# 確認目前 RStudio 專案所在的工作路徑
here::here()
# 載入資料讀取與清理套件
library(sjlabelled)
library(sjmisc)
# 讀入 TEDS2024 獨立樣本
TEDS2024 <- read_spss("C:/Users/Ethan/School/碩一上/民意與政治行為研究/2024年總統與立法委員選舉選後面訪案/Independence/TEDS2024_indQ.sav")
# 檢查受訪者或觀察值（N）數量（應為 1,206）與資料欄位維度
nrow(TEDS2024)
dim(TEDS2024)
# 查看原始資料的選項編碼與次數分布
frq(TEDS2024$b2a) # 查看政治討論頻率原始分布
frq(TEDS2024$b1) # 查看政治興趣原始分布
frq(TEDS2024$h1a) # 查看政治知識：美國現任總統原始分布
frq(TEDS2024$h2a) # 查看政治知識：我國行政院長原始分布
frq(TEDS2024$h3a) # 查看政治知識：我國釋憲機關原始分布
frq(TEDS2024$d12) # 查看內在政治效能感原始分布
frq(TEDS2024$d1) # 查看外在政治效能感(一)原始分布
frq(TEDS2024$d2) # 查看外在政治效能感(二)原始分布日常生活中的政治參與：臺灣民眾政治討論頻率的差異
民意與政治行為研究 / 計分作業二
一、研究問題與動機
政治往往是公共生活中無法完全迴避的議題，無論是選舉期間的候選人競爭，或是政府政策對日常生活的影響，都可能成為人們與他人交談的內容。然而，我注意到民眾面對政治議題時的反應並不相同，有些人平時就會主動關注政治，也經常與朋友、家人或同事交換意見；有些人則很少談論政治，即使面對選舉或重要公共議題，也未必願意參與討論。這種差異令我感到好奇：為什麼同樣生活在相同社會與政治環境中的人，對於討論政治卻有如此不同的態度與習慣？
我認為，與他人討論政治不只是交換資訊或表達個人看法，也是一種參與公共事務的日常方式。透過政治討論，民眾有機會接觸不同觀點、表達自身立場，並在日常互動中形成對公共議題的理解。因此，政治討論頻率的差異值得進一步探究。我真正感興趣的，不只是哪些人比較常談論政治，而是這種差異究竟是如何形成的，以及哪些因素可能使部分民眾更願意投入政治討論，而另一些民眾則選擇保持距離。基於這樣的好奇心，本研究希望回答：為什麼有些民眾平時經常與他人討論政治或選舉議題，有些民眾卻很少討論，甚至從來不討論？
二、論點與研究假設
在查詢資料庫時，我看到2024年總統與立法委員選舉選後面訪案（TEDS2024）這份問卷中的 B2a 題，題目為「您平時會不會與人討論有關政治或選舉方面的議題？」回答選項包括「時常討論」、「有時討論」、「很少討論」及「從來不討論」，四個選項分別占約 6.2%、31.8%、39.2% 及 22.7%。由此可見，民眾平時討論政治的頻率確實存在差異，並非大多數受訪者都集中在同一個選項；因此，我想了解這些差異是否與民眾對政治的興趣、政治知識，以及自身政治能力與政府回應性的看法有關，以下做分別說明。
研究假設一（A1）：民眾的政治興趣越高，平時與他人討論政治或選舉議題的頻率越高。
首先，我認為民眾對政治事務的興趣可能是影響政治討論頻率的重要因素。對政治越有興趣的人，通常越願意關注公共事務、了解選舉資訊，也越可能主動與他人交換政治意見；相反地，對政治缺乏興趣的人，可能較少主動接觸政治訊息，也較不會將政治議題帶入日常對話。因此，我預期政治興趣越高，民眾平時與他人討論政治或選舉議題的頻率也越高。
在 TEDS2024 中，我會使用 B1 題測量政治興趣，其題目為「整體來說，請問您對政治的事情，感不感興趣？」回答選項為「非常有興趣」、「還算有興趣」、「不太有興趣」及「完全沒興趣」，而四個主要選項分別占約 8.6%、41.5%、37.6% 及 11.6%，不同政治興趣程度的受訪者都有相當數量，因此我希望可以用來探討政治興趣與政治討論頻率之間的關係。
研究假設二（A2）：民眾的政治知識程度越高，平時與他人討論政治或選舉議題的頻率越高。
