生活及職場達人

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活動一：如何與期刊編輯及評審打交道

香港中文大學　黃熾森教授
台中場
2008.6.22(日)～2008.6.23(一)

高雄場
2008.6.26(四)～2008.6.27(五)
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課程內容：
第一天：Briefing on the journal submission game and common statistical methods used in OBHR studies(part1)、Briefing on the journal submission game and common statistical methods used in OBHR studies(part2)、討論所附第一篇paper以及解讀評審的意見、分組討論如何回應、介紹及討論第一篇paper真實的回應和之後的過程、解構common method的處理和hierarchical regression 的應用
第二天：討論所附第二篇paper以及解讀評審的意見、分組討論如何回應、介紹及討論第二篇paper真實的回應和之後的過程、解構SEM的處理和應用、討論所附第三篇paper以及解讀評審的意見、分組討論如何回應、介紹真實的回應和之後的過程、解構SEM的特殊應用

活動二：基礎多變量分析

台中場　林金賢教授
2008.7.1(二)～2008.7.4(五)
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課程內容：
第一天：變異數分析（Multivariate Analysis of Variance）、迴歸分析（Multivariate Regression Analysis）、正典型相關
第二天：主成份分析、因素分析
第三天：集群分析(Clustering Analysis)、區別分析(Discriminate Analysis)、羅吉斯迴歸。
第四天：路徑分析(Path Analysis)、結構方程模式(Structural Equation Modeling;簡稱SEM 或 LISREL)；下午示範操作

台北場　蘇志雄博士
2008.7.8(二)～2008.7.11(五)
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課程內容：
第一天：單變量與多變量分析之差異簡介
　　　　多變量變異數分析（Multivariate Analysis of Variance）
　　　　多變量迴歸分析（Multivariate Regression Analysis）
第二天：集群分析(Clustering Analysis)
　　　　鑑別分析(Discriminate Analysis)
第三天：主成分分析(Principal Component Analysis)
　　　　探索性因素分析(Explore Factor Analysis)
　　　　典型相關分析(Canonical Correlation Analysis)
　　　　路徑分析(Path Analysis)
第四天： 結構方程模式(Structural Equation Modeling;簡稱SEM 或 LISREL)

活動三：多變量分析(進階篇)

台中場　林金賢教授
2008.7.14(一)～2008.7.18(五)
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課程內容：
一天2個議題(以SPSS為輔)
3-5小時理論解說
1小時看paper的實際應用(含Q&A)
第一天：迴歸分析、變異數分析
第二天：區別分析(判別分析)、羅吉斯迴歸。
第三天：主成份分析、探索型因素分析
第四天：實證型因素分析、路徑分析
第五天：SEM

活動四：一天學會SPSS統計分析

台北場　蘇志雄博士
2008.8.12(二)～2008.8.13(三)
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課程內容：
第一天：
SPSS軟體的試用下載與安裝、一般問卷編碼的介紹、SPSS資料集的建立、匯入與匯出、SPSS「資料檢視」視窗與「變數檢視」視窗、SPSS資料的整理與表達（敘述統計）、SPSS資料的排序、轉置、分割與合併、SPSS資料的選擇、SPSS變數的重新編碼或計算、SPSS複選題的處理、SPSS信度分析、SPSS 交叉表的卡方獨立性檢定
第二天：
母體適合度檢定：Kolmogrov-Smirnov檢定法、單一樣本T檢定法、二項式檢定法、卡方檢定法、連檢定.獨立樣本T檢定法、無母數方法：Mann-Whitney U 檢定法、無母數方法：Kolmogorov-Smirnov Z 檢定法、成對樣本T檢定法、無母數方法：Wilcoxon檢定法、無母數方法：符號檢定法、單因子變異數分析、事後比較、無母數方法：Kruskal-Wallis H檢定法、無母數方法：Friedman檢定法

活動五：一天學會決策樹分析

台北場　蘇志雄博士
2008.8.14(四)～2008.8.15(五)
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課程內容：
第一天：
基礎迴歸觀念介紹、Pearson積差相關與簡單線性迴歸模式、SPSS 操作與報表解讀、多元線性迴歸模型、選模方式：逐步迴歸、SPSS操作與報表解讀、二元邏輯斯迴歸模型觀念介紹、預測能力：訓練組與測試組、SPSS操作與報表解讀、多元邏輯斯迴歸模型、SPSS操作與報表解讀
第二天：
Data Mining觀念介紹、決策樹觀念介紹、ID3、C4.5、C5.0 ?演算法介紹、See5.0軟體介紹、CHAID 演算法介紹、SPSS (16版)實際操作與報表解讀、模型驗證：交叉驗證法、CART演算法介紹、SPSS (16版)實際操作與報表解讀、個案研究