%，65 歲以上最多，嚼檳 榔男性 12%多為女性 0%，且 20-39 歲最多，規律運動男性 13%多為女性 10%，
65 歲以上人數最多。統計出吸菸人數 43%及女性 3.5%多集中在 20-39 歲即 40-64 歲，兒童住吸菸及在家中會吸到二手菸害，多以女性及 39 歲以下的青壯年居多，
有 12%的男性嚼食檳榔並且多為中年人，有 45%的男性有飲酒的習慣，其中 40%
為每周都喝超過一次久且經常半醉的情況或常喝醉的情況。此研究說明台南市 重要的健康問題有三高 (高血壓、高血脂、高血糖， 如圖 2-7)、菸害、不運動 等三項。此資料為民國九十一年國民健康促進知識、態度與行為調查-台南市衛 生保健議題資料分析研究計畫。
15
圖 2-7 台南市民眾注重的健康問題-三高圖
李秋娓等 (2008)於國家衛生研究院調查指出男生抽菸率比女生高約 11 倍以 及 12-19 歲青少年喝酒比率 8.5%，12-19 歲青少年嚼食檳榔比率為 4.6%。
此研究出現在大學生男女吸菸率差異不大(男生 17.6%，女生 12.5%)，研究提出 議題不知道是教育造成大學男生重視健康而吸菸率降低，抑或教育造成大學女 生自我意識增強而吸菸率上升。註明說：大學新生時常喝酒僅 0.1%，嚼食檳榔 行為方面，大學新生僅有 0.1%嚼食檳榔的行為。
魏琦芳與黃毅志(2009)發現健康促進行為而言，中小學教師運動行為是所有 六大類職業中最多者；就喝酒、吸菸、嚼檳榔等健康危害行為而言，中小學教 師都是所有職業中最少者。而中小學教師運動行為最多，健康危害行為最少的 原因可能是教育年數最高所致。中小學教師身體並沒有較其他職業健康，原因 可能是一些重要背景因素的相互抵銷所致。研究發現教育年數，對健康行為及 身體健康都有重要的影響。慢性病影響因子與其他行業差距未達顯著。且在此 資料發現【職業】對健康行為有顯著影響。
潘佩君(2009)發現以 SPSS 12.0 做統計，分析出性別、年齡、婚姻狀況、教 育程度、軍種、職務、階級、擔任教官年資、服務學校類別，等九項。全部受 試教官共 217 名，頻均年齡為 39.1 歲；其中男性有 164 名(75.6%)，平均年齡 39.6 歲，女性有 53 名(24.4%)，平均年齡為 37.5 歲。已婚 84.8%(184 名)，未婚 10.6%(23
何謂三高
•高血壓
•高血脂
•高血糖
16
名)，離婚 4.1%(9 名)，喪偶 0.5%(1 名)。受試教官中，有四成過去曾經吸菸(曾 吸 1 支也算)，其平均每人每天工作時吸食 3 點 67 支菸。令曾經喝過酒的占九成，
其中有四成平均一個月 1-2 次偶而喝酒。飲酒動機與各種工作壓力層面內，呈顯 著正相關，飲酒動機得分愈高的受試教官，其工作壓力愈大。另以吸菸經驗與 工作壓力關係呈正值，表示有吸菸經驗者其工作壓力較高。受試教官在背景因 素中的性別、階級兩者與吸菸經驗的卡方檢定結果皆達顯著差異，顯示男性有 吸菸經驗的比例高於女性、校級高於尉級教官。飲酒經驗僅在性別方面的卡方 檢定結果達顯著差異，顯示男性教官有飲酒經驗的比例高於女性。
張筑涵(2009)研究台灣地區成人的健康行為(喝酒、吸菸、嚼檳榔、運動、
注射流行性感冒疫苗)；瞭解台灣地區成人的健康行為(喝酒、吸菸、嚼檳榔、運 動、注射流行性感冒疫苗)；瞭解台灣地區成人醫療服務利用情形。探討台灣地 區成人健康行為狀況在不同人口社會學變相和自覺健康狀況的差異情形。
探討台灣地區成人人口社會學變相和自覺健康狀況和健康行為狀況對醫療服務 利用的關係。喝酒比例為 36.3%，吸菸超過 5 包的比例為 29.8%(圖 2-8)。現在有 嚼食檳榔的比例為 9.3%，規律運動的比例為 1.4%，注射流行性感冒疫苗的比例 為 4.4%。此資料探究出自覺健康狀況越不好，其醫療利用情形也增加，健康危 害行為狀況與門診醫療利用有顯著的負相關。運動狀況與其他狀況者相比，利 用門診的機率是較高的。有注射過流行性感冒疫苗者，利用急診、住院和門診 的機率皆較高。且此文獻多注重在於醫療服務利用之相關因素。
17
圖 2-8 2005 NHIS 吸菸喝酒嚼檳榔盛行率圖
於『行政院衛生署統計處』報告指出，以年齡別歷年癌症死亡率統計資料報：
95 年統計資料顯示男性癌症死亡率 45 至 64 歲癌症死亡率為 25 至 44 歲的 6.5 倍，女性 45 至 64 歲者癌症死亡率為 25 歲至 44 歲者的 5.8 倍 ，25 至 44 歲癌 症死亡率男女相差近 1.8 倍左右。雖然全國十大死因惡性腫瘤、慢性病等排名在 前三名內，惡性腫瘤更是現在 99 年十大死因之榜首，99 年資料顯示 25 至 44 歲 壯年人死亡率雖然較 98 年低，但主要死因以惡性腫瘤為首。25-44 歲壯年人主 要死因依序為(1)惡性腫瘤占 25.5%(2)事故傷害占 15.2%(3)自殺占 14.1%(4)慢性 肝病及肝硬化占 8.2%(5)心臟疾病占 6.8%，此前五項死因合占壯年總死亡人數的 69.8%。且有關到非健康行為之吸菸、飲酒、嚼檳榔的疾病，就有慢性肝病及肝 硬化、心臟疾病、腦血管疾病、肺炎、糖尿病等，就有在十大死因排行內。95 年資料與 99 年近期的資料對比下，惡性腫瘤、慢性病，皆是我國最大的健康的 剋星，而吸菸、飲酒、嚼檳榔則是我國的健康危害行為的主要項目。
