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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:呂美櫻
研究生(外文):LU,MEI-YING
論文名稱:臺灣地區毒品再、累犯間隔時間與行為模式之研究
論文名稱(外文):A study on the model of the recommit crimes in duration of drug in Taiwan
指導教授:王鴻龍王鴻龍引用關係
指導教授(外文):HONG-LONG WANG
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺北大學
系所名稱:統計學系
學門:數學及統計學門
學類:統計學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2007
畢業學年度:95
語文別:中文
論文頁數:103
中文關鍵詞:再犯累犯再犯間隔時間迴歸模型多變量區別分析
外文關鍵詞:Recommitthe recidivistrecommitting spacing intervalregression modelMANOVADiscriminant Analysis
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近年來毒品犯罪類型日趨複雜且數字不斷增加,尤其累犯增加速度更為明顯,鑑於吸毒問題之嚴重與危害性,希望進一步就現況深入研究,俾以謀求妥適對策。本研究係民國87年5月至95年6月間由臺灣各級法院檢察署執行裁判確定有罪之毒品犯為研究標的,檢驗影響個體是否再犯之重要因子,共計113,522 人次個別資料,有再犯占38.4%,累犯占了 46.3%。
本研究除了先對毒犯的犯罪特性探討犯罪成因,針對再犯間隔時間建立預測模式,包括單一再犯迴歸模型、多變量向量再犯間隔模式、單變量平均再犯間隔時間預測模型等,利用區別分析建立罪犯類型的鑑別模式找出用7個區別函數,以此區別函數判別預測新毒犯可歸屬到那一群集,再依其群別套入已事先建置完成之再犯間隔時間預測模型。
再犯間隔時間迴歸模型討論中,累犯毒犯相對於非累犯,使反應變數「再犯間隔時間」減少69天幅度;犯罪類型中純施用相對於其他,使再犯間隔時間減少129天,表示純施用毒品者再犯率非常高。多變量再犯間隔時間向量預測模型中,各再犯次在作多因子多變量分析(MANOVA),檢定結果以案件終結類型、犯罪毒品等級、犯罪類型、酌量刑度、累犯此五個自變數檢定較有顯著差異,分別找出各犯次較佳模式。單變量平均再犯間隔時間預測模型中,較佳模式為同時引進首次犯罪案件終結類型、首次犯罪毒品等級、首次犯罪犯罪類型、首次犯罪酌量刑度、第二次犯罪毒品等級及第二次犯罪累犯等此六個變數之平均皆有顯著差異,為影響再犯間隔時間之重要因子。
In recent years the drug crimes becomes more complicated and figures increases constantly, especially for recidivist increase due to the seriousness and harmfulness of taking drugs. In order to seeking the proper countermeasure we hope to further investigate on the situation. The goal of the research was based on confirmed guilty drug crime by Taiwan court from May 1998 to June 2006. it is an important factor to inspect the individual recommit, totally for 113,522 people. Recommits accounted for 38.4% and recidivist accounted for 46.3%.
The research, we first investigate the cause of crime for the drug crime characteristic, set up the prediction model for the recommitting spacing interval , including individual recommit regression model, MANOVA recommitting spacing interval, one variable average recommitting spacing interval. Use Discriminate Analysis to establish criminal’s type and find out 7 individual functions. Use the distinguish function to predict the new peddler can belong to which group and then according to the group to enter the recommitting spacing interval.
During the discussion about the recommitting spacing interval regression model, for drug distributor to not sell anymore drugs turns the correspondent variable reduce the range for 69 days. In the crime type, compare with other variables, it reduces the recommitting spacing interval range for 129 days. It means the rate of using drugs is very high. In the MANOVA recommitting spacing interval prediction model, for each recommit taking the MANOVA, from the result indicates finish type, crime drugs grade, crime type, crime measure and recidivist have conspicuous differences, find out the better model individually. From the one variable average recommitting spacing interval prediction model, in order to find the better model, we adopt the first crime ends type, first time commit drug level, first time commit type, first time commit varied punishment level, the second crime drugs level and the second crime recidivist, there is obvious difference for the 6 factors, and they are the very important factors for affecting the recommitting spacing interval.
第一章 緒論 1
1.1研究背景與動機 1
1.2研究對象與範圍 3
1.3 研究目的 5
1.4本研究之特點及限制 5
1.4.1特點 5
1.4.2限制 6
1.5 預期成果 6
第二章 文獻探討 8
2.1再犯與累犯的界定 8
2.2毒品分類 10
2.3毒品犯罪 11
2.4影響毒品犯再犯之因素 12
2.5再犯間隔時間 14
2.6相關名詞解釋 15
第三章 研究方法與架構 18
3.1資料處理程序 18
3.2研究流程 19
3.3研究方法 19
3.3研究方法 20
3.3.1反應變數與模式選擇 20
3.3.2 模型的建立與診斷 20
3.4變數定義與說明 28
3.4.1原始變數 29
3.4.2虛擬變數 31
3.4.3指標變數 31
第四章 實證分析 33
4.1基本統計分析 33
4.2反應變數之選擇 36
4.3再犯各次之間隔時間預測模型探討 37
4.3.1再犯一次之間隔時間迴歸分析模型 37
4.3.2兩次以上之再犯間隔時間向量預測模型 44
4.3.3各再犯次之再犯平均間隔模型 55
4.4建立罪犯類型的鑑別模式 58
第五章 結論與建議 61
5.1結論 61
5.2建議 63
5.3後續研究方向 64
參考文獻 65
附表一 原始變數對照表 67
附表二 指標變數對照表 70
附表三 毒品犯基本特性統計表 71
附表四 迴歸分析離散型變數基本資料 74
附表五 迴歸變異數分析表 76
附表六 參數估計表 77
附表七 剔除自變項共線性迴歸變異數分析表 78
附表八 殘差項及「再犯間隔時間」常態性檢定結果表 78
附表九 迴歸變異數分析表 79
附表十 參數估計表 80
附表十一 剔除自變項共線性迴歸變異數分析表 82
附表十二 殘差項及「再犯間隔時間」常態性檢定結果表 82
附表十三  最佳迴歸變異數分析表 83
附表十四 多變量分析連續型變數基本資料 84
附表十五 多變量分析離散型變數基本資料 85
附表十六 單因子多變量分析檢定結果(再犯二次) 87
附表十七 多因子多變量分析檢定結果(再犯二次) 88
附表十八 單因子多變量分析檢定結果(再犯三次) 89
附表十九 多因子多變量分析檢定結果(再犯三次) 90
附表二十 單因子多變量分析檢定結果(再犯四次) 91
附表二十一 多因子多變量分析檢定結果(再犯四次) 92
附表二十二 單因子多變量分析檢定結果(再犯五次) 93
附表二十三 多因子多變量分析檢定結果(再犯五次) 94
附表二十四 單因子多變量分析檢定結果(再犯六次) 95
附表二十五 單因子多變量分析檢定結果(再犯七次) 96
附表二十六 單變量分析離散型變數基本資料 97
附表二十七 單因子單變量分析檢定結果 99
附表二十八 多因子單變量分析檢定結果(一) 100
附表二十九 多因子單變量分析檢定結果(二) 101
附圖一 殘差(RESIDUAL)與預測值(PREDICTED VALUE)散佈圖 102
附圖二 典型判別函數合併組散佈圖 103
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