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城市自然遺留地景觀美學評價的方法研究
1.2.4 評判步驟 評判步驟與美景度評價步驟相似。和心理物理學方法一樣，評判開始前先向評判者簡要說明評價對象的范疇和背景知識，同樣采用"標準化說明"[15]。 1.2.5 數據處理 取得數據后，記錄各對象空間在各尺度上的數據，并計算出其平均值和標準偏差值。依此類推，對全部數據進行整理。還可按照不同空間類型進行平均值的圖示化。 1.3 建立模型--多元線性回歸方法 多元線性回歸是分析一個隨機變量與多個變量之間線性關系最常用的統計方法。由于涉及的數據較多，因此以各景觀的SBE值作為因變量、預測因子的值為自變量，用SPSS14.0軟件處理數據建立多元線性回歸模型。綜合運用以下原則[20]：1)優先刪除偏相關系數小的因子；2)充分考慮自變量間的多重共線性關系，盡量使模型變量具有良好的獨立性；3)優先保留可確定性和可解釋性更好的因子；4)盡量減少建模因子的數量。 在SPSS軟件中有5種不同的方法來篩選自變量。鑒于研究目的在于從眾多預測因子中篩選出建模因子，因此應用向后剔除法把自變量由多到少一個一個從回歸方程中剔除，直到不能按檢驗水準剔除為止。可能出現3種情況[21]：1)把全部自變量都加入回歸方程；2)剔除F不顯著的；3)不斷進行。建立了多元回歸方程后，還需進行顯著性檢驗，以確認建立的數學模型是否很好地擬合了原始數據，即該回歸方程是否有效。 根據以上步驟，可最后建立城市自然遺留地美景度和其預測因子之間的關系，并利用心理物理學方法構建完整的景觀美學評價的方法體系。 2 總結與討論 本文借鑒國內外最新的理論成果，根據城市自然遺留地的特點，運用目前可靠性較好的心理物理學方法來建立其景觀美學評價模型，且用概率統計的數學方法進行深入分析，構建了一個相對完整的方法體系(圖5)。  同時，也存在一些需要進一步完善的地方[22]：1)所構建的方法體系仍需通過實例大量驗證；2)預測因子的選擇和定義需要更加客觀化；3)處理美景度與預測因子之間的數學關系上仍帶有一定主觀性；4)被試反應的一致性問題仍有分歧；5)近景和遠景2個評判層次的界限仍有一些模糊；6)SD法中選取照片的標準還不明確，且若與SBE法的照片相同，測試者可能會因為已看過一次而影響打分。
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編輯：candy |
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