程式碼
# 先確認題目文字
var_label(teds$A2)[1] "請問您最常看哪一臺電視新聞?"程式碼
var_label(teds$D2)[1] "有人說: 「政府官員不會在乎我們一般民眾的想法。」"程式碼
var_label(teds$D4)[1] "有人說: 「政府所做的事大多數是正確的。」"程式碼
var_label(teds$J16)[1] "請問哪一位候選人的作風或作法最讓您覺得台灣有希望?"媒體影響下的選民認知：資訊媒體傳播對民眾選舉判斷之實際影響
1. 研究背景與動機
台灣人的公民教育其實做的很已是相當普遍及很早，大概在國中時期便會開始提到所謂的媒體識讀（Media Literacy），對於台灣人來說媒體識讀的概念可以說是相當成熟，至少對我來說便是如此，媒體識讀/素養簡單概括便是「不被媒體牽著走，而是有能力自己判斷與負責任地使用媒體」。 然而，我常常在思考，如今的社會來說，台灣人對於所謂的媒體亂象可以說是相當習慣，假新聞以及政論節目更是繁花朵朵，特定政黨的政治人物只上符合自身政治立場的政論節目，節目本身也只通篇討論特定政治立場的政治人物、話題。 然而，當一件亂象漸漸被人民接受，產生了一種：這很正常啊的判斷時，那這樣的亂象是否意味著成為了必然了？那到了這時，人民本身學到的媒體識讀是否還會發揮作用?還是已經被潛移默化了？媒體是否已然成為了特定立場的宣傳工具？這是我所好奇的。 因此，本報告嘗試結合 2024 年台灣選舉調查資料（TEDS2024），初步分析資訊媒體使用與選民選舉判斷之間的關係。
2. 資料來源與變項
本研究使用「台灣民主化調查 2024」（Taiwan’s Election and Democratization Study, TEDS2024）獨立樣本資料庫，僅使用個體問卷資料（Independence）。資料由學術機構調查，以具代表性的樣本反映 2024 年總統與立委選舉後的民意狀況。
3. 變數概覽
下面先列出部分題目的變數名稱與標籤，方便之後挑選與「媒體使用」與「選舉判斷」相關的題目。
程式碼
# 建一個小表格：前 40 個變數的名稱與標籤
var_info <- tibble(
var = names(teds),
label = var_label(teds)
)
head(var_info, 40)# A tibble: 40 × 2
var label
<chr> <named list>
1 ID <chr [1]>
2 Tau <chr [1]>
3 City <chr [1]>
4 Town <chr [1]>
5 Village <chr [1]>
6 A1 <chr [1]>
7 A2 <chr [1]>
8 A3a <chr [1]>
9 A3b <chr [1]>
10 A3c <chr [1]>
# ℹ 30 more rows程式碼
# 把 label 轉成字串避免怪型別
var_info <- tibble(
var = names(teds),
label = as.character(var_label(teds))
)
# 找題目裡有「媒體 / 新聞 / 網路 / 社群 / 電視」的變數
media_vars <- var_info |>
filter(str_detect(label, "媒體|新聞|網路|社群|電視"))