29.8 36.3
9.3
0 5 10 15 20 25 30 35 40
非健康行為
吸菸 喝酒 嚼檳榔
18
99 年 25-44 歲壯年人死亡人數 10,045 人，粗死亡率為每十萬人口 132.4 人，
若與上年比較，死亡數減少 13.9%；粗死亡率減 5.6%。如下表:
表 2-1 90 年與 95 年年齡別男女死亡年齡人數
年齡別癌症死亡率 單位:0/000
總計 男 女
歲 年
25-44 45-64 65+ 25-44 45-64 65+ 25-44 45-64 65+
90 年 38.8 233.4 994.6 47.1 297.5 1243.8 30.3 169.6 721.1 95 年 36.6 226.2 1011.9 46.0 296.6 1303.6 27.1 156.5 724.4 資料來源：行政院衛生署 95 年十大死因統計報告
19
第四節 中壯年健康行為 中壯年非健康行為相關研究
如圖 2-9，曾月霞(2004)指出中年人抽菸比例比青少年高，且戒菸率不高。
且中年人抽菸喝酒嚼檳榔比例高與職業有顯著的關係；嚼食檳榔的比例在青年 壯年中年老年之間相比中，尤其最高(7-11%)，而男生的比例又比女性高出許多。
此文獻說出菸酒檳榔的是相關性最強的一群行為，很容易造就多吸菸、多多嚼 食檳榔或是多吸菸多飲酒等雙成癮多成癮的行為；且中壯年比例最高。黃志芳 等(2005)研究對象為 2000 年 4 至 9 月及 2001 年 7 至 12 月期間於南部某醫學中 心家庭醫學科接受健保成人預防健康檢查之 40 歲以上成年人共 949 人。資料以 SPSS 10.0 統計軟體進行分析。在 949 人當中，男性 414 人(43.6%)，女性 535 人 (56.4%)，年齡≧65 歲佔 253%。健康行為調查，吸菸率 17.6%，喝酒率 18.5%，
嚼檳榔率 4.4%，盛行率較過去一般社區調查為低。此資料顯示中年組 40 歲至 64 歲男性抽菸盛行率 41.7%(120 人)比女性 3.4%(14 人)高出許多，且飲酒比率男 性也居高不下，盛行率 42.1%(117 人)大於 6.3%(25 人)，嚼檳榔男性也高於女性 的盛行率，為 12.9%(36 人)大於 0.5%(2 人)。
圖 2-9 中壯年人口非健康行為因素
中壯年人口非健康行為問題因素
•戒菸率低
•社會階級低
•職業與工作環境壓力相關
•個人認知定義
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黃松元與劉俐蓉(2005)指出行使非健康行為，與工作壓力症狀有關，依序為「生 理不適」、「焦慮反應」、「疲勞反應」有關；吸菸、飲酒、嚼食檳榔三種行為是 彼此間互相且呈現顯著正相關，且有聚集情形，此指會一起使用。司機有吸菸 者占 50.4%，飲酒者占 58.7%，嚼檳榔者占 25.1%，有略高其他藍領勞動階層的 趨勢，尤其是嚼檳榔行為高於其他族群。吸菸與「工作壓力症狀」有顯著正相 關，且和決檳榔的行為一樣與健康促進生活型態為負相關。疾病數目愈多，吸 菸行為愈高，平均每日開車時間愈長，健康促進生活型態愈低，其工作壓力症 狀愈大。年齡愈小、無配偶且教育程度低、自我實現低、焦慮感大、少運動的 人，其吸菸行為愈高。營養及自我實現低，其飲酒行為愈高。平均每日開車時 數愈長及人際支持愈低，嚼食檳榔行為愈高。
莊淳宇等 (2007) 運輸業從業人員中屬於多數【嚼食檳榔者】亦有【吸菸】
的習慣，超過半數【嚼食檳榔者】會配合職場規定不吃檳榔，建議戒除嚼食檳 榔之宣導活動可與戒菸活動並行。資料說明運輸業男性【嚼食檳榔者】有 97.0%，
平均年齡約 42.1 歲，多數有【吸菸】的習慣(95.5%)及【喝酒】的習慣(78.8%)，
婚姻是已婚者居多(75.8%)，教育則是國中以下(47.6%)及高職(27.2%)居多，職業 為公共汽車客運業(37.2%)和長途汽車客運業者(18.1%)居多，男性嚼食檳榔率為 24.7%高於女性 4.8%的程度，原住民嚼食檳榔率(41.2%)遠高於非原住民者 (20.2%)，婚姻若為離婚或分居者(38.9%)，其嚼食檳榔率高於已婚者(22.0%)。現 有嚼食者和戒除嚼食檳榔者之「開始」嚼食檳榔的原因分別為同事遞送(30.4%, 19.2%)、朋友遞送(40.7%, 48.1%)、家人遞送(2.2%, 0%)、自己想吃(38.0%,40.4%)。
本研究結果顯示，70.8%現有嚼食檳榔者每週工作時數超過 40 小時，相較於無
【嚼食檳榔者】之 53.7%高，工作時數過長可能為促使嚼食檳榔行為因素之一。
