研究寫論文一定要懂的統計學知識workshop
統計學在研究上的功能：
1.統計學是用來規劃與執行蒐集資料的方法 ：
一般研究蒐集資料的方式有三種：調查、實驗與觀察，大部分的研究都以問卷調查為主。研究人員必須清楚資料蒐集後的分析方式，並非待資料蒐集後才來決定統計方法，因此研究開始之問卷規劃是影響研究成敗的關鍵。另一關鍵因素是學習如何抽出具有代表性的樣本，機率抽樣方法的學習更凸顯重要。
2.統計學是用來整理資料的工具：
大學時統計老師教你很多公式、考研究所時你可能為了統計學算了很多題目，然而這些做研究都不再需要。統計學真正幫助研究人員的第一工作是整理資料，所以你需要學會統計軟體（例如SPSS、R軟體...）把資料做成圖表幫助研究上的思考，並將資料以簡單易懂的統計特徵量表達相關的資訊。
3.統計學是一個證明研究猜想的量化工具：
常看到研究報告中提到「得到統計顯著的證據」，表示研究人員要利用適當的統計方法（例如變異數分析、相關分析…）、並執行適合的統計軟體（例如SPSS、R軟體、Eview...）， 而且要能看懂統計報表的意義，解讀是否所蒐集的資料足以證明研究的猜想。至於研究報告中的「P-value」、「非常顯著」或「不顯著」你在大學如果還沒弄懂了？我們可以幫你。
4.統計學是可以建立預測模式的量化工具：
統計學除了能夠證明研究的猜想外，在很多的科學領域中更運用統計方法建立預測模型，作為決策過程的參考依據。例如「迴歸分析」即是利用依變項相關的自變項建立一條線性或非線性迴歸方程式，作為依變項預測的模式。在進階多變量統計分析方法中，有更多的方法可以建立預測模式，由於電腦運算能力的增加，統計人員更開發出更有效的預測模式，例如Data Mining的決策樹、類神經網路…等，都能讓研究人員有更多的工具。
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研究寫論文一定要懂的統計學知識 |
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Day 1 |
時間 |
單元 |
上課內容 |
課程目標 |
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09:00-10:30 |
1.統計學觀念介紹 |
1.統計學基本內容 2.統計分析方法架構 |
釐清統計觀念，建立對統計學習的正確方法，介紹三天課程的理念。 |
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10:40-12:10 |
2.資料的蒐集工作 |
1.次級資料-資料庫 2.調查資料-問卷 3.實驗資料、觀察資料 |
資料型態的介紹，以量化研究為主，資料蒐集的方式將如何影響資料分析的方法與結論。 |
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13:30-15:00 |
3.整理資料 |
1.工具軟體 2.統計圖 3.統計表 4.統計特徵量 |
SPSS統計軟體、R軟體的介紹，對於不同型態的資料應該採用的統計圖表簡介，統計特徵量的意義與使用時機。 |
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15:30-17:00 |
4.實作練習 |
1.SPSS20.0 2.R軟體 |
運用一組調查資料，實際操作資料之整理方式，作為第一天的驗收。 |
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Day 2 |
09:00-10:30 |
5.量化研究的準備 |
1.決定樣本數 2.決定抽樣方法 3.決定問卷 4.信度與效度 |
建立量化研究工作的首要任務，強調抽樣規劃與執行的重要性，並介紹正式問卷產生的步驟。 |
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10:40-12:10 |
6.統計顯著的意義 |
1.統計推論概念 2.估計與檢定 3.顯著水準與P-value 4.顯著的意義 |
統計理論的精要在假設檢定單元，釐清在研究論證的過程中，統計分析所扮演的角色，統計理論隱含的意義解釋。 |
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13:30-15:00 |
7.選擇適當證明研究猜想之統計方法 |
1.平均數的比較 2.相關分析 |
依實例介紹不同的研究問題類型，相對應該可以採用的統計分析方法。 |
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15:30-17:00 |
8.實作練習 |
1.SPSS20.0 2.R軟體 |
運用一組調查資料，依照指定問題進行分析演練，作為第二天的驗收。 |
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Day 3 |
09:00-10:30 |
9. 統計報表解讀1 |
1.單一樣本t檢定 2.獨立樣本t檢定 3.單因子變異數分析 4.事後比較 |
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10:40-12:10 |
10.統計報表解讀2 |
5.雙因子變異數分析 6.交叉表分析 7.相關係數表 |
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13:30-15:00 |
11.建立預測模型 |
1.線性迴歸分析 2. Logistic迴歸分析 3.Tobit迴歸分析 |
以最常使用的迴歸模型建立預測模型的概念，並介紹兩種迴歸模型。 |
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15:30-17:00 |
12.個案研究 |
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活動地點：台中
授課講師：蘇志雄台大生統博士
活動時間：2012/07/04-07/06共計三天
招生對象：人文社會、財金、教育領域碩博士生及新進學者、市場研究人員
具備知識：統計學的基本觀念及名詞解釋
招收名額：40人(未滿20人不開課)
報名日期：即日起至6/25日止
活動費用：5500(優惠方式詳見活動網站http://spss999.tingmao.com.tw)
服務專線：04-22211381*27 鄭小姐、蔡小姐
主辦單位：鼎茂統計諮詢中心
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