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國立臺灣大學 健康政策與管理研究所 鄭守夏所指導 蔡雅芳的 住院病人就醫經驗測量工具之驗證與應用 （2021），提出swift 2022評價關鍵因素是什麼，來自於住院服務、病人經驗、醫療品質、推薦。
而第二篇論文南臺科技大學 多媒體與電腦娛樂科學系 孫志誠所指導 郭仲庭的 遠距攻擊飛行特效與玩家感受之研究-以MOBA類多人電競遊戲為例 （2021），提出因為有 遊戲特效、多人線上戰鬥競技場遊戲、遠距攻擊的重點而找出了 swift 2022評價的解答。
住院病人就醫經驗測量工具之驗證與應用
為了解決swift 2022評價 的問題，作者蔡雅芳 這樣論述：
背景：自1990年代起，病人權益與病人為中心的健康照護逐漸受到醫療照護提供者重視，醫療品質的測量從過去採取照護提供者的觀點，逐漸走向從需求者-病人的觀點來設計，也因此國外學者開始發展病人經驗的測量工具。但相對於歐美國家，亞洲國家用來測量住院病人就醫經驗的工具相對較少。本研究共分三個子題來驗證一個具有信效度的住院病人就醫經驗的測量工具，並探討個人與組織因素會影響住院病人就醫經驗。研究目的：1.檢測鄭守夏(2019)發展的住院病人就醫經驗調查問卷(Patient Experience of Hospital Care, PEHC)之信度與效度。2.探討個人與組織因素會影響住院病人的就醫經驗。3檢
視病人經驗是否為醫院規模與病人推薦之間的中介變項。研究方法：研究資料主要來自鄭守夏(2019)執行之「住院病人就醫經驗調查運作模式之先驅研究」回收之郵寄問卷，其中郵寄問卷(無給予禮卷)共回收3,182份問卷，郵寄問卷(有給予禮卷)共回收536份問卷，兩者共3718份問卷資料，扣除無效問卷後，最後分析之資料共3118筆研究資料。資料分析使用IBM SPSS 22.0版與AMOS 24.0版統計分析軟體進行描述性統計分析與解釋性統計分析。研究結果：本研究利用項目分析、信度分析、以及探索性因素分析等技術，挑選合適的量表項目，建構PEHC量表。第一個研究子題，獲得整體量表的信度Cronbach’s α
值大於0.7，各構面(包含醫師、護理人員、醫病互動、尊重與心理支持、出院準備服務、醫院環境)的Cronbach’s α值也大於0.7。各構面的組成信度都大於0.7，收斂效度都高於0.5。模型配適度GFI>0.9，RMSEA0.9，IFI>0.9。第二個研究子題分析結果發現：病人個人因素(包含個人特質：有偶/無偶、個人平均月所得、教育程度；住院特質：住院管道、是否有手術或侵入性治療、住院日數)與病人整體就醫經驗呈現正相關。醫院特質(包含健保業務區域、醫院層級、醫師人數、護理人數、急性病床數)與病人整體就醫經驗呈現正相關。第三個研究子題發現：醫院層級與病人整體就醫經驗呈現正相關，醫院規模與病人推薦
醫院的意願呈現正相關，當病人就醫的醫院層級愈高，病人推薦醫院的意願也會愈高，而病人就醫經驗是醫院規模與病人推薦醫院意願的部分中介變項。結論:本研究發現PEHC是一份具有進度與效度的病人經驗量表，醫院特質與病人個人因素會影響病人經驗的評分，而病人經驗好壞可以部分解釋醫院規模與病人推薦的相關性。
遠距攻擊飛行特效與玩家感受之研究-以MOBA類多人電競遊戲為例
為了解決swift 2022評價 的問題，作者郭仲庭 這樣論述：
對於特效設計師來說，設計特效的過程往往只能依照經驗法則，而沒有一套得以參照的法則用以輔助設計，可能因此在設計上的效果不好時，僅能反覆試誤來進行更正，這樣的方式對於公司資源來說將會是大幅度的浪費。有鑑於此，本研究以三個曾舉辦國際賽事，且至今仍營運之具有代表性的MOBA遊戲作為研究樣本，導入感性工學的推論方法，進而了解特效設計元素與感性語彙間的正向關係。本研究將透過多元尺度分析法、因素分析以及集群分析等多變量分析工具，來進行一連串代表性樣本與感性語彙的萃取；再應用數量化一類分析技術加以分析，以建立感性語彙與特效設計元素之關聯性，進而建構感性意象推估模式。最後，將評估分析結果與語彙進行比對，以建構
特效形態設計檢核表。研究結果顯示，對於MOBA遊戲特效衝擊波而言，「主體色彩」、「主體外型」以及「軌跡外型」，乃是影響玩家感性感受的最重要因素。本研究所建構的特效形態設計檢核表以及研究結果，可作為特效設計師進行特效設計時的參考依據。