影響運輸業從業人員嚼食檳榔之危險因素中發現，教育程度低、有吸菸喝酒習 慣、需要提神、長程運輸和工作時重複性動作者其【嚼食檳榔】風險較高。
21
郭淑珍與丁志音(2008)研究發現社會階層較低的人較容易發生【吸菸、飲酒、
嚼檳榔】等行為，且【吸菸、飲酒、嚼食檳榔】盛行率高。對於【嚼食檳榔者】
的工作環境不同，對非健康行為使用者的意義不同，職業為計程車司機則認為 檳榔是工作上的「適應品」，用來提神、陪伴、紓解壓力與穩定情緒之用途。而 對【受訪者】而言，雖然知道非健康行為的壞處，但還是會進行使用。生活型 態影響率高，在較容易接觸【吸菸、飲酒、嚼檳榔】等非健康行為的環境，影 響力就會提升。社會文化並不等於個人生活型態，但卻是影響因子的重點之一。
劉淑惠(2010) 研究中老年人健康行為之探討，且調查中老年人是否會接受 成人健康檢查；運用卡方檢定(X2-test)及 t-test 及單因子變異數分析(one-way ANOVA)皮爾森積差相關等統計方法進行資料分析。研究對象女性占 55.5%，年 齡大於等於 65 歲佔 62.9%，且肥胖過重佔 58.3%，長期服藥 42.3%，疾病史高 血壓最多佔 40.4%。健康狀況，血脂肪異常 50.7%最多，尿液檢查異常 37.6%，
血糖異常 22.3%，性別在健康狀況之 t 檢定，血液檢查、尿液檢查、肝功能、血 糖、腎功能、尿酸均達到顯著差異(p<.05)。研究統計台東人口抽菸率 8.9%，飲 酒率 12.3%，嚼檳榔率 5.8%。健康行為與健康狀況呈現正相關，吸菸行為與血 壓呈現正相關，喝酒行為與血液檢查、長期服藥等呈現正相關，嚼檳榔行為與 長期服藥等呈現正相關，運動行為與血壓、肝功能、血糖、尿酸等呈現正相關。
22
中壯年人口於『行政院衛生署統計處』報告指出，以年齡別歷年癌症死亡 率統計資料報：99 年 45-64 歲中年人死亡人數為 32,985 人，粗死亡率為每十萬 人口 534.0 人，若與上年比較，死亡數雖增 2.6%；但粗死亡率則每十萬人減 4.9 人，減幅 0.9%。中年人主要死因依序為(1)惡性腫瘤占 41.2%(2)心臟疾病占 8.7%(3) 慢性肝病及肝硬化占 6.5%(4)腦血管疾病占 5.9%(5)事故傷害占 5.8%，此 5 項死 因合占中年死亡人數的 68.1%。
23
如中壯年人口在十大死因中與吸菸、飲酒、嚼食檳榔相關之疾病，如：心 臟疾病、慢性肝病及肝硬化、腦血管疾病、高血壓性疾病。雖然我國中壯年人 口死亡人數比例降低，但以慢性肝病及肝硬化來看 91 年中壯年人口從 2366 死 亡人口上升至 94 年 2838 死亡人口。 如下表
表 2-2 91 年至 94 年慢性肝病及肝硬化死亡年齡人數：
年齡別
民國九十一年 2002
民國九十二年 2003
民國九十三年 2004
民國九十四年 2005
死 亡 人 數
每十萬人 口死亡數
死亡 人數
每十萬 人口死 亡數
死亡 人數
每十萬 人口死 亡數
死亡 人數
每十萬 人口死 亡數
40 - 44 433 23.1 480 25.2 564 29.3 547 28.4 45 - 49 523 30.9 575 33.3 609 34.5 631 35.1 50 - 54 512 39.2 601 42.6 612 41.0 650 41.4 55 - 59 388 47.8 427 50.6 417 46.1 475 47.3 60 - 64 510 64.2 511 63.4 493 60.8 535 67.2
總共
236 6
205.2 2594 215.1 2695 211.7 2838 219.4 資料來源：行政院衛生署-九十一至九十四年十大死因統計資料
24
而人人口中的老人病在中壯年人口中，也是危險的存在。於行政院衛生署 統計處資料 91 年至 94 年歷年糖尿病死亡人口，取中壯年人口 40 歲至 64 歲的 死亡人口統計，糖尿病從 91 年 1928 人到 94 年 2300 人，從數字可以顯見糖尿 病在中壯年人口也是中壯年人口的健康危害之一項疾病。如下表
表 2-3 91 年至 94 年糖尿病死亡年齡人數：
年齡別
民國九十一年 2002
民國九十二年 2003
民國九十三年 2004
民國九十四年 2005
死 亡 人 數
每十萬人 口死亡數
死亡 人數
每十萬 人口死 亡數
死亡 人數
每十萬 人口死 亡數
死亡 人數
每十萬 人口死 亡數
40 - 44 105 5.6 154 8.1 112 5.8 135 7.0 45 - 49 197 11.6 225 13.0 251 14.2 250 13.9 50 - 54 339 25.9 447 31.7 415 27.8 436 27.8 55 - 59 487 60.0 503 59.6 501 55.4 589 58.7 60 - 64 800 100.7 855 106.2 762 93.9 890 111.9