media_vars# A tibble: 18 × 2
var label
<chr> <chr>
1 A1 請問您對電視、廣播、報紙或網路上的政治新聞是非常注意、偶爾注意、不太注意，還是完全不注意?……
2 A2 請問您最常看哪一臺電視新聞?
3 A3a 我們先從傳統的新聞媒體開始，如電視、廣播和報紙，這裡包括使用傳統方式或上網來收看或收聽。在這次選舉期間，請問您一個星期大約會看幾天無線電視…
4 A3b 請問您一個星期大約看幾天有線電視新聞?
5 A3c 那廣播上的新聞呢?
6 A3d 那報紙上的新聞呢?(包括看紙本或上網看)
7 A3e 那其他的新聞網站呢?(像是雅虎奇摩、google新聞、風傳媒、今日新聞/NOWnews等等)……
8 A3f 在這次選舉期間，請問您一個星期大約有幾天使用臉書、推特或LINE來關注政黨和候選人的新聞?……
9 A3f1 那在一天之內，請問您多常使用臉書、推特或LINE來關注政黨和候選人的新聞?是一天僅一次、一天好幾次，還是一天十次以上?……
10 B4m19 請問總統候選人或政黨有沒有透過這些人向您拉票?(19) 社群媒體的社團或群組
11 B5am19 請問您選區內的立委候選人或政黨有沒有透過這些人向您拉票?(19) 社群媒體的社團或群組……
12 B6m03 另外，請問您在這次選舉期間，有沒有從事這些活動?(03) 觀看候選人的電視辯論會……
13 B6m07 另外，請問您在這次選舉期間，有沒有從事這些活動?(07) 提醒親友觀看候選人的電視辯論會……
14 B6m14 另外，請問您在這次選舉期間，有沒有從事這些活動?(14) 瀏覽候選人網站(包含社群網站、部落格、臉書、ＩＧ等)……
15 D11f 那您對傳統新聞媒體，例如: 報紙、電視或廣播呢?
16 D11g 那您對社群媒體，例如: 臉書、推特或LINE呢?
17 Q22 我們老師想要了解一般民眾使用網路的情形，想請問您有沒有經常使用的電子郵件信箱，可以留給我們嗎?……
18 A2_f 請問您最常看哪一臺電視新聞? 程式碼
vote_vars <- var_info |>
filter(str_detect(label, "投票|總統|候選人|政黨|選舉"))
vote_vars# A tibble: 137 × 2
var label
<chr> <chr>
1 A3a 我們先從傳統的新聞媒體開始，如電視、廣播和報紙，這裡包括使用傳統方式或上網來收看或收聽。在這次選舉期間，請問您一個星期大約會看幾天無線電視…
2 A3f 在這次選舉期間，請問您一個星期大約有幾天使用臉書、推特或LINE來關注政黨和候選人的新聞?……
3 A3f1 那在一天之內，請問您多常使用臉書、推特或LINE來關注政黨和候選人的新聞?是一天僅一次、一天好幾次，還是一天十次以上?……
4 B2a 請問您平時會不會與人討論有關政治或選舉方面的議題?是時常討論、有時討論、很少討論、還是從來不討論?……
5 B2bm01 請問平時與您討論政治或選舉問題的人是您的什麼人?家人、親戚、朋友、鄰居、工作同事、社團組織、同學、網友或是其他人?(01) 家人……
6 B2bm02 請問平時與您討論政治或選舉問題的人是您的什麼人?家人、親戚、朋友、鄰居、工作同事、社團組織、同學、網友或是其他人?(02) 親戚……
7 B2bm03 請問平時與您討論政治或選舉問題的人是您的什麼人?家人、親戚、朋友、鄰居、工作同事、社團組織、同學、網友或是其他人?(03) 朋友……
8 B2bm04 請問平時與您討論政治或選舉問題的人是您的什麼人?家人、親戚、朋友、鄰居、工作同事、社團組織、同學、網友或是其他人?(04) 鄰居……
9 B2bm05 請問平時與您討論政治或選舉問題的人是您的什麼人?家人、親戚、朋友、鄰居、工作同事、社團組織、同學、網友或是其他人?(05) 工作同事……
10 B2bm06 請問平時與您討論政治或選舉問題的人是您的什麼人?家人、親戚、朋友、鄰居、工作同事、社團組織、同學、網友或是其他人?(06) 社團組織……
# ℹ 127 more rows4. 研究問題與主要變項
本研究聚焦四個題目：A3a、D2、D4 與 J16。A3a 被視為主要解釋變項，D2、D4、J16 則分別代表選民在不同面向上的選舉判斷或政治態度。以下先列出這幾題的題目敘述與選項。
程式碼
# 顯示四個變項的題目敘述
var_label(teds$A2)[1] "請問您最常看哪一臺電視新聞?"程式碼
var_label(teds$D2)[1] "有人說: 「政府官員不會在乎我們一般民眾的想法。」"程式碼
var_label(teds$D4)[1] "有人說: 「政府所做的事大多數是正確的。」"程式碼
var_label(teds$J16)[1] "請問哪一位候選人的作風或作法最讓您覺得台灣有希望?"程式碼
# 顯示四個變項的選項編碼與文字
val_labels(teds$A2)<labelled<double>[1206]>: 請問您最常看哪一臺電視新聞?
[1] 9 7 4 7 5 1 13 4 2 7 4 4 7 2 4 6 5 4 6 7 92 7 6 5
[25] 4 18 2 96 6 5 7 92 9 8 5 92 2 1 7 92 6 13 9 5 6 12 5 1
[49] 2 13 6 5 7 7 7 4 6 18 13 7 98 5 6 5 2 5 13 2 92 9 8 8
[73] 1 3 3 4 5 4 7 13 98 5 6 92 92 13 92 96 4 96 4 6 5 4 13 18
[97] 96 6 96 1 5 92 2 6 6 5 2 6 5 4 4 4 5 3 96 92 7 4 3 2
[121] 13 8 2 7 11 4 2 6 7 9 1 7 92 10 12 5 7 92 18 4 5 5 9 5
[145] 9 6 5 5 6 5 7 5 8 92 1 6 6 5 7 6 9 5 4 6 5 18 4 12
[169] 4 92 12 6 7 4 9 4 7 6 5 4 7 92 4 4 3 2 18 7 2 6 6 10
[193] 7 8 92 3 6 5 5 5 5 5 6 7 12 4 5 5 98 12 5 18 6 5 5 5
[217] 2 1 18 2 9 6 7 92 4 4 2 5 5 7 92 9 1 5 3 1 6 4 8 25
[241] 18 92 4 7 13 7 5 98 6 6 8 3 6 5 2 5 7 92 6 92 6 4 8 6
[265] 18 7 3 2 2 4 12 92 6 92 4 5 6 4 4 1 18 8 4 5 7 2 5 1
[289] 92 18 1 5 7 2 8 92 5 5 2 5 1 96 5 5 5 8 8 1 7 6 3 8
[313] 6 8 6 9 5 5 4 7 1 8 1 4 4 5 7 5 92 5 2 4 11 12 4 92
[337] 5 11 4 8 13 6 8 5 4 6 1 2 7 5 92 92 4 98 5 8 2 92 7 5
[361] 1 2 98 92 2 5 4 5 6 4 11 13 92 25 7 92 92 6 25 4 4 4 4 2
[385] 4 13 4 98 5 4 6 92 96 6 4 5 6 6 5 5 5 7 8 3 5 8 5 4
[409] 5 92 7 6 2 18 4 98 5 8 5 1 11 5 5 4 4 4 5 16 8 1 5 13
[433] 33 4 4 6 5 5 5 5 92 13 7 9 92 5 18 2 5 6 2 7 5 5 6 6
[457] 18 5 5 25 11 5 2 2 2 92 6 4 92 5 5 4 4 5 92 6 7 1 18 2
[481] 9 18 5 4 92 7 13 8 9 6 8 4 3 3 5 5 7 5 13 7 5 5 5 8
