實務成功案例

【案例分享1】台商博士生：SEM 模型優化與國際期刊投稿 

● 挑戰背景 客戶為在大陸台商的在職博士生，收集了約 350 份專業問卷。原始模型架構複雜，包含多重中介與調節變項，在使用 AMOS 跑數時遇到模型配適度 (Model Fit) 不佳，且對於 Bootstrapping 檢定結果的解讀感到困擾，影響了投稿進度。

● 專業介入與解決

  1. 數據精煉與清理：李老師與夥伴首先針對缺失值與異常值進行處理，確保數據符合常態性假設，打好分析基礎。
  2. CFA 驗證性因子分析：透過因素負荷量與 MI 指標修正，提升組合信度 (CR) 與平均變異抽取量 (AVE)，強化測量模型的嚴謹度。
  3. 高階 SEM 模型建模：協助建立結構方程模型，精確計算路徑係數，並採用 Bootstrapping 法檢定中介效應，產出符合國際學術規範的統計圖表。
  4. 投稿答辯支援：針對期刊審查委員 (Reviewer) 提出的統計疑問，提供專業的文字解讀與修正建議，確保數據論點無懈可擊。

● 最終成果 該研究順利通過模型驗證，並投稿至 SSCI 等級國際期刊。客戶表示：「專業的分析讓我能專注於文獻論述，繁瑣的數據交給李老師處理，真的節省了極大的畢業壓力。」

【案例分享2】主治醫師：癌症治療成效之 GEE 與重複測量分析

● 挑戰背景 某醫學中心主治醫師針對癌症病患進行長期追蹤研究。在分析不同治療組別隨時間變化的成效時，遇到了數據分析上的瓶頸：傳統的重複測量變異數分析無法處理部分個案失聯（Missing Data）產生的缺失值，且數據分佈不符合常態分佈，導致統計結果無法精確呈現治療趨勢。

● 專業介入與解決

  1. 統計模型選用建議：李老師與夥伴深入討論後，建議採用 GEE (廣義估計方程式) 取代傳統分析。GEE 對於數據分佈要求較寬鬆，且能有效處理遺漏值，最適合醫療臨床的縱貫性研究。
  2. 交互作用項檢定：精確計算「治療組別 × 時間」的交互作用，判斷不同治療方案在特定時間點是否存在顯著差異。
  3. 關聯結構評估：針對重複觀測值，選擇最適當的作業相關矩陣（Working Correlation Matrix），確保參數估計的穩健性。
  4. 醫學期刊格式規範：協助整理符合醫學頂尖期刊要求的統計圖表（如 Odds Ratio 與 95% CI），並提供專業的統計方法描述文字。

● 最終成果 解決了長期困擾醫師的統計方法爭議，精確捕捉到治療方案的長期趨勢，該研究成果已成功投稿至醫學領域核心期刊。醫師反饋：「李老師能快速理解醫學數據的特性，並在 GEE 與重複測量之間給予最專業的建議，是不可或缺的學術夥伴。● 最終成果 該研究順利通過模型驗證，並投稿至 SSCI 等級國際期刊。客戶表示：「專業的分析讓我能專注於文獻論述，繁瑣的數據交給李老師處理，真的節省了極大的畢業壓力。」

【案例分享3】碩士生：50 份小樣本數據的統計決策與無母數分析

● 挑戰背景 一位碩士生在收集數據時遇到困難，最終僅獲得 50 份有效問卷。指導教授要求學生自行評估：在樣本數有限的情況下，應該採用傳統的「有母數分析」還是「無母數分析」？學生對於常態性檢定的判斷標準（Normality Test）以及後續分析方法的選用感到困惑，擔心論文品質受影響。

