《表6 居民类型的无序多分类Logistic回归结果》

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《基于人居环境需求感知的居民分类及其影响因素——以昆山经济技术开发区为例》

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注:（1）**、***表示参数在0.05和0.01的显著性水平下显著。

为识别居民类型划分的影响因素，以居民分类结果为因变量（环境便利性关注型、环境舒适性关注型、环境和谐性关注型以及环境文化性关注型等四个类型分别记为Q1、Q2、Q3和Q4），以居民经济社会属性为自变量进行多分类logistic回归建模。对8项自变量进行特征选择，年龄、性别、落户情况以及家庭构成没有达到显著性要求，予以剔除。将保留的5项自变量导入，构造3个logit模型（n=2、3、4），-2倍对数似然值为704.365，自由度为26，在0.001水平呈现显著水平，Cox&Snell R2为0.504，Nagelkerke R2为0.538，显示自变量对居民类型解释比例为58.32%，模型拟合效果较理想。从模型回归结果来看，人居环境需求感知的居民类型划分主要受到居住时间、家庭收入、职业和学历等因素的影响（表6）。