[505] 5 92 9 2 6 4 4 5 8 4 13 4 5 5 96 2 5 7 5 5 2 7 92 2
[529] 6 11 18 5 5 2 9 4 34 6 7 98 96 4 5 18 4 9 4 92 6 4 4 4
[553] 92 4 2 6 18 92 11 6 6 92 92 18 3 5 3 98 13 4 6 6 11 18 5 6
[577] 5 7 5 4 4 92 92 7 9 13 2 8 92 7 5 5 12 2 8 4 2 7 13 13
[601] 3 4 5 6 8 1 6 2 2 5 5 96 6 7 4 8 7 4 98 4 5 98 5 98
[625] 98 6 2 92 18 2 13 1 9 13 9 6 6 8 5 7 5 2 6 92 5 5 4 11
[649] 8 6 5 4 92 7 7 5 5 7 92 6 4 25 4 4 2 6 8 92 8 4 13 12
[673] 92 4 7 4 6 13 8 2 5 5 2 92 98 5 4 9 2 5 18 96 5 9 92 8
[697] 13 3 7 92 92 96 2 3 5 5 3 5 18 2 10 5 5 13 1 5 7 5 8 7
[721] 92 2 4 2 4 4 4 2 92 5 6 7 6 7 2 5 5 6 4 6 13 4 5 4
[745] 3 92 5 4 92 1 1 4 5 5 95 5 7 25 5 7 4 96 7 4 7 7 4 4
[769] 5 5 2 4 4 8 5 7 5 98 5 7 4 92 18 5 18 1 10 6 5 5 9 8
[793] 4 2 1 8 2 13 2 2 92 5 5 7 5 6 4 18 92 4 92 2 6 6 7 92
[817] 5 4 7 5 5 2 18 5 8 5 5 2 3 92 7 6 5 5 5 4 7 3 92 5
[841] 92 4 4 6 4 5 2 92 5 9 7 92 5 92 6 96 3 5 2 5 96 4 13 18
[865] 6 92 5 5 5 3 10 5 13 7 92 6 92 7 6 6 4 7 6 92 6 25 2 4
[889] 13 5 5 4 7 92 5 96 6 1 4 5 5 4 1 2 6 5 6 7 5 2 6 3
[913] 5 10 1 96 92 6 8 92 6 7 25 13 5 92 92 2 4 13 13 4 2 18 18 18
[937] 5 5 9 5 18 5 6 25 7 5 7 92 7 6 1 6 5 7 7 2 96 4 5 96
[961] 5 2 2 5 4 8 92 2 8 7 2 5 5 9 8 7 5 5 1 18 4 5 7 92
[985] 4 4 13 1 5 8 92 4 13 92 5 2 5 7 4 1 6 5 2 3 92 92 92 2
[1009] 5 5 5 5 2 4 5 6 6 5 6 7 6 92 5 5 19 5 4 7 92 8 4 96
[1033] 8 18 9 5 5 6 5 11 5 4 8 6 5 5 25 9 5 4 4 5 5 18 5 8
[1057] 92 92 5 6 2 7 6 13 2 7 7 7 13 92 5 92 18 2 6 1 3 7 6 18
[1081] 92 2 25 8 92 8 7 7 13 4 7 5 18 92 5 18 6 7 92 6 92 98 7 8
[1105] 7 7 96 9 5 9 8 7 3 5 6 7 8 4 5 4 7 7 2 4 7 2 5 5
[1129] 92 6 8 6 5 6 4 11 6 6 1 5 7 98 2 5 13 11 5 4 2 9 92 6
[1153] 13 5 12 4 2 7 5 5 2 7 92 5 8 5 5 6 96 13 2 7 18 2 7 5
[1177] 2 7 5 92 5 5 6 8 3 2 1 1 13 7 1 6 7 5 5 5 6 4 4 5
[1201] 92 5 3 25 5 13
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33 GoodTV好消息衛星電視台
34 鏡電視
92 都不看
95 拒答
96 很難說
98 不知道程式碼
val_labels(teds$D2)<labelled<double>[1206]>: 有人說: 「政府官員不會在乎我們一般民眾的想法。」
[1] 3 1 2 3 2 4 2 2 3 2 2 98 2 96 3 2 3 3 3 3 2 2 3 3
[25] 2 3 1 2 3 3 3 3 2 3 2 2 2 2 2 2 3 2 3 3 2 3 2 3
[49] 1 3 3 3 3 2 2 3 97 2 2 3 1 1 3 3 1 2 3 3 2 2 1 2
[73] 3 2 3 2 1 1 3 98 98 2 2 98 3 3 98 1 3 3 3 4 3 3 3 2
[97] 1 2 2 1 1 2 3 3 4 1 2 2 2 3 3 3 3 3 2 2 1 3 3 3
[121] 3 3 2 1 2 3 2 1 3 3 3 1 3 2 3 3 2 2 2 3 3 2 3 2
[145] 3 3 2 2 4 2 1 3 2 3 2 2 3 96 2 3 3 3 3 96 2 2 4 3
[169] 2 3 3 3 4 3 3 3 2 3 3 2 2 3 3 3 98 3 3 2 3 2 3 2
[193] 1 2 2 3 2 3 3 2 3 2 3 3 3 3 1 2 3 4 3 2 3 3 3 2
[217] 98 1 4 3 4 3 2 3 2 4 1 1 2 2 1 3 4 3 3 3 2 96 3 3
[241] 2 2 3 2 4 2 2 3 1 2 1 98 2 2 2 3 4 3 2 2 3 3 1 98
[265] 2 2 3 3 3 2 3 4 2 4 3 1 3 2 96 3 2 3 3 3 3 3 1 3
[289] 3 2 3 3 2 2 3 2 3 2 2 3 1 3 2 2 3 1 1 3 2 3 3 1
[313] 2 3 2 3 3 3 3 3 3 3 2 2 3 2 3 2 1 3 2 4 2 2 3 2
[337] 3 3 3 3 2 2 3 97 4 3 3 2 3 3 2 3 3 4 3 2 3 2 3 97
[361] 3 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 4 2 96 3 2 3 3 2
[385] 98 1 2 98 2 2 3 98 2 2 4 3 3 3 2 2 2 2 2 4 96 3 2 3
[409] 1 2 2 3 3 98 3 2 2 3 2 1 2 1 2 3 98 3 3 2 2 3 2 2
[433] 96 3 3 3 3 2 2 1 1 3 96 3 2 2 2 2 3 2 1 2 2 3 3 2
[457] 2 3 2 3 3 2 2 3 3 2 2 3 98 3 3 98 3 3 98 3 2 2 3 3
[481] 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 2 2 3 97 2 3 1 3 2 3 3 3 3 2
[505] 3 3 3 3 2 3 98 1 2 2 3 3 3 2 3 96 98 2 2 3 97 3 3 3
[529] 3 96 2 3 3 3 3 3 3 3 3 1 2 3 3 2 2 3 3 3 3 3 3 2
[553] 2 3 3 3 3 3 1 3 3 3 1 3 2 1 3 2 2 3 3 3 1 1 2 3
[577] 2 3 96 2 3 2 2 2 3 1 1 3 3 2 3 3 2 3 1 3 2 97 98 2
[601] 2 3 3 3 2 3 3 2 98 2 2 97 2 98 2 1 3 4 98 3 3 3 2 3
