在擔任統計諮詢顧問的過程中，超過半數的客戶都會使用到迴歸分析（Regression analysis），無論是線性迴歸（Linear）、羅吉斯迴歸（Logistic）或是其他種類的迴歸，主要原因當然是迴歸可以一次檢視多個自變項對於依變項的預測效果，因此廣受量化研究者的喜愛。

每次看電視節目，常常會聽到主持人吹捧說某位明星是天王，是巨星，我心裡都在滴估說真的假的！老是覺得他們都是在互相吹捧，想把彼此拱的越來越高，所以常在盤算著怎麼找一些指標來客觀衡量這些明星的火紅程度。當然衡量明星火不火的指標應該很多，不過由於現在是網路世代，所以網路上的指標絕對有很高的代表性，在網路上很少人討論的明星，我想也應該摸摸鼻子退休了。而且火紅程度是一種抽象且全面性的指標，並不是說某張專輯賣的好不好，或是說某個電視劇演出的很棒，那都太短暫且片面了，我求的是一種全面性的指標指出一個藝人到底有沒有人氣。

在擔任統計諮詢顧問的過程中，半數客戶是因為學位論文碰到量化問題而來找我們討論，不過也有半數客戶是研究者的需求，例如大專院校的教師、醫學中心的醫生、醫院的護理長等等，因此研究者的需求是在投稿，所以常常會碰到審稿者（reviewer）提出各種批評、質疑及改善方案的作法，不過長期下來也碰到了一些印象很深刻的事件，今天就這一篇文章分享一下。

K-Means集群分析(非階層式)介紹

很多好朋友都來電詢問會員的內容，晨晰決定七月要舉辦會員說明會

一次把會員的服務詳細的說明清楚，讓大家可以完整了解晨晰的服務。

    因素分析的目的是要將變項加以分類，而集群分析的目的則是將觀察個體分類，像是醫學上常將各種疾病分類。

多年的統計工作經驗，已經毫不懷疑的相信”統計”的重要性與實用性；我們也希望設計更多課程，將統計觀念和正確作法推廣出去，讓更多需要的人受惠。

本篇延續上一篇，關於EFA的幾個重要的決策點：（3）要用直交轉軸或斜交轉軸（4）因素負荷量要多少才可以（5）怎麼樣的題項不能夠保留，以下就一一作說明：

       學統計的人對數字、圖表都比較有敏感性。某日在網站上閒逛時，看到「第20屆統計圖競賽獲獎作品」，很驚艷地發現統計竟然有這麼美的呈現，超出了一般統計領域的要求。雖然統計領域的工作者大都同意，「圖表是數據的視覺化表現」，有句話說「文不如表，表不如圖」，構思良好的圖表，能使你的資料更易被理解，尤其在這個資料快速且大量湧現的時代，要抓住閱讀者的眼球，圖表絕對是一個很好的工具。