#讀入原始檔案
data103 <- read.csv("./AE110008/data103.csv")
save(data103,file = "data103.rda")
rm(list=ls())#讀取檔案、清資料
load("data103.rda")
clear103 <- select(data103, q1:q20)
clear <- colnames(clear103)
colnames(clear103)[1:20] <- paste("v", 1:20, sep= "")
sjlabelled::set_label(clear103) <- clear
clear103$v1r <- rec(unlist(clear103[1]),
rec="1,2 = 2 [同意]; 3,4 = 1 [不同意]; 98 = 0 [不知道]",
var.label = "1.有人認為：「男性的責任是賺錢，女性的責任是照顧家庭及家人」，請問您同不同意這樣的說法?", as.num = F)
clear103$v2r <- rec(unlist(clear103[2]),
rec="1,2 = 2 [同意]; 3,4 = 1 [不同意]; 98 = 0 [不知道]",
var.label = "2.有人認為：「不管家庭內外所有工作都應該由男性、女性平均分擔」，請問您同不同意這樣的說法?", as.num = F)
clear103$v3r <- rec(unlist(clear103[3]),
rec="1,2 = 2 [同意]; 3,4 = 1 [不同意]; 98 = 0 [不知道]",
var.label = "3.有人認為：「丈夫是一家之主，妻子應該儘量聽從丈夫」，請問您同不同意這樣的說法?", as.num = F)
clear103$v4r <- rec(unlist(clear103[4]),
rec="1,2 = 2 [同意]; 3,4 = 1 [不同意]; 98 = 0 [不知道]",
var.label = "4.有人認為：「為了傳宗接代，至少要生一個兒子」，請問您同不同意這樣的說法?", as.num = F)
clear103$v5r <- rec(unlist(clear103[5]),
rec="1,2 = 2 [同意]; 3,4 = 1 [不同意]; 98 = 0 [不知道]",
var.label = "5.有人認為：「沒有結過婚的女性，在過世後不能進入家族宗祠」，請問您同不同意這樣的說法?", as.num = F)
clear103$v6r <- rec(unlist(clear103[6]),
rec="1,2 = 2 [同意]; 3,4 = 1 [不同意]; 98 = 0 [不知道]",
var.label = "6.有人認為：「性別平等政策不只是對女性好，男性也一樣可以得到好處」，請問您同不同意這樣的說法?", as.num = F)
clear103$v7r <- rec(unlist(clear103[7]),
rec="1,2 = 2 [同意]; 3,4 = 1 [不同意]; 98 = 0 [不知道]",
var.label = "7.有人認為：「未來應該要把祖父母及外祖父母，改成一律稱為祖父母」，請問您同不同意這樣的說法?", as.num = F)
clear103$v14r <- rec(unlist(clear103[14]),
rec="1,2 = 3 [男性地位較高]; 4,5 = 1 [女性地位較高]; 3 = 2 [男女地位平等]; 98 = 0 [不知道]",
var.label = "14.整體而言，請問您認為目前的台灣社會，是男性還是女性的地位比較高?", as.num = F)
#Loc
clear103$Loc <- rec(unlist(clear103[15]),
rec="1, 3:4, 8:11 = 1 [北部]; 5, 12:15 = 2 [中部]; 2, 6:7, 16:17, 20 = 3 [南部]; 18:19 = 4 [東部]; 98 = 5 [未回答]",
var.label = "15.請問您目前住在哪一個縣市?", as.num = F)
#Age
clear103$Age <- rec(unlist(clear103[16]),
rec="1,98 = 1 [20-29歲]; 2 = 2 [30-39歲]; 3 = 3 [40-49歲]; 4 = 4 [50-59歲]; 5 = 5 [60歲以上]",
var.label = "16.請問您今年大約幾歲?", as.num = F)
#Edu
clear103$Edu <- rec(unlist(clear103[17]),
rec="1 = 1 [小學及以下]; 2 = 2 [初中、國中]; 3 = 3 [高中、高職]; 4 = 4 [專科]; 5 = 5 [大學及研究所以上]; 98 = 6 [未回答]",
var.label = "17.請問您的教育程度是?", as.num = F)
#Marital
clear103$Marital <- rec(unlist(clear103[18]),
rec="1 = 1 [已婚]; 2 = 2 [未婚]; 3 = 3 [離婚]; 4 = 4 [寡居(喪偶)]; 5 = 5 [同居(未婚)]; 98 = 6 [未回答]",
var.label = "18.請問您的婚姻狀況為?", as.num = F)
#Groups
clear103$Groups <- rec(unlist(clear103[19]),
