晨晰統計部落格新站（統計、SPSS、BIG DATA討論園地）

五、圖形製作

（1）複製PROCESS所產出的畫圖語法

筆者在多年前（2010年）曾經推薦過一本關於生物統計的好書「簡明生物統計學」（已絕版，目錄可於以下網址取得：goo.gl/uN8TNZ）。筆者最近幾年走了幾次重慶南路書街（書街倒到已經剩下不到10家了…），發現最近10年內出版了許多生物統計學的專書，逐本翻閱之後，發現絕大多數都是寫給注重原理計算的大學生成級的著作，應用性較低，皆不適合臨床研究者在實務上的使用。

                    在翻閱了多本生物統計學教科書後，偶然間翻到「實用生物統計方法及R-Web」這本書（http://www.books.com.tw/products/0010693962），讓我驚艷不已，竟有寫得如此深入淺出的生物統計教本。本書作者群皆為生物統計的教授，包括台北醫學大學的鄭光甫、陳錦華、陳弘家以及臺灣大學農藝學系蔡政安四位統計博士。四位除了是在統計方法的研究上成就斐然之外，實務上協助臨床研究者發表的諮詢經驗也非常豐富。

三、分析操作

（1）點選「分析」→「迴歸」→「PROCESS」

最近剛好遇到幾位客戶問到詹森內曼（Johnson - Neyman）法的操作與報表解讀方式，網路上或教科書關於此部分的教學也不太好找，因此今天以詹森內曼法為主題寫一篇教學性的文章。

執行共變數分析前，必須先檢視是否有違反迴歸係數同質性的問題，如果違反，表示共變數對於依變項的影響程度，會因為組別的不同而有所差異，此時需改用詹森－內曼法（Johnson – Neyman method）來進行共變數分析（說明介紹，請參考http://dasanlin888.pixnet.net/blog/post/34469318）。記得早些年在處理詹森內曼法的問題時，是透過高雄市七賢國小張義芳老師設計開發附在Excel裡的「詹森-內曼法程式」來進行分析，不過此程式較大的限制為兩組樣本數必須等同。

近來流行將數據視覺化，方便觀眾對數據結果可以快速掌握，尤其現代資訊充斥，各方都在搶觀眾眼球，誰能抓住觀眾目光，又能在第一時間讓人一目瞭然，才是成功的promote。

而滿意度調查報告也不例外，千言萬語不如一張圖表，比起大堆頭的厚厚表格、數字，不如一、二張精彩、生動、又讓人無限瑕想的統計圖，來得豐富、自然又蘊藏許多想像空間。

筆者於2016/11/27參加嘉義長庚健康資料卓越研究中心主辦的「健康資訊科學與科技學術研討會」（活動項目：goo.gl/xxKXFl），其中邀請到四位在大數據醫療具有深厚涵養與優秀成績的一流研究者。其中包括筆者仰慕已久的吳俊穎醫師，吳醫師在健保資料庫研究的成績斐然，論文發表求質不求量，基本上只發表在impact factor > 10分或ranking < 5%的期刊。

筆者研究過吳醫師的論文，從資料本身的廣度（都是台灣的全人口檔，而不是抽樣檔）、研究的高度（多數都是企圖改變治療指引 [guideline] 的研究）、研究設計與統計的深度都具有非常高的水準。而從本次吳醫師的演講中，筆者發現吳醫師在健保資料庫已經在進行新型態的研究了。

插補遺漏資料值（multiple imputation）－結果

（15）「插補模式」