肯德爾等級相關係數-c

肯德爾等級相關係數-c（Kendall’s Tau-c）是一種非參數統計量，由統計學家莫里斯・肯德爾（Maurice Kendall）提出，專門用於衡量兩個序位變數（ordinal variables）之間關聯性的強度與方向，其值介於-1到+1之間。與常見的皮爾森相關係數不同，它不要求數據呈常態分佈或線性關係，因此更適用於分析滿意度、風險等級、教育程度等順序性數據。雖然此係數未被ISO/IEC 27001等標準直接點名，但其應用完全符合ISO 31010《風險管理—風險評鑑技術》中對統計方法的運用建議。在實務上，企業可運用Tau-c分析員工對資安政策的認知程度與其實際違規頻率的關聯，這種數據驅動的洞察有助於企業履行《個人資料保護法》第27條所要求的「適當之安全維護措施」，以及歐盟GDPR第35條「資料保護影響評估」中對人為風險的評估要求。

在企業風險管理中，尤其是在營業秘密與資訊安全領域（ts-ims），Kendall’s Tau-c的應用能將質化的人為風險轉化為量化洞察，具體步驟如下： 1. **定義變數與收集數據**：首先，識別關鍵的序位變數，例如，針對研發人員，可將「專案密級」（如：一般、機密、極機密）與「文件存取控管措施遵守度」（如：低、中、高）作為變數，透過定期稽核或匿名問卷收集數據。此步驟對應ISO/IEC 27001附錄A.8資產管理的要求。 2. **執行統計分析**：將收集到的數據輸入統計軟體（如SPSS, R）計算Tau-c係數。若結果為顯著負相關，可能表示隨著專案密級升高，人員的控管遵守度反而下降，這揭示了一個潛在的重大風險缺口。 3. **設計精準控制措施**：根據分析結果制定針對性改善措施。例如，上述案例中，企業應針對負責高度機密專案的員工，強化其資料處理的實務訓練與技術監控。某跨國半導體公司即透過此方法，發現資深工程師反而容易忽略新的加密流程，進而調整其內部訓練，使相關資料外洩風險事件在半年內降低了25%，並提升了內部稽核通過率。

台灣企業在導入Kendall’s Tau-c等統計分析方法於風險管理時，主要面臨三大挑戰： 1. **數據品質與可用性不足**：許多企業，特別是中小企業，缺乏系統化收集員工行為或風險感知等序位數據的機制，數據常流於形式或不完整。 **對策**：應建立標準化的數據收集流程，例如設計符合ISO管理系統PDCA精神的內部稽核查檢表或匿名電子問卷。可先從高風險部門（如研發、法務）開始試行，在3個月內建立初步的數據庫。 2. **缺乏統計分析專業人才**：企業內部的風控或人資部門人員，往往不具備執行與正確解讀統計分析的能力，可能導致錯誤的決策。 **對策**：初期可與積穗科研等外部專業顧問合作，進行專案分析並同時舉辦內部工作坊，培訓核心人員。優先行動項目是為風險管理團隊建立基礎的統計軟體操作與報告解讀能力，預計2個月內完成。 3. **管理文化慣性**：部分傳統管理階層傾向依賴直覺與經驗決策，對數據分析抱持懷疑態度，認為其過於學術化。 **對策**：透過一個小規模、高影響力的概念驗證（Proof of Concept）專案來展現價值。例如，分析業務人員的年資與客戶機密資料保護措施落實度的關聯，用具體數據證明一個過去未被察覺的風險，並提出低成本的改善方案，以爭取管理層的支持。

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