口試的統計問題有個特性：委員不是要考你會不會算，而是要看你知道自己在做什麼。所以回答的重點不是背公式，而是講清楚「為什麼這樣做、結果代表什麼、限制在哪裡」。
以下是八個出現頻率最高的問題，以及可以直接套用的回答架構。
1. 為什麼用這個檢定，不用另一個？
這題考的是你有沒有想過替代方案。回答要包含三個元素：資料條件、研究問題的性質、替代方案的取捨。
「因為依變項是連續變項、自變項是二分類，且兩組獨立，所以用獨立樣本 t 檢定。我也考慮過無母數的 Mann-Whitney U，但兩組樣本數都在 100 以上、常態性檢定沒有違反，t 檢定的檢定力較好，所以採用 t 檢定。」
2. 你的 p 值是什麼意思？
不要只說「小於 .05 就顯著」。完整的說法是：在虛無假設成立的前提下，觀察到這個結果或更極端結果的機率。然後補一句效果量。
「p = .003 表示：如果兩組其實沒有差異，出現這麼大差異的機率只有 0.3%。效果量 Cohen's d = 0.62，屬於中等偏大的效果。」
3. 樣本數是怎麼決定的？
如果事先做過檢定力分析，直接講參數。如果是便利抽樣，誠實說明並承認限制，比硬掰一個數字好。
「事前以 G*Power 估算，設定效果量 d = 0.5、α = .05、檢定力 .80，兩組各需 64 人。實際回收 218 份有效問卷，超過需求。」
4. 信度 α 多少？這樣夠嗎？
α 只是其中一個指標。回答時把 α、題項數、以及有沒有看組合信度（CR）與平均變異萃取量（AVE）一起講，會顯得你懂整體。
「五個構面的 Cronbach's α 介於 .81 到 .92，CR 都超過 .80，AVE 都大於 .50，收斂效度可以接受。」
5. 相關顯著，所以有因果關係嗎？
標準答案是「不能」。但更好的回答是說明你用什麼設計去逼近因果推論，以及還缺什麼。
「橫斷面資料無法確立因果方向，本研究以理論文獻支持路徑假設，並控制相關變項。若要進一步驗證因果，需要縱貫性資料或實驗設計。」
6. 中介效果是怎麼驗證的？
不要只說「Baron 與 Kenny 三步驟」。現在審查通常要求看間接效果的信賴區間。
「以 PROCESS Macro Model 4 檢驗，拔靴法重抽 5,000 次，間接效果 β = .18，95% CI [.07, .31] 不含 0，達顯著。直接效果仍顯著，屬於部分中介。」
7. 為什麼控制這幾個變項？
每個控制變項都要有理由：文獻支持、或與依變項有理論關聯。不能是「跑起來比較顯著」。
「控制性別、年齡與年資，是因為過去研究顯示這三者與組織承諾相關，若不控制可能混淆主要效果。」
8. 同樣的資料重跑一次，結果會一樣嗎？
這題在測你的分析是否可重現。有語法檔就能肯定回答。
「會。所有分析都以 SPSS 語法檔執行，附在附錄；資料清理的每一步（缺失值、反向題、離群值）都有紀錄，重跑結果完全一致。」
回答的通則
- 先給結論，再給理由：委員沒耐心聽你鋪陳。
- 講得出數字：p 值、效果量、α、CI，記在腦中或印一張小抄。
- 不知道就說不知道，然後補「但我知道可以從哪裡查／怎麼補做」。硬掰被追問會更難看。
- 主動說限制：委員通常只是想確認你有自覺，不是要否定你。