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課程資訊 |
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課程名稱 |
統計方法與應用 The Methods and Analysis of Statistics | ||||||||||||||||||||
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開課學期 |
111-1 | ||||||||||||||||||||
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授課對象 |
社會科學院 國家發展研究所 | ||||||||||||||||||||
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授課教師 |
黃建實 | ||||||||||||||||||||
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課號 |
NtlDev5137 | ||||||||||||||||||||
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課程識別碼 |
341 U7380 | ||||||||||||||||||||
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班次 |
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學分 |
2.0 | ||||||||||||||||||||
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全/半年 |
半年 | ||||||||||||||||||||
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必/選修 |
必修 | ||||||||||||||||||||
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上課時間 |
星期二2,3,4(9:10~12:10) | ||||||||||||||||||||
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上課地點 |
國發206 | ||||||||||||||||||||
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備註 |
總人數上限：30人 | ||||||||||||||||||||
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課程簡介影片 |
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核心能力關聯 |
本課程尚未建立核心能力關連 | ||||||||||||||||||||
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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 |
在本課程中，同學將學習抽樣與統計相關概念，以培養量化分析的能力。課程內容包含有資料的種類與蒐集、描述性統計、機率與機率分配、抽樣與抽樣分配、假設檢定、兩母體的統計估計與假設檢定、變異數分析、簡單的迴歸分析與相關分析以及卡方檢定、簡單迴歸分析以及複回歸等概念與方法。實際課程的進度安排將隨上課情形機動調整。除此之外，同學也將熟悉統計軟體-Ｒ的操作，並以此完成相關課程作業。 | ||||||||||||||||||||
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課程目標 |
熟悉相關統計理論概念，以及統計軟體R的操作，以期應用統計分析完成論文寫作與未來的職場工作。具體來說，本課程希望達成以下目標：
1. 使學生了解統計量化方法對於社會科學研究的重要性 2. 引導學生建立研究設計與統計分析方法之間的關聯性 3. 協助學生理解量化資料的測量、描述以及分析等基本概念 4. 讓學生熟悉統計量化分析的步驟與操作原理 5. 促進學生利用R語言進行社會科學的量化研究，並且匯報統計分析結果 6. 培養正確的統計量化分析觀念，形塑基本的資料判讀與分析能力，並且能準確地評判統計分析結果 | ||||||||||||||||||||
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課程要求 |
本課程的進行方式，主要是以課堂講授為主，講授內容分為兩大部分，第一個部分是統計分析相關概念的介紹，第二個部分則是R語言的實際操作。請同學自行準備筆記型電腦，以利課堂上進行軟體操作。除了課堂操作外，授課同學也須完成數次回家練習作業，參與期中考試，並於期末完成一份量化分析報告 | ||||||||||||||||||||
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預期每週課後學習時數 |
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Office Hours |
另約時間 | ||||||||||||||||||||
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指定閱讀 |
本課程並沒有指定教科書，學生可以自行選擇有助於自己理解統計相關概念的教科書。這門課主要參考的中文統計教科書是：林惠玲、陳正倉（2020)，《現代統計學》，台北：雙葉書廊。
Ｒ語言的相關資料，則會以自編講義為主。學生可自行參考的中文學習資源有：劉正山(2018)，《民意調查資料分析的R實戰手冊》，台北：五南。英語的學習資源則可以參考R for Data Science(https://www.tidyverse.org/learn/) |
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參考書目 |
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評量方式 (僅供參考) |
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針對學生困難提供學生調整方式 |
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課程進度 |
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週次 |
日期 |
單元主題 |
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第1週 |
9/06 | 課程導論 |
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第2週 |
9/13 | 敘述性統計 |
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第3週 |
9/20 | 統計軟體R入門 |
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第4週 |
9/27 | 隨機變數與機率分配
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第5週 |
10/04 | 抽樣與問卷設計 |
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第6週 |
10/11 | 統計估計 |
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第7週 |
10/18 | 假設檢定 |
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第8週 |
10/25 | 期中考週 |
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第9週 |
11/01 | 兩母體的統計推論 |
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第10週 |
11/08 | 變異數分析 |
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第11週 |
11/15 | 類別資料分析及卡方檢定 |
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第12週 |
11/22 | 簡單線性迴歸分析(I) |
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第13週 |
11/29 | 簡單線性回歸分析(II) |
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第14週 |
12/06 | 多元迴歸分析(I) |
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第15週 |
12/13 | 多元迴歸分析(II) |
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第16週 |
12/20 | 期末考週-繳交期末報告 |