rec="1 = 1 [本省客家人]; 2 = 2 [本省閩南人]; 3 = 3 [大陸各省市人]; 4 = 4 [原住民]; 98 = 5 [未回答]",
var.label = "19.請問您是本省客家人、本省閩南(河洛)人、大陸各省市人、還是原住民?", as.num = F)
#Gender
clear103$Gender <- rec(unlist(clear103[20]),
rec="1 = 1 [男]; 2 = 2 [女]",
var.label = "18.請問您的婚姻狀況為?", as.num = F)
save(clear103,file = "clear103.rda")
rm(list=ls())load("clear103.rda")研究題目:
台灣民眾對目前社會男女平等的看法
一、研究動機：
過去台灣社會中普遍存在許多根深蒂固的性別刻板印象，例如男主外、女主內、重男輕女等觀念。這些傳統觀念不僅影響家庭和職場的性別角色分配，更對個人生活和職業發展產生重大影響。然而，隨著時代進步和社會變遷，自由、平等、民主與人權的現代社會已將性別平等視為普世價值，臺灣多年來透過政策推動和多元對話，讓性別平權受到廣泛關注。
在九十年代中期，台灣的性別平權逐漸取得一些進展。除了每年三月八日的婦女節推廣性別平等活動外，婦女團體也開始與其他社會運動聯合，走上街頭遊行以表達抗議。社會上的悲劇事件也促使民眾與政府重視性別平等議題。例如，1996年的「彭婉如命案」——民進黨婦女部主任彭婉如在夜間搭乘計程車時遭遇悲劇身亡，警方未能抓到兇手，以及隔年(1997年)的「白曉燕命案」——演藝人白冰冰之女白曉燕被綁架遇害事件。這些事件引起了民眾的憤怒，對政府保障婦女生命和財產安全的能力提出質疑，促成了行政院於1997年成立「婦女權益促進委員會」，以彰顯政府保障婦女權益的決心。
職場方面，在2001年，「性別平等工作法」在經過長達十一年的努力後終於三讀通過。在此之前，職場上存在許多不合理的規定，例如，1987年，國父紀念館及高雄市立文化中心所爆發的「單身條款」事件。當時，女性員工在招考時與館方切結約定，規定任何年滿三十歲、結婚或懷孕的女性員工必須自動離職。而類似的不合理約定而被迫離職的事件在當年非常普遍，直到該事件的女性員工集體出面申訴，才引起社會的廣大關注。即使在「性別平等工件法」實施之後，一些政府部門仍存在著兩性不平等的情況。例如，2004年海巡署在特考145個錄取名額分配上，僅給予女性10個名額，而這在公開招考期間受到婦女團體的質疑，最終被台北市政府勞工局裁定違反《兩性工作平等法》並受到罰款。 實違反《兩性工作平等法》而處以罰鍰；隨後，警察特考也面臨類似的指控和檢舉。這些新聞事件引起了第十屆（2002-2008）考試院內考試委員及考選部對於國家考試中限制性別的高度關注和一系列討論（吳嘉麗、彭渰雯，2017）。隨著法令不斷修改，職場上的兩性平等觀念有所改善。例如，現今女性員工懷孕期間可享有五天全薪產檢假，男性員工之配偶分娩時享有五天全薪陪產假，而每一位子女在滿三歲之前，男女員工都有權申請育嬰留職停薪。政府同時也鼓勵母親哺乳，修訂後的法令規定「雇主應每日另給哺乳時間兩次，每次以三十分鐘為度」。而兩性同工不同酬的問題雖然依然存在，但已有所改善。根據2015年勞動部的資料顯示，兩性同酬日為2月24日，比2014年的2月28日往前推進了4天，意昧著兩性平均薪資差距慢慢拉近。
教育方面，九十年代，許多大學也成立了研究室以開設性別相關課程，鼓勵年輕人參與婦女運動。1996年底，「彭婉如命案」的發生推動了「性侵害犯罪防治法」的通過，該法明確規定中小學必須實施兩性平等教育。隨後，1997年，教育部正式成立了「兩性平等教育委員會」，並分成師資與教學、課程與教材、研究發展、申報與危機處理、社會與親職教育五個小組來規劃和執行相關工作，將兩性平等教育納入全國教育改革政策之中（蘇芊玲，2001）。
綜上所述，隨著時代進步和社會變遷，人們對於性別平等的觀念與價值觀也不斷產生變化。同時，教育體制的改革也將影響大眾對兩性平等的看法。因此，本研究想要了解台灣民眾對現今社會男女平等的看法及相關因素。
二、研究目的：
台灣的性別平等持續蓬勃發展，政府亦在法規上積極推動，致力確保兩性在職場中獲得公平對待，並透過教育政策普及性別平等觀念。根據2021年性別平等處公布的報告，台灣在全球性別平等排名中位居第7名，亞洲排名第1，顯示在兩性平等方面取得了很好的成效。然而，家庭角色方面的性別平權似乎未受到同樣的重視。例如，在家務分工和照顧孩子方面，性別不平等的情況仍然存在，家務和孩子照顧主要由女性承擔。根據聯合國永續發展目標（SDGs）中的第五項目標，要實現性別平等並賦予婦女權力，其中一個具體目標是透過提供公共服務、基礎建設和社會保護政策，重視無償的照護和家務工作，並鼓勵家庭成員共同分擔家事責任，這對於實現性別平等至關重要。因此，進一步研究台灣民眾在家庭角色上對兩性平等的觀點與態度，促進從而建立一個更加公平和包容的社會，讓每個人都有平等的機會和權利。
本研究將專注於分析以下幾個議題：（一）對職業生涯平權的傾向[研究假設H1]，（二）對家庭角色平等的立場[研究假設H2、H3]，（三）對生育男性後代的重視程度[研究假設H4]，（四）對女性在家族地位的態度[研究假設H5、H7]，（五）對性別平等政策的看法，旨在探討台灣民眾[研究假設H6]對於目前社會男女平等的觀點。
三、文獻回顧：
四、研究問題及假設：
研究問題：
台灣民眾對現今社會男女平等的看法為何？相關因素為何？
研究假設：
