打破領域限制，統合分析非醫療領域也可應用。

AI 的時代或許有更適合做研究的工具，然後也一直看新思惟的課都很受到歡迎，平常忙於公務，也沒有注意太多細節，就先報名了課程，畢竟總也有個開始，真金白銀的付了費用之後，才會有強烈的學習動機。

這堂課確實很適合有統計基礎的研究者，做為進階研究工具，除了省去自己蒐集個案資料，要考慮的倫理議題，以及編制問卷前後測，都有相當複雜的統計分析需要進行考驗外，也能在特定有一定研究成果的研究領域，去創造一個歸納性的研究，使得研究結果透過統計再次處理分析，個別研究的顯著能夠有進一步的推論。

上午的論文組織發想，其實需要一定數量的閱讀，但目前生活還是大部份時間花在公文上，就對於研究論文有些生疏，也比較難立刻想到題目，需要針對某些關鍵字去進行搜索，先累積一定數量且研究問題接近的論文，才有統合分析的可能和必要。

從題目到發表，手把手完成整個研究流程。

確認題目後讀取研究所提供的統計分析結果，再透過 CMA 這個軟體跑統計，產出期刊需要的圖表。

在期刊敘述邏輯安排的部分，也給了相當實用的模板，確實按照步驟，就能花時間萃取出研究統計數據，再花時間鍵入到軟體中，逐筆資料建檔後，進行必要的統計分析，再逐步透過 AI 的潤稿，一段一段的生產出邏輯清晰條理，且符合期刊要求的論文。

上課的時候，除了手把手的把圖表逐一產出之外，最重要的還是圖表編輯，一張好的圖表代表的是研究的嚴謹程度，而重複不熟悉的軟體操作步驟，去產出標準的表格，在一個下午的時間內，其實相當緊湊。

本來想自己獨自完成，但有些步驟卡關，舉手後都能很快獲得協助，順利的在時間內把圖表做出來。

最後有關期刊投稿的分配，其實也是研究群體都會面臨的問題，投稿費用的支出以及通訊作者的選定，在每個領域都有既有的潛規則，不要挑戰潛規則，也在事前確認好，期刊順利刊登其實就是安按部就班，把該做的做好。

一整天的時間，雖然是完全不同的領域，但其實可以類推到自己熟悉的社會學、教育學乃至於實證法學的研究，從資料庫找到可研究的題目，再透過統合分析去找到有趣的突破點，寫成論文發表。

雖然跟原先想的直接用統計原始數據進行分析有很大的落差，但也在課前說明很快的進入狀況，了解工作坊的學習重點。

差別就在準備度稍嫌不足，沒有能夠先把可能的題目進行初步探究，未來可能再利用 office hour 的機制，看能不能在忙碌的工作中找到做研究的時間，順利發表。

很感謝整天的工作坊，學會一個新的研究方法，也算是打開了一扇窗，看見不同的風景。