Сначала были проанализированы данные базового опроса, чтобы установить, привело ли назначение групп лечения (метод распространения и сборка словаря) к аналогичным моделям распределения среди основных демографических характеристик и характеристик путешествий, о которых сообщают сами участники. Это важно для оценки, потому что связь между демографическими характеристиками или характеристиками путешествий и группой лечения в начале исследования может привести к последующим результатам, на которые влияет эта исходная взаимосвязь. Например, если одна группа, использующая метод распространения, была систематически старше других групп, последующие результаты исследования, которые, как выяснилось, были связаны с методом распространения, вместо этого могут быть отнесены на счет этого дополнительного фактора возраста, который оказал большее влияние на одну группу, чем на другую.

Чтобы оценить риск этой проблемы, были проведены статистические тесты ассоциации хи-квадрат, чтобы проверить, были ли группы лечения связаны с ключевой демографической информацией и информацией о поездках. Таблица 43 суммирует результаты теста хи-квадрат, показывая детали теста степеней свободы и статистику теста, а также значение P для теста. P-значения теста отражают вероятность того, насколько необычна наблюдаемая связь между назначенной группой лечения и демографической группой по сравнению с идеальным случаем отсутствия связи. P-значения менее 0,05 отражают вероятность того, что наблюдаемая связь возникла просто случайно, менее 1 из 20, и используются для определения порога того, что будет называться статистически значимым результатом.

Статистически значимых ассоциаций между группой лечения и переменными демографических характеристик и характеристик путешествий выявлено не было. При отсутствии доказательств этих значимых ассоциаций последующие различия между группами лечения будут интерпретироваться как связанные с тестированием и, возможно, не отражающие априорную предвзятость в составе панели.

Таблица 43. Сводка результатов теста хи-квадрат для ассоциации между характеристиками панели и назначенной группой лечения.Тестовые кейсы DF Стоимость P-значение
Группа лечения * Возраст 15 8,45 0,90
ЛечениеГруппа * Работа 5 7,62 0,18
Группа лечения * Пол 5 0,03 1,00
ЛечениеГруппа * Доход 10 9,92 0,45
TreatmentGroup * Частота проверки информации в приложении 10 17,76 0,07
TreatmentGroup * Частота проверки информации в Интернете 10 15,22 0,12
TreatmentGroup * Частота проверки 511 для получения информации 10 7,35 0,69
TreatmentGroup * Частота отправлений раньше из-за информации о поездке 20 30,80 0,06

ВЫХОД ИЗ ОБСЛЕДОВАНИЯ АНАЛИЗ

Обработка данных

Набор данных Exit Survey включает в общей сложности 772 участника, из которых 734 (95 процентов) совершили как минимум четыре поездки Фазы 2. Еще 28 участников выполнили от одной до трех поездок Фазы 2, а десять участников не завершили ни одну поездку Фазы 2 (эти десять участников были ошибочно приглашены на участие в опросе о выходе из-за ошибки обработки во 2-м раунде в Хьюстоне). Участники, которые не выполнили ни одной поездки Фазы 2, были исключены из набора данных моделирования, потому что они не смогли бы ответить на вопросы с точки зрения назначенного им информационного канала Фазы 2. Было желательно, чтобы участники выполнили по крайней мере четыре поездки Фазы 2, но 28, совершившие от одной до трех поездок Фазы 2, были сохранены в результатах.

В Таблице 44 показано распределение опросов по выбору по участкам исследования.

Таблица 44. Распределение завершенных анкет по выбору по учебным участкам.Количество поездок фазы 2 Западный Хьюстон (Техас) Северный Хьюстон (Техас) Северный Колумбус (Огайо) Треугольник (Северная Каролина Всего
4 и более 103 253 270 108 734
1-3 21 год 0 4 3 28 год
0 10 0 0 0 10
Всего 134 253 270 111 772

Анализ данных выходного опроса был сосредоточен в первую очередь на четырех типах вопросов: использование информации, изменение поведения, мнение путешественника и удовлетворенность путешественника. Модели логистической регрессии были разработаны для исследования влияния словаря и информационных каналов (например, приложения, веб-сайта, 511) на ответы путешественников. Кроме того, считалось, что некоторые экзогенные факторы связаны с интересующим результатом; следовательно, влияние этих переменных необходимо было учесть в процессе моделирования. Эти экзогенные факторы включали демографическую информацию и характеристики, связанные с поездками, и они были непосредственно получены или рассчитаны на основе базовых обследований и наборов данных о поездках Глобальной системы позиционирования (GPS). В таблице 45 перечислены все независимые переменные, которые были включены в процесс моделирования.Обратите внимание, что некоторые из категорийных переменных были объединены в более крупные группы для решения проблемы несбалансированной группы в необработанных данных (например, переменная дохода была свернута с 10 до 3 классификаций для анализа).