總共 192
8 203.8 2184 218.6 2041 197.1 2300 219.3 資料來源：行政院衛生署-九十一至九十四年十大死因統計資料
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第五節 2005 年 NHIS 國民健康訪問暨藥物濫用調查之文獻探討
涂宜均等(2006)研究分析 15 歲以上民眾之慢性病預防知識，以及對全民健 康保險提供免費成人健康檢查之認知與使用情形，30 歲至 39 歲民眾認知最好，
但 50 歲至 64 歲認知能力就明顯較差，不知道任何一項預防方法就有 23.4%，但 也調查出知道要少飲酒或少吸菸者之比例分別只有 24.2%和 22.4%。
劉采艷(2008)，顯示出高血壓自 92 年就已經是台灣地區人口死因的第十位，
平均每天約有 5 人因高血壓疾病而死亡，94 年 NHIS 就發現高血壓患者有高達 44.6%沒有量血壓的習慣，且近兩成病患不服用高血壓藥物，而較年輕(40 歲以 下)的患者更有一半的人沒有規則服藥。
簡貝珊(2009)說明，青少年的年齡、就學情況、學校年級、居住安排與青少 年吸菸、喝酒、嚼檳榔有顯著的相關影響，且男生比女生偏差行為的比率多，
而年齡漸增、學校年級愈高，青少年吸菸、喝酒、嚼檳榔人數也會增多；其中 年齡和就學情況對青少年偏差行為有較高的風險影響。。
張筑涵於 2009 年，調查瞭解台灣地區成人的健康行為，及醫療服務利用情 形，探討台灣地區成人健康行為狀況在不同人口社會學變項和自覺健康狀況的 差異情形，調查出飲酒比例為 36.3%，吸菸超過 5 包的比例為 29.8%，現在有嚼 食檳榔的比例為 9.3%，規律運動的比例為 1.4%，注射流行性感冒疫苗的比例為 4.4%。
26
王冠今等(2009)，於數據中述說危害老人健康行為比率最高的是喝酒，其次 是吸菸，最少的是吃檳榔，從 2003 年資料與 2005 年資料比對下，老年人顯得 隨著時間變長而比以前更注重健康，且吸菸喝酒比率皆稍微有下降，但是吃檳 榔的行為改變較少。吳玟蕙於 2009 年，分析老人憂鬱、個人健康狀態以及醫療 服務利用之情形。銀髮族的增加也愈來愈多的文獻關心著老年人口的健康安全。
此文獻顯示老年人口當中顯示女性、喪偶、教育程度越低、獨居、個人經濟狀 況較差的老人其憂鬱情況較高。不過自評健康越好、日常活動能力越好的老人，
發生憂鬱情形會減少。
楊舒媛於 2009 年運用「2005 年國民健康訪問暨藥物濫用調查-65 歲以上個 人問卷」資料，老年男、女性之居住安排有顯著差異，男性以「與配偶及小孩 同住」比例最多，「僅與配偶同住」次之，女性以「僅與孩子同住」比例最多，
「與配偶及小孩同住」次之。老年男性之自評健康、ADL、IADL 及認知功能較 老年女性佳，且老年女性的慢性疾病數多於老年男性，老年女性憂鬱傾向高於 老年男性，老年女性較老年男性常參與宗教活動，但老年男性較老年女性常參 與社區活動，但兩者相同的是老年人口男、女性的社會參與情形皆低。
國民健康訪問調查文獻探討，從中就可以明白我國愈來愈注重老年人口的 生活安全及人文素養，青少年人口的教育以及健康行為也是民眾愈來愈有所堅 持理念的開始，我國社會人口結構在醫療發達的當下，及時代生活習慣的變遷，
也因為生育率下降，使青少年、幼兒人口的逐漸遞減，老年人口也因為醫療的 發達而愈來愈長壽，而這兩項都是近年來國人所探討的方向。
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第六節 非健康行為所造成的傷害
吸菸酗酒嚼檳榔之行為，在國家衛生研究院證明出過量是會導致身體病變，
吸菸和飲酒超過 20 至 30 公克以上，將會使身體造成負擔，且造成心血管、腦 血管疾病，且造成心、肝、肺內臟疾病機率的增加。(國家衛生研究院，2000 和 2004)
一、 吸菸行為
吸菸有關的疾病傷害
1. 主要殺手病(冠心病、慢性阻塞性肺病) 2. 血管疾病(周邊血管疾病、中風、主動脈瘤) 3. 肺炎和其他肺病
4. 其他疾病(髖關節骨折、白內障、牙齦炎)
5. 影響生育的疾病(約翰.克勞夫頓爵士、大衛.辛勞普，2002)
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二、 喝酒行為
酗酒對身體的傷害
1. 酒對肝臟的影響(急性肝炎、脂肪肝、肝硬化)
2. 酒對消化系統的影響(慢性胃炎、胃潰瘍、十二指腸潰瘍、急性與慢性胰 臟炎、糖尿病
3. 酒對神經系統的影響(加速腦部老化過程、損傷智力、情緒不穩定、注意 力分散……等)
4. 酒對心血管系統的影響(高血壓、中風、續發性心臟病)
5. 酒對生殖系統的危害(男性:精液減少、出現陽痿、早洩。女性:月經失調、
閉經、卵子生成變異)
6. 酒與眼睛健康的關係(視力逐漸降低)
7. 酒與痛風的關係(會導致體內代謝造成乳酸過多，抑制尿酸的排泄)酒與癌 症的關係(口腔癌、咽喉癌、食道癌、肝臟癌)
