年齢 性別 TMT Part A (秒) TMT Part B (秒) 静止視力 走行距離グループ 走行距離 (km) 2w 1m 3m 6m 12m 平均 男性34名／女性20名 SD 67.5 7.9 33.9 11.6 96.3 47.9 0.8 0.3-1.4 低群 (年間3,000 km未満) 8名／高群46名 0.3 306 151 654 324 1,971 985 3,927 1,975 7,815 3,922 13.7 2.0 9.8 5.0 23 中央値 12m 6m 3m 1m 68.5 32.5 89.5 0.8 265 571 154-1,290 1,746 452-3,926 3,481 856-7,916 6,957 1,588-15,788 13.6 9.5 50-82 19-87 46-367 73-616 8-18 0-22 範囲 図 4-1 2wのRDE件数に対する1m，3m，6m，12mのRDE件数 次に，3章のように回帰分析を行い，データ収集期間 (目的変数) の違いによるモデルと予測値の違いを検討した．各データ収集期間のデータの性質が等しければ，モデルや予測値は同じ傾向を示すと考えられる．ただし，3章ではポアソン回帰分析を用いたが，ここでは特に長期間データにみられる大きなデータのばらつき，つまり過分散 (表4-2) を考慮し，負の二項分布回帰分析を適用した．その際，説明変数には年齢，性別，TMT Part AおよびB，静止視力，走行距離グループ，対処行動，回避道路を，オフセット項には走行距離を投入した．表4-4に，これらの変数の概要を示す． 対処行動 (/満21点) 回避道路 (/24箇所) 表 4-4 説明変数の概要
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