臺灣博碩士論文加值系統

本研究試圖以科學方法進行選舉活動，利用行銷學中的技巧將選民市場予以區隔，用以擬定適當的選戰策略與訴求；同時觀察隱性選民在各個時點的特徵及變化，藉以了解不同的選民區隔群的投票情形。
國內從事選舉預測之模型中，以LOGIT模式及Discriminant模式屬於統計方法，本研究採此兩種方法進行資料分析與解讀，研究範圍為台北市的行政區域，並以民國87年台北市長選舉之選民為研究對象，抽樣方法採用分層系統抽樣法配合電話訪問方式共進行三次調查，分析結果如下：
1、人口統計變數中籍貫及學歷兩項解釋變數與選民投票傾向具有顯著差異；此外，年齡這一項解釋變數僅僅在第三次調查中與投票傾向有顯著差異。
2、兩模型對陳水扁的得票率預測均相當地準確，經過修正之後對三位候選人的得票率預測誤差值，三次調查均在2.5%以內。
3、兩次投票率預測之誤差值分別為-4.4%和3.0%。
4、隱性選民的比例隨著選舉的逼近逐漸提高。

This study makes an attempt on proceeding election activities with scientific method, and drawing up appropriate strategy and objective for election campaign via dividing elector market with techniques of Marketing .In the mean time, it has an observation on characteristics and variations of recessive electors in various timing to understand the diverse voting situation different from elector division group.
Among election Forecast Models which are being exercised domestically, LOGIT Model and Discriminant Model belong to statistics method, and then this study adopts both of them to proceed data analysis and explanation. Our study range is including Taipei area, and we set our study target as the electors of the election for Taipei Mayor in 1998. In addition, we apply method supporting with phone investigation to make the survey for three times. The analysis results are as follows,
1. Out of population statistic variances, two explanation variances, family registering province and the record of formal schooling, are apparently distinguished from voting tendency. Besides, only in the third investigation, the variance of age shows obvious difference from voting tendency.
2. The predicted voting rates for Chen Suei-Bien which is obtained from the two models are very accurate. After modification, the deviation of predicted voting rates for three candidates are all within 2.5 % in the three times survey.
3. The deviations of predicted voting rate for two times are -4.4 %, and 3.0 %.
4. The proportion of recessive electors is gradually increasing with the coming election.
第一節 研究動機………………………………………… 1
第二節 研究目的………………………………………… 3
第三節 研究範圍與對象………………………………… 4
第四節 研究之觀念性架構……………………………… 5
第二章 文獻探討……………………………………………… 6
第三章 研究方法……………………………………………… 14
第一節 研究步驟………………………………………… 14
第二節 抽樣設計………………………………………… 15
第三節 樣本適合度檢定………………………………… 19
第四節 樣本結構分析…………………………………… 26
第四章 資料分析……………………………………………… 30
第一節 LOGIT模式分析…………………………………… 30
第二節 Discriminant模式分析………………………… 52
第五章 結論…………………………………………………… 69
第一節 結論……………………………………………… 69
第二節 選舉策略分析…………………………………… 75
參考文獻………………………………………………………… 77
附錄：問卷

