配對結果：
（15）分析結果的報表中，會看到羅吉斯迴歸的報表，這是因為傾向分數配對是透過羅吉斯迴歸所儲存的預測機率值進行配對的。不過要注意的是，自變項如有類別變項，必須自行先在資料中轉換為虛擬變數。
- 4月 29 週一 202409:11
用SPSS進行傾向分數配對分析（Propensity score matching, PSM）（二）
配對結果：
（15）分析結果的報表中，會看到羅吉斯迴歸的報表，這是因為傾向分數配對是透過羅吉斯迴歸所儲存的預測機率值進行配對的。不過要注意的是，自變項如有類別變項，必須自行先在資料中轉換為虛擬變數。
- 4月 22 週一 202409:12
用SPSS進行傾向分數配對分析（Propensity score matching, PSM）（一）
之前晨晰統計的課程，有一堂透過SPSS進行傾向分數配對的教學，主要是利用SPSS安裝R Essentials，就可以透過R套件進行傾向分數配對分析，不過後來遇到一個問題，就是SPSS與R的版本之間會有相容性的問題，導致無法進行分析，當然您也可以透過其他軟體來進行分析，可以在我們部落格裡搜尋關鍵字”傾向分數配對”找到相關文章（如下圖），不過後來IBM SPSS有把這個功能收錄在SPSS的資料處理裡，這邊文章就來教大家如何使用。
- 12月 25 週一 202309:05
「研究方法」準備好了嗎
晨晰在評估一個新案件時，可以透過論文的第三章「研究方法」進行報價，需要的重點內容包含「研究架構」、「研究假設」、「研究工具」、「資料分析方法」，另外搭配「問卷電子檔（如採用問卷收集資料時）」，當這些內容整理的越清楚，甚至可以在不需要討論的情況下，直接對案件進行報價或完成分析，本篇文章就針對這五個部分，說明如何準備這些項目。
研究架構
- 10月 31 週一 202208:58
文獻搜尋好用外掛介紹
筆者之前有寫過一篇文章關於「1. Pubmed Impact Factor」擴充插件的說明(https://reurl.cc/rRyWe4)，此插件可以讓使用者在Pubmed(https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/)搜尋文獻的時候根據impact factor做篩選，在搜尋文獻時可以快速知道impact factor以及文章的部分摘要說明。
- 9月 12 週一 202208:57
Impact factor 查詢外掛推薦
有在進行學術研究的人應該都不陌生影響因子(Impact factor)這個指標，在搜尋論文的時候除了尋找與自己研究主題有關的外，有時候也會參考論文刊登的期刊在那個研究領域的重要性與排名，筆者之前有寫一篇關於推薦查詢網站的介紹(https://reurl.cc/zZNlNa)，雖然這個網站整理了SCI與SSCI期刊的影響因子以及相關的資訊，並透過一些簡單的視覺化呈現，讓讀者可以很快的了解不同期刊在其研究領域的重要性，以及歷年影響力的變化情形等，可給予研究者在搜尋文獻以及之後的投稿有很大的幫助。但畢竟實際上研究者在搜尋論文的方式，一般是透過搜尋引擎(例如：Google 學術搜尋、PubMed)藉由關鍵字來去搜尋論文，因此如果可以在搜尋論文的時候就可以馬上知道這篇文章impact factor是多少，並且可以針對impact factor做排序或篩選，這樣比事後才去查詢應該會更方便，因為一般使用者可能只需要知道impact factor幾分就好，至於一些額外的資訊不一定是使用者查詢文獻當下想知道的。
- 8月 03 週一 202009:01
SPSS操作探索性因素分析EFA（一）：無預設因素 – 下集
狀況一（題項負荷量都未達0.5）
（20）一般最常遇到的狀況，部分題目在任一因素的負荷量都未達所設定標準（此處設為0.5），如第10題與第19題。
- 7月 27 週一 202009:02
SPSS操作探索性因素分析EFA（一）：無預設因素 – 上集
這篇承接『諮詢最常遇到的問題（五）：要怎麼做好探索性因素分析（EFA）』，進行無預設因素的操作說明。此篇文章著重於題項刪題的過程，至於部分選項的設定，可依照研究者的喜好（應該說是指導教授的喜好進行調整），無預設的因素分析相對有預設的單純許多，大致上只要能透過因素負荷量進行題項的成功歸類即可，也就是說題項在任一個因素的負荷量只要能超過設定的標準就好。
（1）點選「分析」à「維度縮減」à「因子」。
- 4月 13 週一 202009:00
Impact factor 查詢網站推薦
有在進行學術研究的人應該都不陌生影響因子(Impact factor)這個指標，在搜尋論文的時候除了尋找與自己研究主題有關的外，有時候也會考慮論文刊登的期刊在那個研究領域的重要性與排名，筆者最近在搜尋論文的影響因子的時候發現到這個有用的網站(https://academic-accelerator.com/Review-Speed/zh)，想跟各位讀者分享，這個網站主要整理了SCI與SSCI期刊的影響因子以及相關的資訊，並透過一些簡單的視覺化呈現，讓讀者可以很快的了解不同期刊在其研究領域的重要性，以及歷年影響力的變化情形等，可給予研究者在搜尋文獻以及之後的投稿有很大的幫助。
- 3月 02 週一 202009:40
諮詢最常遇到的問題（三）：P值不顯著了怎麼辦
擔任統計顧問以來，我覺得最難的統計問題就是如何得到有顯著的結果，因為只要統計結果有顯著，客戶就會開心，若不顯著，顧問就會遭殃，看來統計顧問也算是要看天吃飯的一個職業了。在大環境的影響下，無論是學位論文或是期刊發表，結果顯著似乎論文被接受的必要條件，這也間接導致為什麼文獻都做出有顯著的結果，但我的卻沒有，進一步開始懷疑自己是不是資料分析有誤。
為了能夠正視P值不顯著的問題，我們必須先瞭解什麼是顯著性，於是google”顯著性”三個字，並在維基百科中，得到了顯著性的定義，嗯….想要認識顯著性P值，我覺得還是從它的故事起源聽起，最能夠瞭解顯著性P值的精髓。
- 12月 16 週一 201909:01
諮詢最常遇到的問題（二）：多少樣本數才能達到統計顯著
做出有顯著的結果，一直以來都是研究生所嚮往的，為了達到這個目標，我們能做的只有日以繼夜的持續收案，大家應該有聽過，樣本數越大越容易顯著，這句話是真的，但還要加個條件，必須維持在相同的檢定力與效果量之下，下圖以相關分析為例，假設每次收案的結果，變項的相關係數能維持在0.3，以及0.8的檢定力，那樣本數與顯著性p值呈現了反比關係，符合我們的認知。考量到研究會有時間及預算的壓力，需要設定一個收案結束點，因此都會在研究設計的章節裡交代樣本數規劃，為此筆者也推出一系列的G-power的教學文章給需要的人參考。
