本課程目標旨在透過STATA套裝軟之運用，學習由程式撰寫來進行從資料處理至多變量分析之一貫作業。另外，針對多變量相關議題做案例分析，增強同學分析應用能力。

The aim of this class is to learn how to use stata programming to manupulate data and mulitivariate estimation process by STATA. In addition, several case study of related multivariate issue will be discussed to inhance the ability for analysis.

110-01
(一) 教學理念
本課程目標旨在透過STATA套裝軟之運用，學習由程式撰寫來進行從資料處理至多變量分析之一貫作業。另外，針對多變量相關議題做案例分析，增強同學分析應用能力。

(二) 教學策略
1. 翻轉前 [Before class: please see the mp4 lecture]
固定上課前1週會將下一單元上架。本課線上錄影課程利用Stata資料處理及專業程式，分成不同章節案例範例錄影講解後，線上會出練習題讓學生實際演練以收成效與應用。
2. 翻轉中 [On class: 1st hour-review; 2nd hour-small quiz]
第一節讓學生分組討論線上作業及詢問觀看影片上之問題。第二節則即時測驗學生第一節討論的問題。
3. 翻轉後[After class: home work]
(1)出作業，驗收成果，反覆練習來熟悉coding與反思。
(2)下課後利用i-learnig課後輔導平台，上傳當天課堂討論重點補充講義及回答影片教學不足論點，延續課堂上未完的教學。
(3)期末規定使用中研院SRDA之大數據，選擇相關議題應用並錄影報告分享，利用Rubric讓學生於同儕互評時進行互相切磋、觀摩與反思。

第01回 09/17 Orientation, baseic code and data mining

第02回 09/24 baseic code and data mining
第03回 10/01 baseic code and data mining
第04回 10/08 Regression (虛擬變數的應用) Dummy varible
第05回 10/15 Regression (交乘項的應用) Interation term
第06回 10/22 Panel data分析
第07回 10/29 Panel data建構
第08回 11/05 進階多變量資料處理技巧(迴圈) advanced data mining
第09回 11/12 變異數不齊一與自我相關;工具變數 IV
第10回 11/19 UCD Professor speech
第11回 11/26 質性分析模型(Probit, logit)
第12回 12/03 Dynamic panel data分析 (Kitamura(2005),ch4)
第13回 12/10 Panel logit 分析 (Kitamura(2005),ch5)
第14回 12/17 政策評估模型1(差異中之差異方法) DID
第15回 12/24 政策評估模型2(傾向分數配對) PSM
第16回 01/07 期末上台報告 Final presentation
第17回 01/14 期末上台報告 (繳交期末書面報告) Final presentation

【主要教科書】
松補壽幸, StataによるData分析入門(2版), 2015, 東京図書(In Japanese)
劉彩卿與陳欽賢, STATA基礎操作與統計模型應用,雙葉書廊 (Tel: 02-23684198#15 鄧先生)
【參考書目】
1.郭志綱等, 應用STATA作統計分析, 2011, 重慶大學.
2.Lawrence, C. Hamilton, Statistics with STATA, 2009, Cengage Learning Asia Pte. Ltd.
3.黃台心著, 計量經濟學, 2008 雙葉書廊 (Tel: 02-23684198#15 鄧先生)
4.Cameron, A. Collin and Trivedi Pravin, K., Microeconometics: Methods and Applications, Cambridge University Press, 2015
5.Wooldridge, Jeffrey M. , Introductory Econometric, 2015, 6E, South-Western Pub.
6.Kitamura,Yukinobu., Panel Data Analysis, 2005, Iwanami Syoten. (In Japanese)
7.Kitamura, Yukinobu, Microeconometric, 2014, Nihon Hyouronsya. (In Japanese)

(一)出席成績：30%。
(二)作業平均：30%。
1. 翻轉前
固定上課前1週會將下一單元上架。本課線上錄影課程利用Stata資料處理及專業程式，分成不同章節案例範例錄影講解後。(觀看影片情形成績占5%)
2. 翻轉中
遠距同步線上授課，第一節讓學生討論線上作業及詢問觀看影片上之問題。第二節則測驗學生第一節討論的問題。(該部分占5%)
3. 翻轉後
下課後出作業(共6次作業)，驗收成果。(該部分占20%)
(三)期末報告：40% (錄影報告表現15%、書面報告15%、同儕互評10%)。利用Rubric訓練學生於同儕互評時進行互相切磋、觀摩與反思。
(四)期末筆記、學習態度：加總分1~5分

期末書面報告評分表
　 評分項目
1 研究議題的重要性 ( 1-5分) 　 　
2 文獻回顧的適當性 ( 1-5分) 　 　
3 資料處理的嚴謹性 ( 1-5分) 　 　
4 分析結果的正確性 ( 1-5分) 　 　
5 實務的價值與應用性 ( 1-5分)