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課程簡介 Course Introduction
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開課年度學期 Year / Term
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115 學年度 第 1 學期
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開課班級 Department
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教育學系教育經營與管理碩士班 教管碩二博班合開
Master Program of Educational Entrepreneurship and Management, Department of Education
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授課方式 Instructional Method
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課堂教學 、 中文
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課程電腦代號 Course Reference Number
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112022
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課程名稱(中文) Course Title(Chinese)
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多變量分析專題研究
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課程名稱(英文) Course Title(English)
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Seminar on Multivariate Analysis
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學分數/時數 Credit Hours
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3 /
3
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必(選)修 Required / Elective Course
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選修 Elective
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授課老師 Instructor
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林娟如
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助教 Teaching Assistant
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上課時間 Meeting Time
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星期二，節次8
Tue, Period 8、9、A
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上課教室 Classroom
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A302
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Office Hours
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| 獲獎及補助情形 Awards and Grants |
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| 聯合國永續發展目標 (SDGs跨域類別) Sustainable Development Goals, SDGs |
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| 屬於大學社會責任(USR)性質 Courses related to University Social Responsibility（USR) |
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否
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| 是否運用AI輔助教學 Using Artificial Intelligence (AI) to assist teaching |
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否
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課程目標 Learning Objectives
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(1)了解多變量統計分析的基本原理及觀念。
(2)了解多變量分析統計方法的目的與功能。
(3)熟悉多變量分析統計方法的應用時機。
(4)利用SPSS進行多變量分析及能解釋電腦報表的內容。
(5)能應用多變項分析方法進行實徵研究。
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先修 ( 前置 ) 課程 Prerequisite
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高等教育統計
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| 彈性教學規劃 Flexible Teaching/Planning Schedules |
| ＊本課程實施16+2週彈性教學方案，其中第17、18週之彈性規劃如下： |
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線上教學/討論
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自主學習
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課程大綱 Course Syllabus
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| 週次 Week |
課程單元大綱 Unit |
教學方式 Instructional Method/Style/Teaching Style |
參考資料或相關作業 References or Related Materials |
評量方式 Grading |
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1
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課程介紹ヽ緒論
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面授教學
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2
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幾何概念、向量
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面授教學
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3
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矩陣概念、資料矩陣
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面授教學
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4
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主成份分析(1)
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面授教學
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5
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主成份分析(2)
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面授教學
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6
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因素分析(1)
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面授教學
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7
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因素分析(2)
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面授教學
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8
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驗證性因素分析
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面授教學
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9
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期中考
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10
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結構方程模式簡介
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面授教學
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11
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集群分析
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面授教學
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12
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區別分析
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面授教學
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13
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羅吉斯迴歸
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面授教學
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14
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多變項變異數分析(1)
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面授教學
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15
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多變項變異數分析(2)
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面授教學
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16
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典型相關分析(1)
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面授教學
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17
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學生實作分析
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問題導向學習
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18
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線上期末報告
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面授教學
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單一課程對應校能力指標程度 The Degree to Which Single Course Corresponds to School Competence
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| 編號 No. |
校核心能力 School Core Competencies |
符合程度 Degree of conformity |
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單一課程對應系能力指標程度 The Degree to Which Single Course Corresponds to Department Competence
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| 編號 No. |
類別 Category |
系核心能力 Department Core Competencies |
符合程度 Degree of conformity |
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01
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系所
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培養診斷與處理組織的問題
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0
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02
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系所
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能應用網路資源進行學習與管理
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0
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03
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系所
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能進行獨立研究與學術發展
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0
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04
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系所
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能擬定與推動組織經營的計畫
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0
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05
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系所
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能擬定與推動組織變革與創新方案
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0
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06
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系所
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有效執行組織的溝通與行銷
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0
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單一課程對應院能力指標程度 The Degree to Which Single Course Corresponds to College Competence
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| 編號 No. |
院核心能力 College Core Competencies |
符合程度 Degree of conformity |
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教科書或參考用書 Textbooks or Reference Books
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館藏書名 Library Books
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備註 Remarks
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教科書
(1)Sharma, S. (1996). Applied multivariate techniques. NY: John Wiley & Sons.
(2)陳正昌、程炳林、陳新豐、劉子鍵（2023）。多變量分析方法－統計軟體應用，第六版。台北：五南。
(3)呂金河(2005)譯。多變量分析。台中：滄海。
參考書籍
(1)Hair, Jr. J. F., Anderson, R. E., Tatham, R.L., & Black, W. C. (1992). Multivariate data analysis with readings(3rd ed.). NY:Macmillan.
(2)Johnson, R.A., & Wichern, D. W. (2007). Applied multivariate statistical analysis(6th ed.). NJ:Prentice-Hall.
(3)Kleinbaum, D.G., Kupper, L.L., Muller, K.E. (1988). Applied regression analysis and other multivariable methods. Belmont: Duxbury Press.
(4)Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S. (1997). Using multivariate statistics(5th ed.). NY:Harper & Row.
(5)Tatsuoka, M. M.(1988). Multivariate Analysis: Techniques for Educational and Psychological Research(2nd ed.). NY: John Wiley & Sons.
(6)陳順宇(2002)。多變量分析。台北：華泰書局。
(7)林震岩(2006)。多變量分析。台北：智勝。
(8)林清山（民77）。多變項分析統計法。台北：東華。
(9)林師模，陳苑欽（民92）。多變量分析。台北：雙葉。
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※請尊重智慧財產權，不得非法影印教科書※
※ Please respect intellectual property rights and do not illegally photocopy textbooks. ※
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教學方法 Teaching Method
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教學方法 Teaching Method
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百分比 Percentage
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講述
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40 %
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學生文獻報告
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20 %
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討論
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20 %
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分享
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20 %
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| 總和 Total |
100 % |
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成績評量方式 Grading
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| 評量方式 Grading |
百分比 Percentage |
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隨堂報告
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50 %
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期中文獻報告
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25 %
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期末報告
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25 %
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| 總和 Total |
100 % |
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成績評量方式補充說明
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期中文獻報告 25%
期末報告(資料分析) 25%
1. 所有報告者應於一週前將報告相關材料交付評論人，除ppt講義外，尚須附上主要參考文獻1-2篇，讓評論人也時間可以了解你的報告或研究內容，以便評論時能提出具體建議與看法。並由該報告主題衍生出一個探究主題
2. 評論人針對報告者所提供的材料內容，應詳實研讀，評論時需指出報告的疑點（非形式上的錯別字之類），並具體說明疑點的原因(即為什麼認為是疑點)，更重要的是提出具體優點與可能改進之處，所提改進意見需有憑有據，必要時得引述相關文獻以為該建議或意見之支撐，其目的在幫助報告者的報告/研究更好。
3.除個人報告與評論外，針對他人報告，全學期至少需發言三次。
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課程大綱補充資料 Supplementary Material of Course Syllabus
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