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研究生:蔣賢煜
研究生(外文):CHIANG , HSIEN-YU
論文名稱:青少年不良習慣之關聯分析: 廣義線性混合模型之應用
論文名稱(外文):Association Analysis for Juvenile Misbehavior :Application of Generalized Linear Mixed Model
指導教授:林惠文林惠文引用關係
指導教授(外文):LIN , HUI-WEN
口試委員:葉莉娜陳麗菁
口試委員(外文):YEH , LINACHEN , LI-CHING
口試日期:2014-07-24
學位類別:碩士
校院名稱:東吳大學
系所名稱:數學系
學門:數學及統計學門
學類:數學學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2014
畢業學年度:102
語文別:中文
論文頁數:42
中文關鍵詞:Logistic 迴歸廣義線性混合模型不良習慣危險因子
外文關鍵詞:Logistic RegressionGeneralized Linear Mixed ModelMisbehaviorRisk factors
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本研究目的在了解導致青少年有不良習慣的原因,從文獻與研究目的選定同儕與朋友不良習慣、學校不良習慣風氣、都市化程度、家庭關係、各學程不良習慣盛行率、學校公私立等變項在既有文獻中皆證明與學生不良習慣有所關聯,但是並無文獻將所有變項同時對學生不良習慣做分析。在模型分析上,學生樣本會受到群聚效應的影響使得估計結果有所誤差,從林慧姍(2008)、Clark等(2007)論文研究中發現控制「學校」作為固定效應(Fixed effect)可以有效的解決群聚效應所帶來的問題,然而在Paul Clarke(2010)研究中表示,在模型中選擇「學校」作為隨機效應會使得估計的結果會比作為固定效應來的好。故本研究目的為:(1)將所有變項同時加入模型做分析來研究與學生不良習慣的關聯性。(2) 討論「學程類別」應放入固定效應或隨機效應作分析。
由於研究目的以及研究目標「學生有無不良習慣」為二元變量,一般的線性模型無法處理,為此利用廣義線性模型中的Logistic迴歸再與加入隨機效應的Logistic迴歸做分析。
分析結果顯示所有變項皆為顯著,而「學程類別」作為隨機效應加入模型中的參數估計結果較佳。而實例結果為同儕與朋友不良習慣(odd ratio=5.238, 95% CI:1.56-1.76)、學校不良習慣風氣(odd ratio=1.394, 95% CI:0.29-0.38)、都市化程度(odd ratio=0.895, 95% CI:-0.21- -0.01)、家庭陪伴(odd ratio=1.059, 95% CI:0.04-0.08)、家庭和諧(odd ratio=1.089, 95% CI:0.05-0.12)、學校公私立(odd ratio=1.332, 95% CI:0.18-0.4)。

研究結果發現高中有不良習慣的學生比例最低,而朋友有不良習慣、家人每日陪伴學童越少、學童越常與家人爭吵、發現學校有人有不良習慣的頻率越高、都市化程度越低、學生就讀私立學校等情況下的學生較易有不良習慣;此外,常與父親吵架、就讀學校的不良習慣風氣越盛易使學生有不良習慣的朋友。

The focus of this study is to explore factors contributing to juvenile’s misbehavior. Based on the literature, the analysis was performed by considering seven variables from the categories of family, school, friends, and urbanization. These variables are significant in the univariate analysis. The use of student samples is known to produce estimation errors caused by the cluster effect. Lin (2008) and Clark(2007) have shown using “school” as a fixed effect in the model can solve problems of estimation error. In contrast, Clarke (2010) demonstrated that employing “school” as a random effect in a model produces a better estimated result. The purposes of this thesis are as follow: First, use multivariate analysis to explore the connection between juvenile’s misbehavior and the seven chosen variables. Secondly, compare the result of assigning "school type" as a fixed effect and random effect into the model.
The finding of this research indicated all factors were significant in both models. The outcome of parameter estimation was better when “school type” was added as a random effect in the model. Conversely, the chance for students to become misbehaving increases when they experience the following situations: less companionship from family, hanging out with misbehaving peers, low rate of urbanization and attending school that has a higher population of misbehaving students. Furthermore, students who often have conflicts with their father and attend school with negative school culture leads to higher chance of having misbehaving friends.

誌謝---------------------------------------------i
摘要---------------------------------------------ii
Abstract----------------------------------------iv
第一章 緒論---------------------------------------1
第二章 資料介紹------------------------------------3
資料敘述------------------------------------------3
變數選擇------------------------------------------3
變數描述------------------------------------------6
第三章 模型介紹------------------------------------8
實證模型------------------------------------------8
廣義線性模型(Generalized linear model)-------------11
廣義線性混合模型(Generalized linear mixed model)----16
第四章 實例結果------------------------------------19
資料統計結果---------------------------------------19
GLM與GLMM結果比較----------------------------------25
路徑分析結果---------------------------------------29
結論與建議-----------------------------------------31
第五章 結論----------------------------------------31
建議----------------------------------------------32
參考文獻-------------------------------------------34
圖表附錄-------------------------------------------38

參考文獻
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