H1：台灣民眾對職業生涯平權的傾向(v1)與對對現今社會男女平等的看法相關。
H2：台灣民眾對家務男女平分的看法(v2)與對現今社會男女平等的看法相關。
H3：台灣民眾對丈夫是一家之主的立場(v3)與對現今社會男女平等的看法相關。
H4：台灣民眾對生育男性後代的重視程度(v4)與現今社會男女平等的看法相關。
H5：台灣民眾對女性在未結婚不能進家族宗祠(v5)的看法對現今社會男女平等的看法相關。
H6：台灣民眾對性別平等政策對男生有好處的看法(v6)與對現今社會男女平等的看法相關。
H7：台灣民眾對外祖父母的稱號改成祖父母的立場(v7)與對現今社會男女平等的看法相關。
五、研究方法：
本研究使用學術調查資料庫中，國家發展委員會於2021年公佈的「2014年民眾對性別平等相關議題的看法
」的調查資料。探究台灣社會大眾對性別平等相關議題的態度，以及對於傳統性別角色分工觀念的認同程度。
(一) 職業生涯平權
透過以下問題的來測量參與者對性別平等在家庭關係上的態度：
有人認為：「男性的責任是賺錢，女性的責任是照顧家庭及家人」，請問您同不同意這樣的說法?
(二) 家庭角色平等
透過以下兩條問題來測量參與者對性別平等在家庭關係上的態度：
(i) 有人認為：「不管家庭內外，所有工作都應該由男性、女性平均分擔」，請問您同不同意這樣的說
法?
(ii) 有人認為：「丈夫是一家之主，妻子應該儘量聽從丈夫」，請問您同不同意 這樣的說法?
(三) 生育男性後代的重視程度
透過以下問題的來測量參與者對性別平等在家庭關係上的態度：
有人認為：「為了傳宗接代，至少要生一個兒子」，請問您同不同意這樣的說法?
(四) 女性的家族地位
透過以下兩條問題來測量參與者對女性在家族地位的態度：
(i) 有人認為：「沒有結過婚的女性，在過世後不准進入家族宗祠」，請問您同不同意這樣的說法?
(ii) 有人認為：「未來應該要把祖父母及外祖父母，改成一律稱為祖父母」，請問您同不同意這樣的說 法?
(五) 性別平等政策對男生有好處
透過以下問題的來測量參與者對性別平等政策的看法：
有人認為：「性別平等政策不只是對女性好，男性也一樣可以得到好處」，請問您同不同意這樣的說 法?
(六) 現今社會男女平等
透過以下問題的來測量參與者對現今社會男女平等的看法：
「請問您認為目前的台灣社會，是男性還是女性的地位比較高」
六、參與者資料：
本次民調以市話調查辦理，抽樣母體為臺灣地區住宅電話，並以尾數2碼進行隨機抽樣，在95%信心水準下，抽樣誤差約在正負2.98個百分點以內，調查結果並就受訪者基本資料如性別、年齡、教育程度及地區進行樣本代表性檢定後加權處理。本次調查係於103年7月21日至22日間辦理，成功訪問1,083位20歲以上成年人。
性別
本資料中女性佔58.8%，男性佔41.20%，女性受訪者多於男性。
#性別：
#frq(clear103$Gender ,out = c("viewer"))
plot_frq(clear103$Gender,
wrap.title=30,
geom.colors = "blue")
年齡
資料中最多的受訪者是60歲以上(37.6%)，其次依序為50-59歲(28.0%)、40-49歲(16.5%)、30-39歲(9.6%)，最少的是20-29歲(8.3%)。
#年齡：
#frq(clear103$Age ,out = c("viewer"))
plot_frq(clear103$Age,
wrap.title=30,
geom.colors = "blue")
教育程度
受訪者教育程度為高中、高職(27.0%)的人數最多，其次依序為大學及研究所以上(24.1%)、小學及以下(22.2%)、初中、國中(14.1%)，最少的是專科(12.4%)，亦有受訪者未回答(0.2%)。
#教育程度：
#frq(clear103$Edu ,out = c("viewer"))
plot_frq(clear103$Edu,
wrap.title=30,
geom.colors = "blue")
婚姻狀況
受訪者中，已婚(76.4%)的人數最多，其次依序為未婚(16.4%)、離婚(1.8%)以及(寡居/喪偶)(4.4%)，最後是(同居/未婚)(0.1%)的受訪者，亦有受訪者未回答(0.8%)。
#婚姻狀況：
#frq(clear103$Marital ,out = c("viewer"))
plot_frq(clear103$Marital,
wrap.title=30,
geom.colors = "blue")
居住地區
受訪者以北部地區(39.0%)最多，其次依序為南部地區(29.4%)、中部地區(28.8%)，東部地區(2.5%)的受訪者最少，亦有受訪者未回答(0.4%)。
#居住地區：
#frq(clear103$Loc ,out = c("viewer"))
plot_frq(clear103$Loc,
wrap.title=30,
geom.colors = "blue")
籍貫
受訪者的籍貫共分為4個類別，其中最大的族群為本省閩南人(77.8%)。其次為本省客家人(12.6%)，第三為大陸各省市人(7.6%)，少數為原住民(0.9%)，亦有受訪者未回答(1.1%)。
#籍貫：
plot_frq(clear103$Groups,
wrap.title=30,
geom.colors = "blue")
研究結果與分析
MCA分析
clear103forMCA<- select(clear103,
v1r, #「男性的責任是賺錢，女性的責任是照顧家庭及家人」
v2r, #「不管家庭內外，所有工作都應該由男性、女性平均分擔」