Таблица 45. Независимые переменные для моделирования данных опроса о выходе.Переменная Описание Тип Источник
Лечение - сборка Сборка словаря для исследуемой группы: A или B Категория Выйти из опроса
Лечебный_режим Режим доступа к информации для лечебной группы участника: приложение, Интернет или 511 Категория Выйти из опроса
Расположение Участник исследования путешествовал и сообщил во время исследования: Хьюстон, Колумбус или Треугольник. Категория Выйти из опроса
Пол Мужской или женский Категория Базовое обследование
Образование Уровень образования: меньше, чем колледж, диплом колледжа, выше, чем колледж Категория Базовое обследование
Доход Уровень дохода: менее 50 000 долларов США, 50 000–99 999 долларов США или более 100 000 долларов США. Категория Базовое обследование
Возраст Возрастная группа: до 25, 25–44, 45–64 или 65+ Категория Базовое обследование
Трудоустройство Статус занятости: полный рабочий день или другое Категория Базовое обследование
Среднее_Дистанция Среднее расстояние поездки для всех поездок, совершенных участником за период обучения Непрерывный GPS поездка
Час пик Процент поездок в часы пик (с 7:00 до 10:00, с 16:00 до 19:00) среди всех поездок, совершенных участником в течение периода исследования Непрерывный GPS поездка
Будний день Доля поездок в будние дни среди всех поездок, совершенных участником за период обучения Непрерывный GPS поездка
Phase2_Count Количество поездок Фазы 2, совершенных участником Непрерывный GPS поездка

Методы статистического анализа

В следующем разделе анализа будут представлены статистические результаты. Первым результатом является панель с описательной гистограммой для каждого вопроса опроса, которая показывает частоту ответов участников на каждый вариант вопроса в рамках каждого из исследованных методов сборки и доставки Lexicon.

Данные ответов на опрос были впоследствии подогнаны к моделям логистической или порядковой логистической регрессии с использованием процедуры SAS ™ LOGISTIC. Ответы были коллективно сгруппированы в утвердительную или отрицательную категорию, как описано ниже в каждом разделе, или в набор порядковых групп (например, категорически не согласен, не согласен и частично не согласен как одна категория; нейтральные как вторая категория; и частично согласен. , Согласен и полностью согласен как третья категория). Каждая модель была согласована с фиксированными эффектами для метода сборки и доставки Lexicon и дополнительными фиксированными эффектами ковариации для преимущественно категориальных полей демографических характеристик и характеристик путешествий, как указано в таблице 45. Подробная модель подходит для каждого вопроса представлена ​​в Приложении T (таблицы 46 по Таблица 62).

Результаты отношения шансов представлены в виде графика для каждого вопроса. Отдельные оценки показаны для сравнения отношения шансов положительных ответов 511 участников по сравнению с теми, которые использовали приложение для мобильных телефонов, 511 участников по сравнению с теми, которые использовали веб-сайт, и доступ к мобильному приложению по сравнению с доступом к веб-сайту; а затем для тех участников, которые получили информацию о надежности своих поездок с помощью Lexicon A, по сравнению с теми, кто получил ее с помощью Lexicon B.

Результаты модели - использование информации

В ходе выходного опроса участников спрашивали, как часто они проверяли Ресурсы по изучению транспорта для получения информации о путешественниках при планировании знакомых или незнакомых поездок по коридору исследования. Им было предложено выбрать один из пяти уровней частоты: Более одного раза в день, Один раз в день, Несколько дней в неделю, Примерно один день в неделю или Никогда. В этом разделе представлены результаты анализа использования информации о знакомых и незнакомых поездках соответственно.

На рисунке 28 представлена ​​частота ответов участников о планировании знакомых поездок по способам доставки и лексикону. Никаких явных различий по Lexicon среди участников с одним и тем же информационным каналом не наблюдалось. Тем не менее, похоже, что участники, которым был предварительно назначен доступ 511, с меньшей вероятностью использовали ресурсы исследования транспорта, по сравнению с участниками, имеющими доступ к приложениям и веб-доступу.

Рисунок 28. Диаграмма. Частота проверки транспортных средств изучения знакомых поездок.