除了政治興趣以外，我認為民眾具備的政治知識也可能影響其討論政治的意願，政治討論不只是表達個人立場，也涉及對政治人物、政府制度及公共議題的理解。如果民眾具備較多政治知識，可能比較容易理解政治事件的背景與發展，也較有能力說明自己的看法，因而更願意參與政治討論；相反地，如果民眾對政治制度或重要政治人物缺乏基本認識，可能會因為不熟悉相關議題而較少參與討論。因此，我預期政治知識程度較高的民眾，平時討論政治的頻率也會較高。
為了測量政治知識，我找到三個和政治知識有關的題目：H1a，詢問美國現任總統是誰；H2a，詢問我國現任行政院長是誰；以及 H3a，詢問我國由誰或哪個機關負責解釋憲法。這三題分別涉及國際政治人物、我國政府首長與憲政制度，希望可作為衡量受訪者政治知識的初步指標。
研究假設三（A3）：民眾的政治效能感會影響平時與他人討論政治或選舉議題的頻率。
第三，民眾如何看待自身的政治能力，以及政府是否會重視一般民眾的意見，也可能影響其政治討論行為。政治效能感可以進一步區分為內在政治效能感與外在政治效能感，前者著重於個人是否相信自己能理解政治議題，後者則著重於個人是否認為一般民眾能影響政府，以及政府是否會回應民眾的意見。
在內在政治效能感方面，我想拿 D12 題當作參考，題目為「您認為自己了解國家最重要的政治議題」，並詢問受訪者是否同意。我希望透過這題測量個人對自身政治理解能力的主觀評估，可用來區分客觀政治知識與主觀政治能力：即使兩個人答對相同數量的政治知識題目，也可能對自己的政治理解程度有不同評價。我認為，越相信自己能理解重要政治議題的民眾，越可能有信心參與政治談話，也較能在討論時表達、解釋或比較不同觀點；相對地，若民眾覺得自己缺乏理解政治議題的能力，就可能因為擔心無法掌握討論內容、無法回應他人的意見，而減少參與政治討論。
而在外在政治效能感方面，我想使用 D1 與 D2 題。D1的題目為「我們一般民眾對政府的作為，沒有任何影響力」；D2的題目為「政府官員不會在乎我們一般民眾的想法」，這兩題都使用「非常同意」、「同意」、「不同意」及「非常不同意」等主要回答選項，而其中不同意與同意的民眾比例約為6：4。我認為如果民眾認為自己無法影響政府，或認為政府官員不在乎一般民眾的想法，就可能認為討論政治無法帶來實際效果，進而降低參與政治討論的意願。
三、資料來源基本情況
本研究使用的資料庫為國立政治大學選舉研究中心陳陸輝主持的「2020年至2024年『台灣選舉與民主化調查』四年期研究規劃（4/4）：2024年總統與立法委員選舉選後面訪案」，英文名稱為 Taiwan’s Election and Democratization Study, 2020–2024 (IV)，簡稱 TEDS2024，資料編號為 D00260。
該資料主要蒐集民眾對政治、選舉及相關公共事務的看法與態度。整體調查期間為2024年1月15日至5月31日，資料包含獨立樣本與選後追蹤樣本兩部分，其中獨立樣本成功訪問1,206份（受訪者或觀察值（N）為 1,206），追蹤樣本成功訪問1,972份。本調查以設籍於臺灣地區（不含金門、馬祖）、年滿20歲的成年公民為獨立樣本的調查母體，訪問對象限於居住於一般住宅或住商混合場所的民眾，並採面對面訪
本研究使用 TEDS2024 獨立樣本問卷資料，將上述概念對應到實際問卷變項，下列將進行資料讀取、變項清理、資料型態轉換與遺漏值檢查。
四、讀取資料與確認變項
五、變項清理
本研究的分析單位是個別受訪者，每一列資料代表一位受訪者，每一欄則代表一個問卷變項。本次將使用政治討論頻率、政治興趣、三道政治知識題，以及內在與外在政治效能感題目進行清理。由於問卷中的回答多以數值代碼代表不同類別，因此清理時需要確認每個代碼的實際意義，並將類別變項設定為適當的 factor 型態。對拒答、跳題及其他特殊回答的處理，也會依照個別變項的題目性質與編碼簿判斷，而不會直接將所有特殊代碼一律當成相同的遺漏值。
1. 清理政治討論頻率與政治興趣
# 保留原始資料，另建立清理後的資料物件
TEDS2024_clean <- TEDS2024
# B2a：平時與他人討論政治或選舉議題的頻率
# 保留四個實質回答類別；其他未列出的代碼視為遺漏值；as.num = F 轉為 factor 型態
TEDS2024_clean$b2a_r <- rec(
