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多國語言翻譯

聯系關系（Association），先講結論，這是筆者認為最平安且最多見的寫法，絕對不會有Reviewers憤恚填膺地指責研究者不應使用「聯系關系」這個辭彙。就筆者的認知，聯系關系涵蓋了各類變項之間的關係，包括影響、猜測、差別即相關等，所所以一個很籠統的名詞，也就是因為籠統，所以很平安。

關聯

在各種形容變項間關係的辭彙之中，就以影響（Influence / Affect）屬於表達因果關係（Casual effect）最強烈的辭彙，每每在嘗試室情境（Lab-based）的研究或是隨機對比實驗（Randomized controlled trial翻譯社 RCT）使用此辭彙會比力沒有疑慮。固然有些準實行設計（Quasi-experimental）的研究如果傳播鼓吹有影響的關係存在，照舊有些可信度，也許不太會被Reviewers強烈報複翻譯

展望

影響

若研究者進行橫斷面研究，也作了迴歸闡發，但不敢傳播鼓吹『某變項是預測因子』，那麼就能夠改為『某變項是關聯因子』（Associated factor / Factor associating with Y / X had an effect associating with Y等）。是以在各類的研究設計之下，都可使用聯系關系這個辭彙。

相幹

以上為筆者實務經驗中提供的一些心得，但願有助於讀者在將來撰寫學術論文時，可以依照所利用的研究設計，進而使用對照適當的辭彙。

展望（Prediction / Predictive effect）是筆者認為被濫用最嚴重的詞彙，特別是護理領域的橫斷面研究（Cross-sectional study）。研究者是在單一時候點獲得到研究對象各個變項的資料，每每是問卷查詢拜訪或是查病歷，接著研究者自行界說自變項（X）與依變項（Outcome, Y），若多變項迴歸闡明顯示自變項與依變項達顯著關係，即會傳播鼓吹此『自變項可猜測依變項』，或是下結論說『該自變項為預測因子』。

在筆者的實務諮詢經驗中，常發現研究者用不恰當的名詞來形容變項之間的關係，別以為這是研究新手才會犯的錯誤，其實很多研究經驗富厚的傳授/醫師們也並未可以或許老是利用最精確（最守舊）的辭彙，因此本文旨在分享在分歧的情境之下，應當利用何種辭彙來形容變項之間的關係翻譯

但是，欲證實因果關係有一個很大的條件，亦即『因要先産生，果隨後才發生』，這是一個很根基的邏輯概念，但是當套用到學術量化研究的時刻，研究者經常就沒法對峙這個根基概念。就筆者經驗，常常研究者也模糊知道如許寫不敷嚴謹，但是因為各人都這麼寫，是以工作釀成『如果人人都是寫錯的，那就是對的』翻譯

相關（Correlation），這是在描寫變項間關係的各類詞彙中最守舊的一個，就統計的角度，相幹闡發指的不過乎是Pearson’s correlation或Spearman’s rank correlation等的『雙變項分析』（Bivariate analysis），普遍來說也包孕像是t-test或ANOVA這些『差別闡發』翻譯在各類辭彙中，相幹屬於暗示因果關係最弱的名詞，因此也就釀成也是最平安的名詞了。