《表2 变量的描述性统计、相关性和共线性信息》

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《交通暴露与土地利用模式对社区COVID-19传播风险的影响》

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交通暴露和土地利用表征指标的描述性统计结果如表2所示。在进行具体地回归建模前，采用皮尔逊相关系数初步判断了COVID-19确诊人数与路网密度等14个变量之间的相关关系。综合来看，各变量与COVID-19确诊人数的相关性水平为0.17～0.51，CBD邻近度、轨道交通邻近度、人口密度指标与COVID-19确诊人数的相关性水平和显著性水平更高。此外，为了避免交通暴露变量和土地利用变量之间存在过高的多共线性，采用方差膨胀因子（VIF）和容忍度进行了解释变量的共线性检验。根据VIF不大于10的原则[31]，所选取的14个解释变量中，CBD邻近度（VIF=11.177）、归一化的生活设施密度（VIF=17.615）以及归一化的休闲娱乐密度（VIF=13.875）与其他解释变量之间存在共线性特征，在进行回归建模时可考虑将进行局部剔除。