教學大綱 Syllabus

科目名稱：傳播統計

Course Name: Communication Statistics
  • 學年學期：114-1 Fall Semester, 2025
  • 科目代碼：405892001 Course No.405892001

修別：選

Type of Credit: Elective

3.0

學分數

Credit(s)

25

預收人數

Number of Students

課程資料Course Details
  • 開課單位：傳院二甲、傳院二乙、傳院二丙、傳院二丁 Course Department:Undeclared Major in College of Communication/B/2
  • 授課老師：韓義興 Instructor: HAN YI-HSING
  • 先修科目：無Prerequisite(N/A)
  • 上課時間：五D56 Session: fri13-16

課程簡介Course Description

數據分析及社群媒體的量化詮釋，是當前不可或缺的指標能力。傳播統計課程著重在如何運用統計邏輯及統計方法分析傳播及社會現象，了解閱聽人如何分享意義。由於重在找出數字象徵的意義或數據的內涵，本課程聚焦幾個常用且重要的基本統計概念，輔以R統計軟體操作，沒有深奧的數學公式，目的在開展同學從觀察、蒐集資料、探索問題到思考如何以數字配合圖像解釋及表達之能力，進而能以R軟體中的套件就已取得的數據資料即刻分析。教學的方式以概念解說、實例與具體的R操作為主，協助同學以數字或視覺化呈現並解釋傳播現象。

核心能力分析圖 Core Competence Analysis Chart

能力項目說明

    課程目標與學習成效Course Objectives & Learning Outcomes

    根據課程簡介，考量此課程為許多同學第一堂基礎統計及R程式語言課程，將以簡單的案例說明，輔以應用所需的基礎統計概念，加上實用的R套件授課。授課內容在幫助同學的學習達成以下4個目標：

    1. 掌握常用且重要的基本統計概念與檢定方法。
    2. 了解R語言的基本運用及R-Studio環境操作。
    3. 使用基本的R套件就數據即刻進行整理、統計分析及呈現。
    4. 學習如何掌握資料庫資源，發展分析策略，並就分析結果提出解決問題方案的能力。

    每周課程進度與作業要求 Course Schedule & Requirements

    授課進度 Course Progress Outline

    週次

    日期

    主題

    單元主題

    備註

    1

    9/5

    簡介課程、說明授課大綱及分組

    1. 新聞中常見的統計
    2. 課堂問卷 (紙本)

    鄭惟厚譯，引言及第1章

    2

    9/12

    描述性統計

    次數分配與集中趨勢
    *R介紹及安裝 (作業1)

    *R Studio環境應用

    *R操作 *分組開始提案

    鄭惟厚譯，第1、2章

    3

    9/19

    分組提案

    說明期末報告之形式及討論

     

    4

    9/26

    變異性與估計

    樣本平均數分配及Z分數的概念

    說明及計算標準差、Z分數的意義及中央極限定理
    *R操作 (作業2)

    楊瑞珠譯，第3、5章

    5

    10/3

    假設檢定與Z檢定

    Z test, Type I and Type II errors
    *R    操作 (作業3)

    楊瑞珠譯，第6、7章

    6

    10/10

    國慶日

    放假

     

    7

    10/17

    單一樣本、關聯樣本及獨立樣本t檢定

    t tests
    *R    操作 (作業4)  *最終提案

    楊瑞珠譯，第8-10章

    8

    10/24

    臺灣光復節

    放假

     

    9

    10/31

    期中考

    期中考及分組討論

     

    10

    11/7

    獨立樣本單因子變異數分析I

    One-way ANOVA
    *R    操作 (作業5)

    楊瑞珠譯，第12章

    11

    11/14

    獨立樣本單因子變異數分析II

    One-way ANOVA

    *R操作

    楊瑞珠譯，第13章

    12

    11/21

    卡方分析

    Chi-square分析及實例
    *R操作 (作業6)

    楊瑞珠譯，第15章

    13

    11/28

    相關分析

    Pearson’s r

    *R操作(作業7)