[625] 2 3 1 2 4 2 4 98 2 96 3 2 98 2 3 2 3 1 3 2 3 3 4 2
[649] 3 4 1 4 2 2 3 1 98 2 2 3 3 96 3 2 2 3 3 3 2 4 3 1
[673] 4 3 1 4 3 3 3 2 2 98 3 3 96 1 2 2 2 3 3 3 2 3 3 1
[697] 2 3 3 3 2 3 98 3 2 2 3 3 3 1 2 2 3 3 3 2 3 3 97 1
[721] 2 3 3 2 2 96 3 2 3 2 3 2 2 2 1 2 3 2 2 3 2 98 1 3
[745] 2 98 2 3 98 3 3 4 3 2 3 3 3 2 3 2 2 2 1 3 98 3 3 2
[769] 4 2 98 1 3 3 2 2 96 3 2 1 3 2 2 2 3 2 3 96 2 1 2 2
[793] 3 2 3 2 2 3 3 3 2 2 2 1 3 3 3 3 98 3 3 2 4 3 2 98
[817] 3 2 2 1 2 3 2 2 2 2 2 2 2 3 3 4 3 3 3 2 3 1 2 3
[841] 98 3 3 3 4 2 2 2 2 4 1 3 96 1 2 3 3 2 3 1 2 3 3 3
[865] 3 3 1 3 2 2 2 4 2 3 2 2 3 2 3 3 3 2 2 3 3 1 2 2
[889] 3 2 3 3 2 98 2 3 4 3 3 2 2 2 3 2 3 2 3 2 3 2 3 3
[913] 2 1 2 98 1 2 2 3 3 3 3 4 1 3 3 2 2 1 3 98 2 3 3 3
[937] 2 2 3 1 3 3 2 3 3 2 3 96 2 3 3 3 3 3 1 2 1 97 1 1
[961] 1 1 3 3 2 1 2 3 3 1 2 3 3 3 3 3 2 2 3 3 3 3 2 3
[985] 3 3 3 3 2 3 4 3 3 1 3 2 3 2 3 1 4 3 2 2 3 2 3 98
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Labels:
value label
1 非常同意
2 同意
3 不同意
4 非常不同意
95 拒答
96 看情形
97 無意見
98 不知道程式碼
val_labels(teds$D4)<labelled<double>[1206]>: 有人說: 「政府所做的事大多數是正確的。」
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[1201] 95 3 2 96 3 4
Labels:
value label
1 非常同意
2 同意
3 不同意
4 非常不同意
95 拒答
96 看情形
97 無意見
98 不知道程式碼
val_labels(teds$J16)<labelled<double>[1206]>: 請問哪一位候選人的作風或作法最讓您覺得台灣有希望?
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[145] 2 2 2 2 2 3 1 3 1 2 1 3 2 3 3 2 2 1 2 2 3 1 2 98
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[241] 1 3 2 1 1 3 3 91 2 98 1 98 1 2 3 1 2 1 1 95 2 98 3 98
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[361] 3 1 92 2 3 1 2 1 2 2 2 1 3 3 1 1 2 2 92 1 1 2 2 1
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[1105] 3 3 1 2 2 3 92 2 3 1 2 2 3 2 3 2 1 3 3 2 2 3 1 3
[1129] 3 2 95 2 2 1 2 3 2 1 2 3 2 2 91 92 3 1 3 2 3 2 3 2
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[1201] 1 3 2 2 1 2
Labels:
value label
1 柯文哲
2 賴清德
3 侯友宜
91 都是
92 都沒有
95 拒答
97 無意見
98 不知道5. 描述性分析一：A2 與 D2 的關係
本節先觀察不同 A2 類型（例如不同主要媒體來源），在 D2（某種選舉判斷／態度）的分布差異。
程式碼
tab_A2_D2 <- teds |>
tabyl(A2_f, D2_f) |>
adorn_percentages("row") |>
adorn_pct_formatting(digits = 1) |>
adorn_ns() # 在百分比後面加上 (人數)
tab_A2_D2 A2_f 1 2 3 4 96 97
1 12.2% (5) 22.0% (9) 58.5% (24) 4.9% (2) 0.0% (0) 0.0% (0)
2 11.2% (11) 42.9% (42) 34.7% (34) 0.0% (0) 4.1% (4) 1.0% (1)
3 3.3% (1) 33.3% (10) 50.0% (15) 3.3% (1) 0.0% (0) 3.3% (1)
4 1.3% (2) 21.9% (33) 59.6% (90) 8.6% (13) 2.6% (4) 0.7% (1)
5 10.1% (26) 41.1% (106) 42.6% (110) 1.2% (3) 1.9% (5) 1.6% (4)
6 1.6% (2) 27.9% (36) 55.8% (72) 10.1% (13) 1.6% (2) 0.8% (1)
7 13.9% (17) 41.0% (50) 37.7% (46) 3.3% (4) 0.8% (1) 1.6% (2)
8 22.0% (13) 37.3% (22) 39.0% (23) 0.0% (0) 0.0% (0) 1.7% (1)
9 3.1% (1) 21.9% (7) 68.8% (22) 6.2% (2) 0.0% (0) 0.0% (0)
10 16.7% (1) 66.7% (4) 16.7% (1) 0.0% (0) 0.0% (0) 0.0% (0)
11 23.1% (3) 46.2% (6) 23.1% (3) 0.0% (0) 7.7% (1) 0.0% (0)
12 9.1% (1) 27.3% (3) 54.5% (6) 9.1% (1) 0.0% (0) 0.0% (0)
13 6.5% (3) 34.8% (16) 45.7% (21) 6.5% (3) 2.2% (1) 0.0% (0)
16 0.0% (0) 100.0% (1) 0.0% (0) 0.0% (0) 0.0% (0) 0.0% (0)
18 2.4% (1) 38.1% (16) 50.0% (21) 7.1% (3) 0.0% (0) 0.0% (0)
19 0.0% (0) 0.0% (0) 100.0% (1) 0.0% (0) 0.0% (0) 0.0% (0)
25 8.3% (1) 16.7% (2) 58.3% (7) 0.0% (0) 16.7% (2) 0.0% (0)
33 0.0% (0) 0.0% (0) 0.0% (0) 0.0% (0) 100.0% (1) 0.0% (0)
34 0.0% (0) 0.0% (0) 100.0% (1) 0.0% (0) 0.0% (0) 0.0% (0)
92 7.3% (8) 35.5% (39) 39.1% (43) 6.4% (7) 1.8% (2) 0.0% (0)
