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城市自然遗留地景观美学评价的方法研究
1.2.4 评判步骤 评判步骤与美景度评价步骤相似。和心理物理学方法一样，评判开始前先向评判者简要说明评价对象的范畴和背景知识，同样采用"标准化说明"[15]。 1.2.5 数据处理 取得数据后，记录各对象空间在各尺度上的数据，并计算出其平均值和标准偏差值。依此类推，对全部数据进行整理。还可按照不同空间类型进行平均值的图示化。 1.3 建立模型--多元线性回归方法 多元线性回归是分析一个随机变量与多个变量之间线性关系最常用的统计方法。由于涉及的数据较多，因此以各景观的SBE值作为因变量、预测因子的值为自变量，用SPSS14.0软件处理数据建立多元线性回归模型。综合运用以下原则[20]：1)优先删除偏相关系数小的因子；2)充分考虑自变量间的多重共线性关系，尽量使模型变量具有良好的独立性；3)优先保留可确定性和可解释性更好的因子；4)尽量减少建模因子的数量。 在SPSS软件中有5种不同的方法来筛选自变量。鉴于研究目的在于从众多预测因子中筛选出建模因子，因此应用向后剔除法把自变量由多到少一个一个从回归方程中剔除，直到不能按检验水准剔除为止。可能出现3种情况[21]：1)把全部自变量都加入回归方程；2)剔除F不显著的；3)不断进行。建立了多元回归方程后，还需进行显著性检验，以确认建立的数学模型是否很好地拟合了原始数据，即该回归方程是否有效。 根据以上步骤，可最后建立城市自然遗留地美景度和其预测因子之间的关系，并利用心理物理学方法构建完整的景观美学评价的方法体系。 2 总结与讨论 本文借鉴国内外最新的理论成果，根据城市自然遗留地的特点，运用目前可靠性较好的心理物理学方法来建立其景观美学评价模型，且用概率统计的数学方法进行深入分析，构建了一个相对完整的方法体系(图5)。  同时，也存在一些需要进一步完善的地方[22]：1)所构建的方法体系仍需通过实例大量验证；2)预测因子的选择和定义需要更加客观化；3)处理美景度与预测因子之间的数学关系上仍带有一定主观性；4)被试反应的一致性问题仍有分歧；5)近景和远景2个评判层次的界限仍有一些模糊；6)SD法中选取照片的标准还不明确，且若与SBE法的照片相同，测试者可能会因为已看过一次而影响打分。
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