課程名稱 |
統計學與實習下 Statistics (with Practices) (2) |
開課學期 |
111-2 |
授課對象 |
生物資源暨農學院 生物產業傳播暨發展學系 |
授課教師 |
郭蕙如 |
課號 |
BICD5073 |
課程識別碼 |
610 51050 |
班次 |
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學分 |
3.0 |
全/半年 |
半年 |
必/選修 |
必帶 |
上課時間 |
星期四2,3,4(9:10~12:10) |
上課地點 |
共203 |
備註 |
五2有電腦實習,請預留時段. 總人數上限:70人 |
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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 |
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 |
統計學是一門化繁為簡的系統性學科,藉由原始資料的收集、整理,利用各類統計方法進行分析與推論,可以協助大眾了解繁複的資料內容以及資料隱含的關聯性,統計分析的結果也有助於研究人員或是決策者作出合理的結論與可行的決定。
但是,數字會說話卻也可能說假話,特別是資料如何被收集與產出,資料使用者如何“正確”詮釋統計數據,在日常生活中常常可以看到被誤用、導致誤解的實例。因此,在一整年的統計課程中,我們將深入解說資料的特性,除了著重統計觀念的建立,介紹統計學在社會科學面向的研究與實務應用,也將利用統計的概念與方法分析現有公務統計或社會調查資料。
繁複的數學公式及其推導過程並非本課程的核心,部分學習單元為了協助同學理解相關概念會加入簡要公式的說明。在下學期的課程安排中,將延續介紹推論統計,內容包含假設檢定、卡方檢定、變異數分析、相關分析與線性迴歸等。本課程除了上課講解統計概念及其在社會科學之應用,也將配合使用統計軟體R。為了讓同學悉軟體的操作使用,修課同學都需上實習課,助教將有序的介紹軟體介面、資料匯入與建置方式的方法,並配合課堂教授之統計方法,利用實際資料進行程式編寫教學與結果的判讀。 |
課程目標 |
本堂課的課程目標包括: (1)了解資料的特性以及統計觀念的建立;(2)運用適當的描述性統計及主要統計方法於社會科學研究議題;(3)利用資料進行軟體操作並掌握與增進數據意義的詮釋。 |
課程要求 |
待補 |
預期每週課後學習時數 |
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Office Hours |
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指定閱讀 |
Lind, D. A., W. G. Marchal, & S. A. Wathen. 2021. Statistical Techniques in Business & Economics. New York: McGraw Hill Education.
Gravetter, F. J., L. B. Wallnau, L. B. Forzano, & J. E. Witnauer. 2021. Essentials of Statistics for the Behavioral Sciences (10/E). Boston: Cengage Learning.
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參考書目 |
林惠玲、陳正倉,2021,統計學:方法與應用。台北:雙葉書廊。
Sirkin, R. M. 2005. Statistics for the Social Sciences (3 edition). Thousand Oaks: Sage Publications.
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評量方式 (僅供參考) |
No. |
項目 |
百分比 |
說明 |
1. |
隨堂作業 |
30% |
課後的隨堂作業,作業以上課內容以及閱讀材料為主,包含軟體操作。共6次隨堂作業。 |
2. |
期中考 |
35% |
筆試25%、上機考試10% |
3. |
期末考 |
35% |
筆試25%、上機考試10% |
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週次 |
日期 |
單元主題 |
第1週 |
2/23 |
課程暖身 |
第2週 |
3/02 |
單一樣本的假設檢定 |
第3週 |
3/09 |
兩組樣本的假設檢定(1) |
第4週 |
3/16 |
兩組樣本的假設檢定(2) |
第5週 |
3/23 |
卡方檢定(1) |
第6週 |
3/30 |
卡方檢定(2) |
第7週 |
4/06 |
變異數分析(1) |
第8週 |
4/13 |
期中考 |
第9週 |
4/20 |
變異數分析(2) |
第10週 |
4/27 |
相關分析 |
第11週 |
5/04 |
簡單線性迴歸(1) |
第12週 |
5/11 |
簡單線性迴歸(2) |
第13週 |
5/18 |
多元迴歸分析(1) |
第14週 |
5/25 |
多元迴歸分析(2) |
第15週 |
6/01 |
總複習 |
第16週 |
6/08 |
期末考 |
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