Бинарная логистическая модель была пригодна для проверки того, коррелирует ли использование путешественниками Ресурсов исследования транспорта с заранее назначенным лексиконом и информационным каналом. Ответы участников были объединены в две большие группы: никогда не проверяли ресурсы и проверяли ресурсы хотя бы один раз. В таблице 46 показаны подробные результаты модели, которые показали, что местоположение (Колумбус по сравнению с треугольником) и занятость (полная занятость по сравнению с другими) были ковариатами, связанными со значительно большей вероятностью положительного ответа.

Рисунок 29. Диаграмма. Отношения шансов с 95-процентным доверительным интервалом - использование информации для знакомых поездок.

Рисунок 30. Диаграмма. Периодичность проверки ресурсов по изучению транспорта на предмет незнакомых поездок.

На рисунке 31 представлены результаты отношения шансов модели логистической регрессии, которые аналогичны результатам модели знакомых поездок. Участники с доступом 511 были значительно реже проверяли информацию TTR, чем участники, получающие информацию из двух других каналов. Между двумя словарями не было значительных различий.

Рисунок 31. Диаграмма. Коэффициенты вероятности с 95-процентным доверительным интервалом - использование информации для незнакомых поездок.

Результаты модели - изменение поведения

Рисунок 32. График. Вопросы об изменении поведения.

В зависимости от ответов участников на вопросы об изменении поведения они были разделены на две группы. Первая группа участников не вносила никаких изменений в планы своих поездок и не вносила изменений на основании другой информации. Вторая группа участников указала, что они сделали по крайней мере одно из восьми изменений поездки (с Редко на Часто).

Рисунок 33. Диаграмма. Частота изменения плана из-за достоверности информации о времени в пути для знакомых поездок.

Чтобы проверить, оказывают ли лексикон и информационный канал существенное влияние на изменение поведения, была применена модель логистической регрессии для моделирования вероятности изменения плана знакомых поездок. В таблице 48 показаны результаты модели, в которых местоположение (Хьюстон>Треугольник), Образование (меньше изменений на основе TTR для выпускников колледжей) и Phase2_Count (меньше изменений на основе TTR для большего количества поездок) оказались значимыми ковариатами.

Рисунок 34. Диаграмма. Соотношение шансов с 95-процентным доверительным интервалом - изменение поведения для знакомых поездок.

Влияние словаря и информационного канала на изменение поведения в незнакомых поездках не так существенно, как в случае знакомых поездок. Однако для большинства комбинаций методов доставки и Lexicon больше респондентов сообщили об использовании информации TTR для внесения изменений в планы поездок, чем нет (см. Рисунок 35).

Рисунок 35. Диаграмма. Частота изменения плана из-за достоверности информации о времени в пути для незнакомых поездок.

Рассчитанные отношения шансов не показывают значительного влияния Lexicon или информационного канала на изменения поведения из-за информации TTR для незнакомых поездок (см. Рисунок 36).

Рисунок 36. Диаграмма. Соотношение шансов с 95-процентным доверительным интервалом - изменение поведения для незнакомых поездок.

Результаты модели - рейтинги надежности времени в пути

Утверждение 1: Ресурсы по исследованию транспорта было легко понять.

Рисунок 37. График. Частота согласия с тем, что ресурс исследования транспорта был легким для понимания.

Моделирование обычной логистической регрессии применялось для количественной оценки влияния словаря и информационного канала на согласие участников с заявлением и для учета экзогенных факторов, касающихся демографических характеристик и характеристик поездок. В статистической модели ответы «Неприменимо» были исключены. Кроме того, семь категорий ответов были объединены в три большие группы: не согласен (полностью не согласен, не согласен и частично не согласен), нейтрально и согласен (частично согласен, согласен и полностью согласен). В ходе анализа смоделирована вероятность того, что путешественники сообщат о более высоком уровне согласия. В таблице 50 показаны результаты модели, причем доход (группа 50–100 тысяч, значительно более высокая степень согласия, чем группа ниже 50 тысяч) является единственной значимой ковариатой.

По результатам порядковой логистической модели были рассчитаны отношения шансов, как показано на рисунке 38. Отношения шансов показывают, что вероятность того, что участники с доступом 511 согласны с утверждением, была значительно ниже, чем участники доступа к Интернету, в 0,57 раза. Различия между доступом 511 и доступом к приложениям, а также между доступом к Интернету и доступом к приложениям не были значительными. Кроме того, Lexicon не оказал существенного влияния на соглашение.

