2020年高雄市長罷免研究_罷免連署與年齡、政黨傾向之關聯

四、資料描述：政大選研高雄市市長罷免電訪資料

調查對象:以設籍在臺灣地區戶籍在高雄市且年滿二十歲以上的成年人為本次調查的訪問對象。抽樣方法:本研究的市話調查抽樣方法有二，其一為電話簿抽樣法。即以「中華電信住宅部107-108年版電話號碼簿」為母體清冊，依據高雄各區電話簿所刊電話數佔高雄市所刊電話總數比例，決定各區抽出之電話數比例，以等距抽樣法抽出各區電話樣本後，為求涵蓋的完整性，再以隨機亂數修正電話號碼的最後二碼或四碼，以求接觸到未登錄電話的住宅戶。電話接通後再由訪員按照戶中抽樣的原則，抽出應受訪的對象進行訪問。其二為利用利用政治大學選舉研究中心歷年所累積的電話號碼資料庫，先按照各縣市比例以機率與大小成比例抽樣法（Probabilities Proportional to Size，簡稱PPS）抽出局碼，再以隨機亂數產生電話號碼的最後四碼來製作電話樣本。在開始訪問之前，訪員將按照（洪氏）戶中抽樣的原則，抽出應受訪的對象再進行訪問。有效觀察值（N）= 1,106。

讀入原始資料並轉為rda檔

library(sjlabelled)
ED206462 <- read_spss("ED206462.sav")
save(ED206462, file = "ED206462.rda", compress = T)

看變數與變數名稱

names(ED206462)

##   [1] "ID"          "NAME"        "TEL_A"       "TEL"         "TEL_NAME"   
##   [6] "DATE"        "BTIME"       "ETIME"       "RESULT"      "CALLER"     
##  [11] "GENDER"      "LEVEL"       "HOURS"       "VERSION"     "HOME_A"     
##  [16] "HOME_M"      "HOME_O"      "SAMPLE"      "DATE_1"      "BTIME_1"    
##  [21] "ETIME_1"     "RESULT_1"    "DATE_2"      "BTIME_2"     "ETIME_2"    
##  [26] "RESULT_2"    "DATE_3"      "BTIME_3"     "ETIME_3"     "RESULT_3"   
##  [31] "DATE_4"      "BTIME_4"     "ETIME_4"     "RESULT_4"    "DATE_5"     
##  [36] "BTIME_5"     "ETIME_5"     "RESULT_5"    "DATE_6"      "BTIME_6"    
##  [41] "ETIME_6"     "RESULT_6"    "DATE_7"      "BTIME_7"     "ETIME_7"    
##  [46] "RESULT_7"    "Q1"          "Q2"          "Q3"          "Q4"         
##  [51] "Q5"          "Q6"          "Q7"          "Q8"          "Q9"         
##  [56] "Q10"         "Q11"         "Q12"         "Q13"         "Q14"        
##  [61] "Q15"         "Q16"         "Q17"         "Q18"         "Q19"        
##  [66] "Q20"         "Q21"         "Q22"         "Q23"         "Q24"        
##  [71] "Q25"         "Q26"         "Q27"         "Q28"         "Q29"        
##  [76] "Q30"         "Q31"         "Q32"         "Q33"         "Q34"        
##  [81] "Q35"         "Q36"         "Q37"         "Q38"         "Q39"        
##  [86] "Q40"         "NQ1"         "NQ2"         "NQ3"         "NQ4"        
##  [91] "NQ5"         "NQ6"         "NQ7"         "NQ8"         "NQ9"        
##  [96] "NQ10"        "NQ11"        "NQ12"        "NQ13"        "NQ14"       
## [101] "NQ15"        "NQ16"        "NQ17"        "NQ18"        "NQ19"       
## [106] "NQ20"        "NQ21"        "NQ22"        "NQ23"        "NQ24"       
## [111] "NQ25"        "NQ26"        "SEX"         "age"         "edu"        
## [116] "sengi"       "MASENGI"     "T_Cidentity" "partyid"     "PARTY"      
## [121] "CAREER"      "CAREER8"     "tondu"       "w"

load("ED206462")

看資料的結構

str(ED206462) 
nrow(ED206462)

