【正文】 LI, J. Latent Lifestyle Preference and Household Location Decisions. Journal of Geographical Systems, 2007, vol. 9, no. 1, s. 77–101.附錄：表一：因素分析：總方差的解釋提取方法：主成分分析。然而，為了避免測量誤差偏差，建議（BenAkiva等人，1999，Walker和Li，2006）同時估計潛變量得分或類和選擇模型。然而，解釋可能是雙重的，這些人喜歡過境國和使用無視成本或他們忽視了成本，因為他們可以步行出行距離較短的感謝。正如所料，汽車成本和運輸成本，均在5%水平顯著，有負數(shù)，這以為著對各自替代品的效用的負面影響。雙方提取的因子分作為變量保存。潛變量基于前面的定性調查和文獻（Walker和Li，2006年）的結果獲取所需的特色街區(qū)和公共交通無障礙的態(tài)度問題納入問卷。數(shù)據(jù)是由專業(yè)機構收集的。數(shù)據(jù)這些數(shù)據(jù)是在2008年從7個選定的捷克城市和它們的郊區(qū)的出行行為的調查中獲得的。對于第二組的個人來說交通不要緊因為他們“不管怎樣都開車”。我們體驗到了客運模式劃分的變化。日常出行方式選擇及其影響因素：旅行與生活方式的特征Braun Kohlov225。所謂的“可持續(xù)運輸模式”包括公交、自行車、步行的份額在減少，小汽車的份額在增加。進一步的定性調查表明第一組中的人會不同程度地在影響他們出行時間、旅費和后續(xù)模式選擇的出行上成功滿足他們良好交通的主張。我利用1723個成年人包括退休人員管理的個人出行模式選擇顯性偏好調查。數(shù)據(jù)整理后，下面的結果是建立在1438個人的答復的基礎上的。答復采用Likert式五點協(xié)議的尺度。提取的因子分進入了出行的選擇，因為泛型變量的模型在不同個體間的變量的效用，但不是變量。乘客的具體成本系數(shù)有一個積極的跡象，但沒有統(tǒng)計學意義?？偨Y的結果，估計參數(shù)都是重大和有預期的跡象。另一個擴展是潛在的鄰里和準入優(yōu)惠，均以實際鄰里特征，因此透露的喜好，匹配。表二：旋轉成分矩陣（因素負荷）構成1可達性2城市生活我愿意前往一次超過15分鐘的旅程生活在綠色、寧靜的地方實現(xiàn)我的興趣愛好。Gerike, R. (Ed.) (2008) How to define and measure access and need satisfaction in transport. Issue 7 in the series of Dresden Institute for Transportation and Environment (DIVU), Dresden.HANDY, S., CAO, X., MOKHTARIAN, . (2005). Correlation or causality between the built environment and travel behavior? Evidence from Northern Kalifornia. Transportation Research Part D 10, 427–444.ORY, ., MOKHTARIAN, . (2005). When is getting there half the fun? Modeling the liking for travel. Transportation Research Part A 39, 97–123.SCHWANEN, T., MOKHTARIAN, . (2005). What affects mute mode choice: neighborhood physical structure or preferences toward neighborhoods? Journal of Transport Geography 13, 83–99.WALKER, J.。包括因素負荷量的估計和離散選擇模型兩階段估計估計允許我以驗證假設潛在的出行方式選擇的生活方式變量的影響。我們可以推測，更多的人喜歡他們良好的公共交通設施和城市的生活方式不太重要的是運輸