Рисунок 38. График. Отношения шансов с 95-процентным доверительным интервалом - рейтинги TTR: простота понимания.

Утверждение 2: Информация из Ресурса транспортных исследований была надежной.

Хотя было больше участников, согласных с утверждением, чем несогласных, относительный процент участников, согласившихся с утверждением о надежности, был ниже, чем тех, кто согласился с утверждением о простоте понимания (утверждение 1). Ответ «Согласен» - это режим или наиболее часто выбираемый ответ, независимо от словаря и информационного канала (см. Рисунок 39).

Рисунок 39. График. Частота подтверждения того, что ресурс исследования транспорта был надежным.

В таблице 51 показаны результаты модели, причем значимыми ковариатами являются образование (степень согласия между выпускником и специалистом ниже, чем в случае отсутствия колледжа) и Phase2_Count (большее количество еженедельных поездок приравнивается к снижению удовлетворенности надежностью).

Результаты отношения шансов не показали значительного влияния словаря и информационного канала на согласование этого утверждения (см. Рисунок 40).

Рисунок 40. Диаграмма. Отношения шансов с 95-процентным доверительным интервалом - рейтинги надежности по времени в пути: надежность.

Утверждение 3: Информация из Ресурса исследования транспорта НЕ уменьшила количество времени в пути, которое я планирую для своих поездок.

Рисунок 41. График. Частота согласия с тем, что информация о надежности времени в пути не сокращает запланированное время в пути.

Рисунок 42. Диаграмма. Соотношение шансов с 95-процентным доверительным интервалом - рейтинги надежности времени в пути: не сократило запланированное время в пути.

Утверждение 4: В целом информация, которую я получил из Ресурса исследования транспорта, была полезной.

По сравнению с предыдущими утверждениями, было гораздо больше несогласий участников с утверждением 4, хотя процент участников, согласившихся с утверждением, по-прежнему составлял большинство (см. Рисунок 43).

Рисунок 43. Диаграмма. Частота согласия с полезностью ресурса по изучению транспорта.

Была смоделирована вероятность того, что участники сообщат о более высоком уровне согласия. В таблице 53 показаны результаты модели, где значимыми ковариатами являются образование (университетское образование показывает более низкую степень согласия), занятость (полная занятость показывает более высокую степень согласия, чем все другие) и Phase2_Count (большее количество еженедельных поездок приравнивается к более низкому соглашению).

Отношения шансов показывают, что вероятность того, что участники с 511 доступом согласятся с утверждением, была значительно ниже, чем участники, имеющие доступ к приложениям и Интернету, в 0,52 и 0,59 раза соответственно (см. Рисунок 44). Различия между доступом в Интернет и доступом к приложениям не были значительными. Кроме того, Lexicon не оказывает существенного влияния на соглашение.

Рисунок 44. Диаграмма. Отношения шансов с 95-процентным доверительным интервалом - рейтинги надежности времени в пути: полезная информация.

Утверждение 5: В целом информация из Ресурса исследования транспорта помогла мне сократить время в пути.

В отличие от других утверждений, с этим утверждением не согласилось больше участников, чем согласилось с ним (см. Рисунок 45). Вариации также можно наблюдать по Лексикону и информационному каналу.

Рисунок 45. Диаграмма. Частота согласия с тем, что материалы по изучению транспорта помогли сократить время в пути.

Была смоделирована вероятность того, что участники сообщат о более высоком уровне согласия. В таблице 54 показаны результаты модели, причем значимыми ковариатами являются образование (университетское образование демонстрирует более низкую степень согласия) и Phase2_Count (большее количество еженедельных поездок, равное более низкому соглашению).

Отношения шансов показывают, что вероятность того, что участники с доступом 511 согласны с утверждением, была значительно ниже, чем участники доступа к приложениям, в 0,61 раза (см. Рисунок 46). Участники с доступом к приложению в 1,51 раза чаще соглашались с утверждением, чем участники с доступом в Интернет. Разница между доступом 511 и доступом в Интернет не была значительной. Кроме того, Lexicon не оказал существенного влияния на соглашение.

Рисунок 46. Диаграмма. Отношения шансов с 95-процентным доверительным интервалом - рейтинги надежности времени в пути: информация помогла сократить время в пути.

Утверждение 6. В целом информация из ресурса «Транспортные исследования» помогла мне избежать заторов.

Рисунок 47. График. Частота согласия с тем, что ресурс исследования транспорта помог избежать заторов.

