看到HKBlogger Survey的報告，我有份參與填問卷。固然想了解一下結果，我實在敬佩HKBlogger有關人員的工作。
以下言論僅以學術角度討論，也非為Out smart任何人，我永遠只想做一些萬骨，不想一將功成。
看到男女比例。男的比例是46.3%（464/1001），女的比例是53.7%(537/1001)。報告說，受訪者性別比例相若。但其實我試過以此計算男女比例的95%信任週間，男為43%至49%，女為51%至57%。由於兩者的95%信任週間沒有交錯，故此表示女性受訪者明顯地比男性受訪者多。
在分析一欄，他們使用了Pearson's Correlation。Correlation analysis是Parameteric analysis，只能用於Continuous Variables而且呈Guassian's Distribution（例如每天看Blog時間，答案是24小時、15小時、1小時等等），而不是Categorical Variables（例如每天看Blog時間，答案是：5-10、10-15、15-20；或有無和別人寫Blog的經驗，而答案是「有／無」）。根據我的經驗，這樣的分析很多時都會製造假Positive Correlation。就算使用non-parametric analysis如Spearman's Rho也不太妥當。
更妥當的做法，是使用SPSS的Cross Tabulation(= n by n table)，例如
有沒有與其他人一起寫blog X 一共參與幾多個Blog
＿＿１個＿２個＿３個＿４個＿５個或以上
有＿Ｎ人＿Ｎ人＿Ｎ人＿Ｎ人＿Ｎ人
無＿Ｎ人＿Ｎ人＿Ｎ人＿Ｎ人＿Ｎ人
再使用Chi-square test for independence對比兩組（有沒有與其他人一起寫blog：有／無）參與Blog數的比例有否明顯差別。
另外，假如是一些Intervals vs Yes/No的，可以使用Chi-square test for trend（SPSS內建沒有此Test，可使用Prism In-Stat，或自行寫Script）看看Intervals增加會否增加Yes的Proportion
由於沒有Raw data，難以再進行分析。
我不是讀Social Science出身，對Social Science的Research method不太執悉。以上僅為Statistics的Basic Assumption，如果Social Science Research有任何Exceptional case，我可不知道的。