使用sjmisc::set_na()清理整個資料檔中的無效值

library(sjlabelled)
ED206462 <- read_data("ED206462.sav")
#str(ED206462, list.len=5)
library(sjmisc)
ED206462 <- set_na(ED206462, na=c(92:99, "NA"))  
save(ED206462, file="ED206462")
rm(list=ls())

使用sjmisc::rec()做變數編碼

load("ED206462.rda")
library(sjPlot)
library(sjmisc)

重設標籤

library(sjlabelled)
load("ED206462.rda")
ED206462$Q11 <- set_label(ED206462$Q11, label = " cosign or not")
ED206462$Q28 <- set_label(ED206462$Q28, label="Party")

1.Q32請問您是民國那一年出生的？

Q28 在國內政黨中，請問您認為您比較支持哪一個政黨?
1. 國民黨 (02) 民進黨 (03) 新黨 (04) 親民黨 (05) 台聯 (06) 都支持 (07) 都不支持 (20)綠黨 (21) 時代力量 (23) 社民黨 (35) 台灣基進 (38) 台灣民眾 (39) 國會政黨聯盟 (90)其他：___________

Q11 在這次高雄市長罷免案中，請問您有沒有參與連署？
1. 有 (02) 沒有 (03)只參加第一階段 (04) 只參加第二階段 (05)兩階段都有參加 (95)拒答 (98)不知道

變數編碼與描述

依變數：「參與霸韓連署與否」

（Q11）是否參與霸韓連署?

table(ED206462$Q11)

## 
##   1   2   3   4   5  95  98 
##  43 738  31  83 195  15   1

ED206462Q11r <- rec(ED206462$Q11, rec="1,3,4,5=1[yes]; 2=0[no]", as.num=F)
frq(ED206462$Q11r)

## NULL

plot_frq(ED206462Q11r)

根據問卷Q11題:是否有參加連署，連署包含兩階段，這邊採用二分法重新編整將有參加、只參加第一階、只參加第二階以及兩階段都有參加者都列入有參加，而沒有參加則歸入沒有參加。除掉無效值後，從圖表可以看到738人未參與連署，352人有參加連署，雖然未參與連署的人數更多，但這邊會將重點放在嘗試找出參與連署者的動機。

自變數1 : 年齡/世代

(Q32) 請問您是哪一年民國出生的?

## 
##   1   2   3   4   5   6 
## 263 280 224 169  99  71

## 
## x <numeric>
## # total N=1106  valid N=1106  mean=2.80  sd=1.50
## 
## Value |   N | Raw % | Valid % | Cum. %
## --------------------------------------
##     1 | 263 | 23.78 |   23.78 |  23.78
##     2 | 280 | 25.32 |   25.32 |  49.10
##     3 | 224 | 20.25 |   20.25 |  69.35
##     4 | 169 | 15.28 |   15.28 |  84.63
##     5 |  99 |  8.95 |    8.95 |  93.58
##     6 |  71 |  6.42 |    6.42 | 100.00
##  <NA> |   0 |  0.00 |    <NA> |   <NA>

根據問卷Q32題:請問您是哪一年民國出生的，這邊重新編碼，將所有年齡劃分成六個世代，65歲以上歸類為第一世代的人，55-64歲為第二世代，45-54歲為第三世代，35-44歲為第四世代，25-34歲為第五世代，25以下(到20歲)為第六世代，藉此重新為變數編碼來探討是否四、五、六世代的人比一、二、三世代的人更傾向罷韓。

## 
##   1   2   3   4   5   6 
## 263 280 224 169  99  71

## 
## x <numeric>
## # total N=1106  valid N=1106  mean=2.80  sd=1.50
## 
## Value |   N | Raw % | Valid % | Cum. %
## --------------------------------------
##     1 | 263 | 23.78 |   23.78 |  23.78
##     2 | 280 | 25.32 |   25.32 |  49.10
##     3 | 224 | 20.25 |   20.25 |  69.35
##     4 | 169 | 15.28 |   15.28 |  84.63
##     5 |  99 |  8.95 |    8.95 |  93.58
##     6 |  71 |  6.42 |    6.42 | 100.00
##  <NA> |   0 |  0.00 |    <NA> |   <NA>

