量化統計分析協助服務

在擔任統計諮詢顧問的過程中，半數客戶是因為學位論文碰到量化問題而來找我們討論，不過也有半數客戶是研究者的需求，例如大專院校的教師、醫學中心的醫生、醫院的護理長等等，因此研究者的需求是在投稿，所以常常會碰到審稿者（reviewer）提出各種批評、質疑及改善方案的作法，不過長期下來也碰到了一些印象很深刻的事件，今天就這一篇文章分享一下。

最近有一個很誇張的個案，有一位中部的大學老師投稿到EI期刊，是屬於準實驗設計（Quasi-experimental）的研究，在第一次的審查非常的順利，一共有三位審查者，其中包括1位主編（Editor）及2位審查者，主編大致上沒有意見，其中1位審查者（審查者A）建議改為Two-way ANOVA。不過那位老師在針對第一次審查的回覆Two-way太困難為藉口，想要避免使用二因數分析，不過審查者A堅持一定要改為Two-way mixed design ANOVA才可以刊登，然後主編也回覆說既然審查者A要求要改統計方法，那不然就請投稿者改統計方法吧，此時已經是小修後刊登（publish with minor revision）的狀態，結果那位老師就改成二因數分析後重新再回覆。誇張的事情來了，結果主編回信說審查者A「因為某些緣故」不能再審這一篇文章了，結果又找了另外一位審查者C來審稿，這位新的審查者似乎存心要退稿，直接用一個超級莫須有的理由把他退稿了（理由是：希望可以把組間因數改為組內因數，可是實驗都已經作完了，各位沒聽過這種理由吧），最後該位老師只好鼻子摸摸再重新投到其他期刊去了，只好自認倒楣。

另外也有一個是最近的事件，有一位區域醫院的醫師投稿到醫學期刊（醫學期刊幾乎都是SCI），然後其實這個醫師的樣本數還算蠻大（300多），最後想要深究的危險因數（Risk factor）也只有5-6個，而且最後的多變項分析（Multivariable analysis）也都還算蠻顯著，但是審稿者建議改為逐步法（Stepwise）挑選有顯著的變項，不過在這位醫師的資料來說，不管改用逐步法或全部進入法（All-enter method）顯著的變項都相同，在這個情境之下當然是全部進入法的結論比較強，因為是控制所有其他變項的情形之下再去探討某個危險因數的效果，不過在第二次的審查回來時，審稿者意思是說：「醫學界就是比較習慣看到逐步法」，結果不管我們如何引經據典或講道理，審稿者還是只相信他們熟悉的方法，到了最後那位醫師也只好改為逐步法囉。（我把當初回覆的原文複述如下：However, the authors claim that the result of stepwise regression in this study would be inappropriate due to that the stepwise regression analysis was “univariate” model. Only one variable was retained in each of the final stepwise regression analysis, thus the so-called “predictive factor” was not adjusted / controlled by other independent variables (covariates). Therefore, the authors preferred using all-enter method to build regression model in this study.）

所以說投稿除了要有實力之外，運氣也是很重要的，重點是如果遇到運氣不好的時候（例如糟糕的審查者），也只好自認倒楣趕快把稿件投到其他期刊囉。