一日統計分析與R語言應用工作坊
日期: 2024年12月21日
地點: 井塘樓313
時間: 13:30 - 16:30 PM
課程目標
本工作坊旨在幫助參與者掌握統計分析的基礎理論與實務應用技巧，特別針對量化研究中常見的分析方法進行深入探討與演練。透過理論講解與實務操作，參與者將能熟悉描述性統計、相關分析、回歸分析、結構方程模型（SEM）、多層次模型、潛在成長模型以及動態資料分析等重要統計方法，並能學習如何將這些技術應用於實際的研究情境中。
本工作坊著重R語言的應用，一廣泛使用的開源統計分析工具。藉由R語言的使用，參與者不僅能夠應用最新的統計分析技術，還能接軌國際統計分析趨勢。學習R語言將大提升參與者在數據處理、模型構建與分析上的能力，使其在研究上更加具備競爭力。
課程內容
第一部分：量化統計基礎理論與模型
在此部分，參加者將學習統計分析的基礎理論與模型，涵蓋以下重點：(1) 描述性統計：了解如何使用平均值、中位數、標準差等基礎統計量來總結和描述數據特徵。(2) 相關分析：探討如何量化變數之間的關聯性及其應用場景。(3) 回歸分析：介紹簡單與多元回歸分析模型，並討論如何進行預測和解釋變數之間的因果關係。(3) 結構方程模型 (SEM) ：講解如何使用SEM來檢驗複雜的變數關係，並進行因果路徑分析。(4) 多層次模型：探討如何處理嵌套資料結構，例如學生在班級、班級在學校等層次資料分析。(5) 潛在成長模型：介紹如何使用潛在成長模型來分析個體隨時間變化的軌跡，並解釋發展趨勢。(6) 動態資料分析：探討如何分析連續時間資料和動態系統，並運用於複雜行為模式的預測。
第二部分：統計實務應用與演練
本部分將以實務應用為主，參加者將透過實際操作進行統計分析，並學習如何將理論應用於不同領域的資料處理與解釋。
1. 描述性統計實務應用：使用資料集進行數據的描述性分析，並學習如何視覺化結果。
2. 相關分析與回歸分析實務：操作統計軟體進行相關與回歸分析，解釋變數之間的關係並進行結果報告。
3. SEM、潛在成長模型及多層次模型應用
實作複雜模型，參與者將使用統計軟體來建立SEM、多層次模型與潛在成長模型，並進行模型擬合與評估。
4. 動態資料分析應用：使用時間序列或連續資料進行動態分析，學習如何解讀隨時間變動的行為模式。
第三部分：問題與討論
在課程的最後，將留有問答時間供參加者針對課程內容及實務應用進行討論和解答。
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