## 
## x <categorical>
## # total N=1106  valid N=1106  mean=0.31  sd=0.46
## 
## Value | Label |   N | Raw % | Valid % | Cum. %
## ----------------------------------------------
##     0 |   1-3 | 767 | 69.35 |   69.35 |  69.35
##     1 |   4-6 | 339 | 30.65 |   30.65 | 100.00
##  <NA> |  <NA> |   0 |  0.00 |    <NA> |   <NA>

根據上圖，藉此重新為變數編碼來探討是否四、五、六世代的人比一、二、三世代的人更傾向霸韓。這邊可以發現樣本年齡大部分落點在一、二、三世代，相比之下四、五、六代的人數較少。

自變數2 : 政黨傾向/偏好

(Q28) 國內的政黨之中，請問您認為您比較支持哪一個政黨？

## 
##   1   2   3   4   6   7  16  18  19  20  21  35  38  95  96  97  98 
## 204 259   5   3  45 308   2   1  48   1  32  23  34  21  81   3  36

## 
## Party (x) <numeric>
## # total N=1106  valid N=1106  mean=18.55  sd=30.93
## 
## Value |        Label |   N | Raw % | Valid % | Cum. %
## -----------------------------------------------------
##     1 |       國民黨 | 204 | 18.44 |   18.44 |  18.44
##     2 |       民進黨 | 259 | 23.42 |   23.42 |  41.86
##     3 |         新黨 |   5 |  0.45 |    0.45 |  42.31
##     4 |       親民黨 |   3 |  0.27 |    0.27 |  42.59
##     5 |         臺聯 |   0 |  0.00 |    0.00 |  42.59
##     6 |       都支持 |  45 |  4.07 |    4.07 |  46.65
##     7 |     都不支持 | 308 | 27.85 |   27.85 |  74.50
##    16 |         泛藍 |   2 |  0.18 |    0.18 |  74.68
##    18 |       在野黨 |   1 |  0.09 |    0.09 |  74.77
##    19 |   選人不選黨 |  48 |  4.34 |    4.34 |  79.11
##    20 |         綠黨 |   1 |  0.09 |    0.09 |  79.20
##    21 |     時代力量 |  32 |  2.89 |    2.89 |  82.10
##    23 |       社民黨 |   0 |  0.00 |    0.00 |  82.10
##    35 |   台灣基進黨 |  23 |  2.08 |    2.08 |  84.18
##    38 |   台灣民眾黨 |  34 |  3.07 |    3.07 |  87.25
##    39 | 國會政黨聯盟 |   0 |  0.00 |    0.00 |  87.25
##    43 |   歡樂無法黨 |   0 |  0.00 |    0.00 |  87.25
##    95 |         拒答 |  21 |  1.90 |    1.90 |  89.15
##    96 |       看情形 |  81 |  7.32 |    7.32 |  96.47
##    97 |       無意見 |   3 |  0.27 |    0.27 |  96.75
##    98 |       不知道 |  36 |  3.25 |    3.25 | 100.00
##  <NA> |         <NA> |   0 |  0.00 |    <NA> |   <NA>

## 
## Party (x) <categorical>
## # total N=1106  valid N=1106  mean=0.77  sd=0.42
## 
## Value | Label |   N | Raw % | Valid % | Cum. %
## ----------------------------------------------
##     0 |  blue | 257 | 23.24 |   23.24 |  23.24
##     1 | other | 849 | 76.76 |   76.76 | 100.00
##  <NA> |  <NA> |   0 |  0.00 |    <NA> |   <NA>

類別型變數的相關性檢驗

計算年齡/世代與連署與否的卡方值。

generation1	cosign or not		Total
generation1	no	yes	Total
1-3	538 71.1 % 72.9 %	219 28.9 % 62.2 %	757 100 % 69.4 %
4-6	200 60.1 % 27.1 %	133 39.9 % 37.8 %	333 100 % 30.6 %
Total	738 67.7 % 100 %	352 32.3 % 100 %	1090 100 % 100 %
χ²=12.323 · df=1 · φ=0.108 · p=0.000

根據上圖表，我們可以得知，第一到第三世代的人有71.1%未參加連署，在所有沒參加連署的人中第一到第三世代中佔了72.9%，反之，第一到第三世代有參加連署的有28.9%，在所有有參加連署的人中佔了62.2%。第四到第六世代的人有60.1%未參加連署、39.9%的人參加連署，在所有沒參加連署的人佔27.1%，而在所有有參加連署的人佔了37.8%。這邊還可以得知，在世代與參與連署與否兩者間， φ=0.108(<0.25) ，p值為0.000，雖然有顯著性，但φ只有0.108，可以得知兩個變數中關聯強度偏弱。