● 專業介入與解決

  1. 常態性分佈評估：李老師與夥伴首先帶領學生進行 Shapiro-Wilk 檢定。結果顯示數據不符合常態分佈假設，且因樣本數僅 50 份，採用有母數分析的檢定力（Power）可能不足。
  2. 方法論決策支援：經過李老師評估，建議學生改採無母數檢定（Non-parametric Tests）。這類方法不需假設數據分佈，對小樣本數據更具穩健性（Robustness）。
  3. 精準模型代換：將原定的獨立樣本 T 檢定替換為 Mann-Whitney U 檢定；將單因子變異數分析 (ANOVA) 替換為 Kruskal-Wallis 檢定。
  4. 結果解讀與論述：協助學生撰寫統計方法章節，說明選擇無母數分析的學術理由，並產出清晰的無母數統計報表，確保論文邏輯無懈可擊。

● 最終成果 學生成功在論文中呈現了嚴謹的統計選用邏輯，順利獲得教授認可並通過口試。學生反饋：「李老師不僅幫我跑數據，更教我如何根據樣本特性做決策。原本擔心樣本太少無法畢業，現在對數據非常有信心！」● 最終成果 解決了長期困擾醫師的統計方法爭議，精確捕捉到治療方案的長期趨勢，該研究成果已成功投稿至醫學領域核心期刊。醫師反饋：「李老師能快速理解醫學數據的特性，並在 GEE 與重複測量之間給予最專業的建議，是不可或缺的學術夥伴。● 最終成果 該研究順利通過模型驗證，並投稿至 SSCI 等級國際期刊。客戶表示：「專業的分析讓我能專注於文獻論述，繁瑣的數據交給李老師處理，真的節省了極大的畢業壓力。」

【案例分享4】從 BK 法到 PROCESS：學術典範轉移下的中介與調節分析 

● 挑戰背景 一位研究生原本參考早期文獻，採用傳統的 Baron & Kenny (BK) 四步法檢定中介效應。然而，教授在審閱時指出 BK 法檢定力較弱，且無法同時處理複雜的「調節式中介 (Moderated Mediation)」模型，要求改用 Andrew Hayes 開發的 PROCESS Macro 進行分析。學生面對 PROCESS 數十種 Model 編號與複雜的 Bootstrapping 輸出結果感到手足無措。

● 專業介入與解決

  1. 模型重構與模組選用：李老師與夥伴首先釐清研究架構，將原本繁瑣的多次迴歸轉化為 PROCESS 特有的模型編號（如 Model 4 檢定中介、Model 7/14 檢定被調節的中介）。
  2. Bootstrapping 強力驗證：捨棄 BK 法對 P 值的過度依賴，改以 PROCESS 的 Bootstrapping 法計算信賴區間（CI）。只要區間不包含 0，即代表中介或調節效應具備統計顯著性。
  3. 條件間接效應解讀：針對調節效應，協助繪製交互作用圖 (Interaction Plot)，並解釋在不同調節變項水準下，中介路徑強度的動態變化。
  4. 學術寫作指導：指導學生如何正確呈現 PROCESS 的輸出表格，包括間接效應值 (Effect Size) 與 Index of Moderated Mediation，確保論述完全符合當前主流國際期刊的要求。

● 最終成果 學生在兩週內完成模型翻新，並以更具說服力的 Bootstrapping 證據贏得教授讚賞。學生感嘆：「教授的修改意見本來讓我壓力爆表，還好有李老師這位專業夥伴，把複雜的 PROCESS 指標解釋得清清楚楚！」● 最終成果 學生成功在論文中呈現了嚴謹的統計選用邏輯，順利獲得教授認可並通過口試。學生反饋：「李老師不僅幫我跑數據，更教我如何根據樣本特性做決策。原本擔心樣本太少無法畢業，現在對數據非常有信心！」● 最終成果 解決了長期困擾醫師的統計方法爭議，精確捕捉到治療方案的長期趨勢，該研究成果已成功投稿至醫學領域核心期刊。醫師反饋：「李老師能快速理解醫學數據的特性，並在 GEE 與重複測量之間給予最專業的建議，是不可或缺的學術夥伴。● 最終成果 該研究順利通過模型驗證，並投稿至 SSCI 等級國際期刊。客戶表示：「專業的分析讓我能專注於文獻論述，繁瑣的數據交給李老師處理，真的節省了極大的畢業壓力。」

