外文翻譯--對影響兒童進入公園的因素的測量與分析-文庫吧
2025-04-17 07:10 本頁面
【正文】 使用或不使用。我們還調(diào)查了 100個公園和其周圍的 社區(qū)的特征 ，市中心和郊區(qū)分別是 50 個，時間都是工作日和周末，記錄每個兒童的性別、年齡和種族。市中心和郊區(qū)在社會人口特征方面有很大的不同。市中心是貧困的集聚地， 人口中有很多西班牙裔和非洲裔人口，這樣我們可以比較處于不同社會經(jīng)濟水平的兒童對公園的利用情況的不同。 我們還觀察了兒童對公園的使用情況，主要集中在 1013 歲的中學生，這個年齡是既依賴父母又有自由玩耍不受父母監(jiān)視的傾向；最后， 我們進行回歸分析確定公園特征、社會人口特征和兒童居住地特征哪個對兒童使用公園有更大影響 。 調(diào)查 社區(qū) 特征： 人口規(guī)模和密度 小于 18 歲的人口 家庭收入 平均家庭規(guī)模 沒有汽車家庭數(shù)量 種族構(gòu)成 犯罪率 供選擇的公園面積 公園特征： 大小 活動設(shè)施 活 動項目 其他活動 安全性 風景 維護 舒適度 位置 使用者特征： 性別 年齡 種族 活動習慣（好動好靜） 兒童去公園 為了比較公園的使用水平和市中心 的兒童和父母的認知水平與郊區(qū)的區(qū)別，我們對兒童和父母分別作了 600 份問卷調(diào)查，其中市中心回收父母問卷 159 份，兒童問卷 451份（男孩225，女孩 226），郊區(qū)回收父母問卷 189 份，兒童問卷 446份（男孩 206，女孩 240）。 調(diào)查的 12 所學校都在不同的社區(qū) 。 我們比較了樣本和所在區(qū)域的人口的社會人口特征發(fā)現(xiàn)其具有一定的相似性。表 1 表示了受訪者 情況，可以發(fā)現(xiàn)與人口普查區(qū)域的人口情況基本一致。我們還發(fā)現(xiàn)，郊區(qū)的平均收入比市中心高。 47%市中心居民表示收入不到 20200 美元，郊區(qū)是 20%； 15%的市中心居民表示收 入大于 50000 美元，而郊區(qū)是 35%， 66%郊區(qū)居民居住在單獨房屋中，市中心是 38%，80%的郊區(qū)居民有私人休息場地，市中心是 68%。 表 1 市中心 郊區(qū) 父母 兒童 父母 兒童 西班牙裔 108 % 291 % 97 % 222 % 非裔 10 % 26 % 6 % 12 % 亞裔 14 % 42 % 24 % 47 % 印第安人 0 % 2 % 1 % 1 % 白人 9 % 22 % 45 % 95 % 混血人 6 % 16 % 5 % 26 % 其他 8 % 25 % 4 % 31 % 收回問卷 155 % 424 % 182 % 434 % 未收回問卷 4 27 7 12 總數(shù) 159 451 189 446 公園特征和公園的觀察 我們選擇的公園都是具有一定的面積、設(shè)施來讓兒童玩耍和活動。為了方便樣本選擇，我們將公園分為迷你型 公園（ 英畝 ）、社區(qū)型 公園（ 英畝 ）和社會型 公園（ 英畝）。 我們 還將公園分為低中高活動設(shè)施項目。根據(jù)現(xiàn)場觀察和檔案信息，我們收集 了一下公園數(shù)據(jù)： 面積、活動設(shè)施、活動項目、面向兒童的活動、安全性、舒適度、維護水平和公園位置。 我們對 100 個公園的調(diào)查在 56月，天氣良好， 除了調(diào)查上文提出的公園 的一些特征，還調(diào)查使用公園的兒童的性別、年齡、種族。 直接觀察可以 為 學者提供大量的數(shù)據(jù)但也有缺點，例如它只是提供了一段時間的數(shù)據(jù) ，兩個月，全年平均數(shù)據(jù)可能會更好；觀察者對兒童的年齡種族的判斷可能 不準確。 四個研究生是本次調(diào)查的觀察者 ，他們在現(xiàn)場收到博士后研究助理的培訓。他們在每個公園進行了兩個兩小時的觀察，分別是工作日的下午三點半到五點半，和周末的 上午試點到十二點。 統(tǒng)計模型 我們利用觀察兒童的數(shù)據(jù)作為因變量，把公園特征和社區(qū)特征作為解釋變量。公園的社區(qū)被定義為一公園為中心， 25 英里為半徑的區(qū)域。 對于公園的社區(qū)我們得到以下數(shù)據(jù)：總?cè)丝凇⑷丝诿芏取?白人、黑人、西班牙裔、亞裔、印第安人或阿拉斯加土著人，太平洋島民和其他種族的 ，年齡低于 18 歲的、沒有汽車的家庭數(shù)、平均家庭收入、平均 家庭人數(shù) ，人口超過 7 人的家庭數(shù)和舉報犯罪案件數(shù)。 我們使用最小平方法多元線性回歸模型來檢測對兒童去公園的影響最大的因素。我們還建立了三個額外的模型 來檢測這種重要性是怎樣隨著 性別，城市中不同區(qū)域和西班牙種族的變化而變化的。 在構(gòu)建者三個模型的時候，我們保留了文獻中建議的變量 。因此，我們的模型包含 14 個自變量，通貨膨脹方差是 ，平均值為 ，說明我們的模型中沒有多重共線問題。 為了符合最小二乘法的先行和常態(tài)假設(shè)，我們認為有必要對默寫變量進行調(diào)整，因此我們用對數(shù)對公園面積，小于 18 歲的人口，平均家庭收入 。我們還用平方根對犯罪 案件數(shù)和因變量進行調(diào)整。 最后，我們根據(jù)庫克的距離測量和文件回歸分析了 因素影響力和孤立點觀測。我們對在模型中現(xiàn)實解釋變量的重要性程度感興趣，同時 對其他將要應用到
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