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實習課旨在於教導修習「社會科學統計方法」的同學，在瞭解統計學理後，利用相關統計軟體作為輔助工具，來觀察、描述、分析、解釋政治現象，俾利撰寫本課程期末報告及其他學術論文。課程分成上、下學期，上學期以操作統計軟體SPSS與R為主，下學期為Stata及R。課程以助教講解與示範操作，同學練習之方式進行。
能力項目說明
實習課的目標在於教導修習「社會科學統計方法」的同學，在瞭解各種統計學理後，透過實習課實際上機操作的學習方式，希望修課同學能運用統計軟體輔助撰寫「社會科學統計方法」的期末報告，或者是以計量方法進行研究的論文。
| 教學週次Course Week | 彈性補充教學週次Flexible Supplemental Instruction Week | 彈性補充教學類別Flexible Supplemental Instruction Type |
|---|---|---|
本實習課平均每週投入時數約2小時。
課程內容及指定閱讀
實習課將以黃紀老師正課授課內容為主軸，跟隨上課進度，在學習統計學理後，助教利用實際資料進行SPSS、Stata與R統計軟體之講解與操作。本學期安排如下：
09/19 SPSS與R的基本介紹
軟體簡介，介面及基本功能說明，載入、建立及輸出資料檔，R markdown。
Agresti, Chapters 1-2, and Appendix (pp.509-510; 517; 526-527);
Imai, Chapter 1 & Sections 3.4-3.5;
Wickham, Hadley, & Grolemund, Preface, Chapters 2 & 6;
講義：Bashir 2019 “Getting Started in R – Tidyverse Edition” (http://ilustat.com/shared/Getting-Started-in-R.pdf);
邱皓政，第三章第二、三節。
參考：
Pollock & Edwards, Introduction & Chapter 1;
蔡佳泓，第一、二章，第三章3.1-3.4 節。
10/03 資料整理與描述性統計(一)
變數檢查，資料整理（計算變數、重新編碼等）；連續單變數之描述性統計。
Agresti, Chapter 3 (skip 3.5);
Imai, Chapter 2 (skip 2.3-2.5), & Sections 3.1-3.3, 5.3 & 5.5.3;
Wickham, Hadley, & Grolemund, Chapters 1, 3, 4, & 5;
邱皓政，第四章第四、五節；第五章。
參考：
Pollock & Edwards, Chapter 3 & Chapter 2 (pp. 28; 34-38);
蔡佳泓，第三章3.5-3.6 節。
10/24 資料整理與描述性統計(二)
類別單變數及雙變數之描述性統計。
Agresti, Chapter 3;
Imai, Chapter 2 (skip 2.3-2.5), & Sections 3.1-3.3, 5.3 & 5.5.3;
邱皓政，第五章。
參考：
Pollock & Edwards, Chapter 2 (pp. 28-34); Chapter 4 (pp. 62-63);
蔡佳泓，第五章5.1 節。
11/07 ** 期中考試 **
11/14 機率與微積分
基礎機率，機率的「三位一體」；簡單微積分。
Agresti, Section 4.1;
Imai, Sections 6.1 & 6.2.
參考：
蔡佳泓，第八章8.1 節。
11/28 隨機變數與機率分佈
間斷與連續機率分佈舉例，連續雙變數機率分佈。
Agresti, Sections 4.2 & 4.3;
Imai, Section 6.3.
12/12 參數估計
母體平均數、比例及變異數之點估計與區間估計。
Agresti, Sections 4.4-4.6 and Chapter 5;
Imai, Sections 6.4-6.5 & 7.1.
參考：
Pollock & Edwards, Chapter 6 (pp. 92-93);
蔡佳泓，第八章8.3-8.5 節。
12/19 假設檢定
單一樣本假設檢定（單一樣本平均數、比例及變異數檢定）及符合度檢定（卡方檢定），結果詮釋。
Agresti, Chapter 6 and Sections 8.1-8.2;
Imai, Section 7.2;
邱皓政，第六、七章。
參考：
Pollock & Edwards, Chapter 6 (pp. 93-95);
蔡佳泓，第八章8.6 節；第九章9.4 節。
12/26 兩組樣本比較
兩組樣本（獨立樣本、相依樣本）假設檢定與結果詮釋。
Agresti, Chapter 7;
Imai, Sections 2.1-2.5, 2.8, 3.5-3.6, 7.1.5, & 7.2.4;
邱皓政，第七章。
參考：
Pollock & Edwards, Chapter 6 (pp. 95-97);
蔡佳泓，第八章8.7 節。
01/09 ** 期末考試 **
本課程評分標準為：
課堂出席與參與（5%）;
作業（45%）;
期中考（25%）;
期末考（25%）。
1. 必備課本
Agresti, Alan. 2018. Statistical Methods for the Social Sciences, 5th ed. UK: Pearson. (Hereafter, Agresti)
網頁：https://media.pearsoncmg.com/intl/ge/2018/ge_agresti_stat_ss_5/bp/agresti_smss5ege_data.html
Imai, Kosuke. 2017. Quantitative Social Science: An Introduction. Princeton: Princeton University Press. (Hereafter, Imai)
網頁：
Wickham, Hadley, and Garrett Grolemund. 2023. R for Data Science: Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data, 2nd edition. Sebastopol, CA: O’Reilly. https://r4ds.hadley.nz/
邱皓政，2019，《量化研究與統計分析：SPSS與R資料分析範例解析》（第六版）,台北：五南。（以下簡稱：邱皓政）
2. 參考課本
Imai, Kosuke, and Lori D. Bougher. 2021. Quantitative Social Science: An Introduction in Stata. Princeton: Princeton University Press.
Liu, Xing. 2022. Categorical Data Analysis and Multilevel Moding Using R. Thousand Oaks, CA: Sage
Pollock, Philip H. and Barry C. Edwards. 2018. An R Companion to Political Analysis, 2nd ed. Thousand Oaks: CQ Press. (Hereafter, Pollock & Edwards)
王保進，2015，《中文視窗版SPSS與行為科學研究》（第二版），台北：心理出版社。
蔡佳泓，2015，《基礎統計分析：R程式在社會科學之應用》，台北：雙葉。（以下簡稱：蔡佳泓）
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