8. 酒與癌症的關係(口腔癌、咽喉癌、食道癌、肝臟癌) 9. 酒與意外事故的關係(酒後駕車肇事的比率提高) 10. 酗酒與營養失調：(引起肥胖或啤酒肚)
11. 孕婦喝酒造成的影響(胎兒畸形、胎死腹中、生長遲緩、行為缺陷)
12. 酗酒對家庭生活的影響(情緒激動、亂發脾氣、有高犯罪率)喝酒對社會安 全的影響(兇殺案、強暴事件、交通事件)
13. 喝酒對社會安全的影響(兇殺案、強暴事件、交通事件) (約翰.克勞夫頓爵士、大衛.辛勞普，2002)
29
三、 嚼檳榔行為
嚼檳榔對身體的傷害
嚼檳榔最容易得到的癌症為口腔癌，根據 2008 年 4 月 12 日的報導，據 衛生署國民健康局副局長趙坤郁說，「每十個口腔癌患者，就有九個嚼檳榔。」
有的癌症發生不容易預防，但口腔癌明顯與抽菸、嚼檳榔密切相關，有嚼檳 榔習慣者，應及早戒除。
而嚼檳榔作容易得到的疾病如下：
1、牙齒變黑、磨損、動搖、牙齦萎縮造成牙周病，口腔黏膜下纖維化及 口腔黏膜白斑症等症狀。
2、吸菸與嚼檳榔一起配合使用，確定會為人類致癌(口腔癌、食道癌及 咽喉癌)。
30
第七節 資料探勘(Data Mining)
資料探勘的發展演進，在資訊應用技術非常快速的年代，不論是應用在商 業上的行銷和客戶關係管理(Customer Relationship Management，簡稱 CRM)還是 學術研究中的知識管理(Knowledge Management，簡稱 KM)上，是一門找出有用 資訊的一種過程與技術。
資料探勘(Data Mining，簡稱 DM)，又稱為資料挖掘、資料採擷、資料採礦 或稱作資料考古學…等名稱。資料探勘也可以解釋為是一種資料庫之知識發掘 (Knowledge Discovery in Databases，簡稱 KDD)、知識的探勘(Knowledge Mining) 中的一個步驟過程(曾憲雄、蔡秀滿、蘇東興、曾秋蓉、王慶堯，2005；丁一賢、
陳牧言，2006)。
一、 資料探勘的定義
資料探勘的定義是從資料庫中探討出不明確的、前所未知及潛在有用性的 資訊之過程，且從龐大的資料中，以發掘、萃取、得到存在於資料中的知識，
找尋隱藏在資料中的訊息，意指的是從資料中發掘成有效的資訊或是知識（丁 一賢、陳牧言，2006）。而近年來在文獻中說明出 Berry 及 Linoff (1997)認為，
資料探勘是以自動或半自動的方式對大量的資料及數據作分析，以找出其中隱 含的意義與法則(曾憲雄、蔡秀滿、蘇東興、曾秋蓉、王慶堯，2005；丁一賢、
陳牧言，2006)。
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資料探勘運用決策樹探討過往的資料，探討查詢出有用資料，建立資訊，
使人類在決策時，做出最好的決策，如顏博文(2003)運用資料探勘技術探討學生 選課特性與學業表現和陳品佑、黃家鴻、廖翊帆、王詩杰、王瑋德(2009)運用資 料探勘技術探討南華大學學生對於行動電話的消費行為，從中探討學生族群如 何做決定及其有何表現，在醫療學術探勘上，林明昌(2007)也利用資料探勘技術 探討中央健康保險局中區分局資料庫門診高就診次者之特性。
如圖 2-10 的資料探勘示意圖說明：
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圖 2-10 知識發現流程 KDD 步驟流程圖 Data
Bases
Data Ware House Data
Mining
Evaluation and presentation
知識庫 Knowledge Discovery in
Database
資料探勘
資料前置處理(處理資料、收集資料) 資料倉儲建
立
樣式評估與結果展 示
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二、 資料探勘流程
又稱資料探勘生命週期(Life Cycle)，資料探勘流程基礎結構以資料定義、
資料分析與選擇、資料的準備、選擇一個模式或演算法建置模型、選擇模式 或演算法的參數，實行測試資料或應用演算法，最後需要做最後的評估與整 合，了解資料的結果是否如預期規劃，且在規則建成後解釋資料探勘後的結 果（丁一賢、陳牧言，2006）。
圖 2-11 資料探勘流程圖
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三、 資料探勘演算法
(一) 分類法
分類法(Classification)是針對已知的資料及其類別(Class)、屬性(Attributes)、
規則(Rule)來建立資料的分類模型(Classification Model)，分類法是一種監督式學 習法(Supervised Learning)，事先指定準備觀察的資料類別，需知道分類的標準，
