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國立臺北護理健康大學 資訊管理研究所 杜清敏所指導 俞詠銘的 運用機器學習於工作滿意度預測麻醉護理師身心健康之研究-以北部某醫學中心為例 （2021），提出麗娜輪花蓮2022關鍵因素是什麼，來自於麻醉護理師、身心健康、工作滿意度、機器學習、邏輯斯迴歸。
而第二篇論文中華大學 工業管理學系 陳棟樑所指導 李秉容的 應用Kano模式探討總量管制學校學生家長選校因素之研究-以新竹縣某國中為例 （2021），提出因為有 Kano模式、教育品質、選校因素的重點而找出了 麗娜輪花蓮2022的解答。
運用機器學習於工作滿意度預測麻醉護理師身心健康之研究-以北部某醫學中心為例
為了解決麗娜輪花蓮2022 的問題，作者俞詠銘 這樣論述：
在衛生福利相關的規範以及科技的日新月異下，麻醉護理師必須在麻醉專科醫生的監督下完成各項任務，同時麻醉護理師他們也得適應新技術的誕生，還要面對團隊之間的溝通以及高風險的工作環境，由此可知麻醉護理師也擔負著手術的成敗，是一項風險跟壓力極高的工作。很多研究也指出麻醉護理師更替的經濟成本影響到醫療保健組織、醫療保健消費者、醫療保健付款人（包括私人協力廠商和政府）以及整個社會，如何留住具備專業訓練的麻醉護理師，並了解護理師們的工作滿意度及他們的身心健康的狀況，擬定因應對策以提高臨床工作效能是十分必要的議題。本研究為一初探式研究，採用採橫斷式(cross-sectional)問卷調查研究法，以臺北某一醫
學中心為例，蒐集麻醉護理師的工作滿意度及身心相關資料，研究問卷包含基本資料、生理問卷、心理問卷、工作滿意度。得到的原始資料樣本數為89筆經蒙特卡羅演算法擴增至219筆。本研究將資料篩選統整後以SPSS進行統計分析，再以機器學習分類迴歸決策樹(CART)、隨機森林及羅吉斯迴歸演算法建構預測模型，並將工作滿意度輸入模型以預測麻醉護理師之身心健康。研究發現若利用89筆的資料以SPSS以邏輯斯迴歸進行工作滿意度預測生理或心理狀況都未見有顯著相關，但若以擴增後的219筆的資料則工作滿意度預測生理健康呈現部分顯著。而在機器學習預測方面，利用Python分別執行分類決策樹 CART，隨機森林及羅吉斯迴歸三種
演算法進行工作滿意度預測生理，心理健康後發現CART效能最佳，隨機森林次之，邏輯斯迴歸則排第三。而邏輯斯迴歸之優點不只能用於判定麻醉理師健康或不健康之狀態，也能預測健康與不健康之發生之準確率。本研究結果發現影響麻醉護理師身心健康的關鍵因素最主要是為「月薪」與「工作時數」。而在生理健康方面顯示麻醉護理師的「腸胃道問題」、「呼吸道系統」與「工作時數」是有相關的，資料顯示當「工作時數」與「腸胃道問題」、「呼吸道系統問題」呈現正相關，即工作時數越長，這兩項生理問題越趨嚴重。在心理健康各項則均無差異，而工作滿意度的「人際互動與合作」、「護理工作的負荷」與月薪相關，表示月薪的高低會間接的影響人際關係與工作
負荷；生理健康、心理健康及工作滿意度三者皆呈正相關，表示生理、心理健康無論是上升還是降低都會影響到工作滿意度。本研究結果可作為麻醉科護理師工作滿意度與身心健康後續相關研究之參考。
應用Kano模式探討總量管制學校學生家長選校因素之研究-以新竹縣某國中為例
為了解決麗娜輪花蓮2022 的問題，作者李秉容 這樣論述：
受少子化影響，因招生人數不足而導致班級數減少及教師超額是目前每個學校都可能面臨的問題，但在此現況下，仍有學校因學區內學生人數過多而成為總量管制學校，必須將無法入學的學生轉介至其他學校就讀。本研究欲探討總量管制學校家長對子女所就讀學校所具備之品質的堅持與想法，以Kano模式分析其選校因素並進行Kano二維品質屬性歸類，並提供給相關單位作為參考。本研究製發紙本問卷，以新竹縣某總量管制國民中學的學生家長為抽樣母體，採分層隨機抽樣方式，從七、八年級共32班中抽取20班，透過導師與學生邀請家長參與填答。本研究問卷合計共發出586份問卷，回收有效問卷共429份。資料回收整理並完成編碼建檔後，以信度分析與
敘述性統計分析進行資料分析，最後再以Kano二維品質屬性歸類將家長選校因素進行歸類，並以二維品質改善指標找出學校應優先改善的品質要素。本研究結果如下：1.家長選校因素主要為一維品質，學校形象與校園安全尤其具影響力。2.對外競賽成績及學校設備是加分亮點。3.學校升學表現及五育均衡發展均備受家長重視。4.學校是否提供獎助學金不影響家長選校意願。5.學校積極有效率的處理問題可降低家長不滿意度。本研究根據研究過程與研究結果，提出研究建議以供相關單位及後續研究參考。