【案例分享5】從路徑分析到 SmartPLS：扭轉「模型不顯著」的關鍵轉向 

挑戰背景

一位研究生最初設定以共變異數結構方程模型 (CB-SEM) 進行路徑分析。然而，由於原始數據分佈較為偏態，且樣本間的關聯性複雜，導致在傳統軟體中跑出的模型配適度 (Model Fit) 極差，且核心假設的路徑係數皆未達顯著，眼看論文進度陷入僵局。

● 專業介入與解決

  1. 診斷模型困境：李老師與夥伴分析後發現，該研究更側重於「理論開發」與「預測」，而非單純的理論驗證，且數據特徵並不完全符合 CB-SEM 的嚴格假設。
  2. 方法論轉型建議：果斷建議學生改採 SmartPLS (PLS-SEM) 進行分析。PLS-SEM 對於非正態分佈數據具有高度穩健性，且在處理複雜路徑與小樣本時更具檢定力。
  3. 重新建模與驗證：協助學生重新建立測量模型與結構模型，透過 PLSpredict 與 Bootstrapping 重新檢定路徑顯著性。
  4. 結果完美呈現：原本不顯著的路徑在 SmartPLS 的精確估計下，呈現出符合理論預期的顯著影響，並提供了優異的解釋力 (R2 ) 與預測相關性 ( Q2 ) 指標。

● 最終成果

學生順利轉型模型架構，並在論文中完整論述了從 CB-SEM 轉向 PLS-SEM 的學術正當性。最終不僅通過口試，更獲得教授對其「靈活運用統計工具」的高度評價。學生感慨：「原本以為數據沒救了，還好李老師及時建議改跑 SmartPLS，才讓我的研究起死回生！」

【案例分享6】量表救星：解決 EFA 不收斂與題目發散的難題 

● 挑戰背景 某位研究生的原始量表在進行探索性因素分析 (EFA) 時，遇到了嚴重的「因素不收斂」問題。題目在多個因素間產生嚴重的交叉負荷 (Cross-loading)，或是題目歸類與原始理論架構完全背離（發散），導致無法進行後續的信度檢定與路徑分析。

● 專業介入與解決

  1. 數據品質診斷：李老師與夥伴首先檢查 KMO 值與 Bartlett 球形檢定，確認數據具備進行因素分析的基礎條件。
  2. 精準刪題策略：透過觀察共同性 (Communality) 與因素負荷量 (Factor Loading)，逐步剔除負荷量低於 0.45 或同時橫跨多個因素的「垃圾題項」，優化構面結構。
  3. 構面重新命名與調整：在刪題後，針對剩餘題項進行內容效度審視，協助學生重新界定構面意義，確保數據結果與理論文獻保持一致。
  4. 信效度全面提升：調整後的量表不僅順利收斂，且各構面的 Cronbach’s Alpha 信度皆顯著提升至 0.7 以上，為後續的 SEM 分析打下穩固基礎。

● 最終成果 原本發散無序的數據，在經過李老師專業的「去蕪存菁」後，產出了結構清晰、邏輯嚴密的統計報表。學生驚嘆：「原本看著亂七八糟的因素矩陣想哭，李老師專業的建議讓我看見了論文準時交件的曙光！」

【案例分享7】從獨立 T 檢定到 ANCOVA：用統計邏輯與文獻說服教授  

● 挑戰背景 一位進行實驗設計（Experimental Design）的學生，原本被指導教授指定使用「獨立樣本 T 檢定」來比較實驗組與對照組的後測差異。然而，該學生的兩組樣本在「前測」階段就存在顯著的基線不平衡。若強行使用 T 檢定，研究結果將無法排除前測分數的干擾，導致介入成效（Intervention Effect）的解釋力受質疑。