95 0.0% (0) 0.0% (0) 100.0% (1) 0.0% (0) 0.0% (0) 0.0% (0)
96 17.4% (4) 30.4% (7) 39.1% (9) 0.0% (0) 4.3% (1) 4.3% (1)
98 11.1% (2) 22.2% (4) 33.3% (6) 5.6% (1) 5.6% (1) 0.0% (0)
98
2.4% (1)
6.1% (6)
6.7% (2)
5.3% (8)
1.6% (4)
2.3% (3)
1.6% (2)
0.0% (0)
0.0% (0)
0.0% (0)
0.0% (0)
0.0% (0)
4.3% (2)
0.0% (0)
2.4% (1)
0.0% (0)
0.0% (0)
0.0% (0)
0.0% (0)
10.0% (11)
0.0% (0)
4.3% (1)
22.2% (4)
5.2 A2 與 D4 的關係
程式碼
tab_A2_D4 <- teds |>
tabyl(A2_f, D4_f) |>
adorn_percentages("row") |>
adorn_pct_formatting(digits = 1) |>
adorn_ns()
tab_A2_D4 A2_f 1 2 3 4 95 96
1 0.0% (0) 26.8% (11) 70.7% (29) 2.4% (1) 0.0% (0) 0.0% (0)
2 0.0% (0) 8.2% (8) 74.5% (73) 14.3% (14) 0.0% (0) 1.0% (1)
3 0.0% (0) 23.3% (7) 60.0% (18) 6.7% (2) 0.0% (0) 6.7% (2)
4 4.0% (6) 33.1% (50) 47.0% (71) 4.0% (6) 0.0% (0) 6.6% (10)
5 0.8% (2) 17.8% (46) 65.1% (168) 12.8% (33) 0.0% (0) 1.6% (4)
6 6.2% (8) 41.1% (53) 44.2% (57) 2.3% (3) 0.0% (0) 3.9% (5)
7 1.6% (2) 16.4% (20) 68.0% (83) 9.0% (11) 0.0% (0) 3.3% (4)
8 0.0% (0) 8.5% (5) 71.2% (42) 20.3% (12) 0.0% (0) 0.0% (0)
9 0.0% (0) 56.2% (18) 34.4% (11) 9.4% (3) 0.0% (0) 0.0% (0)
10 0.0% (0) 0.0% (0) 100.0% (6) 0.0% (0) 0.0% (0) 0.0% (0)
11 0.0% (0) 7.7% (1) 61.5% (8) 23.1% (3) 0.0% (0) 7.7% (1)
12 0.0% (0) 9.1% (1) 72.7% (8) 18.2% (2) 0.0% (0) 0.0% (0)
13 0.0% (0) 26.1% (12) 56.5% (26) 8.7% (4) 0.0% (0) 0.0% (0)
16 0.0% (0) 0.0% (0) 100.0% (1) 0.0% (0) 0.0% (0) 0.0% (0)
18 11.9% (5) 23.8% (10) 61.9% (26) 0.0% (0) 0.0% (0) 2.4% (1)
19 0.0% (0) 100.0% (1) 0.0% (0) 0.0% (0) 0.0% (0) 0.0% (0)
25 0.0% (0) 8.3% (1) 66.7% (8) 16.7% (2) 0.0% (0) 8.3% (1)
33 0.0% (0) 0.0% (0) 100.0% (1) 0.0% (0) 0.0% (0) 0.0% (0)
34 0.0% (0) 100.0% (1) 0.0% (0) 0.0% (0) 0.0% (0) 0.0% (0)
92 1.8% (2) 15.5% (17) 51.8% (57) 17.3% (19) 0.9% (1) 0.9% (1)
95 0.0% (0) 100.0% (1) 0.0% (0) 0.0% (0) 0.0% (0) 0.0% (0)
96 4.3% (1) 21.7% (5) 30.4% (7) 26.1% (6) 0.0% (0) 17.4% (4)
98 5.6% (1) 16.7% (3) 61.1% (11) 5.6% (1) 0.0% (0) 0.0% (0)
97 98
0.0% (0) 0.0% (0)
1.0% (1) 1.0% (1)
0.0% (0) 3.3% (1)
0.7% (1) 4.6% (7)
0.4% (1) 1.6% (4)
0.8% (1) 1.6% (2)
1.6% (2) 0.0% (0)
0.0% (0) 0.0% (0)
0.0% (0) 0.0% (0)
0.0% (0) 0.0% (0)
0.0% (0) 0.0% (0)
0.0% (0) 0.0% (0)
2.2% (1) 6.5% (3)
0.0% (0) 0.0% (0)
0.0% (0) 0.0% (0)
0.0% (0) 0.0% (0)
0.0% (0) 0.0% (0)
0.0% (0) 0.0% (0)
0.0% (0) 0.0% (0)
1.8% (2) 10.0% (11)
0.0% (0) 0.0% (0)
0.0% (0) 0.0% (0)
0.0% (0) 11.1% (2)
5.3 A2 與 J16 的關係
程式碼
tab_A2_J16 <- teds |>
tabyl(A2_f, J16_f) |>
adorn_percentages("row") |>
adorn_pct_formatting(digits = 1) |>
adorn_ns()
tab_A2_J16 A2_f 1 2 3 91 92 95
1 36.6% (15) 41.5% (17) 9.8% (4) 0.0% (0) 4.9% (2) 0.0% (0)
2 26.5% (26) 10.2% (10) 43.9% (43) 1.0% (1) 9.2% (9) 4.1% (4)
3 30.0% (9) 33.3% (10) 10.0% (3) 0.0% (0) 10.0% (3) 6.7% (2)
4 9.3% (14) 62.3% (94) 6.0% (9) 0.7% (1) 6.0% (9) 2.6% (4)
5 30.6% (79) 21.7% (56) 32.2% (83) 1.2% (3) 9.3% (24) 1.2% (3)
6 16.3% (21) 69.0% (89) 3.9% (5) 0.0% (0) 3.9% (5) 0.8% (1)
7 30.3% (37) 34.4% (42) 24.6% (30) 0.0% (0) 6.6% (8) 0.0% (0)
8 27.1% (16) 5.1% (3) 52.5% (31) 1.7% (1) 10.2% (6) 3.4% (2)
9 9.4% (3) 71.9% (23) 9.4% (3) 0.0% (0) 6.2% (2) 3.1% (1)
10 83.3% (5) 0.0% (0) 16.7% (1) 0.0% (0) 0.0% (0) 0.0% (0)
11 38.5% (5) 23.1% (3) 15.4% (2) 0.0% (0) 15.4% (2) 0.0% (0)
12 27.3% (3) 9.1% (1) 27.3% (3) 0.0% (0) 0.0% (0) 0.0% (0)
13 23.9% (11) 43.5% (20) 13.0% (6) 4.3% (2) 4.3% (2) 0.0% (0)
16 100.0% (1) 0.0% (0) 0.0% (0) 0.0% (0) 0.0% (0) 0.0% (0)