且也需知道要訓練、測試的樣本所屬類別。而另一個群集分析則是非監督式學 習法。
分類基本程序分別為建立模型、評估模型和使用模型(曾憲雄、蔡秀滿、蘇東興、
曾秋蓉、王慶堯，2005；丁一賢、陳牧言，2006)。
建立模型：利用現有的資料將資料的分類屬性規則找出。
評估模型：資料會被分成兩組：訓練樣本和測試樣本。第一階段只利用訓練 樣本來建立模型，而將測試樣本留給第二階段來評估分類模型的準確性。評 估模型的優劣標準有預測的準確度、速度和延展性、健全性、延展性以及可 解釋性。
使用模型：使用模型有兩種形式，一是根據建立出來的模型找出資料分類的 原因，二是從已建立的模型來預測新進資料所屬的類型。
如下圖 2-12 分類法技術表示：
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圖 2-12 分類法技術 CART ID3
I C4.5 C C5.0 C CHAI D
離散 離散/連續 分類法
貝氏網路 決策樹 其他技術
K-mean s
遺傳演算法 I
倒傳遞類神經網路 I
單一條 件機率 分配
聯合條 件機率 分配
樸素貝 氏分類
貝氏信 念網路
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1. 決策樹
決策樹是屬於資料探勘技術中的分類方法之一(吳充平，2005)，決策樹 (Decision Tree)又稱為分類樹(Classification Tree)，決策樹是最為廣泛的歸納推理 演算法之一，處理類別(離散)型或連續型變數的分類預測問題，可以用樹狀結構 和 If-Then(如果-然後)的規則表示模型，可讀性較高。藉由分類已知的是歷來建 立樹狀模型結構，並從中歸納出事例裡的規律，產生決策樹(Decision Tree)。
決策樹模型透過不斷地劃分資料，使依賴變數的差別最大，最終目的是將 資料分類到不同的組織或不同的分枝，在依賴變數的值上建立最強的歸類，決 策樹的每一條路徑代表一個分類規則，與其他分類模型相比，決策樹的最大優 勢在於模型圖形化，讓使用者容易瞭解，模型解釋也非常簡單而容易。
在丁一賢、陳牧言(2006)說明，決策樹在資料探勘(Data Mining)領域應用非 常廣泛，尤其在分類問題上是很有效的方法。除具備圖形化分析結果易於瞭解 的優點外，而決策樹具有以下優缺點：
(1) 決策樹模型可以用圖形或規則表示，而且規則內容較容易解釋和理解。
(2) 可以處理連續型或類別型的變數。以最大資訊增益選擇分割變數，模型 顯示變數的相對重要性，但有時在處理時間序列的資料型態時，必須做 離散化的資料的預先處理。
(3) 決策樹在面對龐大的資料集也可以處理得很好，因為樹的大小和資料庫 的資料多寡無關，計算量小且方便適用。
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(4) 面對有許多變數入模型時，建構決策樹模型依然可以建構成功，但當資 料的類別太多的時候，錯誤率相對也快速提升，且處理連續型的字串資 料型態較弱。
2. C5.0 演算法
決策樹的演算法如 C5.0、C4.5、ID3、CHAID、CART，而 Quinlan 於 1998 提出的 C5.0 演算法，此 C5.0 演算法是 C4.5 演算法的修訂版，運用軟體處理資 料上比 C4.5 計算還要快和佔用資源較少，且處理了在 ID3 無法連續屬性的問題，
C5.0 演算法主要改進是採用提升(Boosting)方式提高模型的準確率，又稱為 Boosting Trees (Quinlan，2003)。除此之外，C5.0 演算法允許設定錯誤分類的成 本，依據不同的分類錯誤設定不同成本，所以 C5.0 演算法可以不選擇錯誤率最 小的模型，而改選錯誤成本最小的模型。(邱秋婷，2007、林政穎，2008)
C5.0 演算法處理資料屬性為離散型資料(類別)，樹的型態是非二元樹，在 C5.0 演算法修剪樹的規則是以預估錯誤率(Predicted Error Rate)修剪樹枝。此演 算法按序列建立多重模型，第一個模型以一般的方式建立，隨後建立第二座模 型，聚焦於第一個模型錯誤分類的紀錄，第三座模型聚焦於第二座模型的錯誤，
以此方式類推模型規則，提高模型精密的準確度。而 C5.0 的優點在於，面對資 料遺漏和輸入欄位很多的問題時非常穩健，且通常不需要很長的訓練次數進行 估計，比其他類的模型易於理解，模型推出的規則有非常直觀的解釋，來提供 強大的增強技術提高分類的精度(Quinlan,1986 & 2003；邱秋婷 ，2007；林政穎，
2008)。
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決策樹的C5.0演算法是個由上而下的樹，採用各個擊破的方式 來建立決策樹。
最後選擇分支屬性的準則是以找出能獲得最大資訊獲利之屬性做為其分支節點。
其學習方法是利用資訊理論
(1) 利用訓練資料建立決策樹