    楊瑞珠譯，第14章

    14

    12/5

    迴歸分析

    迴歸及基本時間序列

     

    楊瑞珠譯，第14章

    15

    12/12

    期末口頭報告I

     

     

    16

    12/19

    期末口頭報告II

    **各組期末書面報告須在今日下午5時前上傳

     

    授課方式Teaching Approach

    50%

    講述 Lecture

    10%

    討論 Discussion

    10%

    小組活動 Group activity

    30%

    數位學習 E-learning

    0%

    其他： Others:

    評量工具與策略、評分標準成效Evaluation Criteria

         * 本課程每週課前預習約1小時，課後復習約1.5-3小時，作業、報告、考試準備則依主題而異。

    • 統計方法與統計軟體的技能取向高，熟能生巧，作業是為了有助於學習。以下為本課程成績評量的方式：
    1. 出席、上課參與及作業(30%)：
    • 出席及參與：缺課除符合學校請假規則外，概以缺席計。所有請假，除特別情形，至遲請於隔週課堂完成。請特別注意：缺課超過二次，平常分數(30%)為零分。
    • 作業隨課程需要而公佈，整學期至少有6次作業，請務必準時繳交，逾時不計分。本課程採用R軟體教學，為免費軟體，每位同學都必須安裝，並每週攜帶筆記型電腦到課。
    1. 期中考(30%)
    2. 期末書面報告(30%)：
    • 開學第3週起，各組開始提案，至遲於10月31日確定主題。主題須與傳播領域相關，原則上3人為1組，期末須繳交10頁完整報告，必須以R分析。報告結構將另提供給同學。
    • 報告須易讀、詳實、精確、輔以圖表呈現且沒有錯字。
    • 期末口頭報告及分組口試(10%)：口頭報告時間僅有12分鐘，另有5分鐘口試問答時間。
    • 研究參與：參與教師指定的研究可獲加分。
    • 互評表：期末時，每位同學均需提供互評及自評。

    *作業與報告均需準時繳交，逾時不收。

    *作業與報告須親自完成，切勿抄襲，否則不予給分。

    指定/參考書目Textbook & References

    • 楊瑞珠譯 (2014)。《統計學概論：主動學習取向》，台北：雙葉。
    • 陳景祥 (2016)。《R軟體：應用統計方法》，台北：東華 。
    • 杜炳倫譯 (2019)。《34個讓你豁然開朗的統計學小故事》，台北：五南 。
    • 杜炳倫譯 (2019)。《一位耶魯大學教授的統計箴言》，台北：五南 。
    • 甘錫安譯 (2019)。《因果革命：人工智慧的大未來》，新北市：行路 。
    • Kabacoff, R. L. (2015). R in Action: Data Analysis and Graphics With R. NY: Manning Publications.
    • Long, J., & Teetorm P. (2019). R Cookbook, 2nd ed. https://rc2e.com/
    • 課堂指定閱讀材料
    • R網站：https://cran.r-project.org/
    • R Studio網站：https://www.rstudio.com/

    已申請之圖書館指定參考書目 圖書館指定參考書查詢 |相關處理要點

    維護智慧財產權，務必使用正版書籍。 Respect Copyright.

    本課程可否使用生成式AI工具Course Policies on the Use of Generative AI Tools

    有條件開放使用:可作為程式學習輔助，但期末報告及作業之分析與撰寫，需親自完成。 Conditional Permitted to Use

    課程相關連結Course Related Links

    
            
    
        
    
        
    
        
    
            
    
                
                
    
                
    課程附件Course Attachments
    
            
    
            
    
                
                
      
                
    
            
    
        
    
    
    
    
    
        
    
            
            
               
                
                
    
                    課程進行中，使用智慧型手機、平板等隨身設備
                    To Use Smart Devices During the Class
                
    
                
    
                        
                            需經教師同意始得使用
                        
                        Approval
                
    
            
    
        
    
    
    
    
    
    
        
        
    
            
    列印