Была смоделирована вероятность того, что участники сообщат о более высоком уровне согласия. В таблице 55 показаны результаты модели, причем пик_часа (большее количество поездок в час пик приравнивается к меньшему согласованию), являющимся значимой ковариатой.

Отношения шансов показывают, что вероятность того, что участники, имеющие доступ к приложению, согласятся с утверждением, была значительно выше, чем участники доступа к Интернету, в 1,46 раза (см. Рисунок 48). Различия между доступом 511 и доступом в Интернет, а также между доступом 511 и доступом к приложениям не были значительными. Кроме того, Lexicon не оказал существенного влияния на соглашение.

Рисунок 48. График. Результаты модели - рейтинги надежности времени в пути: помогли избежать заторов.

Утверждение 7. Информация из Ресурса транспортных исследований снизила стресс от моей поездки.

Рисунок 49. График. Частота согласия с тем, что материалы по изучению транспорта помогли снизить стресс.

Была смоделирована вероятность того, что участники сообщат о более высоком уровне согласия. В таблице 56 показаны результаты модели, причем значимыми ковариатами являются образование (высшее образование, связанное с большим разногласием), Peak_Hour (более высокие часы пик, связанные с большим разногласием) и Phase2_Count (большее количество еженедельных поездок, связанных с большим разногласием).

Отношения шансов показали, что назначенный лексикон и информационный канал не оказали существенного влияния на уровень согласия с этим утверждением (см. Рисунок 50).

Рисунок 50. Диаграмма. Отношение шансов с 95-процентным доверительным интервалом - рейтинги надежности времени в пути: помогли снизить стресс.

Утверждение 8: Информация из Ресурса транспортных исследований помогла мне спланировать свои поездки.

Рисунок 51. Диаграмма. Частота согласия с тем, что ресурс по изучению транспорта помог мне спланировать поездки.

Была смоделирована вероятность того, что участники сообщат о более высоком уровне согласия. В таблице 57 показаны результаты модели: образование (участники со степенью бакалавра демонстрируют меньшее согласие, чем участники без высшего образования), занятость (занятые полный рабочий день демонстрируют большее согласие, чем другие), Peak_Hour (более высокие часы пиковой нагрузки связаны с большим разногласием) и Phase2_Count. (больше еженедельных поездок, связанных с большим разногласием), являющиеся значимыми ковариатами.

Отношения шансов показывают, что вероятность того, что участники с доступом 511 согласны с утверждением, была значительно ниже, чем участники доступа к приложениям и участники доступа к Интернету, в 0,55 и 0,60 раза соответственно (см. Рисунок 52). Разница между доступом в Интернет и доступом к приложениям была незначительной. Кроме того, Lexicon не оказал существенного влияния на соглашение.

Рисунок 52. График. Отношения шансов с 95-процентным доверительным интервалом - рейтинги надежности времени в пути: помогли мне спланировать поездки.

Результаты модели - удовлетворенность путешественников

Участников спросили об уровне их удовлетворенности пятью аспектами поездки.

Удовлетворенность: расчетное / приблизительное время в пути

Рисунок 53 показывает, что большее количество участников были удовлетворены оценкой времени в пути от всех ресурсов TTR. Лексикон не обнаружил значительной разницы.

Рисунок 53. График. Частота удовлетворения расчетным временем в пути.

Порядковая логистическая регрессия применялась для количественной оценки влияния словаря и информационного канала на удовлетворенность участников своим опытом поездки, а также для учета экзогенных факторов, касающихся демографических характеристик и характеристик поездки. Ответ «Неприменимо» был исключен из моделирования. Остальные семь категорий ответов были объединены в три большие группы: неудовлетворен (очень недоволен, недоволен и в некоторой степени неудовлетворен), нейтрально и удовлетворен (в некоторой степени удовлетворен, удовлетворен и очень доволен). Была смоделирована вероятность того, что участники сообщат о более высоком уровне удовлетворенности. В таблице 58 показаны результаты модели, причем местоположение (удовлетворенность Колумбуса значительно выше, чем у Хьюстона и Треугольника) является единственной значимой ковариантой.

Не было обнаружено значительных различий в отношении шансов между словарями и информационными каналами (см. Рисунок 54).

Рисунок 54. Диаграмма. Соотношение шансов с 95-процентным доверительным интервалом - удовлетворение расчетным временем в пути.

Удовлетворение: дополнительное время / рекомендованная подушка

Как видно на Рисунке 55, участники в основном нейтрально относились к дополнительному времени / рекомендуемой подушке из информации TTR. Довольных участников было больше, чем недовольных.