● 專業介入與解決

  1. 診斷設計盲點：李老師與夥伴分析後指出，單純的 T 檢定無法控制混淆變數。針對實驗設計，應將前測分數設為「共變項」，改採 共變數分析 (ANCOVA) 以精確分離出介入方案的純效果。
  2. 學術文獻支持：不只是改數據，李老師更教導學生如何搜尋相關統計學術文獻，找到「為何 ANCOVA 優於 T 檢定」的理論背書，強化說服力。
  3. 統計前提檢查：帶領學生逐一檢查 ANCOVA 的嚴謹前提，包括「迴歸係數同質性檢定」（Test of Homogeneity of Regression Slopes），確保分析邏輯無懈可擊。
  4. 數據成果呈現：在排除前測干擾後，介入效果呈現出更為顯著且穩健的結果，成功產出符合高品質學術期刊標準的統計圖表。

● 最終成果 學生帶著專業的統計報表與權威文獻回饋給教授，成功讓教授改變初衷，認可改採 ANCOVA。學生興奮表示：「李老師不只幫我分析，還教我怎麼跟教授溝通、怎麼找證據。這不只是代跑，更是教我如何成為專業的研究者！」

【案例分享8】釐清邏輯：從分不清中介與調節，到精準選用分析模型 

● 挑戰背景 一位研究生在設計研究架構時，對於變項間的關係感到困擾。原本他的題目是探討「工作壓力如何透過心理韌性影響工作績效」，但在撰寫假設時，卻混淆了中介與調節的定義，導致在 SPSS 建模時邏輯相互矛盾，指導教授也對其架構提出強烈質疑。

● 專業介入與解決

  1. 語義觀念釐清：李老師與夥伴首先與學生進行深度溝通，用最白話的方式解說：中介（Mediation）是探討「過程」（為什麼會發生），而調節（Moderation）是探討「邊界條件」（在什麼情況下發生較強）。
  2. 架構重新梳理：確認學生的研究核心是想證明心理韌性是「橋樑」，因此建議採用中介模型。若學生想看的是不同性別、年齡下的差異，才需加入調節效果。
  3. 模型實作指導：在釐清邏輯後，協助學生使用 PROCESS Macro 進行分析，並精確產出中介效應的顯著性檢定與解釋文案。
  4. 學術辯護教學：教導學生如何在論文中撰寫「中介效應的學術正當性」，讓學生在面對口試委員時，能有條理地說明為什麼選擇此模型。

● 最終成果 學生從「不知其所以然」轉變為能自信解說模型邏輯，順利通過口試並獲得教授好評。學生表示：「李老師真的很有耐心，我不只拿到了分析結果，更終於懂了這兩者之間的大差別，對我以後寫文章幫助很大！」

【案例分享9】癌症復發存活分析：協助住院醫師突破跨時段介入的統計瓶頸 

● 挑戰背景 某醫院的一位住院醫師正在進行癌症復發時間的研究。該研究的核心難點在於：追蹤期間被明確分為兩個階段——第一階段為常規觀察（未介入），第二階段則引入了新藥介入。醫師雖然擁有珍貴的臨床數據，卻苦於不知道如何正確運用存活分析來處理這種「跨時段、有介入」的複雜變數，導致研究進度停滯不前。

● 專業介入與解決

  1. 臨床邏輯梳理：李老師與夥伴深入了解醫師的研究假設，確認重點在於比較介入新藥前後，患者存活曲線（Kaplan-Meier curve）的變化與風險比（Hazard Ratio）的差異。
  2. 存活分析模型建立：針對復發時間與存活資料，協助執行 Cox 比例風險模型 (Cox Regression)。特別針對介入前後的時段特徵，給予專業的統計處理建議，確保介入成效能被精確量化。
  3. 設限資料處理 (Censoring)：細心協助醫師處理臨床追蹤中常見的失聯或未發生復發的「設限資料」，確保統計推論的嚴謹性與準確度。
  4. 學術圖表產出：產出具備高品質期刊規範的存活曲線圖，並協助醫師解讀中位數存活時間（Median Survival Time）與顯著性差異。

● 最終成果 原本卡在數據處理階段的醫師，在李老師專業的引導下，不僅順利跑出符合醫學統計邏輯的結果，更對存活分析的判讀有了深刻理解。醫師回饋：「原本對時間序列和介入變數的處理感到非常頭大，李老師的介入讓我能專注於臨床價值的討論，不用再擔心統計報錯。」

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