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課程名稱 |
研究方法與資料處理
Research Methods and Data Analysis |
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開課學期 |
106-2 |
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授課對象 |
社會科學院 社會學系 |
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授課教師 |
蘇國賢 |
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課號 |
Soc4017 |
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課程識別碼 |
305 48900 |
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班次 |
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學分 |
3.0 |
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全/半年 |
半年 |
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必/選修 |
選修 |
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上課時間 |
星期四2,3,4(9:10~12:10) |
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上課地點 |
社211 |
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備註 |
限學士班學生 且 限本系所學生(含輔系、雙修生)
總人數上限：50人 |
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Ceiba 課程網頁 |
http://ceiba.ntu.edu.tw/1062Soc4017_ |
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課程簡介影片 |
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核心能力關聯 |
核心能力與課程規劃關聯圖 |
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課程大綱
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為確保您我的權利,請尊重智慧財產權及不得非法影印
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課程概述 |
本課程為社科院「學士班跨域專長」的選修課程，也是社會系之量化資料處理的進階課程。延續一、二年級的初級統計及研究方法的課程訓練，本課程將進一步訓練學生運用資料分析。適合大三、大四以上，有志於從事量化研究的同學選修。課程內容主要包含社會學計量模型的介紹及stata語言的訓練。程式語言的訓練將以STATA的語法為主，訓練同學從資料的整理、除誤、變數測量、資料結構的轉換、及報表的整理等。統計模型的介紹主要以迴歸模型及簡易的類別資料分析的應用為主。 |
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課程目標 |
本課程主要為培訓使用統計計量方法來研究社會科學的能力。為奠定日後同學從事高階量化課程學習的基礎，課程將同時強調數理理論與語言程式的訓練。以培養同學使用調查資料及次級資料進行分析的實作能力。修課同學將學習如何運用資料分析的技術來解決實際及學術問題。本課程適合申請科技部大專生計畫、有志於申請研究所推甄、徑讀博班及未來想從事資料科學工作的同學來修習。 |
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課程要求 |
本課程的課程要求，是在期末時獨立完成一篇完整的學術論文報告，包含文獻的回顧、假設的提出、方法的說明、資料分析及對於結果的詮釋。修課同學除了每週參與課程討論之外，也需要定期回報資料分析結果與論文進度，於期中與期末分別進行一次口頭報告。除此之外，修課同學必須擔任實際面訪訪員並蒐集問卷調查資料。本課程歡迎所有願意接受挑戰的社科院同學，但因為課程內容的吸收，需要對基本統計及分析能力有一定的基礎，且讀本大多以英文為主，因此建議同學"非誠勿試"，以免徒增雙方的困擾。 |
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預期每週課後學習時數 |
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Office Hours |
每週四 12:00~14:00 |
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指定閱讀 |
STATA相關讀本：
Hamilton, Lawrence C. 2013. Statistics with STATA.
指定閱讀將在學期初討論，按照同學所選定的研究方向，選讀期刊論文或研究報告。
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參考書目 |
Ulrich Kohler and Frauke Kreuter. 2012. Data analysis using stata (3rd ed.)
Christopher F. Baum. 2016. An Introduction to Stata Programming, Second Edition
Michael N. Mitchell. 2012. Interpreting and Visualizing Regression Models
Using Stata.
Long, Scott, and Jeremy Freese. 2014. Regression Models for Categorical
Dependent Variables Using Stata, Third Edition. Stata Press.
John Scott Long. 2009. The workflow of data analysis using stata.
Data Management Using Stata: A Practical Handbook. |
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評量方式
(僅供參考) |
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No. |
項目 |
百分比 |
說明 |
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1. |
期末報告 |
60% |
完整的研究報告一篇 |
2. |
平時表現 |
20% |
上課出席、參與討論、每週作業 |
3. |
期中報告 |
20% |
論文架構報告（在期中考之前完成） |
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週次 |
日期 |
單元主題 |
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第1週 |
03/01 |
課程介紹 |
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第2週 |
03/08 |
論文撰寫的方法 |
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第3週 |
03/15 |
研究脈絡-文獻整理的方法endnote與xmind的介紹 |
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第4週 |
03/22 |
資料蒐集、研究流程與管理 |
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第5週 |
03/29 |
stata基本指令(I)基本操作與簡易分析 |
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第6週 |
04/05 |
溫書假 (問卷調查due) |
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第7週 |
04/12 |
stata基本指令(II)資料整理與除誤 |
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第8週 |
04/19 |
資料清理 |
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第9週 |
04/26 |
期中口頭報告 |
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第10週 |
05/03 |
macro & loops |
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第11週 |
05/10 |
類別自變數-虛擬變數的應用 |
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第11週 |
05/17 |
非線性迴歸與交互作用 |
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第12週 |
05/17 |
交互作用 |
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第13週 |
05/24 |
piecewise迴歸模型 |
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第14週 |
05/31 |
類別依變項-分析模型的選擇 |
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第15週 |
06/07 |
線性機率模型
logistic迴歸模型 |
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第16週 |
06/14 |
計數依變項迴歸模型 |
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第17週 |
06/20 |
多類別依變項迴歸模型 |
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第18週 |
06/27 |
期末口頭報告與論文due |