TEDS2024$b2a,
rec = "1=1[時常討論];
2=2[有時討論];
3=3[很少討論];
4=4[從來不討論];
else=NA",
var.label = "平時與人討論政治或選舉議題的頻率",
as.num = F
)
# B1：政治興趣
# 保留四個實質討論頻率類別；將 96(看情形) 編為5保留為獨立類別；將 95,97,98 設為 NA；as.num = F 轉為 factor 型態
TEDS2024_clean$b1_r <- rec(
TEDS2024$b1,
rec = "1=1[非常有興趣];
2=2[還算有興趣];
3=3[不太有興趣];
4=4[完全沒興趣];
96=5[看情形];
else=NA",
var.label = "對政治事務的興趣程度",
as.num = F
)
# 檢查政治討論頻率與政治興趣清理後的選項分布
frq(TEDS2024_clean$b2a_r)
frq(TEDS2024_clean$b1_r)2. 清理政治知識題
政治知識題組包含h1a（美國現任總統是誰）、h2a（我國現任行政院長是誰）以及 h3a（我國由誰或哪個機關負責解釋憲法）。在清理邏輯上，知識測驗題與主觀態度題有本質上的差異：
在態度題中，受訪者回答 98（不知道）無法呈現其態度立場，通常需設為遺失值 NA；但在政治知識題中，受訪者回答 98（不知道）或 3（知道，但忘記名字／名稱），本身就真實反映了受訪者當下「未能完全掌握或提取該項政治知識」的狀態。我認為若將「不知道」直接設為 NA 剔除，反而會流失大量不具該項政治知識的觀察值，造成樣本偏誤。 此外，在 h2a（行政院長）一題中，因為訪問期間橫跨 2024 年 1 月至 5 月 31 日，而我國行政院長於 5 月 20 日由陳建仁交接為卓榮泰，故原始資料中將「5/20 前回答陳建仁、5/20 後回答卓榮泰」的正確回答統一編為1（陳建仁/卓榮泰），而將「5/20 後仍回答陳建仁」的受訪者編為代碼 4，而代碼 4 實質上屬於未能掌握內閣最新更替資訊的「答錯」情形。
基於上述理由，我在編碼這三道政治知識題時，僅將 95（拒答）透過 else=NA 設為遺失值 NA；其餘回答則依受訪者的知識掌握狀態，統一清理為四個清晰的類別：1[答對]、2[答錯]（在 h2a中合併代碼 2 與 4）、3[知道但忘記] 與 4[不知道]（由代碼 98 轉入），並以 as.num = F 轉為 factor 型態，以便後續能細緻比較「答對者」、「答錯者」與「不知道者」在政治討論與自信程度上的差異。
# 編碼 H1a（美國現任總統是誰）：
# 1=答對(拜登)；2=答錯；3=知道但忘記名字；98=不知道(編為4，保留為實質類別)；95(拒答)透過 else=NA 設為遺失值
TEDS2024_clean$h1a_r <- rec(
TEDS2024$h1a,
rec = "1=1[答對(拜登)];
2=2[答錯];
3=3[知道但忘記];
98=4[不知道];
else=NA",
var.label = "政治知識：美國現任總統",
as.num = F
)
# 編碼 H2a（我國現任行政院長是誰）：
# 1=答對(陳建仁/卓榮泰)；將 2(錯誤) 與 4(5/20後仍答陳建仁) 合併編為 2[答錯]；3=知道但忘記；98=4[不知道]；95(拒答)設為 NA
TEDS2024_clean$h2a_r <- rec(
TEDS2024$h2a,
rec = "1=1[答對(陳建仁/卓榮泰)];
2,4=2[答錯];
3=3[知道但忘記];
98=4[不知道];
else=NA",
var.label = "政治知識：我國現任行政院長",
as.num = F
)
# 編碼 H3a（我國負責解釋憲法的機關）：
# 1=答對(大法官/憲法法庭)；2=答錯；3=知道但忘記名稱；98=4[不知道]；95(拒答)設為 NA
TEDS2024_clean$h3a_r <- rec(
TEDS2024$h3a,
rec = "1=1[答對(大法官/憲法法庭)];
