純粹從基本的統計概念來說，作者排序是一種ordinal data，意思是資料可以排出順序，但是可能無法給它一個數值。例如說，那麼多種紅酒，每一瓶的分數是多少？外行人會以為這個問題很簡單，你就看它的價錢嘛！用價錢把它量化。我必須承認，的確可能會有人這麼幹。但是從心理測驗原理來說，這還是種外行說法。你可以拿出十種紅酒給一群專業品酒師試喝，然後他們可以排序訂出好喝程度的名次。有些需要用到心理測量的實驗的確就是這樣做的。但是給每種酒具體的分數完全是另外一回事，你必須能夠測量出第一名和第二名差距多少。而且最基本的問題，你用的單位是甚麼？總歸一句話，把一個概念量化不是那麼簡單的事情，絕對不是隨便喊喊價就可以寫出來的。有些測量是可以直接得到數值，這樣問題就比較小，然而還是得注意一下這個數字是只能做加減，還是可以做乘除。回到原本的問題，貢獻度可否寫出百分比？我不敢說絕對不行，但肯定這個數值的計算非常複雜。外行的人當然可以隨便喊喊：你就看奇模子嘛！阿撒力一點的就給他寫90%。我只能說，這真是外行意見。詳細談起來就長篇大論了，我就只簡單指出一個點：一個研究工作往往包含了不只一個向度(dimension)的資源投入，有些可以用數值描述，例如做實驗花了多長的時間，可以用月、天、小時來度量，那麼算貢獻百分比的事情還好處理。但如果貢獻的是"智能"，例如最初的研究問題、實驗設計、數據分析，或者最後文章書寫的策略，不是英文編修這種枝微末節喔！是真正的文章邏輯架構本身。你要怎麼給這些貢獻數值？光是給一個數字都很困難了，你還要能夠把它跟做實驗的工作時間長短來做加減乘除。你若真能夠想出一個巧妙方法來解決這個問題，那我很誠懇地建議你趕快寫出一篇論文投稿 Psychological Mesurement 的期刊。 ※ 引述《gotapple (apple)》之銘言： -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 140.112.30.44 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/AfterPhD/M.1495626974.A.387.html

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