計算政黨偏向與連署與否的卡方值。

Party	cosign or not		Total
Party	no	yes	Total
blue	241 94.5 % 32.7 %	14 5.5 % 4 %	255 100 % 23.4 %
other	497 59.5 % 67.3 %	338 40.5 % 96 %	835 100 % 76.6 %
Total	738 67.7 % 100 %	352 32.3 % 100 %	1090 100 % 100 %
χ²=107.779 · df=1 · φ=0.317 · p=0.000

根據上圖表，我們可以看到，政黨傾向偏藍的人共有255人，而在255人中有94.5%沒參加連署，只有5.5%的人參加連署，在所有沒參加連署的人中，政治傾向偏藍的人佔32.7%，反之政治傾向為非藍的人佔67.3%；政黨傾向偏非藍者共有835人，其中沒有參加連署的人佔59.5%，40.5%有參加連署，簡言之，在有參加連署的人之中，只有4%的人政黨傾向偏藍。另外，從表中可以知道， φ=0.317(>0.25)，p值為0.000，這兩個變數間具有顯著性，其兩者之間的相關性強度高。

模型一：包含解釋變數的原始模型

library(carData)
model.1 <- glm(ED206462Q11r ~ Q28r+generation1,
               data = ED206462,
               family = binomial)
summary(model.1)

## 
## Call:
## glm(formula = ED206462Q11r ~ Q28r + generation1, family = binomial, 
##     data = ED206462)
## 
## Deviance Residuals: 
##     Min       1Q   Median       3Q      Max  
## -1.0953  -0.9785  -0.3268   1.2618   2.4316  
## 
## Coefficients:
##              Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
## (Intercept)   -2.9030     0.2768 -10.488   <2e-16 ***
## Q28r1          2.4151     0.2847   8.484   <2e-16 ***
## generation11   0.2917     0.1441   2.024   0.0429 *  
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
## 
##     Null deviance: 1371.4  on 1089  degrees of freedom
## Residual deviance: 1231.5  on 1087  degrees of freedom
##   (16 observations deleted due to missingness)
## AIC: 1237.5
## 
## Number of Fisher Scoring iterations: 5

2020年高雄市長罷免研究_罷免連署與年齡、政黨傾向之關聯

M096020003 政研所陳琪

2020/01/08

一、研究動機

二、研究假設

假設：參與霸韓連署會受到個人年齡及政黨認同/立場的影響。

假設1：第四、五、六世代的人會比一、二、三世代的人更傾向參加罷韓連署。

假設2：個人的政黨傾向會影響其選擇參與罷韓連署與否。

三、變數描述

依變數：參與霸韓連署與否

自變數：年齡、政黨傾向/偏好

四、資料描述：政大選研高雄市市長罷免電訪資料

讀入原始資料並轉為rda檔

看變數與變數名稱

看資料的結構

使用sjmisc::set_na()清理整個資料檔中的無效值

使用sjmisc::rec()做變數編碼

重設標籤

變數編碼與描述

依變數：「參與霸韓連署與否」

自變數1 : 年齡/世代

自變數2 : 政黨傾向/偏好

類別型變數的相關性檢驗

模型一：包含解釋變數的原始模型

六、分析結果簡述

2020年高雄市長罷免研究_罷免連署與年齡、政黨傾向之關聯

M096020003 政研所 陳琪

2020/01/08

一、研究動機

二、研究假設

假設：參與霸韓連署會受到個人年齡及政黨認同/立場的影響。

假設1：第四、五、六世代的人會比一、二、三世代的人更傾向參加罷韓連署。

假設2：個人的政黨傾向會影響其選擇參與罷韓連署與否。

三、變數描述

依變數：參與霸韓連署與否

自變數：年齡、政黨傾向/偏好

四、資料描述：政大選研高雄市市長罷免電訪資料

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變數編碼與描述

依變數：「參與霸韓連署與否」

自變數1 : 年齡/世代

自變數2 : 政黨傾向/偏好

類別型變數的相關性檢驗

模型一：包含解釋變數的原始模型

六、分析結果簡述

M096020003 政研所陳琪