教學大綱 Syllabus

請先選擇授課教師 Select Teacher
107 1 GE304 06023 GSED712 205011003 T1553

遠距教學方式 Distance learning

※此項為因應Covid-19而調查,實際授課方式請依校方政策及教師公告為主
This is an investigation in response to Covid-19.
The actual teaching method should be based on school policies and teacher announcements. ※
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課程資料 Course Information

開課學年Year107
開課學期Semester1
科目名稱Course多變量分析專題研究 Topics in Multivariate Analysis
科目代碼Course NoGE304
任課班級Class教育博一
學分數Credits2.0
必/選修Required / Eective選修 elective subject
授課地點Classroom1311
教師聯絡資料Contact teachers 連結 Link
(因應個資法,僅提供系所網站查詢所公開資料)
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往年課綱Previous syllabus查無該系所日/夜相關課綱資料 No Data Match

課程能力 Course Ability

107 1 GE304 GSED712 205011003

課程符合指標 Course Indicators

教學內容 Course Outline

課程概述 Course Description:

1.認識多變量分析的知識、意義與功能,並據以分析相關資料。 2. 深究教育心理與測驗統計學理。 3. 深化獨立研究與發表學術論文能力。 4.能正確解釋統計電腦報表之資料。

教學目標 Course Objectives:

1.認識多變量分析的知識、意義與功能,並據以分析相關資料。 2. 深究教育心理與測驗統計學理。 3. 深化獨立研究與發表學術論文能力。 4.能正確解釋統計電腦報表之資料。

教學內容 Course Outline:

國立高雄師範大學教學綱要

科目名稱:(中文) 多變量分析專題研究

 □必修 ■選修

教師:魏慧美老師

          (英文)Semianr in Multivariate Analysis

 

 任課班級

教博一

研究室

教育大樓二樓1213室

連繫方式

校內分機

2164

mail

gracewei@nknucc.nknu.edu.tw

       

每學期開課學分數:上學期   2 學分  下學期   學分

總學分數:  2  學分  每週上課時數:   2  小時

所需教學設備:電腦、投影機

一、教學目標:

1.認識多變量分析的知識、意義與功能,並據以分析相關資料。

2. 深究教育心理與測驗統計學理。

3. 深化獨立研究與發表學術論文能力。

4.能正確解釋統計電腦報表之資料。

 

系所核心能力

合計

D1.深究教育心理與測驗統計學理

D2.深化獨立研究與發表學術論文能力

 

 

100%

 

三 、教材內容與進度:

(introduction

()  univariate , bivariate & multivariate statistics

()  path analysis

()  logistic regression

()  canonical analysis

()  cluster analysis

()  discriminant analysis

()  Hotelling’s T , MANOVA & MANCOVA

()  factor analysis

()其他相關統計方法

12/24陳威霖博士協同教學

他的服務職稱及單位:

Postdoctoral Research Associate, Institute for Research on Youth Thriving and Evaluation Montclair State University, Montclair, NJ 

講題:

Comparing the effects of teacher collaboration on student performance in Taiwan, Hong Kong and Singapore

四、實施方式:

預習、作業(不定期)、口頭與學期報告、講述與討論

 五、成績評量

學期報告、課堂報告準備充分度、課堂之參與討論與預習、評析報告

 六、參考書目

Bartholomew, D. J. et al. (2008). Analyses of multivariate science data. Boca Raton: CRC Press.

Bernhard, F., Riedwyl, H. (1988). Multivariate statistics: A practical approach . New York: Marcel Dekker.

Byrne, B. M. (2001). Structural equation modeling with AMOS: Basic concepts, application, and programming. Mahwah, NJ: Erlbaum.

Diamantopoulos, A., & Siguaw, J. A. (2000). Introducing LISREL: A guide for the uninitiated. Thousand Oaks, CA: Sage.

Everitt, B. (2009). Multivariate modeling and multivariate analysis for the social sciences. Boca Raton: CRC Press.

Fahrmeir, L. (1994). Multivariate statistical modeling based on generalized linear mode. New York: Springer-Verlag.

Foster, J. J. (2006). Understanding and using advanced statistics. Thousand Oaks, CA: Sage.

Geer, J. P. van de (1993). Multivariate analysis of categorical data. Newbury Park, CA: Sage.

Ghosh, S.(Ed.) (1999). Multivariate analysis, design of experiments, and survey sampling. New York: Marcel Dekker.

Giri, N. C. (1996). Multivariate statistical analysis. New York: Marcel Dekker.

Harris, R. J. (2001). A primer of multivariate statistics (3rd ed.). New York: Academic Press.

Hox, J. J. (2010). Multilevel analysis: Techniques and applications (2nd ed.). New York: Routledge.    

Kleinbaum, D. G., Kupper, L. L., & Muller, K. E. (1988). Applied regression analysis and other multivariate methods (2nd ed.). Boston, MA: Pws-Kent.

Leech, N. L., Barrett, K. C., & Morgan, G. A. (2005). SPSS for intermediate statistics: Use and interpretation. Mahwah, NJ: LEA.

Leeuw, J. de & Meijer, E. (Eds.). (2008). Handbook of multilevel analysis. New York: Springer.

Manly, B. F. J. (2005). Multivariate statistical methods: A primer. Boca Roton, Fl: Chapman & Hall.

Nunnally, J., & Bernstein, I. H. (1994). Psychometric theory (3rd ed.). New York: McGraw-Hill.

Raudenbush, S. W., Raudenbush, A. S. B. (2002). Hierarchical linear models: Applications and data analysis methods (2nd ed.). Thousand Oaks: Sage.

Spicer, J. (2005). Making sense of multivariate data analysis. Thousand Oaks: Sage.

Stevens, J. (2002). Applied multivariate statistics for the social sciences (4th ed.). Hillsdale, NJ: LEA.

Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S. (2007). Using multivariate statistics. (5th ed.) New York: Harper Collins.

Tacq, J. (1997). Multivariate analysis techniques in social science research: From problem to analysis. Thousand Oaks, CA: Sage.

Tatsuoka, M. M. (1988). Multivariate analysis: Techniques for educational and psychological research (2nd ed.). New York: John Wiley & Sons.

Timm, N. H. (2002). Methods of multivariate analysis. New York: Wiley.

Warner, R. M. (2008). Applied statistics from bivariate through multivariate techniques. Los Angels: Sage.

Journals: Journal of Multivariate Analysis  Structural Equation Modeling

王保進(2004)。多變量分析︰套裝程式與資料分析。台北:高等教育。

吳明隆(2008)。SPSS操作與應用:多變量分析實務。台北:五南。

邱皓政(譯)(2008)。階層線性模式:資料分析方法與應用。台北:五南。

林清山 (2000)。多變項分析統計法。 台北: 東華。

林震岩 (2007)。多變量分析︰SPSS的操作與應用。台北︰智勝。

周文賢 (2002)。多變量統計分析︰SAS/STAT使用方法。台北︰智勝。

*陳正昌 程炳林、陳新豐與劉子鍵合著 (2016)。多變量分析方法—統計軟體應用(六版)。台北:五南。

陳順宇(2005)。多變量分析(四版)。台北︰華泰。

溫福星(2006)。階層線性模式:原理、方法與應用。台北︰雙葉。

 

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教學方式(%) Teaching Strategies

  •  講授  0%
  •  報告  0%
  •  討論  0%

成績評量方式(%) Grading Policy

  •  平時考  0%
  •  期中考  0%
  •  期未考  0%

主要書目及參考書目 References

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