v3r, #「丈夫是一家之主，妻子應該儘量聽從丈夫」
v4r, #「為了傳宗接代，至少要生一個兒子」
v5r, #「沒有結過婚的女性，在過世後不能進入家族宗祠」
v6r, #「性別平等政策不只是對女性好，男性也一樣可以得到好處」
v7r, #「未來應該要把祖父母及外祖父母，改成一律稱為祖父母」
#v8r, #請問您目前有在工作嗎?
#v9r, #目前的工作環境，有沒有做到性別平等呢?
#v10r, #「留職停薪」，請問您知不知道這樣的規定?
#v11r, #在過去一年，請問您有沒有遭遇到「肢體方面」的性騷擾?
#v12r, #在過去一年，請問您有沒有遭遇到「言語方面」的性騷擾?
#v13r, #請問您知不知道可以撥打「113」請求協助?
v14r, #請問您認為目前的台灣社會，是男性還是女性的地位比較高?
Loc, #居住地
Age, #年齡
Edu, #教育程度
Marital, #婚姻狀況
Groups, #籍貫
Gender #性別
)
clear103forMCA.nona <- na.omit(clear103forMCA)
nrow(clear103forMCA.nona)[1] 1083選取的變數次數分配表
# 以直方圖確認所選的變數之次數分配
par(mfrow=c(2,3))
for (i in 1:ncol(clear103forMCA.nona)) {
plot(clear103forMCA.nona[,i], main=colnames(clear103forMCA.nona)[i],
ylab = "Count", col="steelblue", las = 2, ylim=c(0,1500))
}
在多元對應分析中，每個變數都存在可能的關聯性，因此出現了多個維度。在下圖中看到由所有的變數構成一個主要的維度排列在第一維度及次要的第二維度，隨後第三維度與其他維度的坡度趨緩，因此聚焦觀察分佈在第一及第二維度的重要變數。
## MCA運算
names(clear103forMCA.nona) [1] "v1r" "v2r" "v3r" "v4r" "v5r" "v6r" "v7r"
[8] "v14r" "Loc" "Age" "Edu" "Marital" "Groups" "Gender" res <- MCA(clear103forMCA.nona, ncp = 10,
quali.sup=9: 14, graph= F) #ncp 為主觀定的維次個數
summary(res, nb.dec = 3, nbelements=10, nbind = 10,
ncp = 2, file="result2dim.txt")
res$dimdesc <- dimdesc(res, axes = 1:10) # 前三維次
# 分析結果存檔
write.infile(res$dimdesc, file ="MCAresults",append=F)
write.infile(res$eig, file ="MCAresults",append=T)
write.infile(res$var, file ="MCAresults",append=T)
## 繪製陡坡圖（screeplot）
fviz_screeplot(res, ncp=10)
下面維次歸納描述圖中的圓點顏色越深代表該變數對於該維度的重要度越大，構成第一維度的主要變數為v1r、v2r、v3r、v4r、v5r、v6r與v14r，第二維度為v1r、v3r、v4r及v5r。
corrplot(res$var$cos2, is.corr=FALSE, tl.cex=.6)
第一維次主要為v6r(6.有人認為：「性別平等政策不只是對女性好，男性也一樣可以得到好處」)，暫稱為性別平等認同 第二維次主要為v1r(1.有人認為：「男性的責任是賺錢，女性的責任是照顧家庭及家人」)，暫稱為傳統角色觀念認同。
## 變數（variables）的關聯分佈圖
plot(res, axes=c(1, 2), new.plot=TRUE, choix="var",
col.var="red", col.quali.sup="darkgreen",
label=c("quali.sup", "quanti.sup", "var"),
invisible=c("ind"),
autoLab = "yes",
# title="The Distribution of Variables on the MCA Factor Map",
title="", cex=0.8,
xlim=c(0,0.4), ylim=c(0, 0.6))
下圖是MCA分析的變數關聯圖結果顯示，前30個相關的變數裡，認為社會上男性地位比較高(v14r_3) 與不同意沒結婚的女性不能進家族宗祠的(v5r_1)、不同意外祖父母要改成祖父母(v7r_1)、不同意丈夫是一家之主(v3r_1)、不同意一定要生兒子傳宗接代(v4r_1)最接近，其次是與不同意男外女內(v1r_1)、同意家務男女平分(v2r_2)接近。
認為社會女性地位較高(v14r_1)的沒有相關議題靠近，較為接近的是同意外祖父母要改成祖父母 (v7r_2)。
認為社會男女地位平等的(v14r_2)則與同意外祖父母要改成祖父母(v7r_2)、不同意性別平等政策對男性一樣有好處(v6r_1)、同意家務男女平分(v2r_2)最接近。
另外還有一群對於性別平等問題未有明確回答看法的民眾(v1r_0、v2r_0、v3r_0、v4r_0、v6r_0)，以及認同傳統性別觀念男外女內(v1r_2)、丈夫是一家之主(v3r_2)、一定要生兒子傳宗接代(v4r_2)與沒結婚的女性不能進家族宗祠的(v5r_2)的民眾。