Рисунок 55. Диаграмма. Частота удовлетворения дополнительным временем / рекомендованной подушкой.

Была смоделирована вероятность того, что участники сообщат о более высоком уровне удовлетворенности. В таблице 59 показаны результаты модели без значимых ковариат.

Не было обнаружено значительных различий в отношении шансов между словарями и информационными каналами (см. Рисунок 56).

Рисунок 56. Диаграмма. Отношение шансов с 95-процентным доверительным интервалом - удовлетворение: дополнительное время / рекомендуемая подушка.

Удовлетворение: рекомендуемое / рекомендуемое время отправления

Рисунок 57 показывает, что больше участников были удовлетворены рекомендованным временем отправления по информации TTR, чем недовольны. Наиболее частым (режимным) ответом был нейтральный.

Рисунок 57. Диаграмма. Частота удовлетворения рекомендуемым временем отправления.

Была смоделирована вероятность того, что участники сообщат о более высоком уровне удовлетворенности. В таблице 60 показаны результаты модели, причем пик_часа (меньшее удовлетворение для тех, кто совершает больше поездок в часы пик) является значимой ковариатой.

Отношения шансов показывают, что вероятность того, что участники с доступом 511 будут удовлетворены рекомендованным временем отъезда, была значительно ниже, чем у участников доступа к Интернету, в 0,60 раза (см. Рисунок 58). Различия между доступом 511 и доступом к приложениям, а также между доступом к Интернету и доступом к приложениям не были значительными. Кроме того, Lexicon не оказал существенного влияния на соглашение.

Рисунок 58. Диаграмма. Соотношение шансов с 95-процентным доверительным интервалом - удовлетворение рекомендуемым временем отправления.

Удовлетворенность: оценка общего времени в пути большую часть времени

Самый частый ответ (режим) - Удовлетворен. Больше участников были удовлетворены общим временем в пути, оцененным по информации TTR, чем недовольны (см. Рисунок 59).

Рисунок 59. Диаграмма. Частота удовлетворения общим временем в пути.

Была смоделирована вероятность того, что участники сообщат о более высоком уровне удовлетворенности. В таблице 61 показаны результаты модели без значимых ковариат.

Не было обнаружено значительных различий в отношении шансов между словарями и информационными каналами (см. Рисунок 60).

Рисунок 60. Диаграмма. Соотношение шансов с 95-процентным доверительным интервалом - удовлетворение общим временем в пути.

Удовлетворение: поездки с использованием ресурса исследования транспорта

Самый частый ответ (режим) - Удовлетворен. Больше участников были удовлетворены поездками с использованием информации TTR, чем недовольными (см. Рисунок 61).

Рисунок 61. Диаграмма. Частота удовлетворения от поездок, совершенных с помощью ресурса исследования транспорта.

Была смоделирована вероятность того, что участники сообщат о более высоком уровне удовлетворенности. В таблице 62 показаны результаты модели с местоположением (удовлетворенность Хьюстона ниже, чем у Колумбуса и Треугольника), образованием (удовлетворенность аспирантов ниже тех, кто не имеет ученой степени), возрастом (участники 65 и старше менее удовлетворены, чем участники моложе 25 лет), Среднее расстояние (больше путешественники на дальние расстояния менее удовлетворены), и Peak_Hour (более частые путешественники в час пик менее удовлетворены), являющиеся значимыми ковариатами.

Не было обнаружено значительных различий в отношении шансов между словарями и информационными каналами (см. Рисунок 62).

Рисунок 62. График. Отношение шансов с 95-процентным доверительным интервалом - удовлетворенность поездками по изучению транспорта.

Другие результаты

Почему во время исследования никогда не использовалась информация о надежности времени в пути.

Рисунок 63. Диаграмма. Почему никогда не использовалась информация о надежности времени в пути?

По сравнению с информацией из других информационных ресурсов для путешественников, какое влияние оказала информация из Ресурса транспортных исследований на ваши планы поездок?

Рисунок 64. Диаграмма. Влияние информации о надежности времени в пути по сравнению с другими ресурсами.

Насколько полезной была для вас информация из Ресурса транспортных исследований по сравнению с информацией из других информационных ресурсов для путешественников?

Рисунок 65. Диаграмма. Полезность информации о надежности времени в пути по сравнению с другими ресурсами.

Министерство транспорта США - Федеральное управление шоссейных дорог