一、中文部分
1、內政部編印，中華民國台閩地區人口統計，民國87年12月。
2、石崇賢，形象指標預測模型之再思考，民調、策略、廣告與選舉研究論文研討會，民國87年3月14、15日。
3、吳淑俊、周袓誠、游其明、簡文吟，八十七年高雄市長選舉選民投票抉擇之探析，「八十七年底三合一選舉民意調查」學術研討會，民國88年3月27日。
4、李隆安，選舉期間民意調查的統計解析，科學月刊，民國85年8月，27卷，8期，pp.630-633。
5、林佳和，基隆市市長選舉隱性選民的投票行為，淡江大學管理科學研究所碩士論文，民國87年6月。
6、林宗義，宜蘭縣縣長選舉隱性選民之投票行為，淡江大學管理科學研究所碩士論文，民國87年6月。
7、林顯毓，台灣地區錄放影機消費市場之研究--以LOGIT模式區隔分析，淡江大學管理科學研究所碩士論文，民國76年6月。
8、林顯毓，選民投票傾向及知覺區隔之研究，淡江大學管理科學研究所博士論文，民國87年6月。
9、洪永泰，1996年的總統選舉預測--統計應用於社會科學的例子，科學月刊，民國85年8月，27卷，8期，pp.649-654。
10、洪永泰，選舉預測：一個以整體資料為輔助工具的模型，選舉研究，民國83年5月，1期，pp.93-110。
11、洪永泰，選舉預測模型適用性的探討，民調、策略、廣告與選舉研究論文研討會，民國87年3月14、15日。
12、張紘炬，由淡江大學的民意調查預測七十二年台北市立法委員選舉的結果，明日世界，民國73年，109期，pp.1-14。
13、張紘炬、林顯毓，台北市長選舉投票傾向的LOGIT模式分析，民意研究季刊，民國84年4月，192期，pp.1-11。
14、梁世武，選舉預測--台灣經驗之研究，立法院院聞，民國84年11月，23卷，11期，pp.12-30。
15、梁世武、吳統雄、石崇賢，選舉預測：1994年台北市市長選舉之研究，民意研究季刊，民國84年4月，192期，pp.12-49。
16、梁慎萱，台北縣縣長選舉選民區隔及候選人傾向之研究，淡江大學管理科學研究所碩士論文，民國83年6月。
17、陳希典，台北縣縣長選舉隱性選民之投票行為，淡江大學管理科學研究所碩士論文，民國87年6月。
18、彭昭英，SAS與統計分析，儒林，民國85年12月
19、溫博仕、林豐政，八十七年台北縣立委選舉競爭群之評估--多變量方法之應用，「八十七年底三合一選舉民意調查」學術研討會，民國88年3月27日。
20、廖佩珊、謝邦昌，調查統計與選舉預測--以1993年台北縣縣長選舉為例，主計月報，民國83年4月，77卷，4期，pp.29-33。
21、劉文卿，以基因預測模型預測選舉結果，科學月刊，民國85年8月，27卷，8期，pp.655-663。
22、劉念夏，1997年縣市長選舉預測方法之比較：最高形象評分預測法(VI)、洛基模型預測法(LOGIT)以及政治版圖亞當預測法(ADAM)，民調、策略、廣告與選舉研究論文研討會，民國87年3月14、15日。
23、劉義周，選舉預測：一組簡單理論的檢驗，選舉研究，民國85年11月，3卷，2期，pp.107-130。
24、戴立安，陳水扁支持者的群譜初--以83、87年台北市長選舉相較為例，「八十七年底三合一選舉民意調查」學術研討會，民國88年3月27日。
25、謝邦昌，多重插補在民意調查中游離選民推估之應用--以1997年桃園縣長補選為例，民調、策略、廣告與選舉研究論文研討會，民國87年3月14、15日。
26、謝邦昌，貝氏多階段比例推估在民意調查中預測得票率之應用--以1998年台北市市長選舉為例，「八十七年底三合一選舉民意調查」學術研討會，民國88年3月27日。
二、英文部分
1.Cochran, W. G., 1977, Sampling Techniques, 3 ed., New York : Wiley, pp.75-76.
2.Dillon, W. R. & Goldstein, M., 1984, Multivariate Analysis Methods and Applications, New York : Wiley., pp.315-336.
3.Hair, JR. J. F., Anderson, R. E., Tatham, R. L. & Black, W. C., 1995, Multivariate Data Analysis With Readings, 4 ed Prentice Hall International Editions, pp.78-177.
4.Levy, P. S. & Lemeshow, S., 1991, Sampling of Populations Methods and Applications, 2 ed New York : Wiley.
5.Johnson, R. A. & Wichern, D. W., 1998, Applied Multivariate Statistical analysis, 4 ed Prentice Hall International Editions, pp.629-725.