觀察結果反映民眾對於性別角色和性別平等的態度差異。認為男性地位較高的民眾較支持性別平等，有較強的性別平等觀念，反對傳統對於性別角色分工的觀念，並支持男女共同分擔責任。認為女性地位較高的人沒有接近其他相關議題，顯示在性別角色問題上有自己獨特的見解。認為男女地位平等的人傾向支持共同分擔家庭責任，對改變家庭稱謂抱持開放態度，而在性別平等政策的效益持疑。
#前30個重要的選項類別
plot(res, axes=c(1, 2), new.plot=TRUE,
col.var="red", col.ind="black", col.ind.sup="black",
col.quali.sup="darkgreen", col.quanti.sup="blue",
label=c("var"), cex=0.8,
selectMod = "cos2 30",
invisible=c("ind", "quali.sup"),
autoLab = "yes",
#title="Distribution of Elements on the MCA Factor Map")
title="") 
將全體受訪者呈現在兩個維次上，透過不同的變數圖層，看見受訪者依變數而形成的分佈樣貌。
## 受訪者在兩個維度的分佈
plot(res, axes=c(1, 2), new.plot=TRUE, choix="ind",
col.var="red", col.quali.sup="darkgreen",
label=c("var"),
selectMod ="cos2 15", select="cos2 1",
xlim=c(-1,1),
invisible=c("quali.sup", "var"),
#title="The Distribution of Individuals on the MCA Factor Map")
title="")Warning: Removed 54 rows containing missing values or values outside the scale range
(`geom_point()`).Warning: Removed 54 rows containing missing values or values outside the scale range
(`geom_text_repel()`).
卡方檢定
（二）利用卡方檢定進一分析有顯著相關的議題
「男外女內」與「社會男女平等」的關聯：
卡方檢定結果顯示，整體台灣民眾多數不同意「男性的責任是賺錢，女性是照顧家庭（男外女內）」這個說法，佔總受訪者的60%。而在不同意男外女內的受訪者裡，有接近六成(58%)的人認為社會上男性地位較高，只有5%的人認為女性地位較高。而同意男外女內的受訪者裡，有39%認為社會上男性地位較高，45%認為社會上男女地位平等，只有10%認為女性地位較高。這顯示了民眾對性別角色和地位的理解正在發生變化。雖然大多數人不再完全同意傳統的性別角色分工，但在不同意這一觀點的人中，對於男性地位的看法仍然相對保守。
tab_xtab(clear103$v14r, clear103$v1r, encoding="utf8",
show.row.prc = TRUE, # 顯示列百分比
show.col.prc = TRUE, # 顯示欄百分比
show.na = FALSE, # 不顯示無效值（預設）
show.legend = FALSE, # 不顯示圖示（預設）
show.exp = FALSE, # 不顯示期望值 （預設）
show.cell.prc = FALSE, # 不顯示細格的百分比 （預設）
tdcol.col = "gray", # 將欄百分比顏色改為灰色 （預設為綠色）
tdcol.row = "red" # 將列百分比顏色改為褐色 （預設為藍色）
)| 14.整體而言，請問您認為目前的台灣社會，是男性還是女性的地位比較高? | 1.有人認為：「男性的責任是賺錢，女性的責任是照顧家庭及家人」，請問您同不同意這樣的說法? | Total | ||
|---|---|---|---|---|
| 不知道 | 不同意 | 同意 | ||
| 不知道 | 13 20.3 % 22 % |
26 40.6 % 4 % |
25 39.1 % 6.7 % |
64 100 % 5.9 % |
| 女性地位較高 | 6 7.8 % 10.2 % |
35 45.5 % 5.4 % |
36 46.8 % 9.6 % |
77 100 % 7.1 % |
| 男女地位平等 | 25 6.2 % 42.4 % |
213 52.6 % 32.8 % |
167 41.2 % 44.5 % |
405 100 % 37.4 % |
| 男性地位較高 | 15 2.8 % 25.4 % |
375 69.8 % 57.8 % |
147 27.4 % 39.2 % |
537 100 % 49.6 % |
| Total | 59 5.4 % 100 % |
649 59.9 % 100 % |
375 34.6 % 100 % |
1083 100 % 100 % |
| χ2=70.067 · df=6 · Cramer's V=0.180 · Fisher's p=0.000 | ||||
「家務男女平分」與「社會男女平等」的關聯：
