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「你們研究一下XX學長的畢業研究，我們實驗室今年要發paper。」來到實驗室半年，老闆交代我們跟學長一起研究某學長的畢業論文，要準備把它發到期刊。
原本以為這是很簡單的任務，沒想到卻是一連串風波的開端。
「發期刊，不就是把畢業學長的論文重寫一遍而已。」同學輕鬆地說。「別想太天真。」學長警告我們不要太放鬆。
於是我們開始緊鑼密鼓的分析某學長的研究結果。過了幾週，終於到了要向老師報告的階段了。
「我有說這數據可以用相關係數分析嗎？」Meeting上老闆的一句震撼教育，瞬間把我們的努力打回原點。
「可是先前學長姊都是用......」學長試圖辯解，但馬上被老闆打斷。
「哪一位學長姊？我要把他的畢業資格撤回來。」老闆質問的口氣不容質疑。
一陣沉默。
「說啊，是哪一位啊。」見在場沒有人敢答腔，老闆繼續往下說。
「我不是提醒過你們了，學長姊的東西不要照單全收，你們要自己驗證。現在被質疑了，沒有一個人知道怎麼處理。你們讀到碩博士了都不知道怎麼做研究嗎？」
「我之前已經說過要用r平方分析，不是r。請你們回去轉告所有實驗室的學生，用r的我都不會讓你過、也不准你畢業。」
「今天晚上前要給我分析報告，說明用r平方分析的結果。不准再讓我看到相關係數這幾個字。」老闆丟下這一句就去開會了，留下錯愕的學長和我們。
「不能用相關係數？之前畢業的全部都是用這個分析啊。那學長姊的畢業資格全部撤回來好了。」回來辦公室後，小菜學姊聽到我們轉達老闆的話，一臉不可置信。
「沒辦法，老闆說要我們自己解決，不能參考學長姐傳下來的東西。」學長苦著一張臉說。
「等下，r平方的數字難道不是相關係數r的平方嗎？那就直接把數字平方不就好了。」同學想了想，問了一個關鍵的問題。
「r平方也叫做決定係數，但相關係數的平方不等於r平方。這個特例只有在回歸模型是直線的時候才適用。」我找出我查到的論文，說出我的看法。
「老師要我們用r平方去分析。聽說學弟你先前有分析過，那結果怎樣？」學長問我。
雖然結果不怎麼好看，但我還是把資料秀出來。
「r平方分析的數字都不高，有些甚至不到0.5，還有負數的。」
「我知道決定係數越靠近1表示模型越好，但數字是負的是什麼概念？」同學提問了。
「就是我們選擇的回歸模型不適當。網路上建議要重新選擇模型。」
一陣沉默。
「當初是哪個畢業學長姐先用線性模型去回歸的？去找他理論。是他選了錯的分析方式，害我們一起背鍋。」學長一臉鐵青地問。
「應該是XX學長吧。不過他已經連絡不到喔，我上次Line他他都沒讀。」小菜學姊提醒我們。
又是一陣沉默。
「那要怎麼辦？總不能拿這個數據交差吧。畢業學長做出來的模型，被我們用新分析發現數據這麼差，老闆一定不會接受。」同學一臉著急。
「把數據重新run一次吧。說不定還有你們遺漏的地方。」學姊建議我們。
於是大夥又開始急急忙忙地重跑數據。但事實證明，重跑數據根本沒有用。
「學弟，你先就照著這個標題改。反正老闆過幾天忘記這件事之後，我再跟他講。」學長偷偷告訴我們。
「......」事態緊急，只好先這樣處理了。
當老闆得知畢業學長竟在他的眼皮底下，用了錯誤的模型跑出了錯誤的結果，發了好大一場脾氣。
「學姊，老闆最近是吃錯藥嗎？不然為啥對先前的分析方法這麼敏感，都用好幾年了ㄟ。」我問學姊。
「他喔，因為前幾天去外面演講我們的研究，結果被台下的研究員噹了啊，所以換回來噹我們。」學姊一副理所當然的表情。
「所以，畢業學長姊的數據這麼漂亮，都是因為用的是相關係數分析？」
「用相關係數分析數字當然漂亮啊。多的是那種r高達0.9但r平方只有-0.1的。老闆說要改用r平方，那結果能看嗎？」學姊不耐煩地說。
「但老闆說會撤回用相關係數學長姊的畢業資格，是真的嗎？」我偷偷詢問學姊。
學姊給了我一個眼神，冷笑的說。
「他敢？當初他給過的，現在要撤別人的資格？」
