《表2 酒店被盗分星级负二项模型统计结果》

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《建成环境对星级酒店内被盗的影响——以ZG市中心城区为例》

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注：*、**、***分别表示P<0.1、P<0.05、P<0.01；括号内数据为发生率比（IRR）。下同。

本文选择2012—2014年每间星级酒店的盗窃案件总量作为因变量，酒店自身属性和建成环境指标为自变量，变量描述如表1。房间数和POI个数的标准差最大，说明数据分布较离散。因变量最大值为42，最小值为1，方差（39.21）远远大于均值（4.66），故排除泊松分布，选择负二项回归进行建模分析。首先对模型各自变量的共线性进行检验，一般认为，变量的方差膨胀因子（variance inflation factor，VIF）值越大，各自变量之间的共线性越强，要求VIF值小于10时各变量没有明显共线性[34]。经分析，自变量的VIF值均小于2.5，说明它们可以同时用于模型拟合。为控制房间数量对盗窃警情数量的影响，模型设置时，将各星级酒店的房间数量取对数设置为偏移量。经分析，总模型的似然比卡方值为64.18，P<0.001，各分类型和分时段模型的P值均为显著（表2），且Alpha值均显著大于0，说明数据适于负二项分布模型，自变量对于解释因变量是有意义的。