卡方檢定結果顯示，整體台灣民眾多數同意「家務男女平分」這個說法，佔總受訪者的86%。而在同意「家務男女平分」的受訪者裡，有接近一半(49%)的人認為社會上男性地位較高，只有7%的人認為女性地位較高。而不同意家務男女平分的受訪者裡，有57%認為社會上男性地位較高，只有7%的人認為女性地位較高。這結果顯示儘管大多數人支持家務平分，但對於社會角色的看法仍然存在著一定程度的保守觀念。
tab_xtab(clear103$v14r, clear103$v2r, encoding="utf8",
show.row.prc = TRUE, # 顯示列百分比
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show.na = FALSE, # 不顯示無效值（預設）
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tdcol.col = "gray", # 將欄百分比顏色改為灰色 （預設為綠色）
tdcol.row = "red" # 將列百分比顏色改為褐色 （預設為藍色）
)| 14.整體而言，請問您認為目前的台灣社會，是男性還是女性的地位比較高? | 2.有人認為：「不管家庭內外所有工作都應該由男性、女性平均分擔」，請問您同不同意這樣的說法? | Total | ||
|---|---|---|---|---|
| 不知道 | 不同意 | 同意 | ||
| 不知道 | 6 9.4 % 20 % |
6 9.4 % 4.9 % |
52 81.2 % 5.6 % |
64 100 % 5.9 % |
| 女性地位較高 | 3 3.9 % 10 % |
9 11.7 % 7.4 % |
65 84.4 % 7 % |
77 100 % 7.1 % |
| 男女地位平等 | 9 2.2 % 30 % |
38 9.4 % 31.1 % |
358 88.4 % 38.5 % |
405 100 % 37.4 % |
| 男性地位較高 | 12 2.2 % 40 % |
69 12.8 % 56.6 % |
456 84.9 % 49 % |
537 100 % 49.6 % |
| Total | 30 2.8 % 100 % |
122 11.3 % 100 % |
931 86 % 100 % |
1083 100 % 100 % |
| χ2=14.645 · df=6 · Cramer's V=0.082 · Fisher's p=0.053 | ||||
「丈夫是一家之主」與「社會男女平等」的關聯：
tab_xtab(clear103$v14r, clear103$v3r, encoding="utf8",
show.row.prc = TRUE, # 顯示列百分比
show.col.prc = TRUE, # 顯示欄百分比
show.na = FALSE, # 不顯示無效值（預設）
show.legend = FALSE, # 不顯示圖示（預設）
show.exp = FALSE, # 不顯示期望值 （預設）
show.cell.prc = FALSE, # 不顯示細格的百分比 （預設）
tdcol.col = "gray", # 將欄百分比顏色改為灰色 （預設為綠色）
tdcol.row = "red" # 將列百分比顏色改為褐色 （預設為藍色）
)| 14.整體而言，請問您認為目前的台灣社會，是男性還是女性的地位比較高? | 3.有人認為：「丈夫是一家之主，妻子應該儘量聽從丈夫」，請問您同不同意這樣的說法? | Total | ||
|---|---|---|---|---|
| 不知道 | 不同意 | 同意 | ||
| 不知道 | 11 17.2 % 26.8 % |
37 57.8 % 4.2 % |
16 25 % 9.7 % |
64 100 % 5.9 % |
| 女性地位較高 | 6 7.8 % 14.6 % |
59 76.6 % 6.7 % |
12 15.6 % 7.3 % |
77 100 % 7.1 % |
| 男女地位平等 | 15 3.7 % 36.6 % |
328 81 % 37.4 % |
62 15.3 % 37.6 % |
405 100 % 37.4 % |
| 男性地位較高 | 9 1.7 % 22 % |
453 84.4 % 51.7 % |
75 14 % 45.5 % |
537 100 % 49.6 % |
| Total | 41 3.8 % 100 % |
877 81 % 100 % |
165 15.2 % 100 % |
1083 100 % 100 % |
| χ2=49.708 · df=6 · Cramer's V=0.151 · Fisher's p=0.000 | ||||
「傳宗接代要生兒子」與「社會男女平等」的關聯：
tab_xtab(clear103$v14r, clear103$v4r, encoding="utf8",
show.row.prc = TRUE, # 顯示列百分比
show.col.prc = TRUE, # 顯示欄百分比
show.na = FALSE, # 不顯示無效值（預設）
show.legend = FALSE, # 不顯示圖示（預設）
show.exp = FALSE, # 不顯示期望值 （預設）
show.cell.prc = FALSE, # 不顯示細格的百分比 （預設）
tdcol.col = "gray", # 將欄百分比顏色改為灰色 （預設為綠色）
tdcol.row = "red" # 將列百分比顏色改為褐色 （預設為藍色）
)| 14.整體而言，請問您認為目前的台灣社會，是男性還是女性的地位比較高? | 4.有人認為：「為了傳宗接代，至少要生一個兒子」，請問您同不同意這樣的說法? | Total | ||
|---|---|---|---|---|
| 不知道 | 不同意 | 同意 | ||
| 不知道 | 5 7.8 % 14.7 % |
42 65.6 % 5 % |
17 26.6 % 8.1 % |
64 100 % 5.9 % |
| 女性地位較高 | 3 3.9 % 8.8 % |
56 72.7 % 6.7 % |
18 23.4 % 8.5 % |
77 100 % 7.1 % |
| 男女地位平等 | 17 4.2 % 50 % |
300 74.1 % 35.8 % |
88 21.7 % 41.7 % |
405 100 % 37.4 % |
| 男性地位較高 | 9 1.7 % 26.5 % |
440 81.9 % 52.5 % |
88 16.4 % 41.7 % |
537 100 % 49.6 % |
| Total | 34 3.1 % 100 % |
838 77.4 % 100 % |
211 19.5 % 100 % |
1083 100 % 100 % |
| χ2=19.006 · df=6 · Cramer's V=0.094 · Fisher's p=0.003 | ||||
「女性沒有結婚不能入宗祠」與「社會男女平等」的關聯：
tab_xtab(clear103$v14r, clear103$v5r, encoding="utf8",
show.row.prc = TRUE, # 顯示列百分比
show.col.prc = TRUE, # 顯示欄百分比
show.na = FALSE, # 不顯示無效值（預設）
show.legend = FALSE, # 不顯示圖示（預設）
show.exp = FALSE, # 不顯示期望值 （預設）
show.cell.prc = FALSE, # 不顯示細格的百分比 （預設）
tdcol.col = "gray", # 將欄百分比顏色改為灰色 （預設為綠色）
tdcol.row = "red" # 將列百分比顏色改為褐色 （預設為藍色）
)| 14.整體而言，請問您認為目前的台灣社會，是男性還是女性的地位比較高? | 5.有人認為：「沒有結過婚的女性，在過世後不能進入家族宗祠」，請問您同不同意這樣的說法? | Total | ||
|---|---|---|---|---|
| 不知道 | 不同意 | 同意 | ||
| 不知道 | 33 51.6 % 16.4 % |
23 35.9 % 3 % |
8 12.5 % 6.7 % |
64 100 % 5.9 % |
| 女性地位較高 | 14 18.2 % 7 % |
55 71.4 % 7.2 % |
8 10.4 % 6.7 % |
77 100 % 7.1 % |
| 男女地位平等 | 89 22 % 44.3 % |
267 65.9 % 35 % |
49 12.1 % 41.2 % |
405 100 % 37.4 % |
| 男性地位較高 | 65 12.1 % 32.3 % |
418 77.8 % 54.8 % |
54 10.1 % 45.4 % |
537 100 % 49.6 % |
| Total | 201 18.6 % 100 % |
763 70.5 % 100 % |
119 11 % 100 % |
1083 100 % 100 % |
| χ2=69.376 · df=6 · Cramer's V=0.179 · p=0.000 | ||||
「性別平等政策男性也有好處」與「社會男女平等」的關聯：
tab_xtab(clear103$v14r, clear103$v6r, encoding="utf8",
show.row.prc = TRUE, # 顯示列百分比
show.col.prc = TRUE, # 顯示欄百分比
show.na = FALSE, # 不顯示無效值（預設）
show.legend = FALSE, # 不顯示圖示（預設）
show.exp = FALSE, # 不顯示期望值 （預設）
show.cell.prc = FALSE, # 不顯示細格的百分比 （預設）
tdcol.col = "gray", # 將欄百分比顏色改為灰色 （預設為綠色）
tdcol.row = "red" # 將列百分比顏色改為褐色 （預設為藍色）
)| 14.整體而言，請問您認為目前的台灣社會，是男性還是女性的地位比較高? | 6.有人認為：「性別平等政策不只是對女性好，男性也一樣可以得到好處」，請問您同不同意這樣的說法? | Total | ||
|---|---|---|---|---|
| 不知道 | 不同意 | 同意 | ||
| 不知道 | 20 31.2 % 22.7 % |
6 9.4 % 7.8 % |
38 59.4 % 4.1 % |
64 100 % 5.9 % |
| 女性地位較高 | 10 13 % 11.4 % |
8 10.4 % 10.4 % |
59 76.6 % 6.4 % |
77 100 % 7.1 % |
| 男女地位平等 | 31 7.7 % 35.2 % |
31 7.7 % 40.3 % |
343 84.7 % 37.4 % |
405 100 % 37.4 % |
