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        最近朋友有個小房間在台北市想要出租，我想說幫他蒐集一些資訊看看租多少錢比較適合，因此我重操舊業到591租屋網蒐集一些房屋出租的相關資訊來做分析，也順便了解一下台北市的租屋行情。

最近在金石堂看到一本新書，叫「搶錢的合法執照」（財經傳訊出版社），作者張正彬是韓國人。裏面提到，許多企業在經營客戶滿意（CS）的同時，目的在提升客戶的忠誠度，也就是再次購買的可能性。簡單講，老闆會去經營客戶滿意度，多半想要提高營業額；如果客戶很滿意，但卻不會再購買，那多數老闆可能就不在乎客戶有多滿意了。

承上篇，我們將α跟power的定義作個總結，α就是「母群體不存在著性別差異，但我們的樣本資料發現顯著差異（p＜α）」，由於我們可能得到一個極小的p值（例如0.0001），我們此時會宣稱性別有所差異，這背後的邏輯是「如果母群體不存在著性別差異，那我們得到這種樣本資料（p＜0.0001）也太不可能了，所以我們認為母群體是有性別差異的」。

之前我們曾經提過樣本數（Sample size）計算的三個要素，首先是型一誤差（Type I error, α）、再者是型二誤差（Type II error, β），最後則是效果量（Effect size），可參見之前的文章。

2.  匯出（Export）

相信許多研究者在輸入資料時，許多人都會建立在Excel檔中，主要原因是Excel中有格線，可以方便keyin及減少錯誤的發生，另外就是可以在keyin完後做簡單的運算，像這種變數欄位確定的套裝軟體檔案，SAS提供了資料轉換功能（Import & Export），方便研究者在SAS及其他套裝軟體的資料間使用匯入及匯出的功能，本節以Excel檔為例（先將Excel存成*.xls）。

我在另一篇文章中提到以SPSS進行one-way ANOVA分析時，如變異數不同質，應改用Brown-Forsythe或Welch統計量來檢定，而事後比較則改用Dunnett’s T3或Games-Howell。這個取向仍是基於傳統的F test with post hoc架構進行，只是改用修正後的F值及事後比較法。

問卷設計時，常常會看到複選題或排序題。對於複選題，有些教科書提到，這種題型可用的分析方法較少，如SPSS軟體提供之次數分配及交叉表；而對於排序題分析則付之闕如，很少有書本提到如何作。

一般在作差異分析時，常用的方法為獨立樣本T檢定及單因子變異數分析（one-way ANOVA），可是這二個方法其實都有前提假設：

在之前文章有提到過，若我們想要進行共變異數分析之前，必須先進行迴歸係數同質性檢定，若交互作用未達顯著，則符合迴歸係數同質性假設，可移除交互作用項後繼續共變數分析；但若交互作用達顯著，則違反迴歸係數同質性假設，並需改採詹森內曼法進行分析。