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在筆者的實務諮詢經驗中，常發現研究者用不適當的名詞來形容變項之間的關係，別以為這是研究新手才會犯的錯誤，其實許多研究經驗豐富的教授/醫師們也並未能夠總是使用最精確（最保守）的詞彙，因此本文旨在分享在不同的情境之下，應該使用何種詞彙來形容變項之間的關係。

影響

這次想和大家重新檢討一些統計方法的問題。一般人作差異分析，通常都會說比較二組的分數差異用T檢定，比較三組則用單因子變異數分析（one way ANOVA）。每一種方法有不同的使用時機。

方法二：使用延伸程式（Extension Bundles）

（1）首先進入『https://www.ibm.com/developerworks/community/files/app#/file/9c07d417-3f28-4087-9306-b73fdd72047a』

評分者間信度（inter-rater reliability），是評鑑兩位以上的評分者對同一個標的給予評估結果的吻合程度，當評估結果屬於等距尺度（interval scale）或比例尺度（ratio scale）時，通常會使用組內相關係數（intra-class correlation, ICC）；而當評估結果屬於名義尺度（nominal scale）時，則會考慮使用Kappa統計量來評鑑。

第三部分、Method怎麼寫？

筆者近兩年以來協助完成了許多健保資料庫的論文發表，因此接觸到了許多尚未投稿的論文草稿（Draft / manuscript）。然而筆者發現健保資料庫類型的方法（Methods）其實寫法非常固定，必須提及的部分大概就是那些內容，但是筆者觀察到當研究者（通常是醫師啦）是第一次撰寫健保資料庫文章，對於Methods會有嚴重的撰寫困難，因此本文將提供個人的經驗與心得，希望能幫助到NHIRD的研究新手。

     多年來晨晰統計努力在學術統計分析的領域，希望研究者們可以輕鬆簡單正確的做出統計分析，提升台灣的學術水準。各個領域的研究者應該將時間精力與思考重心放在自己專業領域的部分，這一直是晨晰統計堅持努力的目標，現在我們跨出了一小步，希望透過自動化處理系統幫大家省時間，省下來的時間不是去玩喔，是把你的研究專業部分處理得更扎實更有貢獻，希望邀請大家一起來試用----晨晰極速分析系統!!

上次提到使用NodeXL分析email來往狀況，這次筆者繼續來分析台灣健保資料庫研究的熱絡狀況。

本公司林星帆顧問曾在2014年8月一篇文章中提到，健保資料庫（National health insurance research database, NHIRD）已經是醫學領域的顯學，2012年後每年至有200-300篇的文章被刊登，並且速度仍在增加當中。

     最近陳耀茂老師出的一本新書「醫護統計與SPSS」，內容有引用到我們部落格的文章，陳老師一時疏忽忘記註明引用的出處，由於擔心我們部落格的讀者閱讀該書之後有疑慮，所以在此發文澄清。非常感謝陳老師近日來積極協助釐清，也希望我們部落格的讀者可以知道，我們部落格的文章都是顧問親自寫的，感恩。

前次筆者已用SNA來展示台灣健保資料庫研究發表文章數目熱絡狀況(註)，其實NodeXL的社會網絡分析中除了圖形展示外，它也有量化的部分，依照頂點（Vertices）的屬性，可以計算出一些指標metrics。這裏仍沿用上一例子介紹Degree及Betweenness Centrality二種指標。

    在SPSS軟體中，有提供比較簡單置換遺漏值的功能，不過這功能只適用在等距及比例尺度，至於名義及順序尺度則不合適，會有小數點。本篇將以7筆成績（1筆遺漏值）來做介紹。