圖說：因為突然很想吃銅鑼燒，所以，自己動手做。哈哈～趨力，激發潛能...
表皮原料是鬆餅粉，紅豆餡則是andie自己用電鍋把紅豆蒸熟之後，用果汁機攪拌出來的。很簡單喲！重點是，我自己覺得很好吃！
20070922
「在正式開始我們今天的會議之前，我想，我得要讓你看一下這個東西……」在滿屋子生日快樂氣球的環繞下，我緩緩拿出了想了好幾天，連續在研究室待了十幾個小時的成果。還記得不久之前跟大家說我在寫週報的時候想到了有關研究中的一些細節？對！就是想到了該怎麼去跑那樣的迴歸分析。
「啊！」一接過我手中的幾張路徑分析（Path analysis）圖，麥當勞叔叔的眼睛陡地發亮，「妳真的跑出結果來了？」
「嗯！」強忍著心中的得意，一張一張地將模型展示給麥當勞叔叔看，並且解釋變項相互間的關係。哪個自變項透過哪個中介變項對依變項產生什麼樣的間接效果，哪個中介變項其實也是自變項對依變項有著直接效果，一條一條的路徑後面隱含著一道又一道的迴歸方程式，一道又一道的迴歸方程式裡頭又交織著一叢接一叢的神經迴路。
以前的研究法課程，所有的老師最多都只是給了四個變項，然後，用著簡化再簡化的方式演算著路徑係數。從大學到研究所再到博士班，路徑分析，就只是一個看起來簡單，但是沒有一個老師建議我們使用的可望卻不可及的研究方法。
一兩個月之前的麥當勞叔叔，拿著我跑出來的多元迴歸分析結果，好心地建議我，就用那樣的結果開始著手寫自己的研討會文章以及論文吧！我盯著他，難以置信。那樣的分析結果，如果要寫成碩士論文我還可以接受，但是，要用那樣的結果來當博士論文？要我如何面對江東父老？如何面對台灣一群等著我回去跟大家說我在美國學到什麼新發現的師長朋友？那是碩士班就已經學會的東西，我不是出國花五年的時間來唸英文的耶！
雖然麥當勞叔叔後來說了一些我已經學習到如何做研究，研究結果也一定會在既有的知識上有所貢獻，而這樣的學習與貢獻正是學位授與的標準，曠世巨著的完成往後有得是機會，不用急於現在云云……只是，心裡頭，總有一個聲音小小嘀咕著，我真的就要這樣妥協了嗎？博士論文一輩子就這樣一次（再去唸一個？呵，等我八十歲吧！等到一切人生任務都應該了結的時候，如果還是想不開，或許會再去唸一個），因為語言能力的限制，我已經妥協著讓自己不繼續堅持我真正想要研究的家庭暴力問題，已經妥協著不用自己熟悉的質性訪談紮根理論，這麼多的不得不之後，我還要再次讓步嗎？如果生出一篇自己連都不想再看第二眼的博士論文，那，我出國唸書的意義到底在哪裡？
於是，在每一個星期和麥當勞叔叔的討論過程裡面，我就偷偷地多做一些分析，從多元迴歸到階層迴歸分析，不斷地丟新的結果給他，讓他在目不暇給的過程之下，忘記要我屈就於多元迴歸分析結果的體貼建議。
麥當叔叔盯著路徑分析的結果，口中喃喃自語地說著，「哇！真是太有趣了！我沒想到會是這樣的結果……怎麼會是這樣？是這個變項在影響著結果？原本我們以為的狀況在這個群組裡面並不存在，但是在那個群組裡面卻可以被充分證實？哇！很漂亮的發現！」然後，他開始回想一些關於路徑分析的步驟，問著我怎麼將資料轉換成那樣的路徑圖形，確定著該注意的事項我一樣都沒忽略。忙碌的他不斷地比較手中的模型，一有問題就發問，一發問我就給答案。終於，他滿意地點點頭，說，「我自己也從來沒有真正地跑過路徑分析，但是，妳卻真的跑出來了……做得好！」
嘻嘻嘻嘻！對他裂開了嘴高興地笑著，是呀！我也沒想到我可以跑出路徑分析，那是一個很麻煩的過程（註1），尤其是，當我使用的是傳統的迴歸方程式的時候。
麥當勞叔叔跟我說，那就拿這樣的結果去研討會發表吧！
聽完，猛搖著頭，「不要啦！老師，別啦！」我對著困惑的他不斷地搖著頭，「路徑分析本身有許多的條件限制……最嚴苛的一點是，所有的殘差項都不能夠有相關。但是，我們自己也很清楚自變項跟中介變項對依變項的解釋力雖然已經達到顯著水準，但是卻不夠大到讓我們相信那些殘差項沒有相關……光是這一點，就有可能被與會的其他人質疑我們為什麼不用殘差相關忍受度比較強的結構方程式模型（Structural Equation Modeling）來處理這樣的資料。
「如果現在要我開始去跑結構方程式，我不覺得我有足夠的時間在文章截止日期之前把研討會的論文寫出來……」幾乎是用懇求的方式，對著麥當勞叔叔說，「好不好我們就拿著階層迴歸分析的結果寫研討會論文？假裝我們的路徑分析並不存在？路徑分析的結果只要放在博士論文裡頭呈現就好了。」
嘆了一口氣，我繼續說道，「我不確定自己有沒有辦法去跟與會的其他人說明我們幹嘛要用這個現在聽起來已經有點過時的方式來呈現我們的研究結果……」
