1. 從描述到預測：管理決策的溫度

在醫院管理裡，描述統計（Descriptive Statistics）就像第一眼看見病房的日報表──平均住院天數、病床使用率、病人年齡分布，讓我先「感覺」到現場的脈動。這不是冰冷的數字，而是我作為中文系出身、喜歡文字的人，用故事去理解醫院的日常。隨著 推論統計 與 迴歸分析 的導入，我能看出收入、教育等社會因子如何交織，像小說中不同角色的命運線。再進一步，決策樹 與 隨機森林 帶我從故事走向預測──提前發現高風險病人、安排資源，讓醫院管理更有前瞻性。

2. 從單變項到多變項：醫院的複雜生態

醫院不是單一因子就能解釋的世界。病人滿意度、員工流動率、財務報表、社會支持……每一條線索都彼此牽動。交叉分析 讓我看到婚姻與居住狀態交互影響病人康復，而 多元迴歸 與 Cox 生存分析 就像同時看多條心電圖，幫我捕捉不同部門之間的節奏差異。這樣的設計，是因為我相信管理不是孤立的數據，而是多層次、多路徑的網絡，需要耐心梳理。

3. 機器學習：溫暖的智慧，而非冷冰冰的算法

當我引入 支持向量機（SVM）與 隨機森林，我並不只是追求準確率。我希望 AI 成為醫院的溫暖助手：它能幫助預測急診壅塞、找出高風險長者，但同時保持「可解釋性」（explainability）。就像一位懂故事的醫生，不只是告訴你「風險高低」，還能說明為什麼。這是中文系給我的影響：數據背後有敘事，演算法背後有人性。

4. 結構方程模型：串起因果的故事

結構方程模型（SEM）是我特別喜歡的工具。它不僅整合了因果與路徑，更像是小說中的複雜情節編排：教育 → 運動習慣 → 體適能，或收入 → 健康資源 → 體適能。這種層層相扣的關係，幫助醫院管理者理解「如果改變一個環節，會如何影響整個系統」。中文系訓練我去尋找故事的伏筆，而 SEM 讓我在數據中找到那些伏筆。

5. 我的學習方式：用文字、情感與數據對話

作為一個跨領域的學習者，我會先用小故事和比喻幫自己理解公式，再回到數據驗證。例如，將「Cox 生存分析」想成觀察不同家庭背景的病人「撐多久」不用進入長照機構；或把「隨機森林」視為一群醫師共同會診，避免單一醫師的偏見。每一次演算法的學習，我都會寫下短文或詩句，提醒自己數據背後的人情。

6. 結語：從人文到AI，讓管理更有靈魂

這套方法論不是為了炫技，而是希望醫院管理能兼具「溫度」與「精準」。描述統計讓我理解現況，迴歸和生存分析幫我找出因果，機器學習提供預測力，而 SEM 則串起完整的故事。中文系的底子教我「數據也是文本」，醫院管理的挑戰讓我「文本要變成行動」。學會這套架構，是我讓健康與社會研究更有靈魂的方式。