| 男性地位較高 | 27 5 % 30.7 % |
32 6 % 41.6 % |
478 89 % 52.1 % |
537 100 % 49.6 % |
| Total | 88 8.1 % 100 % |
77 7.1 % 100 % |
918 84.8 % 100 % |
1083 100 % 100 % |
| χ2=60.219 · df=6 · Cramer's V=0.167 · p=0.000 | ||||
「一律稱為祖父母」與「社會男女平等」的關聯：
tab_xtab(clear103$v14r, clear103$v7r, encoding="utf8",
show.row.prc = TRUE, # 顯示列百分比
show.col.prc = TRUE, # 顯示欄百分比
show.na = FALSE, # 不顯示無效值（預設）
show.legend = FALSE, # 不顯示圖示（預設）
show.exp = FALSE, # 不顯示期望值 （預設）
show.cell.prc = FALSE, # 不顯示細格的百分比 （預設）
tdcol.col = "gray", # 將欄百分比顏色改為灰色 （預設為綠色）
tdcol.row = "red" # 將列百分比顏色改為褐色 （預設為藍色）
)| 14.整體而言，請問您認為目前的台灣社會，是男性還是女性的地位比較高? | 7.有人認為：「未來應該要把祖父母及外祖父母，改成一律稱為祖父母」，請問您同不同意這樣的說法? | Total | ||
|---|---|---|---|---|
| 不知道 | 不同意 | 同意 | ||
| 不知道 | 9 14.1 % 10.6 % |
13 20.3 % 3.2 % |
42 65.6 % 7 % |
64 100 % 5.9 % |
| 女性地位較高 | 7 9.1 % 8.2 % |
29 37.7 % 7.2 % |
41 53.2 % 6.9 % |
77 100 % 7.1 % |
| 男女地位平等 | 34 8.4 % 40 % |
142 35.1 % 35.3 % |
229 56.5 % 38.4 % |
405 100 % 37.4 % |
| 男性地位較高 | 35 6.5 % 41.2 % |
218 40.6 % 54.2 % |
284 52.9 % 47.7 % |
537 100 % 49.6 % |
| Total | 85 7.8 % 100 % |
402 37.1 % 100 % |
596 55 % 100 % |
1083 100 % 100 % |
| χ2=13.720 · df=6 · Cramer's V=0.080 · p=0.033 | ||||
#分析
## 實作一：用`glm()`進行線性與二元勝算對數分析
model <- glm(v14r ~ v1r + v2r + v3r + v4r + v5r + v6r + v7r,
data = clear103forMCA.nona,
family = binomial)
summary(model)
Call:
glm(formula = v14r ~ v1r + v2r + v3r + v4r + v5r + v6r + v7r,
family = binomial, data = clear103forMCA.nona)
Coefficients:
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) -0.2723 0.7113 -0.383 0.70179
v1r1 0.7867 0.4475 1.758 0.07878 .
v1r2 0.8650 0.4462 1.939 0.05256 .
v2r1 0.4633 0.7316 0.633 0.52654
v2r2 0.2764 0.5939 0.465 0.64166
v3r1 1.0509 0.4935 2.130 0.03320 *
v3r2 0.2314 0.5339 0.434 0.66465
v4r1 -0.5000 0.6873 -0.728 0.46691
v4r2 -0.3611 0.7134 -0.506 0.61278
v5r1 1.3723 0.3215 4.269 1.97e-05 ***
v5r2 0.8389 0.4413 1.901 0.05730 .
v6r1 0.1690 0.5590 0.302 0.76243
v6r2 1.0998 0.3754 2.930 0.00339 **
v7r1 0.3527 0.5368 0.657 0.51116
v7r2 -0.2394 0.4735 -0.506 0.61313
---
Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
Null deviance: 486.20 on 1082 degrees of freedom
Residual deviance: 408.72 on 1068 degrees of freedom
AIC: 438.72
Number of Fisher Scoring iterations: 6參考文獻
蘇芊玲，〈臺灣推動兩性平等教育的回顧與前瞻〉，《兩性平等教育季刊》，期14（2001年2月），頁13－18
吳嘉麗、彭渰雯（2017）。公務人員招考之核心職能與性別平等：以警察人員招考為例。載於黃淑玲（編），性別主流化：台灣經驗與國際比較，頁193-214。臺北：五南。