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逢甲大學 應用統計研究所 王迺聖所指導 陳漢卿的 多元順序類別資料分析與應用 （2014），提出define nae關鍵因素是什麼，來自於條件平均分數函數、Holm檢定程序、多重比較、平均參照單位分數、順序效應測量、參照單位分析。
而第二篇論文國立宜蘭大學 環境工程學系碩士班 張益誠所指導 李嘉祥的 初探宜蘭地區農業部門水足跡與全球暖化關聯性之量性與質性研究-以水稻為例 （2013），提出因為有 (產品)水足跡揭露、藍水足跡、綠水足跡、灰水足跡、水稻、全球暖化、WFN (Water Foot print Network)、ISO14046:2013的重點而找出了 define nae的解答。
多元順序類別資料分析與應用
為了解決define nae 的問題，作者陳漢卿 這樣論述：
順序類別資料(ordinal categorical data)經常出現在不同的領域，特別是在醫學，社會學. 在實踐中，當反應變數為順序類別，常見的方法會事先給這些順序類別資料一個分數(score)，其變成等距資料(interval data),再做多元標準程序，如主成分，因子分析，判別分析.在做順序資料分析時，如何給資料分數(rating)，其方法很多。傳統方法是事先給定分數（assigned sores），為等距分數(equally spaced scores)，這些方法由於距離關係，可能會提供較多訊息；另一個替代方法是由資料來選擇(data-generated scores)，如中間等
級分數(mid-rank score)。另外,順序類別變量多重比較的傳統是利用聯立信賴區間(simultaneous confidence interval) 方法,如Bonferroni 檢定方法(single-step test procedures)。本論文中我們將提出順序類別資料新的得分方式(methods of scoring)及發展順序類別資料之多重比較的統計方法，其中包含：問卷調查分析(survey analysis)、及實驗設計分析二種資料之分析.首先,.我们提供了一給定分數方法,在假設它有一個連續隱藏變數 (underlying continuous distribution
latent variable) 條件下來決定其分數並且它要满足数学期望值相等(and it satisfy mathematical expectations are equal). 结果顯示，該評分系統對有歪斜的順序類別数据分析是很好的。在本文的第二部分,我們應用Strassburger and Bretz方法建構一個可相容較低的聯立信賴區間(compatible simultaneous lower confidence bounds)的順序效應測量(ordinal effect measures) 之多重比較的統計方法. 另外,我們也提出了一個Holm 多重假設檢定法(multipl
e-hypothesis test for Holm procedure),此方法是逐步測試程序(stepwise test procedures),比其在單步測試程序(single-step test procedures)更有效果.最後, 在本文中我們對於順序類別資料分析方法與未來發展提供結論與討論.
初探宜蘭地區農業部門水足跡與全球暖化關聯性之量性與質性研究-以水稻為例
為了解決define nae 的問題，作者李嘉祥 這樣論述：
隨著近代工業化以及人口的快速發展，各種有限天然資源已經面臨耗竭，由於淡水資源對於生命的重要性是無可取代的，因此水資源對人類的衝擊將比能源危機更為嚴重，且水資源匱乏、全球暖化已被並列聯合國列為全球人類未來能否永續發展的關鍵性環境議題。水足跡(Water Footprint)乙詞，係為Hoekstra依據「虛擬水(Virtual water)」概念，於2002年正式提出，其概念與生態足跡(Eco footprint)、碳足跡(carbon footprint)相似，皆是以生命週期(LC, Life Cycle)觀點，來探討人類日常衣、食、住、行直、間接用水需求對環境造成之負荷。前揭淡水資源對人類
維生(含糧食)系統目前及未來之重要性，且因水足跡可透過LC觀點，係以包含直接、間接用水之「用水量（water use）」指標而非傳統「取水量（water withdrawal）」觀點，來檢視(淡)水資源之使用情況。爰此，本研究因地緣關係，嘗試以宜蘭地區作為空間範疇(Spatial scope)，再以該地區農業部門主要用水之糧食農作物「水稻(Oryza sativa)」作為優先研究對象標的物(Studying target)，初探並分析其水足跡與全球暖化關聯性，進而提出研究結論與建議，以協助水資源管理者掌握水稻耕種之水資源使用狀況，並提供一般使用者理解稻米(淡)水足跡使用資訊(水足跡揭露)。惟，
國內現階段針對水足跡應仍處初探研究階段，公部門尚未正式採與產品碳足跡(CFP)相容方式，嘗試建立國內標準作業程序(SOP)、估算架構、原則及相關參數庫存等。因而本研究擬參酌國內、外既有相關研究文獻與經驗基礎(例如WFN、IS014046)，以近十餘年來(2001至2010)公部門之有效資料源(例如中央氣象局、農委會、水利署、宜蘭農田水利會等)，界定為本研究時間與資料範疇(Temporal and Data scope)，進而導入因地制宜思維，嘗試建立本研究命題之研究分析架構。