(Information Theory)，以歸納學習的方法建構決策樹。
其建立決策樹包括下列三種步驟：
(2) 決策樹的修剪(Prune) (3) 從決策樹中產生學習規則
於Quinlan (2003)中說明，C5.0 演算法運算分割規則為增益比(Gain Ratio)，
規則為測試前的資訊量減測試後的資訊量，資訊獲利
𝑰�𝑃(𝑉1), … , 𝑃(𝑉𝑛)� = � −𝑃(𝑉𝑖) log2𝑃(𝑉𝑖)
𝑛 𝑖=1
算式如下：
A 代表某一屬性，X 代表屬性測試前的樣本集合，Xv1,…,Xvn，代表屬性測試後 的樣本子集合，p 代表 X 的中正例的個數，n 則代表反例的個數，pi 代表 Xi 正 例的個數，n1 代表 Xi 中反例的個數，I(p, n)代表的是屬性測試前的資訊量，E(A) 代表的就是根據屬性 A 測試出的結果將資料分類後的資訊總量。
𝑮𝒂𝒊𝒏(𝐴) = 𝑰(𝑝, 𝑛) − 𝑬(𝐴)
I(p,n)=𝑝+𝑛𝑝 log2𝑝+𝑛𝑝 −𝑝+𝑛𝑛 log2𝑝+𝑛𝑛 ，當 p、n 皆不為 0 時，
I(p,n)=0，當 p 或 n 任一為 0 時，
𝑬(𝐴) = �𝑝𝑖 + 𝑝𝑖 𝑝 + 𝑛
𝑣 𝑖=1
𝐼(𝑝𝑖, 𝑛𝑖)
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資料獲利
而C4.5 演算法是先建構一棵完整的決策樹，再針對每一個內部節點依使用 者定義的預估錯誤率（Predicted Error Rate）來修剪決策樹。資訊增益愈大，表 示經過變數分割後的不純度愈小，降低不確定性。ID3 演算法就是依序尋找能得 到 最 大 資 訊 增 益 的 變 數 ， 並 以 此 作 為 分 隔 變 數 。 ID3 利 用
在ID3 開始以測試後資訊量最小的屬性為優先選取，也就是選擇獲 利最大的屬性，變成反向差的選擇愈小的愈好獲利愈高。而C5.0 與C4.5 不同之 處在於決策樹C5.0 可以處理幾種資料型態(Data Types)，包括 了日期(Date)、時間 (Times)、時間戳記(Timestamps)、序 列性的離散型資料(Ordered Discrete Attributes) 等等，除了處理部份缺少欄位值(Missing Value)的問題，C5.0 還可以將部份屬性 標記為不適合，使得進行資料分析時能保有資料之完整性(蔡佳玲，2007)。
資 訊 量 增 益 比 例(Information Gain Ratio)來選取分割變數，容易產生過度配適(Over Fitting)的問 題，C4.5 演算法採用增益比(Gain Ratio)來加以改進方法，選取有最大增益比(Gain Ratio)的分割變數作為準則，避免ID3 演算法中過度配適
而解決
(Over Fitting)的問題。
過度配適(Over Fitting)有兩項，一種為事前修剪(Pre-Pruning)，常運 用在門檻值加以衡量，例如增益比(Gain Ratio)或是卡方檢定(Chi‐Square Test)，
另一種則為事後修剪(Post-Pruning)，亦即允許決策樹過度配適的合理存在，當完 成決策樹的建立之後，再來進行修剪決策樹的程序。
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專業名詞之定義：
資訊獲利法(Information Gain)
由 Ross Quinlan 於 1979 年首先提出，以資訊理論(Information Theorem)為基 礎，它傾向選出值很多種，每一種值的例子都不多的那種屬性，這是一種偏 見(Bias)。且所選出來的屬性和類別不相關，如果測試集合裡有雜訊的話，
還有可能會使產生出來的決策樹看起來正常，但實際上卻不正確的情形出 現。
增益比法(Gain Ratio)
增 益 比 法 是 一 種 以 亂 度 (Entropy) 為 基 礎 的 機 率 計 算 方 式 ， 與 資 訊 獲 利 (Information Gain)不同的是，還考慮了關聯資料表正規化(Normalization)，
將大大降低某個具有多個可能的特質對於分類的影響。它也有問題存在，式 子的分母可能為零，如果當中的資訊獲利(Information Gain)不大，有時可能 就會使增益比(Gain Ratio)變很大，使我們去錯誤選用這屬性。
資訊量增益比例(Information Gain Ratio)
根節點的亂度減去子節點的亂度而獲得的資訊量，且當一個決策樹分支過多，
每一個節點的亂度(Entropy)很低，卻不算是一個好的決策樹，只因為它的代 表性不夠。
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過度配適(Over Fitting)
過度配適是指模型過度訓練，導致模型記住的不是訓練集的一般性，反而是 訓練集的局部特性。模型過度配適，將導致模型預測能力不準確，一旦將訓 練後的模型運用到新資料，將導致錯誤預測。因此，完整的決策樹構造過程，
