《表2 居住小区盗窃案件的回归分析结果》

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《城市居住小区盗窃犯罪的影响要素分析——以北京市某区20个居住小区为例》

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回归分析采用SPSS软件。回归方式为自变量全部进入回归方程（Enter），并进行多重共线性检验（VIF test）。回归结果如表2所示。从回归结果来看，回归模型的拟合优度为0.912，调整后的拟合优度为0.785，且方差检验的F统计量为7.212并在p<0.01水平下显著，反映了回归模型方程对居住小区盗窃类案件分布的解释性水平达到了78%以上。而多重共线性指标VIF均小于10，表明自变量之间的多重共线性问题并不明显。在自变量的显著性方面，在所有进入模型的9个自变量中，显著性达到p<0.05的变量有7个，其中显著性水平达到p<0.001的自变量为高学历人口比例；达到p<0.01的自变量为机动车集中停放管理；达到p<0.05的自变量为出入口数量、非机动车集中停放管理、防盗门覆盖率、防盗窗覆盖率、视频监控覆盖率等。而流动人口的显著性水平较低，仅为p=0.072，单元门禁的覆盖率显示为不显著。根据回归分析结果可以得到居住小区盗窃犯罪影响要素的计量模型如下所示: