勞工安全衛生研究季刊民國100年9月第19卷第3期第502-515頁
當AR值等於1時，表示某年齡層事故發生 次數和勞工人數的比例是相等的；若AR值大於 1，則某年齡層事故發生次數的比例大於勞工 人數的比例；最後，如果AR值小於1，代表某 年齡層事故發生次數的比例小於勞工人數的比 例[3]。
以標準化事故發生率（AR)來表示勞保 資料庫中各年齡層職災發生的頻率，其優點為 公式中已消除比較基準的差異，因此表格內的 數值可跨年度、跨年齡層相互比較；而且數值 意義簡單明確，從AR值是否大於1即可判斷細 格中的標準化事故發生率高低。
6.獨立樣本T檢定
考驗兩組受試者平均數的差異。在本研究 中先計算91 -97年不同性別之標準化事故發生率 (AR)，再將不同性別在七個年度的AR值進 行統計分析。
7.單因子變異數分析
考驗三組及三組以上受試者平均數的差 異。在本研究中先計算91-97年各年齡層之標準 化事故發生率（AR)，再將各年齡層在七個年 度的AR值進行統計分析。
8.集群分析
本研究利用集群分析方法，依據勞保資料 庫中重要變項的特性加以分群歸類，使群組內 的同質性高，而群組間異質性高。依據華德最 、變異法（Ward’s minimum variance method)
分群，其目的是希望合併後集群內的聯合組內 變異量（用離均差平方和代表，SS)達到最 小，公式如下：
其中1代表變項， 代表觀察體。為了確 保分群變數在各群間具有顯著差異，而利用 Cramer’s V值來判定營造業勞工性別、年齡、 中行業別、災害類型、媒介物以及受傷部位與 各集群間的關聯程度。
確定因素間具有關聯性之後，利用調整後 的標準化殘差（Adjusted Standardized Residual)，
深入探討各因素子項目之間的相關性，在信心 水準a = 0.05下，若標準化殘差之絕對值大於 1.96，代表此細格的觀察值(實際職災發生件 數）顯著地高(低)於期望值。調整後的標準化殘 差是以各邊際比率調整殘差值，以避免殘差值 隨著邊際期望值的大小而產生波動的情況，排 除各邊際次數不相等所造成的比較問題，公式 如下：
其中a,代表第i列第j行之觀察次數，仏,代 表第i列第j行之期望次數，A代表第i列的機率 (即第例邊際次數除以總樣本數），P/代表第j 行的機率（即第j行邊際次數除以總樣本數）。 調整後標準化殘差值之正負取決於觀察值是否 高於期望值，若觀察值高於期望值，則調整後 標準化殘差值為正，代表此細格實際發生職災 次數顯著高於期望次數，是本研究欲討論的群 組。
研究結果與討論
本節呈現年齡、性別、年齡相對於性別 之標準化事故發生率，以及「勞工保險給付資 料」六項重要的變項（年齡、性別、營造業中 行業別、災害類型、媒介物、受傷部位）之集 群分析結果。
1.各年齡之標準化事故發生率
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