麥當勞叔叔摸著鬍子笑了一笑，說，「妳知道妳自己呈現出來的結果對學術來說，是一種貢獻嗎？」
咦？啥咪？用過時的方法也是一種貢獻？你們美國人的腦袋是真的長得比較不一樣啊？
哈，當然啦！那個想法是在心裡面用中文碎碎唸出來的，麥當勞叔叔是不會聽到的啦！除非，他有我不知道的特異功能（應該沒有吧？不會真的有吧？不過，能在三年之內拿到博士學位的人，就算沒有特異功能，可能也天賦異稟）。
「是呀！」他看著我的訝異，嘴角微微上揚，繼續說著，「因為學術界裡頭還是有許多人質疑為什麼我們需要去使用結構方程式這樣的研究分析技術來分析家庭研究領域的相關資料。有些人甚至覺得結構方程式只是搞計量的人發展出來的一種花俏的方法，對家庭研究來說一點都不實用……然而，妳的研究結果，研究所可能面臨到的限制剛好指出了結構方程式對於家庭研究的必要性，因為依據迴歸分析結果所產生的路徑分析已經無法充分解釋家庭研究中變項間的複雜關係，結構方程式的重要性也會因此而更形突顯。」頓一下，他正色地看著我，「所以，妳大可以誠實地跟大家說，妳的研究結果會有些什麼樣的限制，而，結構方程式在這個領域的應用，會是大家未來需要去注意與努力的方向。」
聽著，又一次感受到震撼。
之前所接受的教育，一直要我們懂得藏拙，似乎這樣才能避免自己脆弱又好不容易建立起來的自信受到外在的挑戰批評打擊而崩潰瓦解，於是畏首畏尾，因此躲躲藏藏。不敢告訴人家自己知道多少，更怕被別人發現自己還有很多不清楚。但是，麥當勞叔叔說，承認自己的不足，也就是一種貢獻。
「知之為知之，不知為不知，是知也。」兩千多年前的孔子，曾經這麼樣跟他的學生說過，兩千多年後的andie，竟然是在美國老師的口中，再一次體會到老祖宗的教誨。
看著我的點頭微笑（如果身邊有花，我可能也會學那個迦葉尊者，來個捻花微笑啦），麥當勞叔叔接著丟出了七彩訊號蛋：「……其實啊，實際上，妳的論文，下一個階段，就是應該用那結構方程式來跑出更適切的模型！」炸得我滿頭煙花。
嗄？老師，你的標準會不會跳得太快了呀？沒多久之前不是只要我把多元迴歸分析跑出來就好了嗎？現在就要我用那個連資料都還不知道該怎麼輸入的結構方程式做論文喔？而且，是在不到兩個月之內就要熟悉那套系統，然後把論文擠出來……這，老師，如果不是我真的讓你刮目相看，產生了無比的信心，就是你小看了結構方程式從理解到實際操作的複雜過程啦！
最大的問題是，我還有很多作業得要改耶！還是老師你要另外找一個助理來幫我改我這個助理該改的作業呀？
啊～～～～～太招搖就是這樣的下場啦！
不過，其實，很受肯定的。在家庭研究的相關領域當中，還沒有多少人敢用結構方程式寫學術論文，甚至，就連路徑分析也很少人願意花時間跟精神去嘗試。所以，當麥當勞叔叔計畫著要我用結構方程式做出最適模型的時候，是一個很大的贊許。
在滿天一閃一閃的亮晶晶之後，牙一咬，就像一個朋友常常在MSN看完我的自言自語之後，給的兩個字：「拼了！」我這樣對著自己說著。
─────────────────
註1：路徑分析，有學者指出，那基本上就是一個嘗試錯誤的過程。在眾多的變項之中，不斷地剔除沒有顯著影響的變項，將迴歸模型不斷地簡化。由於每一個內衍變項（Endogeneous variable，就是指那些會受到其他變項所影響的變項。像是，假設教育程度會影收入這樣的因果關係成立的話，收入就是內衍變項）都得要有一個相對應的迴歸方程式，每個變項間彼此因果的關係愈複雜，所需要的迴歸方程式也就愈多。
而在社會科學的研究之中，一個概念又通常並不是只由一個單一的指標構成（像是社經地位這樣的一個概念，就至少包含了職業與收入這兩個指標，當然還有人會相信教育程度也應該包含在這經地位之中，另外像是居住環境、家庭資產，也有人認為應該納入社經地位的評量裡頭），每一個指標就是一個變項。如果我們的內衍變項之一是社經地位，那想想看，得要跑過多少次的迴歸方程式，把多少沒有顯著影響的變項刪除，然後再重新跑過，接著評估這些變項對其他內衍變項的影響，不斷地排列組合，找出最妥適的簡化程式，然後，再依據那些統計結果，計算出變項間的直接效果跟間接效果。
我的模型有兩個依變項，兩個不同的群體（所以會有四個結果），兩個內衍概念，其中一個由五個指標產生，另一個由四個指標構成，然後，一個外衍概念，包含了二十二項的指標。自己想像一下吧！
如果這樣的數字以及數字後面代表的繁複程序還沒有讓你眼冒金星，而且依然想知道我怎麼去把路徑分析用迴歸分析法跑出來的朋友，自己來找我囉！
文章定位：
