數據分析簡介與實作

Introduction of Applied Data Analytics

學期

109-2

學分

3 學分

當期課號

5487

永久課號

INE5056

開課單位

理學院碩士在職專班-科技與數位學習組

授課教師

吳俊育

校區

光復

類別

選修

上課時間表

節	週四
A 18:30–19:20	數據分析簡介與實作 SC201 3 節連堂
B 19:30–20:20
C 20:30–21:20

* 根據陽明交大上課時間表所列

概述

1. 本課程簡介數位學習實務與研究論文中常用的數據分析概念,問卷設計與量測資料分析實作,包含敘述統計與推論統計、統計圖表呈現、中央極限定理、相關性、T檢定、和ANOVA。 2. 本課程適合從未修習過統計或數據分析相關課程的學生。 3. 本課程教授同學利用SPSS(附上R程式語言參考)進行問卷或量測資料整理與數據分析。每週皆有上機實作,請攜帶個人電腦,並安裝正版軟體到課演練。 4. 提供面對面及臉書社團討論,解決同學所遇到的分析相關問題。 5. 本課程作業可與助教、同學討論,但必須親自完成。

先修科目

具備基本數學運算能力。

教學方式

A. 講授 B. 作業與課程討論 C. 小組口頭報告 D. 上機實作演練 E. 助教隨堂協助課程進行

評分方式

A. 單元作業(25%):每個統計觀念授課結束後提供課程作業讓同學於課堂中或回家練習,並於隔週繳交至e3。 B. 上課參與和遊戲式評量(40%):look 😊, ask/answer anything Stats as you want in the class課程結束前進行Kahoot!評量,考試範圍為該堂課程內容。 C. FB社團參與(10%):加入課程Facebook社團進行討論,同學可以在社團中詢問課程相關問題或進行統計觀念討論,透過即時問與答、同儕互助得到更好的學習效果。 D. 小組期末報告(25%):每2-3個學生組成小組進行小組期末報告,各小組必須利用本課程所學分析知能,針對特定題目與數據資料進行分析與詮釋。報告內容至少包含研究問題、研究方法、分析架構、結果、結論與討論(格式:直立A4,Time New Roman/標楷體,12pt,單行行高,不含程式碼、文獻列表及附錄,以五頁為限)。

週次計畫

週次	主題
第 1 週	課程簡介 & L1: Why Study Statistics?
第 2 週	L2: 統計基本概念,研究問題,實驗設計
第 3 週	L3: 問卷設計,測量基本概念,資料呈現,統計圖表與頻率分佈
第 4 週	L4: 集中量數、變異性、偏態與峰態
第 5 週	L5: 百分位數,百分率或百分等第,z分數與機率分佈
第 6 週	L6: 相關性
第 7 週	L7: 抽樣分佈,中央極限定理
第 8 週	L8: 假設檢定(z檢定)與信賴區間
第 9 週	L9: 單母數檢定、t檢定
第 10 週	L10: 雙母數檢定
第 11 週	L11: 變異數分析
第 12 週	L12: 共變異數分析
第 13 週	專題計畫書提案報告
第 14 週	專題製作討論
第 15 週	專題分析討論
第 16 週	期末數據分析專題報告
第 17 週	期末數據分析專題修訂研討
第 18 週	期末數據分析專題完整報告繳交

教科書

A. 自製講義、作業、上機檔案及參考資料於單元授課前一週於BookRoll(https://brpt.bookroll.org.tw/login/index.php)派發。 B. 林清山(2003) 心理與教育統計學台北:東華。 C. ROBERT R. PAGANO, Understand statistics in the behavioral science.

Office Hours

聯絡方式: Phone: (03) 5712121 Ext. 31843 Email: jiunyuwu@mail.nctu.edu.tw