18 26.2% (11) 52.4% (22) 7.1% (3) 0.0% (0) 4.8% (2) 2.4% (1)
19 0.0% (0) 100.0% (1) 0.0% (0) 0.0% (0) 0.0% (0) 0.0% (0)
25 41.7% (5) 25.0% (3) 16.7% (2) 0.0% (0) 8.3% (1) 8.3% (1)
33 0.0% (0) 100.0% (1) 0.0% (0) 0.0% (0) 0.0% (0) 0.0% (0)
34 0.0% (0) 100.0% (1) 0.0% (0) 0.0% (0) 0.0% (0) 0.0% (0)
92 24.5% (27) 29.1% (32) 11.8% (13) 1.8% (2) 13.6% (15) 1.8% (2)
95 0.0% (0) 100.0% (1) 0.0% (0) 0.0% (0) 0.0% (0) 0.0% (0)
96 21.7% (5) 34.8% (8) 0.0% (0) 0.0% (0) 17.4% (4) 0.0% (0)
98 22.2% (4) 44.4% (8) 0.0% (0) 5.6% (1) 11.1% (2) 0.0% (0)
98
7.3% (3)
5.1% (5)
10.0% (3)
13.2% (20)
3.9% (10)
6.2% (8)
4.1% (5)
0.0% (0)
0.0% (0)
0.0% (0)
7.7% (1)
36.4% (4)
10.9% (5)
0.0% (0)
7.1% (3)
0.0% (0)
0.0% (0)
0.0% (0)
0.0% (0)
17.3% (19)
0.0% (0)
26.1% (6)
16.7% (3)
6、實證結果與分析
程式碼
## A2：主要收看新聞台
table(teds$A2_f, useNA = "ifany") # 次數
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 16 18 19 25 33 34 92
41 98 30 151 258 129 122 59 32 6 13 11 46 1 42 1 12 1 1 110
95 96 98
1 23 18 程式碼
prop.table(table(teds$A2_f, useNA = "ifany")) # 比例
1 2 3 4 5 6
0.0339966833 0.0812603648 0.0248756219 0.1252072968 0.2139303483 0.1069651741
7 8 9 10 11 12
0.1011608624 0.0489220564 0.0265339967 0.0049751244 0.0107794362 0.0091210614
13 16 18 19 25 33
0.0381426202 0.0008291874 0.0348258706 0.0008291874 0.0099502488 0.0008291874
34 92 95 96 98
0.0008291874 0.0912106136 0.0008291874 0.0190713101 0.0149253731 程式碼
## D2：態度題
table(teds$D2_f, useNA = "ifany")
1 2 3 4 96 97 98
102 413 556 53 25 12 45 程式碼
prop.table(table(teds$D2_f, useNA = "ifany"))
1 2 3 4 96 97
0.084577114 0.342454395 0.461028192 0.043946932 0.020729685 0.009950249
98
0.037313433 程式碼
## D4：態度題
table(teds$D4_f, useNA = "ifany")
1 2 3 4 95 96 97 98
27 271 711 122 1 34 9 31 程式碼
prop.table(table(teds$D4_f, useNA = "ifany"))
1 2 3 4 95 96
0.0223880597 0.2247097844 0.5895522388 0.1011608624 0.0008291874 0.0281923715
97 98
0.0074626866 0.0257048093 程式碼
## J16：總統候選人偏好
table(teds$J16_f, useNA = "ifany")
1 2 3 91 92 95 98
297 445 241 11 96 21 95 程式碼
prop.table(table(teds$J16_f, useNA = "ifany"))
1 2 3 91 92 95
0.246268657 0.368988391 0.199834163 0.009121061 0.079601990 0.017412935
98
0.078772803 模建立
程式碼
# 先看 J16 的編碼與標籤（你之前其實有看過）
var_label(teds$J16)[1] "請問哪一位候選人的作風或作法最讓您覺得台灣有希望?"程式碼
val_labels(teds$J16)<labelled<double>[1206]>: 請問哪一位候選人的作風或作法最讓您覺得台灣有希望?
[1] 2 1 91 2 95 2 3 2 98 1 1 2 1 98 2 2 1 2 2 1 3 2 3 2
[25] 2 1 1 2 2 1 3 2 3 3 2 92 3 92 3 92 98 3 1 3 2 98 1 2
[49] 92 2 2 1 2 1 3 2 92 1 1 1 1 3 1 3 2 1 1 98 92 95 2 3
[73] 2 1 2 95 1 98 2 98 98 3 2 98 2 98 98 92 2 2 2 2 1 2 2 2
[97] 98 1 2 1 92 1 2 2 2 1 3 2 92 2 2 2 1 2 2 2 2 98 2 3
[121] 2 3 3 92 1 2 92 1 3 2 3 92 2 1 1 2 92 92 1 1 2 3 2 3
[145] 2 2 2 2 2 3 1 3 1 2 1 3 2 3 3 2 2 1 2 2 3 1 2 98
[169] 3 2 1 2 3 2 2 2 3 2 1 95 3 1 98 2 95 92 98 2 1 1 1 3
[193] 1 1 2 3 95 1 2 1 1 3 2 2 98 2 1 3 2 3 2 1 2 3 2 1
[217] 3 1 2 3 2 2 1 2 3 2 1 3 2 3 1 2 3 2 1 98 1 2 2 95
[241] 1 3 2 1 1 3 3 91 2 98 1 98 1 2 3 1 2 1 1 95 2 98 3 98
[265] 2 1 1 1 1 1 1 95 2 98 2 1 2 2 3 98 98 3 2 91 1 1 3 92
[289] 92 3 2 92 92 3 1 92 1 1 2 1 1 2 3 1 2 3 1 2 3 2 2 3
[313] 92 3 2 3 1 2 2 2 1 95 1 1 2 92 2 3 98 1 3 98 2 3 98 2
[337] 2 1 2 3 1 98 3 92 1 3 2 3 1 1 92 91 2 2 3 1 3 1 1 1
[361] 3 1 92 2 3 1 2 1 2 2 2 1 3 3 1 1 2 2 92 1 1 2 2 1
[385] 2 1 2 98 3 1 2 98 98 1 2 92 1 2 1 3 2 1 1 2 3 92 92 3
[409] 92 91 3 2 3 2 92 1 3 3 3 1 92 3 2 2 2 92 2 1 3 1 92 1
[433] 2 2 2 2 3 92 1 3 1 91 3 2 3 3 92 1 2 2 3 1 1 3 2 2
