Course Syllabus

Course Information：

Year-Semester Course Number Course Name Phase Credits Hours Required/Elective Instructor Class Student NO. Withdraw Note

Spring Semester
Year 2026 356678 Statistics 1 3.0 3 ★ Shung-Kung Wu GID 46 0 　

Year-Semester	Course Number	Course Name	Phase	Credits	Hours	Required/Elective	Instructor	Class	Student NO.	Withdraw	Note
Spring Semester Year 2026	356678	Statistics	1	3.0	3	★	Shung-Kung Wu	GID	46	0

Course Plan：

Instructor Shung-Kung Wu

Email wushungk@ms16.hinet.net

Last Updated 2025-12-09 08:10:13

Course Objective 本課程之目的在訓練學生，使學生熟悉經常使用之統計方法與理論，能利用已知之資料整理、分析未知之現象，打好修習其他相關學科之基礎。課程內容包括：SPSS資料輸入、資料視覺化、常態分配、假設檢定、型I 誤與型II誤、T 檢定、因素分析、區別分析等。課程目標為: 01. 如何選擇正確(合適)的統計方法來回答研究問題與假設？ 02. 如何使用SPSS 統計軟體進行分析？ 03. 如何正確的解釋與呈現統計分析的結果在學術期刊上？

Course Schedule 01. Introduction to SPSS 02. Data Manipulation—Data Input 03. Data Manipulation--Recode 04. Data Manipulation—Select If 05. Data Manipulation—Compute, Rank and Sort 06. Null Hypothesis and Alternative Hypothesis 07. Normal Distribution 08. Chi-Square Test 09. Midterm 10. One-Sample Test 11. Independent-Sample T-test 12. Paired-Sample T-test 13. Data Visualization 14. Factor Analysis (1) 15. Factor Analysis (2) 16. Discriminant Analysis (1) 17. Discriminant Analysis (2) 18. Final

Evaluation and grading policy 出席與課堂作業( 40% ) 期中考(30% ) 期末考(30% )

Materials All right reserved. Do not reproduce without permission.

Foreign-language textbooks:No
01. 吳明隆、涂金堂 (2012)， SPSS 統計應用分析, 2/e，五南出版社。 02. 林震岩(2018)，多變量分析(SPSS的操作與運用)，智勝出版社。

The access to curricular consultation skwu5678@gmail.com

Expanding teaching and resources

The course corresponds to the SDGs SDG9：產業創新與基礎設施（Industry, Innovation and Infrastructure）

Does the course incorporate AI ● 鼓勵學生使用生成式AI工具（Encourage students to use generative AI tools）
● 簡單介紹AI的基本概念（Briefly introduce the basic concept of AI）

Note
加入 Google Meet 會議連結：
https://meet.google.com/bmy-pcuu-ogz

Email: skwu5678@gmail.com
請用此信箱聯絡

Instructor	Shung-Kung Wu
Email	wushungk@ms16.hinet.net
Last Updated	2025-12-09 08:10:13
Course Objective	本課程之目的在訓練學生，使學生熟悉經常使用之統計方法與理論，能利用已知之資料整理、分析未知之現象，打好修習其他相關學科之基礎。課程內容包括：SPSS資料輸入、資料視覺化、常態分配、假設檢定、型I 誤與型II誤、T 檢定、因素分析、區別分析等。課程目標為: 01. 如何選擇正確(合適)的統計方法來回答研究問題與假設？ 02. 如何使用SPSS 統計軟體進行分析？ 03. 如何正確的解釋與呈現統計分析的結果在學術期刊上？
Course Schedule	01. Introduction to SPSS 02. Data Manipulation—Data Input 03. Data Manipulation--Recode 04. Data Manipulation—Select If 05. Data Manipulation—Compute, Rank and Sort 06. Null Hypothesis and Alternative Hypothesis 07. Normal Distribution 08. Chi-Square Test 09. Midterm 10. One-Sample Test 11. Independent-Sample T-test 12. Paired-Sample T-test 13. Data Visualization 14. Factor Analysis (1) 15. Factor Analysis (2) 16. Discriminant Analysis (1) 17. Discriminant Analysis (2) 18. Final
Evaluation and grading policy	出席與課堂作業( 40% ) 期中考(30% ) 期末考(30% )
Materials	All right reserved. Do not reproduce without permission. Foreign-language textbooks:No 01. 吳明隆、涂金堂 (2012)， SPSS 統計應用分析, 2/e，五南出版社。 02. 林震岩(2018)，多變量分析(SPSS的操作與運用)，智勝出版社。
The access to curricular consultation	skwu5678@gmail.com
Expanding teaching and resources
The course corresponds to the SDGs	SDG9：產業創新與基礎設施（Industry, Innovation and Infrastructure）
Does the course incorporate AI	● 鼓勵學生使用生成式AI工具（Encourage students to use generative AI tools） ● 簡單介紹AI的基本概念（Briefly introduce the basic concept of AI）
Note	加入 Google Meet 會議連結： https://meet.google.com/bmy-pcuu-ogz Email: skwu5678@gmail.com 請用此信箱聯絡