以下使用两个资料.首先是中选会有公布每个行政区的公投票数(见这里):
 理论上这个有公布到各行政区,但由于目前还没有提供excel档我只能手动key-in,全部都弄我会手断掉,加上我的第二个资料目前只有县市等级,所以请容我就只先用县市等级的资料处理.
 第二笔资料则是中选会提供的各县市选举人数,这个有切到各年龄区间(见这里):
 这样一来,我们就能够算出每个年龄层在该县市占总选举人数的比例,进而观察每个县市的同意票数跟年龄比例之间的关系.顺道说明,请不要傻傻一个一个key,这世界是有pdf to excel这种网站的 :)
 我用R的stepAIC函数,直接帮我们抓最优的线性模型.跟第一集一样,我们用第十案来分析.结果如下:
 对于不知道回归的朋友们别紧张,这看起来很吓人,但其实你大致只需要先管两件事:
 首先是Estimate那一行,那行代表的是某个年龄区度的比例上升1%时,平均而言同意票比例会上升几%.举例来说,r_19的系数表示,19岁的比例上升1%时,平均而言同意票比例会下降24.8576%.
 再来是后面的*数,讲简单一点,*数越多,你对前面那个上升%数的推论就越有把握.
 看过去你首先会发现,对同意票数影响最大的,似乎是70-79岁这个年龄区间,平均上升1%,同意票数会上升8.33%.三颗*,所以满有把握的.
 但是第二高的是20-29岁区间啊!平均上升1%,同意票数会上升7.4816%,同时也是两颗*的把握唷!
 如果今天真的是纯粹的世代差异,那我们这边应该要看到r_20_29的系数,会跟r_19一样是负的.但今天没有,还正很多.
 这意味著,高年龄层跟低年龄层的差异,可能没有大家想像中的大.
 当然,这是个很粗很粗的统计,有一拖拉库的东西没有考虑进去.但无论如何,就一个最最最粗步的统计结果来看,真的,并不只是世代差异.
 最后,中选会应该之后会在这里公布更详细的资料,届时如果有空我会再进一步研究看看.