2=2[答錯];
3=3[知道但忘記];
98=4[不知道];
else=NA",
var.label = "政治知識：負責解釋憲法機關",
as.num = F
)
# 檢視政治知識題清理後的選項分布
frq(TEDS2024_clean$h1a_r)
frq(TEDS2024_clean$h2a_r)
frq(TEDS2024_clean$h3a_r)3.清理內在與外在政治效能感
# D12：內在政治效能感
# 保留五個實質同意程度，95~98 無效值設為 NA；as.num = F 轉為 factor
TEDS2024_clean$d12_r <- rec(
TEDS2024$d12,
rec = "1=1[非常同意];
2=2[同意];
3=3[既不同意也不反對];
4=4[不同意];
5=5[非常不同意];
else=NA",
var.label = "內在效能感：自認瞭解國家重要政治議題",
as.num = F
)
# D1：外在政治效能感一：一般民眾對政府的作為沒有任何影響力
# 保留四個實質同意程度；95~98 無效值設為 NA；as.num = F 轉為 factor
TEDS2024_clean$d1_r <- rec(
TEDS2024$d1,
rec = "1=1[非常同意];
2=2[同意];
3=3[不同意];
4=4[非常不同意];
else=NA",
var.label = "外在效能感：民眾對政府作為沒有影響力",
as.num = F
)
# D2：外在政治效能感二：政府官員不會在乎一般民眾的想法
# 保留四個實質同意程度；95~98 無效值設為 NA；as.num = F 轉為 factor
TEDS2024_clean$d2_r <- rec(
TEDS2024$d2,
rec = "1=1[非常同意];
2=2[同意];
3=3[不同意];
4=4[非常不同意];
else=NA",
as.num = F
)
# 檢視內在與外在政治效能感清理後的選項分布
frq(TEDS2024_clean$d12_r)
frq(TEDS2024_clean$d1_r)
frq(TEDS2024_clean$d2_r)
# 確認變項型態並儲存清理後資料檔
# 將本次清理完成的 8 個變項名稱整理成向量，檢查其資料型態是否皆為 factor
vars_clean <- c("b2a_r", "b1_r", "d12_r", "d1_r", "d2_r", "h1a_r", "h2a_r", "h3a_r")
sapply(TEDS2024_clean[vars_clean], class)
# 將清理並加上標籤後的資料檔另存為 rda 檔
save(TEDS2024_clean, file = "TEDS2024_clean.rda", compress = T)六、變數間的假設與關聯
1.政治興趣與政治知識的關聯假設
在「政治興趣」與「政治知識」的兩兩關聯上，政治資訊雖然每天都在新聞媒體與網路上流動，但外在環境的資訊不會自動進入人的大腦，必須仰賴「人的注意力與興趣」作為篩選機制。當一個人平時對政治事務感興趣時，他在看電視或滑手機時會主動留意國內外政壇動態，大腦自然較容易記住政治人物與制度常識；相反地，對政治毫無興趣的人，面對政治新聞時往往直接轉台或滑過，將這些資訊當作背景雜訊過濾掉，受訪時自然容易答不出正確答案。順著日常思考習慣往下推敲，民眾對政治感興趣時，關注的往往是較具話題性的「政治人物」（例如美國現任總統是誰、我國現任行政院長是誰），未必會主動鑽研較生硬的「憲政制度」（例如我國由哪個機關負責解釋憲法）。基於這樣的思考過程，我假設在「政治興趣」中屬於「非常有興趣」或「還算有興趣」類別的受訪者，與「美國總統」、「行政院長」及「釋憲機關」三道政治知識題中的「答對」類別之間存在關聯（且在人物題上的關聯可能比制度題更明顯）；相對地，在政治興趣（b1_r）中屬於「不太有興趣」或「完全沒興趣」類別的受訪者，則與政治知識題中的「答錯」、「知道但忘記」或「不知道」類別之間存在關聯。
2.政治興趣與政治效能感的關聯假設
