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研究生: 謝志偉
Hsiesh, Jyh Woei
論文名稱: 台灣地區社會犯罪住戶面受侵害者模式之研究
Study in the Social Criminal Victimization's Model on Housing Unit in Taiwan
指導教授: 張健邦
Jang, Jiahn Bang
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 商學院 - 統計學系
Department of Statistics
論文出版年: 1993
畢業學年度: 81
語文別: 中文
論文頁數: 49
中文關鍵詞: 受害者對數線性模式推理值模式對應分析
外文關鍵詞: Victimization, Loglinear model, Logit model, Correspondence analysis
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  • 傳統的犯罪學在於研究犯罪者生理與心理的特性以及外在環境因素,藉以

    尋求預防犯罪的策略。其實,預防犯罪的目的是要減少被害者數目。因此

    ,吾人希望藉由探討被害者家庭形態的特質與社會犯罪的關係,使防範被

    害的政策能夠落實到家庭層面。所以本研究的目的就是要利用統計方法,

    透過數字及圖形上的表達,來描述住戶之家計負責人的特性(如性別、年

    齡、教育程度)與住戶遭受侵害的事實(曾或否)及類型(如財物侵害、暴力

    侵害、其他侵害)之間的關係,期為犯罪統計工作提供一些分析的工具。

    在本篇論文,首先利用對數線性模式分析,選出最適合的模式,以解釋家

    計負責人之性別、年齡、教育程度與住戶是否遭受侵害等四個變數之間的

    關聯性。接著利用推理值模式分析探討家計負責人之性別,年齡,教育程

    度這三個解釋變數各分級對住戶遭受侵害之影響的主效應及交互作用效應

    。最後則是利用對應分析處理資料,透過對應分析的顯示圖形,可以用來

    解釋家計負責人之性別、年齡、教育程度以及住戶遭受侵害的犯罪類型之

    間的對應關係。


    第一章 緒論‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧1
    第一節 研究動機與目的‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧1
    第二節 資料與方法‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧3

    第二章 對數線性模式分析‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧7
    第一節 模式的建立‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧7
    第二節 參數的估計法‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧10
    第三節 選擇模式的準則‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧13
    第四節 模式的決定及殘差分析‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧15

    第三章 推理值模式分析‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧20
    第一節 模式的簡介‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧20
    第二節 模式的建立‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧21
    第三節 分析結果與討論‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧22

    第四章 對應分析‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧27
    第一節 對應分析的基本概念‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧27
    第二節 對應分析的幾何性質‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧29
    第三節 實證分析‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧32

    第五章 結論‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧43

    參考文獻 ‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧44

    中文部份:
    [1] 行政院主計處(民國80年),台灣地區治安狀況調查報告。
    [2] 法務部犯罪問題研究中心(民國73年),住宅竊盜被害人之研究。
    [3] 王德儼(民國80年),住宅犯罪預防之實證研究,中央警官警政研究所碩士論文。
    [4] 江淑如(民國78年),少年恐嚇被害之研究-/生活方式-暴露/理論之驗證,東吳大學社會研究所碩士論文。
    [5] 洪月華,謝英雄(民國73年),“多維關聯表推理值分析法之應用”,中國統計學報,22卷,2期,20-35頁。
    [6] 陳樹中(民國71年),對應分析自大豆選種上的應用及大豆產量構成因素的研究,成功大學應數研究所碩士論文。
    [7] 許春金(民國79年),“論都會地區的犯罪預防”,警政學報,17期,211-232頁。
    [8] 謝英雄,陳麗春,施克龍(民國76年),“台北都會區住宅居住間數模式之研究”,中國統計學報,25卷,2期,1-13頁。

    英文部份:
    [1]Agresti,A.(1990), Categorical Data Analysis, New York:John Wiley & Sons.
    [2]Akaike, H.(1973),”Information theory and an Extension of the Maximun Likelihook Principle”, In Proceedings of the 2nd International Symposium on Information,edited by Petrov, B.N., and Czaki, F. Budapest:Akademiai Kiado.
    [3]Benzécri,J.P.(1992), Correspondence Analysis Handbook, New York: Marcel Dekker.
    [4]Birch,M.W.(1963),”Maximum Likelihood in Three-Way Contigency tables”,J.Roy.Statist.Soc., Ser.b., 25, 220-233.
    [5]Bishop,Y.,Fienberg,S., and Holland ,P.(1975),Discrete Multivariate Analysis:Theory and Practice,Cambridge,MA:MIT Press.
    [6]Christensen,R.(1990),Log-Linear Models, New York:Springer-Verlag.
    [7]Deming,W.E., and Stephan F.F. (1940),”On a Least Squares Adjustment of Sampled Frequency Table When the Expected Marginal Totals are Known”, Annals of Mathematical Statistics, 11, 427-444.
    [8]Escofier,B., and Pagès,J.(1991),”Presentation of Correspondence Analysis and Multiple Correspondence Analysis With The Help of Examples”, in Deviller, J., Karcher,W.,eds., Applied Multivariate Analysis in SAR and Environmental Studies,1-32.
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    [10]Haberman,S.J.(1974),The Analysis of Frequency Data, Chicago: University of Chicago Press.
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    [12]Jambu,M.(1991),Exploratory and Multivariate Data Analysis, San Diego: Academic press.
    [13]Saphire, D.G.(1984), Estimation of Victimization Prevalence Using Data from the National Crime Survey ,Berlin:Springer-verlag.
    [14]BMDP Statistical Software Manual,V1/V2,1990.
    [15]SAS/IML,1988

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