[457] 2 3 3 2 2 1 1 1 3 98 2 2 98 98 2 98 98 98 2 2 1 2 2 2
[481] 2 92 3 2 3 1 2 2 2 2 3 2 2 98 3 1 1 2 2 1 1 1 2 1
[505] 98 1 2 3 2 2 2 3 3 2 2 1 1 2 2 3 98 3 3 1 1 2 2 1
[529] 2 1 1 1 95 1 2 2 2 98 1 1 1 2 2 2 2 1 2 2 2 98 2 2
[553] 1 92 2 1 2 92 98 2 2 2 3 2 1 1 98 1 1 2 2 2 1 1 3 92
[577] 92 1 92 1 1 1 3 2 2 91 1 3 3 98 2 3 98 2 3 3 1 2 98 2
[601] 1 92 1 1 3 2 2 95 95 3 1 98 1 98 2 1 2 98 98 2 1 2 1 2
[625] 92 92 3 98 2 3 3 2 92 92 2 3 98 3 1 2 2 3 2 92 1 1 2 92
[649] 1 2 3 2 98 3 2 2 2 2 92 2 2 1 98 2 3 2 92 2 3 2 1 3
[673] 2 2 3 2 2 98 3 92 1 3 1 98 2 1 98 2 92 1 2 1 1 2 2 3
[697] 2 3 2 2 92 98 98 2 3 3 92 2 1 92 1 1 1 92 2 3 2 2 92 92
[721] 2 1 2 1 2 92 2 1 98 2 92 1 1 3 92 3 1 1 92 1 98 98 3 2
[745] 1 3 1 2 98 1 1 2 91 92 2 2 2 1 1 2 3 92 3 3 2 2 92 2
[769] 2 92 2 3 95 92 1 2 3 2 1 2 2 1 3 1 2 2 1 2 1 3 1 1
[793] 98 1 1 3 3 2 3 2 1 3 3 3 2 2 98 3 98 2 1 3 2 3 1 98
[817] 3 2 98 3 1 3 2 2 3 2 98 3 1 2 3 2 2 2 2 98 92 92 1 98
[841] 98 2 2 2 2 3 3 1 1 2 1 2 98 1 2 2 2 2 1 1 92 2 2 95
[865] 98 3 1 3 1 1 1 2 2 3 98 2 92 1 2 2 2 1 2 3 2 1 2 98
[889] 1 1 1 2 3 98 92 2 2 2 2 92 3 1 2 3 2 3 2 3 3 3 2 1
[913] 2 1 1 98 92 1 1 1 2 2 1 2 95 2 2 98 2 2 3 98 95 2 2 2
[937] 3 1 2 92 2 3 2 1 2 91 1 1 1 98 2 2 3 2 1 3 1 92 1 92
[961] 92 3 3 2 2 3 98 92 1 3 1 2 2 2 1 98 1 3 2 2 95 3 92 1
[985] 2 3 2 3 3 3 1 2 2 1 3 3 3 1 1 1 2 3 92 95 1 1 92 3
[1009] 2 3 92 2 3 2 2 2 2 2 1 98 1 2 3 3 2 2 2 2 1 1 92 98
[1033] 3 2 2 1 3 2 3 3 3 2 3 2 3 92 3 92 3 2 1 2 92 2 1 92
[1057] 2 1 92 2 3 92 2 2 2 2 1 2 3 92 1 98 2 3 2 2 2 1 2 2
[1081] 2 3 2 3 2 91 1 2 2 98 2 2 1 1 3 1 2 1 2 2 2 2 2 3
[1105] 3 3 1 2 2 3 92 2 3 1 2 2 3 2 3 2 1 3 3 2 2 3 1 3
[1129] 3 2 95 2 2 1 2 3 2 1 2 3 2 2 91 92 3 1 3 2 3 2 3 2
[1153] 2 92 2 2 1 2 1 3 3 2 2 2 3 98 1 2 1 1 1 3 98 95 2 3
[1177] 1 3 1 2 2 98 2 1 92 3 98 1 2 3 1 2 2 1 3 3 2 98 2 98
[1201] 1 3 2 2 1 2
Labels:
value label
1 柯文哲
2 賴清德
3 侯友宜
91 都是
92 都沒有
95 拒答
97 無意見
98 不知道程式碼
# 假設你在 val_labels(teds$J16) 看到的結果裡：
# 柯文哲 = 1, 賴清德 = 2, 侯友宜 = 3, 都是 = 4, 都沒有 = 5 ...
# （實際編碼請以你跑出來的結果為準）
teds$vote_lai <- NA
teds$vote_lai[teds$J16 == 2] <- 1 # 這裡的 2 請改成「賴清德」實際的編碼
teds$vote_lai[teds$J16 %in% c(1,3,4,5)] <- 0 # 其他候選人／都是／都沒有 → 0
table(teds$vote_lai, useNA = "ifany")
0 1 <NA>
538 445 223 [1] 1206 386# A tibble: 6 × 10
ID Tau City Town Village A1 A2 A3a A3b
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# ℹ 1 more variable: A3c <dbl+lbl>[1] "請問您最常看哪一臺電視新聞?"<labelled<double>[1206]>: 請問您最常看哪一臺電視新聞?
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98 不知道[1] "有人說: 「政府官員不會在乎我們一般民眾的想法。」"<labelled<double>[1206]>: 有人說: 「政府官員不會在乎我們一般民眾的想法。」
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[1177] 1 3 1 2 2 98 2 1 92 3 98 1 2 3 1 2 2 1 3 3 2 98 2 98
[1201] 1 3 2 2 1 2
Labels:
value label
1 柯文哲
2 賴清德
3 侯友宜
91 都是
92 都沒有
95 拒答
97 無意見
98 不知道
0 1
761 445
Call:
glm(formula = vote_lai ~ A2_f, family = binomial, data = teds)
Coefficients:
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) -0.34484 0.31700 -1.088 0.276675
A2_f2 -1.82991 0.46028 -3.976 7.02e-05 ***
A2_f3 -0.34831 0.50049 -0.696 0.486472
A2_f4 0.84508 0.35871 2.356 0.018478 *
A2_f5 -0.93808 0.35114 -2.672 0.007551 **
A2_f6 1.14460 0.36976 3.095 0.001965 **
A2_f7 -0.29952 0.36986 -0.810 0.418055
A2_f8 -2.58190 0.67207 -3.842 0.000122 ***
A2_f9 1.28311 0.50505 2.541 0.011068 *
A2_f10 -15.22123 594.16364 -0.026 0.979562
A2_f11 -0.85913 0.73063 -1.176 0.239645
A2_f12 -1.95774 1.09567 -1.787 0.073969 .