政治興趣與政治效能感之間的關聯，可以從「內在政治效能感」與「外在政治效能感」兩個不同層次的心理機制來思考：
在政治興趣與內在政治效能感（d12_r：自認瞭解國家最重要的政治議題）方面，這組關係反映了人類「日常心力投入」與「主觀理解自信」的相互強化。在現實生活中，人們很少會對自己完全搞不懂的事情長期保持高度熱情，也很少會在自己完全沒興趣的領域上覺得自己很懂。當一個人對政治抱持高度興趣時，他平時願意花時間接收時事評論、拼湊政治事件的來龍去脈，這種日常的關注會在心理上轉化為「我對國家重要政治議題相當瞭解」的主觀把握感；反之，對政治缺乏興趣的人，平時既不關心也不願花心思理解公共事務，當被問到是否瞭解國家重要政治議題時，心理上自然傾向承認自己並不瞭解。因此，我假設在政治興趣（b1_r）中屬於「非常有興趣」或「還算有興趣」類別的受訪者，與內在政治效能感（d12_r ）中的「非常同意」或「同意」類別之間存在關聯；而在政治興趣（b1_r）中屬於「不太有興趣」或「完全沒興趣」類別的受訪者，則與內在政治效能感（d12_r ）中的「不同意」或「非常不同意」類別之間存在關聯。
而在政治興趣與外在政治效能感（d1_r：一般民眾對政府作為沒有任何影響力；d2_r：政府官員不會在乎一般民眾的想法）方面，為什麼一個人「對政治感不感興趣」會與他「相不相信民意能影響政府」產生關聯？從人的心理動機來思考，如果一個人打從心底覺得老百姓對政府毫無影響力、官員根本不在乎民眾想法，他很容易對政治產生疏離與無力感，覺得關心政治毫無意義，進而失去對政治的興趣；反過來說，那些平時願意持續對政治保持高度興趣的人，往往是因為心裡相信公民的關注與監督具有價值、相信民意最終能對政府官員產生壓力與影響，才會有動力持續投入關注。因此，我假設在政治興趣（b1_r）中屬於「非常有興趣」或「還算有興趣」類別的受訪者，與負向題幹之 d1_r、d2_r 中的「不同意」或「非常不同意」類別（即認為民眾有影響力、官員在乎民意，具較高外在效能感）之間存在關聯；而在政治興趣（b1_r）中屬於「不太有興趣」或「完全沒興趣」類別的受訪者，則與 d1_r、d2_r 中的「非常同意」或「同意」類別（認為民眾無影響力、官員不在乎民意）之間存在關聯。
3.政治知識與政治效能感的關聯假設
政治知識與政治效能感的關係，則展現了人類如何將大腦裡的「客觀事實認知」轉化為「主觀的自我與體制評價」。在政治知識與內在政治效能感方面，這組關係之所以重要，是因為「客觀上答對多少政治常識」與「主觀上覺得自己懂不懂重要政治議題」在概念上分屬不同層次。一個人如果缺乏基本的政治人物與憲政制度知識（例如不知道行政院長是誰、不知道哪個機關負責釋憲 ），他在看新聞上的重大政治爭議時，很容易因為搞不清楚背後的制度職權與人物脈絡而感到困惑，進而在主觀上覺得政治太複雜、自己並不瞭解國家重要政治議題；相反地，當一個人具備越充足的客觀政治知識，這些知識就如同理解時事的地圖，能幫助他看懂政策爭點與政局發展，進而在心理上建立起「我瞭解國家重要政治議題」的主觀自信。因此，我假設在政治知識題目中屬於「答對」類別的受訪者，與內在政治效能感中的「非常同意」或「同意」類別之間存在關聯；而屬於「答錯」、「知道但忘記」或「不知道」類別的受訪者，則與「不同意」或「非常不同意」類別之間存在關聯。
最後，在政治知識與外在政治效能感方面，客觀政治知識同樣是支撐民眾相信民主課責機制的認知基礎。當受訪者清楚了解我國的憲政體制與政府運作（例如答對行政院長人選與釋憲機關），代表他較理解民主政治中「政府須向民意負責」以及「權力分立制衡」的制度設計，因此在心理上比較清楚公民可以透過哪些制度管道發揮影響力，也較相信政府官員必須顧及民意；相反地，對政府首長與憲政制度一無所知的民眾，面對龐大的政府機器時往往不知從何影響起，心理上自然更容易覺得一般民眾對政府作為沒有任何影響力、官員也不在乎民眾想法。基於此，我假設在政治知識題中屬於「答對」類別的受訪者，與外在政治效能感中的「不同意」或「非常不同意」類別（即認為民眾有影響力、官員在乎民意）之間存在關聯；而屬於「答錯」、「知道但忘記」或「不知道」類別的受訪者，則與「非常同意」或「同意」類別（認為民眾無影響力、官員不在乎民意）之間存在關聯。