除了決策樹的建構外，尚且應該包含樹剪枝（Tree Pruning），解決和避免模 型過度配適(Over Fitting)的問題。(Han and Kamber，2001)
表 2-4 決策樹演算法之比較使用
演算法 分割規則 資料屬性 樹的型態 修剪規則 C5.0
(Quinlan，
1998)
增益比 (Gain ratio)
離散型(類別)
非二元樹
預估錯誤率
(Predicted Error Rate)
C4.5 (Quinlan，
1993)
增益比 (Gain ratio)
離散型(類別)
非二元樹
預估錯誤率
(Predicted Error Rate)
ID3
(Quinlan，
1979)
亂度(Entropy) 增益比(Gain ratio)
離散型(類別)
非二元樹
預估錯誤率
(Predicted Error Rate)
CART (Breimen，
1984)
增益比 (Gain ratio)
離散型(類別) 與 連 續 型 (數 值)
二元樹
預估錯誤率
(Predicted Error Rate)
CHAID
(Kass，1980)
卡方檢定 (Chi‐Square Test)
離散型(類別)
非二元樹
不用修剪
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表 2-5 資料探勘文獻整理
標題 作者 重要論點
資料探勘(Data Mining)
顏博文 (2003)
資料探勘自發展以來，一直是個發展快速的領域，各種相關 的研究報告、系統應用或是雛型的發展歷歷可見，主要可以 分為兩大類：一、從現存的大型資料庫中成功探勘出潛藏在 之中的知識。二、不斷的改良演算法運作的效能與執行的速 度。
資料倉儲系統 與資料探 勘工具的 整合 在系統中也開 始出 現，逐漸成為一種趨勢，這樣的結合可以方便於不同類型資 料庫進行探勘，如：主動式資料庫、物件導向式資料庫、時 間和空間資料、多媒體資料庫等。決策樹屬C4.5，運用其分 群技術。
吳充平 (2005)
以 2001 年行政院主計處國民健康安全訪問調查家戶資料為 樣本。15 歲以上人口，納入基本資料、健康檢查狀況、健康 行為、睡眠狀況及醫療利用五個層面共 42 個與健康狀況有 關之屬性。
運用資料探勘技術，以決策樹(Decision Tree)和關聯規則 (Association Rule)來探討國人自覺健康之關係。
資料探勘運用分析有分類、回歸、時間序列、分群、關聯規 則、序列相關等分析。
(續下頁)
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標題 作者 重要論點
資料探勘(Data Mining)
林明昌 (2007)
此研究由文獻探討擷取有關可能影響高門診醫療資源使用 之因素，針對門診就醫申報資 料中，選擇可取得資料屬性，
透過資料探勘方式，探索各資料屬性與就醫診次之關係，以 了解門診高診次者的屬性因素與其高就診行為存在的關聯 或規則。
王偉驎、
林文燦、
賴政皓、
陳慧敏 (2008)
本研究與台灣某醫學中心急診醫學部進行合作，從流程建 構、參數選取到抽取樣本，架構出一個檢傷分類的預測模 型，並且由模型中隨機產出 2,000 筆所需的病患資料。經 過資料探勘後，本研究發現多群判別分析能夠有效的區辨出 病患的危急程度達 90.6%，並且透過資料導出一種規則，
利用產出的判別函數來預測，一個新的病患應該歸屬檢傷分 類的哪一等級，進而提高檢傷分類的一致性與穩健性。
陳品佑、
黃家鴻、
廖翊帆、
王詩杰、
王瑋德 (2009)
運用資料探勘技術探討南華大學學生對於行動電話的消費 行為，以問卷的方式調查和進行實驗，並以資料探勘方法中 的分類、分群法，進行分析學生將學生的行為做區分。
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第叁章 研究方法
第一節 研究構面
本研究變項來自五個構面(如圖 3-1)為人口學資料、居住情形、疾病、生活 行為、首次吸菸喝酒嚼檳榔等五個構面，希望能從此五種屬性去了解到造成吸 菸、喝酒、嚼檳榔行為產生的原因，藉由不同欄位的屬性去分析，並找到之規 則特性。其中人口學資料包含居住城市(戶籍地)、年齡、性別、教育程度、工作 狀況；居住情形包含與父母、配偶父母、配偶、兒子、媳婦、女兒、女婿、親 兄弟姊妹、外祖父母、外孫子女、其他親戚、同儕朋友、同儕以外以及其他親 戚；疾病包含高血壓、糖尿病、高血脂、中風、氣喘、腎臟病、尿毒症、心臟 病、痛風、胃潰瘍或十二指腸潰瘍、鼻竇炎、慢性呼吸道疾病、骨質疏鬆症、
肝臟疾病、癌症、精神疾病、攝護腺疾病、子宮卵巢疾病、關節疾病；生活行 為包含吸菸、喝酒、嚼檳榔；首次吸菸喝酒嚼檳榔為開始吸菸年齡、多久喝一 次酒、喝酒程度。
圖 3-1 研究構面圖