A2_f13 0.08248 0.43469 0.190 0.849515
A2_f16 -15.22123 1455.39757 -0.010 0.991656
A2_f18 0.44015 0.44266 0.994 0.320058
A2_f19 15.91091 1455.39757 0.011 0.991277
A2_f25 -0.75377 0.73820 -1.021 0.307208
A2_f33 15.91091 1455.39757 0.011 0.991277
A2_f34 15.91091 1455.39757 0.011 0.991277
A2_f92 -0.54613 0.38021 -1.436 0.150891
A2_f95 15.91091 1455.39757 0.011 0.991277
A2_f96 -0.28377 0.54052 -0.525 0.599586
A2_f98 0.12170 0.57052 0.213 0.831085
---
Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
Null deviance: 1588.1 on 1205 degrees of freedom
Residual deviance: 1349.6 on 1183 degrees of freedom
AIC: 1395.6
Number of Fisher Scoring iterations: 14 (Intercept) A2_f2 A2_f3 A2_f4 A2_f5 A2_f6
7.083333e-01 1.604278e-01 7.058824e-01 2.328173e+00 3.913803e-01 3.141176e+00
A2_f7 A2_f8 A2_f9 A2_f10 A2_f11 A2_f12
7.411765e-01 7.563025e-02 3.607843e+00 2.451911e-07 4.235294e-01 1.411765e-01
A2_f13 A2_f16 A2_f18 A2_f19 A2_f25 A2_f33
1.085973e+00 2.451911e-07 1.552941e+00 8.128677e+06 4.705882e-01 8.128677e+06
A2_f34 A2_f92 A2_f95 A2_f96 A2_f98
8.128677e+06 5.791855e-01 8.128677e+06 7.529412e-01 1.129412e+00
Call:
glm(formula = vote_lai ~ D2_f, family = binomial, data = teds)
Coefficients:
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) -2.33537 0.34900 -6.692 2.21e-11 ***
D2_f2 1.02889 0.36911 2.788 0.00531 **
D2_f3 2.40015 0.35917 6.683 2.35e-11 ***
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D2_f96 1.39091 0.56587 2.458 0.01397 *
D2_f97 -0.06252 1.10082 -0.057 0.95471
D2_f98 1.43459 0.47955 2.992 0.00278 **
---
Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
Null deviance: 1588.1 on 1205 degrees of freedom
Residual deviance: 1408.6 on 1199 degrees of freedom
AIC: 1422.6
Number of Fisher Scoring iterations: 4(Intercept) D2_f2 D2_f3 D2_f4 D2_f96 D2_f97
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D2_f98
4.19791595
Call:
glm(formula = vote_lai ~ D4_f, family = binomial, data = teds)
Coefficients:
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) 1.7492 0.5417 3.229 0.00124 **
D4_f2 -1.0505 0.5569 -1.886 0.05924 .
D4_f3 -2.6596 0.5480 -4.853 1.22e-06 ***
D4_f4 -3.9648 0.6212 -6.382 1.74e-10 ***
D4_f95 -14.3153 324.7441 -0.044 0.96484
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D4_f98 -3.3979 0.7293 -4.659 3.18e-06 ***
---
Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
Null deviance: 1588.1 on 1205 degrees of freedom
Residual deviance: 1384.7 on 1198 degrees of freedom
AIC: 1400.7
Number of Fisher Scoring iterations: 11 (Intercept) D4_f2 D4_f3 D4_f4 D4_f95 D4_f96
5.750000e+00 3.497585e-01 6.997685e-02 1.897233e-02 6.066809e-07 1.545894e-01
D4_f97 D4_f98
1.391304e-01 3.344482e-02
Call:
glm(formula = vote_lai ~ A2_f + D2_f + D4_f, family = binomial,
data = teds)
Coefficients:
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) 8.581e-02 7.652e-01 0.112 0.910711
A2_f2 -1.343e+00 4.862e-01 -2.763 0.005732 **
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A2_f5 -6.587e-01 3.804e-01 -1.732 0.083331 .
A2_f6 1.037e+00 4.039e-01 2.568 0.010229 *
A2_f7 6.905e-02 4.036e-01 0.171 0.864134
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A2_f34 1.474e+01 1.455e+03 0.010 0.991921
A2_f92 -2.177e-01 4.191e-01 -0.520 0.603335
A2_f95 1.474e+01 1.455e+03 0.010 0.991921
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A2_f98 4.424e-01 6.356e-01 0.696 0.486436
D2_f2 5.771e-01 4.096e-01 1.409 0.158804
D2_f3 1.708e+00 4.013e-01 4.255 2.09e-05 ***
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D2_f98 1.203e+00 5.726e-01 2.101 0.035625 *
D4_f2 -9.649e-01 6.462e-01 -1.493 0.135359
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D4_f4 -3.009e+00 7.041e-01 -4.273 1.93e-05 ***
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---
Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
Null deviance: 1588.1 on 1205 degrees of freedom
Residual deviance: 1157.3 on 1170 degrees of freedom
AIC: 1229.3
Number of Fisher Scoring iterations: 14 (Intercept) A2_f2 A2_f3 A2_f4 A2_f5 A2_f6
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(Intercept) 2.493014e-01 5.239069e+00
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..- attr(*, "label")= chr "請問您最常看哪一臺電視新聞?"
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$ D4_f : Factor w/ 8 levels "1","2","3","4",..: 2 4 3 3 3 3 3 3 3 3 ...
..- attr(*, "labels")= Named num [1:8] 1 2 3 4 95 96 97 98
.. ..- attr(*, "names")= chr [1:8] "非常同意" "同意" "不同意" "非常不同意" ...
..- attr(*, "label")= chr "有人說: 「政府所做的事大多數是正確的。」"
$ J16_f: Factor w/ 7 levels "1","2","3","91",..: 2 1 4 2 6 2 3 2 7 1 ...
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..- attr(*, "label")= chr "請問哪一位候選人的作風或作法最讓您覺得台灣有希望?"
