課程介紹
本課程將介紹統計分析方法之基礎概念和理論，然後論及多變量分析方法，以與量化研究之分析策略和論文資料呈現方式結合。
教科書:

Berenson, M.L., D. M. Levine, and T.C. Krehbiel. (2015). Basic Business Statistics(13th edition), New Jersey: Prentice-Hall.

教學進度:
  • 資料搜集、整理分析與多變量分析 ( Multivariate Data Analysis )簡介
    • 研統計分與析究法、論文寫作之連結
    • 從單變量、雙變量到多變量分析
  •  
  • &Eckberg, D.A. (2015) “Race and Research Methods Anxiety in an Undergraduate Sample: The Potential Effects of Self-Perception”
  • Journal of Classroom Interaction, 50(2): 145-155.
  •  
  •    描述性統計學與統計分析電腦軟體之使用
    • 資料整理 (Organizing Data)、圖表、次數分配
    • 集中趨勢 (Central Tendency )與離散度 ( Dispersion )
    • SPSS之程式結構與介面操作
  •                                     &2-1~2-4, 3-1~3-5
  •  
  • 統計推論   
    • 機率分佈 ( Probability Distributions )與抽樣分佈 ( Sampling Distributions )
    • 母數估計 ( Parameter Estimation )
    • 假設檢定 ( Hypothesis Testing )
  •                & 6-1~6-3, 7-1~7-2, 8-1~8-2, 9-1~9-3
  •  t檢定    
    • 單樣本檢定
    • 獨立樣本雙樣本檢定 ( Two-sample t-test,  independent samples )
    • 相依樣本雙樣本檢定 ( Two-sample t-test,  paired samples )
  •    & 10-1, 10-2, 10-4
  • χ2 檢定    
    • 適合度檢定( Goodness of Fit test )
    • 關聯度檢定 ( Association Test ) 
  • & 12-1~12-3
  •  
  • 變異數分析 ( Analysis of Variance, ANOVA)
    • 單因子與多因子
    • 多重比較
  • & 11-1~11-3
  • 迴歸分析 (Regression Analysis )  
    • 相關係數 ( Correlation Coefficient )
    • 顯著性檢定
    • 預設的違反 ( Assumption Violations )
    • 殘差分析 ( Residual Analysis )
    • 線性重合 ( Multicollinearity )
  •              & 13-1~13-5, 13-7; 14-1~ 14-4, 14-6
  •  
  • 邏輯迴歸分析 (Logistic Regression Analysis)
    • Odds, Logit
    • Logistic Regression之分析理念與方法
  •         
  • 因素分析 (Factor Analysis)
    • Indicators, Variables and Factors
    • Loadings, eigenvalues, communalities, and factor structure
    • Factor Rotation
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