教學大綱 Syllabus

課程簡介Course Description

以量化研究與基礎統計學為基礎，如本系「碩博班統計課程進階」與「統計基礎概念自評問卷」（請於首堂課前自評），本課程在使同學具備公共行政與政策專業中多變量（multivariate，亦即至少三個變項）統計分析知識與技能，包括（含類別資料的邏輯斯logistic）多元迴歸分析（regression analysis）、因素分析（factor analysis）與集群分析（cluster analysis），最後以資料探勘（data mining）作為資料科學（data science，如圖）進階準備。

學習過程將以統計分析軟體（JASP 與 Python，皆為開源軟體）實作以上的多變量方法，其中 JASP（如同 SPSS 政大雲端版）有較為友善的使用介面；而作為機器學習時代的主流程式語言之一，Python 則具備豐富的網路自學資源與客製彈性的優勢。本課程將搭配採用以使同學更能具備學術與實務的發展潛力，尤其程式設計能力已逐漸成為跨領域學習的必備技能。

另外，鑑於生成式 AI（artificial intelligence, GenAI）工具的普及（如  ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity 等），本課程也將盡力善用，例如自主學習特定多變量方法、產出或偵錯 Python 程式碼。

最後，搭配這些多變量統計分析方法，同學也將研讀量化研究論文以瞭解如何實際應用於公共行政與政策研究議題，並以原始或次級量化資料（如中研院學術調查研究資料庫）撰寫學期報告，藉以培養同學評論及撰寫量化論文的品味與能力（aka 氣質），也同步連結本系碩博班要求的學術發表與學位論文。

其他補充詳如本課程共學大綱：https://docs.google.com/document/d/1febOe_On2JlQsdWjS5tJOrQuJ4xpAlSi42Rjd0ORCAY/edit?usp=sharing